## SISTEM PENDETEKSIAN SERANGAN JARINGAN LOCAL AREA NETWORK (LAN) MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES
Dwi Haryono 1) , Yulli Zulianda 2) , Wirta 3) , Lusiana 4)
1 Sistem Informasi, STMIK Amik Riau, Jl. Purwodadi Indah
2 Teknik Informasi, STMIK Amik Riau, Jl. Purwodadi Indah
3 Sistem Informasi, STMIK Amik Riau, Jl. Purwodadi Indah
4 Teknik Informasi, STMIK Amik Riau, Jl. Purwodadi Indah e-mail: 1 dwiharyono@stmik-amik-riau.ac.id, 2 YulliZulianda@stmik-amik-riau.ac.id, 3 wirtaagustin@stmik- amik- riau.ac.id, 4 Lusiana@stmik- amik-riau.ac.id

## Abstract
Local Area Network (LAN) is a network that is used with a scale limited to the scope of space, buildings and a maximum distance of one kilometer working intranet. The interconnection of computer interfaces with one another in systems and applications makes it easier to help work but also has an impact on increasing types intrusion or attacks against LAN users. LANs are increasing exponentially increasing interruptions or attacks by crackers exploiting weaknesses in Internet protocols, operating systems and application software. attempts to identify an intruder who has entered the system without authorization by a cracker or a legitimate user but is abusing system resource privileges. So it is necessary to detect a LAN  network  attack.  The method  used  is  the  Naive  Bayes  Algorithm.  Its  purpose  is  to  help  computer systems deal with network attacks and detect network attack intrusions.

## Keywords: Naive Bayes, LAN, Cracker

## Abstrak
Lokal  Area  Network  (LAN)  merupakan  jaringan  yang  di  gunakan  dengan  skala  terbatas  pada  ruang lingkup  ruang,  gedung  dan  maksimal  jarak  satu  kilometer  bekerja  secara  intranet.terkoneksinya antarmuka komputer satu dengan yang lain secara sistem dan aplikasi memudahkan dalam membantu pekerjaan  namun    juga  berdampak  pada  meningkatnya  jenis  gangguan  atau  serangan  terhadap pengguna LAN. LAN  yang meningkat secara eksponensial meningkatkan juga gangguan atau serangan yang dilakukan oleh cracker dalam mengeksploitasi kelemahan pada protokol internet, sistem operasi dan software aplikasi. usaha mengidentifikasi adanya penyusup yang memasuki sistem tanpa otorisasi oleh  cracker  atau  seorang  user  yang  sah  tetapi  menyalahgunakan  privilege  sumberdaya  sistem. Sehingga  perlu  dilakukan  pendekteksian  serangan  jaringan  LAN.  Metode  yang  digunakan  Algoritma Naive  Bayes . Tujuan  adalah  membantu  sistem  komputer  untuk  menangani  serangan  jaringan  dan mendeteksi gangguan serangan jaringan.
Kata Kunci : Naive Bayes, LAN, Cracker

## 1. PENDAHULUAN
Komunikasi berbasiskan teknologi jaringan komputer merupakan teknologi yang sudah  banyak  digunakan.  (Informatika  et  al., 2014).  Komunikasi  pada  jaringan  komputer, menggunakan  aturan  komunikasi  yang  sesuai dikenal  dengan  nama  network  protocol. (Haryono  et  al.,  2020). Penggunaan  jaringan komputer yang meningkat secara
eksponensial  meningkatkan  juga  gangguan
atau  serangan  yang  dilakukan  oleh  cracker mengeksploitasi kelemahan pada protokol jaringan,(Rosid,  2020).  sistem  operasi  dan software  aplikasi.  Gangguan  atau  serangan terhadap  jaringan  komputer  khususnya  internet mengalami  peningkatan  dari  tahun  ke  tahun. (Susanti & Putri, 2020)
Kebutuhan akan jaringan khususnya internet merupakan suatu kebutuhan yang tidak akan bisa dilepaskan  dari  kegiatan  sehari-hari  baik  dari kegiatan pendidikan hingga kegiatan diperusahaan baik instansi pemerintahan maupun swasta.  (Nawawi  et  al.,  2019).  Dengan  besarnya
kebutuhan  data  dan  informasi  yang  dapat  di akses secara online tentunya kebutuhan untuk menyediakan  sistem  keamaan  jaringan  juga sangat diperlukan, dan sebelum  menyediakan sistem keamanan jaringan yang tepat tentunya diperlukan  tindakan  untuk  mengindentifikasi gangguan  atau  serangan  apa  yang  sedang terjadi  dalam  sebuah  jaringan  komputer, bagaimana  mengatasinya,  serta  gejala  yang ditimbulkan  dari  gangguan  atau  serangan tersebut. (Nawawi et al., 2019)
Ada  banyak  sekali  gangguan  atau serangan  jaringan  komputer,  salah  satu diantaranya  adalah Spoofing,  DdoS,  DNS Poisoning,  Trojan  House,  Sniffer,  SQL Injection,  Cross  Site  Scripting,  Phising, Malware,  Worm .  (Adi,  2018).  Tanpa  izin bahkan  pengambil  alihan  sistem  kendali terhadap  sebuah  perangkat  komputer.  Jenis gangguan atau serangan juga dapat berkembang  semakin  luas  seiring  dengan perkembangan teknologi.(Mafakhir & Solichin, 2020) Dari permasalahan tersebut maka
perlunya sebuah sistem yang dapat mendeteksi  gangguan  atau  serangan  jaringan berdasarkan gejala yang ditimbulkan.
(Manalu  et  al.,  2017).  Penerapan Algoritma
Naive Bayes
pada sistem pendeteksi gangguan  atau  serangan  tersebut  juga  dapat membantu  dalam  pengambilan  keputusan yang  digunakan  untuk  menyediakan  sistem keamanan  yang  sesuai.(Firdaus  &  Mukhlis, 2020) Naive  Bayes merupakan algoritma yang  menggunakan  pendekatan  statistik dalam  mengambil  keputusan  sehingga  dapat dikatakan  naive  bayes  merupakan  algoritma yang  sangat  sesuai  jika  diterapkan  pada sistem  pendeteksi  gangguan  atau  serangan jaringan. . (Ahmad & No, n.d.)

## 2. METODE PENELITIAN
Menurut    (Setiawan,  &  Ratnasari,  2015) Naive Bayes Classifier merupakan pengklasifikasi probabilitas sederhana
berdasarkan  pada  teorema  Bayes.  Teorema Bayes  dikombinasikan  dengan  “ Naive ”  yang berarti  setiap  atribut/variabel  bersifat  bebas ( independent ). Naive  Bayes  Classifier dapat dilatih  dengan  efisien  dalam  pembelajaran terawasi (supervised  learning) .  Keuntungan dari  klasifikasi  adalah  bahwa  ia  hanya membutuhkan  sejumlah  kecil  data  pelatihan untuk  memperkirakan  parameter  (sarana  dan
varians  dari  variabel)  yang  diperlukan  untuk klasifikasi. Karena variabel independen diasumsikan,  hanya  variasi  dari  variabel  untuk masing-masing  kelas  harus  ditentukan,  bukan seluruh matriks kovarians.
Dalam  prosesnya, Naive  Bayes  Classifier mengasumsikan  bahwa  ada  atau  tidaknya  suatu fitur pada suatu kelas tidak berhubungan dengan ada  atau  tidaknya fitur lain  di  kelas  yang  sama. Pada  saat  klasifikasi,  pendekatan  bayes  akan menghasilkan  label  kategori  yang  paling  tinggi probabilitasnya  (V MAP )  dengan  masukan  atribut a 1 , a 2 , a 3 , …,a n .
( )
Dimana :
V MAP =  Probabilitas tertinggi.
= Atribut (Inputan)
Teorema Bayes Menyatakan :
(   ) (   ) ( )
( ) Dimana : P(B|A) = Peluang B jika diketahui keadaan jenis penyakit mata A. P(B|A) = Peluang evidence A jika diketahui hipotesis B.
P(B) = Probabilitas hipotesis B tanpa memandang evidence apapun. P(A) = Peluang evidence penyakit mata A. Menggunakan teorema Bayes ini, dapat ditulis sebagai berikut
( ) ( ) ( ) Dimana :
V MAP =  Probabilitas tertinggi.
V(v j ) = Peluang jenis penyakit mata P(a 1 ,a 2 ,a 3 ,…,a n |v j ) = Peluang atribut-atribut (inputan)  jika diketahui keadaan v j P(a 1 ,a 2 ,a 3 ,…,a n )    =  Peluang  atribut-atribut (inputan)
Karena  nilai  P(a 1 ,a 2 ,a 3 ,…,a n )  nilainya konstan  untuk  semua  v j sehingga  persamaan  ini dapat ditulis :
( ) ( ) Untuk menghitung P(a 1 ,a 2 ,a 3 ,…,a n |v j ) semakin sulit karena jumlah gejala P(a 1 ,a 2 ,a 3 ,…,a n |v j )  bisa  jadi  sangat  besar.  Hal  ini disebabkan  jumlah  gejala  tersebut  sama  dengan jumlah  semua  kombinasi  gejala  dikali  dengan
jumlah kategori yang ada. Perhitungan Naive bayes classifier adalah : Menghitung P(ai|vj) dengan rumus : ( | )
Dimana : n c = jumlah kelas pada data v = v j dan a = a i p = 1/ banyaknya jenis kelas / penyakit m = jumlah parameter / gejala n = jumlah kelas  pada data  v = v j / tiap kelas Tahapan-tahapan Algoritma  Naive  Bayes sebagai berikut :
1. Menentukan nilai n c untuk setiap class
2. Menghitung  nilai  P  (a i |  v j )  dan menghitung nilai P (v j )
3. Menghitung P(ai|vj) x P(vj) untuk tiap v
4. Menentukan  hasil  klasifikasi  yaitu  v  yang memiliki hasil perkalian yang terbesar.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  proses  analisa Algoritma  Naive Bayes penulis menggunakan sample data yang didapat  dari  bagian  teknisi  kampus  STMIK Amik  Riau  dan  quisoner  yang  disebarkan kepada  mahasiswa,  hal  ini  bertujuan  untuk melakukan  perbandingan  antara  sistem  yang dibangun  dengan  proses  perhitungan  secara manual.  Dimana  dalam  proses  perhitungan manual ini penulis akan menggunakan sample data bentuk serangan jaringan dan identifikasi terhadap  serangan  jaringan  yang  pernah terjadi.  Dimana  untuk  data  serangan  jaringan dapat dilihat pada tabel 1 berikut.

## Tabel 1.Nama Serangan Jaringan Komputer
No Kode Nama Serangan 1 S100 Spoofing 2 S101 Ddos  (Distributed  Denial  of Service) 3 S102 DNS Poisoning 4 S103 Trojan Horse 5 S104 Sniffer 6 S105 SQL Injection 7 S106 Cross Scripting 8 S107 Phising 9 S108 Malware 10 S109 Worm
Berikut  data  identifikasi  terhadap serangan  yang  digunakan  indikator  dalam proses data dapat dilihat pada tabel 2 berikut :
Tabel  2. Bentuk Identifikasi Terhadap Serangan Jaringan No Kode Bentuk Identifikasi Serangan 1 I100 Serangan teknis yang rumit yant terdiri dari beberapa komponen. Ini adalah eksploitasi keamanan yangbekerja dengan menipu komputer dalam hubungan kepercayaan bahwa anda adalah orang lain. 2 I101 Mengambil nama DNS dari sistem lain dengan membahayakan domain name server suatu domain yang sah. 3 I102 Tindakan penyusupan dengan menggunakan identitas resmi secara ilegal. 4 I103 Akses ke situs web diarahkan melalui sebuah proxy server. 5 I104 Melibatkan sebuah server web yang dimiliki penyerang yang diletakkan pada internet antara pengguna dengan WWW. 6 I105 Seseorang menaruh link yang palsu (yang sudah di-hack) pada halaman web yang populer. 7 I106 Kita menggunakan search engine
(mesin pencari, seperti Yahoo,
Alta Vista, Goggle) untuk mendapatkan link dari topik yang ingin dicari. Tanpa kita ketahui, beberapa dari link ini telah diletakkan oleh hacker yang berpura-pura menjadi orang lain. 8 I107 Server penyerang memberikan versi halaman yang sudah ditulis- ulang kepada pengguna. 9 I108 Membanjiri lalu lintas host target sehingga mencegah klien yang valid untuk mengakses layanan jaringan pada server yang dijadikan target serangan. 10 I109 Server atau keseluruhan segmen jaringan menjadi “tidak berguna sama sekali” bagi client. 11 I110 Serangan di dilancarkan dengan menggunakan utility ping pada sebuah sistem operasi. 12 I111 Alamat IP penyerang biasanya telah disembunyikan atau spoofed sehingga alamat yang dicatat oleh target adalah alamat yang salah. 13 I112 Penerima akan bingung untuk menjawab permintaan koneksi TCP yang baru karena masih menunggu banyaknya balasan ACK dari pengirim yang tidak diketahui tersebut.
14 I113 Mengendalikan beberapa network lain untuk menyerang target. 15 I114 Sejumlah paket data yang besar dikirimkan begitu saja kepada korban. 16 I115 Melambatkan dan memadatkan trafik di jaringan. 17 I116 Mengacaukan DNS Server asli agar pengguna Internet terkelabui No Kode Bentuk Identifikasi Serangan untuk mengakses web site palsu yang dibuat benar-benar menyerupai aslinya tersebut. 18 I117 Meng-install software secara otomatis. 19 I118 Terjadi pencurian data. 20 I119 Upload dan Download file secara otomatis. 21 I120 Terjadinya modifikasi file atau data. 22 I121 Membuang-buang space komputer. 23 I122 Terjadi suatu kegiatan penyadapan tanpa merubah data atau paket apapun di jaringan. 24 I123 Terjadi perubahan paket data dalam jaringan. 25 I124 Terjadinya pengambil alihan server. 26 I125 Terjadinya pencurian password komputer. 27 I126 Menghentikan layanan yang diberikan oleh server sehingga terjadi gangguan terhadap layanan atau jaringan komputer. 28 I127 Mencoba mendapatkan informasi seperti username, password, dan rincian kartu kredit dengan menyamar sebagai entitas terpercaya dalam sebuah komunikasi elektronik. 29 I128 Server akan mengalami down.
30 I129 Terjadinya pengrusakan file atau berkas.
Serangan jaringan Local Area Network (LAN)  memiliki  bentuk  identifikasi  masing- masing.  Serangan  dan  bentuk  identifikasinya ditunjukkan pada Tabel 3 berikut :

## Tabel 3. Serangan dan bentuk identifikasinya
Jenis Serangan Identifikasi Serangan no- Spoofing 1,3,12,17 Ddos (Distributed Denial of Service) 9,10,13,15,29 DNS Poisoning 2,4,8
Trojan Horse 7,10,11,16,19,29,30 Sniffer 3,5,6,28 SQL Injection 19,22,26,29 Cross Scripting 1,8,17,20,24 Phising 6,7,14,18,20 Malware 16,21,23,25,27 Worm 9,12,18,22,24,28 Uji coba dilakukan dengan mendapatkan data berdasarkan bentuk dari identifikasi serangan  jaringan  12  pengguna.  Data  bentuk identifikasi  serangan  jaringan  dibandingkan dengan data bentuk identifikasi yang menyebabkan serangan jaringan tertentu.
Contoh  perhitungan  dengan  menggunakan
klasifikasi Naïve Bayes Classifier dapat diterapkan  pada  pengguna  ke-1  mengalami bentuk identifikasi serangan nomor 18,22,24 dan 26.
Keterangan gejala :
1. Meng-install software secara otomatis.
2. Membuang-buang space komputer.
3. Terjadi perubahan paket data dalam jaringan.
4. Terjadinya pencurian password komputer.
Langkah-langkah  perhitungan  Naive  Bayes Classifier sebagai berikut :
1. Menentukan nilai n c untuk setiap class Jenis Serangan ke-1 : Spoofing
n = 1 p = 1/10 = 0.1 m = 30 18. n c = 0 22.n c = 0 24.n c = 0 26.n c = 0
Jenis Seranganke-2 : Ddos (Distributed Denial of Service) n = 1 p = 1/10 = 0.1
m = 30
18. n c = 0 22.n c = 0 24.n c = 0 26.n c = 0
Jenis Seranganke-3 : DNS Poisoning n = 1 p = 1/10 = 0.1 m = 30 18. n c = 0
22.n c = 0 24.n c = 0 26.n c = 0 dan seterusnya hingga jenis serangan ke 10
2. Menghitung nilai P (ai|vj) dan menghitung nilai P (vj) Jenis Seranganke-1. Spoofing
P(18|S)  =  0  +  30  x  0.1  /  1  +  30= 0,0967741935483871 P(22|S)  =  0  +  30  x  0.1  /  1  +  30= 0,0967741935483871 P(24|S)  =  0  +  30  x  0.1  /  1  +  30= 0,0967741935483871 P(26|S)  =  0  +  30  x0.1  /  1  +  30= 0,0967741935483871 P(S) = 1/10 = 0.1
Jenis  Serangan  ke-2.  Ddos  (Distributed

## Denial of Service)
P(18|DD)  =  1  +  30  x  0.1  /  1  +  30= 0,0967741935483871
P(22|DD)  =  0  +  30  x  0.1  /  1  +  30=
0,0967741935483871 P(24|DD)  =  1  +  30  x  0.1  /  1  +  30= 0,0967741935483871 P(26|DD)  =  0  +  30  x0.1  /  1  +  30= 0,0967741935483871 P(DD) = 1/10 = 0.1

## Jenis Seranganke-3. DNS Poisoning
P(18|DP)  =  0  +  30x  0.1  /  1  + 30=0,0967741935483871 P(22|DP)  =  0  +  30  x  0.1  /  1  +  30= 0,0967741935483871 P(24|DP)  =  0  +  30  x0.1  /  1  +  30= 0,0967741935483871 P(26|DP)  =  0  +  30  x0.1  /  1  +  30= 0,0967741935483871 P(DP) = 1/10 = 0.1
dan  seterusnya  hingga  jenis  serangan  ke 10
3. Menghitung P(a i |v j ) x P(v j ) untuk tiap v

## Jenis Seranganke-1, Spoofing
P(S)  x  [  P(18|S)  x  P(22|S)  x  P(24|S)  x P(26|S)] = 0.1 x 0,0967741935483871x 0,0967741935483871x 0,0967741935483871x 0,0967741935483871
=   8,80780524E-05
Jenis  Seranganke-2,  Ddos  (Distributed
Denial of Service)
P(DD)  x  [  P(1|DD)  x  P(4|DD)  x  P(5|SO)  x P(6|DD)] = 0.1 x 0,0967741935483871x 0,0967741935483871x 0,0967741935483871x 0,0967741935483871
=   8,80780524E-05

## Jenis Seranganke-3, DNS Poisoning
P(DP)  x  [  P(1|DP)  x  P(2|DP)  x  P(4|DP)  x P(5|DP) x P(6|DP)] = 0.1 x 0,0967741935483871x 0,0967741935483871x 0,0967741935483871x 0,0967741935483871 =   8,80780524E-05 dan seterusnya hingga jenis serangan ke 10
4. Menentukan  hasil  klasifikasi  yaitu  v  yang memiliki hasil perkalian yang terbesar.
Hasil  v  yang  memiliki  perkalian  terbesar didapatkan pada Tabel 4 berikut :

## Tabel 4. Perbandingan Nilai V Hasil Klasifikasi
Sample Penyakit Nilai v Spoofing 8,77078E-05 Ddos (Distributed Denial of Service) 8,77078E-05 DNS Poisoning 8,77078E-05 Trojan Horse 8,77078E-05 Sniffer 8,77078E-05 SQL Injection 0,000155925 Penyakit Nilai v Cross Scripting 0,000116944 Phising 0,000116944 Malware 8,77078E-05 Worm 0,000207899 Karena nilai 0,000207899 paling besar, maka contoh  kasus  penggunake-1  diklasifikasikan sebagai jenis serangan Worm .
Tampilan Hasil Perhitungan Algoritma Naive Bayes  merupakan  halaman  yang  tampil  saat pengguna meng-klik button proses pada Halaman Konsultasi Pakar.
Gambar 2. Klasifikasi Jenis Serangan
Gambar 3. Tampilan Hasil Perhitungan Algoritma
Naive Bayes 1
Gambar 4. Penghitungan Hasil Algoritma Naive
Bayes 2 Gambar 5. Penghitungan Hasil Algoritma Naive Bayes 3

## Gambar 6. Tampilan Hasil Perhitungan Algoritma Naive Bayes 2

## 3.1 Laporan Data Serangan Jaringan
Tampilan  Laporan  Data  Serangan  Jaringan merupakan  laporan  data  seringan  jaringan  yang dapat  dicetak  berdasarkan  inputan  data  serangan jaringan.
Gambar 7. Tampilan Laporan Data Serangan
Jaringan

## 3.2 Laporan  Data  Identifikasi  Serangan Jaringan
Tampilan  Laporan  Data  Identifikasi Serangan  Jaringan  merupakan  laporan  data identifikasi  serangan  jaringan  yang  dapat dicetak  berdasarkan  inputan  data  identifikasi serangan jaringan.

## Gambar 8. Tampilan Laporan Data Identifikasi Serangan Jaringan

## 3.3 Laporan Data Aturan Pakar
Tampilan  Laporan  Data  Aturan  Pakar merupakan  laporan  data  aturan  pakar  yang dapat dicetak berdasarkan inputan data aturan pakar.

## Gambar 9. Tampilan Data Aturan Pakar

## 3.4 Laporan Data Pengunjung
Tampilan  Laporan  Data  Pengunjung
Konsultasi merupakan laporan data
pengunjung  yang  dapat  dicetak  berdasarkan inputan data pengunjung.
Gambar 10. Tampilan Laporan Data Pengunjung

## 4. KESIMPULAN
Dari analisa dan pembahasan yang penulis lakukan pada bab-bab sebelumnya dapat diambil suatu kesimpulan yaitu:
1. Dari hasil perhitungan menggunakan
algoritma  Naive  Bayes  dapat  ditentukan klasifikasi  jenis  serangan  yang  diambil  dari perbandingan nilai v yaitu sebesar
0,000207899 dengan jenis serangan Worm.
2. Algoritma  Naive  Bayes  dapat  melakukan pendeteksian  serangan  jaringan  LAN  yang dapat membantu user untuk mengtahui jenis serangan dan cara mengatasinya.

## 4 UCAPAN TERIMAKASIH
Rangkaian  menyelesaikan  Penelitian  ini  peneliti mengucapkan    terima    kasih  kepada    STMIK Amik Riau dalam  pemberi  hibah.

## 5 DAFTAR PUSTAKA
Adi,  S.  (2018).  Implementasi  Algoritma  Naive
Bayes Classifier Untuk Klasifikasi Penerima  Beasiswa  PPA  Di  Universitas Amikom Yogyakarta. Jurnal Mantik Penusa , 22 (1), 11–16. http://e- jurnal.pelitanusantara.ac.id/index.php/manti k/article/view/342
Ahmad,  J.,  &  No,  Y.  (n.d.).  Metode  Fuzzy Multiple  Attribute  Decision  Making  ( Fmadm  ). Jurnal  Ilmiah  MATRIK , 03 ,  45–
58.
http://www.ojs.stmikpringsewu.ac.id/index.
php/JurnalTam/article/view/55
Firdaus, F., & Mukhlis, A. (2020). Implementasi
Algoritma  Naive  Bayes  Pada  Data  Set Kualitatif Prediksi Kebangkrutan. JURIKOM  (Jurnal  Riset  Komputer) , 7 (1),
15.
https://doi.org/10.30865/jurikom.v7i1.1757
Haryono, D., Herwin, H., & Nasution, T. (2020).
Implementasi Link Aggregation Control Protocol Untuk Meningkatkan Throughput  Bandwidth  Pada  Up-Link Line. JOISIE  (Journal  Of  Information
Systems  And  Informatics  Engineering) ,
4 (1), 49. https://doi.org/10.35145/joisie.v4i1.633
Informatika,  T.,  Malikussaleh,  U.,  &  Utara,
A.  (2014).  Penerapan  Algoritma  Naive Bayes  Untuk  Mengklasifikasi  Data
Nasabah  Asuransi. Jurnal  Informatika Ahmad Dahlan , 8 (1), 102632. https://doi.org/10.26555/jifo.v8i1.a2086
Mafakhir,  A.  Z.,  &  Solichin,  A.  (2020).
Penerapan Metode Naïve Bayes Classifier Untuk Penjurusan Siswa Pada Madrasah  Aliyah  Al-Falah  Jakarta. Fountain  of  Informatics  Journal , 5 (1), 21. https://doi.org/10.21111/fij.v5i1.4007
Manalu, E., Sianturi, F. A., & Manalu, M. R. (2017).  Penerapan  Algoritma  Naive Bayes  Untuk  Memprediksi  Jumlah Produksi  Barang  Berdasarkan  Data
Persediaan dan Jumlah Pemesanan Pada CV.  Papadan  Mama  Pastries. Jurnal Mantik Penusa , 1 (2), 16–21. https://ezp.lib.unimelb.edu.au/login?url= https://search.ebscohost.com/login.aspx? direct=true&db=ffh&AN=2008-10- Aa4022&site=eds-live&scope=site
Nawawi, H. M., Purnama, J. J., & Hikmah, A. B. (2019). Komparasi Algoritma Neural Network  Dan  Naïve  Bayes  Untuk
Memprediksi  Penyakit  Jantung. Jurnal
Pilar  Nusa  Mandiri , 15 (2),  189–194. https://doi.org/10.33480/pilar.v15i2.669
Rosid, M. A. (2020). Classification of Student
Complaints  with  the  Naive  Bayes  and
Literature Methods. JOINCS (Journal of Informatics,  Network,  and  Computer
Science) , 3 , 1–7. https://doi.org/10.21070/joincs.v3i0.711
Susanti,  W.,  &  Putri,  R.  N.  (2020).  Penerapan Cloud Computing Sebagai Media Pembelajaran Berbasis Online Masa Pandemi  Covid-19. JOISIE  (Journal  Of Information Systems And Informatics Engineering) , 4 (1), 56. https://doi.org/10.35145/joisie.v4i1.663