Jurnal Ilmiah Matematika dan Pendidikan Matematika (JMP) Vol. 9 No. 2, Desember 2017, hal. 37-48 ISSN (Cetak) : 2085-1456; ISSN ( Online ) : 2550-0422; https://jmpunsoed.com/

## KLASIFIKASI KARAKTERISTIK KONSUMEN SEPEDA MOTOR  MERK T DI JAWA BARAT MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER PADA DATA MINING

## Jaka Aulia Pratama
Departemen Statistika, Universitas Padjadjaran jakajek@gmail.com

## Zulhanif
Departemen Statistika, Universitas Padjadjaran

## Yadi Suprijadi
Departemen Statistika, Universitas Padjadjaran
ABSTRACT. PT. JKL has a role as a main dealer of T’s brand are handling three types of  motorcycle  products  in  West  Java.  These  are  type  of  Sport,  CUB,  and  Scooter (Automatic Transmissions). The company records the buyer of T’s brand motorcycle in the Customer Database (CDB). CDB collected from 2011 to 2013 yielded information of consumer  characteristics  which  is  necessary  in  market  planning.  Consumer characteristics  are  classified  into  two  groups:  Repeated  Order  and  New  Customer. Classification  methods  used  in  the  study  of  Data  Mining  is  the  Naïve  Bayes  Classifier. Model  classification  is  done  by  calculating  the  conditional  probability  to  choose  the greatest  value  of  probability.  The  accuracy  of  the  classification  is  83%  and  the  error classification is 17%.
Keywords: Database,  Data  Mining,  Classification,  Naïve  Bayes  Classifier,  Conditional Probability
ABSTRAK. PT. JKL berperan sebagai main dealer sepeda motor merk T menangani tiga jenis  produk  sepeda  motor  yaitu jenis  Sport,  CUB  (Bebek),  dan  Skuter  ( Matic )  di Jawa Barat.  Perusahaan  ini  mencatat  konsumen  yang  membeli  produk  sepeda  motor  merk  T dalam Customer Database (CDB). CDB yang dihimpun dari tahun 2011 sampai dengan tahun  2013  menghasilkan  informasi  karakteristik  konsumen  yang  diperlukan  dalam perencanaan  pemasaran.  Karakteristik  konsumen  diklasifikasikan  menjadi  dua  yaitu Repeat  Order dan New  Customer .  Metode  klasifikasi  yang  digunakan  dalam  penelitian Data  Mining  ini  adalah Naïve  Bayes  Classifier .  Model  pengklasifikasian  dilakukan dengan  cara  menghitung  peluang  bersyarat  dengan  memilih  nilai  peluang  yang  paling besar.  Ketepatan  dalam  klasifikasi  adalah  sebesar  83%  dan  kesalahan  klasifikasi  adalah sebesar 17%.
Kata  Kunci: Database,  Data  Mining,  Klasifikasi, Naïve  Bayes  Classifier ,  Peluang Bersyarat
38                                                                                                 Jaka Aulia Pratama d.k.k.

## 1. PENDAHULUAN
PT. JKL adalah perusahaan yang bergerak dalam bidang distribusi sepeda motor dan suku cadang  sepeda motor merk T yang  menangani tiga jenis produk sepeda  motor  yaitu  jenis Sport ,  CUB  (Bebek),  dan  AT  ( Automatic )  di  18  area dealer-dealer cabang  di  Jawa  Barat.  PT.  JKL  mencatat  data  konsumen  yang membeli  produk  sepeda  motor  merk  T  dalam database yang  selanjutnya dinamakan Customer  Database (CDB).  Salah  satu  pemanfaatan Customer Database yaitu  untuk  menghasilkan  informasi  atau  pengetahuan  mengenai karakteristik konsumen sepeda motor merk T yang selanjutnya sangat diperlukan dalam  rencana  pemasaran.  Karakteristik  tersebut  akan  bermanfaat  jika berlandaskan  kepada  hasil  pengklasifikasian  terhadap  karakteristik  konsumen Repeat  Order dan New  Customer. Untuk mendapatkan informasi dari Customer Database yang menunjukkan apakah konsumen tersebut Repeat  Order atau New Customer , dapat dilihat dari merk sepeda motor yang dimiliki sebelumnya. Dalam Customer  Database karakteristik  kepemilikan  sepeda  motor  sebelumnya  dibagi menjadi  merk  T,  merk  A,  merk  motor  lain,  merk  B,  merk  C  dan  belum  pernah memiliki. Konsumen dengan merk sepeda motor yang dimiliki sebelumnya adalah merk T disebut sebagai  konsumen dengan karakteristik Repeat Order , sedangkan konsumen  dengan  karakteristik  kepemilikan  sepeda  motor  bukan  merk  T  dan belum pernah memiliki sepeda motor merupakan konsumen dengan karakteristik New Customer . Persentase kepemilikan sepeda motor sebelumnya dari konsumen PT. JKL tahun 2011 – 2013 ditunjukan pada Gambar 1.
Gambar 1. Persentase Berdasarkan Kategori Kepemilikan Sepeda Motor Sebelumnya  Konsumen PT. JKL tahun  2011 – 2013
Gambar  1  menunjukkan  bahwa  tahun  2011  –  2013  konsumen  dengan kepemilikan sepeda motor sebelumnya merk T dan konsumen yang belum pernah memiliki  sepeda  motor  menjadi  pangsa  pasar  utama  PT.  JKL,  sedangkan persentase dari konsumen dengan kepemilikan sepeda motor sebelumnya merk C, merk motor lain, merk B dan merk A termasuk rendah yaitu dibawah 6% dari total penjualan  selama  tiga  tahun  tersebut.  Oleh  karena  itu  diperlukan  strategi pemasaran melalui klasifikasi  karakteristik  konsumennya  yang akan diambil dari Customer Database tahun 2011 – 2013.
Salah  satu  bahan  yang  diperlukan  dalam  membuat  strategi  pemasaran adalah  klasifikasi  karakteristik  konsumen Repeat  Order dan New  Customer sepeda  motor  merk  T.  Oleh  karena  itu  yang  menjadi  permasalahan  dalam penelitian ini adalah, bagaimana membuat klasifikasi tersebut dengan melibatkan nilai  peluang  pada  setiap  klasifikasinya  apabila  data  yang  akan  diolah  memiliki volume yang besar dan  tersimpan dalam database .
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah,  mengaplikasikan  teknik Data  Mining dalam pengklasifikasian dengan metode Naïve Bayesian Classifier pada Customer Database PT.  JKL.  Hasil  penelitian  berupa  klasifikasi  karakteristik  konsumen Repeat Order dan New Customer sepeda motor merk T di Jawa Barat diharapkan dapat membantu PT. JKL dalam menyusun strategi pemasaran yang lebih efektif kepada calon konsumen sepeda motor merk T di Jawa Barat.

## 2. METODE PENELITIAN
2.1 Data Mining
Data Mining adalah proses seleksi, eksplorasi, dan pemodelan data dalam jumlah  besar  untuk  menemukan  pola  atau  relasi  yang  ada  dengan  tujuan memperoleh hasil yang jelas dan berguna bagi pemilik database (Giudici, 2003). Pada Data  Mining, terdapat  dua  pendekatan  yang  digunakan  yaitu  pedekatan statistika klasik dan metode kecerdasan buatan. Pendekatan statistika klasik yang dimaksud  adalah  data  dieksplorasi  dan  dianalisis  melalui  metode-metode statistika.
40                                                                                                 Jaka Aulia Pratama d.k.k.
Pada umumnya, Data Mining digunakan untuk tujuan perdiksi dan deteksi. Prediksi tidak dipergunakan dalam tugas Data Mining pada penelitian ini karena tujuan  dari  penelitian  ini  bukan  untuk  melakukan  peramalan  yang  umumnya menggunakan  regresi  demikian  pula  dengan  asosiasi  yang  pada  umumnya diaplikasikan  dalam  hal  penentuan  antar  hubungan.  Penelitian  ini  juga  tidak mempunyai  tujuan  untuk  mendeteksi  kejadian  yang  tidak  biasa  (deteksi). Permasalahan dalam penelitian ini adalah menelaah karakteristik konsumen yang dapat digolongkan kepada  kategori persoalan klasifikasi.

## 2.2 Naïve Bayes Classifier
Naïve  Bayes  Classifier adalah  metode  klasifikasi  dalam Data  Mining berdasarkan probabilitas dan teorema Bayes, dengan asumsi bahwa setiap variabel bersifat  bebas  ( independent ).  Asumsi  tersebut  akan  menghilangkan  kebutuhan banyaknya  jumlah  data  latih (Training  Data) dari  perkalian  Kartesius  seluruh variabel  yang  dibutuhkan  untuk  mengklasifikasikan  suatu  data  (Berson  dkk., 2001).  Pada  artikelnya  Domingos  dan  Pazzani  (1997)  dijelaskan  performa Naïve Bayes  Classifier dalam  fungsi zero-one  loss yaitu  fungsi  yang  mendefinisikan error hanya sebagai pengklasifikasian yang salah. Tidak seperti fungsi error yang lain  misalnya squared  error ,  fungsi zero-one  loss tidak  memberi  nilai  suatu kesalahan  perhitungan  peluang  selama  peluang  maksimum  ditugaskan  ke  dalam kelas  yang  benar.  Ini  berarti  bahwa Naïve  Bayes  Classifier dapat  mengubah peluang posterior dari  tiap  kelas,  tetapi  kelas  dengan  nilai  peluang posterior maksimum  jarang  diubah.  Berikut  adalah  algoritma Naïve  Bayes  Classifier dengan asumsi semua atribut independen:
(1)

## 2.3 Penurunan Algoritma Naïve Bayes
Menurut  Mitchell  (2010),  algoritma Naïve  Bayes merupakan  algoritma klasifikasi yang didasarkan pada aturan Bayes. Asumsi yang dipergunakan adalah
bahwa atribut 1 ,... n X X independen satu dengan yang lainnya yang diberikan oleh
Y .  apabila  diberikan   1 2 3 , , X X X X  ,  maka  langkah  untuk  mengestimasi
  | P X Y adalah sebagai berikut:
(2)
Menurut  Novita  (2014),  karena  asumsi  independen  bersyarat  memegang peranan  maka  dianggap  bahwa  untuk  setiap  atribut i X terkondisi  saling independen  terhadap  setiap  atribut j X untuk i j  .  Apabila  asumsi  independen bersyarat dipergunakan, maka Persamaan (2) dapat dituliskan menjadi:
(3)
Apabila X mengandung n atribut yang bersifat independen bersyarat antara satu dengan lainnya yang diberikan oleh Y , secara umum dapat dituliskan sebagai berikut:
(4)
Secara umum, 1 ,... n X X dan Y adalah variable diskrit. Tujuan dari metode ini adalah untuk melatih sebuah classifier yang akan menghasilkan output berupa probabilitas  atas  kemungkinan  nilai Y ,  untuk  setiap X baru  yang  akan diklasifikasikan.  Pernyataan  untuk  peluang Y akan  diambil  nilai  ke- k yang mungkin sesuai dengan aturan Bayes , dapat dituliskan sebagai berikut:
(5)
Pada penyebut  terlihat  bahwa jumlah  yang dimaksud adalah pengambilan setiap  nilai j y dari Y .  apabila  diasumsikan  bahwa  untuk  setiap  atribut i X adalah independen bersyarat  yang diberikan oleh Y , Persamaan (5) dapat ditulis kembali sebagai berikut:
42                                                                                                 Jaka Aulia Pratama d.k.k.
Persamaan  (6)  merupakan  persamaan  dasar  untuk  metode Naïve  Bayes. Menurut  Novita  (2014)  apabila  diberikan  nilai
  1 ' ,... n X X X  yang  baru, persamaan  tersebut  menunjukkan  bagaimana  cara  untuk  menghitung  probabilitas bahwa Y akan  terjadi  untuk  setiap  atribut X’ dan  diberikan  distribusi P ( Y )  dan   | i P X Y yang diestimasi berdasarkan data training . Dalam menentukan peluang X’ menjadi kategori dari kelas Y , maka aturan klasifikasi dalam Naïve Bayes dapat dituliskan sebagai berikut:
(7)
Aturan  keputusan  dalam  klasifikasi Naïve  Bayes sering  disebut  dengan aturan  keputusan Maximum  A  Posteriori (MAP)  karena  pada  saat  klasifikasi, pendekatan Bayes akan  menghasilkan  label  kategori  yang  paling  tinggi probabilitasnya.  Pada  Persamaan  (7)  terlihat  bahwa  penyebut  tidak  bergantung pada k y , maka Persamaan (7) dapat disederhanakan menjadi:
(8)

## 2.4 Ketepatan Klasifikasi
Pada  penelitian  ini,  ketepatan  klasifikasi  diukur  oleh Apparent  Error Rate (APER).  Untuk  menghitung  nilai  APER  beberapa  prosedur  menyarankan untuk  membagi  total  sampel  yang  digunakan  kedalam  dua  kelompok,  yaitu Analysis  Sample ( Data Training )  dan Holdout  Sample ( Data  Testing ).  Pada kelompok Analysis  Sample digunakan  untuk  membuat  model  klasifikasi, sedangkan  pada  kelompok Holdout  Sample digunakan  untuk  menguji  ketepatan klasifikasi yang dilakukan (Hair, et al, 1998).
APER dihitung dengan terlebih dahulu dengan membuat tabel klasifikasi seperti pada Tabel 1:
Tabel 1. Klasifikasi Untuk Actual Group dan Predicted Group
Actual Group
Predicted Group 1  2  1  11 n 12 n 2  21 n 22 n 11 n = jumlah pengamatan dari 1  tepat diklasifikasikan sebagai 1 
12 n = jumlah pengamatan dari 1  tepat diklasifikasikan sebagai 2 
21 n = jumlah pengamatan dari 2  tepat diklasifikasikan sebagai 1 
22 n = jumlah pengamatan dari 2  tepat diklasifikasikan sebagai 2 
(9)

## 2.5 Langkah Penyelesaian Naïve Bayes
Langkah-langkah  penyelesaian  pada  metode Naïve  Bayes adalah  sebagai berikut:
1) Bagi data menjadi 2 bagian, yaitu data Training dan data Testing
2) Bentuk  model  dengan Data Training ,  menurut  Zhang  J.,  et  al.  (2007), dalam  memilih  pembagian Data Training dan Data Testing dapat berdasarkan  90%  berbanding  10%,  80%  berbanding  20%,  dan  70% berbanding  30%.  Dalam  penelitian  ini,  perbandingan  data Training dan data Testing yang digunakan sebesar 80% berbanding 20%
3) Evaluasi seberapa tepat  klasifikasi dilakukan dari Data Training dan Data Testing
4) Buatlah model klasifikasinya.

## 2.7 Variabel Penelitian
Variabel-variabel yang terlibat dalam penelitian ini adalah :
44                                                                                                 Jaka Aulia Pratama d.k.k.
a) Variabel Dependen
Variabel  dependen  dalam  penelitian  ini  yaitu  merk  sepeda  motor sebelumnya  meliputi  merk  T,  merk  C,  merk  B,  merk  A,  merk  lain  dan konsumen yang belum pernah memiliki sepeda motor. Variabel dependen untuk  karakter Repeat  Order yaitu  konsumen  dengan  sepeda  motor sebelumnya  merk  T.  Sedangkan  Variabel  dependen  untuk  karakter New Customer yaitu konsumen dengan merk sepeda motor sebelumnya merk C, merk B, merk A.
b) Variabel independen pada penelitian ini terdiri dari tujuh variabel, yaitu:
1) X 1 merupakan jenis sepeda  motor  yang dibeli  (Bebek, Automatic dan Sport )
2) X 2 merupakan pekerjaan konsumen yang diamati. Terdiri dari sebelas jenis yaitu, pegawai negeri, pegawai swasta, ojek, wiraswasta/pedagang,  mahasiswa/  pelajar,  guru/dosen,  TNI/Polri,  ibu rumah tangga, petani/nelayan, profesional (dokter/pengacara, dll), dan lain-lain.
3) X 3 merupakan  besarnya  pengeluaraan  konsumen  dalam  satu  bulan yang  terdiri  dari  13  jenis  yaitu,  <Rp.700.000,  Rp.  600.001  s/d  Rp. 900.000, Rp.700.001 s/d Rp.1.000.000, Rp.1.000.001 s/d Rp.1.500.000, Rp. 1.250.001 s/d Rp. 1.750.000, Rp. 1.500.001 s/d Rp. 2.000.000,  Rp.  1.750.000  s/d  Rp.2.000.000,  Rp.2.000.001  s/d Rp.3.000.000,  Rp.2.500.001  s/d  Rp.3.500.000  Rp.3.000.001  s/d Rp.4.000.000, >Rp. 3.500.000,  >Rp.4.000.000.
4) X 4 merupakan jenis sepeda motor sebelumnnya (bebek, automatic dan sport)
5) X 5 merupakan pemakai sepeda motor yang diamati. Terdiri dari empat jenis yaitu, saya sendiri, anak, pasangan (suami/ istri), dan lain-lain.
6) X 6 merupakan kota dimana konsumen membeli sepeda motor merk T.
Terdiri  dari  18  kota  yaitu,  Bandung,  Bekasi,  Bogor,  Ciamis,  Cianjur, Cikarang,  Cirebon,  Depok,  Garut,  Indramayu,  Karawang,  Kuningan,
Majalengka,  Purwakarta,  Subang,  Sukabumi,  Sumedang,  dan Tasikmalaya.
7) X 7 merupakan tahun pembelian sepeda motor (2011, 2012, dan 2013).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Klasifikasi
Tabel 2. Karakteristik Konsumen Sepeda Motor Merk T di Jawa Barat
T
Tabel  2  menunjukkan  hasil  klasifikasi  karakteristik  konsumen New Customer sepeda  motor  merk  T  yaitu  jenis  sepeda  motor  yang  dibeli  adalah  AT ( Automatic ),  bekerja  sebagai  pegawai  swasta,  pengeluaran  per-bulannya  Rp.
1.500.001  s/d  Rp.  2.000.000,  sebelumnya  tidak  memiliki  sepeda  motor,  sepeda motor  yang  dibeli  untuk  digunakan  sendiri,  berdomisili  di  kota  Bekasi,  membeli sepeda motor tersebut pada tahun 2013. Sebaliknya, klasifikasi karakteristik pada konsumen Repeat  Order sepeda  motor  merk  T  yaitu  jenis  sepeda  motor  yang dibelinya  adalah  AT  ( Automatic ),  bekerja  sebagai  pegawai  swasta  atau wirausahawan/pedagang,  pengeluaran  per-bulannya  Rp.  1.500.001  s/d  Rp. 2.000.000,  sebelumnya  memiliki  sepeda  motor  berjenis  CUB  (Bebek),  sepeda motor  yang  dibeli  untuk  digunakan  sendiri,  berdomisili  di  kota  Bekasi,  membeli sepeda motor tersebut pada tahun 2013.
Dari hasil klasifikasi karakteristik konsumen sepeda motor merk T di Jawa Barat  tersebut  terlihat  bahwa  sepeda  motor  dengan  jenis  AT  ( Automatic )  sangat
Variabel Karakteristik Konsumen New Customer Repeat Order Jenis Sepeda Motor Yang Dibeli AT ( Automatic ) AT ( Automatic ) Pekerjaaan Konsumen Pegawai Swasta Pegawai Swasta dan Wiraswasta/Pedagang Pengeluaran Konsumen Dalam Satu Bulan Rp. 1.500.001 s/d Rp. 2.000.000 Rp. 1.500.001 s/d Rp. 2.000.000 Jenis Sepeda Motor Sebelumnya Belum Pernah Memiliki CUB (Bebek) Pemakai Sepeda Motor Sendiri Sendiri Kota Bekasi Bekasi Tahun Pembelian 2013 2013
46                                                                                                 Jaka Aulia Pratama d.k.k.
diminati  oleh  masyarakat  dengan  pengeluaran  per-bulan  Rp.  1.500.001  s/d  Rp. 2.000.000  dan  sepeda  motor  tersebut  akan  digunakan  oleh  sendiri.  PT.  JKL mencatat pada tahun 2013 penjualan tertinggi sepeda motor merk T di Jawa Barat terdapat di Kota Bekasi.

## 3.2 Model Klasifikasi
Model-model yang digunakan dalam penelitian ini adalah :
1) Model Klasifikasi New Customer (NC)
2) Model Klasifikasi Repeat Order (RO)
Peluang prior untuk  konsumen  dengan  karakterisktik New  Customer sebesar  0,634  dan  peluang prior untuk  konsumen  dengan  karakterisktik Repeat Order sebesar 0,365.

## 3.3 Ketepatan Klasifikasi
Tabel 3. Klasifikasi Untuk Actual Group dan Predicted Group
Actual Group Predicted Group New Customer Repeat Order New Customer 219752 68312 Repeat Order 7850 158145
Hasil  perhitungan  APER  menunjukkan  bahwa  kesalahan  klasifikasi karakteristik New  Customer dan Repeat  Order konsumen  sepeda  motor  merk  T untuk data Testing sebesar (0,167 × 100%) = 16,77% dengan ketepatan klasifikasi
sebesar  (1  –  0.167)  ×  100%  =  83,23%.  Hasil  tersebut  menunjukkan  bahwa ketepatan klasifikasi pada penelitian ini cukup tinggi.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Dengan  menggunakan  metode Naïve  Bayes  Classifier diperoleh  peluang prior untuk  konsumen  dengan  karakterisktik New  Customer sebesar  0,634  dan peluang prior untuk konsumen dengan karakterisktik Repeat Order sebesar 0,365. Untuk  pengklasifikasian  karakteristik  konsumen  sepeda  motor  merk  T menunjukkan bahwa konsumen yang menggunakan sepeda motornya sendiri dan tidak pernah memiliki sepeda motor sebelumnya memiliki peluang lebih dari 0,65 untuk  diklasifikasikan  sebagai  konsumen  dengan  karakteristik New  Customer . Sedangkan  untuk  konsumen  yang  membeli  sepeda  motor  merk  T  jenis  AT ( Automatic ),  pernah  memiliki  sepeda  motor  jenis  CUB  (Bebek),  dan menggunakan  sepeda  motornya  sendiri  memiliki  peluang  di  atas  0,65  untuk diklasifikasikan  sebagai  konsumen  dengan  karakteristik Repeat  Order .  Hasil pengklasifikasian tersebut memiliki kekeliruan klasifikasi sebesar 0,167.
Berdasarkan  hasil  evaluasi  yang  telah  dilakukan  pada  penelitian  ini, peneliti mengemukakan beberapa saran sebagai berikut:
1) Keberhasilan  dari  suatu  penelitian  data  mining  sangat  bergantung  kepada database. Artinya knowledge discovery dari penelitian Data Mining dilandasi oleh tidak hanya kualitas dan kuantitas data tetapi juga berbagai format yang digunakan  (Olson  dan  Shi,  2007).  Penulis  menyarankan  khususnya  di  dunia bisnis atau industri, pembangunan database betul-betul dirancang sedemikian rupa sehingga memudahkan untuk ditindaklanjuti oleh aplikasi Data Mining .
2) Agar memperoleh hasil klasifikasi yang lebih mendetail penulis menyarankan untuk menambahkan variabel prediktor pada penelitian selanjutnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Berson A., Smith, S.J., dan Thearling, K. Building Data Mining Applications for CRM ( 1st Edition ), USA: McGraw-Hill Companies, Inc., 2001.
48                                                                                                 Jaka Aulia Pratama d.k.k.
Domingos, P. dan Pazzani, M., On the Optimality of the Simple Bayesian Clasifier Under Zero-one loss , Machine Learning, 1997.
Giudici, P., Applied Data Mining: Statistical Methods for Business and Industry , 2003.
Hair, J. F., Multivariate Data Analysis , Prentice Hall, Upper Saddle River, N. J., 1998.
Mitchell, T. M., Machine Learning , McGraw-Hill Companies, Inc., USA, 2010.
Novita,  E., Penerapan  Analisis  Sentimen  Dengan  Metode  Naïve  Bayes  pada Klasifikasi  Data  Teks , Skripsi,  Departemen  Statistika  FMIPA  Universitas Padjadjaran, Bandung, 2014.
Olson,  D.  and  Shi,  Y., Introduction  to  Business  Data  Mining. McGraw-Hill Companies Inc., Singapore., 2007.
Zhang, Y.-C., Rossow, W.B., Stackhouse, P. W., Romanou, A., dan Wielicki, B. A., Decadal  Variations  of  Global  Energy  and  Ocean  Heat  Budget  and Meridional  Energy  Transports  Inferred  from  Recent  Global  Data  Sets, J. Geophys. Res., D22101, 2010.
Zulhanif. Analisis Credit Scoring dengan Bayesian Klasifikasi , Prosiding Seminar Nasional  Statistika  :  Peranan  Statistika  di  Bidang  Pemasaran  dalam Penyusunan Strategi Bisnis, Universitas Padjadjaran, Bandung, 2012 .