## Pemetaan Usaha Cafe Di Manahan Dengan Menggunakan Metode
Naive Bayes Studi Kasus Dinas Perdagangan
Paulus Harsadi 1) ; Dwi Remawati 2) ; Kriswantoro Budi Satrio 3)
1) 2) 3) Program Studi Informatika, STMIK Sinar Nusantara
1) paulusharsadi@sinus.ac.id; 2) dwirema@sinus.ac.id ; 3) tomkrisss@yahoo.com

## ABSTRACT
There are many cafes in Manahan, Surakarta. Café can be found almost in every street and  it  usually  visits  teenagers.  In  several  years,  businesses  café  grow  rapidly  in  Manahan. Nowadays there are a lot of teenagers who have a habit of hanging out in the café. The purpose of  this  study  is  to  build  a  mapping  business  café  in  Manahan  using  Naïve  Bayer  Method.  It  is caused to determine a large variable which has high potential for the surrounding point. It cannot be denied that using Naïve Bayes Method can help people to determine the mapping business café. The result of this study is arranged based on the lowest value which is consisting of micro, small and medium.
Keywords :  Mapping, Naive Bayes, Application

## I.  PENDAHULUAN
Perkembangan
teknologi di era globalisasi  ini  sangat  pesat  sekali,  hampir disemua  instansi  ataupun  di  bidang  industri menggunakan  teknologi.  Dengan  adanya perkembangan  teknologi  yang  sangat  cepat menimbulkan perubahan yang sangat signifikan  dalam  berbagai  bidang.  Manfaat dari  teknologi  informasi  dan  komunikasi  tidak dapat  dipungkiri  telah  menggubah  berbagai hal  dalam  bidang  kehidupan  manusia  mulai dari  lingkungan  pribadi  sampai  dengan lingkungan instansi.
Di Manahan banyak menawarkan hidangan-hidangan kuliner mulai dari tradisional sampai internasional. Maka dari itu para pelaku bisnis berlomba-lomba membuka usaha  di  bidang  kuliner.  Usaha  kuliner manahan  ini  pun  sangat  bermacam-macam mulai  dari  kafe  atau  coffe  shop,  angkringan, sampai pedagang kaki lima.
Dari  latar  belakang  tersebut  penulis  ingin membuat  Pemetaan  Usaha  Cafe  Manahan Dengan  Menggunakan  Metode Naive  Bayes . Penulis menggunakan metode tersebut dikarenakan  Metode Naive  Bayes ,  dapat menentukan    daerah-daerah    dalam    suatu variabel    yang  memiliki    potensi    tinggi terhadap    titik-titik  di    sekitarnya.  Dalam pengklasifikasi  pemetaan  cafe  berdasarkan karakteristiknya, penulis hanya akan menggunakan  kreteria –  kreteria  sebagai berikut    :  Asset  yang  dimiliki,  Omset  yang dimiliki,    dan  jumlah  tenaga  kerja  yang dimiliki  oleh masing – masing Cafe.

## II.  TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Sebelumnya Pada penelitian ini peneliti
menggunakan beberapa referensi yang semuanya membahas tentang pemetaan peta dengan  metode  yang  sama  yaitu  metode Naive Bayes untuk membandingkan perbedaan  penelitian      yang      akan      dibuat dengan penelitian yang sudah ada.
Prediksi Persediaan Obat Dengan Metode Naive  Bayes  [1].    Dalam  penelitian    ini membahas tentang menyatakan pada apotek saputro  dalam  pengolahan  data  obatnya masih  menggunakan  sistem  manual  dan belum dapat memprediksi stok obat.
Selanjutnya penelitian tentang Penerapan Data Mining Untuk Evaluasi Kinerja Akademik Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma  Naive Bayes Classifier [2]. Dalam penelitian ini pada tahun  2017  menyatakan  penelitian  ini  di fokuskan untuk mengevaluasi kinerja akademik mahasiswa.
Selanjutnya  penelitian  tentang  Sistem Pendukung  Keputusan  Menentukan  Lokasi Rumah  Makan  Yang  Strategis  Menggunakan Metode  Naive  Bayes.  Dalam  penelitian  ini masalah yang membahas Sistem Pendukung Keputusan untuk Menentukkan Lokasi Rumah  Makan  Yang  Strategis  Menggunakan Metode  Naive  Bayes  untuk  memudahkan masyarakat  yang  ingin  membuka  usaha rumah  makan  bisa  terlebih  dahulu  menilai lokasi  yang  dipilih  strategis  atau  kurang strategis untuk lokasi usaha rumah makan [3].
Selanjutnya  penelitian  tentang  Sistem Informasi  Geografis  Usaha  Mikro  Kecil  Dan Menengah  (CAFE)  Di  Kota  Padang  Berbasis
Web.    Dalam  penelitian  ini  masalah  yang dibahas  tentang  Sistem  Informasi  Geografis untuk pemetaan lokasi Usaha Mikro Kecil dan Menengah (CAFE) di kota Padang. Penelitian tersebut menginformasikan mengenai gambaran  peta  data  dimana    letak  lokasi industri  CAFE  dan menampilkan  data  berupa foto,  nama,  alamat  dan  keterangan  dari industri yang ada di kota Padang [4].

## 2.2.  Konsep Rencana Bisnis
Memulai bisnis tanpa merancang rencana bisnis adalah seperti menyetir dari Jakarta ke Bali    tanpa  menggunakan  peta.  Hal  ini  tentu dapat  dilakukan  oleh  si  pengemudi  untuk mencapai  tujuannya.  Akan  tetapi,  dengan menggunakan  peta  tentu  perjalanan  dari Jakarta  ke  Bali  akan  lebih  singkat  dan menyenangkan.  Terlebih  lagi  dalam  memulai sebuah    bisnis,  memulai  suatu  bisnis  dapat saja  dilakukan  tanpa  menggunakan  rencana bisnis terlebih dahulu. Akan tetapi, membangun sebuah bisnis dengan merancang  rencana  bisnis  terlebih  dahulu tentu  akan  memudahkan  pebisnis  dalam menjalankannya  di  kemudian  hari.  Rencana bisnis selalu harus berkembang menyesuaikan  analisa  SWOT  bisnis  yang dimiliki sehingga bisa di kembangkan perancangan  model  bisnis  baru  [5].  Salah satunya dengan mempertimbangkan competitor lain.
Langkah  untuk  memetakan  competitor dapat  digunakan  sebagai  salah  satu  acuan dalam penentuan strategi bisnis.

## 2.3. Metode Naive Bayes
Naive Bayes merupakan sebuah pengklasifikasian  probalistik  sederhana  yang menghitung  sekumpulan  probabilitas  dengan menjumlahkan  frekuensi  dan  kombinasi  nilai dari  dataset  yang  diberikan.  Algoritma menggunakan teorema bayes dan mengansumsikan  semua  atribut  independen atau  tidak  saling  ketergantungan  yang diberikan oleh nilai pada variabel kelas. Naive Bayes juga didefinisikan sebagai pengklasifikasian dengan metode probabilitas dan  statistik  yang  dikemukakan  oleh  ilmuan inggis  Thomas  Bayes  [6],  yaitu  memprediksi peluang di masa depan berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya.
Naive  Bayes didasarkan  pada  asumsi penyederhanaan  bahwa  nilai  atribut  secara kondisional  saling  bebas  jika  diberikan  nilai output.  Dengan  kata  lain,  diberikan  nilai
output, probabilitas mengamati secara bersama  adalah  produk  dari  probabilitas individu.
Keuntungan  penggunaan Naive  Bayes adalah bahwa metode ini hanya membutuhkan jumlah data pelatihan ( Training Data )  yang  kecil  untuk  menentukan  estimasi parameter  yang  diperlukan  dalam  proses pengklasifikasian. Naive Bayes sering bekerja jauh  lebih  baik  dalam  kebanyakan  situasi dunia  nyata  yang  komplek  dari  pada  yang diharapkan [7].
Langkah  -  langkah  metode  Naive  Bayes sebagai berikut:
P(H|X)= 𝑃(𝑋|𝐻.𝑃(𝐻) 𝑃(𝐻) ................... (1) Dimana : 1)  X    :  data  dengan  class  yang  belum diketahui
2)  H  : hipotesis  data menggunakan suatu class spesifik
3)  P(H|X) : probabilitas hipotesis H
berdasar kondisi X (parteriori
probabilitas)
4)  P(H)  :  probabilitas  hipotesis  H  (prior probabilitas)
5)  P(X|H)  :  probabilitas  X  bedasarkan kondisi pada hipotesis H
6) P(X) : probabilitas X

## III. METODE PENELITIAN
Langkah-langkah  yang  dikerjakan  dalam penelitian sebagai berikut:
a.  Perancangan Sistem Suatu  fase  dimana  di perlukan  suatu keahlian  perencanaan  untuk  elemen- elemen komputer yang akan menggunakan  sistem  baru.    Penulis  akan membuat  desain  sistem  yang  terdiri  dari beberapa tahapan.
b.  Diagram Konteks Digunakan untuk menggambarkan
aplikasi  klasifikasi  CAFE  yang  dijabarkan secara keseluruhan. Pada sistem klasifikasi  CAFE  di  Manahan  dalam penerapan diagram konteks dapat digambarkan  bahwa  pengguna  website dan  admin  merupakan  terminator  entity luar  yang  berinteraksi  dengan  lingkaran proses  tunggal  di  dalamnya  terdapat sistem  klasifikasi  CAFE  menggunakan metode Naïve Bayes dan akan memeperlihatkan  sebuah  proses  yang berinteraksi  dengan  lingkungannya  yang menyampaikan aliran data dari komponen- komponen  sistem  yang  menunjukkan
sumber  data,  tujuan  data,  dan  proses penyimpanan data c.  HIPO
Pembuatan  HIPO  dirancang  secara khusus  untuk  menggambarkan  suatu struktur  dan  desain  dalam  membangun sistem  aplikasi,  yang  bertujuan  untuk menghasilkan output yang  benar  dan dapat    memenuhi  kebutuhan  user,  dalam pembuatan  HIPO  memerlukan  tahapan pembuatan  yaitu  menentukan  top  level, level 0, level 1.
d.  Diagram Alir Data
Model  logika  data  atau  proses  yang dibutuhkan  untuk  menggambarkan  dari mana  asal  data  dan  kemana  tujuan  data yang  keluar  dari  sistem,  dimana  data disimpan,  proses  apa  yang  menghasilkan data  tersebut  dan  interaksi  antara  data yang tersimpan dan proses yang dikenakan pada data terebut.  Pada sistem perancangan  diagram  alir  data  yang  akan diterapkan pada sistem klasifikasi CAFE di Manahan, terdapat user dan  administrator sebagai  entity  luar  yang  merupakan sumber  atau  tujuan  dari  aliran  data  dari atau ke sistem.
e.  Desain Database
Perancangan database digunakan untuk  merancang  penyimpanan  data  dari inputan  yang  dimasukan  pada  Sistem Aplikasi Klasifikasi dan Pemetaan CAFÉ di Manahan. Pada penelitian ini perancangan database  yang  digunakan  menggunnakan MySQL dan menggunakan metode perancangan  database Entity  Relationship Diagram ( ERD ) f.  Desain Input Desain input menggambarkan
bagaimana  antarmuka  untuk  pengguna berinteraksi  dengan  mengisi  formulir  yang digunakan sebagai
dasar untuk memasukkan data ke dalam sistem. Perancangan input diantaranya :
1. Desain input login admin 2. Desain input CAFÉ
g.  Desain Output
Desain output menggambarkan
bagaimana  antarmuka  keluaran  berupa informasi yang didapat dari hasil masukan pengguna sebelumnya. Perancangan output  tersebut  diantaranya  :  Desain output hasil  klasifikasi  dalam  bentuk pemetaan.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1  Perhitungan Metode Naive Bayes Berikut  pemetaan  cafe  dengan  metode naive bayes pada Tabel 1.
Tabel 1. Data testing perhitungan klasifikasi
No Nama Alamat Jenis Cafe K1 K2 K3 K4 K5 1. Cafe 2 Jalan AdiSucip to Outd oor <50 <50 <5 Live Music Mik ro
Keterangan : Kolom No =  Merupakan  Kolom  Alternatif yaitu Penomoran
Kolom  Nama    = Merupakan Kolom  Alternatif yaitu Nama Cafe
Kolom Alamat  = Merupakan Kolom Alternatif yaitu Alamat Cafe
Kolom Jenis Cafe  = merupakan kolom kriteia ke
Kolom K1     = merupakan kolom kriteria ke 1 yaitu Aset
Kolom K2    = merupakan kolom kriteria ke 2 yaitu Omset
Kolom K3    = merupakan kolom kriteria ke 3 yaitu Tenaga Kerja Kolom K4    = Merupakan Kolom Alternatif ke 4 yaitu Fasilitas
Kolom  K5   =  Merupakan Kolom  Alternatif ke 5 yaitu Kriteria
1.  Identifikasi kriteria
Dalam  penerapan  metode  Naive  Bayes untuk  pemetaan  ada  4  kriteria  yang  telah ditentukan  yaitu  Aset,  Omset,  Tenaga  Kerja, Fasilitas.    Keempat  kriteria  ini  diperoleh  dari data yang di ambil dari dinas perdagangan. 2.  Normalisasi Bobot Kriteria
Setelah  didapat  bobot  setiap  kriteria, kemudian  dilakukan  proses  normalisasi,  yaitu dengan  membagi  atara  bobot  kriteria  dengan jumlah seluruh bobot kriteria dengan menggunakan persamaan (1).
1. Menghitung Jumlah label/ class P = (Y=Mikro) = 11/20
P =  (Y=Kecil) = 7/20 P = (Y=Menengah) = 2/20
2.  Menghitung  jumlah  Kasus  yang  sama dengan clas s yang sama
P = (JK=Indoor | Y=Mikro) = 7/11
P =  (JK=Indoor | Y=Kecil)  = 5/7 P =  (JK=Indoor | Y=Menengah)  = 1/2 P = (Omset 50-100jt | Y=Mikro) = 5/11 P = (Omset 50-100jt | Y=Kecil) = 6/7
P = (Omset 50-100jt | Y=Menengah) = 0/2
P = (Aset 50-300jt | Y=Mikro = 0/11 P = (Aset 50-300jt | Y=Kecil = 6/7 P = (Aset 50-300jt | Y=Menengah = 0/2
P = (Tenaga Kerja 5-10 | Y=Mikro = 0/11 P = (Tenaga Kerja 5-10 | Y=Kecil = 1/7 P  =  (Tenaga  Kerja  5-10  |  Y=Menengah  = 0/2 P  =  (Fasilitas=Live  Music  |  Y=Mikro  = 11/11 P = (Fasilitas=Live Music| Y=Kecil = 6/7 P = (Fasilitas=Live Music | Y=Menengah = 1/2 3.  Menghitung nilai likelihood Menghitung nilai likelihood dengan mengalikan semua hasil variable mikro, kecil, dan menengah :
Mikro  =  P(Indoor/mikro)  *  P(omset  50- 300jt/mikro)  *  P(asset  50-500jt/mikro)  * P(tenaga  kerja  5-10/mikro)  *  P(Fasilitas=Live Musik/mikro) * P(mikro)
= 7 11 𝑥 5 11 𝑥 0 11 𝑥 0 11 𝑥 11 11 𝑥 11 20 = 0.6363 x 0,4545 x 0 x 0 x 1 x 0,55 = 0
Kecil  =  P(Indoor/kecil)  *  P(omset  50-
300jt/kecil) * P(asset 50-500jt/kecil) * P(tenaga  kerja  5-10/kecil)  *  P(Fasilitas=Live
Musik/kecil)* P(kecil)
= 5 7 𝑥 6 7 𝑥 6 7 𝑥 1 7 𝑥 5 7 𝑥 7 20 = 0,7142 x 0,8571 x 0,8571 x 0,1428 x 0,7142 x 0,35 = 0,0187
Menengah=P(Indoor/menengah)  *  P(omset 50-300jt/menengah) * P(asset 50- 500jt/menengah) * P(tenaga kerja 5- 10/menengah) * P(Fasilitas = Live
Musik/menengah) * P(menengah)
= 1 2 𝑥 0 2 𝑥 0 2 𝑥 0 2 𝑥 0 2 𝑥 2 20 = 0,5 x 0 x 0 x 0 x 0 x 0 x 0,2 = 0
4.  Mencari Probability Mencari Probability label/ class Mikro,
Kecil,  dan  Menengah  untuk  membandingkan kemungkinan yang lebih besar
Mikro = 0 (0+0,0187+0) = 0 0,0187
= 0  × 100 %  = 0
Menengah =
0 (0+0,0187+0)
= 0 0,0187 = 0  × 100 %  = 0
Kecil = 0,0187 0+0,0187+0
= 0,0187 0,0187 = 1 × 100 %  = 100%
Terlihat bahwa nilai probabilitas tertinggi ada  pada  kelas  (P|Kecil)  dengan  nilai probabilitas  sebanyak  100%,  sehingga  dapat disimpulkan bahwa tingkatan usaha dari data testing  atas  nama  Cafe  Mom  Milk  tersebut masuk dalam klasifikasi “Usaha Kecil”

## 4.2  Perancangan Sistem
1.  Diagram Konteks
Diagram  konteks  merupakan  hubungan antara  keluaran  atau  masukan  data  yang menjadi  satu  kesatuan  antara  dalam sistem

## Gambar 1 Diagram Konteks
2. Hierarchy Input Proses Output
HIPO  atau  bagian  berjenjang  untuk mempersiapkan penggambaran DAD untuk menuju level di bawahnya.

## Gambar 2. Diagram HIPO

## 4.1. Implementasi
Implementasi  sistem  pada  penelitian  ini menggunakan  aplikasi  berbasis  web.  Sistem dibangun dengan bahasa pemrograman PHP dan MySQL sebagai  layanan  database. Sistem dibangun secara offline.
4.1.1.  Halaman Login
Halaman Login berfungsi untuk masuk ke dalam halan admin.
Gambar  3. Halaman Login Admin .

## 4.1.2. Halaman Training
Halaman Training berfungsi untuk menampilkan data training yang akan diinputkan.
Gambar 4. Halaman Training 4.1.3. Halaman Input Data
Halaman  Input  Data  berfungsi  untuk menampilkan  data  yang  akan  di  input  pada form training.
Gambar  5. Halaman Input Data .
4.1.4. Halaman Input
Halaman Input Merupakan Data Hasil dari input data yang berasal dari form training.
Gambar  6. Halaman  Input .
4.1.5. Halaman Kategori
Halaman  Kategori  merupakan  halaman yang menampilkan data hasil proses
pemetaan berupa mikro, kecil, dan menengah.

## Gambar 7. Halaman Kategori
4.2. Pengujian Sistem Pengujian  bertujuan  untuk  menemukan kesalahan-kesalahan  serta  kekurangan  pada sistem. Pada pengujian ini, penulis melakukan uji Fungsional dan uji validitas. 4.2.1. Uji Fungsional Pengujian fungsionalitas aplikasi
pemetaan  ini  menggunakan  metode black box ,  pengujian  berfokus  pada  persyaratan fungsional perangkat lunak, untuk mendapatkan serangkaian kondisi input  yang sesuai  dengan  persyaratan  fungsional  suatu program.
Berdasarkan pengujian fungsionalitas pada sistemdapat disimpulkan bahwa  semua kompone –  komponen  yang  terdapat  dalam aplikasi  perangkingan  dapat  digunakan  dan difungsikan sesuai dengan tujuannya.

## 4.2.2. Uji Validitas
Pengujian  secara  validitas  membahas tentang  kebenaran  cara  perhitungan  sistem yang  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes sebagai  dasar  penentuan  keadaan  yang dituangkan ke dalam sebuah bahasa pemrograman untuk membuat hasil perhitungan yang dapat dipakai oleh pengguna.   Pada  pengujian  validitas  ini  akan di  dapatkan  akurasi  dari  algoritma Naïve Bayes dalam masalah yang peneliti bahas.
Tabel  2.  Hasil  Perhitungan  Sistem  Algoritma Naive Bayes
N o Nam a Cafe Alamat Jeni s Caf e (k1) Oms et (juta/ thn) (k2) Aset (juta/ thn) (k3) Ten aga Kerj a (k4) Fasil itas (k5) Skala Usah a
1 Cafe 1 Jalan Depok No 1 Indo or <50 <50 <5 Live Musi c Mikro 2 Cafe 2 Jalan AdiSucipto Out door <50 <50 <5 Live Musi
c Mikro
3 Cafe 3 Jalan AdiSucipto No. 1B Indo or <50 <50 <5 Live
Musi c Mikro 4 Cafe 4 Manahan, Kec. Banjarsari Indo or <50 <50 <5 Live
Musi c Mikro
5 Cafe Purwosari, Out 50- 50- <5 Nont Kecil
N o Nam a Cafe Alamat Jeni s Caf e (k1) Oms et (juta/ thn) (k2) Aset (juta/ thn) (k3) Ten aga Kerj a (k4) Fasil itas (k5) Skala Usah a
5
Kec. Laweyan door 100 300 on Bare ng 6 Cafe
6 Jl.
Samratulan gi No.17 Indo or 50- 300 <50 <5 Live
Musi c Mikro 7 Cafe 7 Jl. Adi Sucipto, Manahan Out door 50- 300 <50 <5 Live Musi c Mikro 8 Cafe 8 Jl. Moh. Husni
Thamrin
No.45 Indo or 50- 100 50- 300 <5 Live Musi c Kecil 9 Cafe
9 Jl. MT
Haryono No.7
Indo or <50 <50 <5 Live Musi c Mikro 10
Cafe 10 Jl. Melati No.7
Indo or >100 >300 >10 Live Musi c Mene ngah 11
Cafe 11 Jl.
Hasanudin No.57
Indo or <50 <50 <5 Nont on Bare ng Mikro 12 Cafe 12 Manahan, Kec. Banjarsari Out door 50- 100 <50 <5 Live Musi c Mikro 13 Cafe 13 Jl. Moh.
Husni Thamrin No.9
Indo or 50- 100 <50 <5 Live Musi c Mikro 14 Cafe 14 Jl. Moh.
Husni Thamrin No.17
Out door 50- 100 <50 <5 Nont on Bare ng Mikro 15 Cafe 15 Jl. Samratulan gi No.8 Indo or >100 50- 300 05 ~ 10 Live Musi c Kecil 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑢𝑒
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑢𝑒 + 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑥100%
= 12 15 𝑥100% = 80%
Perbandingan  antara data  testing  dan data hasil perhitungan naïve dapat menghasilkan akurasi dengan rincian kebenaran sebanyak 80%.

## V.  PENUTUP 5.1. Kesimpulan
Berdasarkan masalah yang diuraikan dan pembahasan  yang  dilakukan  penulis.  Penulis dapat menyimpulkan beberapa hal dan saran, kesimpulan yang dapat ditarik dalam penelitian ini ialah:
1.  Terwujudnya  sistem  klasifikasi  tingkatan usaha untuk mengklasifikasikan data CAFE  baru  dengan  hasil  akhir  berupa prosentasi  nilai  kemungkinan  mikro,  kecil, atau menengah.
2.  Berdasarkan uji akurasi penggunaan metode Naïve Bayes sebesar 80%.
5.2. Saran Sistem klasifikasi tingkatan usaha dengan  metode Naïve  Bayes telah  selesai dibuat  dan  untuk  pengembangan  penelitian berikutnya,  maka  perlu  kiranya  peneliti memberikan saran:
1.  Sistem  klasifikasi  ini  mengambil  kasus Cafe  yang  terdapat  Di  Manahan,  dapat dikembangkan untuk atau di daerah lain.
2.  Sistem  klasifikasi  ini  menggunakan data training CAFE dengan jumlah data training 20  data,  agar  mendapatkan  akurasi  yang lebih  tinggi  maka  dapat  dimungkinkan untuk  menambahkan  jumlah data  training yang lebih banyak.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  Furqan,  S.  H.  Wibowo,  and  D.
Abdullah,  “Sistem  Persediaan  Obat Padapuskesmas Menggunakan
Metode  Naïve  Bayes  (Studi  Kasus Puskesmas Talang Tinggi Seluma),” J. Tek. Inform. Univ. muhamadiyah bengkulu , pp. 1 –10, 2016.
[2] M.  S.  Mustafa,  M.  R.  Ramadhan,  and A.  P.  Thenata,  “Implementasi  Data Mining untuk Evaluasi Kinerja
Akademik  Mahasiswa  Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier,” reat.
Inf.  Technol.  J. ,  vol.  4,  no.  2,  p.  151, 2018.
[3] A.  Yusnita  and  R.  Handini,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Menentukan Lokasi  Rumah  Makan  yang  Strategis Menggunakan  Metode  Naive  Bayes,” Semin.  Nas.  Teknol.  Inf.  Komun. Terap.  2012 ,  vol.  2012,  no.  Semantik, pp. 290 –294, 2012.
[4] Minarni  and  Delfia,  “Sistem  Informasi Geografis  Usaha  Mikro  Kecil  Dan Menengah  (  UMKM)  Di  Kota  Padang Berbasis Web,” J.  Momentum ,  vol.  18, no. 1, pp. 1 –10, 2016.
[5] D.  H.  Jackson,  Andy,  “Evaluasi  Dan Perancangan  Model  Bisnis  Padda Kaisar  Organizer  Dengan  Business Model Canvas,” Ilmiah , vol. 3, no. 1, p. 8, 2015.
[6] Kevin  P.  Murphy,  “Naive  Bayes C lassifiers,” Univ.  Br.  Columbia ,  vol. 18, pp. 371 –381, 2006.
[7] K.  Vembandasamy,  R.  Sasipriya,  and E.  Deepa,  “Heart  Diseases  Detection Using  Naive  Bayes  Algorithm,” Int.  J. Innov. Sci. Eng. Technol. , vol. 2, no. 9, pp. 441 –444, 2015.