## Klasifikasi Kelayakan Pemberian Kredit Pada Calon Debitur Menggunakan Naïve Bayes
Jasmir 1,* , Xaverius Sika 2 , Mulyadi 2 , Rischa Amelia 2
1 Ilmu Komputer, Sistem Komputer, Universitas Dinamika Bangsa, Jambi, Indonesia
2 Ilmu Komputer, Sistem Informasi, Universitas Dinamika Bangsa, Jambi, Indonesia Email: 1,* ijay_jasmir@yahoo.com , 2 mister_ius@yahoo.com, 3 mulyadi@unama.ac.id Email Penulis Korespondensi : ijay_jasmir@yahoo.com Submitted 16-11-2022 ; Accepted 08-12-2022 ; Published 30-12-2022

## Abstrak
Sebagai perusahaan peminjaman dana PT. PRIMA KONSUMEN FINANCE tentu memiliki kemungkinan adanya kredit macet dalam pemberian kredit pada debiturnya yang mana dapat menurunkan pendapatan perusahaannya. Oleh karena itu penulis melakukan analisis data  mining  pada  data-data  debitur  yang  pernah  meminjam  di  PT.  PRIMA  KONSUMEN  FINANCE  agar  menjadi  informasi  yang berharga bagi perusahaan. Penulis menggunakan data debitur pada tahun 2019 sebanyak 265 data. Dalam melakukan analisis penulis menggunakan alat bantu Tools WEKA. Metode yang digunakan adalah metode klasifikasi Naïve Bayes dengan 9 atribut. Kontribusi dari penelitian ini adalah membangun model klasifikasi kelayakan pemberian kredit pada calon debitur. Model ini menghasilkan nilai evaluasi kinerja klasifikasi pada 3 opsi tes yaitu opsi training set, 5-fold cross validation dan 10-fold cross validation. Kontribusi dari penelitian  ini  adalah  menghasilkan  model  klasifikasi  kelayakan  pemberian  kredit.  Hasil  klasifikasi  Naïve  Bayes  dengan  persentasi akurasi terbesar diperoleh dengan menggunakan Training Set yaitu sebesar 72.8302 %, menggunakan 5-fold cross validation sebesar 63.3962% dan menggunakan 10-Fold Cross Validation sebesar 66.4151%.
Kata Kunci: Data Mining; Naïve Bayes; Klasifikasi; Akurasi; Debitur

## Abstract
As a lending company, PT. PRIMA KONSUMEN FINANCE certainly has the possibility of bad credit in extending credit to its debtors which can reduce the company's income. Therefore the author performs data mining analysis on debtor data that has borrowed at PT. PRIMA KONSUMEN FINANCE to become valuable information for the company. The author uses debtor data in 2019 as many as 265 data. In conducting the analysis the author uses the WEKA Tools tool. The method used is the Naïve Bayes classification method with 9 attributes. The contribution of this research is to build a creditworthiness classification model for prospective borrowers. This model produces classification performance evaluation values for 3 test options, namely the training set option, 5-fold cross validation and 10-fold cross validation. The contribution of this research is to produce a creditworthiness classification model The results of the Naïve Bayes classification with the greatest percentage of accuracy were obtained using the Training Set, which was 72.8302%, using 5-fold cross validation of 63.3962% and using 10-Fold Cross Validation of 66.4151%.
Keywords : Data Mining; Naïve Bayes; Classification; Accuracy; Debturs

## 1. PENDAHULUAN
Dalam memberikan pelayanan, perusahan peminjaman ataupun kreditur tentunya memiliki syarat yang telah ditentukan sebagaimana calon debitur yang akan menerima peminjaman kredit tersebut. Perusahaan wajib menentukan layak atau tidaknya  calon  debitur  menerima  kredit.  Pada  perusahaan  peminjaman  kredit  pemberian  peminjaman  kredit  kepada debitur  merupakan  sumber  penghasilan  utama  yang  dimiliki  oleh  perusahaan.  Selain  itu  resiko  untuk  terjadinya kemungkinan  kredit  macet  sangatlah  riskan  dan  memungkinan  terjadinya  penurunan  pendapatan  perusahaan  yang meminjamkan kreditnya.
PT. Prima Konsumen Finance yang beralamat di Jalan Dr. Mawardi No. 90 Kelurahan Tambak Sari Jambi adalah lembaga keuangan non bank ( Finance Company ) yang bergerak dibidang jasa pembiayaan tunai ( Refinancing ) dengan berfokus pada pinjaman dana tunai kepada  masyarakat umum mulai dari 1 juta s/d 30 juta.  Dalam peminjaman dana tersebut memiliki syarat yaitu jaminan BPKP motor / sertifikat tanah / sertifikat bangunan, KK, KTP, penghasilan, dan survey. Terkadang calon debitur dengan syarat yang berbeda memiliki  batasan dana dalam peminjaman yang berbeda pula untuk mengurangi terjadinya kredit macet.
Untuk  menghadapi  persaingan  perusahaan  dituntut  agar  dapat  memprediksi  kemungkinan  adanya  kredit  macet yang  terjadi.  Salah  satunya  adalah  teknik data  mining [1],  [2].  Data  mining  adalah  proses  yang  menggunakan  teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan machine learning untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi dari sekumpulan data yang besar dengan tujuan untuk menemukan dan pengetahuan ( knowledge . Diantara teknik data mining yang sangat popular yaitu teknik klasifikasi [3], [4], [6], [7]. Dalam kasus ini penulis membahas tentang data-data calon debitur yang diterima oleh  perusahan peminjaman sebagai syarat pengajuan kredit dapat diolah menggunakan metode klasifikasi naïve  bayes [8],  [9]untuk  mengetahui  apakah  calon  debitur  sudah  memenuhi  syarat  yang  telah  ditentukan kreditur dan berapa jumlah peminjaman yang dapat diterima calon debitur dengan syarat yang dipenuhinya.
Beberapa  penelitian  yang  berhubungan  dengan  financing  dan  pemberian  kredit  kepada  nasabah  seperti  yang pernah  dilakukan  oleh  Tito  Cakra  Pratama  menggunakan  KNN  dalam  penentuan  kelayakan  calon  nasabah  [10]. Kemudian  Nurdiana  Handayani  melalukan  prediksi  tingkat  resiko  kredit  dengan  metode  C45  [11].  Selanjutnya  Puji Santoso melakukan prediksi kriteria nasabah dengan C45 juga [12].
Dari beberapa penelitian terkait yang sudah diuraikan diatas, maka tujuan dari penelitian ini yaitu bahwa konsep data mining masih perlu dikembangkan lagi dengan beberapa metode yang lain dan kasus yang berbeda, khususnya dalam proses penentuan kelayakan pelanggan yang ingin mengajukan kredit apakah layak atau tidak untuk mendapatkan fasilitas kredit.  Teknik  yang  digunakan  adalah  dengan  memanfaatkan  data  pelaanggan  tahun  sebelumnya  yang  sudah  pernah mengajukan kredit dan dijadikan sebagai data training yang digunakan untuk menguji data baru ( data testing ) apakah data baru atau calon pelanggan baru berhak mendapatkan kredit berdasarakan kemiripan atribut yang ada pada data lama dengan data baru.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Kerja Penelitian
Kerangka kerja penelitian merupakan tahapan-tahapan yang dilakukan selama mengerjakan penelitian. Kerangka kerja penelitian  dibuat  agar  mempermudah  pencapaian  hasil  penelitian,  dapat  menyelesaikan  penelitian  tepat  waktu  dan penelitian  dapat  berjalan  sesuai  dengan  yang  diharapkan.  Adapun  kerangka  kerja  penelitian  yang  digunakan  sebagai berikut :

## Gambar 1. Tahapan analisis naïve bayes

## 2.2 Metode Naïve Bayes
Metode Naive  Bayes adalah  bagian  dari  probabilitas  sederhana  berdasarkan  penerapan  teorema Bayes dengan  asumsi independensi yang kuat antara fitur. Mereka adalah salah satu model jaringan Bayesian yang paling sederhana[13], tetapi ditambah  dengan  estimasi  kepadatan  kernel,  mereka  dapat  mencapai  tingkat  akurasi  yang  tinggi[14].  Pengklasifikasi Naive  Bayes sangat  terukur,  membutuhkan  sejumlah  parameter  linier  dalam  jumlah  variabel  (fitur/prediktor)  dalam masalah  pembelajaran.  Pelatihan  kemungkinan  maksimum  dapat  dilakukan  dengan  mengevaluasi  ekspresi  bentuk tertutup,  yang membutuhkan waktu linier, daripada dengan pendekatan iteratif yang mahal seperti yang digunakan untuk banyak jenis pengklasifikasi lainnya.
. 𝑃(𝐶𝑖 |𝑋) = 𝑃(𝑋 |𝐶𝑖 ) 𝑃 (𝑋) (1) Keterangan: X : Kriteria suatu kasus berdasarkan masukan Ci
: Kelas solusi pola ke-i, dimana i adalah jumlah label kelas (Ci|X) : Probabilitas kemunculan label kelas Ci dengan kriteria masukan X P(X|Ci) : Probabilitas kriteria masukan X dengan label kelas Ci P(Ci) : Probabilitas label kelas Ci

## 2.3 Evaluasi Kinerja Klasifikasi
Dalam mengevaluasi kinerja klasifikasi data mining, salah satunya adalah dengan menggunakan acuan Confusion Matrix . Confusion  Matrix merepresentasikan  prediksi  dan kondisi  sebenarnya  (aktual)  dari  data yang  dihasilkan.  Berdasarkan Confusion Matrix , penentuan akurasi, presisi, recall dan F1-score bisa dilaksanakan. [15],[16],[17],[18]
Tabel 1. Tabel Compusion Matrix
Predicted Class Actual Class Class=Yes Class=No Class=Yes True Positive False Negative Class=No False Positive True Negative a. Akurasi Merupakan rasio prediksi Benar (positif dan negatif) dengan keseluruhan data.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦  = TP+TN TP+FP+FN+TN (2)
b. Precission Merupakan rasio prediksi benar positif dibandingkan dengan keseluruhan hasil yang diprediksi positf.
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛  = TP TP+FP (3)
c. Recall Merupakan rasio prediksi benar positif dibandingkan dengan keseluruhan data yang benar positif.
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = TP TP+FN (4)
d. F1 Score
F1 Score merupakan perbandingan rata-rata presisi dan recall yang dibobotkan
𝐹1 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒  = 2∗ (Recall∗Precission) (Recall∗Precission) (5)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Representasi Data
Berdasarkan hasil wawancara dan observasi yang sudah dilakukan, penulis memperoleh data-data debitur PT. PRIMA KONSUMEN  FINANCE.  Namun  penulis  hanya  menggunakan  299  data  debitur  pada  tahun  2021  Setelah  dilakukan cleaning data [19], [20]ternyata data-data debitur ini banyak mengalami noise sehingga data yang dapat digunakan adalah 265. Data debitur dibagi menjadi 3 kelas yaitu 135 nasabah kelas RENDAH, 85 nasabah kelas SEDANG, 42 nasabah kelas TINGGI, dan  3 nasabah kelas SANGAT TINGGI.  Atribut yang akan digunakan pada seluruh data debitur yaitu jenis kelamin, usia, status, domisili, pekerjaan, penghasilan, jaminan, tanggungan, hasil survey, dan pinjaman. Berikut adalah tabel data training yang akan digunakan untuk perhitungan naïve bayes.
Tabel 2. Cuplikan Data Nasabah
No Usia Pekerjaan Penghasilan Jaminan Tanggungan  Hasil Survey Pinjaman 1 Sedang Swasta Rendah Motor Ringan Baik Rendah 2 Tua Swasta Sedang Motor Sedang Baik Rendah 3 Sedang Swasta Sedang Motor Sedang Baik Sedang 4 Sedang Swasta Rendah Sertifikat Sedang Cukup Rendah 5 Sedang Swasta Sedang Motor Sedang Cukup Rendah 6 Tua Swasta Sedang Motor Ringan Baik Sedang 7 Sedang Buruh Rendah Motor Ringan Baik Rendah 8 Tua Swasta Sedang Motor Sedang Baik Sedang 9 Tua Buruh Rendah Motor Ringan Baik Rendah 10 Sedang Negeri Tinggi Mobil Sedang Baik Sangat Tinggi 11 Muda Swasta Rendah Motor Ringan Baik Rendah 12 Sedang Swasta Sedang Motor Sedang Baik Rendah 13 Sedang Swasta Tinggi Motor Ringan Baik Tinggi 14 Sedang Swasta Sedang Motor Ringan Baik Tinggi 15 Sedang Swasta Rendah Motor Ringan Baik Rendah
Data training tersebut sudah melalui tahap cleaning data yang kemudian disusun sesuai kebutuhan dalam format excel, setelah itu data nasabah disusun menjadi satu dalam format arff, kemudian diproses dengan tool weka [21], [22] Berikut data nasabah dalam format arff:

## Gambar 2 Data Nasabah Dalam Format arff

## 3.2 Perhitungan Manual Naïve Bayes
Data testing yang digunakan diambil secara random dari data nasabah yang sudah di cleaning. Berikut ada 10 data testing yang digunakan untuk contoh perhitungan menggunakan naïve bayes secara manual:
Tabel 3. Data Testing
No  Usia Pekerjaan Penghasilan Jaminan Tanggungan Hasil Survey Pinjaman 1  Sedang Swasta Sedang Motor Sedang Baik ? 2  Muda Buruh Rendah Motor Ringan Baik ? 3  Muda Swasta Sedang Motor Sedang Baik ? 4  Sedang Negeri Sedang Motor Sedang Cukup ? 5  Sedang Swasta Tinggi Motor Sedang Baik ? 6  Muda Buruh Rendah Motor Ringan Cukup ? 7  Tua Swasta Sedang Motor Sedang Baik ? 8  Tua Swasta Sedang Sertifikat Sedang Baik ? 9  Muda Swasta Sedang Motor Ringan Baik ? 10  Sedang Swasta Rendah Motor Sedang Baik ?
Alur kerja algoritma naïve bayes yaitu:

## 3.2.1 Menghitung jumlah kelas/label
Langkah pertama yang harus dilakukan adalah menghitung jumlah kelas berdasarkan klasifikasi yang terbentuk ( prior probability ): P(Ci) a. P (KelasPinjaman = RENDAH) = jumlah seluruh kelas rendah dari total data = 135/265 b. P (KelasPinjaman = SEDANG) = jumlah seluruh kelas sedang dari total data = 85/265
c. P (KelasPinjaman = TINGGI) = jumlah seluruh kelas tinggi dari total data = 42/265
d. P (KelasPinjaman = SANGAT TINGGI) = jumlah seluruh kelas sangat tinggi dari total data = 3/265
3.2.2 Menghitung jumlah data per kelas/atribut yang ada
Cara  menghitung  jumlah  data  per  atribut  ini  sama  dengan  cara  menghitung  jumlah  kelas.  Ada  berapa  banyak  jumlah debitur yang berjenis kelamin L (laki-laki) dari kelas rendah, sedang, tinggi, dan sangat tinggi. Ada berapa banyak jumlah debitur yang berjenis kelamin P (Perempuan) dari kelas rendah, sedang, tinggi dan sangat tinggi, begitu juga menghitung probabilitas untuk seluruh atribut. P(X | Ci) a. P (Jenis Kelamin | KelasPinjaman)
P (JK=L | KelasPinjaman=RENDAH)= 93/135 P (JK=L | KelasPinjaman=SEDANG)= 50/85 P (JK=L | KelasPinjaman=TINGGI)= 29/42 P (JK=L | KelasPinjaman=SANGAT TINGGI)= 2/3 b. P (USIA | KelasPinjaman)
P (Usia=SEDANG | KelasPinjaman = RENDAH) = 47/135 P (Usia=SEDANG | KelasPinjaman = SEDANG) = 33/85 P (Usia=SEDANG | KelasPinjaman = TINGGI) = 21/42 P (Usia=SEDANG | KelasPinjaman = SANGAT TINGGI) = 2/3 c. P (STATUS | KelasPinjaman) P (Status=MENIKAH | KelasPinjaman = RENDAH) = 116/135 P (Status=MENIKAH | KelasPinjaman = SEDANG) = 72/85 P (Status=MENIKAH | KelasPinjaman = TINGGI) = 39/42 P (Status=MENIKAH | KelasPinjaman = SANGAT TINGGI) = 3/3 d. P (DOMISILI | KelasPinjaman) P (Status=JAMBI | KelasPinjaman = RENDAH) = 88/135 P (Status= JAMBI | KelasPinjaman = SEDANG) = 63/85 P (Status= JAMBI | KelasPinjaman = TINGGI) = 35/42 P (Status= JAMBI | KelasPinjaman = SANGAT TINGGI) = 2/3
e. P (PEKERJAAN | KelasPinjaman) P (Status=SWASTA | KelasPinjaman = RENDAH) = 113/135 P (Status= SWASTA | KelasPinjaman = SEDANG) = 69/85 P (Status= SWASTA | KelasPinjaman = TINGGI) = 34/42 P (Status= SWASTA | KelasPinjaman = SANGAT TINGGI) = 0/3 f. P (PENGHASILAN | KelasPinjaman) P (Status=SEDANG | KelasPinjaman = RENDAH) = 78/135 P (Status= SEDANG | KelasPinjaman = SEDANG) = 75/85 P (Status= SEDANG | KelasPinjaman = TINGGI) = 24/42 P (Status= SEDANG | KelasPinjaman = SANGAT TINGGI) = 0/3 g. P (JAMINAN | KelasPinjaman) P (Status=MOBIL | KelasPinjaman = RENDAH) = 2/135 P (Status= MOBIL | KelasPinjaman = SEDANG) = 5/85
P (Status= MOBIL | KelasPinjaman = TINGGI) = 4/42 P (Status= MOBIL | KelasPinjaman = SANGAT TINGGI) = 2/3 h. P (TANGGUNGAN | KelasPinjaman)
P (Status= SEDANG | KelasPinjaman = RENDAH) = 84/135 P (Status= SEDANG | KelasPinjaman = SEDANG) = 44/85 P (Status= SEDANG | KelasPinjaman = TINGGI) = 22/42 P (Status= SEDANG | KelasPinjaman = SANGAT TINGGI) = 3/3 i. P (HASIL SURVEY | KelasPinjaman) P (Status= BAIK | KelasPinjaman = RENDAH) = 108/135 P (Status= BAIK | KelasPinjaman = SEDANG) = 85/85 P (Status= BAIK | KelasPinjaman = TINGGI) = 42/42 P (Status= BAIK | KelasPinjaman = SANGAT TINGGI) = 3/3

## 3.3 Implementasi dengan tools WEKA
Klasifikasi menggunakan algoritma naïve bayes dilakukan dengan 3 test yaitu menggunakan Use Data Training, 5 -cross validation, dan 10 -cross validation [23], [24] . Berikut merupakan hasil klasifikasi menggunakan tools WEKA:

## 3.3.1 Hasil Klasifikasi menggunakan data training

## Gambar 3. Klasifikasi menggunakan Data Training
Gambar 3 di atas merupakan hasil klasifikasi naïve bayes dengan Tools WEKA dengan menggunakan training set yang menunjukan hasil 193 prediksi benar dengan akurasi  = 72,83%; presisi = 80.3%; recall = 87,4%; dan F1-score = 83,7%.

## 3.3.2 Hasil Klasifikasi dengan menggunakan 5-cross validation
Gambar  4  di  atas  merupakan  hasil  klasifikasi naïve  bayes dengan  Tools  WEKA  dengan  menggunakan  5- Fold Cross Validation yang menunjukan hasil 168 prediksi benar dengan akurasi = 63,39%; presisi = 73,2%; recall = 77%; dan F1-score = 75,1%..
3.3.3 Hasil klasifikasi menggunakan 10-cross validation
Gambar 5 . Klasifikasi 10- Fold Cross Validation )
Gambar 5 di atas merupakan hasil klasifikasi naïve bayes dengan Tools WEKA dengan menggunakan  10- Fold Cross Validation yang menunjukan hasil 176 prediksi benar dengan akurasi = 66,42%; presisi = 75,7%; recall = 83%; dan F1-score = 79,2,1%..

## 3.3.4. Hasil Perbandingan Evaluasi
Setelah  dilakukan  analisis  klasifikasi naïve  bayes pada  tools  WEKA  menggunakan Training  Set,  10-Fold  Cross Validation, 5-Fold Cross Validation maka didapatlah perbandingan nilai evaluasi kinerja klasifikasi seperti terlihat pada gambar 6 di bawah ini.

## Gambar 6. Hasil akurasi klasifikasi dengan Naïve Bayes
Terlihat pada gambar 6 diatas bahwa terdapat perbedaan nilai evaluasi kinerja klasifikasi pada masing masing opsi tes, seperti pada  opsi training set, 5-fold cross validation, dan 10-fold cross validation . Untuk nilai akurasi pada  opsi training set lebih tinggi dari pada 10-fold cross validation dan begitu juga pada nilai presisi recall dan f1-score

## 4. KESIMPULAN
Setelah melakukan proses klasifikasi pada opsi training set , 5-fold cross validation , dan 10-fold cross validation , terdapat hasil evaluasi kinerja klasifikasi seperti berikut dengan menggunakan training set yang menunjukan hasil 193 prediksi
0 20 40 60 80 100 Akurasi Presisi Recall F1-Score

## Grafik perbandingan hasil evaluasi
Training Set 5-Fold 10-Fold
benar dengan akurasi = 72,83%; presisi = 80.3%; recall = 87,4%; dan F1-score = 83,7%. dengan menggunakan 5- Fold Cross Validation yang menunjukan hasil 168 prediksi benar dengan akurasi = 63,39%; presisi = 73,2%; recall = 77%; dan  F1-score  =  75,1%..  dengan  menggunakan  10- Fold  Cross  Validation yang  menunjukan  hasil  176  prediksi  benar dengan akurasi = 66,42%; presisi = 75,7%; recall = 83%; dan F1-score = 79,2,1%. Walaupun hasil training set lebih tinggi dibandingkan dengan penggunaan data testing seperti 5- Fold Cross Validation dan 10- Fold Cross Validation, penulis menyarankan tetap mengacu pada k-fold cross validation.

## REFERENCES
[1] A. S. Osman, “Data mining techniques: Review,” Int. J. Data Sci. Res. , vol. 2, no. 1, pp. 1–4, 2019.
[2] J. Mughal, M. Jawad, and H. Mughal, “Data Mining: Web Data Mining Techniques, Tools and Algorithms: An Overview Cite this paper Related papers A Syst emat ic Review Web Cont ent Mining Tools and it s Applicat ions Manjunat h Pujar A Syst emat ic Review Web Cont ent Mining Tools and it s Appl,” IJACSA) Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 9, no. 6, 2018, [Online]. Available: www.ijacsa.thesai.org
[3] J. Jasmir, S. Nurmaini, R. F. Malik, and D. Z. Abidin, “Text Classification of Cancer Clinical Trials Documents Using Deep Neural Network and Fine Grained Document Clustering,” vol. 172, no. Siconian 2019, 2020, doi: 10.2991/aisr.k.200424.061.
[4] J. Jasmir, S. Nurmaini, R. F. Malik, and B. Tutuko, “Bigram feature extraction and conditional random fields model to improve text classification clinical trial document,” Telkomnika (Telecommunication Comput. Electron. Control. , vol. 19, no. 3, pp. 886– 892, 2021, doi: 10.12928/TELKOMNIKA.v19i3.18357.
[5] J. Jasmir, S. Nurmaini, and B. Tutuko, “Fine-grained algorithm for improving knn computational performance on clinical trials text classification,” Big Data Cogn. Comput. , vol. 5, no. 4, 2021, doi: 10.3390/bdcc5040060.
[6] J. Jasmir, W. Riyadi, S. R. Agustini, Y. Arvita, D. Meisak, and L. Aryani, “Bidirectional Long Short-Term Memory and Word Embedding Feature for,” J. RESTI (Rekayasa Sist. Dan Teknol. Informasi) , vol. 6, no. 4, pp. 505–510, 2022, [Online]. Available: https://jurnal.iaii.or.id/index.php/RESTI/article/view/4005/606
[7] S. Nurmaini, R. U. Partan, W. Caesarendra, and T. Dewi, “An Automated ECG Beat Classification System Using Deep Neural Networks with an Unsupervised Feature Extraction Technique,” Appl. Sci. , vol. 9, 2019.
[8] A. H. Nasyuha, “Implementasi Teorema Bayes Untuk Diagnosa Penyakit Hawar Daun Bakteri ( Kresek ) Dan Penyakit Blas Tanaman Padi,” vol. 9, no. 4, pp. 777–783, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i4.4350.
[9] Y.  N.  Nanik  Rahmawati,  Jasmir  Jasmir,  “Klasifikasi  Kondisi  Gizi  Balita  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  (Studi  Kasus Posyandu Melati IV),” J. Ilm. Mhs. Tek. Inform. , vol. 2, no. 3, 2020.
[10]  T. Cakra Pratama, “Penerapan Metode K-Nearest Neighbour Dalam Menentukan Kelayakan Calon Nasabah Yang Layak Untuk Kredit Mobil (Studi Kasus : Pt. Astra International,Tbk-Toyota),” J. Ris. Komput. , vol. 5, no. 4, pp. 402–408, 2018, [Online]. Available: http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom%7CPage%7C402
[11]  N. Handayani, H. Wahyono, J. Trianto, and D. S. Permana, “Prediksi Tingkat Risiko Kredit dengan Data Mining Menggunakan Algoritma  Decision  Tree  C  .  45,” JURIKOM  (Jurnal  Ris.  Komputer), vol.  8,  no.  6,  pp.  198–204,  2021,  doi: 10.30865/jurikom.v8i6.3643.
[12]  P.  Santoso  and  R. Setiawan,  “Penerapan  Metode  Klasifikasi  Decision  Tree  dan  Algoritma  C4.5  dalam  Memprediksi  Kriteria Nasabah  Kredit  Mega  Auto  Finance,” JURIKOM  (Jurnal  Ris.  Komputer) ,  vol.  7,  no.  2,  p.  200,  2020,  doi: 10.30865/jurikom.v7i2.1762.
[13]  J. Wulandari, F., Jusia, P. A., & Jasmir, “Klasifikasi Data Mining Untuk Mendiagnosa Penyakit ISPA Menggunakan Metode Naïve  Bayes  Pada  Puskesmas  Jambi  Selatan.  Jurnal  Manajemen  Teknologi  Dan  Sistem  Informasi  (JMS),  2(3),  214–227.,” Klasifikasi Data Min. Untuk Mendiagnosa Penyakit ISPA Menggunakan Metod. Naïve Bayes Pada Puskesmas Jambi Selatan. J. Manaj. Teknol. Dan Sist. Inf. (JMS), 2(3), 214–227. , vol. 2, no. 3, pp. 214–227, 2020.
[14]  E.  Rasywir,  Y.  Hartiwi,  and  Y.  Pratama,  “Komparasi  Penilaian  Kinerja  Karyawan  Dengan  Menggunakan  Pendekatan Pembelajaran Mesin,” Ris. Komput. , vol. 6, no. 4, pp. 348–357, 2019.
[15]  S. Ghoneim, “https://towardsdatascience.com/accuracy-recall-precision-f-score-specificity-which-to-optimize-on- 867d3f11124,” p. 11124.
[16]  M. Ohsaki, P. Wang, K. Matsuda, and S. Katagiri, “Confusion-Matrix-Based Kernel Logistic Regression for Imbalanced Data Classification,” IEEE Trans. Knowl. Data Eng. , vol. 29, no. 9, pp. 1806–1819, 2017, doi: 10.1109/TKDE.2017.2682249.
[17]  X. Deng, Q. Liu, Y. Deng, and S. Mahadevan, “An improved method to construct basic probability assignment based on the confusion matrix for classification problem,” Inf. Sci. (Ny). , 2016, doi: 10.1016/j.ins.2016.01.033.
[18]  S. Nurmaini, R. U. Partan, M. N. Rachmatullah, and A. Gani, “Cardiac Arrhythmias Classification Using Deep Neural Networks and Principle Component Analysis Algorithm,” Int. J. Adv. Soft Comput. Its Appl. , vol. 10, no. 2, 2018.
[19]  X.  Wang  and  C.  Wang,  “Time  Series  Data  Cleaning:  A  Survey,” IEEE  Access ,  vol.  8,  pp.  1866–1881,  2020,  doi: 10.1109/ACCESS.2019.2962152.
[20]  P. Li, X. Rao, J. Blase, Y. Zhang, X. Chu, and C. Zhang, “CleanML: A study for evaluating the impact of data cleaning on ml classification tasks,” Proc. - Int. Conf. Data Eng. , vol. 2021-April, pp. 13–24, 2021, doi: 10.1109/ICDE51399.2021.00009.
[21]  E. G. Kulkarni and R. B. Kulkarni, “WEKA Powerful Tool in Data Mining General Terms,” Int. J. Comput. Appl. , vol. 5, no. Rtdm, pp. 975–8887, 2016.
[22]  S. Singhal and M. Jena, “A Study on WEKA Tool for Data Preprocessing , Classification and Clustering,” Int. J. Innov. Technol. Explor. Eng. , vol. 2, no. 6, pp. 250–253, 2013, [Online]. Available:
http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.687.799&rep=rep1&type=pdf
[23]  I. Tougui, A. Jilbab, and J. El Mhamdi, “Impact of the choice of cross-validation techniques on the results of machine learning- based diagnostic applications,” Healthc. Inform. Res. , vol. 27, no. 3, pp. 189–199, 2021, doi: 10.4258/HIR.2021.27.3.189.
[24]  G. Battineni, G. G. Sagaro, C. Nalini, F. Amenta, and S. K. Tayebati, “Comparative machine-learning approach: A follow-up study  on  type  2  diabetes  predictions  by  cross-validation  methods,” Machines ,  vol.  7,  no.  4,  pp.  1–11,  2019,  doi: 10.3390/machines7040074.