Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 601-610 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Naïve Bayes Klasifikasi untuk Rekomendasi Strategi Promosi Tindakan pada Aesthetic Dental Clinic Karawang
Dwiarti Rahma Utami 1 *, Adi Kurniawan, Ultach Enri 2 Universitas Singaperbangsa Karawang, Karawang, Jawa Barat *dwiarti.rahmautami18174@student.unsika.ac.id
Abstract
Aesthetic  Dental  Clinic  is  one  of  clinic  in  Karawang.  To  keep  old  patients  and  attract  new patients visiting Aesthetic Dental Clinic, it is necessary to develop a new marketing strategy in promotion.  The  metodh  of  data  mining  classification  can  be  used  to  help  determine promotional  strategies  to  attract  customers.  The  Naïve  Bayes  algorithm  can  be  helpful  to predict  customer  interest  based  on  promos  given  by  the  ADC  Clinic  (Aesthetic  Dental  Clinic). The  Naïve  Bayes  algorithm  is  a  data  mining  classification  algorithm  that  can  be  used  to support  an  effective  and  efficient  promotion  strategy.  The  result  of  this  research  is  the application  of  the  data  mining algorithm,  namely  Naïve  Bayes,  which  can  provide  important information such as prediction results in an effort to attract customer interest. The data used in this study is customer data from October 2020 - November 2020. The accuracy value generated by Naïve Bayes using Rapid Miner was 31.74% and the result of kappa value was 0.183. With the accuracy value obtained, it is hoped that it can help to support promotional strategies that have an impact on the effectiveness and efficiency of promotions and can increase the number of new customers.
Keywords: Data Mining, Classification, Naïve Bayes, Promotion Strategy

## Abstrak
Aesthetic Dental Clinic merupakan salah satu perusahaan klinik swasta di Karawang. Untuk tetap mempertahankan pasien lama dan menggaet pasien baru terus berkunjung ke Aesthetic Dental Clinic, perlu diadakannya suatu strategi pemasaran berbentuk promosi. Metode data mining  klasifikasi  dapat  digunakan  untuk  menentukan  strategi  promosi  guna  menarik pelanggan.  Algoritma  Naïve  Bayes  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  minat  pelanggan berdasarkan promo yang diberikan oleh Klinik ADC (Aesthetic Dental Clinic). Satu algoritma klasifikasi data mining yang dapat digunakan untuk mendukung strategi promosi yang efektif dan efisien adalah Naïve Bayes. Hasil penelitian ini berupa penerapan algoritma Naïve Bayes dapat  memberikan  informasi  penting  seperti  hasil  prediksi  dalam  upaya  menarik  minat pelanggan. Data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu data pelanggan klinik dari bulan Oktober  2020  -  November  2020.  Nilai  akurasi  yang  dihasilkan  oleh  Naïve  Bayes  dengan menggunakan  RapidMiner  yaitu  sebesar  31,74%  dengan  nilai  Kappa  yang  dihasilkan  yaitu 0,183. Dengan nilai akurasi yang diperoleh, diharapkan dapat membantu untuk mendukung strategi  promosi  yang  berdampak  pada  efektivitas  dan  efisiensi  promosi  dan  dapat meningkatkan jumlah pelanggan baru.
Kata kunci: Data Mining, Klasifikasi, Naïve Bayes, Strategi promosi

## 1. PENDAHULUAN
Aesthetic Dental Clinic merupakan salah satu perusahaan klinik swasta di karawang yang sudah  berdiri sejak 2014. Klinik di bidang kesehatan gigi dan  mulut  pada  umumnya  melayani  tercapainya  gigi  dan  mulut  yang  sehat dengan  bebas  dari  bau  mulu,  radang  gusi,  adanya  plak,  karang  gigi,  adanya
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 601-610 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
gigi yang tidak rapih dan terhindar dari masalah gigi berlubang [8]. Sebagai satu  satunya  organ  yang  tidak  bisa  menyembuhkan  dirinya  sendiri,  gigi menjadi  organ  tubuh  yang  sangat  di  jaga  dan  dirawat  kondisinya  selama kehidupan seseorang berlangsung [1].
Perkembangan pesat klinik kesehatan gigi dan mulut swasta  membuat Aesthetic  Dental  Clinic  harus  menghadapi  ketatnya  persaingan.  Semakin banyak  jumlah  perusahaan  yang  bergerak  dalam  bidang  usaha  yang  sama membuat  para  pemilik  perusahaan  harus  memiliki  strategi  bersaing  agar dapat  bertahan.  Untuk  mempertahankan  pasien  lama  dan  menarik  pasien baru  terus  berkujung  ke  Aesthetic  Dental  Clinic  perlu  di  adakannya  suatu strategi  pemasaran  berbetuk  promosi.  Promosi  merupakan  variabel pemasaran yang dapat mempengaruhi konsumen dalam memilih barang atau jasa yang diinginkan [7].
Penyusunan  strategi  dan  promosi  kesehatan  sangat  diperlukan  [12], agar  dapat  meningkatkan  kemampuan  masyarakat  melalui  proses pembelajaran dari, oleh, untuk dan bersama masyarakat, agar mereka dapat menolong dirinya sendiri. Promosi kesehatan mencakup upaya promotif dan preventif,  yang  merupakan  determinan  penting  dari  perilaku  hidup  sehat masyarakat  [13].  Model  yang  digunakan  dalam  studi  penelitian  ini  dengan menggunakan Metode data mining klasifikasi. Klasifikasi merupakan proses untuk  menemukan  model  ataupun  fungsi  yang  dapat  menjelaskan  dan membedakan  konsep  atau  kelas  data,  tujuannya  adalah  untuk  dapat memperkirakan  kelas  dari  suatu  objek  yang  labelnya  belum  atau  tidak diketahui  [9].  Dalam  penelitian  ini,  teknik  yang  digunakan  untuk merekomendasikan  strategi  promosi  adalah  Algoritma  Naïve  Bayes,  karena algoritma  Naïve  Bayes  hanya  memerlukan  sejumlah  kecil  data  pelatihan untuk  perhitungan  estimasi  peluang  yang  dibutuhkan  untuk  klasifikasi  dan sesuai dengan data yang di dapatkan dari Aesthetic Dental Clinic.
Naïve  bayes  adalah  salah  satu  algoritma  yang  menggunakan  metode probabilitas  dan  statistik  dikemukakan  oleh  Thomas  Bayes,  yaitu  dengan memprediksi  peluang  di  masa  depan  berdasarkan  pengalaman  di  masa sebelumnya  hal  ini  disebut  Teorema  Bayes.  Algoritma  Naïve  bayes  pernah digunakan  dalam  beberapa  kasus  dalam  menentukan  promo  seperti keputusan dalam hal menentukan promosi jabatan karyawan dengan tingkat akurasi  84.67%  [5],  Memprediksi  nasabah  yang  berpotensi  membuka deposito  dengan  tingkat  akurasi  82,19%  [10],  Data  Warehouse  untuk menunjang analisis divisi marketing untuk membuat promosi menarik untuk paket produk teno 3 tahun pada Perusahaan Multifinance  [11], deployment target  promosi  penerimaan  mahasiswa  baru  dengan  perbandingan data training dan data  testing 70:30  dan  mendapatkan  tingkat  akurasi  sebesar 66,6% [3].
Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan strategi promo di Aesthetic Dental  Clinic.  Solusinya  bisa  dilakukan  dengan  menggunakan  Algoritma Naïve Bayes untuk membentuk suatu model yang diharapkan mendapatkan pengetahuan untuk dibuatkan suatu  keputusan strategi promosi yang  tepat
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 601-610 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
untuk Aesthetic Dental Clinic  dari jenis tindakan  apa yang sering dilakukan oleh  dokter  terhadap  pasien  selama  bulan  Oktober  2020  sampai  dengan November 2020.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Agar mudah dipahami Metode Penelitian dijabarkan menggunakan flow chart , yang selanjunya akan dijadikan  panduan dalam  proses penelitian ini, berikut adalah flow chart penelitian pada Gambar 1.

## Gambar 1. Flowchat penelitian
Penelitian ini dilakukan untuk menentukan strategi promo terbaik yang bisa  digunakan  sebagai  bahan  pengetahuan  Klinik  dalam  mengambil  suatu keputusan.  Pada  penelitian  ini  terdapat  2  metode  yang  digunakan  dalam penelitian yaitu pengumpulan data dan pengelolaan data.  Pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan dataset diambil dari data tindakan bulanan dari  1  Oktober  2020  hingga  30  November  2020  dimana  dataset  tersebut merupakan record tindakan apa saja yang di jalani oleh para Dokter Gigi di Aesthetic  Dental  Clinic,  penelitian  ini  sudah  disetujui  oleh  pihak  klinik  dan diharapkan  dapat  digunakan  serta  mendapatkan  manfaat  bagi  penulis maupun feedback baik kepada klinik berupa strategi promosi tindakan. Pada
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 601-610 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
pengelolaan data dilakukan dengan bantuan RapidMiner, selanjutnya adalah langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam  tahapan  pengelolahan  data menggunakan tahapan tahapan CRIPS-DM  sebagai berikut :
1) Tahapan pemahaman Bisnis ( Business Understanding)
a) Tujuan Bisnis
Mengembangkan klinik agar masyarakat menilai Aesthetic Dental Clinic sebagai klinik terbaik yang ada di karawang, dengan adanya promosi dapat membantu  masyarakat  yang  mengalami  permasalahan  gigi  dapat  dilakukan tindakan dengan harga yang terjangkau.

## b) Tujuan Data Mining
Mengetahui  dan  mendapatkan  suatu  keputusan  berupa  strategi promosi  berdasarkan  tindakan  yang  dijalani  oleh  para  dokter  gigi  di Aesthetic Dental Clinic.
2) Tahapan Pemahaman Data ( Data Understanding )
a) Pengumpulan Data Pengumpulan  data  dilakukan  untuk  mempelajari dataset untuk menentukan  atribut  –  atribut  apa  saja  yang  akan  digunakan  unutk  proses data mining .
b) Deskripsi Data
1) Tanggal  merupakan  Tanggal  pasien  melakukan  tindakan  perawatan gigi;
2) Nama  Pasien  merupakan  Nama  Pasien  yang  melakukan  perawatan gigi;
3) Tindakan  merupakan  Jenis  tindakan  yang  dilakukan  dokter  kepada pasien  yang  melakukan  perawatan  gigi,  dimana  atribut  tindakan  ini merupakan label/class/target pada tujuan penelitian ini;
4) Harga  merupakan  harga  merupakan  nominal  pembayaran  satu tindakan perawatan gigi.

## 3) Pengolahan Data ( Data Preparation)
Pada tahapan pengolahan data dilakukan untuk mempermudah proses data mining . Di tahapan ini dataset dilakukan :
a) Data Prepocessing
Data dipastikan terlebih dahulu tidak ada noisy dan missing value agar tidak  ada  data  yang anomaly yang  nantinya  dapat  mempengaruhi  hasil klasfikasi.
b) Data Transformation
Dilakukan  tranformasi  data  dengan  me -replace tiap-tiap record yang kategorikalnya  masih  belum  sama  berdasarkan  atribut  tindakan,  seperti pada Tabel 1.
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 601-610 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Tabel 1. Transformasi Kategorikal atribut TindakanformasiTindakan
Sebelum Transformasi Tindakan Sesudah Transformasi Tindakan TS TS Scaling Scaling EXO EXO Gigi tiruan Gigi tiruan Insersi ortho RA RB Orthodontist Insersi ortho RA TP TP Veneer Bleaching Bleaching TS Spoling TS Bleaching Insersi ortho RA Konsultasi Spoling Insersi ortho RB
Bleaching
Konsultasi

## 4) Pengujian model dan evaluasi
Peranan  metode  klasifikasi  dengan  Algoritma  Naïve  Bayes  dilakukan pada  tahap  pemodelan  ini  berdasarkan  tujuan  dari business  undestanding , dimana  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengklasifikasikan  strategi promo  yang  terbaik  berdasarkan  tindakan.  Diketahui bahwa tipe data  pada tindakan merupakan tipe data polynominal dan pada atribut lain merupakan bentuk  atribut  numerik  dan  kategorikal.  Agar  mendapatkan  hasil  evaluasi, perlu  dilakukan  pemodelan  algoritma  Naïves  Bayes  menggunakan Rapidminer.  Dilakukan  Pengukuran  evaluasi  pada  proses data  mining metode  klasifikasi  menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes  dengan  mengukur akurasi  dan  penghitungan  akurasi  berdasarkan confusion matrix yang terbentuk  dengan  model  yang  diterapkan  dapat  di  evaluasi  pencapaian tujuan dari business understanding dalam penelitian [21] mengutip jurnal T.B sasongko  dalam  mengkomparasi  dan  analisis  kinerja  model  algoritma  SVM dan  PSO-SVM  untuk  pengujian Accuracy,  Precission, dan Re-call dapat dibuktikan  kinerja  metode  Naïve  bayes  dengan  menggunakan  persamaan sebagai berikut :
Accuracy = x 100% (1) Precission = x 100% (2) Recall = x 100% (3)
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 601-610 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 5) Penyebaran ( Deployment )
Pada tahapan ini hasil pada tahapan evaluasi didapatkan kesimpulan yang  nantinya  dapat  ditentukanya  strategi  promosi  yang  akan  di  terapkan pada klinik Aesthetic Dental Clinic.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini  diberikan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  sekaligus dibahas  secara  komprehensip.  Hasil  bisa  berupa  gambar,  grafik,  tabel  dan lain-lain  yang  mempermudah  pembaca  paham  dan  diacu  di  naskah.  Jika bahasan terlalu panjang dapat dibuat sub-sub judul, seperti contoh berikut.

## 3.1. Hasil Simple Distribution
Tahapan  proses  CRISP-DM,  dillakukan  dengan  Algoritma  Naïve  Bayes dengan  menggunakan  software  Rapidminer  untuk  mengklasifikasikan  data sesuai dengan tujuan dari pengolahan data pada penelitian ini, Dataset yang digunakan sebanyak  397 data record  dari bulan Oktober 2020  – November 2020.

## Gambar 2. Hasil Simple Distribution
Pada  Gambar  2  didapatkan  hasil Simple  Distribution yang  didapatkan  pada tiap-tiap  kategori  dari  label  tindakan  dapat  disimpulkan  bahwa  TS  lebih (0.380) lebih tinggi dibandingkan probabilitas Scaling (0,305), EXO (0,164), TP  (  0,013),  Konsultasi  (0.045),  Veneer  (0,013),  Orhthodentist  (0,049),  Gigi Tiruan (0,023), Bleaching (0,010) dan spoiling (0,005).
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 601-610 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 3.2. Cross Validation
Teknik pengujian menggunakan K-fold Cross Validation karena sangat cocok  dalam  mengolah  data  yang  berjumlah  sedikit  [2].  K-fold  Cross Validation  nantinya  akan  menunjukan  nilai  confusion  matrix  dengan  hasil accuracy sebesar 31,74%, Precision 48,39%, dan Recall  94,12% yang dapat dilihat  pada  Gambar  3.  Berdasarkan  Gambar  3  pengujian  tingkat  Accuracy, Precision, Recall dihitung secara manual sebagai berikut :
1. Accuracy Accuracy =    x 100%
Accuracy =
x
100% Accuracy = 0.3174 x 100% Accuracy = 31.74%
2. Precission Precission =    x 100% Precission =    x 100% Precission = 0.4839 x 100% Precission = 48.39%
3. Recall Recall =    x 100% Recall =    x 100% Recall = 0.9412 x 100% Recall = 94.12%
Gambar 3. Accuracy, Precision, Recall hasil Naïve Bayes

## 3.3 Hasil Nilai Koefisien Cohe’s Kappa
Pada  penelitian  ini  label  data  berbentuk polynominal dimana dihasilkan nilai Koefiesin Kappa dari kinerja Algoritma Naïve Bayes sebesar 0,183 yang dapat dilihat pada Gambar 4.
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 601-610 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Gambar 4. Nilai Koefisien Cohen’s Kappa

## 3.4 Pembahasan
Hasil penelitian mengenai klasifikasi Naïve bayes untuk rekomendasi strategi promo tindakan pada Aesthetic Dental Clinic Karawang dapat ditarik kesimpulan, yaitu Naïve Bayes dapat menghasilkan probabilitas  pada setiap kriteria class /label/target    dimana  pada  tiap-tiap  kriteria  memiliki  nilai probabilitas  yang  berbeda  beda  seperti  TS  lebih  (0.380)  lebih  tinggi dibandingkan  probabilitas Scaling (0,305),  EXO  (0,164),  TP  (  0,013), Konsultasi (0.045), Veneer (0,013), Orthodentist (0,049), Gigi Tiruan (0,023), Bleaching (0,010)  dan spoiling (0,005).  Hasil  pengujian  didapatkan  tingkat akurasi  sebesar  31,74%  dan  nilai  kappa  dengan  nilai  0,183.  Berdasarkan hasil pemodelan Naïve bayes didapatkan beberapa strategi promosi tindakan yang  akan  dilakukan  klinik,  yaitu  kecilnya  nilai simple  distribution pada Spoiling dan bleaching maka akan diadakan promo potongan harga tindakan untuk spoiling dan bleaching selanjutnya  dapat  dilakukan Scaling  Couple Promo dengan potongan harga tindakan scaling .

## 4.  SIMPULAN
Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan ini mampu memberikan feedback kepada  Aesthetic  Dental  Clinis  yaitu  berupa  strategi  promo  untuk melaksanakan promo Spoiling, Bleaching , dan Scaling Couple . Penelitian yang dilakukan  tentunya  masih  ada  kekurangan.  Oleh  karena  itu  penulis memberikan  beberapa  saran  yang  nantinya  dapat  dilakukan  di  penelitian selanjutnya, Penelitian ini hanya menggunakan Algoritma Naïve Bayes, untuk penelitian selanjutnya bisa lakukan perbandingan serta komparasi algoritma metode  kalsifikasi  untuk  menghasilkan  model  yang  terbaik.  Karena keterbatasan data, maka untuk penelitian selanjutnya dapat dilakukan data training atau  atribut  yang  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  strategi promo pada Aesthetic Dental Clinic dapat dilakukan dengan jumlah data yang lebih  banyak  dari  pada  penelitian  ini,  karena  jumlah  banyaknya  data  dan atribut yang relavan sangat berpengaruh pada penelitian.
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 601-610 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Aswar,  M.,  “Penerapan  Metode  K-Nearest  Neighbor  untuk Identifikasi  Penyakit  Karies  Gigi  pada  Manusia”,  Doctoral dissertation, University of Technology Yogyakarta, 2019. [2] Devita,  R.  N.,  Herwanto,  H.  W.,  &  Wibawa,  A.  P.,  “Perbandingan Kinerja  Metode  Naïve  Bayes  dan  K-Nearest  Neighbor  untuk Klasifikasi  Artikel  Berbahasa  Indonesia”,  JTIIK  (Jurnal  Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, Vol, 5, 2018.
[3] Farida,  I.  N.,  &  Niswatin,  R.  K.,  “Penggunaan  Algoritma  Naïve  Bayes Untuk  Mengevaluasi  Prestasi  Akademik  Mahasiswa  Universitas Nusantara PGRI Kediri. Jurnal Sains dan Informatika”, 3(2), 122-127,
2017. [4] Harianto,  H.,  Sunyoto,  A.,  &  Sudarmawan,  S.,  “Optimasi  Algoritma Naïve Bayes Classifier untuk Mendeteksi Anomaly dengan Univariate Fitur  Selection”, Edumatic:  Jurnal  Pendidikan  Informatika, 4(2),  40-
49, 2020.
[5] Irfansyah,  P.,  “Kajian  Komparasi  Penerapan  Algoritma  Data  Mining (C4. 5, Bayesian Classifier, Dan Neural Network) dalam Menentukan Promosi  Jabatan”,  Prosiding  Seminar  Nasional  2016.  Indonesia  : Universitas PGRI Semarang, 2017.
[6] Misdram,  M.,  Syarifuddin,  F.,  &  Widodo,  A.  A.,  “Klasifikasi  Data  Set Virus  Corona  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  Classifier”,Jurnal SPIRIT, 12(2). 2020.
[7] Mursandi, D. A., “Pengaruh Promosi Terhadap Keputusan Pembelian Produk  Telkomsel  pada  Mahasiswa  Jurusan  Kemaritiman”,  Jurnal Maritim, 10(2), 68-76. 2020.
[8] Nawarini,  N.  J.,  “Analisis  Rancangan  Strategi  Rumah  Sakit  dalam Upaya  Meningkatkan  Kunjungan  Pasien  Studi  Kasus  Pada  Rumah Sakit Khusus Gigi Dan Mulut Kota Bandung”,  Doctoral dissertation,
Perpustakaan Pascasarjana, 2020.
[9] Nofriansyah,  D.,  Erwansyah,  K.,  &  Ramadhan,  M.,  “Penerapan  Data Mining  dengan  Algoritma  Naïve  Bayes  Clasifier  untuk  Mengetahui Minat Beli Pelanggan terhadap Kartu Internet XL (Studi Kasus di CV.
Sumber Utama Telekomunikasi)”, Jurnal Saintikom, 15(2), 2016.
[10] Prabowo, A. D. R., & Muljono, M., “Prediksi Nasabah yang Berpotensi Membuka  Simpanan  Deposito  Menggunakan  Naïve  Bayes  Berbasis Particle Swarm Optimization”, Techno. Com, 17(2), 208-219, 2018. [11] Pratama,  S.,  &  Priambodo,  R.,  “Data  Warehouse  Menggunakan Algoritma Naïve Bayes untuk Menunjang Analisis Divisi Marketing di Perusahaan  Multifinance”,  Jurnal  Cendikia, 17(1  April),  272-280, 2019. [12] Rachmi,  P.  N.,  “Gambaran  Bauran  Promosi  Unit  Pemasaran  Rumah Sakit Islam Surabaya” , VISIKES: Jurnal Kesehatan Masyarakat, 19(01), 2020.
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 601-610 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
[13] Seko,  M.  K.,  Engkeng,  S.,  &  Tucunan,  A.  A.,  “Pengaruh  Promosi Kesehatan  Terhadap  Pengetahuan  Peserta  Didik  Tentang  Bahaya Merokok di SMA Negeri 1 Manado”, KESMAS, 9(1), 2020.
[14] Syukri-Mustafa,  M.,  &  Wayan-Simpen,  I.  “Implementasi  Data  Mining untuk  Evaluasi  Kinerja  Akademik  Mahasiswa  Menggunakan Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier”,  In SISITI:  Seminar  Ilmiah  Sistem Informasi dan Teknologi Informasi (Vol. 6, No. 1), 2017.
[15] Tandra, D. J., Noertjahyana, A., & Purbowo, A. N. “Implementasi Web Scraping  untuk  Pengumpulan  Informasi  Promo  Makanan Menggunakan  Klasifikasi  Naïve  Bayes”,   Jurnal  Infra, 8(1),  289-294, 2020.