Perbandingan Algoritma Naive Bayes, Decision Tree, dan KNN untuk Klasifikasi Produk Populer Adidas US dengan Confusion Matrix
Lazuardi Firdaus, Tedy Setiadi *
Fakultas Teknologi Industri, Informatika, Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta, Indonesia Email: 1 lazuardi1800018319@webmail.uad.ac.id, 2,* tedy.setiadi@tif.uad.ac.id Email Penulis Korespondensi: tedy.setiadi@tif.uad.ac.id Submitted: 04/05/2023 ; Accepted: 16/10/2023 ; Published: 22/12/2023
Abstrak – Adidas America, Inc. (nama alternatif: Adidas US) merupakan perusahaan yang memproduksi sepatu, pakaian, dan aksesoris sebagai anak perusahaan dari Adidas AG yang dikenal di seluruh dunia dengan tanda identitas berupa tiga garis pada produknya.  Kepopuleran  produk  sangat  penting  untuk  peningkatan  penjualan  terutama  pada  produk  yang  sering  dibeli, mendapat penilaian positif dari pelanggan, dan banyak diulas oleh pelanggan. Pada kasus ini, terdapat produk-produk Adidas US  yang  kepopulerannya  masih  belum  diketahui.  Karena  alasan  tersebut,  produk  dari  Adidas  US  yang  populer  akan diklasifikasikan sebagai kebutuhan bisnis dari Adidas US. Algoritma klasifikasi yang akan digunakan untuk klasifikasi produk populer adalah Naive Bayes, Decision Tree, dan KNN untuk klasifikasi popularitas produk Adidas di Amerika Serikat dengan menggunakan metode CRISP-DM pada dataset. Proses data mining dilakukan untuk menemukan pola dalam kumpulan data dengan tahapan pemahaman bisnis, pra-pemrosesan data, dan pemodelan klasifikasi dengan tiga algoritma yang berbeda. Hasil dari ketiga algoritma  diuji dengan  confusion  matrix dan  nilai akurasi tertinggi dicapai  oleh  Decision Tree  dengan 92,42%, sehingga algoritma tersebut dianggap sebagai yang terbaik untuk klasifikasi produk populer Adidas US.
Kata Kunci: Perbandingan; Klasifikasi; Naive Bayes; Decision Tree; KNN
Abstract – Adidas America, Inc. (also known as Adidas US) is a company that produces shoes, clothing, and accessories as a subsidiary of Adidas AG, which is known worldwide for its trademark three stripes on its products. Product popularity is very important  in  increasing  sales,  especially  for  products  that  are  frequently  purchased,  positively  reviewed  by  customers,  and reviewed by customers. In this case, there are Adidas US products whose popularity is still unknown. Therefore, in this  case, popular Adidas US products will be classified as business needs of Adidas US. The classification algorithm used to classify popular products is Naive Bayes, Decision Tree, and KNN for classifying the popularity of Adidas products in the United States using the CRISP-DM method on the dataset. The data mining process is performed to discover patterns in the data set with the stages of business understanding, data pre-processing, and classification modeling with three different algorithms. The results of the three algorithms are tested with a confusion matrix, and the highest accuracy value is achieved by Decision Tree with 92.42%, making it the best algorithm for classifying popular Adidas US products.
Keywords : Comparison; Classification; Naive Bayes; Decision Tree; KNN

## 1. PENDAHULUAN
Penambangan  data  atau  data  mining  adalah  suatu  proses  untuk  mengambil  data  dan  menemukan  pola  pada kumpulan data dengan metode ilmu data. Dalam melakukan penambangan data, studi kasus atau permasalahannya harus dibuat terlebih dahulu untuk mengetahui data apa saja yang dibutuhkan. Kepopuleran produk sangat penting dalam  meningkatkan  penjualan  terutama  pada  produk  yang  sering  dibeli,  mendapat  penilaian  positif  dari pelanggan,  dan  banyak  diulas  oleh  pelanggan.  Oleh  karena  itu,  tujuan  utama  dari  penelitian  ini  adalah membandingkan  tiga  algoritma  klasifikasi:  Naïve  Bayes,  Decision  Tree,  dan  KNN,  guna  mendapatkan  hasil klasifikasi data produk populer dari Adidas US (Adidas America, Inc.).  Dalam perbandingan algoritma ini, akan ditentukan algoritma terbaik untuk melakukan klasifikasi pada data produk populer Adidas US. Hasil klasifikasi data  yang  diharapkan  adalah  klasifikasi  data  dari  kategori  produk  populer  dengan  nilai  data  yaitu  “No"  (tidak populer) dan “Yes” (populer).
Menurut Setio dkk. [1], klasifikasi merupakan suatu teknik dalam data mining yang mengalokasikan data ke dalam kelompok atau kelas yang telah ditentukan. Dalam pandangan Dunham yang dijelaskan pada Setio dkk. [1], klasifikasi juga dikenal sebagai metode supervised learning yang mengharuskan adanya data latih yang telah diberi label sehingga dapat menghasilkan aturan untuk mengklasifikasikan data uji ke dalam kelompok atau kelas yang telah ditentukan.
Dengan kata lain, klasifikasi data digunakan dalam membuat klasifikasi pada kelompok data berdasarkan data yang sudah ada pada data latih. Dalam penelitian ini juga memberikan penjelasan tentang penerapan CRISP- DM  (Cross-Industry  Standard  Process  of  Data  Mining)  yang  memberikan  uraian  tentang  bagaimana  cara mengaplikasikan data mining dengan standar industri untuk membuat data dapat diproses dengan kualitas yang baik. Berdasarkan Schröer dkk. [2], CRISP-DM adalah model proses standar yang umum digunakan dalam proyek data mining. Peréz dan Calisto [3] juga menyatakan bahwa metodologi CRISP-DM dipilih untuk menstrukturkan proyek, yang mana dirancang khusus untuk proyek penambangan data lintas industri.
Berikut ini beberapa penelitian mengenai perbandingan algoritma klasifikasi. Penelitian oleh Iskandar dan Nataliani  [4]  membahas  mengenai  klasifikasi  analisis  sentimen  pada  gadget  menggunakan  data  media  sosial dengan  memfokuskan  pada  empat  aspek:  harga,  desain,  spesifikasi,  dan  citra  merek.  Metode  CRISP-DM digunakan untuk mengolah data, dan dalam tahap modelling, klasifikasi dilakukan menggunakan algoritma Naive
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.6124
Bayes, SVM, dan k-NN untuk mendapatkan wawasan dan nilai penting dari data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa  model klasifikasi SVM  memiliki kinerja terbaik. Akurasi rata-rata SVM mencapai 96.43% untuk empat aspek  yang  diuji:  desain  sebesar  94.40%,  harga  sebesar  97.44%,  spesifikasi  sebesar  96.22%,  dan  citra  merek sebesar 97.63%.
Penelitian oleh Prayoga dkk. [5] mengulas perbandingan algoritma dalam memprediksi kesuksesan start- up  dengan  menggunakan  dataset  sekunder.  Penelitian  tersebut  menyoroti  pentingnya  peran  start-up  dalam mendorong  pertumbuhan  ekonomi  melalui  penciptaan  peluang  kerja.  Dalam  penelitian  ini,  proses  klasifikasi dilakukan  pada  923  data  start-up  menggunakan  ketiga  algoritma,  yaitu  Decision  Tree,  kNN,  dan  Naive  Bayes. Berdasarkan hasil pengujian menggunakan metode cross-validation dan T-test, algoritma Decision Tree terbukti menjadi yang paling akurat dengan tingkat akurasi sebesar 79,29%, melebihi kNN dengan akurasi sebesar 66,69% dan Naïve Bayes dengan akurasi sebesar 64,21%.
Penelitian dari Tri Wiyanti dan Ainurrohmah [6] menganalisis kinerja berbagai algoritma klasifikasi dalam mengklasifikasikan zona daerah risiko COVID-19 di Indonesia. Penelitian ini mengimplementasikan klasifikasi data zona risiko COVID-19 dengan kelas "rendah", "sedang", dan "tinggi". Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma  Decision  Tree  memiliki  kinerja  terbaik  dengan  tingkat  akurasi  87%  dalam  waktu  eksekusi  sebesar  2 detik. Walaupun algoritma Naïve Bayes memiliki waktu eksekusi tercepat, namun performanya tidak begitu tinggi. Dalam  pola  klasifikasi  zona  daerah  risiko  COVID-19,  ditemukan  20  aturan,  dan  atribut  seperti  "aktif",  "CR", "CFR", "laju insidensi", dan "positif" terbukti memiliki pengaruh dalam mengklasifikasikan zona risiko COVID- 19, sementara atribut "sembuh" tidak memiliki pengaruh yang signifikan.
Penelitian  oleh  Anam  dan  Santoso  [7]  menjelaskan  bahwa  fokus  penelitian  ini  adalah  untuk  melakukan identifikasi algoritma dengan kinerja terbaik dalam melakukan klasifikasi penerima beasiswa. Berdasarkan hasil penelitian, algoritma C4.5 menunjukkan akurasi  yang  lebih tinggi dibandingkan dengan Naive Bayes. Evaluasi model klasifikasi menunjukkan tingkat akurasi sebesar 96,4% untuk model C4.5 dengan waktu eksekusi sebesar 0  detik,  dan  95,11%  untuk  model  Naive  Bayes  dengan  waktu  eksekusi  sebesar  0  detik.  Temuan  ini mengindikasikan  bahwa  algoritma  C4.5  memiliki  kinerja  yang  lebih  baik  dalam  mengklasifikasikan  penerima beasiswa daripada algoritma Naive Bayes.
Penelitian  yang dilakukan  oleh  Kurniawan  [8] bertujuan untuk membandingkan kinerja algoritma Naive Bayes dan C4.5 dalam klasifikasi data mining dari empat studi kasus yang berbeda, yaitu penentuan penerimaan Kartu Indonesia Sehat, penentuan pengajuan kartu kredit di sebuah bank, penentuan usia kelahiran, dan penentuan kelayakan calon anggota kredit pada koperasi. Pengujian data dilakukan menggunakan algoritma Naive Bayes dan C4.5,  dan  hasilnya  akan  diimplementasikan  dalam  aplikasi  khusus  untuk  manajemen  klasifikasi  pada  keempat studi kasus tersebut. Penelitian ini menyimpulkan bahwa untuk menentukan algoritma klasifikasi terbaik dalam sebuah  studi  kasus,  perlu  mempertimbangkan  kriteria,  variabel,  dan  jumlah  data  yang  digunakan  dalam  kasus tersebut.
Beberapa  penelitian sebelumnya telah  mengevaluasi perbandingan algoritma klasifikasi dan penggunaan CRISP-DM dalam penambangan data. Namun, penelitian sebelumnya ini juga memiliki banyak metode dan hasil data mining  yang bisa dianggap cukup kompleks dan rumit  untuk dipahami. Untuk itu, penelitian  ini  bertujuan untuk membuat klasifikasi data yang mudah untuk dipahami, serta juga untuk membuat perbandingan algoritma klasifikasi yang populer, yaitu Naive Bayes, Decision Tree, dan KNN, dengan menggunakan metodologi CRISP- DM untuk mengetahui hasil klasifikasi dari produk populer Adidas US.
Algoritma  Naive  Bayes,  Decision  Tree,  dan  KNN  adalah  algoritma  yang  populer  dalam  klasifikasi  data pada data mining dan telah terbukti memberikan hasil yang baik. Hasil akhir yang akan dicapai pada penelitian ini adalah  mendapatkan  algoritma  terbaik  untuk  klasifikasi  produk  populer  Adidas  US,  serta  hasil  lainnya  adalah mengetahui tingkat akurasi dari model klasifikasi untuk mendapatkan klasifikasi produk populer tersebut.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Untuk melakukan tahapan penelitian ini,  model CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) akan digunakan sebagai prosedur untuk memproses data dan membuat pengujian model. Hasilnya akan menjadi klasifikasi yang akan dicapai dan dibuatkan perbandingan dari algoritma Naive Bayes, Decision Tree, dan KNN. Dalam penelitian ini, tahap Deployment yang digunakan untuk membangun sistem atau aplikasi implementasi data mining tidak digunakan. Berikut ini merupakan gambar dari  model CRISP-DM pada data mining  yang menjadi dasar dalam menghasilkan pola data untuk perbandingan algoritma dalam klasifikasi produk populer Adidas US.
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.6124
Gambar 1. Model tahapan CRISP-DM
Berdasarkan  gambar  1  ini,  model  CRISP-DM  digunakan  untuk  mendapatkan  data  yang  sesuai  dengan kebutuhan penelitian. Tahapan penelitian juga menerapkan model CRISP-DM ini, sehingga hasil penambangan data  akan  menyesuaikan  standar  dari  model  ini.  Berikut  adalah  alur  diagram  yang  digunakan  pada  tahapan penelitian ini.
Gambar 2. Tahapan Penelitian
Dengan  mengikuti  tahapan  penelitian  yang  dijelaskan  pada  gambar  2,  maka  setelah  data  sudah dikumpulkan, maka dilakukan data pre-processing (pra-pemrosesan data) untuk diolah dengan tahap seleksi data, deskripsi data, pembersihan data, dan transformasi data. Berdasarkan apa yang dijelaskan oleh Raschka [9], bahwa data  yang  sudah  dipersiapkan  akan  dipisah  menjadi  data  latih  dan  data  uji,  kemudian  proporsi  data  dibuat berdasarkan rasio data yang umumnya adalah 60/40, 70/30, atau 80/20 . Dengan penjelasan tersebut, maka data dibagi  menjadi  data  latih  dan  data  uji  dengan  rasio  80%  :  20%  yang  dianggap  rasio  yang  optimal  untuk menghasilkan model data. Kemudian, pemodelan dilakukan dengan algoritma klasifikasi Naive Bayes, Decision Tree, dan KNN. Data yang sudah dimodelkan akan dievaluasi untuk hasil klasifikasinya.

## 2.2 Business Understanding
Tahap business understanding (pemahaman bisnis) bertujuan untuk memfokuskan tujuan dan kebutuhan, apakah itu  untuk  penelitian,  bisnis,  atau  keperluan  lain.  Pada  tahap  ini,  beberapa  kegiatan  yang  dilakukan  meliputi pemahaman terhadap kebutuhan dan tujuan dari sudut pandang bisnis, mengartikan pengetahuan menjadi definisi masalah pada data mining, dan merancang rencana dan strategi untuk mencapai tujuan data mining [10]. Langkah- langkah  kunci  pemahaman  bisnis  termasuk  menentukan  tujuan  bisnis  dan  tujuan  penambangan  data,  penilaian situasi, dan perencanaan proyek [11].
Pada  tahap  ini,  permasalahan  bisnis  yang  dihadapi  adalah  tidak  adanya  kategori  produk  populer  untuk dijadikan  acuan  dalam  penjualan  produk  Adidas  US  dan  dataset  yang  digunakan  belum  memiliki  atribut  yang dibutuhkan dan diseleksi untuk melakukan proses klasifikasi dengan algoritma Naive Bayes, Decision Tree, dan KNN.  Tujuan  utama  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menguji  algoritma  klasifikasi  pada  data  produk  populer Adidas US dan membandingkan hasilnya untuk melihat akurasi dari klasifikasi produk populer tersebut. Tujuan analisisnya  adalah  menemukan  hasil  klasifikasi  algoritma  dengan  akurasi  yang  tinggi  serta  membandingkan performa dari ketiga algoritma klasifikasi tersebut.

## 2.3 Data Understanding
Data Understanding (pemahaman data) merupakan tahapan penting dalam memahami kebutuhan data yang akan diproses. Setelah tahap pemahaman bisnis, fokus utama pada tahapan pemahaman data adalah untuk memperoleh data  awal  melalui  pengumpulan  data  dan  mempersiapkannya  pada  tahap  persiapan  data.  Marzukhi,  dkk.  [12] memberikan penjelasan bahwa untuk fase ini, informasi data yang berkaitan akan diambil dan dikumpulkan untuk dianalisis supaya data dapat dipahami, khususnya untuk pola tersembunyi dan data yang belum terlihat.

## 2.3 Data Preparation
Data Preparation (persiapan data) merupakan tahapan untuk memproses data menjadi bentuk yang sesuai dengan kebutuhan  yang  sudah  dipaparkan  pada  tahap  business  understanding  dan  data  understanding.  Tahapan  untuk menghasilkan data yang dipersiapkan untuk pemodelan data umumnya menggunakan pra-pemrosesan data (data pre-processing)  sebagai  tahap  dalam  mempersiapkan  data.  Setelah  pengumpulan  data,  langkah  persiapan  data dilakukan dengan  mengidentifikasi data, memilih data yang relevan,  membersihkan data, dan  menyusunnya ke dalam format yang diinginkan [13].

## 2.4 Modelling
Modelling atau pemodelan data merupakan suatu proses atau teknik untuk membuat model matematis atau statistik yang  dapat  digunakan  untuk  memahami,  menganalisis,  dan  memprediksi  perilaku  atau  pola  data.  Pengerjaan pemodelan dilakukan dengan cara menentukan teknik-teknik data mining yang digunakan, menentukan alat-alat untuk data mining, menentukan algoritma data mining yang digunakan, dan mengatur parameter model dengan nilai-nilai optimal [14]. Proses modelling pada penelitian ini menggunakan aplikasi perangkat lunak RapidMiner versi 10.1. Pada tahap ini, model yang digunakan adalah model algoritma klasifikasi Naive Bayes, Decision Tree, dan KNN yang digunakan untuk klasifikasi produk populer Adidas US.

## 2.4.1 Naive Bayes
Naive Bayes merupakan suatu metode statistik yang digunakan untuk melakukan inferensi induksi dalam masalah klasifikasi. Metode ini menggunakan probabilitas yang berdasarkan pada Teorema Bayes. Pertama-tama, perlu untuk mengulas  konsep  dasar  dan  definisi  pada  Teorema  Bayes,  dan  selanjutnya  mengaplikasikan  teorema  ini  untuk melakukan klasifikasi dalam data mining [15]. Algoritma Naive Bayes memiliki persamaan sebagai berikut:
P(H|X) = P( X | H )P(H)
P(X) (1) Keterangan : X =  Data dengan class yang belum diketahui (target kelas/label) H =   Hipotesis data dari suatu class data (kelas data) yang spesifik P(H|X) =  Probabilitas hipotesis H berdasarkan kondisi X (posterior prob.) P(X|H)
=  Probabilitas X berdasarkan kondisi dari H (likelihood)
P(H)
=  Probabilitas hipotesis H (prior prob.)
P(X)
=  Probabilitas dari X (evidence)

## 2.4.2 Decision Tree
Decision Tree  adalah sebuah algoritma  yang  menggunakan struktur pohon keputusan untuk melakukan analisis data dan membuat keputusan berdasarkan informasi dari data. Menurut Ye di dalam Sutoyo [16], algoritma pohon keputusan  ini  bertujuan  untuk  memahami  pola  klasifikasi  dan  prediksi  dari  data,  serta  menunjukkan  hubungan antara variabel atribut x dan variabel target y dalam bentuk struktur pohon. Hafizan dan Putri  [17] menjelaskan bahwa pohon keputusan dapat digunakan untuk mengelompokkan data besar menjadi kelompok-kelompok data yang  lebih  kecil  dengan  mengikuti  aturan-aturan  keputusan  tertentu.  Algoritma  Decision  Tree  menggunakan konsep entropy dan gain sebagai persamaannya. Berikut adalah penjelasan mengenai kedua konsep tersebut.
a. Entropy
Entropy  merupakan  ukuran  yang  menunjukkan  tingkat  ketidakpastian  atau  variasi  keputusan  terhadap  nilai atribut tertentu dalam data. Semakin tinggi nilai entropy, semakin tinggi tingkat ketidakpastian atau perbedaan keputusan  yang  ada,  dan  ini  akan  mempengaruhi  perhitungan  gain.  Persamaan  untuk  menghitung  entropy adalah sebagai berikut:
Entropy (S) = ∑ 𝑝𝑖 ∗   𝑙𝑜𝑔 2 𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1 (2)
Keterangan:
S =   Himpunan kasus n =  Jumlah dari atribut A pi =   Proporsi dari S i terhadap S, bentuk alternatifnya adalah |S i | |S| log 2 =  logaritma basis 2
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.6124
Entropy digunakan dalam pembangunan pohon keputusan untuk memahami apakah suatu atribut memiliki data yang  memerlukan  banyak  cabang  atau  tidak.  Ketika  entropy  suatu  atribut  adalah  0,  cabang  atribut tersebut berakhir  pada  nilai  dari  atribut  itu  sendiri.  Namun,  jika  nilai  entropy  mencapai  maksimum  yaitu  1,  cabang atribut tersebut memerlukan banyak cabang karena tingkat ketidakpastian data yang tinggi.
b. Gain
Gain  merupakan  salah satu  metode yang digunakan untuk  memilih  atribut pada setiap simpul dalam pohon keputusan.  Fungsi  dari  gain  adalah  mengukur  sejauh  mana  pengaruh  suatu  atribut  terhadap  keputusan  atau efektivitas  variabel  dalam  membagi  data  menjadi  kelas-kelas.  Selain  itu,  gain  juga  sering  disebut  sebagai Information  Gain  karena  menggunakan  informasi  yang  diperlukan  dalam  perhitungannya.  Berikut  adalah persamaan untuk menghitung gain:
Gain (S,A) = Entropy (S) - ∑ |𝑆 𝑖 | |𝑆| ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 (3)
Keterangan: S =  Himpunan kasus A = Atribut n = Jumlah dari atribut A |S i |
= Jumlah kasus pada partisi ke-i |S| = Jumlah kasus dalam S
Setio  dkk.  [18]  menjelaskan  bahwa  dalam  algoritma  Decision  Tree,  nilai  gain  berfungsi  untuk  menentukan variabel mana yang akan menjadi simpul dalam suatu pohon keputusan. Variabel yang memiliki gain tertinggi akan dijadikan simpul pada pohon keputusan tersebut.

## 2.4.3 K-NN
Dalam penelitian Djamsi dkk. [19], metode klasifikasi K-Nearest Neighbors (KNN) digunakan, yang didasarkan pada peninjauan objek atau tetangga terdekat. KNN mengukur jarak data dengan mengidentifikasi data terdekat dari  data  baru.  Menurut  Widua  Gata  dalam  penelitian  Nikmatul  dkk.  [20],  algoritma  KNN  sederhana  dalam pengoperasiannya,  menghitung  jarak  terpendek  dari  data  uji  ke  data  latih  untuk  menentukan  kelas  dari  data tersebut. Setelah mengumpulkan data dalam kelompok k tertentu, kelas mayoritas dari data tersebut diambil untuk dijadikan sebagai kelas prediksi dari data uji. Data yang digunakan dalam algoritma KNN harus bersifat numerik, karena  perhitungannya  memerlukan  normalisasi  untuk  mempertahankan  keseimbangan  jarak  data.  Karena algoritma  KNN  membutuhkan  konsep  normalisasi  data  dan  perhitungan  euclidean  distance,  berikut  adalah penjelasan mengenai persamaannya.
a. Normalisasi Data
Normalisasi  data  memastikan  bahwa  perhitungan  jarak  berdasarkan  pengukuran  studi  kasusnya  dan pengambilan data berdasarkan jarak terdekat dapat dilakukan dengan tepat. Persamaan dari  normalisasi data ini adalah sebagai berikut:
𝑋 𝑛𝑜𝑟𝑚 = 𝑥 𝑑𝑎𝑡𝑎 −min (𝑥 𝑑𝑎𝑡𝑎 ) max(𝑥 𝑑𝑎𝑡𝑎 )−min(𝑥 𝑑𝑎𝑡𝑎 ) (4)
Keterangan:
X = Atribut data X data = Nilai data berdasarkan entri data min(x) =  Nilai absolut minimal dari keseluruhan entri data berdasarkan X data max(x) =  Nilai absolut maksimal dari keseluruhan entri data berdasarkan X data b. Euclidean Distance
Dalam algoritma KNN, untuk menghitung jarak antara data, diterapkan metode perhitungan yang disebut Jarak Euclidean  (Euclidean  Distance).  Jarak  euclidean  ini  mengukur  jarak  antara  data  latih  dan  data  uji  dengan menggunakan persamaan sebagai berikut:
d(x,y) = √∑ (𝑥𝑖 − 𝑦𝑖) 2 𝑛 𝑖=1 (5)
Keterangan: d = Jarak Euclidean
x = Data uji
y = Data latih
n = Dimensi data
i = Variabel data
xi = Data uji berdasarkan i yi =  Data latih berdasarkan i
Setelah euclidean distance ditemukan hasilnya, maka untuk mengetahui data yang paling dekat membutuhkan pemilihan/voting data berdasarkan jarak/panjang  euclidean  yang terkecil di pengurutan data dengan nilai K.
Data  yang  dipilih  merupakan  jumlah  kelas  terbanyak  dari  nilai  K  yang  sudah  didapatkan  pada  proses pengurutan data tersebut.

## 2.5 Evaluation
Evaluation (evaluasi data) adalah proses pengukuran dan penilaian kualitas data untuk menentukan sejauh mana data tersebut dapat diandalkan, akurat, lengkap, dan relevan. Evaluasi dilakukan secara mendalam bertujuan untuk mendapatkan  model  yang sesuai dengan tujuan  [21]. Evaluasi data pada penelitian  ini  menggunakan  confusion matrix untuk mendapatkan hasil klasifikasi yang dibagi berdasarkan data aktual dan data prediksinya. Format dari confusion matrix untuk evaluasi data pada RapidMiner adalah sebagai berikut.

## Tabel 1. Format Confusion Matrix
Actual true No (negative) true Yes (positive) Prediction prediction No (negative) TN FN prediction Yes (positive) FP TP
TP = Klasifikasi data prediksi positif yang benar dari contoh data aktual positif (True Positive) FP  = Klasifikasi data prediksi positif yang salah dari contoh data aktual negatif (False Positive) TN = Klasifikasi data prediksi negatif yang benar dari contoh data aktual negatif (True Negative) FN = Klasifikasi data prediksi negatif yang salah dari contoh data aktual positif (False Negative)
Pada aplikasi RapidMiner, parameter seperti akurasi model data akan digunakan untuk mengetahui kinerja dari  algoritma  klasifikasi  yang  digunakan  untuk  klasifikasi  produk  populer  Adidas  US.  Akurasi  model  data terdapat di persamaan (6) yang dituliskan sebagai berikut.
Accuracy = True Positive+True Negative
True Positive+False Positive+False Negative+True Negative
(6)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan data awal pada penelitian ini dikumpulkan dengan mengambil dataset publik. Sumber data penelitian ini merupakan data sekunder yang diunggah oleh Crawl Feeds [22] dengan nama dataset yaitu “Adidas US retail products dataset”. Atribut dataset yang dibutuhkan adalah atribut “name”, “selling_price”, “availability”, “color”, “category”,  “breadcrumbs”,  “average_rating”,  dan  “reviews_count”.  Namun  sebelum  membuat  atribut “popular_product” yang dibutuhkan untuk dijadikan sebagai label/target klasifikasi, maka proses seleksi data pada tahap data preparation (persiapan data) perlu dilakukan agar hubungan antar variabel dapat diketahui.
Dataset  awal  menampilkan data yang berisikan produk Adidas US  yang  memiliki 845  baris data dan 20 atribut data. Adapun data uji pada penelitian ini akan diambil secara langsung dari situs web Adidas America Inc. dengan rasio sebesar 20% dari data latih, dengan alamat situsnya yaitu https://www.adidas.com/us,yang mana data uji tersebut dikumpulkan menggunakan proses input data secara manual dengan aplikasi Microsoft Excel. Berikut adalah deskripsi atribut data awal yang didapatkan untuk penelitian ini.
Tabel 2 . Deskripsi atribut awal pada dataset Variabel Keterangan Tipe Data index Penomoran baris (record) dari dataset Numerik url Alamat URL dengan tautan (link) setiap produk Nominal name Nama produk Nominal sku SKU (Stock Keeping Unit) Nominal selling_price Harga jual produk Numerik original_price Harga asli untuk jual produk Numerik currency Mata uang untuk harga jual dan harga asli Numerik availability Status ketersediaan barang atau produk Nominal color Warna produk Nominal category Kategori produk Nominal source Sumber penyedia data produk yang disediakan Nominal source_website  Situs sumber dari mana data dikumpulkan. Nominal breadcrumbs Kategori produk (navigasi) website Adidas US Nominal description Penjelasan singkat produk Adidas US. Nominal brand Merek produk. Nominal
Variabel Keterangan Tipe Data images Gambar produk Adidas US. Nominal country Negara asal/tujuan produk. Nominal language Bahasa situs web. Nominal average_rating Nilai rata-rata penilaian produk oleh pelanggan Numerik reviews_count Jumlah ulasan produk oleh pelanggan Numerik crawled_at Tanggal dan waktu saat data dikumpulkan Timestamp

## 3.2 Data Pre-Processing
Data Pre-Processing atau pra-pemrosesan data merupakan tahapan dalam persiapan data untuk memproses data menjadi data yang berkualitas dan memiliki bentuk data yang dibutuhkan. Pada tahapan pra-pemrosesan data ini menggunakan model CRISP-DM seperti yang sudah tertera pada gambar 1 dan mengikuti tahapan penelitian yang dijelaskan pada gambar 2. Tahap Data Pre-Processing terdiri dari seleksi data, deskripsi data, pembersihan data, dan transformasi data, yang dilakukan untuk mempersiapkan data sebelum diolah lebih lanjut.
Proses seleksi data pada tahap ini mengambil atribut/variabel data dari tabel 2, yang mana variabel diseleksi adalah merupakan variabel yang benar-benar dibutuhkan seperti “name”, “selling_price”, “availability”, “color”, “category”, “breadcrumbs”, “average_rating”, dan “reviews_count”. Untuk deskripsi data menampilkan data yang sudah  diseleksi  agar  dapat  dilihat  informasi  mengenai  data  tersebut.  Berikut  ini  adalah  deskripsi  data  yang didapatkan setelah melalui proses seleksi data.
Tabel 3. Deskripsi dataset setelah diseleksi Nama Atribut Keterangan Tipe Data name Nama produk Nominal selling_price Harga jual produk Numerik availability Status ketersediaan barang atau produk Nominal color Warna produk Nominal category Kategori produk Nominal breadcrumbs Kategori produk berdasarkan navigasi website Adidas America, Inc. Nominal average_rating  Nilai rata-rata penilaian produk oleh pelanggan Numerik reviews_count Jumlah ulasan produk oleh pelanggan Numerik
Hasil seleksi data yang dijelaskan di tabel 3 merupakan data yang benar-benar dibutuhkan dalam proses modelling menggunakan algoritma klasifikasi dari Naive Bayes, Decision Tree, dan KNN. Setelah tahapan seleksi data dilakukan, maka pembersihan data dibutuhkan sesuai prosedur dari model CRISP-DM dan tahapan penelitian. Menurut  Yunita  dkk.  [23],  Pembersihan  data  (data  cleaning)  dilakukan  untuk  menghilangkan  data  yang  tidak konsisten  atau  mengandung  noise  (kebisingan),  yang  merupakan  salah  satu tahapan  dalam  data  mining.  Proses pembersihan data ini sangat penting karena data yang tidak konsisten dapat menyebabkan hasil penambangan data yang tidak valid. Bentuk dataset untuk data latih setelah dilakukan pembersihan data memiliki data sebanyak 664 data atau sekitar 80% dari jumlah data sebelumnya. Jika data sudah dibersihkan, maka tahap berikutnya adalah melakukan transformasi data dari dataset yang digunakan.
Menurut Azhar dkk. [24], tujuan utama dari transformasi data adalah mengubah skala pengukuran data asli menjadi bentuk lain agar data tersebut sesuai dengan asumsi analisis varians yang mendasarinya. Dengan kata lain, proses transformasi digunakan untuk mengubah format data atau mengubah data sesuai dengan bentuk data yang diinginkan.  Untuk melakukan  hal tersebut, transformasi data diterapkan pada  dataset Adidas US  dengan tujuan mengubah data numerik menjadi nominal sehingga mempermudah proses pemodelan.
Parameter  nilai  kuartil  statistik  digunakan  untuk  membentuk  data  ordinal  pada  atribut  “selling_price”, “average_rating”,  dan  “reviews_count”.  Untuk  memudahkan  dan  meningkatkan  efektivitas  proses  pemodelan dengan  menggunakan algoritma  KNN,  data dengan tipe numerik  diubah  menjadi  bentuk  nominal  yang  bersifat ordinal.  Dalam  hal  ini,  terjadi  sebuah  pengecualian  pada  pengubahan  format  data  dari  dataset  KNN  karena algoritma tersebut memerlukan data numerik dalam proses normalisasi dan perhitungan  euclidean distance-nya. Hasil akhir dari data pre-processing pada dataset tertera di gambar 3 dan 4 dengan tampilan datanya adalah sebagai berikut.
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.6124
Gambar 4. Hasil data pre-processing untuk klasifikasi KNN

## 3.3 Uji Model Klasifikasi
Pengujian  model klasifikasi dilakukan untuk membuat model  menggunakan  model CRISP-DM (lihat  gambar 1 dan gambar 2) dengan algoritma klasifikasi  yang  digunakan dalam klasifikasi produk populer Adidas US  pada dataset yang sudah dibuat. Proses uji model ini menggunakan algoritma Naive Bayes, Decision Tree, dan KNN sebagai  model  klasifikasinya.  Tahap  uji  model  klasifikasi  ini  menggunakan  aplikasi  RapidMiner  versi  10.1. Tahapan dari pembuatan model klasifikasi dapat dilihat pada gambar 5, 6, dan 7.
Gambar 5. Rancangan model klasifikasi Naive Bayes
Gambar 6. Rancangan model klasifikasi Decision Tree
Gambar 7. Rancangan model klasifikasi KNN
Model klasifikasi pada tahapan ini menggunakan data latih dan data uji dengan rasio data adalah data latih sebesar 80% dan data uji sebesar 20%. Rancangan model klasifikasi ini juga menggunakan operator Apply Model, yang berfungsi untuk menerapkan operator klasifikasi yaitu Naive Bayes, Decision Tree, dan KNN dari data latih ke  data  uji.  Setelah  model  diterapkan,  operator  Performance  digunakan  untuk  mengevaluasi  pengujian  model klasifikasi dengan menggunakan confusion matrix dan parameter lainnya.

## 3.3 Evaluasi Model Klasifikasi
Evaluasi  model  klasifikasi  digunakan  untuk  mengetahui  hasil  klasifikasi  data  yang  dihasilkan  pada  tahapan  uji model (modelling) dengan metode CRISP-DM dan mengikuti tahapan penelitian. Ketika semua model klasifikasi
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.6124
sudah diuji menggunakan rancangan model yang dibuat, maka operator Performance akan menghasilkan  banyak data  yang  diprediksi  berdasarkan  data  aktual  pada  confusion  matrix  dan  nilai  akurasi  dari  model  tersebut. Confusion matrix (lihat tabel 1) terdiri dari True Positive (TP), False Positive (FP), True Negative (TN), dan False Negative (FN) yang digunakan untuk melihat hasil klasifikasi dan juga digunakan untuk mencari nilai akurasi dari model. Hasil klasifikasi dari ketiga model klasifikasi ini dengan confusion matrix adalah sebagai berikut.
Tabel 4. Confusion matrix model klasifikasi Naive Bayes
true No true Yes class precision pred. No 35 11 76.09% pred. Yes 7 79 91.86% class recall 83.33% 87.78% Tabel 5. Confusion matrix model klasifikasi Decision Tree true No true Yes class precision pred. No 38 6 86.36% pred. Yes 4 84 95.45% class recall 90.48% 93.33% Tabel 6. Confusion matrix model klasifikasi KNN true No true Yes class precision pred. No 27 7 79.41% pred. Yes 15 83 84.69% class recall 64.29% 92.22%
Pada tabel 4, 5, dan 6, kesimpulan dari evaluasi data yang dapat diambil pada confusion matrix ini adalah sebagai berikut.
a. Hasil klasifikasi Naive Bayes menunjukkan bahwa terdapat 79 data klasifikasi positif yang benar dari contoh data aktual positif (true positive), 7 data klasifikasi positif  yang  salah dari  contoh data aktual  negatif (false positive), 35 data klasifikasi  negatif  yang benar dari contoh data aktual  negatif (true negative), dan 11 data klasifikasi negatif yang salah dari contoh data aktual positif (false negative).
b. Sedangkan hasil klasifikasi dengan algoritma Decision Tree menunjukkan bahwa terdapat 84 data klasifikasi yang benar dari contoh data aktual positif (true positive), 4 data klasifikasi positif yang salah dari contoh data aktual negatif (false positive), 38 data klasifikasi negatif yang benar dari contoh data negatif (true negative), dan 6 data klasifikasi negatif yang salah dari contoh data aktual positif (false negative).
c. Hasil  klasifikasi  dengan  algoritma  KNN  menunjukkan  terdapat  83  data  klasifikasi  positif  yang  benar  dari contoh data aktual positif (true positive), 15 data klasifikasi positif yang salah dari contoh data aktual negatif (false positive), 27 data klasifikasi negatif yang benar dari contoh data aktual negatif (true negative), dan 7 data klasifikasi negatif yang salah dari contoh data positif (false negative).
Ketika semua hasil klasifikasi data dari confusion matrix sudah diketahui, maka untuk langkah berikutnya adalah  membandingkan  accuracy  dari  algoritma  Naive  Bayes,  Decision  Tree,  dan  KNN.  Berikut  adalah  hasil perbandingan model algoritma klasifikasi berdasarkan akurasinya.
86,36% 92,42% 83,33% 82,00% 84,00% 86,00% 88,00% 90,00% 92,00% 94,00% Akurasi Akurasi Klasifikasi Produk Populer Adidas US
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.6124
Untuk hasil perbandingan algoritma klasifikasi ini menggunakan rasio sebesar 80% : 20% (data latih : data uji).  Dari  grafik  di  atas  dapat  dilihat  bahwa  performa  dari  algoritma  Naive  Bayes  menghasilkan  nilai  akurasi sebesar  86,36%.  Sedangkan  pada  performa  dari  algoritma  Decision  Tree  menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar 92,42%. Untuk algoritma dari KNN menghasilkan nilai akurasi sebesar 83,33%. Dapat disimpulkan pada tahap evaluasi ini bahwa model Decision Tree memiliki performa yang lebih baik untuk klasifikasi data produk populer Adidas.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa  penelitian  ini  menggunakan  dataset  yaitu "Adidas US  retail products dataset“  yang digunakan untuk klasifikasi data produk populer Adidas US. Metode atau tahapan data mining yang digunakan pada tahapan penelitian adalah model CRISP-DM seperti yang tertera pada gambar 1, serta tahapan penelitian utama yang digunakan tertera pada gambar 2 yang mengacu pada model CRISP-DM  tersebut.  Pada  tahap  pemahaman  bisnis,  permasalahan  yang  dihadapi  adalah  kurangnya  kategori produk populer untuk digunakan sebagai referensi dalam penjualan produk Adidas US dan dataset yang digunakan belum memiliki atribut yang dibutuhkan dan dipilah untuk dilakukan proses klasifikasi menggunakan algoritma klasifikasi Naive Bayes, Decision Tree, dan KNN. Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk menguji ketiga algoritma  klasifikasi  pada  data  produk  populer  Adidas  US  dan  membandingkan  hasilnya  untuk  mendapatkan klasifikasi  produk  populer  yang  akurat.  Tujuan  analisisnya  adalah  untuk  menemukan  hasil  klasifikasi  dengan tingkat akurasi yang tinggi dan membandingkan kinerja dari ketiga algoritma klasifikasi tersebut. Penelitian ini melakukan perbandingan algoritma klasifikasi dengan menggunakan tiga algoritma, yaitu Naive Bayes, Decision Tree,  dan  KNN.  Dalam  hasil  klasifikasi  data  yang  didapatkan  pada  tabel  4,  5,  dan  6,  Naive  Bayes mengklasifikasikan  79  data  aktual  positif  dengan  benar  sebagai  positif  (TP),  7  data  aktual  negatif  salah terklasifikasi sebagai positif (FP), 35 data aktual negatif benar-benar terklasifikasi sebagai negatif (TN), dan 11 data aktual positif salah terklasifikasi sebagai negatif (FN). Decision Tree mengklasifikasikan 84 data aktual positif dengan  benar sebagai positif (TP), 4 data aktual  negatif  salah terklasifikasi sebagai positif (FP), 38 data aktual negatif benar-benar terklasifikasi sebagai negatif (TN), dan 6 data aktual positif salah terklasifikasi sebagai negatif (FN). Sedangkan KNN mengklasifikasikan 83 data aktual positif dengan benar sebagai positif (TP), 15 data aktual negatif salah terklasifikasi sebagai positif (FP), 27 data aktual negatif  benar-benar terklasifikasi sebagai  negatif (TN), dan 7 data aktual positif salah terklasifikasi sebagai negatif (FN).Berdasarkan gambar 8 pada bagian hasil evaluasi  model  klasifikasi,  untuk  perbandingan  algoritma  klasifikasi  pada  evaluasi  data  menunjukkan  bahwa penggunaan  algoritma  Decision  Tree  ini  merupakan  algoritma  yang  terbaik  untuk  klasifikasi  produk  populer Adidas  US.  Hasil  perbandingan  ini  menggunakan  rasio  sebesar  80%  :  20%  (data  latih  :  data  uji).  Algoritma Decision  Tree  mampu  mengklasifikasikan  produk  populer  Adidas  US  dengan  nilai  akurasi  sebesar  92,42%. Sedangkan algoritma Naive Bayes  mampu  mengklasifikasikan produk populer Adidas US  dengan nilai  akurasi sebesar  92,42%.  Untuk  algoritma  KNN  dapat  melakukan  klasifikasi  produk  populernya  dengan  nilai  akurasi sebesar 83,33%.

## REFERENCES
[1] P. B. N. Setio, D. R. S. Saputro, dan B. Winarno, “Klasifikasi dengan Pohon Keputusan Berbasis Algoritme C4.5,” dalam PRISMA, Prosiding Seminar Nasional Matematika 3, Jurusan Matematika, FMIPA Universitas Negeri Semarang, Feb 2020, hlm. 64–71.
[2] C. Schröer, F. Kruse, dan J. M. Gómez, “A systematic literature review on applying CRISP-DM process model,” dalam Procedia Computer Science, Elsevier B.V., Feb 2021, hlm. 526–534. doi: 10.1016/j.procs.2021.01.199.
[3] M.  Calero  Peréz,  M.  B.  Calisto,  S.  Bonilla,  dan  D.  Riofrío,  “Application  of  Machine  Learning  algorithms  for  the prediction of payment by agreement in a debt collection company with the CRISP-DM methodology,” dalam 3rd South American International Conference on Industrial Engineering and Operations Management, Asuncion, Paraguay: IEOM Society International, Jul 2022, hlm. 474–485. doi: 10.46254/SA03.20220112.
[4] J. W. Iskandar dan Y. Nataliani, “Perbandingan Naïve Bayes, SVM, dan k-NN untuk Analisis Sentimen Gadget Berbasis Aspek,”  Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem  dan  Teknologi  Informasi),  vol.  5,  no.  6,  hlm.  1120–1126,  Des  2021,  doi: 10.29207/resti.v5i6.3588.
[5] A. P. Permana, K. Ainiyah, dan K. F. H. Holle, “Analisis Perbandingan Algoritma Decision Tree, kNN, dan Naive Bayes untuk Prediksi Kesuksesan Start-up,” JISKA (Jurnal Informatika Sunan Kalijaga), vol. 6, no. 3, hlm. 178–188, Sep 2021, doi: 10.14421/jiska.2021.6.3.178-188.
[6] D. Tri Wiyanti dan Ainurrohmah, “Analisis Performa Algoritma Decision Tree, Naïve Bayes, K-Nearest Neighbor untuk Klasifikasi Zona Daerah Risiko Covid-19 di Indonesia,” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK), vol. 10, no. 1, hlm. 115–122, 2023, doi: 10.25126/jtiik.2023105935.
[7] C.  Anam  dan  H.  B.  Santoso,  “Perbandingan  Kinerja  Algoritma  C4.5  dan  Naive  Bayes  untuk  Klasifikasi  Penerima Beasiswa,” Jurnal ENERGY, vol. 8, no. 1, hlm. 2088–4591, Mei 2018.
[8] Y. I. Kurniawan, “Perbandingan Algoritma Naive Bayes dan C.45 dalam Klasifikasi Data Mining,”  Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 5, no. 4, hlm. 455, Okt 2018, doi: 10.25126/jtiik.201854803.
[9] S. Raschka, “Model Evaluation, Model Selection, and Algorithm Selection in Machine Learning,” arXiv preprint, hlm. 1–49, Nov 2018.
[10]  M. A. Hasanah, S. Soim, dan A. S. Handayani, “Implementasi CRISP-DM Model Menggunakan Metode Decision Tree dengan Algoritma CART untuk Prediksi Curah Hujan Berpotensi Banjir,” Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC), vol. 5, no. 2, hlm. 103–108, Okt 2021, doi: https://doi.org/10.30871/jaic.v5i2.3200.
[11]  V. K. Singh, A. Singh, dan K. Joshi, “Fair CRISP-DM: Embedding Fairness in Machine Learning (ML) Development Life Cycle,” dalam Proceedings of the 55th Hawaii International Conference on System Sciences, 2022, hlm. 1531–1540.
[12]  S.  Marzukhi,  N.  Awang,  S.  N.  Alsagoff,  dan  H.  Mohamed,  “RapidMiner  and  Machine  Learning  Techniques  for Classifying Aircraft Data,” dalam Journal of Physics: Conference Series, IOP Publishing Ltd, Agu 2021, hlm. 1–8. doi: 10.1088/1742-6596/1997/1/012012.
[13]  N. Hidayati, J. Suntoro, dan G. G. Setiaji, “Perbandingan Algoritma Klasifikasi untuk Prediksi Cacat Software dengan Pendekatan  CRISP-DM,”  Jurnal  Sains  dan  Informatika,  vol.  7,  no.  2,  hlm.  117–126,  Nov  2021,  doi: 10.34128/jsi.v7i2.313.
[14]  I. Alfitra Salam, K. Wahyudi Putra, S. Yuliatina, dan B. Nurina Sari, “Application of Naïve Bayes for Classification of Criteria  for  Potable  Water  with  the  CRISP-DM  Method,”  Paradigma,  vol.  25,  no.  1,  hlm.  1–5,  Maret  2023,  doi: 10.31294/paradigma.v25i1.1754.
[15]  H. Annur, “Klasifikasi Masyarakat Miskin Menggunakan Metode Naive Bayes,”  ILKOM Jurnal Ilmiah, vol. 10, no. 2, hlm. 160–165, Agu 2018, doi: 10.33096/ilkom.v10i2.303.160-165.
[16]  I. Sutoyo, “IMPLEMENTASI ALGORITMA DECISION TREE UNTUK KLASIFIKASI DATA PESERTA DIDIK,” PILAR Nusa Mandiri, vol. 14, no. 2, hlm. 217–224, 2018, [Daring]. Tersedia pada: www.bsi.ac.id
[17]  H.  Hafizan  dan  A.  N.  Putri,  “Penerapan  Metode  Klasifikasi  Decision  Tree  Pada  Status  Gizi  Balita  Di  Kabupaten Simalungun,”  KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen), vol. 1, no. 2, hlm. 68–72, 2020.
[18]  P. B. N. Setio, D. R. S. Saputro, dan B. Winarno, “PRISMA, Prosiding Seminar Nasional Matematika Klasifikasi dengan Pohon  Keputusan  Berbasis  Algoritme  C4.5,”  vol.  3,  hlm.  64–71,  2020,  [Daring].  Tersedia  pada: https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/prisma/
[19]  N. Djamsi, D. Rizki Chandranegara, dan Z. Sari, “Mendeteksi Ekspresi Wajah dengan Meninjau Iris Mata Menggunakan Metode Transformasi Hough dan K-Nearest Neighbor (KNN),” REPOSITOR, vol. 5, no. 1, hlm. 575–580, 2023.
[20]  A. Nikmatul Kasanah, U. Pujianto, dan Muladi, “Penerapan Teknik SMOTE untuk Mengatasi Imbalance Class dalam Klasifikasi  Objektivitas  Berita  Online  Menggunakan  Algoritma  KNN,”  JURNAL  RESTI  (Rekayasa  Sistem  dan Teknologi  Informasi),  vol.  1,  no.  3,  hlm.  196–201,  Agu  2019,  Diakses:  11  Maret  2023.  [Daring].  Tersedia  pada: http://jurnal.iaii.or.id/index.php/RESTI/article/view/945
[21]  A.  Khumaidi, “DATA MINING FOR PREDICTING THE  AMOUNT OF COFFEE PRODUCTION  USING  CRISP- DM METHOD,” Jurnal Techno Nusa Mandiri, vol. 17, no. 1, hlm. 1–8, Feb 2020, doi: 10.33480/techno.v17i1.1240.
[22]  Crawl Feeds, “Adidas US retail products dataset,” data.world, 23 Oktober 2021. https://data.world/crawlfeeds/adidas-us- retail-products-dataset (diakses 19 April 2023).
[23]  D. N. Yunita, A. H. S. Jones, dan D. Soyusiawaty, “Classification of Farmer’s Eligibility as Recipients of Subsidized Fertilizer Assistance with C4.5 Algorithm,” dalam IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, Institute of Physics Publishing, Mar 2020. doi: 10.1088/1757-899X/771/1/012029.
[24]  Y. Azhar, A. Khoiriyah Firdausy, dan P. J. Amelia, “Perbandingan Algoritma Klasifikasi Data Mining Untuk Prediksi Penyakit  Stroke,”  SINTECH  (Science  and  Information  Technology),  vol.  5,  no.  2,  hlm.  191–197,  Okt  2022,  doi: https://doi.org/10.31598.