Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume (2) No.2 September 2018, pp. 152 - 161 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Komparasi Algoritma Naive bayes dan SVM Untuk Memprediksi Keberhasilan Imunoterapi Pada Penyakit Kutil
Adi Supriyatna 1 , Wida Prima Mustika 2 1 AMIK BSI Karawang
Jl. Banten No.1 Karangpawitan, Karawang, 41351, Indonesia.
2 STMIK Nusa Mandiri Jl. Kramat Raya No18 Jakarta Pusat adi.asp@bsi.ac.id, wida.wpm@nusamandiri.ac.id

## Abstract
Warts  is  a  skin  health  problem  that  is  generally  characterized  by  the  appearance  of  small,  rough- textured  lumps  on  the  skin  surface  caused  by  a  virus  that  is  human  papilloma  virus  (HPV).  One technique of treatment of wart disease is immunotherapy, this method is a treatment by boosting the immune system to overcome the disease of warts. Naive bayes and Support Vector Machine (SVM) is a method  of  data  mining  algorithm  used  to  classify.  The  aim  of  this  study  was  to  compare  the  Naive bayes  algorithm  with  Support  Vector  Machine  (SVM)  in  predicting  the  success  of  immunotherapy treatment method in the treatment of wart disease. Tests conducted using the method of Naive bayes and Support Vector Machine (SVM) using the R programming language, then the results are used to do  the  comparison.  The  results  of  this  study  revealed  that  the  Naive  bayes  method  has  superior prediction capability compared to Support Vector Machine (SVM) because Naive bayes can predict all class instances correctly with the accuracy level of 1.
Keywords: Comparation, Immunotherapy, Naive bayes, Support Vector Machine, Warts.

## Abstrak
Kutil merupakan masalah kesehatan kulit yang pada umumnya ditandai dengan munculnya bejolan kecil bertekstur kasar pada permukaan kulit yang disebabkan oleh virus yaitu human papiloma virus (HPV).  Salah  satu  teknik  pengobatan  penyakit  kutil  adalah  imunoterapi,  metode  ini  merupakan pengobatan  dengan  meningkatkan  sistem  kekebalan  tubuh  untuk  mengatasi  penyakit  kutil.  Naive bayes dan Support Vector Machine (SVM) merupakan metode algoritma data mining yag digunakan untuk melakukan klasifikasi. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk melakukan perbandingan antara  algoritma  Naive  bayes  dengan  Support  Vector  Machine  (SVM)  dalam  memprediksi keberhasilan  metode  pengobatan  imunoterapi  pada  pengobatan  penyakit  kutil.  Pengujian  yang dilakukan  menggunakan  metode  Naive  bayes  dan  Support  Vector  Machine  (SVM)  menggunakan bahasa  pemrograman  R,  kemudian  hasilnya  digunakan  untuk  melakukan  perbandingan.  Hasil  dari penelitian  ini  dinyatakan  bahwa  metode  Naive  bayes  memiliki  kemampuan  prediksi  lebih  unggul dibandingkan  dengan  Support  Vector  Machine  (SVM)  dikarenakan  Naive  bayes  dapat  melakukan prediksi terhadap semua instance class secara tepat dengan tingkat akurasinya adalah 1.
Kata Kunci: Imunoterapi, Kutil, Naive bayes, Perbandingan, Support Vector Machine.

## 1. PENDAHULUAN
Penyakit kutil merupakan salah satu masalah kesehatan kulit yang biasanya ditandai dengan timbulnya bejolan kecil pada permukaan kulit, penyakit ini yang disebabkan  oleh  virus  yaitu human  papiloma  virus  (HPV). Penularan  virus penyebab  kutil  dapat  terjadi  dengan  mudah,  salah  satunya  hanya  bersentuhan langsung  dengan  seseorang  penderita  kutil,  namun  tidak  semua  orang  yang
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume (2) No.2 September 2018, pp. 152 - 161 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
bersentuhan dengan virus hpv akan menimbulkan penyakit kutil. Imunitas tubuh masing-masing orang sangat berpengaruh dalam penularan penyakit ini, penderita yang  memiliki  imunitas  yang  bermasalah  akan  rentan  untuk  terserang  penyakit kutil. Salah satu teknik pengobatan penyakit kutil adalah imunoterapi, metode ini merupakan  pengobatan  dengan  meningkatkan  sistem  kekebalan  tubuh  untuk mengatasi  penyakit  kutil.  Imunoterapi  intralesi  adalah  pengobatan  efektif  untuk kutil. Metode ini memiliki respons terapeutik yang lebih baik, membutuhkan lebih sedikit sesi, dan mampu mengobati kutil yang sudah lama[1].
Machine  learning dan  algoritma  data  mining  digunakan  untuk  menganalisis dataset  besar,  menemukan  dan  mengekstrak  pengetahuan  dari  data  tersebut. Algoritma data mining dapat menganalisis data untuk menemukan pola yang tidak diketahui  dalam  database  besar  dari  beberapa  industri  seperti  perbankan, asuransi, kesehatan, dan pemasaran umumnya menerapkannya untuk mengurangi biaya, meningkatkan kualitas penelitian, dan meningkatkan jumlah penjualan”[2]. Penggunaan  algoritma  data  mining  dalam  dunia  kesehatan  biasanya  diterapkan dalam melakukan diagnosa berbagai penyakit. Prediksi klinis berkembang sangat pesat  dengan  mengadopsi  ilmu  komputer  dan  teknologi  informasi  dalam pengolahan data kesehatan[3].
Naive bayes dan Support Vector Machine merupakan metode algoritma data mining  yag  digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi.  Penelitian  ini  dilakukan dengan  tujuan  untuk  melakukan  perbandingan  antara  algoritma Naive  bayes dengan Support  Vector  Machine dalam  memprediksi  keberhasilan  metode pengobatan imunoterapi pada pengobatan penyakit kutil. Berdasarkan penelitian sebelumnya dinyatakan bahwa Tingkat akurasi yang dihasilkan metode SVM tidak selalu  lebih  unggul  dibandingkan  dengan  metode Naive  bayes ,  begitu  pula sebaliknya. Pada percobaan melakukan normalisasi data metode Naive bayes rata- rata akurasi lebih unggul dari SVM, namun akurasi tertinggi dengan menggunakan token  N-Gram  adalah  metode  SVM[4].  Sedangkan  pada  penelitian  yang  lain dinyatakan  bahwa  “performansi  akurasi  klasifikasi  dalam  melakukan  diagnosis pasien  kanker  payudara,  metode  yang  memiliki  nilai  akurasi  tertinggi  antara Regresi Logistik dengan Support Vector Machine (SVM) adalah SVM yaitu sebesar 94,34% sedangkan Regresi Logistik sebesar 847,90%[5]

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1. Data Mining.
Data Mining adalah proses yang menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan  buatan  dan machine  learning untuk  mengekstraksi  dan mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat  dan  pengetahuan  yang  terkait  dari basis  data  yang  besar[6]. Data  Mining merupakan  serangkaian  proses mendapatkan  pengetahuan  atau  pola  dari  kumpulan  data,  data  mining memecahkan  masalah  dengan  menganalisis  data  yang  telah  ada  pada  basis data[3][7].
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume (2) No.2 September 2018, pp. 152 - 161 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 2.2. Machine Learning.
Machine learning adalah bidang yang mempelajari pengembangan algoritma komputer  untuk  mengubah  data  menjadi  aksi  yang  cerdas  atau  secara  singkat dapat  juga  diartikan  sebagai  proses  mengubah  data  menjadi  informasi  ( Machine Learning in Action) [8].

## 2.3. Klasifikasi.
Menurut Faisal Klasifikasi merupakan salah satu tugas utama dalam machine learning dan data mining yang termasuk ke dalam tipe supervised learning . Istilah klasifikasi  didapat  dari  tujuan  utama  teknik  ini  yaitu  untuk  memprediksi  sebuah kategori  dari  masukkan  data[8].  Terdapat  beberapa  metode  yang  umum digunakan  untuk  klasifikasi  data  mining  antara  lain  Algoritma  C.45, Neural Network , Naives Bayes, dan Support Vector Machine (SVM).

## 2.4. Pemrograman R.
R bukan  saja  bahasa  pemrograman  tetapi  juga  lingkungan/Environment untuk  komputasi  statistik  dan  grafik.  R  merupakan  projek  GNU  yang dikembangkan  oleh  Bell  Laboratories  oleh  John  Chamber  dan  teman-temannya. Menurut Faisal dalam bukunya yang berjudul Pengenalan Bahasa Pemrograman R, Pemrograman  R  Menyediakan  berbagai  macam tool statistik  dari  linier  dan memodelan non linier, uji statistik klasik, analisis time-series , klasifikasi, clustering dan  lain-lain.  R  juga  menyediakan tool teknis  grafis  yang  bertujuan  untuk menampilkan  data  yang  diolah  secara  visual  dalam  bentuk  grafik[9].  R  adalah bahasa  pemrograman  open  source  yang  berhubungan  dengan  komputasi  dan pengolahan  data  untuk  Statistika  dan  yang  berhubungan  dengan  penampilan grafik  menggunakan  tools  yang  disediakan  oleh  paket-paketnya  yang  sangat berguna  di  dalam  penelitian  dan  industri.  Versi  awal  dari  R  dibuat  pada  tahun 1992  di  Universitas  Auckland,  New  Zealand  oleh  Ross  Ihaka  dan  Robert Gentleman[10].

## 2.5. Support Vector Machine (SVM)
Support  Vector  Machine merupakan  metode  yang  termasuk  kedalam supervised  learning yang  menganalisa  data  dan  mengenali  pola  untuk klasifikasi[11]. Support  Vector  Machine  (SVM) mengharuskan  sebuah  teks  harus diubah  menjadi  vector  sebelum  digunakan  untuk  klasifikasi. Key  idea dari  SVM adalah untuk menemukan permukaan keputusan (Hyperlane) yang maksimal dari setiap titik data. Untuk melakukan training mesin yang didukung oleh vector atau biasa  disebut Support  Vector  Machine  (SVM) memerlukan  solusi Quadratic Programming  (QP) yang  sangat  besar.  Quadratic  Programming  adalah  masalah matematika  untuk  menemukan  vector  “x”  yang  meminimalkan  fungsi  kuadrat  , dengan  melakukan  pembagian  kelas  menggunakan  hyperplane  maka  masing- masing  kelas  positif,  netral  dan  negatif  dapat  dibagi  berdasarkan  area  masing- masing sehingga ketika terdapat data baru dapat ditentukan kelasnya berdasarkan area positif, netral maupun negatif[4].
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume (2) No.2 September 2018, pp. 152 - 161 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 2.6. Naive Bayes.
Naive  bayes merupakan  salah  satu  metode  statistik  untuk  klasifikasi  yang memungkinkan  untuk  menangkap  ketidak  pastian  tentang  suatu  model  dengan cara  berprinsip  pada  mendefinisikan  hasil  probabilitas.  Metode  ini  digunakan untuk menyelesaikan masalah diagnosa dan prediksi[12]. Teorema Bayes memiliki bentuk umum sebagai berikut[13]:
𝑃(𝐻 |𝑋) = 𝑃( 𝑋 | 𝐻 ) 𝑃(𝐻) 𝑃(𝑋) (1) Dimana : X = Data dengan class yang belum diketahui. H = Hipotesis Data X merupakan suatu class spesifik P(H|X) = probabilitas hipotesis H berdasarkan kondisi x (posteriori prob.) P(H) = Probabilitas hipotesis H (prior prob.) P(X|H) = probabilitas X berdasarkan kondisi tersebut P(X) = probabilitas dari X

## 2.7. Desain Penelitian
Berikut ini kerangka penelitian pada prediksi keberhasilan Imunoterapi pada penyakit kutil dengan Algoritma Naive bayes dan SVM:

## Gambar 1. Desain Penelitian
Pada  tahapan  awal  dilakukan  kegiatan  pengumpulan  data  dengan  cara melakukan pencarian dataset yang dapat digunakan untuk klasifikasi. Dataset yang digunakan  dalam  penelitian  ini  bersumber  dari  situs UCI  Machine  Learning Repository yaitu Immunotherapy  Dataset. Dataset  tersebut  berisi  data-data keberhasilan  pengobahan  imunoterapi  dalam  pengobatan  penyakit  kutil.  Data tersebut terdiri dari 90 record dan tujuh variabel yaitu jenis kelamin, usia pasien, lama  mengidap,  banyak,  jenis,  besar  dan  kekerasan.  Selanjutnya  tahapan pengolahan  data  dengan  mengidentifikasi  atau  menganalisa  data  yang  terdapat didalam  dataset  imunoterapi.  Kegiatan  yang  dikerjakan  adalah  melakukan preprocessing data dengan  bahasa  pemrograman  R  agar  data  yang  digunakan untuk menguji metode adalah data yang sudah dalam keadaan baik.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume (2) No.2 September 2018, pp. 152 - 161 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Analisa Penerapan Naïve Bayes dan SVM
Pada  tahapan  ini  dilakukan  percobaan  atau  pengujian  metode  algoritma Naive  bayes dan Support  Vector  Machine  (SVM) dengan  menggunakan  bahasa pemrograman  R  pada  aplikasi  Rstudio.  Tahapan  pengujian  metode  dapat  dilihat pada gambar 2.
Gambar 2 . Tahapan Pengujian Metode
a. Pengumpulan Data.
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan  data  pengobatan penyakit kutil dengan imunoterapi, data terbagi menjadi 2 jenis yaitu data training merupakan data yang digunakan sebagai dasar atau acuan kemudian data tersebut digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi  dan  prediksi,  sedangkan  data  testing merupakan data yang digunakan untuk mengukur sejauh mana classifier berhasil melakukan klasifikasi dengan benar. Data training dan testing pada penelitian ini ditunjukkan pada tabel 1 dan tabel 2.
Tabel 1. Data training imunoterapi.
Gender Usia Lama Jumlah Jenis Besar (mm) Kekerasan Hasil LAKI-LAKI 22 2.25 14 Lain-lain 51 50 Berhasil LAKI-LAKI 15 3 2 Lain-lain 900 70 Berhasil LAKI-LAKI 16 10.5 2 verruca vulgaris 100 25 Berhasil LAKI-LAKI 27 4.5 9 Lain-lain 80 30 Berhasil LAKI-LAKI 20 8 6 verruca vulgaris 45 8 Berhasil LAKI-LAKI 15 5 3 Lain-lain 84 7 Berhasil LAKI-LAKI 35 9.75 2 Plantar 8 6 Berhasil WANITA 28 7.5 4 verruca vulgaris 9 2 Berhasil WANITA 19 6 2 verruca vulgaris 225 8 Berhasil WANITA 32 12 6 Lain-lain 35 5 Gagal
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume (2) No.2 September 2018, pp. 152 - 161 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gender Usia Lama Jumlah Jenis Besar (mm) Kekerasan Hasil WANITA 33 6.25 2 verruca vulgaris 30 3 Berhasil WANITA 15 1.75 1 Plantar 49 7 Gagal ... ... ... ... ... ... ... ... WANITA 23 6.75 6 verruca vulgaris 19 2 berhasil Tabel 2. Data testing imunoterapi Gender Usia Lama Jumlah Jenis Besar (mm) Kekerasan Hasil LAKI-LAKI 32 3 2 verruca vulgaris 50 5 Berhasil WANITA 26 1 2 Plantar 101 10 Berhasil WANITA 35 5 10 Lain-lain 80 6 Berhasil LAKI-LAKI 40 10.5 5 verruca vulgaris 65 10 Gagal WANITA 35 10 13 Plantar 30 45 Berhasil

## b. Preprocessing Data.
Proses ini merupakan tahapan awal sebelum melakukan pengujian metode, dimana  dataset  yang  akan  digunakan  diperiksa  terlebih  dahulu  apakah  terdapat missing value.
Gambar 3. Preprocessing data menggunakan Rstudio .
Gambar 3. menunjukkan script bahasa pemrograman R pada RStudio untuk melakukan preprocessing  data .  Hasil  dari  kompilasi  script  tersebut,  dapat  dilihat apakah  pada  dataset  yang  digunakan  terdapat missing  value yang  dapat  dilihat pada gambar 4.

## Gambar 4. Hasil preprocessing data
Gambar  4.  Menunjukkan  bahwa  tidak  ada  data  yang  mengandung missing values , berarti dataset training yang digunakan sebagai data training sudah dalam keadaan kondisi baik.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume (2) No.2 September 2018, pp. 152 - 161 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Gambar 5. Summary Dataset Immunotherapy.
Sedangkan  Gambar  5.  Menampilkan  kesimpulan  dari  dataset  imunoterapi dimana  terdapat  informasi  detail  dari  dataset  training  imunoterapi  yang digunakan untuk melakukan proses pengujian metode.
c. Pengujian Metode.
1. Naive bayes.
Gambar 6. Pengujian Metode Naive bayes Menggunakan RStudio.
Gambar  6.  Menunjukkan  proses  pengujian  metode Naive  bayes dengan menggunakan bahasa pemrograman R pada RStudio. Proses yang dilakukan pada script  diatas  dimulai  dari  memanggil  library,  menentukan  folder  penyimpanan data, membaca data, menentukan model Naive bayes , melakukan prediksi dengan, mengukur performance model sampai dengan menampilkan kurva ROC.
Gambar 7. Hasil Prediksi Naive bayes .
Gambar  7.  menunjukkan  prediksi  yang  dihasilkan  dengan  menggunakan metode Naive  bayes ,  dari  data  tersebut  dapat  ditentukan  bahwa  prediksi  dan actual  menghasilkan  nilai  yang  sama,  artinya  metode Naive  bayes dapat memprediksi class untuk semua instance secara tepat.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume (2) No.2 September 2018, pp. 152 - 161 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 8. Pengukuran Performance Metode Naive bayes .
Gambar 8. menunjukkan confusion matrix dan tingkat akurasi metode Naive bayes dengan  bahasa  pemrograman  R  pada  RStudio,  dari  output  tersebut  dapat nyatakan  bahwa  berdasarkan  confusion  matrix  prediksi  yang  dilakukan  metode Naive bayes sudah sesuai dengan class actual, tingkat akurasinya adalah 1 dan class positif adalah berhasil.
Gambar 9. Kurva ROC Imunoterapi Naive bayes .

## 2. Support Vector Machine (SVM).
Gambar 10. Pengujian Metode SVM Menggunakan RStudio.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume (2) No.2 September 2018, pp. 152 - 161 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Sama  halnya  seperti  pengujian  metode Naive  bayes ,  Gambar  10. Menunjukkan  pengujian  metode  SVM  menggunakan  bahasa  pemrograman  R. Proses  pengujiannya  sama  yang  membedakan  adalah  penggunaan  metode  pada baris 11.
Gambar 11. Hasil prediksi SVM.
Gambar  11.  menunjukkan  prediksi  yang  dihasilkan  dengan  menggunakan metode  SVM,  dari  data  tersebut  dapat  ditentukan  bahwa  prediksi  dan  actual menghasilkan nilai yang berberda, artinya metode SVM tidak dapat memprediksi class  untuk  semua  instance  secara  tepat  dikarenakan  terdapat  1  instance  yang diprediksi salah dan 1 instrance lainnya yang diprediksi secara benar.

## Gambar 12. Pengukuran Performance Metode SVM.
Gambar 12. menunjukkan confusion matrix dan tingkat akurasi metode SVM dengan bahasa pemrograman R pada RStudio, dari output tersebut dapat nyatakan bahwa  berdasarkan  confusion  matrix  prediksi  yang  dilakukan  metode  SVM terdapat 1 prediksi yang salah dimana hasil diprediksi gagal tetapi instance actual dinyatakan  berhasil,  tingkat  akurasinya  adalah  0.8  dan  class  positif  adalah berhasil.
Gambar 13. Kurva ROC Imunoterapi dengan SVM.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume (2) No.2 September 2018, pp. 152 - 161 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan hasil pengujian metode Naive bayes dan Support Vector Machine (SVM)  terhadap  prediksi  keberhasilan  pengobatan  imunoterapi  untuk  penyakit kutil  menggunakan  bahasa  pemrograman  R  pada  RStudio,  maka  dapat  diambil kesimpulan bahwa hasil pengujian menggunakan dapat memprediksi class untuk semua instance secara tepat dengan nilai akurasi 1, sedangkan metode SVM masih terdapat  prediksi  yang  tidak  tepat  dengan  tingkat  akurasi  0.8.  Hasil  pengujian tersbut  menunjukkan  bahwa  metode Naive  bayes merupakan  metode  yang  lebih unggul dibandingkan dengan metode Support Vector Machine (SVM).

## DAFTAR PUSTAKA
[1] F. Khozeimeh et al. , “Intralesional immunotherapy compared to cryotherapy in the treatment of warts,” Int. J. Dermatol. , vol. 56, no. 4, pp. 1–5, 2017.
[2] F.  Khozeimeh,  R.  Alizadehsani,  M.  Roshanzamir,  A.  Khosravi,  P.  Layegh,  and  S. Nahavandi,  “An  expert  system  for  selecting  wart  treatment  method,” Comput. Biol. Med. , vol. 81, no. August 2016, pp. 167–175, 2017.
[3] H. Amalia and E. Evicienna, “Komparasi metode Data Mining Untuk Penentuan Proses Persalinan Ibu Melahirkan,” J. Sist. Inf. (Journal Inf. Syst. , vol. 13, pp. 103– 109, 2017.
[4] N. Saputra, T. B. Adji, and A. E. Permanasari, “Analisis Sentimen Data Presiden Jokowi dengan Preprocessing Normalisasi dan Stemming menggunakan Metode Naive bayes dan SVM,” J. Din. Inform. , vol. 5, no. 1, 2015.
[5] F.  A.  Novianti  and S.  W. Purnami, “Analisis  Diagnosis Pasien Kanker  Payudara Menggunakan Regresi Logistik dan Support Vector Machine (SVM) Berdasarkan Hasil Mamografi,” J. Sains dan Seni ITS , vol. 1, no. 1, pp. D147--D152, 2012.
[6] M. Ridwan, H. Suyono, and M. Sarosa, “Penerapan Data Mining Untuk Evaluasi Kinerja  Akademik  Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma Naive  bayes Classifier,” Eeccis , vol. 7, no. 1, pp. 59–64, 2013.
[7] K. Hastuti, “Analisis komparasi algoritma klasifikasi data mining untuk prediksi mahasiswa  non  aktif,” Semin.  Nas.  Teknol.  Inf.  Komun.  Terap. ,  vol.  Juni,  no. Semantik, pp. 241–249, 2012.
[8] M. R. Faisal, Seri Belajar Data Science: Klasifikasi dengan Bahasa Pemrograman R . Banjarmasin: Indonesia .NET Developer Community, 2016.
[9] M. R. Faisal, “Seri Belajar Pemrograman : Pengenalan Bahasa Pemrograman R,” no. April. Indonesia .NET Developer Community, Banjarmasin, p. 147, 2016.
[10]  W. Budiharto and R. N. Rachmawati, Pengantar Praktis Pemrograman R Untuk Ilmu Komputer , 1st ed. Jakarta: Halaman Moeka, 2013.
[11]  S. Mrinalini, N. S. Abinayalakshmi, and C. Vinoth Kumar, “Wavelet feature based SVM  and NAIVE  BAYES classification  of  glaucomatous  images  using  PCA  and Gabor filter,” Proc. 10th Int. Conf. Intell. Syst. Control. ISCO 2016 , 2016. [12]  G.  Karthick,  “Comparative  Performance  Analysis  of Naive  bayes and  SVM classifier for Oral X-ray images,” vol. 17, pp. 6–10.
[13]  A.  Jananto,  “Algoritma Naive  bayes untuk  Mencari  Perkiraan  Waktu  Studi Mahasiswa,” Teknol. Inf. Din. , vol. 18, no. 1, pp. 9–16, 2013.