## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 425 - 429 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 968 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## Prediksi Dampak Pembelajaran Hybrid Learning  Menggunakan Naive Bayes
Yuyun Yusnida Lase 1* , Yulia Fatmi 2* , Haryadi 3* , Santi Prayudani 1
1, Jurusan Teknik Komputer Dan Informatika, Program Studi Teknologi Rekayasa Perangkat Lunak, Politeknik Negeri Medan.
2 Jurusan Teknik Komputer Dan Informatika, Program Studi Teknologi Rekayasa Multimedia Grafis, Politeknik Negeri Medan.
3 Fakultas Ekonomi, Program Studi Bisnis Digital, Universitas Negeri Medan. Email: 1* yuyunlase@polmed.ac.id, 2*, yuliafatmi@polmed.ac.id, 3*, haryadi@unimed.ac.id, 4 santiprayudani@polmed.ac.id
(* : coressponding author: yuyunlase@polmed.ac.id)
Abstrak  - Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memprediksi  dampak  pembelajaran  hibrida  pada  mahasiswa  Politeknik  Negeri  Medan. Algoritma ini dipilih karena algoritma ini memiliki kinerja yang sangat baik dalam klasifikasi dibandingkan dengan algoritma  lain. Metode statistik dan probabilistik digunakan dalam pengoperasian algoritma ini untuk membuat prediksi tentang apa yang akan terjadi di masa depan. Penguasaan teknologi, tingkat interaksi guru-siswa, dan penguasaan materi ajar adalah variabel yang digunakan dalam penelitian ini. Sample data yang digunakan berasal dari mahasiswa Program Studi Teknologi Rekayasa Perangkat Lunak Politeknik Negeri Medan. Hasil prediksi yang dilakukan secara manual dengan naïve bayes, dengan data pelatihan 100 (seratus) siswa dan data tes  1  (satu)  siswa,  menghasilkan  hasil  sebesar  0,012,  yang  menunjukkan  peningkatan  hasil  akademik  siswa. Hasil  pengujian dibuktikan dengan  menggunakan  bahasa pemrograman phyton. Hasil pengujian pertama, dengan data pengujian 20%, menghasilkan peningkatan hasil akademik sebesar 86% sekitar 13 siswa dengan nilai akurasi 80%, dan pengujian kedua, dengan data pengujian 40%, menghasilkan peningkatan hasil akademik sebesar 92% sekitar 29 siswa dengan nilai akurasi 88%.
Kata Kunci: Naïve Bayes; Hybrid Learning; Prediksi; Mahasiswa.
Abstract- This research use to predict the impact of hybrid learning on Medan State Polytechnic students. This algorithm was chosen because it has excellent performance in classification compared to other algorithms. Statistical and probabilistic methods are used in the operation of this algorithm to make predictions about what will happen in the future. Technology mastery, level of teacher-student interaction, and mastery of teaching materials are the variables used in this study. The sample data used came from students  of the Software Engineering Technology Study Program of Medan State Polytechnic. The prediction results carried out manually with naïve bayes, with training data of 100 (one hundred) students and test data of 1 (one) student, produced a result of 0.012, which indicates an increase in student academic results. The test results were proven using the phyton programming language. The first test results, with 20% test data, resulted in an increase in academic results by 86% around 13 students with an accuracy value of 80%, and the second test, with 40% test data, resulted in an increase in academic results by 92% around 29 students with an accuracy value of 88%.
Keywords : Naïve Bayes; Hybrid Learning; Prediction; Student.

## 1. PENDAHULUAN
Menyebarnya  virus  COVID-19 ditemukan di Wuhan  untuk pertama  kalinya,  telah  menyebar ke seluruh dunia dan mencapai lebih dari 230 juta kasus dan 4,72 juta kematian. Beberapa vaksin COVID-19 telah dikembangkan sejak akhir 2020. Pada September 2021, 5,8 miliar orang di seluruh dunia telah diberikan vaksinasi, tetapi jutaan orang baru terjangkit setiap hari [1]. Selama pandemi COVID-19,  yang  melanda hampir seluruh dunia pada tahun 2020, banyak perubahan terjadi  secara  tiba-tiba  dengan  berbagai  cara.  Beberapa  dari  perubahan  ini  masih  berpengaruh  hingga  saat  ini.  Proses pembelajaran  adalah  salah  satu  yang  dirasakan.  Di  mana  pembelajaran  selama  pandemi  dilakukan  sepenuhnya  secara online. Saat ini, model ini secara bertahap mulai berkembang menjadi proses hybrid learning yang terus berlanjut. Hybrid learning  adalah  gabungan  pembelajaran  jarak  jauh  atau  offline  (tatap  muka).  Istilah  ini  lebih  umum  digunakan  untuk menggambarkan model pembelajaran yang menggabungkan kemajuan teknologi dan interaksi dari model pembelajaran tradisional dengan sistem pembelajaran online. Model pembelajaran ini pasti memiliki media pembelajaran online. Sudah  jelas  bahwa  model  pembelajaran  tersebut  menggunakan  media  pembelajaran  online  seperti  Google  Classroom, Edmodo, dan e-learning, serta aplikasi lain  yang biasanya dimiliki oleh institusi pendidikan.  Sistem pembelajaran ini menggabungkan peran utama dari dua pihak: siswa atau guru. Jadi, pada umumnya, peran pengajar lebih dominan pada tahap  awal,  dan  setelah  itu  berjalan  baik,  peran  siswa  lebih  dominan  (pusat  siswa)  [2].  Sebagai  alternatif  untuk pembelajaran  tatap  muka  yang  terbatas  di  tengah  pandemi  COVID-19,  metode  pembelajaran  hybrid  digunakan  untuk meningkatkan motivasi dan hasil belajar siswa [3]. Untuk menerapkan model hybrid learning, guru harus berkomunikasi dengan orang tua siswa untuk memungkinkan orang tua mendampingi anaknya selama proses pembelajaran. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memprediksi  penerapan  pembelajaran  hybrid.  Apakah  penerapan  pembelajaran  hybrid learning  ini  dapat  meningkatkan  hasil  akademik  mahasiswa  atau  tidak.  Untuk  menganalisis  data  yang  dikumpulkan, algoritma  Naive  Bayes  secara  sederhana  menghitung  sekumpulan  probabilitas  dengan  menjumlahkan  frekuensi  dan kombinasi  nilai  dari  berbagai  kumpulan  data  untuk  melakukan  proses  klasifikasi  data. Algoritma  melakukan  proses prediksi dengan memperkirakan semua atribut berdiri sendiri yang diberikan nilai variabel kelas, menggunakan teorema Bayes [4].
Nilai  kemungkinan  individu  diberikan  kepada  nilai  output  dengan  melihat  kemungkinan  secara  bersamaan,  menurut Naive Bayes. Dengan kata lain, nilai kemungkinan individu diberikan kepada nilai output melalui penyederhanaan nilai

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 425 - 429 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 968 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
atribut yang tidak bergantung secara kondisional satu sama lain [5]. Metode ini dapat menangani data yang berbeda seperti numerik  dan  non  numerik.  Naive  Bayes  mengasumsikan  setiap  fitur  secara  independent  berdasarkan  pada  klasifikasi variable  [6].  Untuk  menentukan  estimasi  parameter  yang  diperlukan  untuk  proses  pengklasifikasian,  algoritma  Naive Bayes membutuhkan alur perhitungan yang singkat dan hanya membutuhkan sejumlah kecil data pelatihan [7]. Kinerja Naive Bayes sangat akurat selama proses pengklasifikasian  [8]. Pada Pembelajaran mesin metode Naive Bayes sering digunakan karena kesederhanaan dan efisiensinya [9][10].
Informasi untuk memprediksi tingkat pemahaman siswa tentang materi pelajaran bahasa Indonesia menggunakan naive bayes menjelaskan bahwa sistem memiliki akurasi keseluruhan tertinggi sebesar 0,9, dan fitur terpilih memiliki nilai Gain lebih dari atau sama dengan 0.2 [11]. Prediksi tingkat kepuasan siswa terhadap pelayanan akademik, menggunakan 213 data dari kuesioner yang diberikan kepada siswa. Hasil menunjukkan akurasi 96,71%, nilai ketepatan 96,15%, dan nilai recall 98,43%. [12].
Kategorikan  tingkat  kepuasan  siswa  dengan  30  data  yang  dikumpulkan  melalui  metode  kuesioner,  hasil  akurasi menunjukkan bahwa 61% mahasiwa puas dengan sarana dan prasarana pembelajaran, sedangkan 39% menjawab tidak puas  [13].  Penggunaan  algoritma  naive  bayes  untuk  menganalisis  kepuasan  pengguna  pada  aplikasi  Windows  Phone Store.  Model  evaluasi  yang  menggunakan  crossvalidation  sepuluh  kali  lipat  diperoleh  akurasi  sebesar  84.50%.  [14]. Penerapan  algoritma  klasifikasi  Naive  Bayes  menunjukan  hasil  untuk    penentuan  rating  buku  metode  Naive  dengan akurasi  66,98%,  yang  menunjukkan  bahwa  kebanyakan  prediksi  rating  buku  cenderung  rendah  [15].  Naive  Bayes memiliki algoritma yang sangat akurat untuk memprediksi data saat ini [16].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Tahapan Penelitian
Data  dikumpulkan  melalui  survei  ke  Politeknik  Negeri  Medan,  terutama  pada  Program  Studi  Teknologi  Rekayasa Perangkat Lunak. Sumber data langsung diambil pada saat peneiti melakukan survey kepada mahasiswa . Langkah yang digunakan dalam menganalisa data menggunakan naïve bayes menggunakan bahasa pemrograman phyton sebagai berikut [17] :
Gambar 1 . Langkah menganalisa menggunakan naïve bayes
Tahapan yang dilaksanakan dalam Bahasa pemrograman Phyton, tahapan tersebut sudah disesuaikan dengan algoritma yang ada di naïve bayes :
1. Penginputan dataset yang didapatkan dari hasil survey merupakan langkah awal.
2. Data testing dan data training diperoleh dari proses pengklasifikasian data set yang diperoleh.
3. Kemudian phyton akan memanggil fungsi yang terkait dengan algoritma naïve bayes untuk memproses data training tersebut.
4. Phyton aka menghitung menggunakan probabilitas dari data tersebut untuk menghasilkan nilai prediksi yang dapat dijadikan panduan dalam menentukan hasil akademik mahasiswa.
5. Hasil yang diperoleh menggunakan bahasa pemrograman phyton.

## 2.2. Naïve Bayes
Berakar  pada  teorema  Bayes,  metode  klasifikasi  Naive  Bayes  menggunakan  statistik  dan  probabilitas.  Dengan mempertimbangkan  pengalaman  masa  lalu  untuk  memprediksi  peluang  di  masa  depan  [18].  Disisi  lain,  pengamatan keseluruhan yang memungkinkan individu ketika diberikan nilai output. Keuntungan dari metode Naive Bayes adalah

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 425 - 429 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 968 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
hanya  membutuhkan  jumlah  data  pelatihan  yang  kecil  untuk  menentukan  estimasi  paremeter  yang  diperlukan  dalam proses pengklasifikasian. Dalam kebanyakan situasi dunia nyata yang kompleks, Naive Bayes biasanya lebih baik dari yang diharapkan [19]. Rumus persamaan berdasarkan teorema Bayes [20]:
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃( 𝑋 | 𝐻 )∗ 𝑃(𝐻)
𝑃(𝑋) (1)
Di mana : X
:  Data dengan class yang belum diketahui
H
:  Hipotesis data merupakan suatu class spesifik
P(H|X)   :  Probabilitas hipotesis H berdasar kondisi X (posteriori probabilitas) P(H) :  Probabilitas hipotesis H (prior probabilitas) P(X|H)   :  Probabilitas X berdasarkan kondisi pada hipotesis H P(X)   :  Probabilitas X

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Pengujian Naïve Bayes Secara Manual
Penelitian ini menggunakan data sampel mahasiswa Politeknik Negeri Medan Program Studi Teknologi Rekayasa Perangkat  Lunak dengan  menggunakan  mahasiswa pada tiap semesternya. Pengambilan  sampel data dilakukan secara acak dengan mengambil beberapa sample dari mahasiswa pada tiap semesternya. Data preprocessing diambil dari data questioner yang diberikan kepada mahasisawa berupa penguasaan teknologi, tingkat interkatif antar dosen dan mahasiswa dan tingkat pemahaman materi ajar saat proses pembelajaran hybrid learning dilakukan. Dari data inilah yang menjadi sampel data set dalam penelitian ini.
Setelah didapatkan data sampel sebagai data set penelitian proses selanjutnya melakukan klasifikasi terhadap data untuk mendapatkan data training dan data uji. Hasil pengklasifikasian  menghasilkan 100 (seratus) data training dan 1 (satu) sebagai data testing untuk dilakukan pengujian secara manual.
Tabel 1. Data Sampel Mahasiswa Politeknik Negeri Medan Mahasiswa Penguasaan Teknologi Tingkat Interaksi Antar Dosen Dan Mahasiswa Tingkat Pemahaman Materi Ajar Hasil Akademik Mahasiswa 1 Menguasai Aktif Memahami Meningkat 2 Kurang Menguasai Aktif Kurang Memahami Meningkat 3 Menguasai Kurang Aktif Memahami Meningkat 4 Kurang Menguasai Tidak Aktif Tidak Memahami Tidak Meningkat 5 Menguasai Kurang Aktif Memahami Meningkat 6 Kurang Menguasai Tidak Aktif Kurang Memahami Tidak Meningkat 7 Menguasai Kurang Aktif Memahami Meningkat 8 Tidak Menguasai Kurang Aktif Tidak Memahami Tidak Meningkat 9 Menguasai Kurang Aktif Memahami Tidak Meningkat 10 Menguasai Aktif Memahami Meningkat --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- 90 Tidak Menguasai Aktif Tidak Memahami Tidak Meningkat 91 Kurang Menguasai Kurang Aktif Kurang Memahami Meningkat 92 Menguasai Tidak Aktif Memahami Tidak Meningkat 93 Kurang Menguasai Tidak Aktif Kurang Memahami Meningkat 94 Kurang Menguasai Kurang Aktif Kurang Memahami Meningkat 95 Menguasai Aktif Memahami Meningkat 96 Menguasai Kurang Aktif Memahami Meningkat 97 Menguasai Tidak Aktif Memahami Tidak Meningkat

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 425 - 429 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 968 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
98 Kurang Menguasai i Kurang Aktif Kurang Memahami Meningkat 99 Kurang Menguasai Tidak Aktif Kurang Memahami Tidak Meningkat 100 Menguasai Tidak Aktif Memahami Meningkat Tabel 2. Data Uji Penguasaan Teknologi Tingkat Interaksi Antar Dosen Dan Mahasiswa Tingkat Penguasaan Materi Ajar Hasil Akademik Mahasiswa Kurang Memahami Aktif Kurang Memahami ???
Perhitungan yang dilakukan dengan naive bayes berdasarkan data pelatihan dan uji yang ada di atas ditunjukkan pada uraian berikut :
1. Menghitung Jumlah Class/ Label P(Y= Meningkat) = 0,66 P(Y= Tidak Meningkat) = 0,34
2. Menghitung Jumlah Kasus dalam Kelas yang Sama
P(Penguasaan Teknologi =Kurang Menguasai|Y = Meningkat) = 0,28 P(Penguasaan Teknologi = Kurang Menguasai|Y = Tidak Meningkat) = 0,29 P(Tingkat Interaksi=Aktif | Y= Meningkat) = 0,39
P(Tingkat Interaksi = Laptop | Y= Tidak Meningkat) = 0,06
P(Penguasaan Materi = Kurang Memahami | Y = Meningkat) = 0,20 P(Penguasaan Materi = Kurang Memahami | Y = Tidak Meningkat) = 0,26.
3. Mengalikan semua hasil variabel untuk masing-masing klasifikasi
P((Penguasaan  Teknologi  =Kurang  Mengusai|Y  =  Meningkat)*  P(Tingkat  Interaksi  =  Aktif  |  Y=  Meningkat)  * P(Penguasaan Materi= Kurang Memahami | Y = Meningkat)) * P (Y = Meningkat) = 0,012
P  ((Penguasaan  Teknologi  =Kurang  Mengusai|Y  =  Tidak  Meningkat)*  P(Tingkat  Interaksi  =  Aktif  |  Y=  Tidak Meningkat)  *  P(Penguasaan  Materi=  Kurang  Memahami  |  Y  = Tidak    Meningkat))  *  P  (Y  = Tidak  Meningkat)  = 0,0016 .
4. Membandingkan semua hasil klasifikasi.
Dari hasil perhitungan yang diperoleh bahwa nilai probabilitas tertinggi di Politeknik Negeri Medan berada di P (Y = Meningkat), dengan nilai akhir perhitungan untuk Politeknik Negeri Medan 0,012.

## 3.1 Pengujian Naïve Bayes Menggunakan Bahasa Pemrograman Phyton
Setelah dilakukan proses perhitungan secara manual menggunakan naïve bayes, selanjutkan dilakukan pengujian terhadap data menggunakan bahasa pemrograman phyton sebagai berikut :

## Gambar 2. Hasil Pegujian 1 Menggunakan Bahasa Pemrograman Phyton
Pengujian  pertama  dilakukan  dengan  20%    data  testing  yang  dilakukan  secara  acak    dan  hasil  yang  diperoleh menggunakan bahasa pemrograman phyton memperlihatkan bahwa hasil akademik mahasiswa tidak meningkat sebesar 67% sekitar 7 mahasiswa, dan hasil akademik yang  meningkat sebesar 86% sekitar 13 mahasiswa dengan nilai akurasi yang diperoleh sebesar 80%.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 425 - 429 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 968 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Pengujian kedua dilakukan dengan 40%  data testing yang dilakukan secara acak  dan hasil yang diperoleh menggunakan bahasa pemrograman phyton memperlihatkan bahwa hasil akademik mahasiswa tidak meningkat sebesar 74% sekitar 11 mahasiswa, dan hasil akademik yang  meningkat sebesar 92% sekitar 29 mahasiswa dengan nilai akurasi  yang diperoleh sebesar 88%.

## 4. KESIMPULAN
Hasil prediksi  yang diperoleh secara manual  menggunakan algoritma naïve bayes  memperoleh hasil sebesar  0,012 dengan  hasil  akademik  mahasiswa  meningkat.  Hal  tersebut  juga  dibuktikan  dengan  pengujian  yang  dilakukan  dengan Bahasa  pemrograman  Phyton,  hasil  pengujian  pertama  dengan  data  testing  20%  menghasilkan  hasil  akademik  yang meningkat sebesar 86% sekitar 13 mahasiswa dengan nilai akurasi yang diperoleh sebesar 80%. Pengujian kedua dengan data testing 40 % menghasilkan hasil akademik yang  meningkat sebesar 92% sekitar 29 mahasiswa dengan nilai akurasi yang diperoleh sebesar 88%.

## REFERENCES
[1] H.  Yoshikawa,  “Can  naive  Bayes  classifier  predict  infection  in  a  close  contact  of  COVID-19?  A  comparative  test  for predictability of the predictive model and healthcare workers in Japan: Infection Prediction in a Close Contact of COVID-19,” J. Infect. Chemother. , vol. 28, no. 6, pp. 774–779, 2022, doi: 10.1016/j.jiac.2022.02.017.
[2] M. Makhin, “Hybrid Learning: Model Pembelajaran pada Masa Pandemi di SD Negeri Bungurasih Waru Sidoarjo,” Mudir  J. Manaj. Pendidik. , vol. 3, no. 2, pp. 95–103, 2021, doi: 10.55352/mudir.v3i2.312.
[3] A. S. Wahyuni, “Penerapan Model Hybrid Learning,” Indones. J. Educ. Dev. , vol. 2, no. November 2021, pp. 292–297, 2021, doi: 10.5281/zenodo.5681376.
[4] T. R. Patil and S. Sherekar, “Performance Analysis of Naive Bayes and J48 Classification Algorithm for Data Classification,” Int. J. Comput. Sci. Appl. , vol. 6, pp. 256–261, 2013.
[5] M. Ridwan, H. Suyono, and M. Sarosa, “Penerapan Data Mining Untuk Evaluasi Kinerja Akademik Mahasiswa Menggunakan Algoritma  Naive  Bayes  Classifier,” J.  EECCIS  (Electrics,  Electron.  Commun.  Control.  Informatics,  Syst. ,  vol.  7,  no.  1  SE- Articles, p. pp.59-64, Jul. 2013, doi: 10.21776/jeeccis.v7i1.204.
[6] S. Wang, J. Ren, and R. Bai, “A semi-supervised adaptive discriminative discretization method improving discrimination power of regularized naive Bayes,” Expert Syst. Appl. , vol. 225, no. November 2022, p. 120094, 2023, doi: 10.1016/j.eswa.2023.120094.
[7] H. F. Putro, R. T. Vulandari, and W. L. Y. Saptomo, “Penerapan Metode Naive Bayes Untuk Klasifikasi Pelanggan,” J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 8, no. 2, 2020, doi: 10.30646/tikomsin.v8i2.500.
[8] S. Cui et al. , “Using Naive Bayes Classifier to predict osteonecrosis of the femoral head with cannulated screw fixation,” Injury , vol. 49, no. 10, pp. 1865–1870, 2018, doi: https://doi.org/10.1016/j.injury.2018.07.025.
[9] Z.  Geng et  al. ,  “A  model-free  Bayesian  classifier,” Inf.  Sci.  (Ny). ,  vol.  482,  pp.  171–188,  2019,  doi: https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.01.026.
[10]  L. J. Gonçales, K. Farias, L. S. Kupssinskü, and M. Segalotto, “An empirical evaluation of machine learning techniques to classify code  comprehension  based  on  EEG  data,” Expert Syst. Appl. , vol. 203, p. 117354, 2022, doi: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.117354.
[11]  S.  U.  Fhylayli,  B.  D.  Setiawan,  and  Sutrisno,  “Prediksi  tingkat  pemahaman  siswa  dalam  materi  pelajaran  bahasa  indonesia menggunakan naive bayes dengan seleksi fitur information gain,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 3, pp. 2154–2159, 2019, [Online]. Available: https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/index
[12]  Y. A. Gerhana, I. Fallah, W. B. Zulfikar, D. S. Maylawati, and M. A. Ramdhani, “Comparison of naive Bayes classifier and C4.5 algorithms  in  predicting  student  study  period,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1280,  no.  2,  p.  22022,  2019,  doi:  10.1088/1742- 6596/1280/2/022022.
[13]  A.  Lestari,  E.  Mariati,  and  W.  Widiatry,  “Model  Klasifikasi  Kepuasan  Mahasiswa  Teknik  Terhadap  Sarana  Pembelajaran Menggunakan Data Mining,” J.  Teknol.  Inf.  J.  Keilmuan  dan  Apl.  Bid.  Tek.  Inform. ,  vol.  14,  no.  2,  pp.  112–118,  2020,  doi: 10.47111/jti.v14i2.1222.
[14]  N. Normah, “Naïve Bayes Algorithm For Sentiment Analysis Windows Phone Store Application Reviews,” SinkrOn , vol. 3, no. 2, p. 13, 2019, doi: 10.33395/sinkron.v3i2.242.
[15]  R. A. Tyas, M. Anggraini, I. A. Sulasiyah, and Q. Aini, “Implementasi Algoritma Naïve Bayes Dalam Penentuan Rating Buku,” Sistemasi , vol. 9, no. 3, p. 557, 2020, doi: 10.32520/stmsi.v9i3.915.
[16]  S.  Febry  irianti  Simanjuntak  and  E.  Elisa,  “Data  Mining  Analysis  Using  Bayes  Method  to  Measure  Damage  Rate  of  Motor Engines: Analisa Data Mining Menggunakan Metode Bayes Untuk Mengukur Tingkat Kerusakan Mesin Motor,” Int. J. Technol. Vocat. Educ. Train. , vol. 1, no. 1 SE-Information Technology, pp. 49–54, Jun. 2020, doi: 10.46643/ijtvet.v1i1.33.
[17]  N. Nurhayati aris, “Penerapan Algoritma Naive Bayes Dalam Menentukan Kelayakan Nasabah Pada Koperasi Simpan Pinjam,” J. Comput. Inf. Syst. ( J-CIS ) , vol. 1, no. 1, pp. 1–9, 2021, doi: 10.31605/jcis.v2i2.811.
[18]  M.  Asfi  and  N.  Fitrianingsih,  “Implementasi  Algoritma  Naive  Bayes  Classifier  sebagai  Sistem  Rekomendasi    Pembimbing Skripsi,” J. Nas. Inform. dan Teknol. Jar. , vol. 5, pp. 45–50, 2020, [Online]. Available: https://jurnal.uisu.ac.id/index.php/infotekjar/article/view/2536
[19]  M. F. Rifai, H. Jatnika, and B. Valentino, “Penerapan Algoritma Naïve Bayes pada Sistem Prediksi Tingkat Kelulusan Peserta Sertifikasi Microsoft Office Specialist (MOS),” Petir , vol. 12, no. 2, 2019, doi: 10.33322/petir.v12i2.471.
[20]  N. Indraswari and Y. Indra Kurniawan, “Aplikasi Prediksi Usia Kelahiran dengan Metode Naive Bayes,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 9, pp. 129–138, Apr. 2018, doi: 10.24176/simet.v9i1.1827.