Jurnal Unitek Vol.16 No.1 Januari - Juni 2023 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957

## Implementasi Data Mining dalam Memprediksi Produk AC Terlaris untuk Meningkatkan Penjualan Menggunakan Metode Naive Bayes
Fitriana Harahap 1 , Wirhan Fahrozi 2 , Robiatul Adawiyah 3 , Elida Tuti Siregar 4 , Ahir Yugo Nugroho Harahap 5
1) Program Studi Informatika, Universitas Potensi Utama Jl. K.L. Yos Sudarso Km. 6,5 No 3 A- Medan Email: fitrianaharahap1@gmail.com, ahiryugo.potensi@gmail.com

## ABSTRAK
Amanah  Elektronik  adalah  perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  elektronik khususnya penjualan AC. Untuk membantu perusahaan ini maju maka diperlukan suatu  sistem  yang  akan  membantu  kemajuan  perusahaan  dalam  memaksimalkan penjualan  produknya,  maka  peneliti  mencoba  melakukan  penelitian  terhadap  data produk  dengan  menggunakan  metode  Naive  Bayes  Classifier.  Tujuannya  untuk mengetahui  penerapan  data  mining  menggunakan  algoritma  Naive  Bayes  dalam menentukan klasifikasi  produk  terlaris  dan  hasil  akurasi  data  pada  penjualan  AC. Data  yang  digunakan  sebanyak  32  data  yang  terdiri  dari  4  atribut  yaitu  nama product, kapasitas, daya, dan harga. Tingkat akurasi klasifikasi menghasilkan nilai Accuracy  sebesar  75%,  nilai  Precision  sebesar  66,67%,  dan  nilai  Recall  sebesar 66,67%  sehingga  metode  Naive  Bayes  merupakan  metode  yang  cukup  baik  dalam penelitian ini.
Kata kunci: Data Mining, Nave Bayes, Penjualan, AC.

## ABSTRACT
Amanah Elektronik is a company engaged in electronics, especially in the sale of air conditioners. To help this company move forward, we need a system that will help the company's progress in maximizing the sales of their products, so the researchers tried to  conduct  a  research  on  product  data  using  a  Naive  Bayes  Classifier  method.  The goal is to find out the application of data mining using the Naive Bayes algorithm in determining the best-selling product classification and the results of data accuracy on AC sales. The data used are 32 data consisting of 4 attributes, namely Product Name, Capacity,  Power,  and  Price.  The  classification  accuracy  level  produces  an  Accuracy value  of  75%,  a  Precision  value  of  66.67%, and  a  Recall  value  of  66.67%  so that the Naive Bayes method is a fairly good method in this study .
Keywords : Data Mining, Nave bayes, Sales, AC.
Jurnal Unitek Vol.16 No.1 Januari - Juni 2023 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957

## Pendahuluan
Dunia bisnis yang selalu dinamis dan penuh persaingan membuat para pelaku harus  selalu  memikirkan  cara  untuk  terus  bertahan  dan  sekiranya  dapat memperluas  skala  usahanya.  Untuk  mencapai  hal  tersebut,  dapat  diringkas  tiga kebutuhan  bisnis,  yaitu  penambahan  jenis  dan  peningkatan  kapasitas  produk, pengurangan  biaya  operasional  perusahaan,  serta  peningkatan  efektivitas  dan keuntungan pemasaran. Untuk memenuhi kebutuhan di atas, ada banyak cara yang bisa ditempuh. Salah satunya dengan melakukan analisis data perusahaan.
Amanah Elektronik adalah perusahaan yang menjual produk elektronik jenis AC.  Permasalahan  kekurangan  stok  pada  puncak  penjualan  terjadi  karena  tidak akuratnya  prediksi  persediaan  model  AC  dalam  selang  waktu  tertentu  untuk memenuhi  permintaan  konsumen.  Penentuan  jumlah  persediaan  untuk  masing- masing  model  AC  ditentukan  secara  subyektif,  hanya  berdasarkan  perkiraan manajemen,  tanpa  mempertimbangkan  perbandingan  antara  penjualan  dan persediaan.  Dengan  keadaan  tersebut  diperlukan  suatu  sistem  yang  dapat digunakan  untuk  memprediksi  model  AC  terlaris  yang  pada  akhirnya  dapat digunakan  untuk  menentukan  persediaan  dari  masing-masing  model  AC.  Untuk menghadapi  persaingan  bisnis  dan  meningkatkan  pendapatan  perusahaan,  pihak- pihak  terkait  dalam  perusahaan  dituntut  untuk  dapat  mengambil  keputusan  yang tepat  dalam  menentukan  strategi  pemasaran  produk  yang  akan  dijual.  Untuk memudahkan  perusahaan  dalam  menentukan  produk  mana  yang  banyak  diminati oleh konsumen, maka perlu dilakukan prediksi penjualan produk yang laris dengan metode Naïve Bayes.
Pada  Penelitian  sebelumnya  oleh  Haditsah  Annur  (Annur,  2018)  ,  penelitian ini  akan  melakukan  klasifikasi  berdasarkan  data  penduduk  miskin  yang  diperoleh dari  Kecamatan  Tibawa  dengan  menggunakan  teknik  data  mining.  Atribut  yang akan digunakan dalam melakukan klasifikasi penduduk adalah Umur, Pendidikan, Pekrjaan,  Penghasilan,  Tanggungan,  Status  (Kawin/Belum  Kawin).  Metode  yang akan digunakan adalah metode Naïve Bayes Classifier, yang merupakan salah satu teknik pengklasifikasian dalam data mining. Berdasarkan hasil pengujian confussion matrix  dengan  teknik  split  validasi,  penggunaan  metode  klasifikasi  naïve  bayes terhadap dataset yang telah diambil pada objek penelitian diperoleh tingkat akurasi sebesar 73% atau termasuk dalam kategori Good. Sementara nilai Precision sebesar 92% dan Recall sebesar 86%.
Penelitian  berikutnya  oleh  Ayman  E.  Khedr  et  al.  (Khedr  et  al.,  2017), penelitian ini bertujuan untuk membuat model yang efektif untuk meramalkan tren pasar  saham  masa  depan  dengan  kesalahan  kecil  dan  meningkatkan  akurasi prediksi. Model prediksi ini didasarkan pada analisis sentimen berita keuangan dan harga saham historis. Sebuah dataset yang berisi harga saham dari tiga perusahaan digunakan.  Langkah  pertama  adalah  menganalisis  sentimen  berita  menggunakan algoritma Nave Bayes untuk menentukan polaritas teks. Langkah ini menghasilkan akurasi prediksi berkisar antara 72,73% hingga 86,21%. Pada langkah kedua, kami menggabungkan polaritas berita dengan harga saham masa lalu untuk memprediksi harga saham masa depan. Ini meningkatkan akurasi prediksi hingga 89,80%.
Jurnal Unitek Vol.16 No.1 Januari - Juni 2023 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957

## Metode Penelitian
Framework ini merupakan prosedur untuk memecahkan masalah yang sedang dibahas. Gambar 1 menunjukkan kerangka penelitian ini.
Gambar 1 . Kerangka Penelitian
1. Tahapan Studi Literatur
a. Mendefinisikan Masalah Pada  tahap  ini  dilakukan  review  terhadap  sistem  untuk  mengamati  dan menyelidiki setiap permasalahan yang ada pada sistem dan mendalami lebih mendalam.  Fase  ini  merupakan  langkah  pertama  dalam  menentukan pertanyaan penelitian.
b. Menganalisis Masalah
Masalah  yang  teridentifikasi  kemudian  dianalisis.  Langkah-langkah  dalam proses  analisis  masalah  merupakan  langkah-langkah  untuk  memahami masalah  yang  teridentifikasi.  Diharapkan  dengan  menganalisis  masalah yang ditemukan, Anda akan dapat memahami masalah secara utuh(Sahwari & Seituni, 2022).
c. Menetapkan Tujuan Berdasarkan pemahaman kita terhadap tantangan yang dianalisis, langkah selanjutnya adalah menetapkan tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini.  Tujuan  tersebut  memerlukan  pencapaian  tujuan,  terutama  yang  dapat mengatasi permasalahan yang ada.
d. Mempelajari Literatur
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  menambah  kaidah,  konsep,  dan  teori  yang membantu  memecahkan  masalah  penelitian  ini.  Penelitian  juga  dilakukan melalui  jurnal-jurnal  yang  berkaitan  dengan  penelitian  dan  referensi lainnya.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengumpulkan  data  baik  primer
Jurnal Unitek Vol.16 No.1 Januari - Juni 2023 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
maupun  tambahan  apabila  penelitian  membutuhkan  semua  data  (Adek  et al., 2022).
2. Tahapan Perancangan dan Perancangan Model Sistem
a. Mengumpulkan Data Mengumpulkan data  untuk  pelatihan  dan pengujian Naive  Bayes.  Semakin banyak data yang didapatkan, semakin baik dalam menyelesaikan masalah. Kumpulkan  data  yang  akurat  dan  pecahkan  menjadi  kriteria  tertentu. Sederhanakan pengelompokan data menggunakan kriteria bersama.
b. Menganalisis Naïve Bayes Setelah  data  terkumpul, dilakukan  analisis  data  agar  sesuai dengan  proses data yang diolah dengan metode Naive Bayes.
c. Mengolah Data Data  yang  diperoleh  digunakan  untuk  analisis  data  bahan  dengan menggunakan  metode  Naive  Bayes.  Setelah  data  terkumpul,  dilakukan analisis  data  untuk  mengadaptasi  proses  data  yang  akan  diolah  dengan metode Naive Bayes.
3. Tahapan Implementasi
a. Implementasi Fase implementasi adalah tentang bagaimana pemrosesan data yang diterapkan pada alat.
b. Pengujian
Fase ini mengevaluasi apakah perangkat lunak yang dikembangkan memenuhi harapan.

## Data Mining
Data Mining adalah salah satu bidang penelitian yang paling ambisius dan penting yang  ditujukan  untuk  menemukan  prasyarat  untuk  menyelesaikan  tugas penambangan  data. Keberhasilan  atau  kegagalan  penambangan  data  terletak pada penemuan  informasi  yang  tidak  diketahui  dan  berguna  dalam  data  bank. Keterampilan  dan  pengetahuan  sangat  penting  untuk  diadopsi  secara  luas  dalam industri perbankan, karena metodologi analitik yang efisien dicari sebagai kerangka kerja untuk melakukan kegiatan penambangan data (Jafar Hamid & Ahmed, 2016). KDD adalah kegiatan yang melibatkan pengumpulan dan penggunaan data historis untuk  menemukan  keteraturan,  pola,  atau  hubungan  dalam  kumpulan  data  yang besar,  (Harahap  et  al.,  2019).  Data  yang  diolah  menghasilkan  pengetahuan  baru yang  berasal  dari  data  lama.  Hasil  pengolahan  data  ini  dapat  digunakan  untuk menentukan  keputusan  yang  akan  datang.  Penambangan  data  memiliki  beberapa fungsi (Karim & Rahman, 2013) :
a. Description
b. Estimation
c. Prediction
d. Classification
e. Classsification
f. Association
Jurnal Unitek Vol.16 No.1 Januari - Juni 2023 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957

## Naive Bayes
Naive  Bayes  merupakan  metode  probabilistik  pengklasifikasian  sederhana berdasarkan  Teorema  Bayes  dimana  pengklasifikasian  dilakukan  melalui  training set sejumlah data secara efisien (Kawani, 2019). Naive Bayes mengasumsikan bahwa nilai dari sebuah input atribut pada kelas yang diberikan tidak tergantung dengan nilai  atribut  yang  lain  (Putri,  2017).  Teorema  Bayes  sendiri  dikemukakan  oleh ilmuwan  inggris  ThomasBayes,  yaitu  memprediksi  peluang  di  masa  depan berdasarkan  pengalaman  di  masa  sebelumnya  sehingga  dikenal  sebagai  Teorema Bayes  Bentuk  umum  atau  persamaan  dari    Teorema  Bayes  adalah  (Rahangdale  et al., 2016):
P(H|X)= (1) Dimana: X : Data dengan kelas yang tidak diketahui H : Data hipotesis kelas tertentu
P(H|X) : Probabilitas hipotesis H berdasarkan kondisi X (posteriori probability) P(H)   : Probabilitas hipotesis H (prior probability) P(X|H)  : Probabilitas X berdasarkan kondisi pada hipotesis H P(X)    : Probabilitas X

## Hasil dan Pembahasan

## Penerapan Metode Naive Bayes
Untuk menentukan data yang akan diklasifikasi dengan metode Naive Bayes maka langkah  yang  harus  dilakukan  adalah  membaca  data  training.  Data  yang  akan dijadikan sebagai data training adalah sebanyak 32 data. Tabel 1 merupakan sampel data training.

## Tabel 1. Data training
No Nama Produk Kapasitas (PK) Daya (Watt) Harga (Rupiah) Klasifikasi 1 LG kecil Rendah murah Laris 2 LG kecil Rendah murah Laris 3 LG kecil Tinggi Sedang Laris 4 LG kecil Rendah murah Laris 5 Panasonic kecil Rendah Mahal Laris 6 LG kecil Rendah murah Laris 7 LG kecil Tinggi Sedang Laris 8 Sharp kecil Tinggi murah Laris 9 Sharp kecil Tinggi murah Laris 10 Panasonic kecil Rendah Sedang Laris 11 Sharp kecil Tinggi Mahal Laris 12 Panasonic kecil Rendah Sedang Laris
Jurnal Unitek Vol.16 No.1 Januari - Juni 2023 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
13 Panasonic kecil Tinggi Sedang Laris 14 Sharp kecil Rendah murah Laris 15 Sharp kecil Rendah Sedang Tidak Laris 16 Sharp kecil Tinggi murah Tidak Laris 17 Sharp kecil Rendah murah Tidak Laris 18 Sharp Besar Tinggi Mahal Tidak Laris 19 Sharp kecil Rendah murah Tidak Laris 20 Panasonic kecil Tinggi Mahal Tidak Laris 21 Sharp Besar Tinggi Sedang Tidak Laris 22 Sharp kecil Rendah murah Tidak Laris 23 Panasonic kecil Rendah Sedang Tidak Laris 24 LG kecil Rendah Sedang Tidak Laris 25 Sharp kecil Rendah Sedang Tidak Laris 26 Sharp kecil Rendah Sedang Tidak Laris 27 Panasonic Besar Tinggi Mahal Tidak Laris 28 Sharp kecil Tinggi murah Tidak Laris 29 Panasonic Besar Tinggi Mahal Tidak Laris 30 Panasonic kecil Rendah Mahal Tidak Laris 31 Panasonic kecil Rendah Sedang Tidak Laris 32 Panasonic Besar Tinggi Mahal Tidak Laris
Tahap awal dalam proses algoritma Naive Bayes dengan tujuan untuk menentukan klasifikasi  guna  menentukan  probabilitas  dari  kelas/label.  Probabilitas  kelas 𝐶𝑜 “Laris”  dan  probabilitas 𝐶𝑖 “Tidak  Laris”. Perhitungannya yaitu untuk  memperoleh hasil klasifikasi Laris dan Tidak Laris data training dengan seluruh total dataset. Diketahui:
Kelas 𝐶𝑜 “Laris” = 14 Kelas 𝐶𝑖 “Tidak Laris” = 18 Probabilitas ”laris” adalah :
𝑃 ( 𝐶 ) = ⁄ = 0,4375 Probabilitas ”Tidak Laris” adalah :
𝑃 ( 𝐶 ) = ⁄ = 0,5625.
Tabel 2 . Probabilitas klasifikasi
P (Laris/tdk Laris) P.laris P.Tidak Laris 0.4375 0.5625
Tabel 3 . Probabilitas nama produk
P (Nama Produk) Klasifikasi Probabilitas Laris Tidak laris Laris Tidak laris Panasonic 4 7 0.285714  0.388889 LG 6 1 0.428571  0.055556 Sharp 4 10 0.285714  0.555556 Total 14 18 1 1
a. Menghitung nilai P (Nama Produk) = X|( 𝐶𝑜 )) P (Nama Produk) = X|( 𝐶𝑜 ))
P (Nama Produk = “Panasonic” | Klasifikasi = “Laris”) P (Nama Produk = ⁄ ) = 0,285 Menghitung nilai P (Nama Produk) = X|( 𝐶𝑖 ))
P (Nama Produk = “Panasonic” | Klasifikasi = “Tidak Laris”) P (Nama Produk = ⁄ )= 0.388.
b. Menghitung nilai P (Nama Produk) = X|( 𝐶𝑜 )) P (Nama Produk) = X|( 𝐶𝑜 ))
P (Nama Produk = “LG” | Klasifikasi = “Laris”) P (Nama Produk = ⁄ ) = 0.428 Menghitung nilai P (Nama Produk) = X|( 𝐶𝑖 ))
P (Nama Produk = “LG” | Klasifikasi = “Tidak Laris”) P (Nama Produk = ⁄ ) = 0.428.
c. Menghitung nilai P (Nama Produk) = X|( 𝐶𝑜 )) P (Nama Produk) = X|( 𝐶𝑜 ))
P (Nama Produk = “Sharp” | Klasifikasi = “Laris”) P (Nama Produk = ⁄ ) = 0.285 Menghitung nilai P (Nama Produk) = X|( 𝐶𝑖 ))
P (Nama Produk = “Sharp” | Klasifikasi = “Tidak Laris”) P (Nama Produk = ⁄ ) = 0.555 Tabel 4 . Probabilitas Kapasitas (PK) P (kapasitas) Klasifikasi Probabilitas Laris Tidak laris Laris  Tidak laris Kecil 14 13 1 0.722222 Besar 0 5 0 0.277778 Total 14 18 1 1
a. Menghitung nilai P (Kapasitas (PK)) = X|( 𝐶𝑜 )) P (Kapasitas (PK)) = X|( 𝐶𝑜 ))
P (Kapasitas (PK)= “kecil” |Klasifikasi = “Laris”) P (Kapasitas (PK)= ⁄ ) = 1 Menghitung nilai P (Kapasitas (PK))= X|( 𝐶𝑖 ))
P (Kapasitas (PK)= “Panasonic” | Klasifikasi = “Tidak Laris”)
Jurnal Unitek Vol.16 No.1 Januari - Juni 2023 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
P (Kapasitas (PK)= ⁄ ) = 0.722.
b. Menghitung nilai P (Kapasitas (PK)) = X|( 𝐶𝑜 )) P (Kapasitas (PK)) = X|( 𝐶𝑜 ))
P (Kapasitas (PK)= “Besar” | Klasifikasi = “Laris”) P (Kapasitas (PK)= ⁄ ) = 0 Menghitung nilai P (Kapasitas (PK))= X|( 𝐶𝑖 ))
P (Kapasitas (PK)= “Panasonic” | Klasifikasi = “Tidak Laris”) P (Kapasitas (PK)= ⁄ ) = 0.277.
Tabel 5 . Probabilitas Daya (Watt) P (Daya ) Klasifikasi Probabilitas Laris Tidak laris Laris Tidak laris Rendah 8 10 0.571429  0.555556 Tinggi 6 8 0.428571  0.444444 Total 14 18 1 1 a. Menghitung nilai P Daya (Watt) = X|( 𝐶𝑜 )) P (Daya (Watt)) = X|( 𝐶𝑜 ))
P (Daya (Watt)= “Rendah” | Klasifikasi = “Laris”) P (Daya (Watt) = ⁄ ) = 0.571 Menghitung nilai P ((Daya (Watt)= X|( 𝐶𝑖 ))
P ((Daya (Watt) “Rendah” | Klasifikasi = “Tidak Laris”)
P ((Daya (Watt) ⁄ ) = 0.555.
b Menghitung nilai P Daya (Watt)
= X|( 𝐶𝑜 )) P (Daya (Watt)) = X|( 𝐶𝑜 ))
P (Daya (Watt)= “Tinggi” | Klasifikasi = “Laris”) P (Daya (Watt) = ⁄ ) = 0.428 Menghitung nilai P ((Daya (Watt)= X|( 𝐶𝑖 ))
P ((Daya (Watt) “Tinggi” | Klasifikasi = “Tidak Laris”) P ((Daya (Watt) ⁄ ) = 0.444.

## Tabel 6. Probabilitas harga
P (Harga ) Klasifikasi Probabilitas Laris Tidak laris Laris Tidak laris Murah 7 5 0.5 0.277778 sedang 5 7 0.357143 0.388889 Mahal 2 6 0.142857 0.333333 Total 14 18 1 1
a. Menghitung nilai P Harga = X|( 𝐶𝑜 )) P (Daya (Watt)) = X|( 𝐶𝑜 ))
P (Harga )= “Murah” | Klasifikasi = “Laris”) P (Murah)= ⁄ ) = 0.5 Menghitung nilai P ((Daya (Watt)= X|( 𝐶𝑖 ))
P (Harga) “Murah” | Klasifikasi = “Tidak Laris”)
P (Harga) ⁄ ) = 0.277.
b. Menghitung nilai P Harga
= X|( 𝐶𝑜 )) P (Daya (Watt)) = X|( 𝐶𝑜 ))
P (Harga )= “Sedang” | Klasifikasi = “Laris”) P (Murah)= ⁄ ) = 0.357 Menghitung nilai P ((Daya (Watt)= X|( 𝐶𝑖 ))
P (Harga) “Sedang” | Klasifikasi = “Tidak Laris”) P (Harga) ⁄ ) = 0.388.
c. Menghitung nilai P Harga = X|( 𝐶𝑜 )) P (Daya (Watt)) = X|( 𝐶𝑜 ))
P (Harga )= “Mahal” | Klasifikasi = “Laris”) P (Murah)= ⁄ ) = 0.142 Menghitung nilai P ((Daya (Watt)= X|( 𝐶𝑖 ))
P (Harga) “Mahal” | Klasifikasi = “Tidak Laris”) P (Harga) ⁄ ) = 0.333.

## Hasil Pengujian Model dan Evaluation
Rapidminer sebagai solusi untuk memprediksi dan menganalisis komputasi statistik. Model  yang  telah  dibentuk  diuji  tingkat  akurasinya  dengan  memasukkan  data  uji yang  berasal  dari  data  training.  Pada  hasil  naive  bayes  bisa  dilihat  bahwa  model distribusi nilai class “Laris” sebanyak 0,375 sedangkan class “Tidak laris” sebanyak 0,625.
Gambar 2 . Simple distribution
Setelah  melakukan  perhitungan  untuk  metode  naive  bayes,  maka  kita  melakukan metode  pengujian  untuk  akurasi  data  hasil  perhitungan  tadi  dengan  metode confusion  matrix.  Confusion  matrix  adalah  suatu  metode  yang  biasanya  digunakan untuk  melakukan  perhitungan  akurasi  pada  konsep  data  mining  .  Berdasarkan gambar 3 nilai didapat bahwa accuracy 75%.

## Gambar 3 . Hasil Akurasi Algoritma Naive Bayes Pada Rapidminer

## Simpulan
Hasil pembahasan  yang  telah  diuraikan  oleh  peneliti  tentang penerapan  Algoritma Naive  Bayes  untukmenentukan  klasifikasi  produk  terlaris  pada  penjualan  produk AC, maka peneliti dapat mengambil kesimpulan yaitu sebagai berikut : berdasarkan Hasil  perhitungan  menggunakan  metode  Naive  Bayes  penjualan  produk  AC    yang terlaris  adalah    Merek  LG.  Berdasarkan  hasil  perhitungan  Metode  Naive  Bayes menggunakan  Rapid  Miner  nilai  accuracy  :  75%,  nilai  Precision  66,67%,  dan  nilai Recall 66,67%  Teknik Penerapan Algoritma Naïve Bayes Classifier pada teknik Data Mining  sangat  efisien  dan  membantu  Perusahaan  dalam  memprediksi  penjualan produk terlaris.

## Daftar Pustaka
Adek, A. P., Syafria, F., Haerani, E., & Budianita, E. (2022). Diagnosa Awal Disgrafia pada  Anak  Menggunakan  Metode  Bacpropagation. Jurnal  Unitek , 15 (2),  123– 132. https://doi.org/10.52072/unitek.v15i2.391
Annur,  H.  (2018).  Klasifikasi  Masyarakat  Miskin  Menggunakan  Metode  Naive Bayes. ILKOM Jurnal Ilmiah , 10 (2), 160–165. https://doi.org/10.33096/ilkom.v10i2.303.160-165 Harahap,  F.,  Harahap,  A.  Y.  N.,  Ekadiansyah,  E.,  Sari,  R.  N.,  Adawiyah,  R.,  & Harahap, C. B. (2019). Implementation of Naïve Bayes Classification Method for Predicting Purchase. 2018 6th International Conference on Cyber and IT Service Management, CITSM 2018 , Citsm , 1–5. https://doi.org/10.1109/CITSM.2018.8674324 Jafar Hamid, A., & Ahmed, T. M. (2016). Developing Prediction Model of Loan Risk in  Banks  Using  Data  Mining. Machine  Learning  and  Applications:  An International Journal , 3 (1), 1–9. https://doi.org/10.5121/mlaij.2016.3101
Karim, M., & Rahman, R. M. (2013). Decision Tree and Na&#239;ve Bayes Algorithm for Classification and Generation of Actionable Knowledge for Direct Marketing. Journal  of  Software  Engineering  and  Applications , 06 (04),  196–206. https://doi.org/10.4236/jsea.2013.64025
Kawani, G. P. (2019). Implementasi Naive Bayes. Journal of Informatics, Information System,  Software  Engineering  and  Applications  (INISTA) , 1 (2),  73–81. https://doi.org/10.20895/inista.v1i2.73
Khedr, A. E., Salama, S. E., & Yaseen, N. (2017). Predicting stock market behavior using  data  mining  technique  and  news  sentiment  analysis. International Journal of Intelligent Systems and Applications , 9 (7), 22–30.
https://doi.org/10.5815/ijisa.2017.07.03 Putri,  A.  N.  (2017).  Penerapan  Naive  Bayesian  Untuk  Perankingan  Kegiatan  Di Fakultas  Tik  Universitas  Semarang. Simetris :  Jurnal  Teknik  Mesin,  Elektro
Dan Ilmu Komputer , 8 (2), 603. https://doi.org/10.24176/simet.v8i2.1545 Rahangdale, G., Ahirwar, M., & Motwani, M. (2016). Application of k-NN and Naïve Bayes  Algorithm  in  Banking  and  Insurance  Domain. International  Journal  of Computer Science Issues , 13 (5), 69–75. https://doi.org/10.20943/01201605.6975 Sahwari, S., & Seituni, S. (2022). Sistem Informasi Pelayanan Bimbingan Konseling Menggunakan  Visual  Basic  2010  di  SMK  Farida  Adzdzikraa. Jurnal  Unitek , 15 (2), 173–180. https://doi.org/10.52072/unitek.v15i2.460