Analisis Performa Algoritma Klasifikasi Naive Bayes dan C4.5 untuk Prediksi Penerima Bantuan Jaminan Kesehatan
Nurfazriah Attamami 1 , Agung Triayudi 2* , Rima Tamara Aldisa 3
1,2,3 Fakultas Teknologi Komunukasi dan Indormatika, Universitas Nasional, Kota Jakarta Selatan, Daerah Khusus Ibukota Jakarta, Indonesia.

## a r t i c l e  i n f o
Article history: Received 11 August 2022 Received in revised form 7 December 2022 Accepted 16 February 2023 Available online April 2023
DOI: https://doi.org/10.35870/jti k.v7i2.756
Keywords: Data Mining; Decision Tree; Naïve Bayes; Assistance Program; Health Insurance.
Kata Kunci: Data Mining; Decision Tree; Naïve Bayes; Program bantuan; Jaminan Kesehatan.

## a b s t r a c t
Health is the basis of the level of humanity. However, in reality, not everyone with social welfare problems has national health insurance. The large number of patient files that must be checked makes it difficult for officers to identify potential beneficiaries. Based on  these  problems,  a  procedure  or  method  is  needed  that  can  assist  officers  in identifying potential beneficiaries. From the results of the performance testing of the two models using a confusion matrix with 730 records used as training data and 313 records  used  as  test  data,  the  C4.5  classification  algorithm  gets  the  highest  accuracy value, which is 99.04%. A total of 310 data records were predicted correctly with an error rate or error of 0.96% or as many as 3 data records from 313 data tested. While the Naive Bayes classification algorithm gets an accuracy value of 92.97%. A total of 291 data records were predicted to be correct with an error rate of 7.03% or as many as 22 data records were predicted to be incorrect from the 313 data tested.

## a b s t r a k
Kesehatan  adalah  dasar  dari  taraf  kemanusiaan.  Namun  kenyataannya,  tidak  semua orang  dengan  masalah  kesejahteraan  sosial  memiliki  jaminan  kesehatan  nasional. Banyaknya  berkas  pasien  yang  harus  diperiksa  menyulitkan  petugas  untuk mengidentifikasi  calon  penerima  bantuan.  Berdasarkan  permasalahan  tersebut, diperlukan  suatu  prosedur  atau  metode  yang  dapat  membantu  petugas  dalam mengidentifikasi  calon  penerima  bantuan.  Dari  hasil  pengujian  kinerja  kedua  model menggunakan confusion matrix dengan 730 record yang digunakan sebagai data latih dan 313 record yang digunakan sebagai data uji, algoritma klasifikasi C4.5 mendapatkan nilai akurasi yang paling tinggi yaitu sebesar 99.04%. Sebanyak 310 record data diprediksi tepat dengan tingkat error atau kesalahan sebesar 0.96% atau sebanyak 3 record data dari 313 data yang diuji. Sedangkan pada algoritma klasifikasi Naive Bayes di dapatkan nilai akurasi sebesar 92.97%. Sebanyak 291 record data diprediksi tepat dengan tingkat error atau kesalahan sebesar 7.03% atau sebanyak 22 record data diprediksi salah dari 313 data yang diuji.
*Corresponding Author. Email: agungtriayudi@civitas.unas.ac.id 2* .
© E-ISSN: 2580-1643.
Copyright @ 2023. Published by Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET) ( http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ ).

## Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi)
journal homepage: http://journal.lembagakita.org/index.php/jtik

## 1. Latar Belakang
Kesehatan adalah dasar dari taraf kemanusiaan dan penghormatan terhadap hak asasi manusia [1]. Setiap insan  berhak  memiliki  kehidupan  yang  sehat  dan berhak  atas  perawatan  medis  yang  baik.  BPJS  PBI merupakan  salah  satu  jenis  kepesertaan  yang ditujukan untuk fakir miskin sesuai kriteria yang telah diatur  kementerian  sosial  dengan  iuran  setiap bulannya  ditanggung  dan  dibayarkan  oleh pemerintah [2]. Dalam pelaksanaannya tidak semua masyarakat yang menyandang masalah kesejahteraan sosial  terdaftar  menjadi  peserta  BPJS  PBI  sehingga masih  terdapat  masyarakat  yang  belum  tercover jaminan  kesehatan  nasional.  Berdasarkan  Perpres Nomor  111  Tahun  2013  menyatakan  bahwa masyarakat  miskin  atau  orang  tidak  mampu  yang tidak terdaftar kepesertaan BPJS PBI dapat diberikan bantuan  jaminan  kesehatan  oleh  pemerintah  [3]. Sesuai yang tercantum pada Perwal Kota Depok No. 4  Tahun  2016,  Pemerintah  Kota  Depok menyediakan  jaminan  pembiayaan  kesehatan  bagi masyarakat  yang  memiliki  masalah  kesejahteraan sosial  yang  tidak  terdaftar  dalam  kepesertaan  BPJS PBI  melalui  kriteria  selektif  dan  memenuhi persyaratan penerima bantuan [4].
Dalam  prosesnya,  seleksi  calon  penerima  bantuan jaminan  kesehatan  memiliki  kendala  dalam mengidentifikasi calon penerima bantuan. Banyaknya berkas-berkas pasien yang harus diperiksa membuat petugas  kesulitan  dalam  mengidentifikasi  calon penerima bantuan jaminan kesehatan dan terkadang proses  identifikasi  menjadi  kurang  tepat.  Metode yang  dapat  dilakukan  untuk  membantu  mengatasi permasalahan  ini  diantaranya  yaitu  dengan melakukan  otomatisasi  dan  komputerisasi  prosedur yang  sudah  berjalan  saat  ini,  salah  satunya  dengan menggunakan  sistem  pembelajaran  mesin  dengan algoritma klasifikasi Data Mining.
Penelitian  Saputra,  Wasiyanti,  &  Pribadi,  (2021) melakukan  klasifikasi  data  mining  menggunakan algoritma klasifikasi C4.5 untuk menentukan kriteria kelayakan  calon  penerima  BPNT.  Hasil  akhir  dari penelitian  ini  menunjukkan  model  yang  digunakan memiliki  nilai  akurasi  yang  cukup  tinggi  sebesar 91,54%  [5].  Penelitian  Sulihati  (2022)  melakukan komparasi  dua  algoritma  data  mining  Naive  Bayes dan  Pohon  Keputusan  (Decision  Tree)  untuk
memprediksi  seleksi  penerimaan  masuk  perguruan tinggi  negeri.  Hasil  dari  penelitian  dengan menggunakan algoritma pohon keputusan menghasilkan  persentase  akurasi  sebesar  82,34%, sedangkan untuk algoritma Naive Bayes menghasilkan persentase akurasi sebesar 91,08% [6]. Penelitian Nul Hakim,  Sholihin,  &  Rizki  Rinaldi  (2021) menggunakan  algoritma  naive  bayes  untuk memprediksi penerima program bantuan keluarga pra sejahtera.  Dari  hasil  penelitian  menghasilkan  tingkat akurasi  sangat  baik  sebesar  99,14  %  [7].  Penelitian menggunakan  algoritma  klasifikasi  C4.5  yang dilakukan oleh Ubaedi & Djaksana (2022) bertujuan untuk  memprediksi  kelayakan  kredit.  Dari  hasil penelitian  didapatkan  persentase  akurasi  sebesar 79.11%  [8].  Penelitian  Bahtiar  &  Silitonga  (2020) menerapkan  algoritma  klasifikasi  C4.5  untuk memprediksi  kriteria  calon  penerima  PKH  di Kecamatan  Sumber  Kabupaten  Cirebon.  Dari penelitian  ini  didapatkan  persentase  akurasi  yang tinggi yaitu 98.30% [9].
Berdasarkan  uraian  permasalahan  diatas,  dapat diketahui  bahwa  penggunaan  data  mining  dapat membantu  pengklasifikasian  data  dengan  cepat  dan tingkat  akurasi  yang  akurat  sehingga  sangat  tepat digunakan  untuk  pengklasifikasian  kelayakan  calon penerima jaminan kesehatan. Dalam studi ini, peneliti akan menerapkan algoritma data mining Naive Bayes dan  C4.5  untuk  menentukan  kelayakan  calon penerima  jaminan  kesehatan  bagi  masyarakat  yang memiliki masalah kesejahteraan sosial dan melakukan analisis  dan  perbandingan  guna  memahami  kinerja kedua  algoritma  tersebut  sehingga  dapat  dipilih algoritma  yang  memiliki  tingkat  akurasi  terbaik. Dengan  adanya  penelitian  ini  diharapkan  dapat membantu  petugas  dinas  kesehatan  dalam menentukan  kelayakan  calon  penerima  jaminan kesehatan  bagi  masyarakat  yang  memiliki  masalah kesejahteraan sosial.

## 2. Metode Penelitian
Dalam langkah penelitian ini dibuat keseluruhan alur penelitian,  dimulai  dari  tahap  pengumpulan  data hingga  memperoleh  hasil  akhir  yang  didapat  oleh peneliti.  Adapun  tahapan  yang  dilakukan  dalam penelitian  ini  seperti  pada  gambar  alur  penelitian berikut:
Gambar 1. Alur Penelitian
Berdasarkan gambar  diatas  dapat  dijelaskan sebagai berikut :

## Analisa Permasalahan
Tahapan  ini  melakukan  perumusan  identifikasi masalah  yang  terjadi  dan  solusi  yang  diharapkan untuk permasalahan ini.

## Tinjauan Kepustakaan
Tahapan  ini  penulis  melakukan  studi  pustaka  dan dokumen  terkait  dengan  objek  penelitian,  serta melakukan  wawancara  dan  observasi  langsung  ke Dinas  Kesehatan  Kota  Depok  untuk  memperoleh data dan informasi yang diperlukan selama penelitian.

## Pengumpulan Data
Tahapan  ini  penulis  melakukan  studi  pustaka  dan dokumen  terkait  dengan  objek  penelitian,  serta melakukan  wawancara  dan  observasi  langsung  ke Dinas  Kesehatan  Kota  Depok  untuk  memperoleh data dan informasi yang diperlukan selama penelitian.

## Proses Data Mining
Dalam tahapan ini proses pengolahan data dilakukan dengan  metode  standarisasi  data  mining  yaitu CRISP – DM.  Ada  6  tahapan  yang  dilakukan  dalam metode ini yaitu; Tahapan Pemahaman Proses Bisnis, Tahapan Pendalaman Data, Tahapan Persiapan Data, Tahapan Pemodelan, Tahapan Evaluasi dan Tahapan Penyebaran [10].
a. Tahapan Pemahaman Proses Bisnis. Tahapan ini dilakukan untuk mengetahui tujuan dari penelitian
dan  mencari  solusi  yang  dapat  diterapkan  untuk menyelesaikan masalah dengan menggunakan data mining.
b. Tahapan Pendalaman Data. Tahapan ini terdiri dari pengumpulan  data  dan  pendeskripsian    data, pendalaman  data  dan  verifikasi  kualitas  data[14]. Setelah  data  berhasil  dikumpulkan  kemudian dilakukan  pemahaman  data  dengan  mempelajari variabel yang digunakan. Terdapat 13 variabel yang digunakan  sebagai  atribut  kriteria  seperti  yang ditunjukkan pada gambar berikut :
Gambar 2. Atribut Kriteria
c. Tahapan Persiapan Data. Fase persiapan data atau preprocessing  data  meliputi  transformasi  dan pembersihan data [12]. Pada fase ini data yang telah diterima  kemudian  dilakukan  cleansing  data  atau penyeleksian  data  guna  menghasilkan  data  yang dibutuhkan.  Sebanyak  1325  data  pemohon bantuan pembiayaan jaminan kesehatan dilakukan pembersihan  data  kemudian  diseleksi  agar menghasilkan data yang bersih sehingga data yang tersisa  sebanyak  1043  data  yang  akan  digunakan untuk fase pemodelan.
d. Tahapan Pemodelan Data. Pada tahap pemodelan, data  yg  telah  diseleksi  lalu  dilakukan  pemodelan menggunakan  python  dan  diuji  menggunakan Confusion  Matrix  dengan  menerapkan  algoritma Naive  Bayes  dan  C4.5  Decision  Tree.  Algoritma C4.5  Decision  Tree  merupakan  algoritma  yang membentuk  struktur  pohon  keputusan  [15]. Sedangkan  algoritma  Naive  Bayes  merupakan algoritma  yang  menggunakan  pengklasifikasian statistik  untuk  memprediksi  probabilitas  suatu kelas [16].
e. Tahapan  Evaluasi.  Tahapan  ini  dilakukan  untuk menguji  daya  guna  dan  kualitas  dari  model  yang digunakan.  Hasil  prediksi  kemudian  diuji  dengan menggunakan  confusion  matrix  untuk  mengukur performa dari model klasifikasi yang sudah dibuat.
f. Tahapan  Penyebaran.  Pada  fase  ini  setelah dilakukan  komparasi  dan  evaluasi,  algoritma dengan nilai tingkat akurasi terbesar akan dipilih dan  diterapkan  dengan  menggunakan  data  baru untuk  menghasilkan  prediksi  atau  hasil  yang diharapkan sehingga dapat memberikan interpretasi  terhadap  dataset  dari  masing-masing algoritma yang diterapkan.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## Sumber Data
Sumber data yg dipakai merupakan data permohonan bantuan pembiayaan jaminan kesehatan untuk fakir miskin menurut Dinas Kesehatan Kota Depok tahun 2020-2022  sebanyak  1043  record  data  yang  sudah dilakukan pembersihan dan penyeleksian data. Dari dataset tersebut digunakan 730 dataset sebagai data pelatihan  dan  313  dataset  digunakan  sebagai  data pengujian.  Data  pelatihan  digunakan  sebagai  data latih  algoritma  untuk  mendapatkan  model  yang paling  sesuai,  dan  data  pengujian  digunakan  untuk menguji  kinerja  model  yang  dibuat  selama  fase pengujian  [13].  Gambar  3  merupakan  dataset  yang digunakan untuk pengujian data.
Gambar 3. Dataset Pengujian
Algoritma C4.5 Proses  perhitungan  dilakukan  secara  semi-manual menggunakan  algoritma  klasifikasi  C4.5  untuk menghasilkan  aturan  dan  membentuk  pohon keputusan  (Decision  Tree).  Berikut  adalah  langkah yang  dilakukan  dalam  perhitungan  algoritma klasifikasi C4.5 :
a. Menghitung  total  permohonan  dengan  status “LAYAK” dan “TIDAK LAYAK”. Kemudian hitung nilai  total entropi untuk semua dataset. Diketahui  dari  dataset  pengujian  berisi  1043
record  data.  Sebanyak  616  record  data  dengan kelas  “LAYAK”  dan  427  record  data  dengan kelas  “TIDAK  LAYAK”.  Dari  keterangan tersebut  didapat  nilai  entropy  total  sebagai berikut: :
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦  =   − ∑ 𝑓(𝑖, 𝑗). 𝑙𝑜𝑔2𝑓[(𝑖, 𝑗)] 𝑚 𝑗=1
=   (− 616/1043 ∗  𝑙𝑜𝑔2(616/1043)) +   (−427/1043 ∗  𝑙𝑜𝑔2(427/1043))
=  0,9762
b. Setelah  mendapatkan  nilai  entropy  total, kemudian menghitung nilai entropi dan nilai gain dari setiap atribut. Hasil nilai gain tertinggi akan menjadi akar pohon (root). Gambar 4 merupakan hasil  penghitungan  nilai  entropi  dan  gain  pada simpul akar dari setiap atribut yang dihitung.
Gambar 4. Nilai Entropi dan Gain pada Node Akar
c. Setelah  node  akar  terbentuk,  ulangi  proses dengan  cara  yang  sama  pada  semua  kasus  di setiap  cabang  sehingga  semua  cabang  memiliki kelas yang sama. Gambar 5 adalah bentuk hirarki pohon  keputusan  dari  hasil  perhitungan  yang sudah dilakukan.
Gambar 5. Hirarki Pohon Keputusan
d. Berdasarkan  gambar  pohon  keputusan  atas, didapatkan aturan untuk memprediksi kelayakan calon  penerima  bantuan  jaminan  kesehatan.
Aturan  ini  nantinya  akan  digunakan  untuk memprediksi data baru.

## Algoritma Naive Bayes
Langkah  awal  yang  dilakukan  dalam  proses perhitungan  algoritma  naive  bayes  adalah  mencari probabilitas  dari  setiap  kelas  yaitu  “LAYAK”  dan “TIDAK LAYAK” dari setiap atribut [17]. Gambar 6 merupakan hasil perhitungan probabilitas hipotesis dari setiap kelas.
Gambar 6. Hasil Perhitungan Probabilitas Kelas Algoritma Naïve Bayes

## Hasil Pengujian
Pemodelan data dilakukan dengan bahasa pemrograman  Python  dan  library  sklearn  untuk menerapkan  kedua  algoritma  dalam  Python  dan menggunakan Tools Google Colab untuk menjalankan model yang sudah dibuat.
Gambar 7. Tampilan Awal Pemrograman Python Seperti  yang  ditunjukkan gambar  7.  Sebelum  proses pengujian, dataset yang ada dilakukan proses konversi nilai non numerik menjadi nilai numerik agar dataset dapat  dimengerti  oleh  komputer.  Selain  itu  supaya hanya  kolom  atribut  yg  diproses,  maka  kolom  yang berfungsi sebagai label seperti Nama, Usia, Pekerjaan sementara  di  hapus.  Selanjutnya  dilakukan  proses pengujian menggunakan algoritma klasifikasi C4.5 dan Naive  Bayes  dengan  menggunakan  data  testing sebanyak  313  record  data.  Kemudian  data  hasil prediksi  dievaluasi  dengan  menggunakan  Confusion Matrix.
Gambar 8. Proses Pengujian Algoritma Klasifikasi C4.5
Gambar 9. Evaluasi Confusion Matrix C4.5
Dari gambar 9 didapatkan hasil tingkat akurasi  dari algoritma C4.5 adalah 0.9904 atau 99.04%. Sebanyak 310  record  data  diprediksi  benar  dari  total  data pengujian  yang  dilakukan.  Nilai  Presisi  sebesar 0.5774 atau 57.74%, nilai Recall sebesar 0.9944 atau 99.44%, nilai Specificity sebesar 0.9850 atau 98.50% dan  F1  Score  sebesar  0.7306  atau  sebesar  73.06%. Dari  tabel  confusion  matrix  baris  pertama  dapat disimpulkan  bahwa  sebanyak  179  record  data diprediksi benar sebagai kelas “LAYAK” dan 2 data diprediksi salah sebagai kelas “LAYAK”. Sedangkan pada  baris  kedua  tabel  confusion  matrix  dapat disimpulkan  bahwa  sebanyak  131  record  data diprediksi  benar  sebagai  kelas  “TIDAK  LAYAK” dan  1  data  diprediksi  salah  sebagai  kelas  “TIDAK LAYAK”.

## Gambar 10. Proses Pengujian Algoritma Naïve Bayes
Gambar 11. Hasil Evaluasi Confusion Matrix Naïve Bayes
Berdasarkan  gambar  11  didapatkan  hasil  tingkat akurasi dari algoritma Naïve Bayes adalah 0.9297 atau 92.97%.  Sebanyak  291  dataset  diprediksi  dengan benar dari total data uji yang dilakukan. Nilai Presisi sebesar  0.6186  atau  61.86%,  nilai  Recall  sebesar 0.8955  atau  89.55%,  nilai  Specificity  sebesar  0.9911 atau 99.11% dan F1 Score sebesar 0.7317 atau sebesar 73.17%.  Dari  tabel  confusion  matrix  baris  pertama dapat  disimpulkan  bahwa  sebanyak  180  record  data diprediksi benar seb agai kelas “LAYAK” dan 1 data diprediksi salah sebagai kelas “LAYAK”. Sedangkan pada  baris  kedua  tabel  confusion  matrix  dapat disimpulkan  bahwa  sebanyak  111  record  data diprediksi benar sebagai kelas “TIDAK LAYAK” dan 21  data  diprediksi  salah  sebagai  kelas “TIDAK LAYAK”.
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan, perbandingan  performa  dari  kedua  algoritma  yang diuji dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Perbandingan Perfoma Algoritma C4.5 dan Naive Bayes Uraian C4.5 Naive Bayes Akurasi 99.04% 92.97% Presisi 57.74% 61.86% Recall 99.44% 89.55% Specificity 98.50% 99.11% F1 Score 73.06% 73.17%
Ali Nurfazriah Attamami, Agung Triayudi, Rima Tamara Aldisa / Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) 7 (2) 2023, 262-269

## 4. Kesimpulan
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisa performa dari  algoritma  klasifikasi  Naive  Bayes  dan  C4.5 terhadap  dataset  pemohon  bantuan  jaminan kesehatan.  Berdasarkan  hasil  uji  performa  kedua model  menggunakan  metode  evaluasi  confusion matrix. Algoritma Klasifikasi C4.5 mendapatkan nilai akurasi  yang  paling  tinggi  yaitu  sebesar  99.04%. Sebanyak  310  record  data  diprediksi  benar  dengan tingkat  error  atau  kesalahan  sebesar  0.96%  atau sebanyak 3 record data dari 313 data yang diuji. Nilai Presisi  sebesar  0.5774  atau  57.74%,  nilai  Recall sebesar 0.9944 atau 99.44%, nilai Specificity sebesar 0.9850 atau 98.50% dan F1 Score sebesar 0.7306 atau sebesar  73.06%.  Sedangkan  untuk  algoritma  Naive Bayes  mendapatkan  nilai  akurasi  sebesar  92.97%. Sebanyak  291  record  data  diprediksi  benar  dengan tingkat  error  atau  kesalahan  sebesar  7.03%  atau sebanyak 22 record data diprediksi salah dari 313 data yang diuji. Nilai Presisi sebesar 0.5774 atau 57.74%, nilai  Recall  sebesar  0.9944  atau  99.44%,  nilai Specificity sebesar 0.9850 atau 98.50% dan F1 Score sebesar  0.7306  atau  sebesar  73.06%.  Berdasarkan hasil  diatas,  dapat  disimpulkan  bahwa  kedua algoritma yang diuji memiliki nilai akurasi yang cukup baik yaitu diatas 90%. Namun, algoritma C4.5 lebih baik untuk menangani kasus ini dikarenakan tingkat akurasinya  yang  lebih  tinggi  dan  minim  error  atau kesalahan, sehingga dapat memprediksi data dengan lebih tepat dan akurat.

## 5. Daftar Pustaka
[1] Ardinata,  M.,  2020.  Tanggung  Jawab  Negara
Terhadap Jaminan Kesehatan Dalam Perspektif Hak Asasi Manusia. Jurnal HAM , 11 (2), pp.319-332.
[2] Inayati, S., Yuliana, Y. and Hanafiah, A., 2021. Prediksi  Jumlah  Peserta  BPJS  Penerima Bantuan  Iuran  (PBI)  APBN  menggunakan Metode  Fuzzy  Time  Series  Cheng. Barekeng: Jurnal  Ilmu  Matematika  dan  Terapan , 15 (2), pp.373-384. DOI: https://doi.org/10.30598/barekengvol15iss2 pp373-384 [3] Nomor,  P.P.R.I.,  12.  tahun  2013  tentang Jaminan Kesehatan. Jakarta: Kementerian Hukum dan Hak Asasi Manusia .
[4] PERWALI  Kota  Depok  No.  4  Tahun  2016 Tentang Petunjuk Teknis Pembiayaan Jaminan Kesehatan  Masyarakat  Miskin  di  Luar  Kuota Penerima  Bantuan  Iuran  Jaminan  Kesehatan Dan  Bantuan  Sosial  Tidak  Terencana  Bagi Orang Terlantar [JDIH BPK RI], n.d.)
[5] Saputra,  R.A.,  Wasiyanti,  S.  and  Pribadi,  D., 2021. Information Gain Pada Algoritma C4. 5 Untuk Klasifikasi Penerimaan Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT). Indonesian Journal of Business Intelligence  (IJUBI) , 4 (1),  pp.25-30.  DOI: http://dx.doi.org/10.21927/ijubi.v4i1.1757
[6] Sulihati,  I.,  2022.  Penerapan  Komparasi Algoritma  C4.  5  dan  Naïve  Bayes  untuk Menentukan  Hasil  Seleksi  Masuk  Perguruan Tinggi. JURNAL TECNOSCIENZA , 6 (2), pp.311-320.
[7] Hakim,  L.N.,  Sholihin,  I.,  Rinaldi,  A.R.  and Morina,  I.S.,  2021.  Penerapan  Data  Mining Algoritma  Naïve  Bayes  dalam  Menentukan Program  Keluarga  Pra  Sejahtera. JURNAL DATA  SCIENCE  &  INFORMATIKA , 1 (1), pp.21-25.
[8] Ubaedi, I. and Djaksana, Y.M., 2022. Optimasi Algoritma  C4.  5  Menggunakan  Metode Forward  Selection  Dan  Stratified  Sampling Untuk  Prediksi  Kelayakan  Kredit. JSiI  (Jurnal Sistem Informasi) , 9 (1), pp.17-26.
[9] Bahtiar, A. and Silitonga, P.D., 2020. Penerapan Algoritma  Decision  Tree  Untuk  Memprediksi Penerima  Bantuan  Keluarga  Harapan. Jurnal ICT: Information Communication & Technology , 19 (1), pp.70-76. DOI: https://doi.org/10.36054/jict-ikmi.v19i1.93 [10] Hasanah, M.A., Soim, S. and Handayani, A.S., 2021.  Implementasi  CRISP-DM  Model Menggunakan  Metode  Decision  Tree  dengan Algoritma CART untuk Prediksi Curah Hujan Berpotensi  Banjir. Journal  of  Applied  Informatics and Computing , 5 (2), pp.103-108.
[11] Lidysari, W., Tambunan, H.S. and Qurniawan, H.,  2022.  Penerapan  Data  Mining  Dalam Menentukan  Kelayakan  Penerima  Bantuan Sosial Pemko Dengan Algoritma C4. 5 (Kasus Kantor  Kelurahan  Martoba). Kesatria:  Jurnal Penerapan  Sistem  Informasi  (Komputer  dan Manajemen) , 3 (1), pp.53-61.
[12] Haryatmi,  E.  and  Hervianti,  S.P.,  2021. Penerapan Algoritma Support Vector Machine Untuk  Model  Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa Tepat  Waktu. Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem dan Teknologi Informasi) , 5 (2), pp.386-392. DOI: https://doi.org/10.29207/resti.v5i2.3007
[13] Algoritma  Supervised  Vs  Unsupervised Learning,  Cari Tahu  Bedanya.  2022.  DQLab.
Available at: https://dqlab.id/algoritma- supervised-vs-unsupervised-learning
[14] Tuntun, R., Kusrini, K. and Kusnawi, K., 2022. Analisis  Perbandingan  Kinerja  Algoritma Klasifikasi  dengan  Menggunakan  Metode  K- Fold  Cross  Validation. JURNAL  MEDIA
INFORMATIKA BUDIDARMA , 6 (4), pp.2111-2119.
[15] Azhari,  M.,  Situmorang,  Z.  and  Rosnelly,  R., 2021. Perbandingan Akurasi, Recall, dan Presisi Klasifikasi  pada  Algoritma  C4.  5,  Random Forest,  SVM  dan  Naive  Bayes. Jurnal  Media Informatika  Budidarma , 5 (2),  pp.640-651.  DOI: https://doi.org/10.30865/mib.v5i2.2937
[16] Damuri,  A.,  Riyanto,  U.,  Rusdianto,  H.  and Aminudin,  M.,  2021.  Implementasi  Data Mining  dengan  Algoritma  Naïve Bayes Untuk Klasifikasi  Kelayakan  Penerima  Bantuan Sembako. JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , 8 (6), pp.219-225. DOI: https://doi.org/10.30865/jurikom.v8i6.3655
[17] Fitrianah,  D.,  Gunawan,  W.  and  Sari,  A.P., 2022.  Studi  Komparasi  Algoritma  Klasifikasi C5.  0,  SVM  dan  Naive  Bayes  dengan  Studi Kasus Prediksi Banjir. Techno. Com , 21 (1), pp.1- 11.