## Implementasi Data Mining dengan Algoritma Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Kelayakan Penerima Bantuan Sembako
Amat Damuri 1 , Umbar Riyanto 2 , Hengki Rusdianto 2,* , Mohammad Aminudin 3
1 Manajemen Infromatika, STMIK Al Muslim, Bekasi, Indonesia
2 Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Tangerang, Tangerang, Indonesia
3 Informatika, Universitas Teknokrat Indonesia, Bandarlampung, Indonesia Email: 1 amat.damuri@almuslim.ac.id, 2 umbar@ft-umt.ac.id, 3,* hengki.rusdianto@gmail.com, 4 aminudin@teknokrat.ac.id Email Penulis Korespondensi: hengki.rusdianto@gmail.com Submitted 25-09-2021 ; Accepted 05-12-2021 ; Published 30-12-2021

## Abstrak
Kemiskinan  adalah  salah  satu persoalan  mendasar  yang  menjadi pusat perhatian pemerintah di  suatu  negara. Salah  satu  aspek penting untuk mendukung Strategi Penanggulangan Kemiskinan adalah tersedianya data kemiskinan yang akurat dan tepat sasaran. Naïve Bayes merupakan  salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk    mengklasifikasikan  data.  Hasil  klasifikasi  yang  dilakukan  nantinya  akan membantu  pengelola  bantuan  untuk  mengambil keputusan  terkait klasifikasi penentuan penerima  bantuan  sembako.  Prediksi penerima bantuan sembako yang digunakan terdapat dua kelas, yaitu layak dan tidak layak. Data yang digunakan untuk prediksi yaitu data sampel dari desa XYZ. Pada penelitian ini algoritma Naïve Bayes diimplementasikan dan dianalisa menggunakan aplikasi yang dikembangkan berbasis web. Dari hasil evaluasi menggunakan confusion matrix didapatkan akurasi yang dihasilkan untuk 135 data training dengan 40 data testing dan tujuh atribut yang digunakan menghasilkan akurasi sebesar 86%, recall 85%, dan presisi 88%.
Kata Kunci: Naïve Bayes , Confusion matrix, Data mining, Algoritma, Bantuan Sembako.

## Abstract
Poverty is one of the fundamental problems that is the center of attention of the government in a country. One of the important aspects to support the Poverty Reduction Strategy is the availability of accurate and targeted poverty data. Naïve Bayes is one method that can be used to classify data. The results of the classification carried out will later help aid managers to make decisions regarding the classification of determining the recipients of basic food assistance. There are two classes of predictions for the recipients of the basic food assistance, namely eligible and not eligible. The data used for prediction is sample data from XYZ village. In this research, the nave Bayes algorithm is implemented and analyzed using a web-based application. From the results of the evaluation using the confusion matrix, the resulting accuracy for 135 training data with 40 testing data and seven attributes used resulted in an accuracy of 86%, recall of 85%, and precision of 88%.
Keywords : Naïve Bayes; Confusion Matrix; Data Mining; Algorithm; Food Assistance

## 1. PENDAHULUAN
Kemiskinan adalah salah satu persoalan mendasar yang menjadi pusat perhatian pemerintah di suatu negara. Salah satu aspek penting untuk mendukung Strategi Penanggulangan Kemiskinan adalah tersedianya data kemiskinan yang akurat dan tepat sasaran. Sembako (sembilah bahan pokok) merupakan sembilan kebutuhan pokok masyarakat Indonesia yang  terdiri dari makanan atau minuman yang digunakan untuk memenuhi kehidupan sehari-hari. Atas dasar tersebut, biasanya pemerintah mengadakan program-program bantuan sembako yang ditujukan kepada masyarakat yang membutuhkan. Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT)/Program Sembako adalah bantuan sosial pangan dalam bentuk non tunai dari pemerintah yang diberikan kepada  Keluarga  Penerima  Manfaat  (KPM)  setiap  bulannya  melalui  mekanisme  perbankan.  Namun,  dalam  prakteknya pemberian bantuan sembako tidak tepat sasaran, sehingga butuh pendataan yang lebih valid terkait keluarga yang layak atau tidak layak menerima bantuan sembako. Untuk menetukan kelayakan penerima sembako dapat memanfaatkan teknik data mining.  Data mining  atau penambangan data merupakan metode yang bermanfaat untuk memperoleh informasi berharga dari  sejumlah  data  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  pengetahuan  seperti  statistik,  matematika  dan  pengenalan  pola. Penambangan  data  melibatkan  data  besar  untuk  aktrak  dan  identifikasi  untuk  ditemukan  informasi  yang  berguna  bagi perusahaan.  Penambangan  data  dapat  digunakan  untuk  mengklasifikasikan,  memprediksi,  memperkirakan  untuk mendapatkan  informasi  yang  bermanfaat. Data  mining  membantu tahapan  perencanaan  dan  memberikan  informasi  tepat untuk  membuat  prediksi  berdasarkan  tren  masa  lalu  dan  kondisi  saat  ini.  Data  mining memungkinkan  perusahaan menggunakan alokasi dana lebih efisien karena otomatisasi pengambilan keputusan dapat mengurangi biaya.
Prediksi merupakan sebuah fungsi yang dapat menemukan pola tertentu dari suatu data [1]. Pola-pola tersebut dapat diketahui dari berbagai variabel yang ada pada data. Ketika sudah menemukan pola, maka pola yang didapat tersebut bisa digunakan untuk memprediksi variabel lain yang belum diketahui nilai ataupun jenisnya [2]. Salah satu metode prediksi yang dapat digunakan untuk penambangan data adalah dengan algoritma Naïve Bayes . Naïve Bayes merupakan salah satu metode yang  dapat  digunakan  untuk    mengklasifikasikan  data. Bayesian  classification merupakan  algoritma  pengklasifikasian statistik yang digunakan untuk memprediski probabilitas keanggotaan suatu class [3]. Beberapa penelitian terdahulu yang telah berhasil menerapkan algoritma Naïve Bayes dalam klasifikasi yaitu, penentuan pemberian kredit [3], penentuan lokasi pembangunan  sumber  air  [4],  evaluasi  kinerja  akademik  mahasiswa  [5],  prediksi  jumlah  produksi  barang  [6],  klasifikasi masyarakat miskin [7], dan penentuan kelayakan penerima bantuan program keluarga harapan [8]. Naïve Bayes adalah suatu kelas  keputusan, dengan  menggunakan perhitungan probabilitas  matematika  dengan  syarat  bahwa  nilai  keputusan  adalah
benar, berdasarkan informasi obyek [5]. Hasil klasifikasi yang dilakukan nantinya akan membantu pengelola bantuan untuk mengambil keputusan terkait klasifikasi penentuan penerima bantuan sembako.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  prediksi  klasifikasi  penerima  bantuan  sembako  dengan  menggunakan algoritma Naïve Bayes . Algoritma Naïve Bayes memiliki fungsi untuk menemukan pengetahuan atau pola-pola kesamaan karakteristik dalam suatu kelompok atau kelas tertentu. Prediksi  penerima bantuan sembako yang digunakan terdapat dua kelas, yaitu layak dan tidak layak. Data yang digunakan untuk prediksi yaitu data sampel dari desa XYZ. Pada penelitian ini algoritma Naïve Bayes diimplementasikan dan dianalisa menggunakan aplikasi yang dikembangkan berbasis web.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada penelitian dibutuhkan perencanaan dan  langkah-langkah yang terstuktur agar penelitian dapat berjalan dengan baik. Tahapan penelitian yang dilakukan dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## a. Identifikasi Masalah
Penelitian  ini  dimulai  dengan  mengumpulkan  data  melalui  wawancara  atau  mendengarkan  kebutuhan  pengguna,  hal  ini bermanfaat untuk mengetahui informasi dan permasalahan yang akan diselesaikan [9]. Permasalahan utama pada penelitian ini  adalah  bagaimana  membangun  sistem  yang  dapat  mengklasifikasikan  kepala  keluarga  yang  layak  menerima  bantuan sembako.

## b. Analisa Kebutuhan
Analisa kebutuahn berisi kebutuhan-kebutuhan fungsional yang dibutuhan oleh pengguna. Kebutuhan fungsional diperlukan untuk mengetahui proses apa saja yang dapat dilakukan oleh sistem atau fitur apa saja yang terdapat pada sistem, serta siapa saja yang dapat menggunakan sistem yang dibangun [10][11]. Berikut adalah kebutuhan fungsional dari sistem yang akan dikembangkan:
Sistem akan digunakan oleh single user yaitu, admin atau user. Proses yang dapat dilakukan oleh admin atau user adalah: 1. Admin dapat mengelola data training 2. Admin dapat memasukkan data uji
3. Admin dapat melihat hasil uji

## c. Perancangan Sistem
Perancangan sistem berupa identifikasi dan deskripsi abstraksi sistem berdasarkan hubungan-hubungannya [12]. Pada tahap perancangan, peneliti menggunakan salah satu diagram Unified Modelling Language (UML) yaitu use case diagram . Use case diagram menggambarkan sebuah interaksi antara satu atau lebih aktor dengan sistem informasi yang akan dibuat [13].

## d. Klasifikasi dengan Naïve Bayes
Naïve Bayes merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk  mengklasifikasikan data. Bayesian classification merupakan pengklasifikasian statistik yang dapat digunakan untuk memprediski probabilitas keanggotaan suatu class [4]. Naïve  Bayes merupakan  suatu  kelas  keputusan,  dengan menggunakan  perhitingan  probabilitas  matematika  dengan  syarat bahwa nilai keputusan adalah benar, berdasarkan informasi obyek [5].
Adapun alur dari metode Naïve Bayes adalah sebagai berikut:
Identifikasi Masalah
Analisa Kebutuhan
Perancangan Sistem
Klasifikasi dengan
Naive Bayes
Implementasi Sistem
Pengujian
1. Baca data training
2. Hitung Jumlah dan probabilitas, apabila data numerik maka:
a) Cari nilai mean dan standar deviasi dari masing masing parameter yang merupakan data numerik.
b) Cari  nilai  probabilistik  dengan  cara  menghitung  jumlah  data  yang  sesuai  dari  kategori  yang  sama  dibagi  dengan jumlah data pada kategori tersebut.
3. Mendapatkan nilai dalam tabel mean, standart deviasi dan probabilitas.
Skema Naïve Bayes dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Skema Naïve Bayes

## e. Implementasi Sistem
Tahap  implementasi  yaitu  melakukan  pengkodean  berdasarkan  dari  perancangan  dan  analisa  yang  telah  dilakukan sebelumnya. Pengkodean merupakan tahapan merubah rancangan yang telah dibuat kemudian diimplementasikan ke dalam bentuk bahasa  pemrograman yang  dapat  dikenali  oleh komputer  [14]. Pada  penelitian  ini,  pengkodean  dilakukan  dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dengan compailer Visual Studio Code dan DBMS MySQL.

## f. Pengujian
Proses  pengujian  pada  penelitian  ini  menggunakan confusion  matrix ,  yang  akan  menghitung  nilai precision , recall ,  dan accuracy . Confusion matrix terdiri dari true positive , false positive , true negative dan false negative untuk menghitung presisi, recall dan akurasi [15]. Precision merupakan tingkat ketepatan antara informasi yang diminta oleh pengguna dengan jawaban yang  diberikan oleh  sistem. Recall merupakan  tingkat  keberhasilan  sistem  dalam  menemukan kembali  sebuah  informasi. Sedangkan Accuracy merupakan tingkat kedekatan antara nilai prediksi dengan nilai aktual. Untuk menghitung precision, recall dan accuracy dapat menggunakan persamaan berikut:
FP TP TP Precision + = (1) FN TP TP Recall + = (2) FN FP TN TP TN TP Accuracy + + + + = (3)
TP  adalah true  positive yang  didapatkan  dari  jumlah  data  positif  yang  diprediksi  benar.  TN  adalah true  negative didapatkan dari jumlah data negatif yang diprediksi benar. FP adalah false positive didapatkan dari jumlah data negatif namun diprediksi  sebagai  data  positif.  Sedangkan  FN  adalah false  negative yang  diadapatkan  dari  jumlah  data  positif  namun diprediksi sebagai data negatif.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Data
Pada tahapan ini dilakukan analisis data dengan : 1. Menghilangkan noise (data yang tidak konsisten atau data tidak relevan).
Menghilangkan data noise (data yang tidak relevan /  berhubungan langsung dengan tujuan akhir proses data mining). Antara lain membuang redudansi data , memeriksa data yang inkonsisten, dan memperbaiki kesalahan pada data, seperti kesalahan cetak.
2. Pengelompokkan data.
Dalam Pemetaan atau pengelompokkan Klasifikasi Kelayakan Penerima Bantuan Sembako terdapat beberapa fitur yang menjadi variabel dalam perhitungan metode Klasifikasi Naive Bayes, yaitu :
a) Nama
Merupakan variabel identitas nama kepala keluarga.
b) Status Program Keluarga Harapan (PKH)
Merupakan variabel status keluarga PKH atau non PKH.
c) Jumlah Tanggungan
Merupakan variabel yang berisi jumlah tanggungan yang ditanggung kepala keluarga.
d) Kepala Rumah Tangga
Merupakan variabel status jenis kelamin kepala rumah tangga, Laki-laki atau perempuan.
e) Kondisi Rumah
Merupakan variabel kondisi rumah yang ditempati, batu permanen, batu anyam atau papan.
f) Jumlah Penghasilan
Merupakan variabel jumlah penghasilan kepala keluarga.
g) Status Pemilik Rumah
Merupakan  variabel  status  kepemilikan  rumah  yang  di  kelompokkan  dalam  dua  kategori  yaitu  milik  sendiri,  atau sewa.
Sampel data training dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Sampel Data Training Id Trai ning Nama PKH Jml tangg Kepala Rumah Tangga Kondisi Rumah Jumlah Penghasilan Status kepemilikan Rumah Status Kelayakan 1 Beni Afri Angga Non 1 Laki- laki Batu permanen 100000 Milik sendiri Layak 2 Febriza Ardiansyah Non 4 Laki- laki Batu permanen 1600000 Milik sendiri Layak 3 Andhyca Ilham Akhbar Non 3 Laki- laki Batu permanen 3000000 Milik sendiri Layak .. 120 Saffrudin Non 4 Laki- laki Batu permanen 3000000 Milik sendiri Tidak layak .. 135 Nining Yulianingsih 1 1 Peremp uan Batu permanen 100000 Milik sendiri layak

## 3.2 Desain
Tahapan awal dalam mengembangkan sistem klasifikasi kelayakan penerimaan bantuan sembako adalah identifikasi masalah, agar dapat mendapatkan kebutuhan. Kebutuhan tersebut diubah menjadi fungsional sistem. Dari analisa kebutuhan kemudian sistem  dirancang.  Pada  penelitian  ini  sistem  dirancang  menggunakan use  case  diagram .  Gambar  3  merupakan  use  case diagram dari sistem yang dikembangkan.
Gambar 3. Use Case Diagram Sistem Klasifikasi Penerimaan Bantuan Sembako
Pada Gambar 3 terlihat bahwa sistem akan digunakan oleh satu orang pengguna atau user. User dapat mengelola data training, input data uji dan melihat hasil uji.

## 3.3 Implementasi
Pada tahapan implementasi, sistem dikembangkan berbasis web menggunakan Bahasa pemrograman PHP dengan DBMS MySQL.  Sistem  dibuat  berdasarkan  use  case  diagram.  Gambar  4  merupakan  tampilan halaman  data  training  yang  sudah diinputkan oleh user.
Gambar 4. Halaman Data Training
Berdasarkan data training, sistem dapat melakukan uji data melalui halaman input data uji yang akan diinputkan oleh user. Tampilan input data uji dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Halaman Input Data Uji
Berdasarkan inputan data uji, selanjutnya sistem akan mengklasifikasin inputan data menggunakan perhitungan Naïve Bayes , hasil dari pengklasifikasian penerimaan bantuan sembako dapat dilihat pada Gambar 6.
Pada Gambar 6 terlihat bahwa data uji menerima kesimpulan layak untuk menerima bantuan berupa beras rastra. Hasil uji ini didapat dari inputan data uji.

## 3.4 Pengujian
Selanjutnya system perlu dievaluasi guna mengetahui tingkat akurasi dari model yang dibangun. Untuk menghitung akurasi data maka digunakan confusion matrix . Confusion matrix pada dasarnya informasi akurasi yang dihasilkan didapatkan dari perbandingan hasil klasifikasi yang dihasilkan oleh sistem dengan hasil yang seharusnya. Hasil evaluasi system dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Evaluasi Evaluasi Persentase Accuracy 86% Recall 85% Precision 88%
Berdasarkan informasi yang ditampilkan confusion matrix , untuk mendiskripsikan hasil evaluasi/proses klasifikasi yang menggunakan data training sejumlah 135 record , dan data testing sebanyak 40 record . Hasil akurasi yang diperoleh dari pengujian yaitu 86% yang artinya nilai akurasi dari klasifikasi cukup tinggi [12]. Akurasi merupakan hasil perhitungan semua nilai prediksi yang benar dibagi dengan keseluruhan data. Sedangkan hasil recall ( Sensitivity) dari pengujian juga menunjukkan nilai yaitu 85%. Recall atau Sensitivity dihitung dari jumlah prediksi positif yang benar dibagi dengan jumlah keseluruhan kelas yang positif. Hasil precision (presisi) dari pengujian terklasifikasi dengan benar sangat tinggi [12]. Presisi dihitung dari jumlah keseluruhan nilai prediksi positif yang benar dibagi dengan jumlah keseluruhan prediksi kelas yang benar.
Nilai presisi sebesar 88% pada penelitian ini dipengaruhi atau tergantung dari data training dan data testing beserta class atau  label  klasifikasinya,  semakin  banyak  data training dan  data testing serta  class  yang  bernilai  benar  maka  akan mempengaruhi tingkat presisinya.

## 4. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  melakukan  prediksi  klasifikasi  penentuan  penerima  bantuan  sembako  menggunakan  algoritma Naïve Bayes . Algoritma Naïve Bayes merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk  mengklasifikasikan data. Bayesian classification  merupakan  pengklasifikasian  statistik  yang  dapat  digunakan  untuk  memprediski  probabilitas  keanggotaan suatu class. Algoritma Naïve Bayes memiliki fungsi untuk menemukan pengetahuan atau pola-pola kesamaan karakteristik dalam suatu kelompok atau kelas tertentu. Prediksi tingkat penerimaan bantuan sembako yang digunakan terdapat dua kelas, yaitu layak dan tidak  layak. Data yang digunakan untuk prediksi yaitu data yang diambil dari  sampel data warga di desa XYZ. Dari hasil evaluasi menggunakan confusion matrix didapatkan akurasi yang dihasilkan untuk 135 data training dengan 40 data testing dan tujuh atribut yang digunakan menghasilkan akurasi sebesar 86%, recall 85%, dan presisi 88%. Akurasi dapat dipengaruhi oleh beberapa faktor, diantaranya: jumlah data training, data testing dan atribut yang digunakan. Untuk penelitian selanjutnya dapat menggunakan variasi data training, data testing dan atribut sehingga didapatkan model dengan akurasi yang terbaik.

## REFERENCES
[1] M.  Akbar  and  Y.  Rahmanto,  “Desain  Data  Warehouse  Penjualan  Menggunakan  Nine  Step  Methodology  Untuk  Business Intelegency Pada PT Bangun Mitra Makmur,” Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak , vol. 1, no. 2, pp. 137–146, 2021, doi: 10.33365/jatika.v1i2.331.
[2] A. Fauzi, N. M. Saraswati, and R. C. S. Hariyono, “Penerapan Algoritma K-Modes dan C4.5 Untuk Prediksi Pemilihan Jurusan di Universitas Peradaban Pada Siswa SMA (Studi Kasus: SMA Islam Ta’allumul Huda Bumiayu),” IJIR , vol. 1, no. 2, pp. 57–64, 2020.
[3] M.  H.  Rifqo  and  A.  Wijaya,  “IMPLEMENTASI  ALGORITMA  NAIVE  BAYES  DALAM  PENENTUAN  PEMBERIAN KREDIT,” Jurnal Pseudocode , vol. 4, no. 2, 2017, [Online]. Available: www.ejournal.unib.ac.id/index.php/pseudocode
[4] T. Imandasari, E. Irawan, A. Perdana Windarto, A. Wanto, and S. A. Tunas Bangsa Pematangsiantar Jln Jendral Sudirman Blok No,  “Algoritma  Naive  Bayes  Dalam  Klasifikasi  Lokasi   Pembangunan  Sumber  Air,”  in Prosiding  Seminar  Nasional  Riset Information Science (SENARIS) , 2019, pp. 750–761.
[5] M. Syukri Mustafa, M. Rizky Ramadhan, A. P. Thenata, K. Kunci -Algoritma Naive Bayes Classifier, and K. Akademik Mahasiswa, “Implementasi Data Mining untuk Evaluasi Kinerja Akademik Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier,” Citec Journal , vol. 4, no. 2, 2017.
[6] E.  Manalu,  F.  A.  Sianturi,  and  M.  R.  Manalu,  “PENERAPAN  ALGORITMA  NAIVE  BAYES  UNTUK MEMPREDIKSI  JUMLAH PRODUKSI BARANG BERDASARKAN DATA  PERSEDIAAN DAN JUMLAH PEMESANAN PADA CV. PAPADAN MAMA PASTRIES,” Jurnal Mantik Penusa , vol. 1, no. 2, 2017.
[7] H. Annur, “KLASIFIKASI MASYARAKAT MISKIN MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES ,” ILKOM Jurnal Ilmiah , vol. 10, no. 2, p. 160, 2018.
[8] E.  Fitriani,  “PERBANDINGAN  ALGORITMA  C4.5  DAN NAÏVE  BAYES UNTUK  MENENTUKAN   KELAYAKAN PENERIMA BANTUAN PROGRAM KELUARGA HARAPAN,” Jurnal Sistem Informasi , vol. 9, no. 1, 2020.
[9] R. I. Borman, I. Yasin, M. A. P. Darma, I. Ahmad, Y. Fernando, and A. Ambarwari, “Pengembangan Dan Pendampingan Sistem Informasi Pengolahan Pendapatan Jasa Pada PT. DMS Konsultan Bandar Lampung,” Journal of Social Science and Technology for Community Service (JSSTCS) , vol. 1, no. 2, pp. 24–31, 2020.
[10]  R. I. Borman, A. T. Priandika, and A. R. Edison, “Implementasi Metode Pengembangan Sistem Extreme Programming (XP) pada Aplikasi  Investasi  Peternakan,” JUSTIN  (Jurnal  Sistem  dan  Teknologi  Informasi) ,  vol.  8,  no.  3,  pp.  272–277,  2020,  doi: 10.26418/justin.v8i3.40273.
[11]  M. Melinda, R. I. Borman, and E. R. Susanto, “Rancang Bangun Sistem Informasi Publik Berbasis Web (Studi Kasus : Desa Durian Kecamatan Padang Cermin Kabupaten Pesawaran),” Jurnal Tekno Kompak , vol. 11, no. 1, p. 1, 2018, doi: 10.33365/jtk.v11i1.63.
[12]  A. D. Saputra and R. I. Borman, “Sistem Informasi Pelayanan Jasa Foto Berbasis Android (Studi Kasus: Ace Photography Way Kanan),” Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi (JTSI) , vol. 1, no. 2, pp. 87–94, 2020.
[13]  R. D. Gunawan, T. Oktavia, and R. I. Borman, “Perancangan Sistem Informasi Beasiswa Program Indonesia Pintar (PIP) Berbasis Online (Tudi Kasus : SMA N 1 Kota Bumi),” Jurnal Mikrotik , vol. 8, no. 1, pp. 43–54, 2018.
[14]  I.  Ahmad,  R. I.  Borman,  J.  Fakhrurozi,  and  G.  G.  Caksana,  “Software  Development  Dengan Extreme  Programming  (XP)  Pada Aplikasi Deteksi Kemiripan Judul Skripsi Berbasis Android,” Jurnal Invotek Polbeng - Seri Informatika , vol. 5, no. 2, pp. 297–307, 2020.
[15]  M.  F.  Arifin  and  D.  Fitrianah,  “Penerapan  Algoritma  Klasifikasi  C4.5  Dalam  Rekomendasi  Penerimaan  Mitra  Penjualan  Studi Kasus: PT Atria Artha Persada,” InComTech , vol. 8, no. 2, pp. 87–102, 2018, doi: 10.22441/incomtech.v8i1.2198.