## J UIK ( JURNAL ILMU KOMPUTER ) - V OL . 2 N O . 1 (2022) F EBRUARY 2022

## PERBANDINGAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN C4.5 UNTUK KLASIFIKASI BANTUAN RUMAH SEHAT
Irawan Ibrahim a) , Hilmansyah Gani b) , Rizal Lamusu c) , Yulan Humolungo d) abcd Program Studi Ilmu Komputer, Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Muhammadiyah Gorontalo

## ABSTRACT
Classification is a technique for determining group membership based on existing data. The selection of the recipients of healthy housing assistance is only decided through village deliberation forums so that it requires accuracy in fulfilling the criteria and conditions for the recipients of healthy housing assistance. In data collection, the data obtained had 11 criter ia including the name of the head of the family, occupation, age of marriage, marital status, number of family members, land ownership  status,  roof,  ceiling,  floor,  wall  and  latrine.  The  testing  phase  uses  114  data  records.  The  accuracy  of  the  test results  using  the  Naïve  Bayes  Algorithm  and  C4.5  in  terms  of  two  parameters,  namely  X-Validation  and  the  amount  of training  data.  The  accuracy  value  of  the  classification  results  in  terms  of  the  C4.5  algorithm  parameter  gets  the  highest accuracy value with an accuracy rate of 96.51% compared to the Naïve Bayes Algorithm with an accuracy rate of 95.61%.
Keywords: Data Mining, Naïve Bayes, C4.5, Classification, Healthy Home Assistance.
Klasifikasi  adalah  sebuah  teknik  untuk  menentukan  keanggotaan  kelompok  berdasarkan  data-data  yang  sudah  ada. Penentuan  pemilihan  penerima  bantuan  rumah  sehat  hanya  di  putuskan  melalui  forum  musyawarah  desa  sehingga membutuhkan ketelitian dalam pemenuhan kriteria dan syarat penerima bantuan rumah sehat. Pada pengumpulan data, data yang  didapatkan  memiliki  11  kriteria  di  antaranya  yaitu  nama  kepala  keluarga,  pekerjaan,  usia  pernikahan  status perkawinan,  jumlah  anggota  keluarga,  status  kepemilikan  tanah,  atap,  langit-langit,  lantai,  dinding  dan  jamban.  Tahap pengujian menggunakan 114 record data. Keakurasian dari hasil uji coba menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan C4.5 ditinjau dari dua parameter  yaitu X-Validation dan  jumlah data training. Nilai keakurasian  hasil klasifikasi  yang ditinjau dari  parameter  Algoritma  C4.5  mendapatkan  nilai  akurasi  yang  tertinggi  dengan  tingkat  akurasi  96.51%  dibandingkan dengan Algoritma Naïve Bayes dengan tingkat akurasi sebesar 95,61%.
Kata Kunci : Data Mining, Naïve Bayes, C4.5, Klasifikasi, Bantuan Rumah Sehat.

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  perkembangan  teknologi  masa  kini,  banyaknya data  menjadi  sebuah  permasalahan  sekaligus  kesempatan  bagi sebuah  instansi.  Data  bisa  jadi  permasalahan  jika  tidak disimpan,  dikelola,  maupun  di  proses  dengan  baik.  Data  yang selalu  bermunculan  setiap  waktu  akan  terus  menumpuk  bila tidak  di  dokumentasikan  dengan  baik,  sehingga  data  tersebut menjadi  tidak  berguna  untuk  perusahaan.  Sedangkan  data menjadi  sebuah  kesempatan  apabila  dapat  disimpan,  dikelola dan di proses menjadi lebih berarti untuk instansi tersebut.
Pengelolaan  data  yang  sangat  beserahkan  melibatkan proses data mining. Data mining adalah proses maupun tahapan dalam  menemukan  sebuah  struktur  data.  Struktur  data  tersebut dapat  mengambil  banyak  bentuk,  termasuk  aturan,  grafik  atau jaringan, pohon maupun persamaan. Dengan menggunakan data mining maka sebuah kasus dapat dilihat trend, struktur maupun prediksinya  di  masa  mendatang.  Data  mining  sendiri  memiliki
banyak  tahapan  dan  teknik  yang  dapat  di  implementasikan dalam kehidupan nyata.
Dalam  kasus  di  dunia  nyata,  banyak  teknik  dalam  data mining  yang  dapat  digunakan,  salah  satunya  adalah  teknik klasifikasi.  Klasifikasi  sendiri  merupakan  bentuk  dasar  dari analisis  data.  Klasifikasi  adalah  sebuah  teknik  untuk menentukan keanggotaan kelompok berdasarkan data-data yang sudah  ada.  Konsep  dasar  dari  klasifikasi  adalah  beberapa  data yang  memiliki  struktur  data  yang  mirip  akan  memiliki klasifikasi  yang  mirip  pula.  Sebagai  contoh  penerapan klasifikasi adalah untuk membagi sebuah data pada perkreditan, dengan  memilih beberapa variable  yang tepat, lalu  menentukan dan  mengklasifikasi  apakah  data  seorang  nasabah  itu  nantinya akan  menjadi  nasabah  yang  membayar  tepat  waktu,  membayar terlambat  atau  bahkan  tidak  membayar.  Klasifikasi  ini  dapat diterapkan  dalamberbagai  kasus  untuk  membentuk  sebuah aturan (rule ) terhadap sebuah data.(Kurniawan, 2017)
Pembangunan  Desa  adalah  upaya  peningkatan  kualitas hidup  dan  kehidupan  untuk  sebesar-besarnya  kesejahteraan masyarakat Desa. Perencanaan pembangunan desa adalah proses tahapan  kegiatan  yang  diselenggarakan  oleh  pemerintah  Desa dan  unsur  masyarakat  secara  partisipatif  guna  pemanfaatan  dan pengalokasian sumber daya desa dalam rangka mencapai tujuan pembangunan desa.
Permasalahan  yang  dihadapi  dalam  program  bantuan rumah  sehat  dalam  proses  verifikasi  calon  penerima  bantuan mengakibatkan  ketidak  adilan  bagi  calon  penerima  bantuan. Penentuan  pemilihan  penerima  bantuan  rumah  sehat  hanya diputuskan melalui forum musyawarah desa sehingga membutuhkan  ketelitian  dalam  pemenuhan  kriteria  dan  syarat penerimaan bantuan rumah sehat.
Dalam  beberapa  penelitian  sebelumnya,  telah  banyak metode  klasifikasi  yang  di  implementasikan  dalam  kehidupan nyata.  Beberapa  algoritma  yang  sangat  popular  saat  ini  adalah Naive  Bayes dan  C.45. Naive  Bayes merupakan  algoritma klasifikasi  dengan  rumus  yang  sederhana  dan  mudah  untuk  di aplikasikan,  sedangkan  algoritma  C.45  dalam  beberapa penelitian  yang  menggunakan decision  tree  classification , memberikan tingkat akurasi yang tinggi.
Berdasarkan  beberapa  penelitian-penelitian  tersebut,  maka penelitian  ini  untuk  membandingkan  Algoritma Naive  Bayes serta  C4.5  untuk  Bantuan  Rumah  Sehat  dengan  melakukan perhitungan Precision,  Recall dan Accuracy untuk  setiap  kasus dengan  perbandingan  data  training  dan  data  testing  yang  ada. Hasil  dari  perhitungan Precision,  Recall dan Accuracy di perbandingkan,  sehingga  dapat  di  ambil  kesimpulan  mengenai algoritma terbaik untuk klasifikasi pada permasalahan tersebut.

## 2. METODOLOGI
Adapun tahapan dalam penelitian ini adalah:
a. Pengumpulan  data,  data  yang  di  peroleh  dari  Desa Dambalo masih berupa dokumen kemudian dimasukkan ke file excel
b. Prepocessing,  data  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini adalah dengan melakukan normalisasi data dengan tujuan untuk  mengelompokkan  data  kedalam  jangkauan  tertentu agar dapat memudahkan proses pengolahan data.
c. Training,  Testing,  Tahapan  Naive  Bayes  dan  Tahapan C4.5.  Data  training  di  uji  dengan  menggunakan  validasi untuk  mendapatkan nilai  confusion  matrix  C4.5 dan  naive bayes untuk mendapatkan akurasi yang terbaik.
d. Evaluasi  C4.5  dan  Naive  Bayes,  Hasil  dari  perbandingan kedua algoritma tersebut diambil confusion matrix.
e. Hasil  Klasifikasi,  diterapkan  pada  penentuan  bantuan rumah sehat.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
a. Pengumpulan Data
Pada  penelitian  ini  data  yang  digunakan  adalah  data sekunder  dan  data  primer.  Data  sekunder  sendiri  merupakan sumber  data  berupa  file  atau  berkas  sedangkan  data  primer berupa  data  yang  didapatkan  melalu  tahap  wawancara.  Data yang  diperoleh  dari  Desa  Dambalo,  Kecamatan  Tomilito  yaitu sebanyak 114 data calon penerima bantuan rumah sehat.
Data  asli  yang  di  dapatkan  penulis  memiliki  11  kriteria diantaranya  yaitu  nama  kepala  keluarga,  pekerjaan,  usia pernikahan,  status  perkawinan,  jumlah  anggota  keluarga,  status kepemilikan  tanah,  atap,  langit-langit,  lantai,  dinding  dan jamban.

## b. Data seleksi
Data  seleksi  adalah  proses  menganalisis  data-data  yang relevan  dari data  base karena  tidak  semua  data  dibutuhkan dalam  proses data  mining. Data  tersebut  dipilih  dan  diseleksi dari database untuk  dianalisis.  Dari  semua  data  yang  ada  yang digunakan  hanya  pekerjaan,  usia  pernikahan,  jumlah  anggota keluarga,  status  kepemilikan  tanah,  atap,  langit-langit,  lantai, dinding. Karena informasi yang ada didalamnya sudah mewakili informasi yang dibutuhkan untuk dijadikan indikator penelitian.
Hasil  kriteria  yang  digunakan  adalah  pekerjaan,  usia pernikahan,  jumlah anggota keluarga, status kepemilikan tanah, atap, langit-langit, lantai, dinding. Dari 8 kriteria tersebut sangat mempengaruhi hasil sehingga mendapatkan akurasi yang baik.
c. Proses Training dan Testing
Sebelum  dilakukan  proses training perlu  menentukan nilai-nilai  parameter,  jumlah  data training ,  kelas  data training dan  data  testing  sebagailangkah  awal  penyimpanan  vektor- vektor atribut dan kelas klasifikasi dari data. Tujuan dari proses testing adalah  mendapatkan output target  kelas  yang  hasilnya dicocokkan  dengan  kelas  klasifikasi  pada  data testing untuk mengetahui  presentasi  keakurasiannya.  Pada  penelitian  ini pengujian  Algoritma  menggunakan  algoritma Naive  Bayes dan C.45  pada  penelitian  ini  penulis  membuat  tabel  data training yang digunakan dalam penelitian
d. Perhitungan  Algoritma Naïve  Bayes menggunakan
RapidMiner Setelah dilakukan pengujian manual maka akan dilanjutkan  dengan  pengujian software  RapidMiner dengan tujuan  untuk  mendapatkan  informasi  pengujian  algoritma  yang dilihat  dari  nilai  akurasi  yang  akan  ditampilkan  oleh RapidMiner .  Pengujian  ini  menggunakan  114 record data. Keakurasian  dari  hasil  uji  coba  menggunakan  algortima Naïve Bayes ditinjau dari dua parameter yaitu x-validation dan jumlah data training . Uji coba algortima Naïve Bayes dilakukan dengan cara  menentukan  nilai x-validation dan  jumlah  data training yang  digunakan.  Hasil  akurasi  klasifikasi  yang  ditinjau  dari parameter = 2, 3, 4, 5,…… 10 sebagai berikut:

## Gambar 1 Proses Analisis Data Dengan Tools RapidMiner
Pada gambar diatas di awali dengan operator read excel dan X-Validation, pada  operator read  excel mengimputkan  data training dan  menghubungkan  operator read  excel dengan operator X-Validation .

## Gambar 2. Analisis Algoritma Naïve Bayes
Dari Gambar 2 menjelaskan operator Naïve Bayes, Apply Model dan Performance yang  terdapat  pada  operator X-Validation. Kemudian semua operator itu dihubungkan satu persatu.
Gambar 3. Number Of Validation
Pada Gambar 4. operator X-Validation menggunakan parameter 2-10  dengan  menggunakan sampling  type  stratified  sampling untuk 10 kali pengujian.
Gambar 4. Akurasi Naïve Bayes
Pada  gambar  4.  menjelaskan  proses  terakhir  dalam  pengujian mencari nilai akurasi tertinggi.
Dengan  melakukan  Pengujian  menggunakan X-Validation dan sampling  type  startified  sampling dengan  sepuluh  kali pengujian,  dengan  mengganti  nilai number  of  validation 2-10 hingga diperoleh nilai Akurasi tertinggi.
Tabel 1 Pengujian tingkat Akurasi Algoritma Naïve Bayes
X-
Validition
Accuracy class precision class recall 2 93.86% 0.00% 0.00% 3 95.61% 50.00% 16.67% 4 93.90% 0.00% 0.00% 5 94.74% 33.33% 20.00% 6 94.74% 0.00% 0.00% 7 94.75% 33.33% 20.00% 8 93.81% 0.00% 0.00% 9 95.58% 50.00% 20.00% 10 93.86% 0.00% 0.00%
Berdasarkan  tabel  1.  terlihat  bahwa  percobaan  algoritma Naïve  Bayes dengan  10  variabel  periode  dengan  menggunakan cross validation dan mengganti nilai input number of validation =  2  hingga  10.  Dari  hasil  percobaan  yang  dilakukan  dengan algoritma Naive Bayes , maka diperoleh akurasi  tertinggi pada x validation =  3 accuracy 95.61%  +/-  1.24%  (mikro:  95.61%) class precision 50.00% dan class recall 16.67%.
e. Pengujian Algoritma C4.5 Menggunakan RapidMiner Setelah dilakukan pengujian  manual  maka akan  dilanjutkan dengan  pengujian software RapidMiner dengan  tujuan  untuk mendapatkan  informasi  pengujian  algoritma  yang  dilihat  dari
nilai akurasi yang akan ditampilkan oleh RapidMiner . Pengujian ini  menggunakan  114 record data,  keakurasian  dari  hasil  uji coba  menggunakan  algortima Naïve  Bayes ditinjau  dari  dua parameter yaitu x validation dan jumlah data training . Uji coba algortima Naïve Bayes dilakukan dengan cara menentukan nilai x-validation dan  jumlah  data training yang  digunakan.  Hasil akurasi klasifikasi yang ditinjau dari parameter = 2, 3, 4, 5,…… 10 sebagai berikut:
Gambar 5.  Proses Analisis Data Dengan Tools RapidMiner Pada  gambar  5  di  awali  dengan  operator read  excel dan X- Validation, pada  operator read  excel mengimputkan  data training dan  menghubungkan  operator read  excel dengan operator X-Validation.

## Gambar 6. Analisis Dengan Algoritma C.45
Dari  Gambar  menjelaskan  operator Decision  Tree, Apply  Model dan Performance yang  terdapat  pada  operator X- Validation. Untuk operator C4.5 mengganti criterion gain ratio menjadi accuracy kemudian  semua  operator  itu  dihubungkan satu persatu.
Gambar 7. Tingkat Akurasi C4.5 Pada  Gambar  7  operator X-Validation menggunakan parameter  2-10  dengan  menggunakan sampling  type  stratified sampling untuk 10 kali pengujian.
Gambar 8 . Number Of Validation Dengan  melakukan  Pengujian  menggunakan X- Validition dan sampling type startified sampling dengan sepuluh kali pengujian,  dengan  mengganti  nilai  number of  validation 2- 10  hingga  diperoleh  nilai  Akurasi  tertinggi.  Hasil  pengujian tingkat akurasi dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Pengujian tingkat Akurasi Algoritma C4.5 X- Validi tion Accuracy class precision class recall 2 94.74% 0.00% 0.00% 3 96.49% 100.00% 16.67% 4 95.66% 50.00% 25.00% 5 95.61% 0.00% 0.00% 6 95.61% 50.00% 20.00% 7 96.43% 100.00% 20.00% 8 95.54% 50.00% 20.00% 9 96.51% 100.00% 20.00% 10 95.61% 50.00% 20.00%
Berdasarkan  tabel  2.  terlihat  bahwa  percobaan  dengan  10 variabel  periode  dengan  menggunakan cross  validation dan mengganti  nilai input number  of  validation =  2-10.  Dari  hasil percobaan  yang  dilakukan  dengan  algoritma  C4.5,  maka diperoleh nilai tertinggi pada x validation = 9 accuracy 96.51% +/-  3.91%  (mikro:  96.49%) class  precision  100.00%  dan  class recall 20.00%.
Untuk hasil pohon keputusan dapat dilihat bahwa node tertinggi  adalah  pekerjaan  dengan  demikian  kondisi  dari node tertinggi bisa di jadikan sebagai faktor yang paling menentukan dalam  pemberian  bantuan  rumah  sehat.  Pohon  keputusan  yang terbentuk pada gambar 10 dan rule dari dessicion tree.
Gambar 9. Pohon Keputusan Node Tertinggi
Gambar 9. Rule Dessicion Tree
Keterangan:
Pohon  keputusan  tersebut,  bisa  dilihat  bahwa node tertinggi  adalah  pekerjaan,  dengan  demikian  kondisi  pekerjaan dijadikan  sebagai  faktor  yang  paling  menentukan  dalam penentuan penerima bantuan rumah sehat.
Dari  kedua  pengujian  yang  dilakukan  dengan  algortima Naive  Bayes dan  C4.5  maka  diperoleh  nilai accuracy terbaik terdapat  pada  Algoritma  C4.5  dengan  nilai  akurasi  96.51%, class precision 100.00% dan class recall 20.00%
f. Analisis Perbandingan Algoritma Naive Bayes dan C4.5 Dalam  perbandingan  kedua  algoritma,  proses training menggunakan  parameter  yang  sama.  Hal  ini  terlihat  pada
Pengujian  menggunakan X-Validition dan  sampling type startified  sampling dengan  sepuluh  kali  pengujian  dengan mengganti  nilai number  of  validation 2-10  hingga  diperoleh nilai  Akurasi  tertinggi.  Dari  hasil  uji  coba,  perbandingan  dua metode ini didasarkan pada hasil klasifikasi dengan jumlah data training  yang  digunakan  dan  untuk  selanjutnya  diambil  nilai rata-rata akurasi tertinggi pada setiap parameter yang ditentukan guna memperoleh hasil perbandingan dari kedua metode.
Berdasarkan  analisis  data  yang  telah  dilakukan  maka didapatkan  tingkat  akurasi  dari  kedua  algoritma  dapat  dilihat pada gambar 12 berikut:
Gambar 10. Hasil Perbandingan Algoritma Dari gambar diatas dapat dilihat bahwa perbandingan rata- rata  tingkat  akurasi  hasil  klasifikasi  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes dan  C4.5 Hasil  uji  coba  dengan  algoritma Naïve Bayes menunjukkan  bahwa  dari  keseluruhan  data,  diperoleh hasil sehingga  nilai akurasinya sebesar 95.61 %. Sedangkan uji coba  dengan  algoritma  C.45  menunjukkan  bahwa  dari keseluruhan  data,  diperoleh  hasil  sehingga  nilai  akurasinya sebesar  96.51  %.  Jika  ditinjau  dari  performansi  dalam melakukan  proses running program,  pada  gambar  8  terlihat algoritma  C4.5  mendapatkan  nilai  akurasi  yang  tertinggi dibandingan dengan algoritma Naïve Bayes dalam
pengklasifikasian  data  bantuan  rumah  sehat  di  Desa  Dambalo Kecamatan Tomilito, Kabupaten Gorontalo Utara.

## g. Hasil Klasifikasi
Pada  tahapan  ini  peneliti  menggunakan  data training sebanyak  100  data  dan  data testing sebanyak  14  dengan X- Validation =  9,  maka  hasil  klasifikasi  yang  diprediksi  tidak layak berjumlah 13 data dan yang layak berjumlah 1 data, maka hasil klasifikasi menggunakan kedua algoritma untuk klasifikasi bantuan rumah sehat dapat dilihat pada gambar 13 dibawah ini:
Gambar 12. Hasil Klasifikasi

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang  telah dilakukan maka dapat diambil kesimpulan diantaranya:
1. Dengan  menganalisa  hasil  perhitungan  perbandingan dengan  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes dan  C4.5 maka  dari  pengujian  hasil  klasifikasi  bantuan  rumah  sehat menggunakan  114  data  sampel  yang  telah  dilakukan diperoleh  nilai  akurasi  yang  berbeda  jauh,  tingkat  akurasi naïve  bayes sebesar  95.61  %  sedangkan  tingkat  akurasi algoritma C4.5 sebesar 96.51 %.
95.61% 96.51% 80.00% 85.00% 90.00% 95.00% 100.00% NAÏVE BAYES C4.5 AKURASI
2. Nilai  keakurasian  tertinggi  hasil  klasifikasi  yang  ditinjau dari  parameter  algoritma  C4.5  mendapatkan  nilai  akurasi yang tertinggi dibandingan dengan algoritma Naïve Bayes.
3. Dari  kedua  hasil  akurasi  berhasil  divalidasi  dan  di implementasi  dapat  mengklasifikasikan  jumlah  penerima bantuan  rumah  sehat  yang  telah  menjadi  program pemerintah pusat. Berdasarkan data training dan pengujian langkah  berikutnya  melakukan  klasifikasi  sehingga menghasilkan  kesimpulan  bahwa  jumlah  data training mempengaruhi pada presentase keakurasian.
4. Penerapan  Algoritma Naïve  Bayes dan  C4.5  untuk mengklasifikasi  data  calon  penerima  bantuan  rumah  sehat mendapatkan  hasil  akurasi  yang  belum  memuaskan  di karenakan dengan jumlah record data yang sedikit.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Aditia.  (2013).  Hubungan  Cemaran  Mikroba  Dengan Pengelolaan  Rumah  sehat  Pada  Rumah. Journal  of Chemical  Information  and  Modeling , 53 (9),  1689–1699.
http://eprints.umm.ac.id/35046/3/jiptummpp-gdl- aditiahuda-47406-3-babii.pdf
[2] Elisa,  E.  (2017).  Analisa  dan  Penerapan  Algoritma  C4.5
Dalam  Data  Mining  Untuk  Mengidentifikasi  Faktor-
Faktor Penyebab Kecelakaan Kerja Kontruksi
PT.Arupadhatu  Adisesanti. Jurnal  Online  Informatika ,
2 (1), 36. https://doi.org/10.15575/join.v2i1.71
[3] Faiz  Zamzami  &  Nabella  Duta  Nusa,  2017 :  32.  (2020). Bab  Ii  Landasan  Teori. Riswanto  &  Laluma , 53 (9),  8– 24.Hamsinar.  (2019). Surveilans  Epidemiologi  Program Studi  S1  Kesehatan  Masyarakat  Fakultas  Kesehatan  Dan Farmasi Universitas Muhammadiyah 2018 / 2019 . 28.
[4] Fitriani,  E.  (2020).  Perbandingan  Algoritma  C4.5  Dan Naïve  Bayes  Untuk  Menentukan  Kelayakan  Penerima Bantuan Program Keluarga Harapan. Sistemasi , 9 (1), 103. https://doi.org/10.32520/stmsi.v9i1.596
[5] Kurniawan,  Y.  I.  (2017).  Perbandingan  Algoritma  Naive Bayes dan C.45 dalam Klasifikasi Data Mining. . . Bansar, Sharma & Goel , 5 (4), 455. https://doi.org/10.25126/jtiik.201854803
[6] Prapitasari,  I.,  Utami,  K.,  Setyarini,  R.,  …  S.  A.-J.  K., 2017,  undefined, Pandiana, L., Komunitas, S. N.-J. K., & 2018,    undefined.  (2019). Bab  Iii  Metodologi  Penelitian .
62–76. https://www.neliti.com/publications/275650/elderly-visit- routines-to-elderly-integrated-service-post-in-the- working-area- of%0Ahttps://ejournal3.undip.ac.id/index.php/jkm/article/ view/16353%0Ahttp://repository.unjaya.ac.id/id/eprint/33 05
[7] Manalu,  E.,  Sianturi,  F.  A.,  &  Manalu,  M.  R.  (2017). Penerapan  Algoritma  Naive  Bayes  Untuk  Memprediksi Jumlah Produksi Barang Berdasarkan Data Persediaan dan Jumlah  Pemesanan  Pada  CV.  Papadan  Mama  Pastries.
Jurnal Mantik Penusa , 1 (2), 16–21.
[8] Nasrullah,  A.  H.  (2018).  Penerapan  Metode  C4.5  untuk Klasifikasi  Mahasiswa  Berpotensi  Drop  Out. ILKOM Jurnal Ilmiah , 10 (2), 244–250.
https://doi.org/10.33096/ilkom.v10i2.300.244-250
[9] Rani,  L.  N.  (2016).  Klasifikasi  Nasabah  Menggunakan Algoritma  C4.5  Sebagai  Dasar  Pemberian  Kredit.
INOVTEK  Polbeng  -  Seri  Informatika , 1 (2),  126.
https://doi.org/10.35314/isi.v1i2.131
[10]  Sholeh,  M.  (2014).  Prosiding  Seminar  Nasional  Aplikasi Sains  &  Teknologi  (SNAST)  2014  Yogyakarta,  15
November  2014  ISSN:  1979-911X. Snast , November , 211–216.
[11]  Sari  &  Prabowo.  (2017).  Bagaimana  Menerapkan Algoritma Naive Bayes Untuk PEnentuan Bantuan Bedah
Rumah  di  Kelurahan  KRrapyak. Sari  &  Prabowo , 148 , 148–162. http://repository.untag-sby.ac.id/5231/49/BAB II.pdf
[12]  Utomo,  D.  P.,  &  Mesran,  M.  (2020).  Analisis  Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining dan Reduksi Atribut Pada Data  Set  Penyakit  Jantung. Jurnal  Media  Informatika
Budidarma , 4 (2), 437. https://doi.org/10.30865/mib.v4i2.2080