## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 2 Iss. 2 October 2022, pp: 68-75 P-ISSN: 2797-2313 ISSN(E): 2775-8575

## Comparison of Classification Between Naive Bayes and K-Nearest Neighbor on Diabetes Risk in Pregnant Women

## Perbandingan Klasifikasi Antara Naive Bayes dan K-Nearest Neighbor Terhadap Resiko Diabetes Pada Ibu Hamil
Bayu Delvika 1 , Syahida Nurhidayarnis 2 , Puji Dwi Rinada 3 , Naufal Abror 4 , Assad Hidayat 5
1,2,3,4 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sultan Syarif Kasim Riau, Indonesia
5 Diskominfo Pekanbaru Indonesia
E-Mail: : 1 12050313245@students.uin-suska.sc.id ,
2 12050313245@students.uin-suska.sc.id , 3 12050321650@students.uin-suska.ac.id ,
4 12050313965@students.uin-suska.ac.id , 5 hidayatassad@gmail.com
Received Aug 30th 2021; Revised Sept 05th 2021; Accepted Sept 15th 2022 Corresponding Author: Naufal Abror

## Abstract
Diabetes  is  also  known  as  a  chronic  metabolic  disease  caused  by  the  pancreas  not  producing  enough  insulin.  During pregnancy, the body will increase hormones that also affect insulin work. In this study, the data used is the possible risk of pregnant women getting diabetes, the data is processed using data mining techniques, namely nave Bayes. After processing the data using the Naive Bayes data mining algorithm classification technique, the results obtained for data sharing using K-Fold Cross Validation K = 10 in the Niave Bayes algorithm obtained 75.78% results and for processing using knn with a value of K = 25 obtained yield 74.48%. From these results, Naive Bayes is better than K-Nearest Neighbor (KNN).
Keyword: Accuracy, Classification, Data Mining, Diabetes, K-Nearest Neighbor, Naive Bayes

## Abstrak
Diabetes  juga  dikenal  sebagai penyakit  metabolik  kronis yang  dipicu  karena  pankreas  tidak  menghasilkan  insulin  yang cukup.  Pada  masa  kehamilan,  tubuh  akan  meningkatkan  hormon-hormon  yang  juga  mempengaruhi  kerja  insulin.  Pada penelitian ini data yang digunakanlah adalah kemungkinan resiko ibu hamil terkena diabetes, data tersebut diolah memakai teknik data mining yaitu naïve bayes. Setelah dilakukan pengolahan data memakai teknik klasifiaksi data mining algorithma naïve bayes, hasil yang didapat untuk pembagian data menggunakan K-Fold Cross Validation K=10 pada algoritma naïve bayes didapat lah hasil 75,78% dan untuk penggolahan menggunakan knn dengan nilai K=25 didapat hasil 74,48%. Dari hasil tersebut naïve bayes lebih baik dibandingkan K-Nearest Neighbor (KNN).
Kata Kunci: Akurasi, Data Mining, Diabetes, Klasifikasi, Naïve Bayes, K-Nearest Neighbor.

## 1. PENDAHULUAN
Diabetes merupakan penyakit yang menyerang metabolisme tubuh dengan gejala  hiperglikemia akibat efek sekresi insulin, aksi insulin, ataupun keduanya[1]. Diabetes atau disebut juga dengan diabetes mellitus (DM)  adalah  gangguan  penyakit  metabolisme  jangka  panjang  yang  disebabkan  karena  pankreas  tidak menghasilkan cukup insulin atau insulin yang dihasilkan tidak dapat dipakai oleh tubuh secara baik. Diabetes mellitus  merupakan  penyakit  komplikasi  yang  sering  terjadi  pada  ibu  hamil.  Ada  beberapa  tipe  diabetes mellitus diantaranya: tipe 1. (Bergantung pada pemakaian insulin).  Tipe 2 ( tidak bergantung pada insulin) dan diabetes mellitus gestasional[2].
Diabetes mellitus gestasional (DMG) ditemukan pada saat kehamilan yang belum didiagnosa diabetes pada ibu yang menunjukkan kadar glukosa tinggi pada saat kehamilan[3]. Penyebab pemicu nya yaitu adanya pergantian hormon. Pada kondisi kehamilan, plasenta akan menghasilkan hormon baru yaitu seperti human placental  lactogen  (HPL),  hormon  estrogen,  dan  hormon  yang  menaikkan  resistensi  insulin.  Selama  masa
kehamilan, akan meningkatnya hormon-hormon yang juga mempengaruhi kerja insulin[4]. Biasanya keadaan ini  akan  terjadi  pada  saat  umur  kehamilan  mencapai  24  minggu,  dan  separuh  kadar  gula  darah  penderita kembali normal pasca persalinan[5]. Dengan begitu, penanganan secara tepat sangat penting untuk dilakukan. proses diagnosis dapat menerapkan teknik data mining.
Data mining adalah pencarian  bebrapa data baru yang mencari pola dari beberapa data dengan aturan tertentu dalam kuantitas yang besar, yang dapat diharapkan untuk mengatasi kondisi tersebut[6]. Data mining mempunya  bebrapa  fungsi  yaitu:  Fungsi  estimasi  (estimation),  Fungsi  deskripsi  (description),  Fungsi klasifikasi  (classification),  Fungsi  prediksi  (prediction),  Fungsi  pengelompokan  (cluster),  Fungsi  asosiasi (association)[7].  Untuk  melakukan  teknik  pengolahan  data  mining  salah  satunya  menggunakan  algoritma klasifikasi.
Klasifikasi  adalah  cara  pengelompokan  benda  berdasarkan  model  yang  dimiliki  oleh  objek klasifikasi[8]. Klasifikasi membangun model pada data pelatihan yang ada dan kemudian menggunakan model tersebut  untuk  mengklasifikasikan  data  baru.  Klasifikasi  dapat  didefinisikan  sebagai  suatu  kegiatan  yang melatih/mempelajari  suatu  fungsi  objektif  yang  mengaitkan  setiap  himpunan  atribut  (karakteristik)  dengan sejumlah label kelas yang tersedia[9]. Algoritma klasifikasi memiliki beberapa macam algoritma yaitu, C4.5, K-means, Priori, Support Vector Machines, dan Naive bayes. Algoritma yang dipergunakan pada penelitian ini adalah Naive Bayes dan KNN.
Metode  NBC  telah  banyak  digunakan  dalam  penelitian  mengenai  data  mining,  beberapa    kelebihan NBC diantaranya adalah algoritma sederhana tapi memiliki akurasi yang tinggi[10]. Naive bayes ialah suatu algorithma data mining yang termasuk kedalam salah satu  klasifikasi data mining yang sering digunakan di antara  algoritma  lainnya.  Naive  Bayes  adalah  algoritma  yang  menggunakan  teori  probabilitas,  untuk memprediksi  probabilitas  masa  mendatang  berdasarkan  kejadian  masa  lalu[11].  Selain  NBC,  terdapat algoritma yang dapat digunakan untuk mengklasifikasikan data yaitu KNN.
KNN adalah salah satu metode klasifikasi pada data mining yang terbaik dan banyak digunakan[12]. Algoritma KNN merupakan teknik klasifikasi yang sering digunakan, yang dikenalkan oleh Fix dan Hodges pada tahun 1951, dan telah diakui sebagai algoritma sederhana yang terbaik. KNN adalah salah satu metode yang dipakai dalam pengelompokan data yang menggunakan algoritma supervised[13]. Setelah mengetahui kelebihan dari kedua algoritma diatas, maka kedua algoritma tersebut dapat digunakan untuk mengklasifikasi data resiko diabetes terhadap ibu hamil.
Jumlah  kasus  penderita  Diabetes  Mellitus  (DM)  di  dunia  semakin  mencemaskan.  Berdasarkan pernyataan dari World Health Organization (WHO) banyak yang mengidap diabetes mellitus di seluruh duia pada tahun 2000 telah mencapai 171 juta orang, dan diperkirakan di tahun 2030 banyaknya akan  naik sebesar 114% atau mencapai 366 juta orang. Peningkatan jumlah pengidap DM terjadi di negara-negara maju dan 80% nya  di  negara  yang  berkembang,  terutama  Negara  pertumbuhan  ekonominya  cepat[14]. Maka  dari  pada  itu kedua algorithm ini dapat mengklasifikasikan resiko diabetes pada ibu hamil. Berdasarkan penjelasan diatas maka  perlu  dilakukannya  penelitian  untuk  mengklasifikasikan  ibu  hamil  yang  terkena  diabetes  dengan mengimplementasikan algoritma naive bayes.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi yang dipakai pada penelitian ini dapat dilihat pada gambar 1.

## 2.1 Deskripsi Metodologi
a. Data Collection
Data Colection merupakan suatu kegiatan yaitu menggumpulkan data yang digunakan. Pada paper ini, data didapat dari situs kaggle. Data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu data diabetes terhadap Ibu hamil.
b. Data preprocessing
Data  Preprocessing  merupakan  kegiatan  untuk  mempersiapkan  data  sebelum  diproses  menggunakan algoritma. Tahapannya adalah cleaning data, transformasi data dan normalisasi data.
c. Pembagian Data
Pembagian Data merupakan teknik yang dipakai dalam  membagi data menjadi data latih dan data uji. Teknik yang dipakai adalah Hold Out yaitu dengan membagi data latih sebesar 70% dan data uji sebesar 30%.
d. Penggolahan Menggunakan Naïve Bayes
Penggolahan  menggunakan  algoritma  Naive  Bayes  merupakan  kegiatan  untuk  mengolah  data menggunakan algortima naive bayes setelah data di processing.
e. Evaluasi
Evaluasi merupakan kegiatan yang dilakukan untuk mencari nilai akurasi algoritma.
f. K-Fold
Cross-validasi  merupakan  sebuah  metode  validasi  model untuk  menilai  bagaimana  hasil  dari  sebuah statistik analisis akan meyemaratakan kumpulan data independen[15].
g. Rapid Miner
RapidMiner adalah sebuah perangkat lunak untuk mengelolah data.  Dengan memakai prinsip algoritma data  mining,  RapidMiner  mengekstrak  pola-pola  dari  data  set  yang  besar  dengan    menggabugkan metode  statistika, kecerdasan buatan dan database[16].
h. Penggolahan Menggunakan Naïve Bayes
Penggolahan  menggunakan  algoritma  Naive  Bayes  merupakan  kegiatan  untuk  mengolah  data menggunakan algortima naive bayes setelah data di processing.
i. Evaluasi
Evaluasi merupakan kegiatan yang dilakukan untuk mencari nilai akurasi algoritma.
Mulai Data Collection Preprocessing Cleaning Data Transformtion Data Normalization Data Uji Data Latih K-Fold Cross Validation Classification NBC KNN Evaluation (Accuracy,
Specification, Sensitivity)
Selesai

## 2.2 Naïve Bayes
Klasifikasi  naïve  bayes  merupakan  suatu  algoritma  di  teknik  data  mining  yang  menggunakan  teori Bayes untuk mengklasifikasi[17][18]. Naïve Bayes mempunyai tingkat kecepatan dan akurasi yang tinggi saat dipergunakan ke suatu wadah data dengan data yang cukup besar. Rumus Naïve Bayes:
𝑃(𝐶𝑖|𝑋) = 𝑃(𝑋|𝐶𝑖). 𝑃(𝐶𝑖) 𝑃(𝑋) (1)
Merupakan  suatu cara untuk mengolah data dengan menetapkan kelas apa yang sesuai untuk contoh data  yang  dianalisis[19].  Naïve  Bayes  ialah  salah  satu  metode  klasifikasi  yang  sederhana  tetapi  memiliki kemampuan dan akurasi tinggi[20].
Dengan:
X : class data yang tidak diketahui
Ci
: kemungkinan data X berada disuatu kelas tertentu
P(Ci|X)   : Peluang kemungkinan Ci sesuai keadaan X
P(Ci) : Peluang kemungkinan Ci
P(X|Ci)   : Peluang X sesuai keadaan pada kemungkinan Ci
P(X)
: Peluang dari X
Gambar 2 merupakan alur processing menggunakan naïve bayes:
Mulai Data Uji Data Latih K-Fold Cross Validation Perhitungan Jumlah Kelas Perhitungan Problabilitas masing-masing kelas Bandingkan hasil perkelas Evaluation(accuracy,specif ication,sensitivity Selesai
Gambar 2. Tahapan Naive Bayes

## 2.3 K-Nearest Nighbor
KNN  adalah  metode  pengelompokan  data  untuk  menentukan  kategori  berdasarkan  sebagian  besar kategori pada K-Nearest Neighbor [22], KNN dilakukan dengan mencari kelompok K objek  pada data latih yang paling dekat dengan objek pada data baru atau data uji [21].
𝑑(𝑥, 𝑦) = √∑(𝑥𝑖 − 𝑦𝑖) 2 𝑛 𝑖=1 (2) Mulai Data uji Data latih Perhitungan jarak menggunakan Euclidean distance Perbandingan hasil Kelas Berdasarkan K Evaluation(accuracy,spec ification,sensivity)
Selesai
Gambar 3. Flowchat K-NN

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut ini adalah hasil dan pembahasan menggunakan Naïve Bayes dan K-Neares Neigbor.

## 3.1 Data
Data ini diambil dari website Kaggle.com. Data ini berjumlah 768.

## Tabel 1. Dataset
Pada data diatas telah dilakukan normalisai dengan atribut Glucose, Diabetes Pedigree Funcition, Blood Pressure, Skin Thickness, Pregnancies, Age, BMI, Insulin, Outcome. Penjelasannya adalah sebagai berikut:
a) Pregnancies adalah Berapa kali hamil
b) Glucose adalah konsentrasi plasma gula dalam 2 jam pada tes glukosa oral.
c) Blood Pressure adalah Tekanan darah dengan satuan mm Hg.
d) Skin Thickness Ketebalan lipatan kulit trisep dengan satuan mm.
e) Insulin adalah Pemberian serum insulin setiap 2 jam dengan satuan mu U/ml.
f) BMI (Body Mass Index) adalah pengukuran presentase lemak di dalam tubuh.
g) Diabetes Pedigree Funcition adalah indikasi diabetes turunan.
No Pregnancies Glucose Blood Pressure Skin Thickness Insulin Diabetes Pedigree Function Age Outcome Class 1 6 148 72 35 0 33,6 0,627 50 1 2 1 85 66 29 0 26,6 0,351 31 0 3 8 183 64 0 0 23,3 0,672 32 1 4 1 89 66 23 94 28,1 0,167 21 0 … … … … … … … … … … 768 1 93 70 31 0 30,4 0,315 23 0
h) Age usia (Tahun).
i) Outcome  Variabel  kelas  (0  atau  1)  dimana  1  merupakan  kelas  terindikasi  terkena  diabetes  dan  0 merupakan kelas terindikasi tidak terkena diabetes.

## 3.2 Hasil Pada Naïve Bayes
Berikut ini adalah hasil dan pembahasan pada proses pengolahan data menggunakan Naïve Bayes dan KNN, dimana data dibagi menggunkan Teknik K-Fold 10 K, dan dataset yang digunakan berjumlah 768 data yang sudah dilakukan proses cleaning, transformasi, dan normalisasi.
Tabel. 2 Hasil Percobaan Naive Bayes K-Fold K=10
Accuracy: 75.78% +/-5.44& (micro average: 75.78%) True 1 True 0 Class precision Pred. 1 160 78 67.23% Pred. 0 108 422 79.62% Class recall 59.70 84.40%
Tabel 2 merupakan hasil yang didapatkan dari perhitungan algoritma naïve bayes, menggunakan 10 K K-Fold maka didapatkan akurasi sebesar 75,78%. Class precision prediksi kelas 1 adalah 67,23% dan prediksi kelas 0 adalah 79,62%.
Gambar 3 Grafik Hasil Percobaan Naive Bayes K-Fold K=10
Gambar 4 merupakan diagram hasil percobaan pada setiap skenario proses koleksi data menggunakan naïve bayes dengan pembagian data menggunakan K-Fold sebanyak 10 K dengan hasil prediksi pada kelas 0 adalah 79,62% dan kelas 1 adalah 67,23%.

## 3.3 Hasil Pada K-Nearest Neighbor
Berikut hasil penggolahan algorithma K-Neareast Neighbor dengan K=25 menggunakan K-Fold dengan jumlah K=10, dimana penentuan kelas berdasarkan hitungan jarak terdekat data baru ke masing-masing data point di data latih.
Tabel 3. Hasil Percobaan K-Nearest Neighbor K=25 menggunakan K-Fold K=10
Accuracy: 74.48% +/- 3.87% (micro average:74.48%)
True 1 True 0 Class Precision Pred. 1 133 61 68.56% Pred. 0 135 439 76.48% Class recall1 49.63% 87.80%
Tabel 3 merupakan hasil yang didapatkan dari perhitungan algoritma KNN, setelah beberapa percobaan didapatlah  akurasi  tertinggi  pada  K=25  yaitu  sebesar  74.48%,  menggunakan  K-Fold  K=10  Class  precision prediksi kelas 1 adalah 68,56% dan prediksi kelas 0 adalah 76,48%.
Gambar 5 merupakan diagram hasil percobaan pada setiap skenario proses koleksi data menggunakan KNN  dengan  pembagian  data  menggunakan  K-Fold  sebanyak  10  K  dengan  hasil  prediksi  pada  kelas  0 merupakan    label  kelas  yang  tidak  terkena  diabetes  dengan  akurasi  adalah  76,48%  dan  prediksi  1  adalah merupakan label kelas yang terkena diabetes dengan akurasi adalah 68,56%.
76,48% 68,56% 64,00% 66,00% 68,00% 70,00% 72,00% 74,00% 76,00% 78,00% pred.0 pred. 1
Gambar 4 . Grafik Hasil Percobaan K-Nearest Neighbor K=25 menggunakan K-Fold K=10

## 3.4 Hasil Perbandingan NBC dan KNN
Setelah data diolah menggunakan kedua algortithma, maka langkah selanjutnya adalah membandingkan akurasi  antara  naïve  bayes  dan  KNN  untuk  menemukan  hasil  yang  terbaik.  Berikut  hasil  perbandingannya, hasil tersebut dapat dilihat pada gambar 6.
Gambar 5. Hasil Perbandingan Akurasi NBC dan KNN
Dari  gambar diatas  dapat  dilihat  Naïve  Bayes  memiliki  akurasi  lebih  tinggi dibandingan  KNN  yaitu Naïve  Bayes  75,78%  sedangkan  knn  74,48%.  Dari  hasil  tersebut  naïve  bayes  lebih  baik  dibandingkan  knn terhadap data yang digunakan.

## 4. KESIMPULAN
Setelah menerapkan metode NBC dan KNN untuk mengklasifikasikan tingkat akurasi resiko ibu hamil yang  terkena  diabetes,  diketahui  bahwa  kinerja  dari  algorithma  NBC  mempunyai  hasil  akurasi  yang  lebih tinggi.  terbukti  Setelah  dilakukan  pengolahan  data  menggunakan  K-Fold  Cross  Validation  K=10  dalam penerapan algoritma Naïve Bayes didapat lah hasil 75,78% dan untuk pengolahan menggunakan KNN dengan nilai  K=25  didapat  hasil  74,48%.  Hal  ini  dipengaruhi  jumlah  data  yang  digunakan  dan  preprocessing  yang dilakukan.

## REFERENSI
[1] F. Eryuda and T. U. Soleha, “Ekstrak Daun Kluwih ( Artocarpus camansi ) Dalam Menurunkan Kadar Glukosa  Darah  Pada  Penderita  Diabetes  Melitus  Kluwih  Leaf  Extract  (  Artocarpus  camansi  )  In Lowering Blood Glucose Levels In Patients With Diabetes Melitus,” Majority, vol. 5, no. 4, pp. 71–75, 2016.
[2] M. D. M. Tito Putri, P. Wahjudi, and I. Prasetyowati, “Gambaran Kondisi Ibu Hamil dengan Diabetes Mellitus di RSD dr. Soebandi Jember Tahun 2013-2017,” Pustaka Kesehat., vol. 6, no. 1, p. 46, 2018.
[3] H. Indeks, M. Tubuh, D. Resiko, L. Back, P. Pada, and P. Di, “Jurnal Keperawatan Muhammadiyah,” vol. 7, no. 1, pp. 3–6, 2022.
[4] M.  Munawaroh  and  Hafizzurachman,  “Konfirmasi  Lima  Faktor  yang  Berpengaruh  terhadap Pencegahan Diabetes Mellitus pada Ibu Hamil 1Madinah,” J. Ilmu Kesehat., vol. 19, no. 2, pp. 34–38, 2018.
[5] N. Djamaluddin and V. M. O. Mursalin, “Gambaran Diabetes Melitus Gestasional Pada Ibu Hamil di RSUD Prof. Dr. H. Aloei Saboe Kota Gorontalo,” Jambura Nurs. J., vol. 2, no. 1, pp. 124–130, 2020, doi: 10.37311/jnj.v2i1.6858.
76,48%
68,56% 64,00% 66,00% 68,00% 70,00% 72,00% 74,00% 76,00% 78,00% pred.0 pred. 1 75,78% 74,48% 73,50% 74,00% 74,50% 75,00% 75,50% 76,00% NBC KNN Akurasi
[6] S. Haryati, A. Sudarsono, and E. Suryana, “Implementasi Data Mining Untuk Memprediksi Masa Studi Mahasiswa  Menggunakan Algoritma  C4.5 (Studi Kasus: Universitas Dehasen Bengkulu),”  J. Media Infotama, vol. 11, no. 2, pp. 130–138, 2015.
[7] S. Susanto, PENGANTAR DATA MINING Menggenali Pengetahuan dan Bongkahan data. 2010.
[8] F. A. D. Aji Prasetya Wibawa, Muhammad Guntur Aji Purnama, Muhammad Fathony Akbar, “Metode- metode Klasifikasi,” Pros. Semin. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf., vol. 3, no. 1, p. 134, 2018.
[9] D. P. Utomo and M. Mesran, “Analisis Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining dan Reduksi Atribut Pada  Data  Set  Penyakit  Jantung,”  J.  Media  Inform.  Budidarma,  vol.  4,  no.  2,  p.  437,  2020,  doi: 10.30865/mib.v4i2.2080.
[10] D.  Ariadi  and  K.  Fithriasari,  “Klasifikasi  Berita  Indonesia  Menggunakan  Metode  Naive  Bayesian Classification dan Support Vector Machine dengan Confix Stripping Stemmer,” J. SAINS DAN SENI ITS Vol. 4, No.2, vol. 4, no. 2, pp. 248–253, 2015.
[11] Y. Yuliana, P. Paradise, and K. Kusrini, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Ispa Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier Berbasis Web,” CSRID (Computer Sci. Res. Its Dev. Journal), vol. 10, no. 3, p. 127, 2021, doi: 10.22303/csrid.10.3.2018.127-138.
[12] Indriyanti, D. Sugianti, and M. A. Al Karomi, “Peningkatan Akurasi Algoritma KNN dengan Seleksi Fitur G ain Ratio untuk Klasifikasi Penyakit Diabetes Mellitus,” IC-Tech, vol. 7, no. 2, pp. 1–6, 2017, [Online]. Available: https://ejournal.stmik-wp.ac.id/index.php/ictech/article/view/3
[13] R. N. Whidhiasih, N. A. Wahanani, and Supriyanto, “Klasifikasi Buah Belimbing Berdasarkan Citra RED-GREEN-BLUE,” J. Penelit. Ilmu Komputer, Syst. Embed. Log., vol. 1, no. 1, pp. 29–35, 2013.
[14] I.  Luthfa,  “Family  Support  in  Patients  of  Type  2  Diabetes  Mellitus  Bangetayu  Health  Center  in Semarang, Rasch Model Analysis,” Nurscope  J. Penelit. dan Pemikir. Ilm. Keperawatan, vol. 2, no. 1, p. 12, 2016, doi: 10.30659/nurscope.2.1.12-23.
[15] F. Tempola, M. Muhammad, and A. Khairan, “Perbandingan Klasifikasi Antara KNN dan Naive Bayes pada  Penentuan  Status  Gunung  Berapi  dengan  K-Fold  Cross  Validation,”  J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput., vol. 5, no. 5, p. 577, 2018, doi: 10.25126/jtiik.201855983.
[16] B. Rahmat C.T.I. et al., “Implemetasi k-means clustering pada rapidminer untuk analisis daerah rawan kecelakaan,” Semin. Nas. Ris. Kuantitatif Terap. 2017, no. April, pp. 58–60, 2017.
[17] M. S. Mustafa, M. R. Ramadhan, and A. P. Thenata, “Implementasi Data Mining untuk Evaluasi Kinerja Akademik Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier,” Creat. Inf. Technol. J., vol. 4, no. 2, p. 151, 2018, doi: 10.24076/citec.2017v4i2.106.
[18] M.  Syukri  Mustafa,  M.  Rizky  Ramadhan,  and  A.  P.  Thenata,  “Implementasi  Data  Mining  untuk Evaluasi Kinerja Akademik Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier,” Citec J., vol. 4, no. 2, pp. 151–162, 2017.
[19] H.  Pramudia  and  A.  Nugroho,  “Sistem  Informasi  Kerusakan  Laptop  Menggunakan  Metode  Naïve Bayes,” Teknol. Elektro, Univ. Mercu Buana, vol. 8, no. 3, pp. 206–214, 2017.
[20] 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.
[21] M. Reza Noviansyah, T. Rismawan, and D. Marisa Midyanti, “Penerapan Data Mining Menggunakan Metode  K-Nearest  Neighbor  Untuk  Klasifikasi  Indeks  Cuaca  Kebakaran  Berdasarkan  Data  Aws (Automatic Weather Station) (Studi Kasus: Kabupaten Kubu Raya),” J. Coding, Sist. Komput. Untan, vol.
06,
no.
2, pp. 48–56, 2018, [Online]. Available:
http://jurnal.untan.ac.id/index.php/jcskommipa/article/view/26672
[22] M. Mustakim, R. Hastarimasuci, P. Papilo dan A. Nazir, "Variable Selection to Determine Majors of Student  using  K-Nearest  Neighbor  and  Naïve  Bayes  Classifier  Algorithm",  Journal  of  Physics: Conference Series, vol. 1363, no. 1, 2019.