## IMPLEMENTASI ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI CUACA MENGGUNAKAN RAPIDMINER
Anita Nur Kirana 1 , Bani Nurhakim 2 , Sandy Eka Permana 3 , Willy Prihartono 4 , Gifthera Dwilestari 5 123 Program Studi Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon
4 Program Studi Komputerisasi Akuntansi, STMIK IKMI Cirebon
5 Program Studi Sistem Informasi, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No 10. B, Kesambi, Kota Cirebon Jawa Barat 45131 ggdwilestari@gmail.com

## ABSTRAK
Cuaca  adalah  kondisi  udara  di  suatu  tempat  dalam  waktu  relatif  singkat  yang  dinyatakan  dengan  nilai parameter oleh kecepatan angin, suhu, tekanan, curah hujan, dan faktor atmosfer lainnya. Keadaan cuaca dapat mempengaruhi  berbagai  aspek  kegiatan  manusia,  termasuk  transportasi,  pertanian,  perkebunan,  pembangunan, dan  bahkan  aktivitas  olahraga.  Sehingga  untuk  memperoleh  informasi  cuaca  yang  dapat  dimanfaatkan  oleh masyarakat  diperlukan  pembuatan  penentuan  cuaca.  Salah  satu  metode  prediksi  cuaca  yang  digunakan  adalah dengan menggunakan algoritma Naive Bayes. Algoritma ini menghitung probabilitas dari setiap kelas untuk setiap atribut kelompok yang ada dan menentukan kelas yang paling optimal. Dengan kata lain, pengelompokan cuaca dapat dilakukan berdasarkan kategori yang diinputkan oleh pengguna pada aplikasi. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan  akurasi  prediksi  cuaca  dengan  menerapkan  metode  data mining menggunakan  algoritma  Naive Bayes.  Metode  penelitian  melibatkan  pengklasifikasian  data  cuaca  berdasarkan  atribut  kelompok  seperti kecepatan angin, suhu, curah hujan, dan cuaca. Naive Bayes digunakan untuk menghitung probabilitas kelas cuaca berdasarkan  input  pengguna  pada  aplikasi.  Hasil  pengujian  menunjukkan  tingkat  akurasi  sebesar  84.26%, menunjukkan bahwa metode ini memiliki potensi untuk memberikan prediksi cuaca yang lebih akurat, yang dapat bermanfaat dalam berbagai aspek kegiatan manusia.
Kata kunci : Data Mining , Naïve Bayes, Prediksi Cuaca, RapidMiner

## 1. PENDAHULUAN
Cuaca  adalah  keadaan  udara  di  atmosfer  yang tidak  menentu  dan  berubah-ubah  pada  waktu  dan tempat  tertentu.  Kondisi  hujan,  suhu  udara, kelembapan, dan kecepatan angin biasanya digunakan untuk menentukan kategori cuaca di suatu lokasi setiap hari.[1]
Perkembangan  sistem  prediksi  cuaca  yang semakin  canggih  didorong  oleh  besarnya  pengaruh cuaca  terhadap  berbagai  aspek  kehidupan.  Proses prediksi  cuaca  menjadi  sangat  penting  karena  cuaca memiliki  dampak  yang  signifikan  pada  berbagai aktivitas  manusia  sehari-hari.  Misalnya  sektor transportasi,    informasi  cuaca  membantu  dalam perencanaan  penerbangan,  perjalanan  darat,  dan pelayanan  transportasi  umum  untuk  memastikan keamanan  dan  kenyamanan  penumpang.  Di  sektor pertanian  dan  perkebunan  sangat  bergantung  pada cuaca dampak yang signifikan pada berbagai aktivitas manusia  sehari-hari.  Misalnya  sektor  transportasi, informasi  cuaca  membantu  dalam  perencanaan penerbangan, perjalanan darat dan pelayanan transportasi  umum  untuk  memastikan  keamanan  dan kenyamanan  penumpang.  Di  sektor  pertanian  dan perkebunan  sangat  bergantung  pada  cuaca  untuk menentukan waktu tanam, pemeliharaan tanaman, dan pengendalian  hama.  Di  bidang  konstruksi,  cuaca memengaruhi proyek-proyek bangunan dan infrastruktur  karena  kondisi  cuaca  ekstrem  dapat menyebabkan  kerusakan  atau  kecelakaan.  Bahkan, olahraga seperti golf, tenis, atau olahraga luar ruangan
lainnya  juga  membutuhkan  prediksi  cuaca  untuk kelancaran  pelaksanaan  acara  dan  keselamatan  atlet. Klasifikasi  yang akurat terhadap kondisi cuaca  sangat penting  agar  prediksi  cuaca  dapat  memberikan informasi  yang  tepat  waktu  dan  dapat  diandalkan. Dengan meningkatnya ketergantungan berbagai sektor pada  informasi  cuaca  yang  akurat,  pengembangan sistem yang mampu mengklasifikasikan dan memprediksi  kondisi  cuaca  dengan  akurasi  tinggi menjadi  kunci  utama  dalam  memastikan  efisiensi, keamanan,  dan  produktivitas  di  berbagai  sektor  yang terpengaruh oleh faktor cuaca.[2]
Oleh  karena  itu diusulkan  penelitian  ini  dengan judul “IMPLEMENTASI ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK  MEMPREDIKSI  CUACA  MENGGUNAKAN RAPIDMINER ”. Adapun yang menjadi alasan dilakukannya  penelitian  ini  dengan  judul  tersebut  adalah untuk  meningkatkan  akurasi  prediksi  cuaca  karena keakuratan  informasi  cuaca  memiliki  akibat  besar terhadap  keputusan  strategis  dalam  sektor-sektor  kunci seperti  pertanian,  transportasi  dan  pariwisata.  Dengan hasil  prediksi  ini  dapat  digunakan  secara  efektif  oleh pengguna  non-teknis  dan  juga  upaya  menghadapi  akar masalah ini.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Implementasi Menurut Kamus
Besar Bahasa Indonesia,Implementasi  merupakan  tahapan  di  mana kebijakan  atau  desain  sistem  yang  telah  disepakati diterapkan  dan  dilaksanakan.  Tujuan  dari  proses implementasi adalah memastikan pelaksanaan
kebijakan  dan  pencapaian  tujuan  yang  telah ditentukan.  Dalam  konteks  sistem,  implementasi bertujuan  untuk  menyelesaikan  desain  sistem  yang telah  disetujui,  menguji,  dan  mendokumentasikan program-program serta prosedur sistem yang diperlukan.  Selain  itu,  aspek  lain  dari  implementasi melibatkan memastikan bahwa personel terlibat dapat mengoperasikan  sistem  baru  dan  memastikan  bahwa konversi  dari  sistem  lama  ke  sistem  baru  berjalan dengan lancar dan benar.[3]

## 2.2. Cuaca
Cuaca adalah keadaan  udara pada saat tertentu dan di area tertentu dalam waktu yang relatif singkat. Berikut faktor-faktor yang mempengarui cuaca ialah :
a. Suhu udara :  perubahan  suhu  antara lokasi  bergantung  pada  ketinggian  lokasi  dan letak lintangnya.
b. Angin
: massa udara yang bergerak dari satu tempat ke tempat lain disebut angin.
c. Kelembaban udara : Uap air yang ada dalam udara disebut kelembaban udara.[4]
2.3. Data Mining
Data mining adalah  proses  mendapatkan informasi  dari  kumpulan  data  yang  sangat  besar dengan menggunakan teknik penarikan dan algoritma dari  bidang statistik, pembelajaran mesin, dan sistem manajemen  basis  data.  Data mining adalah  proses menganalisa  data  dari  berbagai  sudut  pandang  dan menghasilkan informasi penting yang dapat digunakan untuk  menurunkan  biaya,  meningkatkan  keuntungan, atau  bahkan  keduanya.  Secara  teknis,  data mining dapat didefinisikan sebagai proses untuk menemukan pola  atau  korelasi  antara  ratusan  atau  ribuan field dalam database yang sangat besar.[5]

## 2.4. Prediksi
Pengertian  Prediksi  sama  dengan  ramalan  atau perkiraan.  Prediksi  adalah  hasil  dari  kegiatan memprediksi,  meramal,  atau  memperkirakan  nilai pada  masa  yang  akan  datang  dengan  menggunakan data masa lalu. Prediksi adalah komponen perencanaan dan  pengambilan  keputusan  dan  menunjukkan  apa yang akan terjadi dalam situasi tertentu. Metode ilmiah atau  subjektif  dapat  digunakan  untuk  membuat prediksi.  sebagai contoh  prediksi  cuaca  selalu didasarkan pada data dan informasi terbaru, termasuk pengamatan satelit.[6]

## 2.5. Naïve Bayes
Naïve Bayes adalah klasifikasi yang dibuat oleh ilmuwan  Inggris  Thomas  Bayes  yang  menggunakan metode  probabilitas  dan  statistik  untuk  memprediksi peluang  di  masa  depan  berdasarkan  pengalaman sebelumnya.  Ini  dikenal  sebagai  Teorema  Bayes  dan dikombinasikan  dengan  naive,  yang  menganggap kondisi  antaratribut  saling  bebas.  Dalam  klasifikasi naive,  dianggap  bahwa  keberadaan  atau  ketiadaan
karakteristik  tertentu  dalam  satu  kelas  tidak  terkait dengan karakteristik dalam kelas lain. [7]
Teorema Bayes memiliki bentuk umum sebagai berikut:
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃(𝑋\𝐻. 𝑃(𝑃) 𝑃(𝑋) [1] Keterangan  : X : data dengan class yang belum diketahui H : hipotesis data X merupakan suatu class spesifik P(H│X) : probabilitas hipotesis H berdasar kondisi X P(H) : probabilitas hipotesis H P(X│H) : probabilitas X berdasar kondisi hipotesis H P(X) : probabilitas dari X

## 2.6. RapidMiner
RapidMiner adalah perangkat lunak pengolahan data. RapidMiner menggabungkan  metode  statistika, kecerdasan  buatan,  dan database untuk  mengekstrak pola-pola  dari set data  yang  sangat  besar.  Ini melakukannya  dengan  menggunakan  prinsip  dan algoritma data mining . Dengan menggunakan operator- operator, RapidMiner memudahkan  penggunanya dalam melakukan perhitungan data yang sangat besar. Operator  memodifikasi  data,  menghubungkan  data  ke node-node pada  operator,  dan  kemudian  kita  hanya perlu menghubungkannya ke node hasil untuk melihat hasilnya.  Selain  itu,  Anda  dapat  melihat  hasil RapidMiner dengan  grafik. RapidMiner adalah  salah satu  program  yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan ekstraksi data menggunakan teknik data mining .[8]

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Sumber Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini merupakan  data  sekunder  yang  diperoleh  situs  web Kaggle dengan pranala sebagai berikut :
https://www.kaggle.com/datasets/ananthr1/weather- prediction .

## 3.2. Teknik Pengumpulan Data
Metode Penelitian ini akan menggunakan metode Knowledge Discovery in Dataset (KDD), yang terdiri  dari  tahapan  tahapan  data selection ,  data cleaning ,  data  transformation,  data mining ,  pattern evaluation , dan knowledge presentation . Berikut adalah gambaran  detail  dari  metode  penelitian  yang  akan dilakukan.
Gambar 1 Tahapan Knowledge Discovery in Database (KDD)
Proses  tahapan  KDD  yang  dilakukan  dalam perancangan tugas akhir meliputi: a. Data selection
Sebelum tahap penggalian informasi dalam KDD dimulai,  perlu  dilakukan  pemilihan  data  dari sekumpulan data operasional.
b. Preprocessing atau Cleaning
Sebelum  memulai  proses  data mining ,  terlebih dahulu  dilakukan  proses  perbaikan  data.  Proses ini menghilangkan duplikat data, memeriksa data yang tidak konsisten, dan memperbaiki kesalahan data seperti salah ketik atau salah cetak.
c. Transformation Transformation adalah  proses  mengubah  data yang  telah  dipilih  sehingga  data  yang  akan digunakan  dalam  proses  data mining sesuai dengan  jenis  informasi  yang  akan  dicari  dalam basis data.
d. Data mining Data mining adalah proses menemukan pola atau informasi menarik dari data yang terpilih dengan menggunakan  metode  atau  teknik  tertentu. Pemilihan  metode  dan  algoritma  ini  harus  tepat dan  sangat  bergantung  pada  tujuan  proses penemuan  informasi  pengetahuan.[9]  Untuk penelitian    pada    kali    ini memakai Algoritma Naïve Bayes.
e. Interpretation/Evaluation Pola  informasi  yang  diperoleh  dari  proses  data mining harus disajikan dalam bentuk yang mudah dipahami  oleh  semua  pihak  yang  terlibat  dan memiliki kepentingan.  [10]
3.3 Flowchart Proses Algoritma Naïve Bayes
Dari  rancangan Flowchart Algoritma  Naïve Bayes  diatas,  dapat  dijelaskan  bahwa,  peneliti  mulai dengan menyiapkan dataset, identifikasi dan prepossessing dataset,  membaca input , bobot, jumlah layer , target error dan training cycle yang diinginkan, hitung hasil bobot tiap fitur ( input ), nilai yang terbesar merupakan kesimpulan (kelas) dan selesai.
Gambar 1. Gambar Flowchart Algoritma Naïve Bayes
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Pengujian  menggunakan  Algoritma  Naïve Bayes dengan Bantuan Rapidminer
Pada tahap ini, informasi yang dikumpulkan dari situs  web Kaggle akan  diproses  menjadi format  yang diperlukan  dan  dilakukan  untuk  mengidentifikasi atribut  data  yang  akan  digunakan.  Proses  pengolahan data awal terdiri dari langkah-langkah berikut:
1) Data selection
Tabel 1. Dataset Prediksi Cuaca Date pre c tem_ma x tem_mi n Win d weathe r 01/01/12 0.0 12.8 5.0 4.7 drizzle 02/01/12  10.9 10.6 2.8 4.5 rain 03/01/12 0.8 11.7 7.2 2.3 rain 04/01/12  20.3 12.2 5.6 4.7 rain … … … … … … 28/12/15 1.5 5.0 1.7 1.3 rain 29/12/15 0.0 7.2 0.6 2.6 Fog 30/12/15 0.0 5.6 -1.0 3.4 Sun 31/12/15 0.0 -2.1 -2.1 3.5 Sun
Tabel  1  merupakan  dataset  prediksi  cuaca  dari tahun  2012  sampai  dengan  2015,  yang  dimana memilliki  6  atribut  yaitu Date atau  tanggal, Precipitation atau  curah  hujan, Temp  max atau  suhu maksimal, temp  min atau  suhu  minimal, wind atau angin, dan weather atau cuaca.
2. Preprocessing atau Cleaning
Pada  tahapan Preprocessing ini  akan  dilakukan sebuah  pembersihan  data  yang  memiliki missing values .
Gambar 2. Cek Missing Values
Reprocessing secara  sederhana  merujuk  pada upaya membersihkan data. Ini berarti bahwa data yang dimiliki  akan  melalui  proses  pembersihan.  Jika  data tersebut  mengandung  nilai  yang  tidak  lengkap, langkah pembersihan dilakukan dengan menggunakan operator ReplaceMissingValues .  Namun,  jika  data tersebut  tidak  memiliki  nilai  yang  kosong  maka langkah selanjutnya dapat dilanjutkan.
Pada gambar 2 diatas menunjukan bahwa dataset tersebut tidak  memiliki missing values , maka dari itu proses dapat dilanjutkan ke tahapan berikutnya.

## 3. Transformation

## Gambar 3. Transformasi data
Pada gambar 3 merupakan Data transformation dilakukan dengan menginisialisasi data yang memiliki nilai  untuk  disesuaikan  dengan  jenis  data  yang dibutuhkan  oleh  algorima  Naïve  Bayes  dan  tipe  data yang  digunakan  adalah  nominal  dan real yang  telah diubah menjadi label.
4. Data Mining Gambar berikut menunjukkan penggunaan model Algoritma Naïve Bayes untuk memprediksi cuaca:
Gambar 4. Model Retrive Data dan Cross Validation
Gambar 5. Proses Training Dan Testing
Berdasarkan gambar 4 dan 5 menjelaskan bahwa untuk  mengimplementasikan  model  Naïve  Bayes dibutukan  sebuah  aplikasi RapidMiner versi  terbaru dengan operator sebagai berikut :
a) Retrive data  adalah  proses  pengambilan  atau penarikan  kembali  informasi  atau  data  dari  suatu sumber  atau  penyimpanan  untuk  keperluan penggunaan  atau  analisis  lebih  lanjut.  Ini  dapat melibatkan pencarian data dari basis data, sistem penyimpanan,  atau  sumber  informasi  lainnya dengan menggunakan kriteria tertentu.
b) Cross-validation adalah  metode  evaluasi  kinerja model  atau  algoritma  dengan  membagi  data menjadi subset ,  lalu  melatih  dan  menguji  model secara  berulang.  Dan  dalam Cross  Validation, Operator  Naive  Bayes  digunakan  di  kolom training ,  dan  di  kolom testing terdapat Apply Model dan Performance  (Classification) untuk menjalankan model Naive Bayes.
4.2. Hasil Tingkat Akurasi Yang Dicapai
1. Interpretation/Evaluation
Pada  tahap  ini  hasil  penerapan  metode  Naive Bayes untuk klasifikasi RapidMiner menunjukkan hasil akurasi sebagai berikut:
Berdasarkan  gambar  6  diatas  menjelaskan  nilai akurasi  sebesar  84.26%  dengan  rincian  sebagai berikut:
a. Prediksi drizzle (gerimis)  dan True drizzle (gerimis) Sebesar 11 data.
b. Prediksi drizzle (gerimis) dan True rain (hujan) Sebesar 2 data.
c. Prediksi drizzle (gerimis)  dan True sun (matahari) Sebesar 6 data.
d. Prediksi drizzle (gerimis) dan True snow (salju) Sebesar 0 data.
e. Prediksi drizzle (gerimis)  dan True fog (kabut) Sebesar 0 data.
f. Prediksi rain (hujan) dan True drizzle (gerimis) Sebesar 0 data.
g. Prediksi rain (hujan)  dan True rain (hujan) sebesar 579 data.
h. Prediksi rain (hujan)  dan True sun (matahari) Sebesar 0 data.
i. Prediksi rain (hujan)  dan True snow (salju) Sebesar 8 data.
j. Prediksi rain (hujan) dan True fog (kabut) Sebesar 0 data.
k. Prediksi sun (matahari)  dan True drizzle (gerimis) Sebesar 42 data.
l. Prediksi sun (matahari)  dan True rain (hujan) sebesar 42 data.
m. Prediksi sun (matahari)  dan True sun (matahari) Sebesar 621 data.
n. Prediksi sun (matahari)  dan True snow (salju) sebesar 0 data.
o. Prediksi sun (matahari)  dan True fog (kabut) sebesar 99 data.
p. Prediksi snow (salju) dan True drizzle (gerimis) Sebesar 0 data.
q. Prediksi snow (salju)  dan True rain (hujan) Sebesar 18 data.
r. Prediksi snow (salju)  dan True sun (matahari) Sebesar 0 data.
s. Prediksi snow (salju)  dan True snow (salju) Sebesar 18 data.
t. Prediksi snow (salju)  dan True fog (kabut) Sebesar 0 data.
u. prediksi fog (kabut) dan True drizzle (gerimis) 0 data.
v. prediksi fog (kabut) dan True rain (hujan) 0 data.
w. prediksi fog (kabut)  dan True sun (matahari)  3 data.
x. prediksi fog (kabut) dan True snow (salju) 0 data. y. prediksi fog (kabut) dan True fog (kabut) 2 data.
Algoritma    Naïve    bayes,  bisa  dihitung    dengan menggunakan rumus sebagai berikut :
Akurasi = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 × 100% =
11 + 579 + 621 + 18 + 2
11 + 579 + 621 + 18 + 2 + 2 + 16 + 8 + 42 + 42 + 99 + 18 + 3 × 100%
Akurasi = 0,8426 = 84,26%

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari penjelasan di atas, dapat disimpulkan bahwa penerapan Metode klasifikasi menggunakan Algoritma Naive  Bayes  dengan  dukungan  aplikasi  RapidMiner terbukti  efektif  dalam  memprediksi  kondisi  cuaca berdasarkan data prediksi cuaca dari tahun 2012-2015. Melalui
tahap-tahap
pengolahan data awal, preporessing data,  transformasi  data,  serta pemanfaatan operator Retrieve Data, Cross-Validation , Naive  Bayes, Apply Model,  dan Performance ( Classification ),  model  yang  dihasilkan  berhasil mencapai  tingkat  akurasi  sebesar  84.26%.  Hasil  ini menunjukkan  bahwa  model  Naive  Bayes  mampu memberikan  prediksi  cuaca  yang  dapat  diandalkan, mengklasifikasikan  berbagai  keadaan  kondisi  cuaca dengan akurasi yang baik.
Adapun saran yang diberikan mengenai penelitian mengenai  implementasi  algoritma  Naïve  Bayes  untuk memprediksi  cuaca  sebaiknya  dilakukan  dengan menggunakan metode lain untuk melihat motode mana yang  lebih  akurat  dalam  memprediksi  cuaca.  Dan dikarenakan belum sempurnanya penulisan tugas akhir ini,  diharapkan  bagi  perancangan  selanjutnya  untuk bisa menulis lebih baik lagi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  M.  Siregar,  “Accounting  Information  System PERBANDINGAN ALGORITME
KLASIFIKASI UNTUK PREDIKSI CUACA.” [2]  P. Studi Teknik Informatika Disusun oleh and R. Andri, “NASKAH
PUBLIKASI IMPLEMENTASI  METODE  NAÏVE  BAYES CLASSIFIER UNTUK PRAKIRAAN CUACA,” 2019.
[3]  M.  H.  Rifqo  and  A.  Wijaya,  “IMPLEMENTASI ALGORITMA NAIVE BAYES DALAM PENENTUAN  PEMBERIAN  KREDIT,”  2017. [Online].
Available: www.ejournal.unib.ac.id/index.php/pseudocode
[4]  P. S. Peramalan…, E. S. Puspita, and L. Yulianti, “PERANCANGAN  SISTEM  PERAMALAN CUACA BERBASIS LOGIKA FUZZY,” 2016.
[5]  A.  Saleh,  “PENERAPAN  DATA  MINING DENGAN  METODE  KLASIFIKASI  NAÏVE
BAYES UNTUK MEMPREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA
DALAM
MENGIKUTI  ENGLISH  PROFICIENCY  TEST (Studi Kasus : Universitas Potensi Utama).”
[6]  M. Kafil,  “PENERAPAN  METODE  K- NEAREST  NEIGHBORS  UNTUK  PREDIKSI PENJUALAN BERBASIS WEB PADA BOUTIQ DEALOVE BONDOWOSO,” 2019.
[7]  F.  N.  Rahmaulidyah,  M.  N.  Hayati,  and  R. Goejantoro,  “Perbandingan  Metode  Klasifikasi Naive Bayes Dan K-Nearest Neighbor Pada Data Status  Pembayaran  Pajak  Pertambahan  Nilai  Di Kantor Pelayanan Pajak Pratama Samarinda Ulu,”
EKSPONENSIAL ,  vol.  12,  no.  2,  pp.  161–164, 2021.
[8]  D.  Novianti,  “Implementasi  Algoritma  Naïve Bayes  Pada  Data  Set  Hepatitis  Menggunakan Rapid Miner,” Paradig.-J.  Komput.  dan  Inform , vol. 21, no. 1, pp. 49–54, 2019.
[9]  Y. Niar, K. Komariah, A. Surip, R. Saputra, and I.  Ali,  “Implementasi  Algoritma  Naïve  Bayes Untuk  Prediksi  Persediaan  Barang  Rotan,”
KOPERTIP : Jurnal
Ilmiah Manajemen Informatika dan Komputer , vol. 4, no. 1, pp. 28– 34, Jun. 2022, doi: 10.32485/kopertip.v4i1.112.
[10]  Y.  Sarwiyah,  N.  Rahaningsih,  and  F.  M. Basysyar,  “Klasifikasi  Data  Nasabah  Produk Asuransi  Kendaraan  Menggunakan  Algoritma Naive  Bayes  Pada  PT.  Jasaraharja  Putera,”
KOPERTIP:  Scientific  Journal  of  Informatics Management  and  Computer ,  vol.  4,  no.  3,  pp. 124–130, 2020.