## IMPLEMENTASI ALGORITMA KLASIFIKASI NAÏVE BAYES PADA DATA PENGGUNA ALAT KELUARGA BERENCANA DI DESA CIHERANG
Yustika Nur Amalia, Yudhistira Arie Wijaya, Rudi Kurniawan Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No. 10 B Majasem Kec. Kesambi Kota Cirebon Tlp. 0231) 490480 - 490481 yustikatika2662@gmail.com

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengklasifikasikan  jenis  Alat  Kontrasepsi  dalam  Rahim  (IUD),  Implant, Metode  Operasi  Wanita  (MOW),  dan  Metode  Operasi  Pria  (MOP)  yang  paling  banyak  digunakan  oleh masyarakat  di  Desa  Ciherang  berdasarkan  data  pengguna  alat  Keluarga  Berencana  (KB).  Metode  Knowledge Discovering  Data  (KDD)  digunakan  dengan  Algoritma  Naïve  Bayes  untuk  mengklasifikasikan  jenis  KB berdasarkan  variabel  seperti  Usia,  Jenis  KB,  Pendidikan,  dan  penyakit  penyerta.  Data  diambil  dari  posyandu Desa Ciherang dan diolah menggunakan perangkat lunak RapidMiner versi 10.3. Hasil implementasi algoritma Naïve Bayes menunjukkan tingkat akurasi sebesar 70%. Analisis lebih lanjut menunjukkan tingkat presisi dan recall  untuk  masing-masing  jenis  KB,  dimana  jenis  Suntik  memiliki  presisi  75%  dan  recall  98,51%,  jenis Operasi  memiliki  presisi  33,33%  dan  recall  14,29%,  jenis  IUD  memiliki  presisi  33,33%  dan  recall  21,43%, sedangkan  jenis  Implan  dan  Pil  memiliki  presisi  dan  recall  0%.  Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat memberikan panduan bagi pemerintah dan organisasi terkait dalam merancang program KB yang lebih terarah dan efektif.
Kata Kunci : Keluarga Berencana, Klasifikasi, Algoritma Naïve Bayes.

## 1. PENDAHULUAN
Keluarga  Berencana  (KB)  merupakan  solusi pemerintah  untuk  mengendalikan  laju  pertumbuhan penduduk dalam membentuk keluarga yang berkualitas    [1].  Metode  kontrasepsi  jangka  panjang (MKJP)  memiliki  tingkat  efektivitas  yang  tinggi  dan mampu mengurangi laju pertumbuhan penduduk [2] Pilihan  program  KB  yang  ditawarkan  pemerintah memiliki  kelebihan  dan  kekurangannya  sendiri sehingga  masyarakat  dapat  memilih  program  KB yang  tepat  sesuai  dengan  kebutuhannya    [3].  Data mining  merupakan    proses  pengumpulan  serta pengolahan  data  untuk  mengekstrak  informasi penting  pada  data  (Huber  et  al.,  2019)  dengan menggunakan metodologi statistik untuk menemukan pola  dan  hubungan  dalam  data  Naïve  Bayes  yaitu salah satu metode machine learning yang memanfaatkan  perhitungan  probabilitas  dan  statistik yang  dikemukakan  oleh  ilmuwan  Inggris  Thomas Bayes,  cara  kerja  Naive  Bayes  yaitu  memprediksi probabilitas  di  masa  depan  berdasarkan  pengalaman di masa sebelumnya (Dedi Darwis et al., 2020).

## 2. STUDI LITERATUR
Hasil  literature  review  yang  telah  dilakukan pada  jurnal-jurnal  penelitian  terkait  topik  Algoritma Naïve  bayes  klasifikasi  dapat  dijabarkan  sebagai berikut :
[4] Penelitian ini bertujuan menerapkan algoritma  Naïve  Bayes  untuk  mengklasifikasikan penyakit  Diabetes  Mellitus,  sebuah  gangguan metabolisme  yang  disebabkan  oleh  tingginya  kadar gula  dalam  darah.  Metode  klasifikasi  yang  diuji dalam penelitian ini adalah Naïve Bayes
Classification.  Hasil  klasifikasi  menunjukkan  tingkat akurasi  sebesar  90.20%  dengan  nilai  Area  Under  the Curve  (AUC)  sebesar  0.95.  [5]  Penanganan ketidakseimbangan  klasifikasi  kelas  data  dilakukan dengan  menerapkan  random  oversampling  pada metode naive bayes. Meskipun Pemerintah Indonesia meluncurkan  Program  Keluarga  Berencana  (KB) untuk  mengatasi  isu  pengendalian  populasi,  hasil program  tidak  selalu  sesuai  dengan  harapan. Penelitian  ini  menggunakan  14  variabel  independen dan 1 variabel dependen. Hasil penelitian menunjukkan  bahwa  G-mean  dari  Naive  Bayes kurang dari 60%, sementara G-mean dari ROS-Naive Bayes  mencapai  96,6%.  Kesimpulannya,  dalam konteks  penelitian  ini,  metode  ROS-Naive  Bayes lebih  efektif  dibandingkan  dengan  metode  Naive Bayes untuk  mendeteksi status keberhasilan program KB IUD di Kabupaten Kendal.
[6]  Klasifikasi  Pengajuan  KPR  Perumahan Subsidi  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes  Di Perumahan Sakura Residence. Dengan  menggunakan algoritma  Naive  Bayes,  setiap  keluarga  atau  orang yang    menginginkan    KPR    dapat    dengan    mudah diidentifikasi    sesuai    dengan    syarat    yang    berlaku untuk  bisa  mendapatkan  KPR.  [7]  klasifikasi  naive bayes  untuk  memprediksi  kualitas  udara  berdasarkan indeks  standar  pencemar  udara(ispu).  Penerapan algoritma  Naive  Bayes  pada  data  ISPU  daerah  DKI Jakarta,  dengan  pengujian  menggunakan  tools WEKA  3.8,  menghasilkan  tingkat  akurasi  mencapai 93%.[8]  Penerapan  data  mining  untuk  meramalkan kesiapan  dan  kematangan  anak  saat  memasuki sekolah  dasar  menggunakan  metode  naive  bayes. hasil  uji  kinerja  metode  naive  bayes  menunjukkan nilai  akurasi  sebesar  95,55%.  [9]    Penentuan  pilihan
alat  kontrasepsi  yang  tepat  melibatkan  pemanfaatan algoritma  Naïve  Bayes.  Algoritma  Naïve  Bayes menunjukkan  tingkat  akurasi  sedikit  lebih  baik dibandingkan dengan DT.C45. Naïve Bayes mencapai  akurasi  sebesar  91,91%,  sedangkan DT.C45  sebesar  91,18%.10  [10]  Sistem  informasi Posyandu Ibu Hamil telah dirancang untuk mengelola data  kesehatan  ibu  hamil  yang  terkait  dengan  faktor risiko  kehamilan.  Tingkat  akurasi  yang  diperoleh untuk  17  atribut  adalah  53.913%,  19  atribut  adalah 54.348%,  21  atribut  adalah  54.783%,  dan  22  atribut adalah  56.957%.  Paper13    [11]  Implementasi  Data Mining  dalam  Klasifikasi  Penyakit  Diabetes  pada Perempuan  dengan  Menggunakan  Metode  Naïve Bayes  Hasil  akurasi penelitian ini mencapai  78,50%, dengan nilai precision sebesar 85,24%, recall sebesar 83,64%,  dan  nilai  AUC  sebesar  0,855.  [12] Klasifikasi  Sentimen  Masyarakat  terhadap  Layanan ISP  MyRepublic  dengan  Metode  Naïve  Bayes.  . Metode  Naïve  Bayes  memberikan  hasil  akurasi positif  sebesar  0,976%,  negatif  sebesar  0,82895%, dan  netral  sebesar  0,8333%,  dengan  rata-rata  akurasi sebesar  0,87949%.  [13]  Penerapan  Data  Mining dengan  Metode  Klasifikasi  Naïve  Bayes  untuk Meramal  Keterlibatan  dalam  Pemilihan  Gubernur.  . Hasil  prediksi  partisipasi  pemilu  berdasarkan  dataset tersebut menunjukkan tingkat kebenaran sebesar 97% untuk  kehadiran,  dengan  hanya  3%  prediksi kesalahan.

## 3. METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini    metode  yang  digunakan adalah  metode  Knowledge  Discovering  Data  (KDD) yang  dilakukan  untuk  mengklasifikasi  Quality  of Service  dengan  menggunakan  Algoritma  Naive Bayes.  KDD  merupakan  salah  satu  cara  digunakan untuk menemukan pengetahuan baru yang bermanfaat  dari  data.  Dan  Algoritma  Naive  Bayes merupakan  salah  satu  metode  yang  berkaitan  dengan data  mining  maka  metode  analisa  data  ini menggunakan  tahapan  dari  KDD.  Adapun  tahapan penelitian KDD berdasarkan gambar dibawah ini :
Gambar 1. Metode KDD
Tabel 1. Tahapan Metode KDD
TAHAPAN AKTIVITAS DESKRIPSI AKTIVITAS Data Selection Pengumpulan Data Dataset yang digunakan sebanyak 500 data dengan sumber data dari posyandu Desa Ciherang Dimana pada dataset tersebut terdapat beberapa informasi seperti Nama, usia,pendidikan,jumlah anak jenis penyakit. Pre- Processing/Data Cleaning Pembersihan Data Memproses data teks yang telah dikumpulkan. Proses ini mencakup pembersihan dataset dari dataset yang tidak relevan. Transformation Menyiapkan Data Data yang sudah dipilih bertujuan untuk mengubah data sehingga cocok untuk dalam proses data mining dan siap untuk di proses menggunakan metode Algoritma Naïve Bayes. Dalam penelitian ini akan makukan normalisasi/transformasi, interpretasi, konsistensi dan mengevaluasi dalam penerapan algoritma Naïve Bayes. Proses ini untuk memilih fitur yang paling berpengaruh dalam memprediksi pengguna alat keluarga berencana di Desa Ciherang. Data Mining Pemilihan datamining, Algoritma Naïve Bayes. Menggunakan algoritma Naïve Bayes, untuk memilih model dataset yang akan digunakan untuk diproses dan akan disiapkan dalam penelitia ini. Untuk menguji, mengevaluasi data subset yang tidak digunakan selama pelatihan. Evaluation Evaluasi Hasil Model dan Interpretasi Pada Data Mining. Menggunakan metrik evaluasi (akurasi, presisi, recall, F1-score) untuk menilai kinerja model Data Mining. Menafsirkan hasil dari model Data Mining untuk mendapatkan wawasan dan pengetahuan baru. Jika diperlukan, melakukan penyempurnaan pada model berdasarkan temuan dari evaluasi kinerja. Mendokumentasikan semua langkah dan hasil penelitian, serta menyajikan hasil dalam laporan atau presentasi. Knowledge Hasil menghasilkan akurasi sebesar 70% menunjukan tingkat akurasi cukup tinggi di dapat juga hasil presissi dari masing masing Alat keluarga berenacana Suntik class precission 75% class recall 98,51% Operasi class precission 33,33% class recall 14,29 %Pil class precission 0.00%  class recall 0.00% IUD class precission 33,33% class recall 21,43 %Implan class precission 0.00%  class recall 0.00% .

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil dari penelitian ini menjadi inti dari laporan riset,  yang  akan  menjelaskan  secara  detail  proses
pengumpulan,  pembersihan,  tahapan  preprocessing, transformasi, dan evaluasi data yang telah dilakukan.

## 4.1.  Data Selection
Pada  langkah  ini,  penulis  melakukan  pemilihan data  yang terdiri dari 500 catatan dan 6 atribut, yang diperoleh dari pengguna jenis alat keluarga berencana di  desa  ciherang  yang  dapat  dilihat  pada  gambar tahapan data selection 2
Gambar 2.  Tahapan Data Selection

## 4.2.  Data Preprocessing
Langkah berikutnya melibatkan pengolahan data dengan  menggunakan  sampel  data  yang  terdiri  dari 500  entry,  yang  mencakup  proses  pembersihan, penggabungan,  dan  modifikasi  data.  Sampel  data  ini dimasukkan  ke  dalam  perangkat  lunak  RapidMiner untuk menjalani proses pembersihan data. Pada tahap ini,  terdapat  6  atribut  yang  digunakan,  yaitu  Nama, Usia,  Pendidikan,  Jumlah  Anak,  Jenis  Kb,  dan Penyakit Penyerta.
Gambar 3. Data Preprocessing

## 4.3.  Data Transformation
Gambar 4. Data Transfomation
Proses  transformasi  data  merupakan  langkah penting  dalam  analisis  data.  Data  yang  telah dibersihkan perlu diubah format atau strukturnya agar lebih  sesuai  untuk  dianalisis.  Pada  kasus  ini,  data transformasi dilakukan dengan menggunakan perangkat  lunak  RapidMiner.  Proses  transformasi yang dilakukan meliputi:
a. Encoding
Data  kategorikal  diubah  menjadi  data  numerik agar  dapat  dianalisis  menggunakan  algoritma klasifikasi.  Jenis  KB  dan  Penyakit  Penyerta diubah menjadi kode numerik.
b. Scaling Data  numerik  diubah  menjadi  skala  yang  sama agar  dapat  dianalisis  menggunakan  algoritma klasifikasi  dengan  lebih  baik.  Data  numerik diubah menjadi skala 0 hingga 4
c. Feature Selection Fitur  yang  paling  relevan  untuk  analisis  dipilih agar  model  klasifikasi  dapat  lebih  akurat.  Fitur yang dipilih adalah fitur yang memiliki korelasi tinggi dengan label.

## Gambar 5 Data hasil transformation
Pada  gambar  dapat  di  simpulkan  untuk pendidikan dengan nilai 0  =  D3-S1, 1 = SMA, 2  =  SD,  3  =  SMP.  Dan  untuk  jenis  kb  nilai  0 =suntik, 1 = Operasi, 2 = PIL, 3 = IUD.
4.4.  Data Mining
Gambar 6. Data Mining
Pada  proses  data  mining  dilakukan  beberapa percobaan  untuk  mendapatkan  nilai  akurasi  terbaik. Percobaan  pertama  80:20  didapatkan  hasil  70%, kedua  60:40  didapatkan  hasil  70%,  dan  ketiga  70:30 didapatkan  hasil  69.33%  jadi  dapat  disimpulkan bahwa  akurasi  terbaik  yang  penulis  gunakan  adalah 80:20

## 4.5.  Data Evaluation
Gambar 7.  Data Evaluation
Evaluasi  data  menunjukkan  bahwa  model mencapai  akurasi  keseluruhan  sebesar  70%  dalam memprediksi  metode  kontrasepsi,  tetapi  kinerjanya bervariasi  secara  signifikan  di  antara  metode  yang berbeda.  Model  ini  unggul  dalam  mengidentifikasi metode  "Suntik"  (suntikan),  dengan  presisi  75%  dan recall  98%,  tetapi  kesulitan  dengan  metode  lain seperti  "Operasi"  (operasi),  "PIL"  (pil),  "IUD,"  dan "Implan,"  dengan  presisi  dan  recall  yang  rendah untuk  opsi-opsi  ini.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa model  dapat  diuntungkan  dari  peningkatan  kualitas data, pemilihan fitur, dan penyetelan algoritme untuk mengatasi kelemahan ini dan mencapai prediksi yang lebih akurat dan nuansa di semua metode kontrasepsi.
Untuk  membuat  model  Naïve  Bayes,  perlu menghitung nilai probabilitas dari setiap atribut untuk setiap  kelas  yang  ada.  Prosedur  ini  melibatkan perhitungan probabilitas bersyarat (conditional probability)  dari  masing-masing  atribut  untuk  setiap kelas yang akan dihasilkan oleh model.
Setelah  melakukan  pengujian  terhadap  data  KB pada  lagoritma  naïve  bayes  terdapat  beberapa  kali
percobaan  dalam  split  data  untuk  mencari  nilai akurasi yang bagus dalam mempresiksi data KB, split data yang dilakukan 80:20, 60:40 dan 70:30 dari hasil split  data  ini  yang  dapat  memprediksi  data  secara akurat adalah split data 80:20. Dengan menggunakan split  data  80:20, dapat melanjutkan  dengan menggunakan  model  Naïve  Bayes  ini  untuk memprediksi data  KB di  masa depan. Namun,  selalu disarankan  untuk  melakukan  validasi  model  secara berkala  dan  memastikan  bahwa  model  tetap berkinerja baik terhadap data baru yang diperoleh.
Penting juga untuk mempertimbangkan berbagai metrik  evaluasi  model  selain  akurasi,  seperti  presisi dan  recall,  terutama  jika  kelas-kelas  pada  dataset tidak  seimbang.  Metrik  ini  memberikan  pemahaman yang lebih baik tentang kinkerja model dalam kasus- kasus  di  mana  false  positive  dan  false  negative memiliki dampak yang berbeda.
Berdasarkan gambar 7 dapat disimpulkan bahwa metode  naïve  bayes  tabel  yang  menunjukkan  hasil dari proses klasifikasi jenis kontrasepsi menggunakan algoritma  Naive  Bayes.  Yang  dibagi  menjadi  tiga bagian, yaitu:
a. Akurasi, yaitu persentase data yang benar-benar diklasifikasikan dengan benar. b. Presisi, yaitu persentase data yang diklasifikasikan  sebagai  suatu  kelas  sebenarnya benar-benar termasuk dalam kelas tersebut.
c. Recall,  yaitu  persentase  data  yang  benar-benar termasuk  dalam  suatu  kelas  benar-benar diklasifikasikan sebagai kelas tersebut.
Berdasarkan  tabel  tersebut,  dapat  disimpulkan bahwa akurasi metode Naive Bayes untuk  klasifikasi jenis  kontrasepsi  adalah  70%.  Hal  ini  berarti  bahwa 70%  dari  data  uji  yang  diberikan  benar-benar diklasifikasikan dengan benar.
Secara  lebih  rinci,  presisi  metode  Naive  Bayes untuk  masing-masing  jenis  kontrasepsi  adalah sebagai berikut:
a. Suntik class precission 75% class recall 98,51 %
b. Operasi  class  precission  33,33%  class  recall 14,29 %
c. Pil class precission 0.00%  class recall 0.00%
d. IUD  class  precission  33,33%  class  recall  21,43 %
e. Implan  class  precission  0.00%    class  recall 0.00%
Hal  ini  berarti  bahwa  75%  dari  data  uji  yang diklasifikasikan sebagai "Suntik" benar-benar termasuk  dalam  jenis  kontrasepsi  tersebut.  Begitu pula  dengan  33%  dari  data  uji  yang  diklasifikasikan sebagai "Operasi", 0% dari data uji yang diklasifikasikan sebagai "Pil", 33% dari data uji yang diklasifikasikan  sebagai  "IUD"  dan  0%  dari  data  uji yang  diklasifikasikan  sebagai  "Implan"  benar-benar termasuk dalam jenis kontrasepsi tersebut.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  klasifikasi  menggunakan Algoritma Naïve Bayes terhadap data pengguna jenis alat  Keluarga  Berencana  di  Desa  Ciherang,  dapat disimpulkan  bahwa  penerapan  algoritma  ini  mampu mengklasifikasikan  data  berdasarkan  atribut  yang telah  ditetapkan.  Hasil  penelitian  menunjukkan tingkat  akurasi  sebesar  70%,  yang  mengindikasikan kemampuan  algoritma  dalam  memprediksi  jenis  alat KB  yang  digunakan  oleh  masyarakat.  Namun, beberapa gagasan dan saran muncul sebagai hasil dari penelitian  ini.  Pertama,  penelitian  ini  hanya menggunakan  satu  metode  klasifikasi  data  mining, yaitu  Algoritma  Naïve  Bayes.  Oleh  karena  itu, disarankan untuk mengembangkan atau menambahkan  metode  klasifikasi  lainnya  guna memperoleh  hasil  yang  lebih  baik.  Kedua,  hasil akurasi  sebesar  70%  menunjukkan  potensi  untuk peningkatan kinerja. Oleh karena itu, penelitian lebih lanjut  perlu  dilakukan  untuk  meningkatkan  akurasi klasifikasi  data.  Dengan  demikian,  diharapkan penelitian ini memberikan kontribusi dalam pengembangan  program  Keluarga  Berencana  yang lebih  efektif  dan  terarah  bagi  masyarakat  Desa Ciherang maupun daerah lainnya .

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  C. Sistiarani, B. Hariyadi, and E. Wahyuningsih, “Determinan  Partisipasi  Program  Kampung  Kb Pada  Wanita  Usia  Subur  Di  Kabupaten Banyumas,” J. Kel. Berencana , vol. 7, no. 2, pp. 97–105, 2022, doi: 10.37306/kkb.v7i2.104.
[2]  L. Weni, M. Yuwono, and H. Idris, “Determinan Pemilihan  Metode  Kontrasepsi  Jangka  Panjang Pada  Akseptor  Kb  Aktif  Di  Puskesmas Pedamaran,” Contag.  Sci.  Period.  J.  Public Heal.  Coast.  Heal. ,  vol.  1,  no.  01,  2019,  doi: 10.30829/contagion.v1i01.4819.
[3]  H. Holiseh et al. , “Strategi Komunikasi BKKBN (Badan Koordinasi Keluarga Berencana Nasional) Melalui Program Keluarga Berencana,” J. Akuntan Publik , vol. 1, no. 2, pp.
14–28, 2023, [Online]. Available: https://doi.org/10.59581/jap- widyakarya.v1i2.310
[4]  A. Ridwan, “Penerapan Algoritma Naïve Bayes Untuk  Klasifikasi  Penyakit  Diabetes  Mellitus,”
J. SISKOM-KB (Sistem Komput. dan Kecerdasan  Buatan) ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  15–21, 2020, doi: 10.47970/siskom-kb.v4i1.169.
[5]  R.  D.  Fitriani,  H.  Yasin,  and  T.  Tarno, “PENANGANAN KLASIFIKASI KELAS
DATA TIDAK SEIMBANG DENGAN
RANDOM  OVERSAMPLING  PADA  NAIVE BAYES (Studi Kasus: Status Peserta KB IUD di Kabupaten Kendal),” J. Gaussian , vol. 10, no. 1, pp. 11–20, 2021, doi:
10.14710/j.gauss.v10i1.30243.
[6]  D.  M.  Dena,  “Klasifikasi  Pengajuan  KPR Perumahan  Subsidi  Menggunakan  Algoritma Naive Bayes Di Perumahan Sakura Residence,” J.  Ilmu  Data ,  vol.  2,  no.  12,  pp.  1–9,  2022, [Online].
Available: http://ilmudata.org/index.php/ilmudata/article/vi ew/282%0Ahttp://ilmudata.org/index.php/ilmud ata/article/download/282/271
[7]  D.  Purwanto,  “Klasifikasi  Naive  Bayes  Untuk Memprediksi  Kualitas  Udara  Berdasarkan Indeks  Standar  Pencemar  Udara  (Ispu),”  pp.  1– 94, 2019,
[Online]. Available: https://123dok.com/document/y8rk480q-skripsi- klasifikasi-memprediksi-kualitas-berdasarkan- indeks-standar-pencemar.html
[8]  A.  Muzakir,  A.  Desiani,  and  A.  Amran, “Klasifikasi Penyakit Kanker Prostat
Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes  dan  K- Nearest Neighbor,” Komputika  J. Sist. Komput. , vol.  12,  no.  1,  pp.  73–79,  2023,  doi: 10.34010/komputika.v12i1.9629.
[9]  A.  B.  Putri,  F.  I.  Komputer,  and  I.  Informatika, “Penentuan  keputusan  alat  kontrasepsi  yang tepat  menggunakan  algoritma  naïve  bayes  1,” vol. 3, no. 2, pp. 89–101, 2022.
[10]  Q.  Hasanah,  A.  Andrianto,  and  M.  A.  Hidayat, “Sistem  Informasi  Posyandu  Ibu  Hamil  dengan Penerapan Klasifikasi Resiko Kehamilan Menggunakan Metode Naïve Bayes (Implementing  Classification  Risk  in  Posyandu System  Information  for  Pregnant  Using  Naïve Bayes Method),” pp. 1–9, 2018.
[11]  A.  Veronica  Agustin  and  A.  Voutama, “Implementasi Data Mining Klasifikasi Penyakit Diabetes Pada Perempuan
Menggunakan Naïve Bayes,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 7, no. 2, pp. 1002–1007, 2023, doi: 10.36040/jati.v7i2.6808.
[12]  H.  Irsyad,  A.  Farisi,  and  M.  R.  Pribadi, “Klasifikasi  Opini  Masyarakat  Terhadap  Jasa ISP MyRepublic dengan Naïve Bayes,” J.  Nas. Tek. Elektro dan Teknol. Inf. , vol. 8, no. 1, p. 30, 2019, doi: 10.22146/jnteti.v8i1.487.
[13]  A.  S.  Fitriani,  “Penerapan  Data  Mining Menggunakan  Metode  Klasifikasi  Naïve  Bayes untuk Memprediksi Partisipasi Pemilihan Gubernur,” JTAM  (Jurnal  Teor.  dan  Apl.  Mat. , vol. 3, no. 2, pp. 98–104, 2019.