Penerapan  Data  Mining  Dengan  Algoritma Naive  Bayes  Classifier Dalam Memprediksi Pembelian Cat
Fitriana Harahap 1 , Nidia Enjelita Saragih 2 , Elida Tuti Siregar 3 , Husin Sariangsah 4
1 Universitas Potensi Utama, Jl. Yos Sudarso KM 6,5 No.3A Tanjung Mulia, Medan 20241, Indonesia
2 Universitas Potensi Utama, Jl. Yos Sudarso KM 6,5 No.3A Tanjung Mulia, Medan 20241, Indonesia
3 Universitas Potensi Utama, Jl. Yos Sudarso KM 6,5 No.3A Tanjung Mulia, Medan 20241, Indonesia

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T
Sejarah Artikel: DiterimaRedaksi: 29 April 2021 RevisiAkhir: 09 Mei 2021
Diterbitkan Online : 25 Mei 2021
Companies  need  several  types of  communication technology  that  can predict  customer purchase interest, the goal is that the company can properly consider product sales and determine the company's paint product supply. So far, the decision of the Home Smart sales  manager  has  been  made  by  looking  at  the  closeness  of  the  supplier  relationship and how many sponsors are funding the company. So that sometimes the product cannot compete  with  other  companies.  The  Naive  Bayes  classifier  algorithm  is  one  of  the algorithms included in the classification technology. The application of the Naive Bayes method is expected to predict paint purchases from suppliers. From 60 paint purchase data tested with the Naive Bayes method, the results reached 80% of the accuracy of the predictions.  Of  the  60  tested  paint  purchase  data,  48  paint  purchase  data  were successfully classified correctly.
K ATA K UNCI
Data Mining Purchase of paint Naive Bayes.

## K ORESPONDENSI
E-mail: nidia.1924@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Persaingan  dalam  dunia  bisnis  mendorong  para  pebisnis  untuk terus  melakukan  terobosan  demi  kelangsungan  usahanya.  Saat ini  Home  Smart  Medan  telah  menyediakan  berbagai  macam jenis  pelapis  dinding  dengan  berbagai  macam  merk,  tipe  dan harga, namun belum diketahui minat konsumen terhadap pelapis dinding. Manajer pembelian membuat keputusan untuk membeli cat  melalui  pemasok  dengan  melihat  kedekatan  hubungan pemasok  dan  besar  biaya  sponsor  yang  diberikan  untuk perusahaan. Terkadang harga, jenis, dan merk cat tidak menjadi prioritas perusahaan sehingga produk cat kalah bersaing dengan perusahaan  lain.  Pembelian  produk  cat  yang  kurang  efektif menyebabkan produk, menjadi kurang menarik bagi pelanggan. Tentu  saja,  ini  akan  membuat  konsumen  beralih  ke  perusahaan serupa  yang  menggunakan  pelapis  dinding  yang  menurut mereka  paling  mereka  butuhkan.  Dalam  hal  ini,  untuk menentukan cat yang dibeli oleh pelanggan, metode nave bayes digunakan  untuk  klasifikasi  data  mining  untuk  memprediksi volume pembelian cat.
Metode klasifikasi merupakan proses menemukan fungsi konsep atau  model  atau  kategori  data  yang  menggambarkan  tujuan
dalam    memperkirakan  kelas  objek  yang  labelnya  tidak diketahui.  Model  itu  sendiri  dapat  berupa  aturan  "jika-maka", pohon keputusan, atau rumus matematika [1][2].
Algoritma  pengklasifikasi Naive  Bayes merupakan  proses klasifikasi  probabilistik  sederhana  berdasarkan  teorema  Bayes (atau  hukum  Bayes)  yang  memiliki  independensi  yang  kuat, dengan  kata  lain  dalam  nave  Bayesian,  model  yang  digunakan adalah model fitur independen. Dalam Bayesian (terutama Naive Bayes ),  kuatnya  independensi  elemen  mengacu  pada  elemen dalam  data,  yang  tidak  ada  hubungannya  dengan  apakah  ada elemen lain dalam data yang sama. Keuntungan dari klasifikasi adalah  bahwa  hanya  sejumlah  kecil  data  pelatihan  yang diperlukan  untuk  memperkirakan  parameter  ( mean dan varians variabel ) yang diperlukan untuk klasifikasi[3].
Aplikasi  yang  mengklasifikasikan  dalam  bentuk  algoritma pengklasifikasi nave  bayes diharapkan  dapat  memprediksi  atau mendeteksi  lebih  awal  minat  beli  calon  pelanggan  berdasarkan transaksi masa lalu, sehingga perusahaan dapat lebih memahami cat yang diminati pelanggan mereka.
Dalam  penelitian  ini  dokumen  yang  digunakan  adalah  jurnal- jurnal  berikut  Penelitian  yang  dilakukan  [4]  menyimpulkan
bahwa  berdasarkan  data  keluarga  sebagai  data  latih,  metode naive  bayes  berhasil  mengklasifikasikan  47  dari  60  data  uji. data.  Dengan  demikian  metode  Naive  Bayesian  berhasil menentukan  prediksi  konsumsi  listrik  pada  rumah  tangga dengan akurasi sebesar 78.3333%.
Penelitian yang dilakukan [5] Hasil analisis sentimen pelanggan toko  online  A,  B,  C,  D,  E  adalah:  variabel  harga  (VH)  sebesar 0,00000023, variabel produk (VP) 0,0000049, variabel transaksi kemudahan  penggunaan  (VKT)  Adalah  0,0000048,  keamanan transaksi  variabel  (VKMT)  adalah 0,0000038, dan kepercayaan variabel (VK) adalah 0,000015.
Penelitian yang dilakukan [6], kesimpulan dari penelitian adalah hasil  tes  yang  menunjukkan  bahwa  faktor    yang  memiliki pengaruh  paling  besar  dalam  menentukan  klasifikasi  prestasi akademik  mahasiswa  antara  lain  indeks  prestasi  kumulatif (IPK),  indeks  prestasi  semester  pertama  (IPK),  IPK  semester keempat  dan  jenis  kelamin.    Karena  itu,    faktor-faktor  tersebut layak  menjadi  bahan  evaluasi  pengelolaan  perguruan  tinggi. Nilai  akurasi,  recall,  dan  akurasi  yang  diperoleh  dari  algoritma NBC  masing-masing  adalah  83%,  50%,  dan  70%  dengan pengujian data siswa kelas 2005-2009.
Berdasarkan  analisis  penelitian  terdahulu  Algoritma Naive Bayes dari  teknik  pengklasifikasian  dapat  membantu  dalam memprediksi  pembelian  cat  dari  suplier  berdasarkan  data penjualan cat pada perusahaan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Data Mining
Data  mining  adalah  proses  analisis  yang  bertujuan  untuk memeriksa  data  dalam  jumlah  besar  untuk  menemukan pengetahuan  tersembunyi  yang  berharga  dan  konsisten.  Tujuan dari  data  mining  adalah  untuk  menemukan  tren  atau  pola  yang dibutuhkan dalam database besar untuk membantu pengambilan keputusan di masa depan[7][8][9].
2.2. Naïve Bayes Classifier
Klasifikasi Naive  Bayes pertama  kali  diusulkan  oleh  ilmuwan Inggris  Thomas  Bayes  menggunakan  metode  probabilitas  dan statistik.  Algoritma  ini  menghasilkan  teknik  prediksi  berbasis probabilitas  sederhana  dengan  menggunakan  teorema  Bayes (atau  Bayes).  Hal  ini  berarti,  pada Naive  Bayes ,  model  yang digunakan  merupakan  “model  fitur  independen”.  Dalam Bayesian  (terutama Naive  Bayes ),  independensi  kuat  dari  suatu elemen berarti bahwa elemen dalam data tidak ada hubungannya dengan apakah ada elemen lain dalam data yang sama [10][11].
Adapun  bentuk  umum  dari  Teorema  Bayes  dapat  dilihat  pada persamaan berikut:
𝑃(𝑋|𝑌) = 𝑃(𝑋∩𝑌) 𝑃(𝑌) (1)
X = Data dengan class yang belum diketahui H = Hipotesis data X merupakan suatu class spesifik P(H|X)  =  Probabilitas  hipotesis  H  berdasarkan  kondisi  x (posteriori prob.) P(H) = Probabilitas hipotesis H (prior prob.) P(X|H) = Probabilitas X berdasarkan kondisi tersebut
P(X) = Probabilitas dari X 2.3.Klasifikasi ( classification )
Klasifikasi  didefinisikan  sebagai  fungsi  pembelajaran  yang dapat  memetakan  (mengkategorikan)  elemen  data  (item) menjadi  salah satu dari beberapa kategori yang telah ditentukan. Contoh  lain  dari  klasifikasi  bisnis  dan  penelitian  adalah  [1]: Satu.  Tentukan  apakah  transaksi  kartu  kredit  itu  curang.    b. Diperkirakan  apakah  pengajuan  KPR  nasabah  baik  atau  buruk. C.  Diagnosis  penyakit  pada  pasien  untuk  memahami  penyakit yang mana.

## 3. METODOLOGI

## 3.1 Kerangka kerja Penelitian
Pembahasan  mengenai  tahapan-tahapan  yang  harus  dilakukan dalam  menyelesaikan  masalah  tercakup  dalam  bagian  kerangka kerja penelitian.  Kerangka kerja penelitian ini dapat dilihat pada gambar 3:
Gambar 3. Kerangka Kerja Penelitian
1. Mendefinikasikan Masalah
ini  merupakan  tahap  pertama  dari  kerangka  kerja,  dimana sistem akan dipelajari dan direview untuk mengamati sistem secara  lebih  mendalam,  serta  menggali  masalah  yang muncul pada sistem tersebut. Tahap mendefinisikan masalah merupakan  langkah  awal  dalam  menemukan    rumusan pertanyaan penelitian.
2. Menganalisa Masalah Kemudian masalah yang ditemukan pada tahapan sebelumnya,  akan  dianalisis.  Tahapan  ini  bertujuan  untuk memahami  masalah  yang  telah  ditentukan  sebelumnya. Tahapan  analisa  masalah  diharapkan  membantu  peneliti dalam  memahami masalah dengan lebih baik.
3. Menentukan Tujuan Langkah  selanjutnya  setelah  analisa  masalah  yaitu menentukan  tujuan  dari  penelitian.  Dalam  hal  ini,  tujuan yang  menjadi  sasaran  adalah  untuk  menyelesaikan permasalahan yang ada.
4. Mempelajari Literatur
Tahapan  ini  dilakukan  dalam  rangka  melengkapi  kosakata aturan,  teori  pendukung  pemecahan  masalah,  serta  konsep yang digunakan dalam penelitian ini. Tahapan penelitian ini bertujuan untuk mengumpulkan semua data yang dibutuhkan untuk penelitian.

## 3.2. Tahapan Mendesain dan Merancang Model Sistem
1. Kumpulkan  data  Kumpulkan  data  untuk  melatih  dan menguji Naive  Bayes .  Banyaknya  data  yang  berhasil dikumpulkan,  menentukan  keberhasilan  penyelesaian masalah tersebut.
2. Analisis  dengan  algoritma Naive  Bayes .  Data  yang terkumpul kemudian akan dianalisis, untuk menyesuaikan pengolahan  data  dengan  menggunakan  metode Naive Bayes .
3. Mengolah  data.  Data  yang  telah  dianalisis    akan  diolah dengan menggunakan metode Naive Bayes .
3.3 . Tahapan Implementasi
1. Implementasi.  Menurut  pemrosesan  data,  tahap  realisasi adalah tentang bagaimana mengimplementasikan pemrosesan data di alat.
2. Pengujian.  Tahap  ini  akan  menjadi  penentu  apakah perangkat  lunak  yang  telah  dikembangkan  berhasil memenuhi tujuan yang diharapkan.
Alur dari metode Naive Bayes dapat dilihat pada gambar 4:

## Gambar 4. Alur Metode Naive Bayes

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Penerapan Metode Naive Bayes
Naive Bayes
didasarkan pada asumsi yang disederhanakan  bahwa  nilai  atribut  tidak  bergantung  secara kondisional satu sama lain pada nilai  keluaran tertentu. Dengan kata  lain,  mengingat  nilai  output,  probabilitas  pengamatan kolektif  merupakan  produk  dari  probabilitas  individu.  Adapun yang menjadi keuntungan dari penggunaan metode Naive Bayes adalah  bahwa  metode  ini  hanya  memerlukan  sedikit  data pelatihan untuk menentukan estimasi parameter yang diperlukan dalam proses klasifikasi. Dalam metode naive bayes , string data konstan  dibedakan  dari  data  numerik  kontinu.  Perbedaan  ini terlihat  saat  menentukan  nilai  probabilitas  setiap  kondisi,  baik kondisi  dengan  nilai  data  string  maupun  kondisi  dengan  nilai data  numerik.  Penerapan  metode naive  bayes adalah  sebagai berikut.

## 4.2. Data Training
Naive  Bayes didasarkan  pada  asumsi,  dalam  penentuan data  yang  akan  dianalisis  menggunakan  metode naive  bayes , tahapan  pertama  yang  harus  dikerjakan  adalah  membaca  data latih. Adapun data latih yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 1 berikut.
Tabel 1. Data Training
No Kualitas Animo Harga Kompetisi Kooperasi Beli
1 Super Tinggi Mahal Tinggi Sangat Baik Ya 2 Super Tinggi Mahal Tinggi Baik Ya 3 Super Tinggi Mahal Tinggi Kurang Baik Tidak 4 Super Tinggi Mahal Sedang Sangat Baik Ya 5 Super Tinggi Mahal Sedang Baik Ya 6 Super Tinggi Mahal Sedang Kurang Baik Tidak 7 Super Tinggi Mahal Rendah Sangat Baik Ya 8 Super Tinggi Mahal Rendah Baik Ya 9 Super Tinggi Mahal Rendah Kurang Baik Tidak 10 Super Tinggi Normal Tinggi Sangat Baik Ya 11 Super Tinggi Normal Tinggi Baik Ya 12 Super Tinggi Normal Tinggi Kurang Baik Tidak 13 Super Tinggi Normal Sedang Sangat Baik Ya 14 Super Tinggi Normal Sedang Baik Ya 15 Super Tinggi Normal Sedang Kurang Baik Ya 60 Super Rendah Mahal Sedang Kurang Baik Tidak

## 4.3 Probabilitas Kriteria Kualitas
Berdasarkan  data  pembelian  cat  pada  tabel  di  atas, diketahui bahwa jumlah data latih adalah sebanyak 60 data. Dari 60 data tersebut,  terdapat 15 data cat dengan kualitas super dan pembelian  cat  ya,  7  data  cat  dengan  kualitas  super  dan pembelian  tidak,  5  data  cat  dengan  kualitas  medium  dan pembelian ya. 6 data cat dengan kualitas medium dan pembelian tidak. 14 data cat dengan kualitas standart dan pembelian ya, 13 data cat dengan kualitas standart dan pembelian tidak.
Tabel 2. Probabilitas Kriteria Kualitas

## 4.4 Probabilitas Kriteria Animo
Berdasarkan data pembelian cat pada tabel data training( data  latih),  diketahui  bahwa  jumlah  data  latih  adalah  sebanyak 60  data.  Dari  60  data  tersebut  terdapat  27  data  cat  dengan Animo Tinggi dan pembelian cat ya, 18 data cat dengan Animo Tinggi  dan  pembelian  tidak,  4  data  cat  dengan  Animo  Sedang dan  pembelian  ya.  3  data  cat  dengan  Animo  Sedang  dan pembelian  tidak.  3  data  cat  dengan  Animo  Rendah  dan pembeliann ya, 5 data cat dengan Animo Rendah dan pembelian tidak.
Animo Jumlah Kejadian "Pembelian Cat" Probabilitas Ya Tidak Ya Tidak Tinggi 27 18 0.79 0.69 Sedang 4 3 0.12 0.12 Rendah 3 5 0.09 0.19 Jumlah 34 26 0.57 0.43

## Tabel 3. Probabilitas Kriteria Animo

## 4.5 Probabilitas Kriteria Harga
Berdasarkan data pembelian cat pada tabel data training (  data  latih)  di  atas,  diketahui  bahwa    jumlah  data  latih    adalah sebanyak  60  data.  Dari  60  data  tersebut  terdapat  16  data  cat dengan  harga  mahal  dan  pembelian  cat  ya,  14  data  cat  dengan harga  mahal  dan  pembelian  tidak,  12  data  cat  dengan  harga normal  dan  pembelian  ya.  9  data  cat  dengan  harga  normal  dan pembelian  tidak.  6  data  cat  dengan  harga  terjangkau  dan pembelian ya, 3 data cat dengan harga terjangkau dan pembelian tidak.
Tabel 4. Probabilitas Kriteria Harga

## 4.6 Probabilitas Kriteria Kompetisi
Berdasarkan data pembelian cat pada tabel data training (  data  latih)  di  atas,  diketahui  bahwa  jumlah  data  latih  (data training) adalah sebanyak 60 data. Dari 60 data tersebut terdapat 14  data  cat  dengan  kompetisi  tinggi  dan  pembelian  cat  ya,  12 data  cat  dengan  kompetisi  tinggi  dan  pembelian  tidak,  15  data cat  dengan  kompetisi  sedang  dan  pembelian  ya.  8  data  cat dengan kompetisi sedang dan pembelian tidak. 5 data cat dengan kompetisi rendah dan pembelian ya, 6 data cat dengan kompetisi

## Tabel 5. Probabilitas Kriteria Kompetisi

## 4.7 Probabilitas Kriteria Kooperasi
Berdasarkan data pembelian cat pada tabel data training (  data  latih)  di  atas,  diketahui  bahwa  jumlah  data  latih  (data training) adalah sebanyak 60 data. Dari 60 data tersebut terdapat 14 data cat dengan Kooperasi sangat baik dan pembelian cat ya, 7 data cat dengan Kooperasi sangat baik dan pembelian tidak, 18 data  cat  dengan  Kooperasi  baik  dan  pembelian  ya.  3  data  cat
dengan  Kooperasi  baik  dan  pembelian  tidak.  2  data  cat  dengan Koopeasi  kurang  baik  dan  pembelian  ya,  16  data  cat  dengan Kooperasi kurang baik dan pembelian tidak.
Tabel 6. Probabilitas Kriteria Kooperasi

## 4.8 . Pengujian Metode Naïve Bayes
Berdasarkan nilai probabilitas akan dilakukan pengujian sebanyak  60  data  untuk  kemudian  dicari  penyelesaiannya dengan  menggunakan  tools  weka  sehingga  dihasilkan  hasil klasifikasi pembelian cat seperti pada gambar 3:
Gambar 3. Hasil Klasifikasi Metode Naive Bayes
Oleh  karena  itu,  berdasarkan  gambar  di  atas  diketahui bahwa    persentase  untuk  Correctly  Classified  Instance  adalah sebesar 80%. Sedangkan persentase untuk Incorrectly Classified Instance adalah  20%. Di mana dari 60 data pembelian cat, ada sebanyak  48  data  pembelian  cat  yang  berhasil  diklasifikasikan dengan  benar  dan  sebanyak  12  data  pembelian  cat  yang  tidak berhasil diklasifikasikan dengan benar.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  penelitian  tentang  memprediksi  pembelian cat    dapat  disimpulkan  beberapa  kesimpulan  yaitu,  Metode Naive  Bayes menggunakan  data  training  dalam  menghasilkan probabilitas  masing-masing  kriteria  untuk  class  yang  berbeda. Karena  itu  nilai-nilai  probabilitas  dari  kriteria  tersebut  dapat dioptimalkan  agar  bisa  digunakan  dalam  memprediksi pembelian cat berdasarkan proses klasifikasi oleh metode Naive Bayes itu sendiri.
Berdasarkan  data  pembelian  cat  yang  dijadikan  data training,  metode Naive  Bayes berhasil  mengklasifikasikan  48 data  dari  60  data  yang  diuji.  Sehingga  metode Naive  Bayes berhasil  memprediksi  pembelian  cat  dengan  persentase keakuratan sebesar 80 %.
Adapun saran yang dapat diberikan mengenai penelitian tentang  memprediksi  pembelian  cat  oleh  konsumen  yaitu pengujian lebih baik dilakukan menggunakan metode lain untuk menentukan  metode  yang  lebih  akurat  untuk  memprediksi pembelian cat.
Animo
Jumlah Kejadian "Pembelian Cat" Probabilitas Ya Tidak Ya Tidak Tinggi 27 18 0.79 0.69 Sedang 4 3 0.12 0.12 Rendah 3 5 0.09 0.19 Jumlah 34 26 0.57 0.43
Harga Jumlah Kejadian "Pembelian Cat" Probabilitas Ya Tidak Ya Tidak Mahal 16 14 0.47 0.54 Normal 12 9 0.35 0.35 Terjangkau 6 3 0.18 0.12 Jumlah 34 26 0.57 0.43
Jumlah Kejadian
"Pembelian Cat" Probabilitas Ya Tidak Ya Tidak Tinggi 14 14 0.41 0.54 Sedang 15 9 0.44 0.35 Rendah 5 3 0.15 0.12 Jumlah 34 26 0.57 0.43
Kooperasi Jumlah Kejadian "Pembelian Cat" Probabilitas Ya Tidak Ya Tidak Sangat Baik 14 7 0.41 0.27 Baik 18 3 0.53 0.12 Kurang Baik 2 16 0.06 0.62 Jumlah 34 26 0.57 0.43

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D.  Nofriansyah,  K.  Erwansyah,  and  M.  Ramadhan,
“Penerapan  Data  Mining  dengan  Algoritma  Naive Bayes  Clasifier  untuk  Mengetahui  Minat  Beli Pelanggan terhadap Kartu Internet XL ( Studi Kasus di CV.  Sumber  Utama  Telekomunikasi),” J.  Saintikom , vol. 15, no. 2, pp. 81–92, 2016.
[2] A.  S.  Mubarok,  F.  T.  Informasi,  U.  Hasyim,  and  T. Jombang,  “Deteksi  Minat  Beli  Pelanggan  Terhadap Produk  Paket  Internet  Menggunakan  Algoritma  Naïve Bayes,” vol. 03, pp. 58–63, 2019.
[3] T.  I.  Andini,  W.  Witanti,  and  F.  Renaldi,  “Prediksi Potensi Pemasaran Produk Baru dengan Metode Naïve Bayes Classifier dan Regresi Linear,” Semin. Nas. Apl. Teknol. Inf. , pp. 27–32, 2016.
[4] A.  Saleh,  “Implementasi  Metode  Klasifikasi  Naïve Bayes  Dalam  Memprediksi  Besarnya  Penggunaan Listrik Rumah Tangga,” Creat. Inf. Technol. J. , vol. 2, no. 3, pp. 207–217, 2015.
[5] P.  D.  Atika,  “IMPLEMENTASI  ALGORITMA NAïVE  BAYES  CLASSIFIER  UNTUK  ANALISIS SENTIMEN  CUSTOMER  PADA  TOKO  ONLINE,” vol. 12, no. 4, pp. 303–314, 2019, doi: 10.30998/faktorexacta.v12i4.5224.
[6] 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.
[7] D.  F.  Pramesti,  M.  T.  Furqon,  and  C.  Dewi, “Implementasi  Metode  K-Medoids  Clustering  Untuk Pengelompokan Data Potensi Kebakaran Hutan / Lahan
Berdasarkan  Persebaran  Titik  Panas  (  Hotspot  ),” J.
Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 1, no. 9, pp. 723–732, 2017.
[8] S.  Suprianto,  “Implementasi  Algoritma  Naive  Bayes Untuk  Menentukan  Lokasi  Strategis  Dalam  Membuka Usaha  Menengah  Ke  Bawah  di  Kota  Medan  (Studi Kasus:  Disperindag  Kota  Medan),” J.  Sist.  Komput. dan  Inform. ,  vol.  1,  no.  2,  p.  125,  2020,  doi: 10.30865/json.v1i2.1939.
[9] R.  R.  Husin  Sariangsah*,  Wanayumini,  “Penentuan Kelas  Menggunakan  Algoritma  K  Medoids  Untuk Clustering Siswa Tunagrahita,” J. Media … , vol. 5, pp. 83–89, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i1.2547.
[10] Y. S. Nugroho, “Klasifikasi dan Klastering Penjurusan Siswa  SMA  Negeri  3  Boyolali,” Khazanah  Inform.  J. Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 1, no. 1, p. 1, 2015, doi:
10.23917/khif.v1i1.1175.
[11] H. Annur, “Klasifikasi Masyarakat Miskin
Menggunakan  Metode  Naive  Bayes,” Ilk.  J.  Ilm. ,  vol.
10, no. 2, pp. 160–165, 2018, doi: 10.33096/ilkom.v10i2.303.160-165.

## BIODATA PENULIS
Fitriana Harahap Dosen  Universitas  Potensi  Utama,  Jl.  Yos Sudarso  KM  6,5  No.3A  Tanjung  Mulia, Medan 20241, Indonesia
Nidia Enjelita Saragih Dosen  Universitas  Potensi  Utama,  Jl.  Yos Sudarso  KM  6,5  No.3A  Tanjung  Mulia, Medan 20241, Indonesia
Elida Tuti Siregar Dosen  Universitas  Potensi  Utama,  Jl.  Yos Sudarso  KM  6,5  No.3A  Tanjung  Mulia, Medan 20241, Indonesia
Husin Sariangsah Mahasiswa  Program  Studi  Magister  Ilmu Komputer  Universitas  Potensi  Utama,  Jl. Yos  Sudarso  KM  6,5  No.3A  Tanjung Mulia, Medan 20241, Indonesia