## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH ISSN 2774-3639 (Media Online)
Vol 3, No 6, Oktober 2023 | Hal 442-447 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v3i6.290

## Naïve Bayes Classifier dengan Particle Optimize Weight Forward pada Dataset
Nuranisah * , Yanti Yusman
Fakultas Sains Dan Teknologi, Program Studi Komputer, Universitas Pembangunan Panca Budi, Medan, Indonesia Email: 1,* nuranisahasriel123@gmail.com, 2 yantiyusman@gmail.com Email Penulis Korespondensi: nuranisahasriel123@gmail.com
Abstrak− Klasifikasi  adalah  proses  mengidentifikasi  dan  mengelompokkan  objek  ke  dalam  kelas  atau  kategori  berdasarkan karakteristiknya. Dalam data  mining ada dua proses  yaitu  klasifikasi dan  clustering  yaitu  yang digunakan untuk  mengelompokkan objek berdasarkan kesamaan. Dalam proses klasifikasi, berbagai metode salah satunya seperti K-NN, SVM, dan Naïve Bayes yang sering digunakan dan dilakukan perkembangan dalam metodenya. Pengklasifikasi Naïve Bayes terbukti memiliki keunggulan, seperti penghitungan yang lebih cepat dan akurasi yang lebih baik. Namun, metode ini memiliki keterbatasan dalam proses pemilihan atribut. Untuk  mengatasi  keterbatasan  ini,  digunakan  algoritma  Particle  Optimize  Weights  Forward  untuk  meningkatkan  akurasi  dengan memberikan  bobot  pada  atribut  dalam  metode  Naïve  Bayes.  Pendekatan  ini  meningkatkan  efisiensi  dan  efektivitas  pengklasifikasi Naïve Bayes dalam tugas klasifikasi data.
Kata Kunci: Kata Kunci : Naïve Bayes Classifier, Particle Optimize Weights Forward, Klasifikasi, Data Mining
Abstract− Classification is the process of identifying and grouping objects into classes or categories based on their characteristics.  In data mining, there are two processes, namely classification and clustering, which are used to group objects based on similarities. In the classification process, various methods such as K-NN, SVM, and Naïve Bayes are often used and developments are made in the method. The Naïve Bayes  classifier  is proven to have advantages, such as faster calculation and better accuracy.  However,  this method  has limitations in the attribute selection process. To overcome this limitation, the Particle Optimize Weights Forward algorithm is used to improve  accuracy  by  assigning  weights  to  attributes  in  the  Naïve  Bayes  method.  This  approach  improves  the  efficiency  and effectiveness of the Naïve Bayes classifier in data classification tasks.
Keywords : Naïve Bayes Classifier; Particle Optimize Weights Forward; Classification; Data Mining

## 1. PENDAHULUAN
Data  mining  merupakan  proses  dalam  menganalisa  data  dari  perspektif  yang  berbeda  dan  menyimpulkan  agar mengandung informasi – informasi penting yang dapat digunakan untuk meningkatkan perhitungan yang bermanfaat. [1] Data  mining  meliputi  beberapa  kegiatan  diantaranya  pemakaian,pengumpulan  data  historis  untuk  menemukan keteraturan, pola atau hubungan data berukuran besar lalu menjadikan data tersebut menjadi informasi – informasi yang nantinya  dapat  dimanfaatkan.  [2]  Didalam  data  mining  terdapat  beberapa  metode  dalam  melakukan  klasifikasi  data. Klasifikasi data merupakan proses identifikasi objek pada sebuah kategori, kelompok atau kelas dengan melalui beberapa prosedur yang telah ditetapkan. [3].
Klasifikasi mempunyai tujuan sebagai penempatan objek yang bertugas ke salah satu kategori yang disebut kelas [4]. Selain proses klasifikasi. Adapun metode pengelompokan pada objek juga dapat dilakukan dengan metode clustering. Clustering  merupakan pembentukan dari kesatuan yang membentuk suatu kelompok pada objek yang berdasarkan dari kemiripan antar objek. Perbedaan yang dapat dilihat dari kedua proses tersebut adalah pada pengelompokan objek dimana klasifikasi alur proses dilakukan dengan membagikan objek dasar kelompok/kategori yang telah ditentukan sebelumnya. Sedangkan, pada proses clustering dilakukan dengan mencari kemiripan antar objek, sehingga tidak dapat terindentifikasi dari  definisi  sebelumnya.  Salah  satu  metode  klasifikasi  adalah  mentode  naïve  bayes  yang  merupakan  suatu  model klasifikasian  probabilistik  sederhana  dengan  proses  perhitungan  pada  kumpulan  probabilitas  dimana  penjumlahann frekuensi dan kombinasi nilai pada dataset yang ada. [5]
Secara keseluruhannya sudah banyak penelitian yang diangkat dengan metode naïve bayes menggunakan berbagai perkembangan  metode  dan  dataset  yang  berbeda-  beda.  Beberapa  penelitian  yang  menggunakan  metode  naïve  bayes menjelaskan bahwa penggunaan metode naïve bayes yang di optimasikan dengan particle swarm optimize menghasilkan data  akurasi  sebesar  98,76%  dengan  menggunakan  dataset  penyakit  tuberculios  [6].  Lalu  pada  penelitian  sebelumnya dengan  menggunakan  data  iris  yang  nantinya  akan  digunakan  sebagai  dataset  pengujian  metode  naïve  bayes  dalam penelitian dengan proses optimize yang berbeda, hasil dari penelitian tersebut menjelaskan bahwa metode naïve bayes dengan menggunakan particle swarm optimize dengan dataset iris menghasilkan fitness tertinggi dalam penentuan bobot atribut optimumnya. [7] Proses peningkatan akurasi banyak dilakukan oleh penelitian yang sebagian besar menggunakan PSO  dalam  peningkatan  akurasi  karena  naïve  bayes  memiliki  kelemahan  pada  seleksi  atribut  sehingga  sering  kali mempengaruhi nilai akurasi.
Penguji  cobaan  dengan  algoritma  Particle  Optimize  Weight  Forward  diharapkan  mampu  memberikan  dampak hasil akurasi yang baik dengan melakukan pembobotan atribut. Data yang akan digunakan pada penelitian ini adalah data dari UCI Machine Learning  yang terdiri dari 150 dataset terdapat 3 kelas dan 4 atribut yaitu sepal length, petal length, sepal width dan petal width.

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH ISSN 2774-3639 (Media Online)
Vol 3, No 6, Oktober 2023 | Hal 442-447 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v3i6.290

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Proses dari tahapan  –  tahapan penelitian  memerlukan  metode yang dapat digunakan agar  menjelaskan alur klasifikasi yang akan dilakukan sehingga mengetahui informasi dari pengolalan hasil klasifikasi dari dataset yang digunakan. Proses optimasi Naïve Bayes Classifier menggunakan algoritma Particle Optimize Weight Forward untuk melakukan optimasi bobot dari suatu dataset yang telah ditentukan yaitu  pada data iris ditampilkan pada Gambar 1 berikut :
Pengumpulan Data Pengolahan Data Normalisasi Data Split Data Cross Validation Particle Optimize Weight (Forward) Naïve Bayes Pengujian Metode Hasil Pengujian Metode Gambar 1 Metode Penelitian
Berdasarkan  gambar  1  bagan  dari  pada  tahapan  penelitian  diatas  ,  uraian  dari  setiap  Langkah-langkah  tersebut adalah proses pengumpulan data , data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data yang bersumber dari UCI learning yaitu Data IRIS. Data Iris adalah salah satu data yang paling sering digunakan dalam proses pengembangan perhitungan klasifikasi data yang dapat diakses oleh siapapun karena bersifat publik pada uci repository.Dalam data iris ada 4 atribut yang dapat mempengaruhi klasifikasi yaitu: sepal length, sepal width, petal length, serta petal width. Atribut tujuan atau label dari data iris memiliki 3 kelas yaitu: iris setosa, iris versicolour, serta iris virginica. [8]. Pengolahan Data merupakan teknik yang digunakan agar data tersebut disesuaikan dengan metode pengklasifikasian yang akan diterapkan.
Setelah pengelolaan data maka diperlukan nya normalisasi data merupakan bagian daripada praposes data, pada normalisasi  dilakukan  terhadapa  nilai-  nilai  yang  tersimpan  pada  dataset  sehingga  proses  pengelolaan  akan  menjadi mudah. Adanya rentang nilai  yang terlalu  jauh sehingga diperlukan normalisasi pada atribut-  atribut tersebut  sehingga diperlukannya  normalisasi.  Adapun  normalisasi  terbagi  beberapa  metode  salah  satunya  adalah  Z-score  yang  akan digunakan pada penelitian [9] [10]. Dimana Z-score normalization dapat dihitung dengan menggunakan rumus berikut :
Z= x−x̅ σ
(1)
Ditahap selanjutnya adalah dengan menentukan rasio antara data latih dan data uji pada data yang akan digunakan sehingga mempermudah untuk proses perhitungan klasifikasi data.

## 2.2 Cross Validation
Crossvalidation  atau  dapat  disebut  estimasi  rotasi  merupakan  suatu  teknik  daripada  model  validasi  untuk  menilai bagaimana  hasil  statistic  analisis  akan  menggeneralisasi  kumpulan  data  independent  [M.J.Hartmann],[K.cranmer]. Teknik tersebut dapat dilakukan dengan melakukan prediksi pada model dan memperkirakan seberapa akurat suatu model

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH ISSN 2774-3639 (Media Online)
Vol 3, No 6, Oktober 2023 | Hal 442-447 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v3i6.290
prediktif ketika dijalankan kedalam prakteknya. Adapun salah satu satu teknik dari suatu validasi  silang adalah k-fold cross validation, yang berfungsi memecahkan data menjadi K dibagian set data dengan ukuran yang sama.

## 2.3. Naïve Bayes
Naïve Bayes  merupakan  metode yang dapat memprediksi pada suatu class dari suatu objek  yang  mana kelasnya tidak diketahui dari masing – masing kelompok atribut yang ada sehingga penentuan class yang paling optimal dapat didasarkan pada  pengaruh  didapat  di  hasil  pengamatan.  [11]  Naïve  Bayes  diasumsikan  pada  penyederhanaan  nilai  atribut  secara kondisional  saling  bebas  apabila  diberikan  nilai  output.  Sehingga  nilai  output  probabilitas  mengamai  bagaimana  cara suatu data dari probabilitas individu. [12] . Kelebihan dari naïve bayes adalah dalam metode ini hanya memerlukan jumlah data  pelatihan  (training  data)  yang  bernilai  minimun  hingga  penentuan  estimasi  parameter  yang  diperlukan  pada pengklasifikasian. Sering kali naïve bayes bekerja jauh lebih efektif pada beberapa hasil kalkulasi dalam penelitian secara kompleks sesuai yang diharapkan. [13] Adapun persamaan dari naïve bayes sebagai berikut :
P(A|B) p( B | A )p(A)
p(B) (2)

## 2.4. Optimasi
Pada  tahap optimasi  pada  data  yang  akan  dioptimasikan  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  dua  metode optimasi, yaitu  Fungsi Select + Optimize Select sehingga dapat meiningkan weight pada atribut sehingga  menghasilkan tingkat akurasi yang baik daripada sebelumnya.. [14]

## 2.5 Analisis Performa
Pada tahap analisis performa Tahap terakhir setelah penerapan metode klasifikasi adalah menghitung performa, adapun persamaan performa menggunakan confusion matrix yang mana untuk membantu menghitung nilai akurasi, presisi, recall dan f-measure [15] [16]
Persamaan  yang  digunakan  untuk  menghitung  akurasi  ditunjukkan  pada  persamaan  2,  penerapan  perhitungan akurasi yang digunakan pada penelitian ini adalah balanced-accuracy (ba) dimana berfungsi untuk menangani multiclass klasifikasi dengan data yang tidak seimbang [17]
accuracy = TP+TN TP+TN+FP+FN (3)
b. a = 1/2( TP TP+FN + TN TN+FP ) (4)
Proses klasifikasi multiclass, perhitungan performa presisi, recall, dan f-measure dapat diterapkan pada setiap label secara independen. [18] Presisi menggunakan persamaan 3, persamaan 4 menunjukan perhitungan performa recall dan persamaan 5 untuk f-measure [19].
𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = TP TP+FP (5)
𝑓 − 𝑚𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑒 = precision ∗ recall
precison + recall (6)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini menggunakan data Iris yang diambil dari UCI Machine Learning. Data yang digunakan dibagi menjadi dua bagian yaitu data training dan data testing. Data tersebut terdiri dari 150 dataset yang terbagi menjadi 3 kelas dan 4 atribut, yaitu:
Class: 1. Iris Sentosa
2. Iris VersiColor
3. Iris Virginica
Atribut: 1. Sepal Length
2. Sepal Width
3. Petal Length
4. Petal Width
Metode yang digunakan adalah metode data mining naïve bayes yang di eksperimenkan dengan Tools Rapidminer. Proses penggabungan dengan algoritma particle Optimize Weight ( forward) merupakan upaya untuk meningkatkan hasil akurasi yang dilakukan dengan  menaikkan partikel itarasi partikel, jumlah iterasi, bobot inersia, konstanta kecepatan 1 dan  2.  Jumlah  partikel  digunakan  untuk  menentukan  banyaknya  popsize  pada  algoritma  tersebut.  Partikel direpresentasikan dengan bobot tiap atribut yang akan dioptimasi. Kemudian setiap data training dan data testing akan di kalikan dengan bobot.

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH ISSN 2774-3639 (Media Online)
Vol 3, No 6, Oktober 2023 | Hal 442-447 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v3i6.290

## 3.1 Penerapan Metode Naïve Bayes
Berdasarkan asumsi penyederhaan Naive Bayes  suatu nilai atirbut secara kondisional saling bebas jika diberikan nilai output. Dengan kata lain, nilai putput yang probabilitasnnya secara kondisional saling bebas jika diberikan nilai ouput. Maka  pemberian  nilai  output ,  probabilitas  akan  mengamati  secara  bersama  adalah  produk  dari  probabilitas  individu. Keuntungan penggunaan Naïve Bayes yaitu metode ini membutuhkan jumlah data pelatihan (Training Data) yang kecil agar dapat menentukan estimasi dari parameter yang akan digunakan dalam proses klasifikasinya. Didalam metode naïve bayes data string yang bersifat konstan dibedakan dengan data numerik yang bersifat kontinyu, sehingga perbedaan ini akan terlihat pada penentuan nilai probabilitas setiap kriteria baik itu dengan nilai data string maupun kriteria dengan nilai data numerik.

## 3.2 Dataset
Implementasi metode naïve bayes pada tahap ini merupakan contoh perhitungan manual mulai dari penetapan data latih dan data uji,  implementasi  metode  naïve bayes  hingga perhitungan performa. Berikut ini terdiri dari 150 dataset yang terbagi menjadi 3 kelas dan 4 atribut [20] Berikut tabel 1 [21] menunjukkan sample datanya.
Tabel 1 . Data Sample sepal length  sepal width  petal length  petal width class 5,1 3,5 1,4 0,2 Iris-setosa 4,9 3 1,4 0,2 Iris-setosa 4,7 3,2 1,3 0,2 Iris-setosa 4,6 3,1 1,5 0,2 Iris-setosa 5 3,6 1,4 0,2 Iris-setosa 5,4 3,9 1,7 0,4 Iris-setosa 4,6 3,4 1,4 0,3 Iris-setosa 5 3,4 1,5 0,2 Iris-setosa 4,4 2,9 1,4 0,2 Iris-setosa 4,9 3,1 1,5 0,1 Iris-setosa 5,4 3,7 1,5 0,2 Iris-setosa

## 3.3 Hasil Pengujian
Hasil dari uji coba yang dilakukan yaitu untuk menghasilkan dari nilai accuracy, nilai  Class Recall serta nilai evaluasi dengan confusion matrix yang akan menghasilkan nilai true positif atau true positif dan true negative atau true negative, lalu dengan membagikan data menjadi 2 yaitu data testing dan data latih yang dibagi menjadi 2 ratio yaitu 80% dan 20% maka hasil yang didapatkan dari confusion matrix metode naïve bayes adalah pada table 2 berikut ini:
Tabel 2. Confussion Matrix true Iris-setosa  true Iris-versicolor  true Iris-virginica Pred.Iris-setosa 50 0 0 Pred.Iris – versicolor 0 48 2 Pred.Iris-Virginica 0 2 18 Class recall 100% 96% 90%
Tabel diatas merupakan hasil dari akurasi yang tertinggi pada pengujian data yang menggunakan cross validation secara linear serta particle weights (forward) dengan mengoptimalkan nilai fitness 1 , maka perbandingan  data tersebut dapat dilihat nilai accuracy dari klasifikasi dengan menggunakan nilai cross validation dituangkan pada tabel 3.
Tabel 3 . Accuracy
k-fold Accuracy 2 41.67% 3 81.67% 4 81.75% 5 83.33% 6 83.33% 7 96.64% 8 96.67% 9 96.64%
Dari hasil pengujian menyimpulkan bahwa pada k= 8 dengan menghasilkan nilai akurasi sebesar 96.67% dengan menggunakan metode naïve bayes yang menggunakan algoritma particle weights (forward).

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH ISSN 2774-3639 (Media Online)
Vol 3, No 6, Oktober 2023 | Hal 442-447 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v3i6.290

## 4. KESIMPULAN
Dari pembahasan-pembahasan diatas maka dapat ditarik kesimpulan bahwa Penelitian dengan particle weights (forward) untuk pemilihan atribut pada metode naïve bayes dialkukan agar dapat meningkatkan akurasi prediksi dalam dataset iris. Hasil penelitian untuk nilai akurasi metode naive bayes dengan algoritma particle weight (forward) senilai 96,67%. Dari 150 dataset yang terbagi menjadi 3 kelas dan 4 atribut yang dilakukan dengan ratio 80% dan 20% sebagai data uji dan data latih. Maka dapat disimpulkan bahwa penerapan Teknik optimasi weight mampu meningkatkan nilai akurasi dengan class recall  yang rata  –  rata di atas 90% pada setiap atribut yang ada pada dataset. Berdasarkan proses pengujian dan kesimpulan yang telah dilakukan, agar penelitian ini dapat ditingkatkan dimukakan saran – saran yang diusulkan yaitu: Penelitian  ini diharapkan mampu digunakan sebagai perkembangan agar melahirkan metode  – metode baru yang lebih meningkatkan akurasi dengan menggunakan metode dan algoritma yang lain. Menambahkan jumlah data yang lebih besar lagi dan atribut yang lebih banyak sehingga hasil pengukuran yang akan didapatkan lebih baik lagi. Menggunakan metode optimasi  lainnya seperti Genetik Algorthm, Bagging dan  metode optimasi  lainnya. Melakukan pengembangan  dengan menggunakan metode feature selection yang lain seperti forward selection, genetic algorthm dan metode feature selection lainnya  untuk  menyeleksi  atribut  yang  berpengaruh  kuat,  sehingga  atribut  yang  dipakai  hanya  sedikit  namun  tidak mengurangi  akurasi  dari  algoritma  yang  digunakan.  Penelitian  ini  dapat  dikembangkan  lagi  dengan  membandingkan algoritma data mining lainnya misal supprot vector machine dengan mengoptimalkan parameter menggunakan genetic algrithm atau dengan menggunakan pangujian model yang sama untuk dataset public sebagai data sekunder dan data hasil riset sebagai data primer.

## REFERENCES
[1]   A. Mabrur and R. Lubis, "Penerapan Data Mining untuk Memprediksi  Kriteria Nasabah,"  Jurnal  Komputer dan Informatika (KOMPUTA), Vols. 1, No.1, pp. 53-57, 2012.
[2]   S. Mujiasih, "Pemanfaatan Data Mining Untuk Prakiraan Cuaca,"  Jurnal Meteorologi dan Geofisika, vol. 12, no. No.2, pp. 189-195, 2017.
[3]   U. F. A. W. Service, in  Definition of Terms and Phrases, http://www.fws.gov/stand/devterms.html, , 8 February 2013.
[4]   M. Bramer, in Principles of Data Mining. , London, 2007.
[5]   Bustami, "Penerapan Naive Bayes Classifier," Jurnal Informatika, vol. VIII, pp. 1-5, 2014.
[6]   E.  Mutiara,  "ALGORITMA  KLASIFIKASI  NAIVE  BAYES  BERBASIS  PARTICLE  SWARM,"  JURNAL SWABUMI, vol. 8, no. No.1, pp. 46-58, 2020.
[7]   H.  Muhammad,  A.  C.  Prasojo,  S.  A.  Nur,  L.  Surtiningsih  and  I.  Cholissodin,  "OPTIMASI  NAÏVE  BAYES CLASSIFIER  DENGAN  MENGGUNAKAN  PARTICLE,"  Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer (JTIIK) , vol. 4, no. No.3, pp. 180-184, 2017.
[8]   Y. Verawati and M. Said Hasibuan, "Perbandingan Data Set IRIS Dengan Aplikasi Rapid," Seminar Nasional Hasil Penelitian dan Pengabdian Masyarakat , Vols. ISSN: 2598-0256, E-ISSN: 2598-0238, pp. 158-163, 2021.
[9]   C.Luo, Z. J, X.Xue, W. L, R.Ren and Y. Q, "Cosine normalization: Using cosine similarity instead of dot product," Lect.  Notes  Comput.  Sci.  (including  Subser.  Lect.  Notes  Artif.  Intell.  Lect.  Notes  Bioinformatics),  vol.  11139 LNCS, no. doi: 10.1007/978-3-030-01418-6_38., pp. 382-391, 2018.
[10]  D. Nasution, H.H.Khotimah and C. N, "Perbandingan Normalisasi Data untuk Klasifikasi  Wine Menggunakan," Comput. Eng. Sci. Syst. J, vol. 4 No.1, no. doi: 10.24114/cess.v4i1.11458, p. 78, 2019.
[11]  J. Lieng, I. Kencana and T. Oka, "Analisis Sentimen Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier dengan Seleksi Fitur Chi Square," Jurnal Matematika , vol. 3, pp. 92-99, 2014.
[12]  M.  Ridwan,  H.  Suyono  and  M.  Sarosa,  "Penerapan  Data  Mining  untuk  Evaluasi  Kinerja  Akademik  Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier," Jurnal EECCIS, vol. 1 No.7, pp. 59-64, 2013.
[13]  S. Pattekari and A. Parveen, "Prediction System for Heart Disease Using Naive," International Journal of Advanced Computer and Mathematical Sciences, vol. 3 No.3, no. ISSN 2230-9624, pp. 290-294, 2012.
[14]  M. Rizal, Z. M. Syahaf, S. Rully Priyambodo and Y. Ramadhani, "Optimasi algoritma Naive Bayes Menggunakan Forward Selection untuk klasifikasi penyakit ginjal kronis," NARATIF : Jurnal Ilmiah Nasional Riset Aplikasi dan Teknik Informatika, vol. 05 No.1, no. P-ISSN: 2656-7377 || E-ISSN: 2714-8467, Juni 2023.
[15]  A. Tharwat, "Linear vs. quadratic discriminant analysis classifier: a tutorial," Int. J. Appl. Pattern , vol. 3 No.2, no. doi: 10.1504/ijapr.2016.079050, p. 145, 2016.
[16]  N. L and A. H, "Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Untuk Proses Kenaikan Jabatan," Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Multimed, pp. 6-7, 2016.
[17]  T. A, "Classification assessment methods," Appl. Comput. Informatics, no. doi: 10.1109/ICPR.2010.764, 2018.
[18]  H.  T,  S.Rosset,  Z.  J  and  Z.  H,  "Multi-class  AdaBoost,"  Stat.  Interface,  vol.  2  No.3,  no.  doi: 10.4310/sii.2009.v2.n3.a8, pp. 349-360, 2009.

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH ISSN 2774-3639 (Media Online)
Vol 3, No 6, Oktober 2023 | Hal 442-447 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v3i6.290
[19]  "The advantages of the Matthews correlation coefficient(MCC) over F1 score and Accuracy in binary classification evaluation," BMC Genomics, vol. 21 No.1, no. doi: 10.1186/s12864-019-6413-7, pp. 1-13, 2020.
[20]  H.  Azis,  Purnawansyah,  F.  Fattah  and  I.  Pratiwi  Putri,  "Performa  Klasifikasi  K-NN  dan  Cross-validation  pada Data," ILKOM Jurnal Ilmiah , vol. 12 No.2, no. E-ISSN 2548-7779, pp. 81-86, 2020.
[21]  Fisher,  "https://archive.ics.uci.edu/,"  1936.  [Online].  Available:  https://archive.ics.uci.edu/dataset/53/iris. [Accessed 28 Oktober 2023].