## Jurnal Sains dan Teknologi
Volume 12 Number 3, Tahun 2023, pp. 656-668 P-ISSN: 2303-3142 E-ISSN: 2548-8570 Open Access: https://doi.org/10.23887/jstundiksha.v12i3.38605

## A R T I C L E   I N F O
Article history: Received January 07, 2023 Accepted September 20, 2023 Available online October 25, 2023
Kata Kunci: Data mining, Naïve Bayes, ritel, klasifikasi.
Keywords: Data mining, Naïve Bayes, retail, classification.
This  is  an  open  access  article  under  the CC BY-SA license. Copyright © 2023 by Author. Published by Universitas Pendidikan Ganesha.

## Implementasi Naïve  Bayes Pada
Data  Mining Untuk Mengklasifikasikan  Penjualan  Barang  Terlaris  Pada Perusahaan Ritel
Ni Wayan Wardani 1 *, Putu Gede Surya Cipta Nugraha 2 , Gede Surya Mahendra 3 1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, STMIK STIKOM Indonesia, Denpasar, Indonesia

## A B S T R A K
Perusahaan  ritel  UD.  Mawar  Sari  memiliki  hingga  1,000,541  record  data transaksi  penjualan  pada  tahun  2019 – 2020  yang  selama  ini  belum dipergunakan  dengan  baik.  Data  tersebut  membutuhkan  banyak  ruang penyimpanan.  Data  tersebut  juga  belum  dipergunakan  secara  efektif  untuk tujuan  apapun.  Berdasarkan  permasalahan  tersebut,  maka  penelitian  ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi terhadap data transaksi penjualan untuk menemukan  klasifikasi  barang  terlaris  dengan  data  mining.  Penelitian  ini merupakan  penelitian  studi  kasus  yang  menggunakan  pendekatan  penelitian kuantitatif.  Metode  yang  digunakan  adalah  Naïve  Bayes.  Implementasi penelitian  ini  menggunakan  Rapidminer  9.0.  Hasil  penelitian  dari  klasifikasi data  transaksi  penjualan  adalah  klasifikasi  produk  yang  laris  dan  tidak  laris. Peneliti  melakukan  pengujian  dengan  6043  data  training  dan  hasil  dari  split validation  terbaik  pada  split  validation  0,7  dengan  accuracy  sebesar  93,82%.
Hasil  penelitian  ini  dapat  digunakan  dan  berimplikasi  baik  untuk  manajemen UD.  Mawar  Sari  dalam  pengambilan  keputusan  untuk  menentukan  suatu produk  setelah  mendapatkan  hasil  perhitungan  data  mining  menggunakan metode Naïve Bayes.

## A B S T R A C T
UD retail company. Mawar Sari has up to 1,000,541 records of sales transaction data in 2019 – 2020 which have not been used  properly.  Such  data  takes  up  a  lot  of  storage  space.  The  data  has  also  not  been  used  effectively  for  any  purpose. Based on these problems, this study aims to classify sales transaction data to find the best-selling classification of goods with data mining. This research is a case study research that uses a quantitative research approach. The method used is Naïve Bayes. The implementation of this research uses Rapidminer 9.0. The research results of the classification of sales transaction  data  are  the  classification  of  best-selling  and  non-best-selling  products.  Researchers  tested  with  6043 training data and the results of the best split validation at 0.7 split validation with an accuracy of 93.82%. The results of this study can be used and have good implications for UD management. Mawar Sari in making decisions to determine a product after obtaining the results of data mining calculations using the Naïve Bayes method.

## 1. PENDAHULUAN
Dewasa ini persaingan di dunia bisnis ritel dan teknologi semakin berkembang pesat dan sangat kompetitif. Hal ini membuat para pelaku bisnis ritel berlomba-lomba untuk mengembangkan bisnis mereka dengan memanfaatkan teknologi yang ada. Perkembangan bisnis ritel yang semakin banyak dan menjamur di suatu wilayah membuat kebutuhan konsumen semakin meningkat. Data transaksi penjualan harian yang terus  bertambah  dan  mengakibatkan  penyimpanan  data  dalam  jumlah  yang  sangat  besar.  Namun,  data tersebut biasanya hanya diproses sebagai catatan tanpa pengolahan lebih lanjut, sehingga tidak ada nilai tambah  untuk  penggunaan  yang  tepat (Rahmi  &  Mikola,  2021;  Syahril  et  al.,  2020) .  Untuk  memenuhi keinginan konsumen para pelaku bisnis harus bisa mengklasifikasikan jenis produk yang disukai dan paling sering  dibeli  oleh  konsumen.  Hal  ini  penting  dilakukan  agar  tidak  terjadi  tumpukan  stok  yang  berisiko terjadinya  kerugian.  Oleh  karena  itu  diperlukan  suatu  analisis  pada  data  penjualan  pada  tahun-tahun sebelumnya dan analisis yang dapat digunakan untuk menemukan informasi dari banyak data. Data mining adalah  suatu  solusi  yang  tepat  dalam  menjawab  permasalahan  tersebut.  Data  mining  adalah  proses menemukan  korelasi,  pola,  dan  tren  baru  dan  bermakna  dengan  menyaring  sejumlah  besar  data  yang disimpan  dalam  repositori,  menggunakan  teknik  penalaran  pola,  teknik  statistik  dan  matematika (D. Darmansah & Wardani, 2020; Nugraha & Mahendra, 2020) . Data mining adalah suatu proses menemukan hubungan yang berarti, pola, dan kecenderungan dengan memeriksa dalam sekumpulan besar data yang tersimpan dalam penyimpanan dengan menggunakan teknik pengenalan pola seperti teknik statistik dan
matematika (Bimantara & Safii, 2021; Rifky et al., 2022) . Data mining merupakan bentuk penggalian data yang  digunakan  untuk  menggali  pengetahuan  dari  sejumlah  data  yang  besar sehingga  didapat  informasi yang  dapat  digunakan untuk  memprediksi  penjualan (Apriyani et al., 2023; Rahmat et  al., 2023) .  Bagian yang sangat penting dalam data mining adalah teknik klasifikasi, yaitu bagaimana mempelajari sekumpulan data  sehingga  dihasilkan  aturan  yang  bisa  mengklasifikasi  atau  mengenali  data-data  baru  yang  belum pernah  dipelajari.  Klasifikasi  dapat  didefinisikan  sebagai  proses  untuk  menyatakan  suatu  objek  data sebagai  salah  satu  kategori  yang  telah  didefinisikan  sebelumnya.  Salah  satu  pendekatan  yang  dapat digunakan  untuk  mengklasifikasi  penjualan  barang  terlaris  pada  sebuah  ritel  yaitu  dengan  menganalisis data  penjualan  dan  melakukan  pengolahan  data  untuk  mengetahui  hasil  klasifikasi  dari  data  tersebut. Penelitian ini menggunakan model Naïve Bayes untuk mengklasifikasikan penjualan barang terlaris yang bekerja  berdasarkan  sebuah  pengklasifikasian  probabilistik  sederhana  dan  menghitung  sekumpulan probabilitas dengan menjumlahkan frekuensi dan kombinasi nilai dari data set yang diberikan. Algoritma metode Naïve  Bayes merupakan  sebuah  pengklasifikasian  probabilistik  sederhana  yang  menghitung sekumpulan probabilitas dengan menjumlahkan frekuensi dan kombinasi nilai dari dataset yang diberikan (Ginantra & Wardani, 2019a; Islamiyati & Fikri, 2022) .
UD.  Mawar  Sari  adalah  salah  satu  perusahaan  ritel  yang  memanfaatkan  data  mining  dalam mengklasifikasikan  penjualan  barang  terlaris  di  ritelnya.  Berdiri  sejak  tahun  1976,  UD.  Mawar  Sari berlokasi  di  Jln.  Ahmad  Yani  No.5,  Subagan,  Amlapura,  Karangasem  merupakan  perusahaan  ritel  yang menjual kebutuhan masyarakat sehari-hari. Data yang digunakan adalah data transaksi penjualan selama 2 tahun dari tahun 2019 – 2020. Penelitian ini menggunakan model CRISP-DM karena CRISP-DM adalah de facto  standar  untuk  pengembangan  proyek  data  mining  dan  knowledge  discovery  karena  paling  banyak digunakan dalam pengembangan data mining (Mahendra & Nugraha, 2020; Wantoro, 2020) .  Data mining sering  juga  disebut  Knowledge  Discovery  in  Database,  adalah  kegiatan  yang  meliputi  pengumpulan, pemakaian  data  historis  untuk  menemukan  keteraturan,  pola  atau  hubungan  dalam  set  data  berukuran besar (Kant  &  Ansari,  2016;  Vora  &  Oza,  2013) .  Data  mining  adalah  proses  menggunakan  statistik, matematika, kecerdasan buatan dan teknik pembelajaran mesin untuk mengekstrak dan mengidentifikasi informasi yang berguna dan pengetahuan terkait dari database besar (Cholil et al., 2019; D. D. Darmansah & Wardani,  2021;  Gunawan  et  al.,  2018;  Gupta  &  Chandra,  2020) .  Klasifikasi  merupakan  proses  untuk menemukan fungsi dan model yang dapat membedakan atau menjelaskan konsep atau class data dengan tujuan memperkirakan class yang tidak diketahui dari suatu objek (Apriliah et al., 2021; Sisodia & Sisodia, 2018) .  Dalam  proses  pengklasifikasian  biasa  terdapat  dua  proses  yang  harus  dilakukan  yaitu  proses training  dan  proses  testing.  Algoritma Naïve  Bayes merupakan  salah  satu  algoritma  yang  terdapat  pada teknik  klasifikasi (Burhanudin  et  al.,  2018;  Wardani  &  Ariasih,  2019) . Naïve  Bayes merupakan pengklasifikasian dengan metode probabilitas dan statistik yang dikemukan oleh ilmuwan Inggris Thomas Bayes, yaitu memprediksi peluang di masa depan berdasarkan pengalaman dimasa sebelumnya sehingga dikenal  sebagai  teorema  Bayes (Indriyani  et  al.,  2020;  Wardani,  2020) . Naïve  Bayes memiliki  kelebihan antara lain, sederhana, cepat, dan berakurasi tinggi (Fibrianda & Bhawiyuga, 2018; Ginantra & Wardani,
2019b) . Naïve Bayes adalah suatu klasifikasi yang bekerja berdasarkan teori probabilitas yang memandang semua  fitur  dari  data sebagai  bukti  dalam  probabilitas (Dewanti et al.,  2021; Wulandari et al.,  2019) .  K- Nearest  Neighbor  (KNN)  merupakan  metode  yang  biasa  digunakan  pada  klasifikasi  data (Faisal  &  Tutz, 2021;  Kück  &  Freitag,  2021) .  Algoritma  ini  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  terhadap  objek berdasarkan data pembelajaran yang jarak tetangganya paling dekat atau memiliki nilai selisih yang kecil dengan objek tersebut.
Pohon ( tree ) adalah sebuah struktur data yang terdiri dari simpul ( node ) dan rusuk ( edge ) (Aulia, 2018; Firmansyah & Yulianto, 2021) . Simpul pada sebuah pohon dibedakan menjadi tiga, yaitu simpul akar ( root  node ),  simpul  percabangan/internal  (branch/  internal  node)  dan  simpul  daun  ( leaf  node ).  Pohon keputusan  merupakan  representasi  sederhana  dari  teknik  klasifikasi  untuk  sejumlah  kelas  berhingga, dimana  simpul  internal  maupun  simpul  akar  ditandai  dengan  nama  atribut,  rusuk-rusuknya  diberi  label nilai atribut yang mungkin dan simpul daun ditandai dengan kelas-kelas yang berbeda (Azhari et al., 2021; Rukmana et al., 2021) . Confusion matrix adalah suatu metode yang biasanya digunakan untuk melakukan perhitungan  akurasi  pada  konsep  data  mining.  Confusion  matrix  berisikan  informasi  mengenai  hasil klasifikasi aktual dan  telah  di  prediksi  oleh  sistem klasifikasi (Irawan et al.,  2019; Mahendra  & Aryanto, 2019) . Performa  dari  sistem  tersebut  biasanya dievaluasi  menggunakan data  dalam  sebuah  matrix. True Negative (TN)  adalah  jumlah  data  negatif  yang  terdeteksi  dengan  benar. False  Positive (FP)  adalah  data negatif, tetapi terdeteksi sebagai data positif. True positive (TP) adalah data yang diuji sebagai benar-benar positif. False  Negative (FN)  adalah  kebalikan  dari  TP,  sehingga  datanya  positif,  tetapi  terdeteksi  sebagai data  negatif.  Evaluasi  dengan  confusion  matrix  menghasilkan  nilai  accuracy,  precision,  dan  recall (Mahendra & Indrawan, 2020;  Saputra & Nugraha, 2021) . RapidMiner merupakan perangkat lunak yang bersifat terbuka ( open source ). RapidMiner adalah sebuah solusi untuk melakukan analisis terhadap data
mining, text mining dan analisis prediksi (Al Zukri et al., 2020; Yuniastari & Wirawan, 2014) . RapidMiner menggunakan  berbagai  teknik  deskriptif  dan  prediksi  dalam  memberikan  wawasan  kepada  pengguna sehingga  dapat  membuat  keputusan  yang  paling  baik (Romadhan,  2018;  Sudarsono  et  al.,  2021) . RapidMiner memiliki kurang lebih 500 operator data mining, termasuk operator untuk input, output, data preprocessing  dan  visualisasi.  RapidMiner  merupakan  software  yang  berdiri  sendiri  untuk  analisis  data dan  sebagai  mesin  data  mining  yang  dapat  diintegrasikan  pada  produknya  sendiri.  RapidMiner  ditulis dengan munggunakan bahasa java sehingga dapat bekerja di semua sistem operasi.
Berdasarkan  pemaparan  yang  telah  dijelaskan  sebelumnya,  penelitian  ini  bertujuan  untuk melakukan  klasifikasi  penjualan  barang  terlaris  pada  UD.  Mawar  Sari  menggunakan  data  mining.  Selain untuk  dapat  mengimplementasikan  metode Naïve  Bayes menggunakan  RapidMiner,  penelitian  ini  juga bermanfaat besar bagi UD. Mawar Sari untuk dapat memilih produk yang berpotensi besar untuk terjual, merencanakan  stok  barang dengan  efisien,  serta  melakukan  manajemen  ritel  dengan  lebih  baik. Urgensi dari  penelitian  ini  adalah  untuk  dapat  memberikan  standar  baru  pada  industri  ritel  mikro  agar  dapat menggunakan data mining yang bertujuan untuk meningkatkan laba yang dapat diperolehnya.

## 2. METODE
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  studi  kasus  yang  menggunakan  pendekatan  penelitian kuantitatif. Penelitian ini  menggunakan  model CRISP-DM  yang  menyediakan standar  proses data  mining sebagai strategi pemecahan masalah secara umum dari bisnis atau unit penelitian (Exenberger & Bucko, 2020; Schröer et al., 2021; Wardani et al., 2018) . Permasalahan yang berkaitan dengan data seperti data mining dan SPK dapat menggunakan metode CRISP-DM (Feblian & Daihani, 2016; Mahendra et al., 2021; Rivai,  2020) .  Dalam  CRISP-DM  yang  telah  disajikan  pada Gambar  1 menunjukkan  sebuah  proyek  data mining memiliki siklus hidup yang terbagi dalam enam fase. Keseluruhan fase berurutan yang ada tersebut bersifat adaptif. Fase berikutnya dalam urutan bergantung kepada keluaran dari fase sebelumnya.
Gambar 1. Model CRISP DM (Sumber : (Nugraha & Mahendra, 2020)
Pada fase business understanding , dilakukan pemahaman mengenai bisnis, penilaian situasi, hingga menerjemahkan tujuan bisnis ke dalam tujuan data mining . Beberapa tujuan bisnis pada perusahaan ritel adalah  menciptakan tersedianya pilihan  terhadap kombinasi produk sesuai dengan yang diinginkan oleh konsumen  oleh  karena  itu  diperlukan  suatu  pengklasifikasian  penjualan  barang  terlaris  serta mempermudah  bagian  pembelian  dan  penyedia  stok  barang  pada  UD.  Mawar  Sari  dalam  melakukan perencanaan  penyediaan  stok  barang  serta  manajemen  ritel  dapat  mengetahui  item  barang  yang  paling banyak dibeli oleh konsumen. UD. Mawar Sari merupakan perusahaan ritel yang berdiri sejak tahun 1976 dan berlokasi di Jln. Ahmad Yani No.5, Subagan, Amlapura. UD. Mawar Sari menjual kebutuhan masyarakat sehari – hari  secara  eceran  dan  grosir.  Di  tahun  2019,  UD.  Mawar  Sari  memiliki  total  record  sebanyak 563,350  transaksi  penjualan  dan  9,511  item  produk  yang  berbeda  dan  rata – rata  jumlah  transaksi penjualan sebulan sebanyak 46,945 transaksi serta rata – rata pendapatan kotor sebanyak 528 juta rupiah dalam sebulan. Sejak tahun 2009, UD. Mawar Sari telah menggunakan sistem informasi berbasis komputer untuk menangani point of sales (POS) dan inventory. Salah satu tujuan dari data mining untuk klasifikasi
penjualan  produk  terlaris  adalah  membuat  prediksi  penjualan  barang  terlaris  di  masa  depan  dengan memanfaatkan  data  yang sudah  ada sebelumnya.  Hasil prediksi  dapat  digunakan  oleh  pihak  manajemen untuk  mengetahui  item yang  paling  banyak  dibeli  oleh konsumen  dan  mempermudah  bagian  pembelian serta penyedia stok dalam melakukan perencanaan penyediaan stok barang. Pada fase data understanding dilakukan pengumpulan data awal dan mendeskripsikan data. Dataset transaksi penjualan didapatkan dari UD.  Mawar  Sari  pada  tahun  2019-2020  (Januari  2019 – Agutus  2020)  berupa  dokumen  microsoft  excel sejumlah 1,000,541 record transaksi penjualan. Dataset transaksi penjualan terdiri dari 25 atribut antara lain yaitu Tanggal, Jam, No_Ej, Id Barang, Nama Barang, Harga, Qty, Disc1, Disc2, Discrp, Aver, Aver_Konsi, Bruto,  Netto,  Bkp,  Id,  Bo,  Tglc,  Fee,  Cashback,  Stn,  Stnstd,  Isi,  Inv,  Konsi.  Pada  fase data  preparation dilakukan pemilihan data, data preprocessing dan transformasi data. Data yang digunakan dalam penentuan pemilihan produk terlaris adalah atribut penjualan caturwulan atau 4 bulan dari setiap data produk selama 2 tahun (Januari 2019 hingga Agutus 2020).
Selanjutnya  dilakukan  proses  pembersihan  data  dilakukan  dengan  melakukan  metode – metode query sederhana untuk menemukan anomali-anomali data yang kemungkinan masih terdapat pada sistem. Dengan  mengelompokkan  atribut-atribut  atau  field  yang  telah  terpilih  menjadi  1  tabel  dengan  cara melakukan  denormalisasi  dari  dataset  transaksi  penjualan  pada  UD.  Mawar  Sari.  Dalam  proses data preparation dibangun  suatu data  warehouse untuk  mempermudah  proses.  Data  yang  dilibatkan  dalam penelitian  adalah  data  yang  berkaitan  dengan  transaksi  penjualan.  Data  set  yang  digunakan  dapat disesuaikan selama proses data mining , karena dimungkinkan untuk kembali ke fase sebelumnya jika ada informasi dan pengetahuan yang belum terungkap.
Pada proses modeling , dilakukan analisa menggunakan metode klasifikasi dengan algoritma Naïve Bayes . Data dihitung dengan menggunakan algoritma ini sesuai dengan metodenya kemudian di cari hasil akurasinya.  Data  transaksi  penjualan  di  olah  dengan  algoritma Naïve  Bayes ,  kemudian  dilihat  tingkat akurasinya  dari algoritma  ini  dan keterkaitan antara setiap atribut.  Algoritma Naïve Bayes mengevaluasi setiap atribut target. Naïve Bayes tidak memperhitungkan relasi antar atribut-atribut kontributor prediksi, tidak seperti Decision Tree . Bentuk tugas dasar yang dilakukan oleh algoritma Naïve Bayes adalah hanyalah klasifikasi. Pada fase evaluation , dilakukan pengecekan terhadap setiap nilai atribut dan model yang sudah dibangun.  Kemudian  melakukan  evaluasi  terhadap  hasil  dengan  melakukan  analisis  dari  setiap variable output atau karakteristik informasi yang dihasilkan oleh model data mining . Pada fase ini juga merupakan fase dimana dilakukan perbaikan kembali bila terjadi kekurangan. Pada fase ini bisa saja kembali lagi ke fase  yang  pertama  dan  kemudian  ke  fase  berikutnya  dengan  tujuan  perbaikan,  sampai  sesuai  dengan kebutuhan,  seterusnya  adalah  fase  akhir  dalam  pengembangan data  mining .  Pada  fase  ini  digunakan perhitungan  akurasi  berdasarkan confusion  matrix .  Pada  fase deployment ,  dilakukan  penyusunan  dan presentasi dari  pengetahuan  yang  didapat  dari data  mining .  Presentasi  dari hasil data  mining ini,  dibuat sedemikian rupa sehingga bisa dimengerti dan dibaca oleh kalangan awam.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil
Langkah Perhitungan Pada tahap ini metode yang digunakan dalam perhitungan tingkat akurasi adalah algoritma Naïve Bayes dengan  melakukan  pengujian  akurasi  data  set  perhitungan  manual.  Berikut  langkah  metode algoritma Naïve Bayes. Pada Gambar 2, model algoritma Naïve Bayes dimulai dengan identifikasi sampel dari data set baca data. Selanjutnya 𝑃(𝑋 𝑖 |𝐶 𝑖 ) , dimana dilakukan perhitungan jumlah class dari klasifikasi yang sudah terbentuk yaitu class laris dan tidak laris untuk setiap class . Kemudian 𝑃(𝑋 𝑖 |𝐶 𝑖 ) , dilanjutkan dengan menghitung jumlah kasus yang sama dari kelas yang sama X, dalam kasus data set pada penelitian ini  terdiri  dari  2 class yaitu  laris  yang  dinyatakan  dengan  simbol  (+)  dan  tidak  laris  yang  dinyatakan dengan simbol (-). Kemudian hitung 𝑃(𝑋 𝑖 |𝐶 𝑖 ) ,  dimana 𝑖 = +/− ,  untuk setiap class atau atribut. Setelah itu dibandingkan, jika 𝑃(𝑋|𝐶 + ) > 𝑃(𝑋|𝐶 − ) , maka kesimpulannya adalah 𝐶 + atau  pada penelitian ini berarti data penjualan barang laris. Jika 𝑃(𝑋|𝐶 + ) < 𝑃(𝑋|𝐶 − ) ,  maka kesimpulannya 𝐶 − atau tidak laris.

## Seleksi Data
Proses  seleksi  data  yaitu  dengan  cara  mengelompokan  data  yang  berupa  numerik  menjadi kategorial,  laris,  cukup  laris  dan  tidak  laris.  Contoh  tabel  klasifikasi  data  yang  telah  diimplementasikan pada Microsoft Excel dapat dilihat pada Gambar 3 .
Model dan Metode yang Diusulkan Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah algoritma Naïve Bayes . Dalam pemodelan ini algoritma Naïve Bayes dilakukan perhitungan untuk mendapatkan performance value ( accuracy ).

## Hasil Pengujian Klasifikasi
Klasifikasi Menggunakan Perhitungan Manual
Berikut  ini  perhitungan  dalam  penelitian  ini  menggunakan  6043  data  training  terdiri  dari  6 atribut  untuk  menentukan  sebuah class ,  yang  mana  dari  6043  data  training  tersebut  digunakan  untuk melakukan  perhitungan  algoritma Naïve  Bayes .  Data  training  yang  telah  diimplementasikan  pada Microsoft  Excel  dapat  dilihat  pada Gambar  4 ,  dan  data  testing  yang  telah  diimplementasikan  pada Microsoft Excel dapat dilihat pada Gambar 5 . Sehingga untuk Notasi Nama= “Sabun Lux”, Jenis produk= “Perawatan  Diri”,  caturwulan  ke - 1=  “Tidak  Laris”,  caturwulan  ke - 2=  “Cukup  Laris”,  caturwulan  ke -3= “Laris”, caturwulan ke - 4= “Laris”, caturwulan ke - 5= “Tidak Laris” hasilnya “Laris”
Mulai Input Dataset Menghitung
probabilitas awal untuk klasifikasi yang terbentuk laris dan tidak laris P (Xi|Ci) dari setiap class i Hitung setiap class yang sama untuk probabilitas class X P (Xi|Ci) dari setiap class Perkalikan dari semua class yang sudah dihitung probabilitasnya P (Xi|Ci) * P(Ci) Membandingkan hasil tiap class probabilitas C+ untuk class laris C- untuk class tidak laris P(X|C+)<P(X|C-) Prediksi laris C+ Prediksi tidak laris C- Selesai Gambar 2. Model Algoritma Naïve Bayes
Gambar 3. Klasifikasi Data pada Produk Perawatan Diri pada Microsoft Excel
Gambar 4. Data Training pada Microsoft Excel

## Susunan Operator Naïve Bayes
Tahap pertama yang harus dilakukan adalah drag and drop operator read excel kemudian lakukan proses importing tabel Microsoft Excel kedalam tahap proses untuk membaca data training dalam format excel, kemudian ganti atribut produk data training menjadi id dan atribut klasifikasi menjadi label, yang dapat dilihat  pada Gambar  6 .  Selanjutnya drag and drop operator  validation (split  validation) kemudian hubungkan operator read excel dengan operator validation (split validation) setelah itu hubungkan pada result, yang dapat dilihat pada Gambar 7 , dengan set operator klasifikasi yang digunakan sebagai berikut: (a) Read Excel. Pada aplikasi Rapidminer fitur read excel berfungsi sebagai pembaca file excel, read excel merupakan  operator  yang  paling  dasar  digunakan  sebelum  memulai  sebuah  proses.  Operator  ini  dapat membaca file data dari excel 97, 2000, XP dan 2003. Dalam penelitian ini, file excel yang digunakan adalah .xlsx; (b) Validation ( Split validation ). Validation yang digunakan yaitu split validation dengan split ratio 70: 30 dan menggunakan sampling type linear sampling. Merupakan operator yang membagi dua dataset secara  terpisah  yaitu  subproses  training  dan  subproses  testing.  subproses  training  digunakan  untuk melatih  sebuah  model  algoritma  ( Naïve  Bayes ).  Model  yang  telah  dilatih  (diuji  atau  diproses  terlebih dahulu)  kemudian  diterapkan  (Ap ply  Model )  dalam  subproses  testing.  Kinerja  model  ( Accuracy )  diukur selama fase testing.
Pada Gambar  8 operator  fitur  validasi  yang  digunakan  sebagai  berikut:  (a)  Modelling  ( Naïve Bayes ). Operator modelling ini memproses set data yang berisi atribut kategorial pada operator read excel yang telah dimasukan diatas. Modelling klasifikasi yang digunakan pada penelitian ini adalah Naïve Bayes ; (b)  Apply  Model.  Operator  ini  menguji  set  dari  operator  lain  ( Naïve  Bayes )  yang  merupakan  algoritma pembelajaran.  Setelah  itu,  model  ini  dapat  diterapkan  pada  data  set  lainnya.  Biasanya  bertujuan  untuk mendapatkan  prediksi  pada  data  yang  tidak  terlihat  atau  untuk  mengubah  data  dengan  menerapkan model  preprocessing;  (c)  Performance.  Operator  performance  digunakan  untuk  mengevaluasi  kinerja model  ( Naïve  Bayes )  yang  memberikan  daftar  nilai  kriteria  kinerja  secara  otomatis  sesuai  tugas  yang diberikan.  Setiap  operator  diatas  dihubungkan  sesuai  dengan  kebutuhan.  Pertama  adalah read  excel dihubungkan  ( out )  dengan  operator  ( tra ) validation .  Selanjutnya, validation suboperator (tra) dihubungkan  dengan  operator  (tra) Naïve  Bayes . Naïve  Bayes (mod)  dihubungkan  dengan  suboperator (mod) training .  Validation  suboperator  (mod)  terhubung  dengan  operator  (mod)  Apply  Model  dan Validation suboperator (tes) terhubung dengan operator (unl) Apply Model. Apply Model (lab) terhubung dengan operator (lab) performance . Performance (per) dihubungkan dengan Performance (exa). Terakhir, Validation (mod)  (tra) (ave) dihubungkan dengan (res) port akhir untuk  mengeluarkan hasil klasifikasi Naïve Bayes , performance, dan dataset.
Gambar 6. Importing Data Training pada Operator Read Excel
Hasil Klasifikasi Naïve Bayes Tahap  ini  adalah  tahap  terakhir  dari  proses data  mining Rapidminer  dimana  setelah  semua operator  terhubung  kemudian  klik  icon  play  tombol  F11,  maka  muncul  sebuah  tab  resault,  yang  isinya sebuah  klasifikasi  dari  pemodelan  algoritma Naïve  Bayes dan  hasil  accuracy  dari  performance  sebesar 93,82% untuk proses yang dilaksanakan pada model diatas dapat dilihat pada Gambar 9 . Model Klasifikasi Naïve Bayes pada data transansi penjualan barang terlaris dapat menghasilkan 2 class utama, yaitu class
LARIS dan class TIDAK LARIS. Untuk nilai class LARIS yaitu 0.251 dan nilai class TIDAK LARIS 0.749. Hal ini dapat dilihat pada Gambar 10 .
Gambar 7. Set Operator Klasifikasi
Gambar 8. Validation ( Split validation )

## Prediksi Menggunakan Rapid Miner
Uji coba ini dilakukan untuk mengetahui apakah perhitungan yang telah dilakukan diatas sesuai dengan  klasifikasi  penjualan  barang  terlaris  dengan  menggunakan  algoritma  metode Naïve  Bayes menggunakan  Rapid  Miner  9.0.  Set  Operator  prediksi  seperti  yang  ditampilkan  pada Gambar  11 ,  dapat digunakan  sebagai  berikut:  (a)  Read  Excel.  Pada  aplikasi  Rapidminer  fitur  read  excel  berfungsi  sebagai pembaca file excel, read excel merupakan operator yang paling dasar digunakan sebelum memulai sebuah proses.  Operator  read  excel  yang  pertama  menggunakan  data  suvervised  (data  yang  sudah  dilatih  dan memiliki class label) sedangkan operator read excel yang kedua menggunakan data unsuvervised sebagai data testing dan  belum  memiliki class label; (b)  Validation ( Split validation ). Validation yang digunakan yaitu split  validation dengan  split  ratio  70:30  dan  menggunakan  sampling  type  linear  sampling. Merupakan operator yang membagi dua dataset secara terpisah yaitu subproses training dan subproses testing. subproses training digunakan untuk melatih sebuah model algoritma ( Naïve Bayes ). Model yang telah  dilatih  (diuji  atau  diproses  terlebih  dahulu)  kemudian  diterapkan  ( Apply  Model )  dalam subproses testing .  Kinerja  model  ( Accuracy )  diukur  selama  fase testing ;  (c)  Apply  Model.  Operator  ini  menguji  set dari operator lain (read excel (2)) yang merupakan data testing. Setelah itu, model ini dapat diterapkan pada data set lainnya. Biasanya bertujuan untuk mendapatkan prediksi pada data yang tidak terlihat atau untuk mengubah data dengan menerapkan model preprocessing.
Setiap  operator  diatas  dihubungkan  sesuai  dengan  kebutuhan.  Pertama,  Read  Excel  (1) dihubungkan (out) dengan operator (tra) validation. Kemudian Validation suboperator (tra) dihubungkan dengan operator (tra) Naïve Bayes . Naïve Bayes (mod) dihubungkan dengan suboperator (mod) training. Validation suboperator (mod) terhubung dengan operator (mod) Apply Model dan Validation suboperator (tes) terhubung dengan operator (unl) Apply Model. Apply Model (lab) terhubung dengan operator (lab) performance.  Performance  (per)  dihubungkan  dengan  Performance  (exa).  Read  Excel  (2)  dihubungkan (out)  dengan  operator  (unl)  Apply  Model  (2).  Apply  Model  (2)  dihubungkan  (mod)  dengan  operator (mod)  validation.  Terakhir,  Validation  (tra)  (ave)  dan  Apply  Model  (2)  (lab)  dihubungkan  dengan  (res) port  akhir  untuk  mengeluarkan  hasil  prediksi Naïve  Bayes ,  performance,  dan  dataset.  Tahap  selajutnya adalah  tahap  terakhir  dari  proses data  mining Rapidminer  dimana  setelah  semua  operator  terhubung kemudian klik icon play tombol F11, maka muncul sebuah tab resault, yang isinya sebuah prediksi dari
pemodelan algoritma Naïve Bayes untuk proses yang dilaksanakan pada model diatas dapat dilihat pada Gambar 12 .
Gambar 9. Hasil Perhitungan Nilai Akurasi Menggunakan RapidMiner 9.0
Gambar 10 . Model Klasifikasi Naïve Bayes Menggunakan RapidMiner 9.0
Gambar 11 . Set Operator Prediksi Menggunakan RapidMiner 9.0
Gambar 12. Hasil Prediksi Naïve Bayes Menggunakan RapidMiner 9.0
Sehingga untuk notasi, Nama = “Sabun Lux”,  Jenis produk= “Perawatan Diri”, caturwulan ke -1= “Tidak  Laris”,  caturwulan  ke - 2=  “Cukup  Laris”,  caturwulan  ke - 3=  “Laris”,  caturwulan  ke - 4=  “Laris”, caturwulan ke- 5= “Tidak Laris” yang di lakukan dengan menggunakan RapidMiner menghasilkan prediksi class /label “Laris”. Hal ini menunjukkan hasil yang sama pada perhitungan manual yang telah dilakukan sebelumnya.

## Evaluasi
Tahapan evaluasi yang dilakukan dalam penelitian ini  adalah  untuk memberikan  penilaian dari hasil  penggunaan  algoritma Naïve  Bayes untuk  mengklasifikasi  penjualan  barang  terlaris  menggunakan split validation . Bagian yang dievaluasi adalah presentase data, jumlah data training dan nilai akurasi yang di hasilkan.
Gambar 13. Split validation 0,6 (60%:40%) Menggunakan RapidMiner 9.0
Gambar 15. Split validation 0,8 (80%:20%) Menggunakan RapidMiner 9.0
Split  validation 0,6  merupakan  pembagian  data  secara  sederhana  dimana  sebanyak  60%  data digunakan untuk data  training dan 40%  data  digunakan untuk data testing  dan  menghasilkan accuracy sebesar  92,39%. Split  validation 0,6  dapat  dilihat  pada Gambar  13 . Split  validation 0,7  merupakan pembagian  data  secara  sederhana  dimana  sebanyak  70%  data  digunakan  untuk  data  training  dan  30% data digunakan untuk data testing dan menghasilkan accuracy sebesar 93,82%. Split validation 0,7 dapat dilihat  pada Gambar  14 . Split  validation 0,8  merupakan  pembagian  data  secara  sederhana  dimana sebanyak  80%  data  digunakan  untuk  data  training  dan  20%  data  digunakan  untuk  data  testing  dan menghasilkan accuracy sebesar 93,05%. Split validation 0,6 dapat dilihat pada Gambar 15 .

## Pembahasan
Penelitian  ini  telah  berhasil  mengimplementasikan  metode Naïve  Bayes pada  data  mining untuk mengklasifikasikan penjualan barang terlaris pada perusahaan ritel dengan menggunakan data dari  UD.  Mawar  Sari.  Pendekatan  kualitatif  dapat  digunakan  dengan  baik  pada  jenis  penelitian  studi kasus ini. Model CRISP-DM sangat tepat digunakan pada implementasi data mining dengan studi kasus yang  sedang  diangkat  pada  penelitian  ini (Bimantara  &  Safii,  2021;  Syahril  et  al.,  2020) .Proses  pada data  preprocessing  pada  penelitian  ini  sangat  penting  dalam  memudahkan  perhitungan  manual ataupun menggunakan RapidMiner (Romadhan, 2018; Sudarsono et al., 2021) . Data yang tidak lengkap, noise yang terdapat pada data, duplikasi data, data yang tidak konsisten dapat diperbaiki dalam tahap ini.  Kondisi  preprocessing  yang  dilakukan  pada  tahap  data  preparation  dalam  CRISP-DM  membantu dalam  meningkatkan  presisi  dan  kinerja  data  mining  dan  mencegah  terjadinya  kesalahan  pada  hasil akhir  perhitungan.  Penggunaan  RapidMiner  juga  membantu  peneliti  dalam  perhitungan  data  mining yang  lebih  cepat  dan  akurat.  Penggunaan  RapidMiner  juga  termasuk  mudah  dengan  tampilan penggunaan yang baik. Penggunaan RapidMiner ketika dibandingkan dengan perhitungan manual juga memiliki hasil yang sama, sehingga perhitungan manual dan RapidMiner memiliki kualitas yang sama.
Tahapan  evaluasi  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  adalah  untuk  memberikan  penilaian dari  hasil  penggunaan  algoritma Naïve  Bayes untuk  mengklasifikasi  penjualan  barang  terlaris menggunakan  split  validation.  Bagian  yang  akan  dievaluasi  adalah  presentase  data,  jumlah  data training dan nilai akurasi yang di hasilkan. Pada pembagian data secara sederhana dimana sebanyak 60%  data  digunakan  untuk  data  training  dan  40%  data  digunakan  untuk  data  testing  dan menghasilkan  accuracy  sebesar  92,39%.  Pada  pembagian  data  secara  sederhana  dimana  sebanyak 70%  data  digunakan  untuk  data  training  dan  30%  data  digunakan  untuk  data  testing  dan menghasilkan  accuracy  sebesar  93,82%.  Pada  pembagian  data  secara  sederhana  dimana  sebanyak 80%  data  digunakan  untuk  data  training  dan  20%  data  digunakan  untuk  data  testing  dan menghasilkan accuracy sebesar 93,05%. Secara rata-rata hasil accuracy pada penelitian ini mencapai 93,08% dalam kategori yang sangat baik.
Pada  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  mengangkat  topik  tentang  klasifikasi  komentar spam pada youtube, menunjukkan bahwa Naïve Bayes menempati peringkat yang baik dalam kondisi akurasi yang berada diatas 85%, namun masih berada di bawah 90% (Burhanudin et al., 2018; Thoib et al., 2018) . Pada penelitian ini akurasi menggunakan Naïve Bayes dapat melampaui akurasi tersebut karena  akurasinya  diatas  90%.  Penelitian  sebelumnya  yang  mengangkat  topik  terkait  kualitas pelayanan  maskapai  penerbangan  domestik,  menunjukkan  pemeringkatan  untuk  masing-masing alternatif (Indriyani  et  al.,  2020;  Mansyur  et  al.,  2021) .  Namun  pada  penelitian  tersebut,  belum memberikan  hasil  akurasi  terhadap  hasil  perhitungan  menggunakan Naïve  Bayes .  Berdasarkan penggunaan  metode Naïve  Bayes dalam  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  jumlah  produk  yang
konsisten  laris  berdasarkan  kategori  food  sebanyak  243  jenis  produk  yang  laris  dan  non-food sebanyak 215 jenis produk yang laris disetiap caturwulannya. Pihak manajemen UD. Mawar Sari dapat menggunakan  hasil  dari  penelitian  ini  untuk  proses  manajemen  stok  yang  dimilikinya.  Diharapkan dengan  implementasi  dari  hasil  penelitian  ini,  UD.  Mawar  Sari  akan  mendapatkan  keuntungan  yang lebih  baik  dari  sebelumnya.  Pada  penelitian  selanjutnya,  dapat  menggunakan  data  pada  UD.  Mawar Sari  dengan  tujuan  klasifikasi  barang  terlaris  dengan  metode  berbeda  ataupun  dengan  software pembantu berbeda untuk dapat memberikan sudut pandang yang baru, sehingga mampu memberikan tambahan saran bagi manajemen UD. Mawar Sari.

## 4. SIMPULAN
Penelitian  ini  yang  mengangkat  topik  mengenai  Implementasi  Naïve  Bayes  pada  Data  Mining untuk Mengklasifikasikan Penjualan Barang Terlaris pada Perusahaan Ritel ini, menunjukkan bahwa ini dengan  penggunaan  model  algoritma  Naïve  Bayes  yang  dilakukan  pada  data  transaksi  penjualan didapatkan  beberapa  hasil  accuracy  berdasarkan  pembagian  data  training.  Hasil  dari  data  testing  (split validation) menunjukkan hasil yang baik dengan akurasi yang tinggi. Hasil penelitian ini dapat digunakan dan  berimplikasi  baik  untuk  manajemen  UD.  Mawar  Sari  dalam  pengambilan  keputusan  untuk menentukan  suatu  produk  setelah  mendapatkan  hasil  perhitungan  data  mining  menggunakan  metode Naïve Bayes.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Al Zukri, P., Widyaningrum, S. N., & Aini, Q. (2020). Forecasting permintaan pompa air dangkal shimizu menggunakan  metode  time  series. Sistemasi:  Jurnal  Sistem  Informasi , 9 (2),  226 – 234. https://doi.org/10.32520/stmsi.v9i2.694.
Apriliah,  W.,  Kurniawan,  I.,  Baydhowi,  M.,  &  Haryati,  T.  (2021).  Prediksi  Kemungkinan  Diabetes  pada Tahap  Awal  Menggunakan  Algoritma  Klasifikasi  Random  Forest. Sistemasi:  Jurnal  Sistem Informasi , 10 (1), 163 – 171. https://doi.org/10.32520/stmsi.v10i1.1129.
Apriyani,  P.,  Dikananda,  A.  R.,  &  Ali,  I.  (2023).  Penerapan  Algoritma  K-Means  dalam  Klasterisasi  Kasus Stunting  Balita  Desa  Tegalwangi. Hello  World  Jurnal  Ilmu  Komputer , 2 (1),  20 – 33. https://doi.org/10.56211/helloworld.v2i1.230.
Aulia,  W.  (2018).  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Jantung  Koroner  Dengan  Metode  Probabilistic  Fuzzy
Decision Tree. Jurnal Sains Dan Informatika , 4 (2), 106 – 106. https://doi.org/10.22216/jsi.v4i2.3258.
Azhari, M., Situmorang, Z., & Rosnelly, R. (2021). Perbandingan Akurasi, Recall, dan Presisi Klasifikasi pada Algoritma C4.5, Random Forest, SVM dan Naive Bayes. Jurnal Media Informatika Budidarma , 5 (2), 640 – 651. https://doi.org/10.30865/mib.v5i2.2937. Bimantara,  B.,  &  Safii,  M.  (2021).  Penerapan  Data  Mining  Menentukan  Kelayakan  Penjualan  Kendaraan Bekas  Roda  Dua  Dengan  Menggunakan  Metode  Bayesian  Classifier.  In Seminar  Nasional Informatika (SENATIKA (pp. 67 – 77). Burhanudin, M., Y., & Wihardi, Y. (2018). Klasifikasi Komentar Spam Pada Youtube Menggunakan Metode Naïve  Bayes,  Support  Vector  Machine,  Dan  K-Nearest  Neighbors. Jurnal  Informatika  Dan Komputer , 3 (2), 54 – 59. https://doi.org/10.26798/jiko.v3i2.139.
Cholil,  W.,  Dalimunthi,  A.  R.,  &  Atika,  L.  (2019).  Model  Data  Mining  Dalam  Mengidentifikasi  Pola  Laju Pertumbuhan Antar Sektor Ekonomi di Provinsi Sumatera Selatan dan Bangka Belitung. Teknika , 8 (2), 103 – 109. https://doi.org/10.34148/teknika.v8i2.181.
Darmansah, D. D., & Wardani, N. W. (2021). Analisis Pesebaran Penularan Virus Corona di Provinsi Jawa Tengah Menggunakan Metode K-Means Clustering. JATISI (Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi , 8 (1), 105 – 117. https://doi.org/10.35957/jatisi.v8i1.590. Darmansah,  D.,  &  Wardani,  N.  W.  (2020).  Analisa  Penyebab  Kerusakan  Tanaman  Cabai  Menggunakan Metode  K-Means. JATISI  (Jurnal  Teknik  Informatika  Dan  Sistem  Informasi) , 7 (2),  126 – 134. https://doi.org/10.35957/jatisi.v7i2.309.
Dewanti, M., Muchbarak, A., & Widiyatun, F. (2021). Sistem Pakar  Penentuan Menu Diet Bagi  Penderita
Diabetes Mellitus. JRKT (Jurnal Rekayasa Komputasi
Terapan) , 1 (2). https://doi.org/10.30998/jrkt.v1i02.4092.
Exenberger, E., & Bucko, J. (2020). Analysis of Online Consumer Behavior — Design of CRISP-DM Process Model. Agris On-Line Papers in Economics and Informatics , 12 (3), 13 – 22. https://doi.org/10.7160/aol.2020.120302.
Faisal,  S.,  &  Tutz,  G.  (2021).  Multiple  imputation  using  nearest  neighbor  methods. Information  Sciences ,
570 , 500 – 516. https://doi.org/10.1016/j.ins.2021.04.009.
Feblian, D., & Daihani, D. U. (2016). Implementasi Model CRISP-DM Untuk Menentukan Sales Pipeline pada
PT X. Jurnal Teknik Industri , 6 (1), 1 – 12. https://e- journal.trisakti.ac.id/index.php/tekin/article/view/1526/1316.
Fibrianda, M. F., & Bhawiyuga, A. (2018). Analisis Perbandingan Akurasi Deteksi Serangan Pada Jaringan Komputer Dengan Metode Naïve Bayes Dan Support Vector Machine (SVM. Jurnal Pengembangan Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu  Komputer , 2 (9),  3112 – 3123. https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/view/2559.
Firmansyah, F., & Yulianto, A. (2021). Machine Learning Dengan Decision Tree untuk Prediksi Pembayaran Invoice,  Case  Study:  Gramedia  Jakarta. Journal  Of  Informatics  And  Telecommunication. Engineering , 5 (1), 167 – 175. https://doi.org/10.31289/jite.v5i1.5066. Ginantra, N. L. W. S. R., &  Wardani, N. W. (2019a). Implementasi Metoda Naïve Bayes dan Vector Space Model dalam Deteksi Kesamaan Artikel Jurnal Berbahasa Indonesia. Jurnal Infomedia , 4 (2), 94 – 100. https://doi.org/10.30811/jim.v4i2.1530.
Ginantra, N. L. W. S. R., & Wardani, N. W. (2019b). Measurement of the Similarity of Indonesian Papers on One Journal Topic with the Naive Bayes Algorithm and Vector Space Model. International Journal of  Computer,  Network  Security  and  Information  System  (IJCONSIST , 1 (1),  20 – 26. https://doi.org/10.33005/ijconsist.v1i1.7.
Gunawan,  R.,  Nugroho,  N.  B.,  &  Arbianto,  R.  (2018).  Penerapan  Data  Mining  Untuk  Estimasi  Laju Pertumbuhan  Produk  Domestik  Regional  Bruto  (PDRB)  Perkapita  Atas  Dasar  Harga  Berlaku Menurut  Lapangan  Usaha  Pada  Kota  Medan  Menggunakan  Metode  Regresi  Linier  Barganda. Jurnal  Teknologi  Sistem  Informasi  Dan  Sistem  Komputer  TGD , 1 (2),  106 – 113. https://doi.org/10.53513/jsk.v1i2.36.
Gupta,  M.  K.,  &  Chandra,  P.  (2020).  A  comprehensive  survey  of  data  mining. International  Journal  of Information Technology , 1 (1), 1 – 15. https://doi.org/10.1007/s41870-020-00427-7.
Indriyani,  N.,  Ali,  E.,  Rio,  U.,  &  Rahmaddeni,  R.  (2020).  Menentukan  Kualitas  Pelayanan  Maskapai Penerbangan Domestik Dengan Menggunakan Metode  Naïve Bayes: SATIN. Sains Dan Teknologi Informasi , 6 (1), 37 – 44. https://doi.org/10.33372/stn.v6i1.605.
Irawan,  A.,  Rohaniah,  R.,  Sulistiani,  H.,  &  Priandika,  A.  T.  (2019).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk Pemilihan Tempat Servis Komputer di Kota Bandar Lampung Menggunakan Metode AHP. Jurnal Tekno Kompak , 13 (1), 30 – 35. https://doi.org/10.33365/jtk.v13i1.267.
Islamiyati, D. S., & Fikri, A.  (2022). Penerapan Algoritma Knuth-Morris-Pratt dalam Mendeteksi Tingkat Kemiripan Judul Skripsi Berbasis Web. Journal of Information System Research (JOSH) , 3 (2), 58 – 63. https://doi.org/10.47065/josh.v3i2.1168.
Kant,  S.,  &  Ansari,  I.  A.  (2016).  An  improved  K  means  clustering  with  Atkinson  index  to  classify  liver patient dataset. International Journal of System Assurance Engineering and Management , 7 , 222 – 228. https://doi.org/10.1007/s13198-015-0365-3. Kück,  M.,  &  Freitag,  M.  (2021).  Forecasting  of  customer  demands  for  production  planning  by  local  k- nearest  neighbor  models. International  Journal  of  Production  Economics , 231 ,  107837. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2020.107837. Mahendra, G. S., & Aryanto, K. Y. E. (2019). SPK Penentuan Lokasi ATM Menggunakan Metode AHP dan SAW. Jurnal
Nasional
Teknologi
Dan Sistem Informasi , 5 (1),
49 – 56. https://doi.org/10.25077/TEKNOSI.v5i1.2019.49-56.
Mahendra,  G.  S.,  &  Indrawan,  I.  P.  Y.  (2020).  Metode  AHP-TOPSIS  Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan  Penempatan  Atm. JST  (Jurnal  Sains  Dan  Teknologi , 9 (2),  130 – 142. https://doi.org/10.23887/jst-undiksha.v9i2.24592.
Mahendra, G. S., Karsana, I. W. W., & Paramitha, A. A. I. I. (2021). DSS for best e-commerce selection using AHP-WASPAS and AHP-MOORA methods. Matrix : Jurnal Manajemen Teknologi Dan Informatika , 11 (2), 81 – 94. https://doi.org/10.31940/matrix.v11i2.2306.
Mahendra,  G.  S.,  &  Nugraha,  P.  G.  S.  C.  (2020).  Komparasi  Metode  AHP-SAW  dan  AHP-WP  Pada  SPK Penentuan  E-Commerce  Terbaik  di  Indonesia. JUSTIN  (Jurnal  Sistem  Dan  Teknologi  Informasi) , 8 (4), 346 – 356. https://doi.org/10.26418/justin.v8i4.42611.
Mansyur,  T.  P.,  Said,  L.  B.,  &  Syafei,  I.  (2021).  Analisis  Kualitas  Layanan  Lanside  Terhadap  Kepuasan Pengguna Jasa pada Bandar Udara Internasional Sultan Hasanuddin Makassar. Jurnal Teknik Sipil MACCA , 6 (2), 159 – 165. https://doi.org/10.33096/jtsm.v6i2.341. Nugraha, P. G. S. C., & Mahendra, G. S. (2020). ). Explorasi Algoritma C4.5 dan Forward Feature Selection untuk  Menentukan  Debitur  Baik  dan  Debitur  Bermasalah  pada  Produk  Kredit  Tanpa  Agunan (KTA). JST  (Jurnal  Sains  Dan  Teknologi) , 9 (1),  39 – 46. https://doi.org/10.23887/jst- undiksha.v9i1.24627.
Rahmat,  C.  A.,  Permatasari,  H.,  Rasywir,  E.,  &  Pratama,  Y.  (2023).  Penerapan  K-Means  Untuk  Clustering Kondisi  Gizi  Balita  Pada  Posyandu. Jurnal  Media  Informatika  Budidarma , 7 (1),  207 – 213. https://doi.org/10.30865/mib.v7i1.5142. Rahmi, A. N., & Mikola, Y. A. (2021). Implementasi Algoritma Apriori Untuk Menentukan Pola Pembelian Pada  Customer  (Studi  Kasus:  Toko  Bakoel  Sembako). Information  System  Journal , 4 (1),  14 – 19. https://doi.org/10.24076/infosjournal.2021v4i1.561.
Rifky, L., Nugraha, Z., Pratama, D., & Raswir, E. (2022). Implementasi Data Mining Untuk Penjualan Mobil Menggunakan Metode Naive Bayes. Jurnal Informatika Dan Rekayasa Komputer (JAKAKOM) , 2 (2), 225 – 230. https://doi.org/10.33998/jakakom.2022.2.2.109.
Rivai,  M.  A.  (2020).  Analysis  of  Corona  Virus  spread  uses  the  CRISP-DM  as  a  Framework:  Predictive Modelling. International  Journal  of  Advanced  Trends  in  Computer  Science  and  Engineering , 9 (3), 2987 – 2994. https://doi.org/10.30534/ijatcse/2020/76932020.
Romadhan, M. I. (2018).  Personal Branding  Jokowi dalam Mempertahankan Brand Image Melalui  Video Blog Youtube. MetaCommunication; Journal of Communication Studies , 3 (2). https://doi.org/10.20527/mc.v3i2.5446.
Rukmana, I., Rasheda, A., Fathulhuda, F., & Cahyadi, M. R. (2021). Analisis Perbandingan Kinerja Algoritma Naïve Bayes, Decision Tree- J48 dan Lazy-IBK. Jurnal Media Informatika Budidarma , 5 (3), 1038 – 1044. https://doi.org/10.30865/mib.v5i3.3055. Saputra, M. I. H., & Nugraha, N. (2021). Sistem Pendukung Keputusan Dengan Metode Analytical Hierarchy Process (Ahp)(Studi Kasus: Penentuan Internet Service Provider Di Lingkungan Jaringan Rumah). Jurnal Ilmiah Teknologi Dan Rekayasa , 25 (3), 199 – 212. https://doi.org/10.35760/tr.2020.v25i3.3422.
Schröer,  C.,  Kruse,  F.,  &  Gómez,  J.  M.  (2021).  A  Systematic  Literature  Review  on  Applying  CRISP-DM
Process Model. Procedia Computer Science , 181 , 526 – 534. https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.01.199. Sisodia,  D.,  &  Sisodia,  D.  S.  (2018).  Prediction  of  diabetes  using  classification  algorithms. Procedia Computer Science , 132 , 1578 – 1585. https://doi.org/10.1016/j.procs.2018.05.122.
Sudarsono,  B.  G.,  Leo,  M.  I.,  Santoso,  A.,  &  Hendrawan,  F.  (2021).  Analisis  Data  Mining  Data  Netflix Menggunakan  Aplikasi  Rapid  Miner. JBASE  -  Journal  of  Business  and  Audit  Information  Systems , 4 (1). https://doi.org/10.30813/jbase.v4i1.2729.
Syahril, M., Erwansyah, K., & Yetri, M. (2020). Penerapan Data Mining untuk menentukan pola penjualan peralatan  sekolah  pada  brand  wigglo  dengan  menggunakan  algoritma  apriori. Jurnal  Teknologi Sistem
Informasi
Dan Sistem Komputer TGD , 3 (1), 118 – 136. https://doi.org/10.53513/jsk.v3i1.202.
Thoib,  I.,  Setyanto,  A.,  &  Raharjo,  S.  (2018).  Pengaruh  Normalisasi  Teks  Dengan  Text  Expansion  Dalam Deteksi Komentar Spam Pada Youtube. Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi) , 2 (3), 708 – 715. https://doi.org/10.29207/resti.v2i3.602
Vora, P., & Oza, B. (2013). A survey on k-mean clustering and particle swarm optimization. International Journal  of  Science  and  Modern  Engineering , 1 (3),  24 – 26. https://www.ijisme.org/wp- content/uploads/papers/v1i3/C0150020213.pdf.
Wantoro,  A.  (2020).  Kombinasi  Metode  Analitical  Hierarchy  Process  (Ahp)  Dan  Simple  Addtive  Weight (Saw) Untuk Menentukan Website E-Commerce Terbaik. Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi , 9 (1), 131 – 142. https://doi.org/10.32520/stmsi.v9i1.608.
Wardani, N. W. (2020). Penerapan Data Mining dalam Analytic CRM . Yayasan Kita Menulis.
Wardani, N. W., & Ariasih, N. K. (2019). Analisa Komparasi Algoritma Decision Tree C4.5 dan Naïve Bayes untuk  Prediksi  Churn  Berdasarkan  Kelas  Pelanggan  Retail. International  Journal  of  Natural Sciences and Engineering , 3 (3), 103 – 112. https://doi.org/10.23887/ijnse.v3i3.23113. Wardani, N. W., Dantes, G. R., & Indrawan, G. (2018). Prediksi Customer Churn dengan Algoritma Decision Tree C4.5 Berdasarkan Segmentasi Pelanggan pada Perusahaan Retail. Jurnal Resistor , 1 (1), 16 – 24. https://doi.org/10.31598/jurnalresistor.v1i1.219. Wulandari,  S.,  Kridalaksana,  A.  H.,  &  Khairina,  D.  M.  (2019).  Sistem  Pakar  Penerapan  Menu  Gizi  Pada Penderita  Jantung  Koroner  Menggunakan  Metode  Teorema  Bayes. Informatika  Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer , 14 (2), 1 – 7. https://doi.org/10.30872/jim.v15i1.2716.
Yuniastari,  N.  L.  A.  K.,  &  Wirawan,  I.  W.  W.  (2014).  Peramalan  Permintaan  Produk  Perak  Menggunakan Metode Simple Moving Average Dan Exponential Smoothing. Jurnal Sistem Dan Informatika (JSI) ,
9 (1), 97 – 106. https://mail.jsi.stikom-bali.ac.id/index.php/jsi/article/view/41/62.