## Just IT : Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informasi dan Komputer
Vol. 14, No. 3, Mei 2024, pp. 150 – 233 P-ISSN: 2089 – 0256 , e-ISSN: 2598 – 3016

## PERBANDINGAN ALGORITMA KLASIFIKASI DATA MINING MODEL C4.5 DAN NAIVE BAYES UNTUK PREDIKSI KEGANASAN KANKER PAYUDARA
Hiliah Firda 1* , Rima Athiyah 2 , Salsabila 3 , Muhammad Ihsan Jambak 4 1, 2, 3 Fakultas Ilmu Komputer, Sistem Informasi, Universitas Sriwijaya, Palembang, Indonesia.
4 Fakultas Ilmu Komputer, Manajemen Informatika, Universitas Sriwijaya, Palembang, Indonesia.
*09031182126026@student.unsri.ac.id

## Abstrak
Kanker payudara menjadi salah satu masalah  kesehatan global yang signifikan, dengan tingkat kejadian dan kematian yang tinggi di seluruh dunia. Penelitian ini menyoroti pentingnya prediksi keganasan  kanker  payudara  dalam  penanganan  pasien  dan  menggambarkan  tantangan  dalam deteksi  dini  serta  penanganan  kanker  payudara,  terutama  di  negara  berkembang.  Selain  itu, penelitian  ini  menyoroti  peran  teknologi  informasi  dan  komunikasi,  khususnya  algoritma  data mining seperti C4.5 dan Naive Bayes, dalam meningkatkan prediksi keganasan kanker payudara. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja kedua algoritma tersebut dalam konteks medis ini, dengan referensi tambahan dari penelitian terdahulu. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa  algoritma  C4.5  mencapai  akurasi  sebesar  94,15%,  sementara  Naïve  Bayes  mencapai 92,40%.  Hal  ini  menegaskan  bahwa  algoritma  C4.5  memiliki  kinerja  yang  lebih  unggul dibandingkan dengan Naïve Bayes . Diharapkan hasil penelitian ini dapat memberikan wawasan yang  lebih  mendalam  tentang  pilihan  algoritma  terbaik  untuk  prediksi  keganasan  kanker payudara, yang pada gilirannya dapat meningkatkan diagnosis dini, perawatan yang lebih efektif, dan hasil klinis yang lebih baik bagi pasien.
Kata Kunci: Data Mining, C4.5, Naive Bayes, Kanker Payudara, Klasifikasi

## Abstract
Breast  cancer  is  a  significant  global  health  problem,  with  high  incidence  and  mortality  rates throughout  the  world.  This  study  highlights  the  importance  of  predicting  breast  cancer malignancy in patient management and this research illustrates the challenges in early detection as well as treatment of breast cancer, especially in developing countries. In addition, this research highlights  the  role  of  information  and  communication  technology,  especially  data  mining algorithms  such  as  C4.5  and  Naive  Bayes,  in  improving  the  prediction  of  breast  cancer malignancy. This study aims to compare the performance of the two algorithms in this medical context,  with  additional  references  from  previous  research. The  results  showed  that  the  C4.5 algorithm achieved an accuracy of 94.15%, while Naïve Bayes achieved 92.40%. This confirms that the C4.5 algorithm has superior performance compared to Naïve Bayes. It is hoped that the results of this study can provide deeper insight into the choice of the best algorithm for predicting breast cancer malignancy, which in turn can improve early diagnosis, more effective treatment, and better clinical outcomes for patients.
Keywords: Data Mining, C4.5, Naive Bayes, Breast Cancer, Classification

## 1.  Pendahuluan
Kanker  payudara  merupakan  salah  satu  jenis kanker yang paling umum dan mematikan di dunia.  Kanker  payudara  terjadi  karena pertumbuhan  berlebih  atau  perkembangan yang  tidak  terkendali  dari  sel-sel  jaringan payudara (Kusmiyati, 2013). Angka kematian kanker  payudara  lebih  tinggi  pada  negara berkembang  dibandingkan  negara  maju. Penyebab  utama  meningkatnya  mortalitas kanker di negara berkembang adalah kurangnya  program  skrining  efektif  yang dapat  mendeteksi  keadaan  sebelum  kanker, maupun mendeteksi kanker pada stadium dini sehingga  penanganannya  dilakukan  sebelum kanker pada stadium lanjut (Marfianti, 2021). Prediksi keganasan kanker payudara menjadi sangat  penting  dalam  penanganan  pasien, karena  dapat  memengaruhi  jenis  perawatan yang diberikan dan prognosis keseluruhan.
Pada  tahun  2020,  terdapat  2,3  juta wanita    yang  didiagnosis    menderita    kanker payudara    dan    685.000  kematian      secara global.   Pada   akhir   tahun   2020, terdapat 7,8   juta   wanita   hidup   yang   didiagnosis menderita  kanker  payudara  dalam  5  tahun terakhir,  kanker  paling    umum    di    dunia. Lebih  banyak  nyawa wanita  yang  diakhiri oleh    kanker    payudara    secara  global dibandingkan  jenis  kanker  lainnya.  Kanker payudara terjadi di setiap negara di dunia pada wanita  pada    usia    berapa    pun    setelah pubertas    tetapi    dengan  tingkat  yang meningkat  di  kemudian  hari  (Priatna  et  al., 2021).
Perkembangan  teknologi  informasi dan  komunikasi  saat  ini  berkembang  dengan begitu  cepat,  sehingga  merambah  dalam kehidupan  manusia  tidak  terkecuali  bidang kesehatan dan kedokteran. Dalam upaya untuk meningkatkan  prediksi  keganasan  kanker payudara,  penggunaan  algoritma  klasifikasi dalam analisis data mining telah menjadi topik penelitian yang signifikan. Berbagai algoritma data  mining  telah  diusulkan  dan  diterapkan dalam  analisis  data  kanker  payudara  untuk meningkatkan  keakuratan  prediksi.  Dua  di antaranya, yaitu model C4.5 dan Naive Bayes.
Data mining dikenal sebagai Knowledge  Discovery  in  Database (KDD) yang  mewarisi  banyak  aspek  dan  teknik  dari bidang ilmu yang sudah ada sejak awal. Data mining menunjukkan bahwa ilmu ini memiliki
akar  yang  panjang  dari  bidang  ilmu  berbeda seperti kecerdasan buatan ( artificial intelligent ), machine  learning ,  statistik, database, dan juga information retrieval . Data mining  dibagi  menjadi  beberapa  kelompok berdasarkan  tugas  yang  dapat  dilakukan, yaitu: Deskripsi, Estimasi, Prediksi, Klasifikasi,  Pengklusteran,  dan  Asosiasi ( Yanuri, 2019) . Algoritma  C4.5  merupakan  bagian dari    klasifikasi    data    mining    berdasarkan dengan    pembentukan    pohon  keputusan. Pohon    keputusan    yang    dibentuk    dari algoritma    C4.5    nantinya    menghasilkan sebuah    rule    baru,    rule  tersebut    yang dipergunakan    sebagai    dasar    proses pengambilan    keputusan.    Pembentukan pohon    keputusan    pada  algoritma  C4.5 berdasarkan dengan perhitungan nilai gain dan entropy.  Atribut  yang  memiliki  nilai  gain tertinggi  nantinya    akan    digunakan    sebagai akar  utama,  hingga  nanti  tidak  lagi  terdapat percabangan    terhadap    proses  pengambilan keputusan.(Asmira, 2019; Novika et al., 2021; Saputra et al., 2020)
Algoritma  lainnya  yang  digunakan pada penelitian ini untuk melakukan klasfikasi adalah  Algoritma  Naïve    Bayes,  yang merupakan bagian dari pada  klasifikasi pada data    mining    yang    mengelompokan  data berdasarkan  dengan  nilai  probabilitas  dari setiap    kemungkinan    data    berdasarkan dengan    tujuan    kelasnya.  Nilai    probabilitas yang    dihasilkan    pada    Naïve    Bayes berdasarkan    dengan    pengembangan    dari pada    teorema  bayes  yang  melakukan perhitungan  terhadap  beberapa  kemungkinan yang terjadi dari sebuah peristiwa ( Fadli et al., 2021; Tugiman et al., 2022; Syamsurizal et al., 2022).  Klasifikasi  Naïve  Bayes  terbukti memiliki  akurasi  dan  kecepatan  yang  tinggi saat  diaplikasikan  ke  dalam  database  yang besar  (Ammar,  2009).  Klasifikasi  Naïve Bayes  akan  bekerja  lebih  efektif  jika dikombinasikan  dengan  beberapa  prosedur pemilihan atribut ( Abdelghani et al., 2006).
Meskipun  kedua  algoritma  ini  telah terbukti efektif dalam berbagai aplikasi, belum ada konsensus yang jelas mengenai algoritma mana yang lebih baik dalam konteks prediksi keganasan kanker payudara. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk
membandingkan  kinerja  model  C4.5  dan Naive  Bayes  dalam  memprediksi  keganasan kanker  payudara  menggunakan  dataset  yang relevan.  Pendekatan  ini  diharapkan  dapat memberikan  wawasan  yang  lebih  mendalam tentang  keunggulan  dan  kelemahan  masing- masing algoritma dalam konteks medis ini.
Menurut penelitian sebelumnya mengenai prediksi penyakit diabetes
menggunakan  perbandingan  algoritma Naive Bayes, C4.5 , dan K-Nearest . Hasil penelitian ini  dengan  menggunakan  algoritma  Naive Bayes menunjukkan berupa 75%, menggunakan algoritma K-Nearest menunjukkan hasil 80% dan dengan algoritma
C4.5  sebesar  91,80%  dengan  melakukan pengujian  pada  aplikasi rapidminer .  Dengan hasil  yang  ditunjukkan  pada  penelitian  ini dapat  menandakan  bahwa  algoritma  C4.5 memiliki kinerja lebih baik daripada algoritma lainnya (Wijaya & Triayudi, 2023).
Melalui  penelitian  ini,  diharapkan dapat ditemukan informasi yang berharga bagi para  profesional  medis  dan  peneliti  dalam memilih  algoritma  yang  paling  sesuai  untuk prediksi keganasan kanker payudara. Pemilihan  algoritma  yang  tepat  dapat membantu  meningkatkan  akurasi  prediksi, memungkinkan diagnosis dini yang lebih baik, perencanaan perawatan yang lebih efektif, dan peningkatan  hasil  klinis  bagi  pasien  yang terkena kanker payudara.

## 2. Metode Penelitian

## 2.1. Kerangka Kerja Penelitian
Kerangka    kerja   penelitian  atau  bisa  disebut dengan    metodologi  penelitian.  Di  sini  akan menjelaskan setiap langkah dalam penelitian. dimana proses ini dimulai dengan mengidentifikasi masalah dan berakhir dengan menghasilkan  hasil.  Tujuan  dari  kerangka kerja  penelitian  adalah  untuk  membuat peneliti  lebih  mudah  memahami  langkah- langkah  apa  yang  harus  diambil  dalam penelitian. Adapun  kerangka  kerja  penelitian yang terdapat pada penelitian ini dapat dilihat pada gambar 1 berikut:
Gambar 1 . Kerangka Kerja Penelitian

## 2.2. Data Mining
Data mining merupakan cara untuk mendapatkan kembali informasi dari kumpulan  data  yang  tersimpan.  Proses  ini melibatkan pengulasan kembali atau pemrosesan kembali data, yang menghasilkan pola baru dan informasi yang dapat digunakan oleh  pemilik  data  dalam  proses  pengambilan keputusan. Karena hampir semua bidang ilmu saat  ini  melakukan  proses  pengolahan  data, data  mining  telah  banyak  digunakan  dalam berbagai bidang ilmu. (Nurjanah et al., 2023; A’yuniyah et al., 2023; Budiarto et al., 2022)

## 2.3. Algoritma C4.5
Dalam  data  mining,  algoritma  4.5  adalah bagian dari proses klasifikasi. Algoritma C4.5 menjalankan  proses  dengan  membentuk pohon keputusan dan memperoleh rule aturan baru.    Pembentukan  akar  pada  pohon keputusan  dari  perhitungan  nilai  information dan    gain    yang    melakukan    pemecahan kelompok    berdasarkan  dengan  kelasnya masing –masing. Adapun rumus penyelesaian dapat  dilihat  pada  berikut  (Andarista  & Jananto,  2022;  Romli  &  A.  T.  Zy,  2020; Azwanti & Elisa, 2020) :
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆)   =   ∑ 𝑛 𝑖=0 − 𝑝𝑖  ∗   𝑙𝑜𝑔 2 𝑝𝑖 (1)
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴)   =  𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) − ∑ 𝑛 𝑖=1 |𝑆𝑖| |𝑠| ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑖) (2)

## 2.4. Algoritma Naive Bayes
Algoritma    Naïve    Bayes    merupakan algoritma    klasifikasi    pada    data    mining. Algoritma ini didasarkan pada teori Bayes dan melakukan  proses  klasifikasi  berdasarkan konsep statistika. Setiap kelas pada algoritma Naïve  Bayes  memiliki  nilai  probablitias tersendiri  yang  nantinya  dapat  digunakan untuk proses pengambilan keputusan. Adapun
persamaan  umum  yang  digunakan  yaitu (Febriyani & Februariyanti, 2022; Agustina & Hermawati,  2021;  Tanggraeni  &  Sitokdana,
2022): 𝑃(𝐻|𝑋)   = 𝑃(𝑋|𝐻)𝑃(𝐻) 𝑃(𝑋) (3)

## 2.5. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  merupakan  berdasarkan dengan  data  historis  dari keganasan kanker payudara  sebelumnya.   Pada  penelitian       ini proses        penelitian        dilakukan        dengan menggunakan        dataset        dari  keganasan kanker
payudara https://www.kaggle.com/datasets/erdemtaha/ cancer-data/data merupakan    link    yang digunakan    untuk    mengakses  dari  dataset keganasan kanker payudara.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Analisa Masalah
Kanker  payudara  merupakan  penyakit  yang dapat  diderita  pada  semua  orang,  baik perempuan maupun laki-laki di seluruh dunia. Perkembangan sel kanker ini dapat disebabkan  oleh  beberapa  faktor  yaitu  faktor genetik,  hormonal,  lingkungan,  sosiobiologis dan fisiologis. Penyakit kanker payudara tidak dapat  menular,  tetapi  akan  dapat  berdampak buruk  apabila  perkembangan  penyakit  ini sudah  berada  pada  tingkat  ganas  dan  dapat menimbulkan  komplikasi  hingga  kematian pada penderita. Maka dari itu perlu sejak dini dilakukan  prediksi  terhadap  seseorang  untuk mengetahui  tingkat  keganasan  suatu  kanker payudara agar dapat memperkirakan hasil dan melakukan  penyembuhan  segera  terhadap kanker payudara. Pada penelitian ini prediksi dilakukan  dengan  menggunakan  pola  yang terbentuk  dari  kriteria  atribut  pada  penyakit. Data  mining  dapat  membantu  memprediksi keganasan penyakit ini. Data mining merupakan  proses  pengolahan  data  yang bertujuan untuk mendapatkan kembali sebuah informasi  penting  yang  tersimpan  pada  data. Data yang digunakan pada proses data mining adalah  data  yang  telah  diperoleh  di  masa lampau yang disimpan pada gudang data dan kemudian diolah sehingga membentuk
informasi untuk penelitian. Penyelesaian pada data  mining  terdapat  berbagai  macam  cara didalamnya,  salah  satunya  adalah  klasifikasi. Klasifikasi merupakan proses pengelompokan data  pada  kelas-kelas  tertentu  berdasarkan kombinasi  pada  atribut.  Pada  penelitian  ini menggunakan  perbandingan  algoritma  Naïve Bayes dan C4.5 untuk menentukan pola mana yang  paling  baik  digunakan  dalam  prediksi keganasan penyakit kanker payudara.

## 3.2 Hasil Pengumpulan Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini  mencakup  32  atribut,  masing-masing diukur  menggunakan  tiga  jenis  pengukuran: rata-rata ( mean ), kesalahan standar ( standard error ),  dan  terburuk  ( worst ),  yang  dimana terdapat  masing-masing  jenis  berisi radius,
texture, perimeter, area, smothness,
compactness,  concavity,  concave  points, symmetry, dan fractal  dimension yang dianggap  sebagai  ciri  yang  menentukan diagnosis kanker payudara jinak atau ganas.
Data yang akan diolah dibagi menjadi dua jenis, yaitu data training dan data testing . Data training berfungsi  sebagai  bahan pelatihan  model  klasifikasi,  sedangkan  data testing digunakan untuk menguji model yang telah dilatih. Dalam penelitian ini, sekitar 70% dari  total  data  dialokasikan  untuk  keperluan training ,  sementara  30%  sisanya  digunakan untuk testing atau pengujian. Proses pengolahan data akan dilakukan menggunakan aplikasi RapidMiner. 3.3 Hasil Pengujian Algoritma Naïve Bayes Pada  tahap  awal,  dilakukan  pengujian terhadap algoritma Naïve Bayes menggunakan aplikasi RapidMiner. Pengujian data dilakukan dengan menggunakan operator seperti yang terlihat pada Gambar 2 di bawah ini.
Gambar 2. Pengujian algoritma Naïve Bayes Aplikasi Rapid Miner
Setelah  menggunakan  operator  yang tersedia,  hasil  akurasi  dari  pengujian  akan ditampilkan seperti yang terlihat pada Gambar 3 di bawah ini.
Gambar 3. Hasil akurasi algoritma Naïve Bayes Aplikasi Rapid Miner
Seperti  terlihat  pada  gambar  di  atas, hasil pengujian menggunakan algoritma Naïve Bayes menunjukkan akurasi sebesar 92.40%.

## 3.4 Hasil Pengujian Algoritma C4.5
Pada  tahap  kedua,  dilakukan  pengujian terhadap algoritma C4.5 menggunakan aplikasi RapidMiner. Pengujian data
dilakukan  dengan  menggunakan  operator sebagaimana  yang terlihat pada  Gambar  4  di bawah ini.
Gambar 4. Pengujian algoritma C4.5 Aplikasi Rapid Miner
Setelah  menggunakan  operator  yang tersedia,  hasil  akurasi  dari  pengujian  akan ditampilkan seperti yang terlihat pada Gambar 5 di bawah ini.
Gambar 5. Hasil akurasi algoritma C4.5 Aplikasi
Rapid Miner
Seperti  terlihat  pada  gambar  di  atas, hasil pengujian menggunakan algoritma Naïve
Bayes menunjukkan akurasi sebesar 94.15%.

## 3.5 Pembahasan
Setelah pengujian, langkah selanjutnya adalah melakukan  pembahasan  untuk  merumuskan hasil  penelitian  ini.  Hasil  pengujian  dari algoritma  Naïve  Bayes  dan  C4.5  tercantum dalam Tabel 2 di bawah ini.

## Tabel 1 . Hasil Pengujian
Hasil  pengujian  algoritma  klasifikasi untuk  penyakit  kanker  payudara  berdasarkan hasil  akurasi  yang  ada  menunjukkan  bahwa algoritma C4.5 memiliki performa yang lebih baik daripada algoritma Naïve Bayes, dengan akurasi sebesar 94.15%. Oleh karena itu, hasil algoritma  C4.5  dapat  digunakan  sebagai model klasifikasi untuk memprediksi keganasan penyakit kanker payudara. 4. Kesimpulan Hasil penelitian menunjukkan bahwa
algoritma  Naïve  Bayes  mencapai  akurasi sebesar  92.40%,  sementara  algoritma  C4.5 mencapai 94,15%. Hal ini menegaskan bahwa algoritma  C4.5  memiliki  kinerja  yang  lebih unggul  dibandingkan  dengan  Naïve  Bayes. Dengan  demikian,  dapat  disimpulkan  bahwa penerapan  metode  klasifikasi  menggunakan
No Algoritma Akurasi 1 Naïve bayes 92.40% 2 C4.5 94.15%
algoritma C4.5 dapat mempercepat pengambilan  keputusan  dalam  memprediksi keganasan penyakit kanker payudara. Untuk penelitian selanjutnya, disarankan untuk mempertimbangkan penggunaan algoritma lain guna
meningkatkan  tingkat  akurasi.  Selain  itu, perbandingan  antara  berbagai  algoritma  juga perlu  dilakukan  untuk  menentukan  algoritma mana yang paling optimal.

## Daftar Pustaka
A’yuniyah,  Q.,  Elvira,  W.,  Nazira,  N., Ambarani,  I.,  Intan,  S.  F.,  &  Ramadhani,  D. (2023).  Analisa  Algoritma  Naïve  Bayes Classifier  (NBC)  Untuk  Prediksi  Penjualan Alat  Kesehatan. IJIRSE  Indones.  J.  Inform. Res. Softw. Eng. J , 3 (2), 119-126.
Abdelghani, B., & Guven, E. (2006, January). Predicting  breast  cancer  survivability  using data mining techniques. SIAM INTERNATIONAL  CONFERENCE  ON DATA MINING .
Agustina,  N.,  Adrian,  A.,  &  Hermawati,  M. (2022). Implementasi Algoritma Naïve Bayes Classifier untuk Mendeteksi Berita Palsu pada Sosial Media. Faktor Exacta , 14 (4), 206-213.
Ammar,  S.  M.  (2009).  Keoptimalan  Naïve Bayes Dalam Klasifikasi. Program Studi Ilmu Komputer.  Fakultas  Pendidikan  Matematika Dan  Ilmu  Pengetahuan  Alam.  Universitas Pendidikan Indonesia .
Andarista,  R.  R.,  &  Jananto,  A.  (2022). Penerapan  Data  Mining  Algoritma  C4.  5 Untuk Klasifikasi Hasil Pengujian Kendaraan Bermotor. Jurnal  Tekno  Kompak , 16 (2),  29- 43.
Asmira,  A.  (2019).  Penerapan  Data  Mining untuk Mengklasifikasi Pola Nasabah Menggunakan Algoritma C4. 5 pada Bank Bri Unit Anduonohu Kendari. Router Research , 1 (1), 22-28.
Azwanti,  N.,  &  Elisa,  E.  (2020).  Analisa
Kepuasan Konsumen Menggunakan
Algoritma  C4.  5.  In Prosiding  Seminar Nasional Ilmu Sosial Dan Teknologi (SNISTEK) (Vol. 3, pp. 126-131).
Budiarto,  E.,  Rino,  R.,  Hariyanto,  S.,  & Susilawati, D. (2022). Penerapan Data Mining Untuk Rekomendasi Beasiswa Pada SD Maria Mediatrix  Menggunakan  Algoritma  C4.  5. J. ALGOR , 3 (2), 23-34 .
Fadli,  M.  N.,  Damanik,  I.  S.,  &  Irawan,  E. (2021).  Penerapan  Metode  Naive  Bayes Dalam  Menentukan  Tingkat  Kenyamanan Pada  Rumah  Sakit  Terhadap  Pasien. KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer , 2 (3), 117-122.
Febriyani,  E.,  &  Februariyanti,  H.  (2023). Analisis Sentimen Terhadap Program Kampus Merdeka  Menggunakan  Algoritma  Naive Bayes  Classifier  Di  Twitter. Jurnal  Tekno Kompak , 17 (1), 25-38.
Kusmiyati.  (2013,  December  16). Who: Jumlah  Kematian  Akibat  Kanker  di  Dunia Meningkat . liputan6.com.http://health.liputan6.com/read/
776217/who-jumlah-kematianakibat-kanker-
di-dunia-meningkat
Marfianti, E. (2021). Peningkatan Pengetahuan Kanker Payudara dan Ketrampilan Periksa Payudara Sendiri (SADARI)  untuk  Deteksi  Dini  Kanker Payudara di Semutan Jatimulyo Dlingo. Jurnal Abdimas Madani Dan Lestari
(JAMALI) , 25-31.
Novika,  T.,  Poningsih,  P.,  Okprana,  H.,
Windarto,  A.  P.,  &  Siahaan,  H.  (2021).
Penerapan  Data  Mining  Klasifikasi  Tingkat Pemahaman Siswa Pada Pelajaran Matematika. Jurnal Media Informatika Budidarma , 5 (1), 9-17.
Nurjanah,  I.,  Karaman,  J.,  Widaningrum,  I., Mustikasari,  D.,  &  Sucipto,  S.  (2023). Penggunaan  Algoritma  Naïve  Bayes  Untuk Menentukan Pemberian Kredit Pada Koperasi Desa. Explorer , 3 (2), 77-87.
Priatna,  W.,  Purnomo,  R.,  &  Putra,  T.  D. (2021).  Implementasi  Deep  Learning  Untuk Rekomendasi Aplikasi E-learning Yang Tepat Untuk  Pembelajaran  Jarak  Jauh. Jurnal Kajian Ilmiah , 21 (3), 261-274.
Romli,  I.,  &  Zy,  A.  T.  (2020).  Penentuan jadwal  overtime  dengan  klasifikasi  data karyawan  menggunakan  algoritma  C4.  5. J- SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) , 4 (2), 694-702.
Saputra, K. A., Hardinata, J. T., Lubis, M. R., Andani,  S.  R.,  &  Saragih,  I.  S.  (2020). Klasifikasi Algoritma C4. 5 dalam penerapan tingkat  kepuasan  Siswa  terhadap  media pembelajaran  online. KLIK:  Kajian  Ilmiah Informatika dan Komputer , 1 (3), 113-118.
Syamsurizal,  Cumel, Zamri,  D.  (2022, September).  Perbandingan  Metode  Data Mining  untuk  Prediksi  Banjir  Dengan
Algoritma Naïve Bayes dan KNN: Comparison  of  Data  Mining  Methods  for
Predition  of  Floods  with  Naïve  Bayes  and
KNN  Algorithm.  In SENTIMAS:  Seminar
Nasional Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (pp. 40-48).
Tanggraeni, A. I., & Sitokdana, M. N. (2022). Analisis  Sentimen  Aplikasi  E-Government pada  Google  Play  Menggunakan  Algoritma
Naïve Bayes. JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) , 9 (2), 785- 795.
Tugiman, Damayanti, L., Gunawan, A. H., & Elkana,  S.  R.  (2022).  Prediksi  Penggunaan Obat  Peserta  Jaminan  Kesehatan  Nasional Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier. Journal  of  Applied  Computer Science and Technology , 3 (1), 144-150.
Wijaya,  Y.  F.,  &  Triayudi,  A.  (2023). Perbandingan  Algoritma  Klasifikasi  Data mining  pada  prediksi  penyakit  diabetes. Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) ,
5 (1), 165–174.
https://doi.org/10.47065/josyc.v5i1.4614
Yanuri,  T.  S.  (2019). IMPLEMENTASI METODE ASSOCIATION RULE MENGGUNAKAN  ALGORITMA  APRIORI
UNTUK MENEMUKAN PERILAKU KONSUMEN BERDASARKAN DATA TRANSAKSI (Doctoral  dissertation,  Program
Sistem  Informasi  S1  Fakultas  Teknik Universitas Widyatama).