DOI: https://doi.org/10.30646/tikomsin.v8i2.500

## Penerapan Metode Naive Bayes Untuk Klasifikasi Pelanggan
Hakam Febtadianrano Putro 1) ; Retno  Tri Vulandari 2) ; Wawan LaksitoYuly Saptomo 3)
1) 3) Program Studi Informatika, STMIK Sinar Nusantara
2) Program Studi Teknologi Informasi, STMIK Sinar Nusantara
1) hakamputro@gmail.com; 2) retnotv@sinus.ac.id; 3) wlaksito@sinus.ac.id

## ABSTRACT
Business location plays an important role in sales. The business location in cities makes the  seller  easier  to  distribute  activities  for  people.  Distribution  activities  are  closely  related  to sales  activities.  If  there  is  a  sales  transaction,  a  classification  of  potential  and  non-potential customers will be required. One method that can be used for classification is mining data. One of the most frequently used data mining for classification is the Naive Bayes method. The attributes used  in  the  customer  classification  process  are  purchase  amount,  time  interval,  and  location. The  result  of  classification  system  are  23  true  reactions  and  2  false  reactions.  Based  on  the results  are  using  the  confusion  matrix  method,  it  shows  that the  accuracy  value  reaches  92%, the precision value reaches 100%, the recall value reaches 91%.
Keywords : Trading Business, Customer Classification, Naive Bayes, Confusion Matrix

## I. PENDAHULUAN
Usaha  dagang  di  Sukoharjo  semakin berkembang  pesat.  Semakin  banyak  pula usaha dagang dalam bidang penjualan ayam. Dengan  adanya  usaha  dagang  ini  juga meliputi aspek yang bermanfaat bagi masyarakat sekitarnya.
Perkembangan  teknologi  yang  terus berkembang membuat usaha dagang berlomba-lomba mencari terobosan baru Permasalahan utama dalam usaha dagang  ini  masih  kesulitan  dalam  mengolah data. Kurangnya pemanfaatan secara optimal dari  banyaknya  data  transaksi  untuk  melihat pelanggan  mana  yang  berpotensi  atau  tidak berpotensi.
Data mining merupakan salah satu teknik dalam  pengolahan  data  yang  menemukan hubungan dari data yang tidak diketahui oleh pengguna  serta  menyajikan  nya  kedalam bentuk  yang  mudah  dipahami  sehingga  dari hubungan  data  tersebut  dapat  dijadikan sebagai dasar dalam pengambilan keputusan [1].  Data  mining  dibagi  menjadi  beberapa kelompok  berdasarkan  tugas  yang  dapat dilakukan yaitu : Deskripsi, Estimasi, Prediksi, Klasifikasi, Clustering , dan Asosiasi [2] . Secara  singkat,  klasifikasi  merupakan pengelompokan objek kedalam kelas tertentu berdasarkan  kelompoknya  yang  biasanya disebut  dengan  kelas  ( class ).  Salah  satu metode  klasifikasi  yang  sering  digunakan adalah  metode  naive  bayes.  Berdasarkan penelitian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya menggunakan metode naive bayes.
Metode  naive  bayes  memiliki  kelebihan, yaitu  cepat  dalam  perhitungan,  algoritma yang  sederhana  dan  berakurasi  tinggi  [3]. Metode Naïve Bayes yang hanya membutuhkan jumlah data pelatihan ( Training Data)  yang  kecil  untuk  menentukan  estimasi parameter  yang  diperlukan  dalam  proses pengklasifikasian [4]. Metode Algoritma Naïve Bayes Casifier lebih mudah digunakan karena memiliki  alur  perhitungan  yang  tidak  panjang [5]
Dari permasalahan tersebut maka menerapkan  metode  naïve  bayes  untuk mengklasifikasikan pelanggan.
Adapun Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  membuat aplikasi yang dapat
membantu mengklasifikasikan pelanggan yang
berpotensi  dan  tidak  berpotensi,  serta digunakan sebagai dasar pertimbangan keputusan  salah  satunya  sebagai  strategi pemasaran.

## II.  TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Data Mining
Data  mining  adalah  serangkaian  proses untuk menggali nilai tambah berupa informasi yang  selama  ini  tidak  diketahui  secara manual dari suatu basis data. Informasi yang dihasilkan diperoleh dengan cara mengekstraksi  dan  mengenali  pola  yang penting atau mencari dari data yang terdapat pada  basis  data.  Data  mining  terutama digunakan  untuk  mencari  pengetahuan  yang terdapat  dalam  basis  data  yang  besar
sehingga sering disebut
Knowledge Discovery Databases (KDD) [6].
Klasifikasi  merupakan  suatu  pekerjaan menilai objek data untuk memasukkannya ke dalam kelas tertentu dari sejumlah kelas yang tersedia. Dalam klasifikasi ada dua pekerjaan utama yang dilakukan, yaitu (1)Pembangunan model  sebagai prototype untuk  disimpan sebagai  memori  dan  (2)  Penggunaan  model tersebut untuk melakukan pengenalan/klasifikasi/prediksi  pada  suatu objek  data  lain  agar  diketahui  dikelas  mana objek data tersebut dalam model yang sudah disimpannya [7].
2.2 Personal Home Page Hipyertext Preprocessor (PHP)
PHP merupakan bahasa berbentuk script yang ditempatkan dalam server  dan diproses di  server.  PHP  singkatan  dari Hipyertext Preprocessor yaitu  bahasa  pemrograman web  server-side yang  bersifat open  source [8].  Artinya  semua  sintaks  yang  diberikan akan  sepenuhnya  dijalankan  pada server , sedangkan yang dikirimkan ke browser hanya hasilnya saja. PHP tergolong sebagai perangkat  lunak open  source yang  diatur dalam  aturan General  Public  License (GPL). PHP  dirancang  khusus  untuk  membentuk web dinamis, artinya PHP mampu menghasilkan  website  yang  secara  terus menerus  hasilnya  bisa  berubah-ubah  sesuai dengan pola yang diberikan. Hal ini berkaitan erat  dengan  basis  data sebagai  sumber  data yang akan ditampilkan [9].

## 2.3 Penelitian Terkait
Penelitian  tentang  prediksi  besarnya Penggunaan listrik rumah tangga. Tujuan dari penelitian  ini  mampu  untuk  memprediksi besarnya  penggunaan  listrik  tiap  rumah tangga agar lebih mudah mengatur penggunaan  listrik.  Variabel  yang  dipakai meliputi  jumlah  tanggungan  keluarga,  luas rumah, pendapatan/bulan, daya listrik, perlengkapan  yang  dimiliki.  Metode  yang dipakai  menggunakan  metode Naïve  Bayes. Hasil dari penelitian ini persentase 78,3333% untuk  keakuratan  prediksi,  di  mana  dari  60 data  penggunaan  listrik  rumah  tangga  yang diuji  terdapat  47  data  penggunaan  listrik rumah  tangga  yang  berhasil  diklasifikasikan dengan benar [10].
Penelitian tentang penerapan data mining pada penjualan barang menggunakan metode Naïve Bayes Classifier untuk optimasi
strategi pemasaran. Tujuan dari penelitian ini untuk  mengetahui  minat  dan  ketertarikan calon pembeli terhadap produk yang tersedia. Variabel  yang  dipakai  meliputi  bulan,  model barang,  harga  barang,  terjual.  Metode  yang dipakai  menggunakan  metode Naïve  Bayes. Hasil  dari  penelitian  ini  didapatkan  nilai  p value ( sig ), nilai p value ( sig ) 0,807 > 0,05 maka  Ho  diterima  dan  Ha  ditolak,  nilai  t- hitung dan t-tabel, Nilai t-hitung – 0,246 > - t- tabel -2,045 maka Ho diterima dan Ha ditolak [11].
Penelitian  tentang  penentuan  penerima beasiswa  bidikmisi  Universitas  Mulawarman. Tujuan  dari  penelitian  ini  untuk  membantu bagian  proses  seleksi  dengan  membuat aplikasi  perangkat  lunak  sistem  pendukung keputusan untuk penentuan penerima beasiswa  bidikmisi  Universitas  Mulawarman. Variabel  yang  dipakai  meliputi  pekerjaan orang  tua,  penghasilan  orang  tua,  jumlah tanggungan,  daya  listrik( watt ),  dan  nilai  ujian nasional. Metode yang dipakai menggunakan metode Naïve Bayes.  Hasil dari penelitian ini menghasilkan sebuah aplikasi sistem pendukung keputusan dengan tingkat akurasi sebesar 85.56% [12].
Penelitian  tentang  penentuan  kelayakan pemilihan tempat tinggal. Tujuan dari penelitian ini untuk konsumen dalam mempertimbangkan penentuan pencarian tempat  tinggal.  Variabel  dipakai  meliputi keamanan,  fasilitas  umum,  bebas  banjir, harga,  air  bersih,  model,  sejuk  dan  nyaman. Metode  yang  dipakai  menggunakan  metode Naïve  Bayes.  Hasil  dari  penelitian  ini menghasilkan probabilitas antara layak (sesuai)  atau  tidak  sesuai,  yang  nantinya dapat  digunakan  oleh  masyarakat  umum untuk mempermudah dalam penentuan pencarian tempat tinggal [13].
Penelitian  tentang  klasifikasi  kelayakan keluarga  penerima  beras  rastra.  Tujuan  dari penelitian  ini  untuk  mengatasi  masalah  yang belum  optimal  di  desa  Bandar  Siantar Kecamatan  Gunung  Malela.  Variabel  yang dipakai  meliputi  Nama  Kepala  Rumah Tangga,  PKH,  Jml  Tangungan,  Kepala Rumah Tangga, Kondisi Rumah, Jml Penghasilan,  Status  Pemilik  Rumah.  Metode yang  dipakai  menggunakan  metode Naïve Bayes. Hasil  dari  penelitian  ini  diharapkan dapat  membantu  pemerintah  khususnya  di daerah dalam menentukan kelayakan keluarga penerima beras Rastra [14].
Bayesian classification adalah pengklasifikasian statistik yang dapat digunakan  untuk  memprediksi  probabilitas keanggotaan suatu class. Bayes classification didasarkan  pada  teorema  Bayes  yang memiliki kemampuan klasifikasi serupa dengan decision  tree dan neural  network. Bayesian classification terbukti memiliki akurasi  dan  kecepatan  yang  tinggi  saat diaplikasikan ke dalam database dengan data yang besar [15].
NBC  merupakan  salah  satu  algoritma klasifikasi  yang  sederhana  namun  memiliki kemampuan dan akurasi tinggi.

## P(Ci|X) = P(X|Ci). P(Ci) P(X)
dengan
X : data dengan class yang belum diketahui Ci  :  hipotesis  data  X  merupakan  suatu  class spesifik
P(Ci|X) :probabilitas hipotesis Ci berdasarkan kondisi X ( posteriori probability ) P(Ci)  :  probabilitas  hipotesis  Ci  ( prior probability )
P(X|Ci)  :  probabilitas  X  berdasrkan  kondisi pada hipotesis C i P(X) : probabilitas dari X
Naïve
Bayesian
Classifier
mengasumsikan  bahwa  keberadaan  sebah atribut  (variabel)  tidak  ada  kaitannya  dengan beradaan  atribut  (variabel)  yang  lain  karena asumsi atribut tidak saling terkait ( conditionally  independent ),  ditulis  dengan rumus:
P(X|Ci) = ∑ P(Xk|Ci n k=1 )
Setelah  diperoleh  hasil  dari  seluruh data  pada  setiap  class,  maka  hasil akhirnya dapat menggunakan rumus:
P(X|Ci) = arg maxP(Xi|Ci) ∗ P(Ci)

## III.  METODE PENELITIAN
Dalam penyusunan penelitian ini diperlukan  metode-metode  penelitian  dalam proses pengumpulan data antara lain:

## 3.1 Sumber Data
a.  Data Primer
Data  primer  diperoleh  dari  hasil  kegiatan pengumpulan data terhadap data transaksi penjualan ayam.
b.  Data Sekunder
Data  sekunder  dalam  penelitian  ini melakukan  pengolahan  data  dari  data laporan penjualan ayam untuk menentukan kriteria status usaha, jumlah pembelian,  dan  lokasi.  Selain  itu  untuk menunjang data pendukung yang diperoleh  dari  media  pustaka  tentang teori-teori yang digunakan dalam penelitian  ini.  Adapun  data  sekunder yang  diantaranya  Data  Mining,  Klafikasi, Naïve Bayes, MySQL, PHP, UML, Kajian Pustaka.

## 3.2  Metode Pengumpulan Data
a.  Metode  Observasi,  dalam  penelitian  ini dilakukan pengamatan terhadap prosedur penjualan ayam.
b.  Metode Wawancara, menanyakan langsung  kepada  pemilik  UD.Samodro untuk  mendapatkan  data  yang  akan diteliti  untuk  menyesuaikan  proses  data yang  akan  diolah  menggunakan  metode Naïve Bayes.
c.  Studi  Pustaka, terdiri  dari  literatur mengenai penelitian yang sedang dilakukan. Literatur yang dimaksud diantaranya  beberapa  jurnal  ilmiah  dan buku yang terkait dengan kasus penelitian  ini.  Adapun  jurnal  ilmiah  dan buku yang dijadikan sebagai acuan.

## 3.3  Metode Pengembangan Sistem
a.  Perancangan Sistem
Perancangan  sistem  dalam  penelitian  ini menggunakan
UML diharapkan
pengerjaan  bahasa  visual  yang  lebih jelas  dan  terstruktur  baik  user  yang digunakan.
b.  Kontruksi Sistem
Kontruksi  sistem  dalam  penelitian  ini penunjang pembuatan sebuah aplikasi yang saling berkaitan, yaitu perangkat keras(hardware),
perangkat lunak (software).
c.  Pengujian Sistem Proses  selanjutnya  pengujian  aplikasi yang  telah  dibuat  akan  diuji  untuk mengetahui  apakah  aplikasi  yang  dibuat sudah  berjalan  dengan  dan  sesuai perancangan yang dilakukan.

## IV.  HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Klasifikasi Pelanggan
Data  latih  dan  data  uji  yang  digunakan untuk  klasifikasi  berjumlah  75  data  latih  dan
(1) (2)
(3)
25  data  uji,  dimana  data  latih  selanjutnya akan  proses  menggunakan  metode  naive bayes.  Adapun  data  latih  yang  digunakan dapat dilihat pada Tabel 1.

## Tabel 1. Data Latih
Kode Pelanggan Jumlah Pembelian Interval Waktu Lokasi Target P1 Sangat Banyak Harian Dekat Berpotensi P2 Sangat Banyak Harian Jauh Berpotensi P3 Sangat Sedikit Mingguan Jauh Tidak
Berpotensi P4 Sangat Sedikit Mingguan Dekat Tidak Berpotensi P5 Banyak Harian Jauh Berpotensi P6 Banyak Harian Dekat Berpotensi P7 Sangat Sedikit Mingguan Dekat Tidak Berpotensi P8 Sangat Sedikit Mingguan Dekat Tidak Berpotensi P9 Banyak Harian Jauh Berpotensi P10 Banyak Harian Jauh Berpotensi P11 Sedikit Harian Dekat Berpotensi P21 Sedikit Harian Dekat Berpotensi P31 Sangat Sedikit Harian Jauh Tidak Berpotensi P41 Sangat Banyak Harian Dekat Berpotensi P51 Sangat Sedikit Mingguan Jauh Tidak Berpotensi P61 Sedikit Harian Dekat Berpotensi P71 Sedikit Mingguan Dekat Berpotensi P75 Sangat Banyak Harian Dekat Berpotensi
Data yang dipakai sebagai data latih dan uji menggunakan data pada tahun 2019 yang dapat dilihat pada Tabel 2.

## Tabel 2. Komposisi Data Latih & Data Uji
Jenis Data Jumlah Keterangan Data Latih 75 Penjualan  pada  Bulan  Juni  - Agustus Data Uji 25 Penjualan  pada  Bulan  Juni  -

## Agustus
Adapun  nilai  probabilitas  setiap  kriteria yang didapatkan dari data latih pada Tabel 1. Ditentukan nilai probabilitas dari setiap kriteria kedalam kategori, yaitu :
a.  Probabilitas  jumlah  pembelian  pada setiap class , seperti pada Tabel 3.

## Tabel 3. Probabilitas Jumlah Pembelian
Jumlah Pem- belian Jumlah kejadian ”Jumlah Pembelian” Probabilitas Berpo- tensi Tidak Berpotensi Berpo- tensi Tidak Berpotensi Sangat Banyak 19/55 0/20 0,34 0 Banyak 18/55 0/20 0,33 0 Sedikit 17/55 2/20 0,31 0,1 Sangat Sedikit 1/55 18/20 0,02 0,9
b.  Probabilitas  interval  waktu  pada  setiap class , seperti pada Tabel 4.
Tabel 4. Probabilitas Interval Waktu
Interval Waktu Jumlah kejadian ”Interval Waktu”
Probabilitas
Berpo- tensi Tidak Berpotensi Berpotensi Tidak Berpotensi Harian 53/55 3/20 0,95 0,15 Mingguan 3/55 17/20 0,05 0,85
c.  Probabilitas  lokasi  pada  setiap class , seperti pada Tabel 5.

## Tabel 5. Probabilitas Lokasi
Lokasi Jumlah kejadian ”Lokasi” Probabilitas
Berpotensi Tidak Berpotensi Berpotensi Tidak Berpotensi Dekat 39/55 7/20 0,71 0,35 Jauh 16/55 13/20 0,29 0,65
d.  Probabilitas  target  pada  setiap class , seperti pada Tabel 6.
Tabel 6. Probabilitas Target Jumlah Kejadian ”Target” Probabilitas Berpotensi Tidak Berpotensi Berpotensi Tidak Berpotensi 55/75 20/75 0,73 0,27 4.2  Pengujian Metode Naive Bayes Menggunakan Data Testing
Setelah  proses  klasifikasi  menggunakan metode  naive  bayes  selesai,  selanjutnya pengujian  data  uji  yang  berjumlah  25  data pelanggan dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Data Uji
Kode Pelanggan Jumlah Pembelian Interval Waktu Lokasi Prediksi Target P76 Banyak Harian Dekat Berpotensi P77 Sedikit Mingguan Dekat Berpotensi P78 Banyak Harian Jauh Berpotensi P79 Banyak Harian Jauh Berpotensi P80 Banyak Harian Dekat Berpotensi P81 Sedikit Harian Dekat Berpotensi P82 Sangat Banyak Harian Dekat Berpotensi P83 Sedikit Harian Jauh Berpotensi P84 Sangat Banyak Harian Dekat Berpotensi P85 Banyak Harian Dekat Berpotensi P86 Sangat Banyak Harian Dekat Berpotensi P87 Banyak Harian Dekat Berpotensi P88 Sangat Sedikit Mingguan Jauh Tidak Berpotensi P89 Banyak Harian Jauh Berpotensi P90 Sedikit Mingguan Dekat Berpotensi P91 Sedikit Mingguan Dekat Berpotensi P92 Sangat Sedikit Harian Dekat Tidak Berpotensi P93 Sangat Sedikit Harian Dekat Tidak Berpotensi P94 Sangat Sedikit Mingguan Dekat Tidak Berpotensi P95 Sangat Banyak Harian Dekat Berpotensi
P96 Banyak Harian Dekat Berpotensi P97 Sedikit Mingguan Dekat Berpotensi P98 Banyak Harian Jauh Berpotensi P99 Banyak Harian Jauh Berpotensi P100 Banyak Harian Dekat Berpotensi
Hasil  klasifikasi  yang  disajikan  pada Tabel 8, maka selanjutnya dapat
dikonversikan menggunakan metode confusion matrix seperti bawah ini :
Tabel 8. Pengujian Conffusion Matrix
Confusion Matrix Data Sebenarnya TRUE FALSE Data Prediksi TRUE 21 0
FALSE 2 2
Dari  tabel confusion  matrix diatas  maka kinerja dari penggunaan metode naive bayes dapat diukur dengan menghitung nilai precision,  recall,  acuracy .  Dalam  perhitungan ini    sekaligus  dikonversikan  kedalam  bentuk presentase.
a).  Maka  untuk  menghitung  nilai precision menggunakan  rumus  (1),  hasil  perhitungan sebagai berikut :
Nilai Precision = 21/ (21+0) = 100%
b).  Maka  untuk  menghitung  nilai recall menggunakan  rumus  (2.1),  hasil  perhitungan sebagai berikut :
Nilai Recall = 21/ (21+2)
= 91% c).  Maka  untuk  menghitung  nilai acuracy menggunakan  rumus  (2.1),  hasil  perhitungan sebagai berikut :
Nilai Accuracy = 21+2/ (21+2+0+2)  = 92%

## V.  PENUTUP

## 5.1 Kesimpulan
Berdasarkan penelitian tentang klasifikasi pelanggan  menggunakan  metode  naive bayes dapat ditarik kesimpulan dari beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1.  Penerapan  metode  naive  bayes  untuk mengklasifikasikan pelanggan dapat membantu  pemilik  memberikan  bonus terhadap  pelanggan  berpotensi  dan meningkat  kualitas  yang  lebih  baik  lagi terhadap pelanggan.
2.  Aplikasi  metode  naive  bayes  untuk mengklasifikasikan  pelanggan  dirancang dengan menggunakan aplikasin PHP dan MySQL.
3.  Berdasarkan  master  pelanggan  yang dijadikan  data  latih,  telah  berhasil mengklasifikasikan 23 data dari 25 data yang diuji. Sehingga berhasil memprediksi  pelanggannya  dengan  nilai precision mencapai  100%,  nilai recall mencapai  91%,  nilai accuracy mencapai 92%.

## 5.2  Saran
Saran  yang  dapat  dituliskan  untuk penelitian  ini  adalah  sebagai  berikut:  Sistem yang  dibuat  masih  cukup  sederhana  karena mengutamakan proses perhitungan dan hasil perhitungan  sehingga  diharapkan  sistem dikembangkan lebih detail.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   M.  Ridwan,  H.  Suyono  and  M.  Sarosa, "Penerapan  Data  Mining  untuk  Evaluasi Kinerja Akademik Mahasiswa
menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes Classifier," EECCIS, vol. VII, 2013.
[2]   W.  Muslehatin,  M.  Ibnu  and  Mustakim.  , "Penerapan  Naïve  Bayes  Classification untuk  Klasifikasi  Tingkat  Kemungkinan Obesitas  Mahasiswa  Sistem  Informasi UIN Suska Riau," 2017.
[3]   H. Muhamad, C. Prasojo, N. Sugianto, L. Surtiningsih and I. Cholissodin, "Optimasi
Naïve Bayes Classifier dengan Menggunakan Particle Swarm
Optimization  pada  Data  Iris," Jurnal Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer (JTIIK), vol. IV, pp. 180-184, 2017.
[4]   E.  Manulu,  F.  Sianturi  and  M.  Manulu, "Penerapan Algoritma Naïve Bayes untuk Memprediksi  Jumlah  Produksi  Barang Berdasarkan Data Persediaan dan Jumlah  Pemesanan  PASTRIES," Jurnal Mantik Penusa, vol. I, 2017.
[5]   T.  Rosandy,  "Perbandingan  Metode Naïve  Bayes  Classifier  dengan  Metode Decision  Tree  (C4.5)  untuk  Menganalisa Kelancaran  Pembiayaan  (Studi  Kasus  : KSPPS/BMT  Al-Fadhila)," Jurnal  TIM Darmajaya, vol. II, p. 52, 2016.
[6]   Vulandari, Data Mining Teori dan Aplikasi Rapidminer,  Yogyakarta:  Gava  Media, 2017.
[7]   E.  Prasetyo,  Data  Mining  Konsep  dan Aplikasi Menggunakan MATLAB,
Yogyakarta: ANDI , 2012. [8]   Anhar.  Panduan  Menguasai  PHP  & MySQL Secara Otodidak, jakarta: Mediakita, 2010.
[9]   S. Faisal, Aplikasi Berbasis Web dengan PHP & MySQL, Yogyakarta: Ram Media, 2011.
[10]  A.  Saleh,  "Implementasi  Metode  Naive Bayes  Dalam  Memprediksi  Besarnya Penggunaan  Listrik  Rumah  Tangga,"
Citec Journal, 2015.
[11]  O.  Nurdiawan  and  N.  Salim,  "Penerapan Data  Mining  Pada  Penjualan  Barang
Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes
Classifier Untuk Optimasi Strategi Pemasaran," Jurnal  Teknologi  Informasi dan Komunikasi, 2018.
[12]  D.  Dahri,  F.  Agus  and  D.  Khairina, "Metode  Naïve  Bayes  Untuk  Penentuan Penerima Beasiswa Bidikmisi Universitas
Mulawarman," Jurnal Informatika Mulawarman, 2016.
[13]  D.  Fithri,  "Model  Data  Mining  Dalam Penentuan  Kelayakan  Pemilihan  Tempat Tinggal  Menggunakan  Metode  Naïve Bayes," Jurnal SIMETRIS, 2016.
[14]  C.  Fadlan,  S.  Ningsih  and  A.  Windarto, "Penerapan  Metode  Naïve  Bayes  Dalam Klasifikasi Kelayakan Keluarga Penerima Beras Rastra," JUTIM, 2018.
[15]  Kusrini.  and  E.  Luthfi,  Algoritma  Data Mining, Yogyakarta: ANDI, 2019.