## IMPLEMENTASI DATA MINING KLASIFIKASI PENYAKIT DIABETES PADA PEREMPUAN MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES
Amellia Veronica Agustin, Apriade Voutama Program Studi Sistem Informasi S1, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Singaperbangsa Karawang. JL. HS. Ronggo Waluyo, Karawang, Jawa Barat, Indonesia. 2010631250003@student.unsika.ac.id

## ABSTRAK
Diabetes  atau  kencing  manis  adalah  penyakit  yang  disebabkan  karena  peningkatan  kadar  gula  di  dalam darah, ketika seseorang terkena diabetes maka insulin dalam tubuh tak bisa dihasilkan. Ada 3 tipe diabetes yang sering ditemukan  yaitu tipe 1, tipe 2, dan diabetes gestasional  yang  hanya  menyerang perempuan ketika hamil karena  perubahan  hormon.  Penelitian  ini  bertujuan  agar  menghasilkan  nilai  akurasi  dengan  menggunakan algoritma klasifikasi yang dipakai untuk mengklasifikasikan penyakit diabetes pada perempuan agar membantu mendeteksi diabetes lebih dini. Data yang dipakai pada penelitian ini berasal dari Kaggle yang berjudul diabetes dataset dan terdiri dari 9 atribut. Proses klasifikasi pada kali ini menggunakan algoritma Naive Bayes dan tools yang  dipakai  RapidMiner  untuk  menguji  nilai  akurasi,  class  precission,  dan  class  recal  dari  dataset  yang digunakan. Sehingga hasil akurasi yang didapat pada penelitian ini yaitu sebesar 78.50%, nilai precission 85.24%, nilai  recall  sebesar  83.64%,  serta  nilai  AUC  sebesar  0.855.  Jadi  algoritma  Naive  bayes  yang  digunakan  untuk pengklasifikasian  penyakit  diabetes  pada  perempuan  bisa  dipakai  karena  proses  dalam  seleksinya  cepat  serta metodenya mudah untuk dipahami dengan nilai akurasi yang cukup baik.
Kata kunci: Diabetes, Naïve Bayes , Klasifikasi, RapidMiner , Kaggle .

## 1. PENDAHULUAN
Penyakit  Tidak  Menular  (PTM)  atau  biasa dikenal penyakit degenerative . PTM merupakan salah satu  penyebab  masalah  kesehatan  bagi  masyarakat, PTM  tidak  bisa  menular  dari  yang  menderitanya kepada  oranglain,peerkembangan  pada  penyakit  ini terjadi  dengan  perlahan  serta  dengan  jangka  waktu yang  lama  [1].  Menurut  [2]  Penyebab  kematian  di dunia sebesar 74% disebabkan karena Penyakit tidak menular (PTM) conothnya kanker, pernapasan kronis, diabetes,  dan  kardiovaskular.  Diabetes  termasuk  ke dalam penyakit tidak menular (PTM) yang menyebabkan  kadar  glukosa  dalam  darah  menjadi meningkat karena tubuh yang tak dapat memproduksi insulin. [3] mengungkapkan bahwa peningkatan kadar glukosa  dalam  darah  memberikan  dampak  dalam waktu jangka panjang yaitu merusak organ pada tubuh hingga dapat menyebabkan kegagalan fungsi jaringan dan organ. Penyakit diabetes terbagi jadi diabetes tipe 1,  tipe  2,  dan  diabetes  gestasional,  beberapa  peneliti mengungkapkan  diabetes  gestasional  hanya  terjadi pada  perempuan  yaitu  pada  saat  kehamilan  yang disebabkan oleh hormon yang berubah.
Penyakit  diabetes  telah  menjadi  masalah kesehatan yang signifikan di seluruh dunia. Ini adalah penyakit  kronis  yang  mempengaruhi  jutaan  orang, termasuk  perempuan.  Penanganan  penyakit  diabetes menjadi penting karena komplikasi yang dapat terjadi jika tak ditanggulangi dengan benar. Oleh karena itu, pengembangan metode yang efektif dalam mendiagnosis  penyakit  diabetes  pada  perempuan menjadi sangat penting.
[4]  mengungkapkan  bahwa  pada  tahun  2021 jumlah  penderita  diabetes  mencapai  angka  537  juta jiwa  atau  sekitar  10,5%  dari  jumlah  populasi.
Diperkirakan pada tahun 2030 sebanyak 643 juta jiwa akan mengidap diabetes atau sekitar 11,3% dari jumlah seluruh  populasi,  jika  dibandingkan  pada  tahun  2000 prevalensi pengidap diabetes pada usia dewasa dengan rentang  umur  20-79  tahun  yang  berjumlah  151  juta jiwa  hal  ini  mendekati  estimasi  oleh  WHO  ( World Health  Organization) pada  saat  itu  (150  juta  jiwa) Maka  dari  itu,  perkiraan  oleh  IDF  membuktikan peningkatan yang mengkhawatirkan mengenai jumlah penderita  diabetes  jika  tidak  ada  tindakan  yang memadai untuk mengatasi situasi tersebut.
pada  saat  ini  dengan  perkembangan  teknologi yang  memberikan  kemudahan  kepada  setiap  orang untuk bertukar informasi dan data dengan jangkauannya  yang  tak  terbatas,  transformasi  digital memberikan  suatu  perubahan  cara  untuk  menangani pekerjaan  dengan  memakai  teknologi  informasi  agar efisien  dan  efektif  [5].  Salah  satu  contohnya  yaitu penerapan  teknologi  dalam  bidang  kesehatan  karena membutuhkan  peralatan  yang  mampu  memberikan diagnosa suatu penyakit dengan beberapa pertimbangan  sehingga  teknik  data  mining  bisa digunakan  untuk  memberikan  prediksi  ataupun mengklasifikasikan suatu penyakit berdasarkan himpunan  data  yang  terdapat  pada  rumah  sakit maupun layanan kesehatan lain [6].
Penerapan Naïve  Bayes telah  dilakukan  oleh beberapa  penelitian  terhadulu. [7]  melakukan penelitian mengenai penerapan algoritma Naïve Bayes Untuk  Klasifikasi  Tindakan  Jenis  Abortus  dengan menggunakan 10% data training sebanyak 14 data dan 90% data  testing sebanyak  121  data,  menghasilkan 99,26%  nilai  kebenaran.  [8]  melakukan  penelitian untuk membandingkan  Algoritma  C4.5  dan Naïve Bayes untuk  Deteksi  Dini  Gangguan  Autisme  pada
Anak  yang  hasilnya  algoritma Naïve  Bayes memiliki nilai akurasi yang lebih besar yaitu sebanyak 73.33%. [9]  melalukan penelitian dengan  menerapkan  metode Naïve Bayes untuk menentukan penerima PIP.
Berdasarkan  penjelasan  tersebut,  penelitian  ini bertujuan untuk memperluas pemahaman kita tentang penggunaan  data  mining  dalam  klasifikasi  penyakit diabetes  pada  perempuan.  Dengan  menggabungkan teknologi  komputer  dan  informasi  medis,  diharapkan penelitian  ini  dapat  memberikan  manfaat  yang signifikan  dalam  upaya  pencegahan,  diagnosis,  dan penanganan penyakit diabetes. Penelitian ini menggunakan  dataset  yang  didapatkan  dari  kaggle yang berjudul diabetes datasets sebanyak 9 atribut.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining
Data  mining  merupakan  teknik  yang  berfungsi untuk  mengolah  suatu  data  yang  berukuran  atau berjumlah  besar  yang  didasarkan  pada  pola  hingga bisa menghasilkan pengetahuan yang bermanfaat atau informatif  serta  menarik  [10].  Data  yang  bisa  diolah agar  menghasilkan  suatu  informasi  dapat  diperoleh dari suatu data warehouse, web, database dan sumber lainnya.  Dalam  berbagai  sektor  penggunaan data mining dapat  diterapkan  karena  tujuannya  untuk meningkatkan penjualan dalam beberapa sektor, serta dapat dimanfaatkan untuk meningkatkan pengetahuan dan lain sebagainya.

## 2.2. Klasifikasi
Klasifikasi menjadi salah satu bagian data mining yang  berfungsi  untuk  menggali  informasi  dari  data yang  diperoleh.  Klasifikasi  merupakan  suatu  proses yang  berguna  untuk  mencari  model  dengan  cara menganalisis kumpulan data pelatihan  yang  memberi gambaran  serta  membedakan  kelas  label  ataupun kosep  suatu  data  [11]  Dalam  metode  klasifikasi  ada beberapa algoritma yang bisa digunakan, salah satunya yaitu algoritma Naïve Bayes . Naïve bayes merupakan salah  satu  algortima  dari  metode  klasifikasi  yang memanfaatkan  statistik  serta  probabilitas  dalam penggunaannya. Naïve Bayes berguna untuk memprediksikan  peluang  di  waktu  yang  akan  datang dengan  berdasarkan  pada  pengalaman  di  waktu lampau [12].

## 2.3. Naïve Bayes
Model  Naive  Bayes  mrnyajikan  cara  untuk menyatukan  peluang  dahulu  berdasarkan  syarat  atas kemungkinan menjadi suatu formula yang bisa dipakai untuk  menghitung  suatu  peluang  dari  setiap kemungkinan yang akan terjadi [13]
Bentuk umum :
𝑃(𝐴|𝐵) = 𝑃( 𝐵 | 𝐴 ) 𝑃(𝐴) 𝑃(𝐵)
(1)
Keterangan: A = Data beserta kelas yang belum diketahui B = Hipotesis data A merupakan suatu kelas spesifik P(A|B) = Probabilitas hipotesis A berdasarkan kondisi B (posteriori probability)
P(A) = Probabilitas hipotesis A (prior probability) P(B|A)  =  Probabilitas  B  berdasarkan  kondisi  pada hipotesis A P(B) = Probabilitas dari B

## 2.4. Rapidminer
Rapidminer  memiliki  fungsi  untuk  penelitian pendidikan  ataupun  berbagai  aplikasi  karena  bisa diterapkan untuk menyelesaikan permasalahan mengenai  data  mining  di  kehidupan  sehari-hari khususnya klasifikasi. RapidMiner mudah dipakai dan diterapkan  di  tingkat  yang  berbeda.  Rapidminer menyediakan  tools  yang  berguna  untuk  Visualisasi, preprocessing  data,  klastering,  klasifikasi,  Regresi, dan  Asosiasi.  RapidMiner  bisa  digunakan  untuk processing  data,  menginputnya  ke  dalam    skema pembelajaran  serta  menganalisa  classifier  yang dihasilkan  dengan  performansinya.  Hal  tersebut  bisa dilakukan tanpa harus menulis kode program[3]

## 3. M ETODE PENELITIAN

## 3.1. Pengumpulan Data
Untuk  mendukung  penelitian  pada  kali  ini dilakukan proses mengumpulkan data. Pada penelitian ini  dalam  pengumpulan  data  dilakukan  untuk mendapatkan  sumber  dataset  yang  akan  digunakan dengan pengumpulan data sekunder yang berasal dari web  penyedia  datasets  yaitu Kaggle dengan  judul diabetes datasets . Data sekunder merupakan data yang bisa  didapatkan  oleh  peneliti  tanpa  harus  terjun langsung  ke  lapangan  untuk  pengambilan  datanya karena  datanya  sudah  diolah  dan  dikumpulkan  oleh peneliti  lain  sebelumnya.  Jumlah  data  sampel  yang dipakai pada penelitian ini ialah sebanyak 767 data dan terdiri dari 9 atribut.

## 3.2. Memproses Data
Metodologi  yang  digunakan  pada  penelitian  ini yaitu Knowledge  Discovery  on  Database (KDD). KDD  ialah  suatu  proses  komputasi  yang  memakai perhitungan matematika berfungsi untuk mengekstraksi  suatu  informasi  serta  membuat kalkulasi  probabilistic  yang  berasal  dari  probabilitas tindakan di waktu mendatang [14] Metode Knowledge Discovery on Database berisi tahapan data selection, data preprocessing, data transformation, data mining, dan Evaluation [15]

## Gambar 1. Proses KDD
1) Selection
Pada  tahap  seleksi  akan  dilakukan  seleksi  atribut lalu  hasilnya  akan  diintegrasikan  sehingga menghasilkan suatu dataset. Proses dari pembangunan  dataset  ialah  proses  yang  penting dikarenakan dari proses pembelajaran data mining serta  penemuan  pola  yang  baru  berdasar  dataset yang sudah dibentuk [14]
2) Preprocessing
Selanjutnya  pada  tahap preprocessing akan dilakukan penghilangan duplikasi data,
memperbaiki dari kesalahan data, handling missing value , dan lainnya [10] 3) Transformation
Pada tahap selanjutnya yaitu tahap transformation yang  merupakan  proses  transformasi  atau  bisa disebut  untuk  mengubah  bentuk  data  yang mempunyai  entitas  yang  tidak  jelas  agar  diubah menjadi bentuk data yang valid untuk diproses ke tahap berikutnya [16]
4) Data Mining
Data mining adalah pusat dari keseluruhan proses ini. Di tahap ini merupakan penerapan dari metode ataupun  algoritma  berdasarkan  informasi  yang ingin dicari. Metode atapun algoritma tersebut bisa klasifikasi,  prediksi,  klastering,  estimasi,  dan sebagainya.  Untuk  penelitian  pada  kali  ini memakai algoritma Naïve Bayes.
5) Evaluation
Tahap  evaluasi  yang  merupakan  tahap  untuk menerjemahkan  atau  mengartikan  pola  yang dihasilkan  data  mining.  Pola  dari  informasi  yang telah  dihasilkan  harus  disajikan  dengan  bentuk yang  gampang  dimengerti.  Pada  tahap  ini dilakukan pemeriksaan terhadap pola dan informasi yang bertentangan dengan hipotesis serta fakta yang telah ada sebelumnya[17].

## 4. H ASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  pada  proses  klasifikasi  dengan memakai software  RapidMiner dan  algoritma  yang dipakai adalah Naïve Bayes . Tujuan penelitian kali ini untuk  menghasilkan  nilai  akurasi  pada  algoritma klasifikasi  yang  dipakai  untuk  mengklasifikasikan penyakit diabetes. Pada tabel 1 menunjukan deskripsi atribut dari dataset yang dipakai untuk penelitian ini.
Tabel  1. Deskripsi atribut datasets No Atribut Keterangan 1 Pregnancies Menyatakan Jumlah kehamilan 2 Glucose Kadar Glukosa dalam darah 3 Blood Pressure Pengukuran tekanan darah 4 Skin Thickness Menyatakan ketebalan kulit 5 Insulin Memperlihatkan tingkat Insulin dalam darah 6 BMI Menyatakan indeks massa tubuh 7 Diabetes Pedigree Function Persentase diabetes 8 Age Menyatakan umur 9 Outcome Menyatakan hasil akhir 1 adalah Ya dan 0 adalah Tidak 4.1 Selection
Pada  tahap selection data,  dilakukan  pemilihan pada  atribut  (kolom)  yang  akan  digunakan  untuk penelitian  ini.  Atribut  yang  terpilih  untuk  digunakan pada  penelitian  ini  ada  7  atribut  yaitu pregnancies, glucose,  blood  pressure ,  insulin, BMI,  diabetes pedigree function, age , dan 1 atribut yang digunakan sebagai  label  yaitu  atribut Outcome .  Atribut  yang digunakan ditunjukkan pada tabel 2.
Tabel  2. Atribut yang dipilih No Atribut Keterangan 1 Pregnancies Menyatakan Jumlah kehamilan 2 Glucose Kadar Glukosa dalam darah 3 Blood Pressure Pengukuran tekanan darah 4 Insulin Memperlihatkan tingkat Insulin dalam darah 5 BMI Menyatakan indeks massa tubuh 6 Diabetes Pedigree Function Persentase diabetes 7 Age Menyatakan umur 8 Outcome Menyatakan hasil akhir 1 adalah

## Ya dan 0 adalah Tidak
Atribut yang terpilih tersebut sesuai dengan gejala penderita  diabetes  pada  perempuan,  atribut  yang terpilih  diolah  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes dengan tools  RapidMiner yang  akan  menghasilkan nilai akurasi, recall, precision, confusion matrix, kurva ROC dari RapidMiner . Proses pengolahan data dengan menggunakan  algoritma Naïve  Bayes dan tools RapidMiner dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Pengolahan data dengan naïve bayes
Dataset  yang  telah  dipilih  atributnya  masuk  ke tahap preprocessing untuk  memastikan  bahwa  tidak ada missing  value agar  mempermudah  pengolahan dataset.  Pada  penelitian  ini  atribut  dataset  diabetes yang  digunakan  tidak  ditemukan missing  value dan sudah  lengkap.  Setelah  memastikan  data  yang digunakan sudah lengkap tidak terdapat missing value maka selanjutnya masuk ke tahap mentransformasikan data dengan mengubahnya sesuai dengan format yang dibutuhkan,  pengubahan  pada  data  dilakukan  dengan menggunakan RapidMiner ,  pada  tipe  data  atribut Outcome diubah  menjadi  binomial  agar  data  dapat digunakan.
Setelah  transformasi  data  maka  selanjutnya melakukan  Split  Data  menggunakan  RapidMiner, dengan membagi data menjadi data latih dan data uji, dengan presentase data latih sebesar 60% dan data uji sebesar 40% lalu tahap selanjutnya yaitu Data Mining yang  akan  melakukan  klasifikasi  dengan algoritma  Naive  Bayes  untuk  menghasilkan  nilai akurasi  yang  dipakai  untuk  mengklasifikasikan penyakit  diabetes  pada  perempuan  agar  membantu mendeteksi diabetes lebih dini. Berikut ini merupakan contoh  visualisasi  data  dalam  bentuk  bar  chart berdasarkan  atribut  Outcome  ditunjukkan  pada gambar 3.
Gambar 3. Visualisasi data dengan chart bar
Setelah melakukan split data , maka data latih dan data  uji  akan  diproses  klasifikasi  menggunakan RapidMiner. Perhitungan  evaluasi  yang  dilakukan menggunakan confussion  matrix untuk  menghasilkan performa  klasifikasi.  Nilai confussion  matrix yang dihasilkan  dengan  menggunakan  algoritma naïve bayes ditunjukkan oleh tabel 3.
Tabel 3. Nilai confussion matrix
True 1 True 0 Class precision Pred. 1 62 35 63.92% Pred. 0 31 179 85.24% Class recall 66.67% 83.64%
Keterangan: 1 = Positive 0 = Negative
Umumnya  confussion  matrix  mempunyai  3 metode untuk pengujian, sebagai Berikut:
1) Accuracy
Merupakan metode untuk menguji suatu algoritma menurut  tingkat  kedekatan  antara  nilai  prediksi dengan nilai sebenarnya. Rumus untuk menghitung nilai akurasi adalah :
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (2) = 62+179 62+179+35+31 = 241 307 = 0.7850 = 78.50%
2) Precision Metode  tes  algoritma  yang  membandingkan  data benar yang diperoleh sistem dengan seluruh jumlah data yang diperoleh sistem yang benar atau salah. Rumus untuk menghitung nilai precision adalah:
𝑷𝒓𝒆𝒄𝒊𝒔𝒊𝒐𝒏 = 𝑻𝑷 𝑻𝑷+𝑭𝑵 𝒙𝟏𝟎𝟎% (3) = 𝟔𝟐 𝟔𝟐+𝟑𝟏 = 𝟔𝟐 𝟗𝟑 = 𝟎. 𝟔𝟔𝟔𝟕 = 𝟔𝟔. 𝟔𝟕%
3) Recall Merupakan salah satu proses pengujian dari suatu Algoritma yang bisa digunakan untuk
membandingkan data  yang tepat yang didapat sistem dengan  seluruh  data  yang  tepat  diambil  atau  tidak diambil  oleh  sistem.  Rumus  untuk  menghitung  nilai recall adalah :
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 𝑥100% (4)
= 62 62+35 = 62 97 = 0.63917 = 63.92%
Pada table 3 diketahui bahwa nilai class precision sebesar 85.24% dan nilai class recall sebesar 83.64%. Maka dari evaluasi klasifikasi menggunakan algoritma Naïve  Bayes  menghasilkan  nilai  akurasi  yang  bisa dilihat pada PerformanceVector di gambar 4.
Dapat  dilihat  berdasarkan  gambar  tersebut didapatkan  nilai  akurasi  sebesar  78.50%  untuk mengklasifikasikan dataset diabetes pada perempuan. Hasil  dari  pengujian  pada  data  yang  digunakan  pun menghasilkan  kurva  ROC  yang  bisa  dilihat  pada gambar 5.
Gambar 5. Kurva ROC Kurva ROC atau Reciver Operating Characteristic  pada  gambar  tersebut  menunjukkan hasil klasifikasi algoritma Naïve Bayes memiliki nilai AUC  sebanyak    0.855  yang  artinya  good  (baik)  dari hasil  penelitian,  menunjukkan  bahwa  Naïve  Bayes untuk  mengklasifikasikan  penyakit  diabetes  pada perempuan  memberikan  akurasi  yang  cukup  baik dengan dataset yang digunakan.

## 5. K ESIMPULAN DAN SARAN
Diabetes  merupakan  Penyakit  Tidak  Menular (PTM)  yang  menjadi  penyebab  kadar  glukosa  dalam darah  meningkat  karena  tubuh  yang  tidak  bisa memproduksi  insulin.  Peningkatan  kadar  glukosa dalam  darah  memberikan  dampak  waktu  jangka panjang bisa merusak organ tubuh serta menyebabkan kegagalan  fungsi  jaringan  dan  organ.Pada  penelitian ini  terdapat  8  atribut  yang  digunakan  untuk mengklasifikasikan dataset diabetes pada perempuan, yaitu  atribut pregnancies,  glucose,  blood  pressure, insulin,  BMI,  diabetes  pedigree  function,  age, dan outcome .  Algoritma  yang  digunakan  pada  penelitian ini  yaitu Naïve  Bayes untuk  mengklasifikasikan dataset  diabetes  pada  perempuan.  Pada  proses pengklasifikasian permodelan menggunakan algoritma Naïve  Bayes pada  dataset  yang  digunakan menghasilkan nilai Class precission sebesar = 85.24%, dan  nilai Class  recall sebesar  =  83.64%.  Hasil  dari evaluasi  pada  klasifikasi  ini  menunjukkan  hasil  nilai akurasi  untuk  pengklasifikasian  dataset  sebesar 78.50%  yang  artinya  sudah  cukup  baik,  tetapi  lebih baik  nilai  akurasinya  ditingkatkan  dengan  cara  atau Assemble yang  lain.  Kurva  ROC (Reciver  Operating Characteristic) yang dihasilkan menggunakan klasifikasi  dari  permodelan  yang  memakai  Naïve Bayes  menunjukkan  nilai  AUC  sebanyak  =  0.855 artinya  model  yang  dihasilkan termasuk  good  (baik), Adapun  saran  untuk  penelitian  berikutnya  dapat melakukan  komparasi  atau  perbandingan  dengan
beberapa  algoritma  klasifikasi  yang  lain,  agar menghasilkan nilai akurasi yang lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Kemenkes,  “Penyakit  Tidak  Menular  (PTM),” 2022.https://yankes.kemkes.go.id/view_artikel/7 61/penyakit-tidak-menular-ptm
[2] World  Health  Organization, Noncommunicable diseases PROGRESS MONITOR 2022 . 2022.
[3] A. Ridwan, “Penerapan Algoritma Naïve Bayes Untuk  Klasifikasi  Penyakit  Diabetes  Mellitus,” Jurnal  SISKOM-KB  (Sistem  Komputer  dan Kecerdasan  Buatan) ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  15–21, 2020, doi: 10.47970/siskom-kb.v4i1.169.
[4] I. D. Federation, IDF Diabetes Atlas 10th edition , vol. 102, no. 2. 2021. doi: 10.1016/j.diabres.2013.10.013.
[5] M.  Danuri,  “Perkembangan  Dan  Transformasi Teknologi Digital,” Infokam , 2020.
[6] L.  U.  Khasanah,  Y.  N.  Nasution,  and  F.  D.  T. Amijaya, “Klasifikasi Penyakit Diabetes Melitus Menggunakan
Algoritma Naïve Bayes
Classifier,” BASIS  (Jurnal  Ilmiah  Matematika) , vol. 1, no. 1, pp. 41–50, 2022.
[7] I.  D.  Lestari,  T.  Setiadi,  and  L.  Zahrotun, “Penerapan Data Mining Menggunakan Metode Naïve  Bayes  Untuk  Klasifikasi  Tindakan  Jenis Abortus  Di  Rsud  Duta  Mulya,” Jurnal  Sarjana Teknik  Informatika ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  60–68, 2018, [Online]. Available: http://journal.uad.ac.id/index.php/JSTIF
[8] B.  Sugara,  D.  Adidarma,  and  S.  Budilaksono, “Perbandingan  Akurasi  Algoritma  C4.5  dan Naïve  Bayes  untuk  Deteksi  Dini  Gangguan Autisme  pada  Anak,” Jurnal IKRA-ITH Informatika , vol. 3, no. 1, pp. 119–128, 2019.
[9] A. Pebdika et al. , “KLASIFIKASI

## MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES
UNTUK MENENTUKAN
CALON PENERIMA  PIP,”  vol.  7,  no.  1,  pp.  452–458, 2023.
[10] B.  Nurseptia,  A.  Voutama,  N.  Haeryana,  and  J. HSRonggo  Waluyo,  “Penerapan  Algoritma  K-
Means Untuk Mengelompokkan Kabupaten/Kota Dalam Upaya Pemetaan
Lapangan  Pekerjaan  Baru,” Jurnal  Teknologi Informasi) , vol. 6, no. 2, pp. 181–186, 2022.
[11] A. Yoga Pratama, Y. Umaidah, and A. Voutama, “Analisis Sentimen Media Sosial Twitter Dengan Algoritma K-Nearest Neighbor Dan Seleksi Fitur Chi-Square (Kasus Omnibus Law Cipta Kerja),” Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI , vol. 5, no. 2, pp. 897–910, 2021.
[12] M. F. Andriansyah, D. Yusup, and A. Voutama, “SISTEM PAKAR DETEKSI DINI COVID-19 MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES BERBASIS WEBSITE,” Journal of Information
Technology and Computer Science (INTECOMS) , vol. 4, no. 2, pp. 446–455, 2021.
[13] S.  Arif  and  M.  Fitriana,  “IMPLEMENTASI DATA MINING DENGAN METODE KLASIFIKASI NAIVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI  STOK  BAHAN  JADI,”
SNAsTekS , vol. 10, no. 2, 2019.
[14] A. Fabiano Milan and V. Apriade, “PERBANDINGAN METODE DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI PRESTASI
AKADEMIK SISWA,” vol. 15, no. 1, pp. 61–66, 2023, doi: 10.30736/jt.v15i1.929.
[15] A.  Abdussalam,  P.  Intam,  S.  Betha  Nurina, Garno, and V. Apriade, “Analisis Cluster Faktor Penunjang Pendidikan Menggunakan  Algoritma K-Means (Studi Kasus: Kabupaten Karawang),”
Jurnal Informatika dan Rekayasa Elektronik , vol. 5, no. 2, pp. 244–252, 2022, doi:
10.36595/jire.v5i2.701.
[16] P.  Naisah  Marito  and  S.  Betha  Nurina, “Komparasi  Algoritma  Knn  Dan  Naïve  Bayes Untuk  Klasifikasi  Diagnosis  Penyakit  Diabetes Mellitus,” EVOLUSI :  Jurnal  Sains  dan Manajemen ,  vol.  10,  no.  1,  2022,  doi: 10.31294/evolusi.v10i1.12514.
[17] N. Nurdiana and  A. Algifari,  “Studi Komparasi Algoritma  Id3  Dan  Algoritma  Naive  Bayes Untuk  Klasifikasi  Penyakit  Diabetes  Mellitus,” INFOTECH  journal ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  18–23, 2020.