## Jurnal Teknologi Terpadu
https://journal.nurulfikri.ac.id/index.php/jtt ISSN : 2477-0043 ISSN ONLINE : 2460-7908

## ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE, NAIVE BAYES, DAN REGRESI LOGISTIK UNTUK MEMPREDIKSI DONOR DARAH
Hendriyana 1 , Ichwanul Muslim Karo Karo 2 , Sri Dewi 3
1 Rekayasa Perangkat Lunak, UPI Kampus Daerah Cibiru, Universitas Pendidikan Indonesia
2,3 Ilmu Komputer, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Negeri Medan Bandung, Jawa Barat, Indonesia 40614 Medan, Sumatera Utara, Indonesia 20371 hendriyana@upi.edu , ichwanul@unimed.ac.id , sridewi@unimed.ac.id

## Abstract
Blood supplies and stocks are urgently needed. Regular donations from healthy volunteers are the only way to keep up with the blood supply. This research aims to develop and  evaluate a machine-learning algorithm to predict whether a volunteer will  donate  or  not.  The  machine  learning  algorithms  are  Naïve  Bayes,  Logistic  Regression,  and  Support  Vector  Machine (SVM). This study also applies the process of normalizing data with a Z-score to standardize the dataset scale. The dataset is sourced from the Hsin-Chu City Blood Transfusion Service, Taiwan, and stored in the UCI repository. The evaluation methods are accuracy, precision, recall, and F-1 score. The research results with the Naïve Bayes algorithm were 89.90%, Logistic Regression  82.59%,  and  SVM  94.79%.  The  normalization  process  using  the  Z-Score  method  contributes  positively  to improving the performance of the classification model. Based on this performance, it provides predictive results for volunteers who will return to donate blood to offer blood reserves to those in need.
Keywords: Blood transfusion, Naive Bayes, Logistic Regression, SVM, Z-Score

## Abstrak
Suplai  dan  stok  darah  sangat  dibutuhkan  di  saat  genting.  Satu-satunya  cara  untuk  memenuhi  ketersediaan  darah  adalah sumbangan  rutin  dari  sukarelawan  yang  sehat.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengembangkan  dan  mengevaluasi algoritma machine learning untuk memprediksi seorang sukarelawan akan berdonor atau tidak. Algoritma machine learning yang digunakan adalah Naïve Bayes, Regresi Logistik dan Support Vector Machine (SVM). Penelitian ini juga menerapkan proses normalisasi data dengan Z-score untuk menstandarkan skala dataset. Adapun dataset bersumber dari Layanan Transfusi Darah Kota Hsin-Chu, Taiwan yang tersimpan di UCI repository . Metode evaluasi yang digunakan ialah akurasi, precision , recall dan F-1 score . Hasil penelitian dengan algoritma Naïve Bayes 89.90%, Regresi Logistik 82.59% dan SVM  94.79%. Proses normalisasi menggunakan  metode Z-Score berkontribusi positif dalam meningkatkan performansi model klasifikasi. Berdasarkan  performansi  tersebut  memberikan  hasil  prediksi  bagi  sukarelawan  yang  akan  kembali  mendonor  darah  untuk memberikan cadangan darah bagi yang membutuhkan.
Kata kunci: Donor Darah, Naive Bayes, Regresi Logistic , SVM, Z-Score

## 1. PENDAHULUAN
Keuntungan  donor  darah  tidak  hanya  didapatkan  bagi penerima darah namun juga bagi pendonor darah memiliki dampak  positif  yang  banyak  terutama  bagi  kesehatan. Terdapat 80% populasi dunia yang mendapatkan 20% darah yang  sesuai  dengan  syarat  kesehatan  (pendonor  dicek kelayakan  kesehatan  dan  darah  disimpan  pada  tempat benar)[1].  Menurut  Palang  Merah  Amerika,  hasil  donor tidak  dapat  transfusi  ke  penerima  ( recipient )  setelah  42
hari[1].  Hal  ini  memberikan  dampak  permasalahan  yang sangat  penting  untuk  menjaga  kecukupan  suplai  darah, terutama  saat  terjadi  bencana.  Satu-satunya  cara  untuk memenuhi  ketersediaan  darah  adalah  dengan  memberikan sumbangan rutin dari sukarelawan yang sehat.
Darah  yang  sehat  Darah  yang  sehat  bersumber  dari pendonor yang sehat dan disimpan dengan benar. Menurut penelitian[2] Kelayakan seorang pendonor dapat dilihat dari Recency (berapa  bulan  sejak  terakhir  kali  mendonor),
Frequency (berapa  kali  mendonasikan  darah), Monetary (jumlah darah yang didonasikan), Time (berapa bulan sejak pertama  kali  mendonor).  Selama  ini  proses  identifikasi kelayakan  pendonor  dilakukan  oleh  para  professional medis.  Namun  di  masa  yang  akan  datang,  tidak  menutup kemungkinan, identifikasi kondisi pendonor dilakukan oleh sebuah machine ,  sehingga  dengan  cepat  mengidentifikasi dan mampu meningkatkan jumlah darah dari pendonor.
Beberapa penelitian yang mengidentifikasi pendonor darah dengan  menggunakan  pendekatan machine  learning . Penelitian [3] mengklasifikasikan dan memprediksi jumlah pendonor  darah  menurut  umur  dan  golongan  darahnya. aplikasi Weka telah  digunakan  dan  berhasil  untuk menjalankan algoritma J48. Algoritma tersebut menghasilkan  model  klasifikasi  dengan  akurasi  80.88%. Penelitian  [4]  memprediksi  kesehatan  pendonor  darah  di Blood  Transfusion  Organization (BTO)  dengan  algoritma Decision  Tree  C4.5 ,  Naïve  Bayes,  dan Support  Vector Machine (SVM).  Adapun  dataset  terdiri  dari  11006  donor dan tujuh atribut (jenis kelamin, usia, pekerjaan, pendidikan, status perkawinan, jenis donor, hasil tes darah). Algoritma SVM memiliki akurasi tertinggi dibandingkan dengan dua algorima  lainnya.  Hasil  dari  ketiga  algoritma  telah dibandingkan dan analisis biaya kesalahan telah dilakukan. Penelitian  lainnya  [5]  mencoba  mengidentifikasi  apakah seorang pendonor akan kembali berdonor atau tidak dengan menggunakan  algoritma machine  learning .  Adapun algoritma yang digunakan adalah Random Forest, SVM dan Regresi Logistik. Dataset diperoleh dari Bank darah Saudi dari 2017 hingga 2018, terdiri dari 9 variabel ( Id , golongan darah, jenis kelamin, usia, jumlah berdonor, tanggal pertama kali  berdonor  darah,  tanggal  terakhir  kali  berdonor  darah, kebangsaan, dan periode) serta dua kelas.
Tujuan  penelitian  ini  adalah  memprediksi  apakah  seorang sukarelawan  akan  mendonorkan  darahnya  atau  tidak melalui pendekatan algoritma machine learning antara lain Support Vector Machine , Naïve Bayes dan Regresi Logistik. Adapun  dataset  yang  diujikan  adalah database donor  dari Layanan Transfusi Darah Kota Hsin-Chu, Taiwan. Dataset dari UCI  repository dipilih  karena  telah  memiliki  validasi data yang cocok untuk masalah klasifikasi.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  terdiri  dari  beberapa  proses  (Gambar  1). Proses awal merupakan mengumpulkan dataset , dilanjutkan dengan  proses  normalisasi  data,  validasi  data,  dan  proses klasifikasi.  Adapun  algoritma  klasifikasi  yang  digunakan adalah Support Vector Machine , Naïve Bayes dan Regresi Logistik.  Luaran  proses  klasifikasi  merupakan  sebuah model  klasifikasi,  dan  Proses  evaluasi  menggunakan akurasi berdasarkan confusion matrix .
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
2.1 Dataset
Dataset donor  darah  berasal  dari  database  donor  Layanan Transfusi Darah Kota Hsin-Chu, Taiwan. Dataset tersebut tersimpan  di  UCI repository . Dataset terdiri  dari  7480 record ,  Tabel  1  menjelaskan  4  variabel  dari  dataset; Frequency (berapa  kali  mendonasikan  darah), Monetary (jumlah darah yang didonasikan), Time (berapa bulan sejak pertama  kali  mendonor)  dan  kelas  (berdonasi  atau  tidak). Dataset ini  juga  telah  digunakan  pada  penelitian sebelumnya[2].
Tabel 1. Deskripsi Variabel Dataset No Variabel Deskripsi 1 Recency berapa  bulan  sejak  terakhir  kali mendonor 2 Frequency berapa kali mendonasikan darah. 3 Monetary jumlah darah yang didonasikan 4 Time berapa  bulan  sejak  pertama  kali mendonor 5 Kelas 0 berarti dapat berdonasi, 1 tidak dapat berdonasi.
Lebih  lanjut,  Tabel  2  menyajikan  contoh dataset yang diperoleh dari UCI repository . Keseluruhan variabel dataset bertipe numerik
Tabel 2. Contoh Dataset Recency Frequency Monetary Time Kelas 2 50 12500 98 0 0 13 3250 28 0 1 16 4000 35 0 2 20 5000 45 0 1 24 6000 77 1 2.2 Algoritma Support Vector Machine
Algoritma machine learning lainnya yang umum digunakan dan  handal  adalah Support  Vector  Machine (SVM)[12]. Support  Vector  Machine (SVM)  merupakan  salah  satu algoritma  pembelajaran  mesin  yang  efektif  untuk
123 | Jurnal Teknologi Terpadu Vol. 8 No. 2 Desember 2022
mengakomodasi banyak variabel dan banyak kelas[11]. Ide Mesin  vektor  pendukung  juga  kadang-kadang  disebut "pengklasifikasi margin besar" karena ketika mendefinisikan  batas  keputusan  antara  dua  kelas,  ia mencoba untuk memaksimalkan margin antara setiap kelas dan batas.
Ide  dari Support  Vector  Machine adalah  membuat hyperplane (Gambar 2). Tujuannya untuk memisahkan satu set pelatihan sampel l dengan vektor data xi dan label kelas yang  sesuai  y_i  (x_i,y_i  ),….(x_l,y_l  ) ∈ R^n    x  {-1,1} dengan mencari vektor bobot w ∈ R^n dan offset b ∈ R dari sedemikian hingga memenuhi persamaan (1).
𝐻: ℝ 𝑛 → {−1, 1}
𝑥 → 𝑠𝑖𝑔𝑛(𝑤. 𝑥 + 𝑏)
(1)
Persamaan (1) digambarkan melalui Gambar 2.
Gambar 2. Ilustrasi Hyperplane SVM
2.3 Algoritma Naïve Bayes
Naive Bayes adalah algoritma klasifikasi sederhana dengan pendekatan probabilitas[6]. Algoritma ini merupakan model klasifikasi berdasarkan teorema Bayes [7]. Algoritma Naïve Bayes mensyaratkan bahwa semua fitur tidak berhubungan satu sama lain dan tidak saling mempengaruhi[6]. Teorema Bayes  (persamaan  (2))  menghitung  probabilitas  posterior (C|X)  dari  probabilitas  sebelumnya  P(C),  P  (X|C)  yang merupakan  probabilitas  sebelumnya  dari  X  di  mana  C adalah  hipotesis  dan  X  adalah  kumpulan  data  yang diberikan.
𝑃(𝐶|𝑋) = 𝑃(𝑋|𝐶). 𝑃(𝐶) 𝑃(𝑋)
(2)
Algoritma  Naïve  Bayes  sangat  efisien  karena  sederhana dalam  proses  komputasi[8].  Keunggulan  lainnya  adalah jumlah data latih yang dibutuhkan sedikit[9].

## 2.4 Algoritma Regresi Logistik
Regresi  logistik  adalah  salah  satu  algortima  pembelajaran mesin yang handal digunakan untuk klasifikasi data dengan target  bertipe  kategori  [10].  Regresi  Logistik  adalah  jenis algoritma  pembelajaran  mesin  klasifikasi  statistik.  Dasar dari algoritma ini diturunkan dari fungsi sigmoid (Gambar 3).

## Gambar 3. Fungsi Sigmoid
Regresi Logistik sangat berguna dalam masalah klasifikasi biner. Karena klasifikasi saat ini yang bersangkutan adalah tipe  biner  dan  sangat  dapat  diterapkan.  Kelemahan  dari regresi logistik adalah  rentan terhadap underfitting dataset yang kelasnya tidak seimbang[11], sehingga menghasilkan akurasi yang rendah.

## 2.5 Normalisasi
Normalisasi  data  merupakan  salah  satu  teknik  praproses data. Dataset pada penelitian ini terjadi rentang nilai antara variabel  tersebut  sangat  jauh,  misalnya  variabel monetary berskala  ribuan  dan recency berskala  satuan.  Berdasarkan kondisi  tersebut,  dibutuhkan  proses  normalisasi  data. Tujuan  dari  normalisasi  adalah  untuk  mengubah  fitur menjadi pada skala yang sama. Selain itu, normalisasi data meningkatkan kinerja dan stabilitas pelatihan model. Dalam penelitian ini, metode normalisasi yang digunakan adalah Z- Score .
Z-Score merupakan  ukuran  penyimpangan  data  dari  nilai rata-ratanya  (μ)  yang  diukur  dalam  satuan  standar deviasinya. Z-Score ini  juga  disebut  dengan  nilai  standar atau  nilai  baku.  Persamaan  (3)  merupakan  formula  untuk menghitung nilai Z-score dari setiap data yang diamati ( 𝑥 𝑖 ).
𝑍 = 𝑥 𝑖 −  µ standar deviasi (3)
Gambar 5. Penerapan Model Klasifikasi di RapidMiner
2.6 Evaluasi
Setiap
algoritma pembelajaran mesin dievaluasi menggunakan akurasi (persamaan (4)), precision (persamaan  (5)), recall (persamaan  (6))  dan F-1  score (persamaan (7)). Pengukuran tersebut berdasarkan confusion matrix (Tabel 3).
Tabel 3. Confusion Matrix
Aktual Kelas 0 Kelas 1 Prediksi Kelas 0 True Positive (TP) False Negative (FN) Kelas 1 False Positive (FP) True Negative (TN) 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 =
𝑇𝑃 + 𝑇𝑁
𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 . 100% (4) 𝑃 = 𝑇𝑃
𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 . 100% (5)
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙(𝑅) = 𝑇𝑃
𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 . 100% (6) 𝐹1 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2𝑃𝑅 𝑃 + 𝑅
(7)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  klasifikasi  dilakukan  dengan  bantuan  perangkat lunak RapidMiner . RapidMiner merupakan perangkat lunak yang  bersifat  terbuka  ( open  source )  untuk  melakukan analisis  terhadap  data,  text  dan  prediksi[13]. RapidMiner menggunakan berbagai teknik deskriptif dan prediksi dalam memberikan  wawasan  kepada  pengguna  sehingga  dapat membuat keputusan yang paling baik. Gambar 4 merupakan proses persiapan data pada RapidMiner, sedangkan Gambar 5  merupakan  gambaran  implementasi  algoritma machine learning di RapidMiner .
3.1   Hasil Algoritma Naïve Bayes
Percobaan pertama merupakan proses identifikasi sukarelawan  yang  akan  mendonor  atau  tidak  dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes. Pendekatan algoritma Naïve Bayes berdasarkan peluang, sehingga tidak ada  manual input parameter.  Adapun  performansi  model dari  algoritma  Naïve  Bayes  tersaji  pada  tabel  4,  dengan akurasi 82.09%, precision 88.34%, recall 91.51% dan F-1 score 89.90%.
Tabel 4. Confusion Matrix Algoritma Naïve Bayes Classifier Aktual 0 Aktual 1 pred. 0 1185 110 pred. 1 155 30
3.2   Hasil Algoritma Regresi Logistik
Percobaan  selanjutnya  merupakan  proses  identifikasi sukarelawan  yang  akan  mendonor  atau  tidak  dengan menggunakan  algoritma  Regresi  logistik.  Pendekatan algoritma Regresi Logistic adalah model regresi linear yang digunakan untuk prediksi biner. Adapun performansi model dari algoritma Regresi logistik tersaji pada Tabel 5, dengan akurasi 71.35%, precision 75.07%, recall 91.79% dan F-1 score 82.59%.
Tabel 5. Confusion Matrix Algoritma Regresi Logistik Aktual 0 Aktual 1 pred. 0 1006 90 pred. 1 334 50

## 3.3 Hasil Algoritma SVM
Percobaan  selanjutnya  merupakan  proses  identifikasi sukarelawan  yang  akan  mendonor  atau  tidak  dengan menggunakan  algoritma  Regresi  Logistik.  Pendekatan algoritma Regresi Logistic adalah model regresi linear yang digunakan untuk prediksi biner. Adapun performansi model dari algoritma Regresi Logistik tersaji pada Tabel 6 dengan
125 | Jurnal Teknologi Terpadu Vol. 8 No. 2 Desember 2022
akurasi  90%, precision 90.54%, recall 99.46%  dan F-1 score 94.79%.
Tabel 6. Confusion Matrix Algoritma SVM Aktual 0 Aktual 1 pred. 0 1332 140 pred. 1 8 0

## 3.4 Analisis Perbandingan Antar Algoritma dan Penelitian
Sebelumnya
Bagian  ini  menyajikan  analisis  perbandingan  performansi algoritma. Gambar 6 menampilkan perbandingan performansi ketiga model klasifikasi untuk mengidentifikasi  sukarelawan.  Dari  empat  parameter performansi,  nilai  algoritma  SVM  selalu  lebih  unggul dibandingkan  dengan  dua  algoritma  lainnya.  Dengan  kata lain,  algoritma  SVM  memberikan  performansi  terbaik dibandingkan  dengan  algoritma  Naïve  Bayes  dan  Regresi Logistik.  Adapun  algoritma  Regresi Logistic menjadi pilihan  terburuk  untuk  mengidentifikasi  sukarelawan pendonor.

## Gambar 6 . Perbandingan Algoritma
Algoritma  Naïve  Bayes  membutuhkan  data training data yang  kecil  untuk  mengestimasi  parameter  dengan perhitungan  yang  mudah  dilakukan  tetapi  memiliki kelemahan  pada  probabilitas  jika  kondisinya  nol  maka probabilitas  prediksi  akan  memberikan  nilai  nol  juga. Regresi  Logistik  memiliki  kelemahan  yaitu underfitting pada class yang  tidak  seimbang  sehingga  menghasilkan akurasi yang rendah. Algoritma SVM memiliki performansi paling  tinggi  karena  metode  ini  lebih  mudah  digunakan dengan  mencari  nilai  minimum  batas  antara  dua  kelas hyperplane .
Terdapat  penelitian  sebelumnya  yang  telah  menggunakan dataset yang sama [2]. Sehingga pada bagian ini menyajikan perbandingan dengan hasil penelitian sebelumnya (Tabel 7). Hasil penelitian [2] menunjukkan bahwa algoritma Random Tree merupakan  model  klasifikasi  terbaik  dibandingkan dengan dua algoritma lain yang digunakan pada penelitian
tersebut.  Sedangkan  performansi  algoritma  SVM  +  PCA pada  penelitian[14]  tidak  lebih  baik  dibandingkan  dengan algoritma[2]. Hasil penelitian pada jurnal ini menunjukkan bahwa,  model  klasifikasi  yang  dihasilkan  algoritma  SVM lebih  unggul  dibandingkan  dengan  penelitian  sebelumnya [2].
Tabel 7. Perbandingan dengan Penelitian Sebelumnya Penelitian Algoritma F1-Score (%) [2] Naïve Bayes 75 J48 80.88 Random Tree 93.18 [14] SVM + PCA 78.2 Saat ini Naïve Bayes 89.90 Regresi Logistik 82.59 SVM 94.79
Terdapat  kesamaan  algoritma  yang  digunakan  dengan penelitian  [2],  yakni  algoritma  Naïve  Bayes,  namun performansi  model  berbeda.  Perbedaan  mendasar  yang menyebabkan  perbedaan  hasil  adalah  pelibatan  proses normalisasi data pada penelitian yang tidak digunakan pada penelitian  sebelumnya.  Sehingga  algoritma  Naïve  Bayes dan  proses  normalisasi  pada  penelitian  ini  lebih  baik dibandingkan  dengan  performansi  Naïve  Bayes  pada penelitian sebelumnya. Dengan kata lain, proses normalisasi memberikan  dampak  positif  terhadap  performansi  model klasifikasi Naïve Bayes.
Terdapat  pula  kesamaan  algoritma  yang  digunakan  pada penelitian [14], yakni algoritma SVM. Perbedaan mendasar ialah penelitian sebelumnya menggunakan fitur seleksi fitur (PCA) yang berfungsi untuk mengurangi fitur yang tersedia sedangkan pada penelitian ini tidak. Perbedaan lainnya ialah penelitian  ini  melibatkan  proses  normalisasi  sedangkan penelitian  sebelumnya  tidak.  Alasan  tidak  menggunakan fitur seleksi pada penelitian ini ialah karena jumlah variabel hanya 4. Sedangkan alasan pelibatan normalisasi data ialah range data  antar  variabel  yang  tidak  seimbang,  sehingga perlu di normalisasi.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  percobaan  yang  telah  dilakukan,  dapat disimpulkan  bahwa  performansi  algoritma  Naïve  Bayes, algoritma  Regresi  Logistik  dan  algoritma  SVM  yang digunakan dalam penelitian ini cukup baik. Setiap algoritma klasifikasi memiliki karakteristik yang berbeda-beda hal ini memungkinkan hasil setiap performansi algoritma berbeda- beda  pula.  Setelah  melakukan  pengujian  terhadap  tiga algoritma klasifikasi dan membandingkan dengan penelitian sebelumnya hasil penelitian dengan Naïve Bayes 89.90%, Regresi Logistik 82.59% dan SVM  94.79%.   SVM merupakan  algoritma  yang  memiliki  performansi  paling tinggi.  Sehingga  pada  kasus  prediksi  donor  darah  untuk mempertahankan cadangan darah yang sesuai dengan syarat kesehatan  dengan  bentuk  model  data numeric dengan pendekatan machine learning ialah Support Vector Machine karena performa yang dimiliki sesuai untuk
126 | Jurnal Teknologi Terpadu Vol. 8 No. 2 Desember 2022
mengklasifikasikan dua kelas yang berbeda yaitu pendonor akan melakukan donor kembali atau tidak melakukan donor. Penambahan  Metode Z-Score berkontribusi  positif  dalam meningkatkan performansi model klasifikasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Y.  Widyastuti,  D.  Sari,  and  S.  R.  Febrianti, “Manajemen  Transfusi  Masif  Pada  Pediatrik,” Jurnal komplikasi Anastesi , vol. 3, no. Dic, 2016.
[2] E.  Alajrami et  al. ,  “A  comparative  study  of classification  algorithm  on  blood  transfusion,” International  Journal  of  Academic  Engineering Research , vol. 3, no. 6, 2014.
[3] A. Sharma and P. C. Gupta, “Predicting the Number of  Blood  Donors  through  their  Age  and  Blood Group  by  using  Data  Mining  Tool,” International Journal of Communication and Computer Technologies , vol. 01, no. 6, 2012.
[4] M. Khalilinezhad, B. Minaei, G. Vernazza, and S. Dellepiane, “Prediction of healthy blood with data mining classification by using Decision Tree, Naive Baysian  and  SVM  approaches,”  in Sixth International  Conference  on  Graphic  and  Image Processing  (ICGIP  2014) ,  2015,  vol.  9443.  doi: 10.1117/12.2179871.
[5] A.  S.  Alkahtani  and  M.  Jilani,  “Predicting  return donor  and  analyzing  blood  donation  time  series using  data  mining  techniques,” International Journal  of  Advanced  Computer  Science  and Applications ,  vol.  10,  no.  8,  2019,  doi: 10.14569/ijacsa.2019.0100816.
[6] I.  M.  Karo  Karo,  S.  Nadia  Amalia,  dan  Dian Septiana,  P.  Ilmu  Komputer,  and  P.  Matematika, “Klasifikasi  Kebakaran  Hutan  Menggunakan Feature  Selection  dengan  Algoritma  K-NN,  Naive Bayes dan ID3,” Journal of Software Engineering, Information  and  Communication  Technology ,  vol. 3, no. 1, pp. 121–126, 2022.
[7] Y.  I.  Kurniawan,  “Perbandingan  Algoritma  Naive Bayes  dan  C.45  dalam  Klasifikasi  Data  Mining,” Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer , vol. 5, no. 4, 2018, doi: 10.25126/jtiik.201854803.
[8] H.  Pramudia  and  A.  Nugroho,  “Sistem  Informasi Kerusakan  Laptop  Menggunakan  Metode  Naïve Bayes,” Teknologi  Elektro,  Universitas  Mercu Buana , vol. 8, no. 3, 2017.
[9] R.  Hasudungan  and  W.  J.  Pranoto,  “Implementasi Teorema  Naïve  Bayes  Pada  Prediksi  Prestasi Mahasiswa,” Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi
(JURTI) , vol. 5, no. 1, 2021, doi: 10.30872/jurti.v5i1.4996.
[10] I. M. Karo Karo, M. Farhan, M. Fudzee, S. Kasim, and A. A. Ramli, “Karonese Sentiment Analysis: A New  Dataset  and  Preliminary  Result,” JOIV: International Journal on Informatics Visualization , vol.  6,  no.  2–2,  pp.  523–530,  2022,  [Online]. Available: www.joiv.org/index.php/joiv
[11] I. M. Karo Karo, M. F. M. Fudzee, S. Kasim, and A. A. Ramli, “Sentiment Analysis in Karonese Tweet using  Machine  Learning,” Indonesian  Journal  of Electrical Engineering and Informatics , vol. 10, no.
1, pp. 219–231, Mar. 2022, doi: 10.52549/ijeei.v10i1.3565.
[12] A.  Prayoga,  H.  A.  Tawakal,  and  R.  Aldiansyah, “Pengembangan Metode Deteksi Tingkat Kematangan  Buah  Melon  Berdasarkan  Tekstur Kulit Buah dengan menggunakan Metode Ekstraksi Ciri Statistik dan Support Vector Machine (SVM),” Jurnal Teknologi Terpadu , vol. 4, no. 1, 2018, doi: 10.54914/jtt.v4i1.112.
[13] D. Novianti, “Implementasi Algoritma Naïve Bayes Pada  Data  Set  Hepatitis  Menggunakan  Rapid Miner,” Paradigma  -  Jurnal  Komputer  dan Informatika , vol. 21, no. 1, 2019, doi: 10.31294/p.v21i1.4979.
[14] M.  Darwiche,  M.  Feuilloy,  G.  Bousaleh  and  D. Schang, "Prediction of blood transfusion donation," 2010 Fourth International Conference on Research Challenges  in  Information  Science  (RCIS),  2010, pp. 51-56, doi: 10.1109/RCIS.2010.5507363.