## MEMPREDIKSI TINGKAT KEPUASAN PELANGGAN TERHADAP KUALITAS SUATU TOKO MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES
Rizki Delaga Prasetya 1 , Raihan Iqbal Pasya 2 , Rafi Awang Bagaskoro 3
1,2,3 Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Jl. DI Panjaitan No.128, Kabupaten Banyumas, Jawa Tengah 53147
1 19104074@ittelkom-pwt.ac.id, 2 19104030@ittelkom-pwt.ac.id, 3 19104018@ittelkom-pwt.ac.id

## ABSTRAK
Naïve  Bayes  merupakan  metode  klasifikasi  probabilitas  untuk  memprediksi  peluang  yang  akan  terjadi  berdasarkan pengalaman di masa lalu yang sudah terjadi. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi tingkat kepuasan pelanggan terhadap kualitas suatu toko berdasarkan beberapa komponen seperti Harga, Keamanan, Lokasi, Fasilitas, Service, dan Kelengkapan Barang menggunakan metode Naïve Bayes. Sampel yang digunakan pada penelitian ini diambil sebesar 30 data  yang  diperoleh  dari  wawancara  kepada  beberapa  teman-teman  dan  pendapat  dari  penulis  sendiri  terhadap beberapa  toko  yang  pernah  dikunjungi.  Pada  penelitian  ini,  penulis  menggunakan  metode  Naïve  Bayes  dikarenakan metode ini tidak membutuhkan jumlah data yang banyak untuk bisa melakukan prediksi, dan Naïve Bayes juga dikenal memiliki  tingkat  akurasi  bagus.  Pengujian  dilakukan  dengan  cara  manual  menggunakan  rumus  Bayes  yang dipopulerkan oleh Paul Graham dan yang kedua menggunakan program Artificial Intelligence(AI) yang menerapkan metode Gaussian. Hasil dari penelitian menunjukan bahwa prediksi menggunakan metode Naïve Bayes memiliki tingkat akurasi yang bagus, itu dibuktikan dengan hasil akurasi prediksi mencapai 80%, dihitung menggunakan perhitungan manual maupun menggunakan Program Machine Learning.
Kata  kunci- Customer Satisfaction, Machine Learning, Naïve Bayes, Probability

## I.   PENDAHULUAN
Toko merupakan sebuah tempat yang di dalamnya terjadi suatu kegiatan perdagangan jual beli barang maupun jasa. Kualitas  suatu  toko  bisa  dipengaruhi  oleh  banyak komponen  seperti  Harga,  Keamanan,  Lokasi,  Fasilitas, Service ,  dan  Kelengkapan  Barang.  Peran  pelanggan sebagai pembeli sangat menentukan reputasi sebuah toko. Reputasi  sebuah  toko  bisa  dilihat  dari  tingkat  kepuasan pelanggan  terhadap  kualitas  suatu  toko.  Kepuasan pelanggan  ditentukan  oleh  persepsi  pelanggan  atas kinerja  produk  atau  jasa  dalam  memenuhi  harapannya. Kepuasan  pelanggan  akan  tercapai  apabila  setelah pelanggan menggunakan suatu produk atau jasa, apa yang diinginkan  dan  dibutuhkan  pelanggan  dapat  terpenuhi bahkan melebihi harapannya [1].
Pada  penelitian  kali  ini  penulis  mencoba  untuk memprediksi  tingkat  kepuasan  pelanggan  terhadap kualitas  suatu  toko  dengan  menerapkan  metode classification Naïve Bayes .
Istilah  dari  kata  Prediksi  sendiri  bisa  menimbulkan berbagai macam persepsi. Prediksi atau dalam hal ini juga disebut  perkiraan  ( estimate )  pada  dasarnya  merupakan dugaan atau perkiraan mengenai suatu peristiwa di waktu yang akan datang [2]. Naïve Bayes adalah sebuah metode klasifikasi yang menggunakan probabilitas dan statistic . Dengan  kata  lain  dalam Naïve  Bayes kita  memprediksi sebuah  peluang  yang  akan  terjadi  berdasarkan pengalaman di masa lalu yang sudah terjadi.
Kegunaan Naïve  Bayes pada  penelitian  kali  ini sebagai  metode machine  learning yang  menggunakan probabilitas  untuk  memprediksi  tingkat  kepuasan pelanggan terhadap sebuah toko. Naïve Bayes merupakan metode paling sederhana dari pengklasifikasian probabilitas, memiliki tingkat akurasi yang sangat tinggi ketika diaplikasikan pada database dengan big data [3].
Penelitian ini dilakukan untuk mencari tahu kualitas suatu  toko  dari  tingkat  kepuasan  pelanggan  terhadap toko.  Analisis  ini  menggunakan Naïve  Bayes sebagai metode  untuk  menghitung  tingkat  kepuasan  pelanggan terhadap suatu toko.
Dari  uraian  seelumnya  perlu  melakukan  penelitian tentang  prediksi  tingkat  kepuasan  pelanggan  terhadap kualitas  suatu  toko  menggunakan  metode Naïve  Bayes . Yang bertujuan untuk  dapat meningkatkan kualitas dari toko-toko yang ada di Indonesia.

## II.   METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Flowchart
Alur  dari  pengelasifikasian  menggunakan  metode Naïve Bayes yaitu :
1) Melakukan uji data terhadap data yang ada.
2) Menghitung kemunculan tiap atribut sesuai dengan nilai atribut yang dicari.
3) Mendefinisikan  nilai  perhitungan  kedalam  kategori PUAS  atau  TIDAK  PUAS  menggunakan  rumus Bayes .
4) Jika dari hasil perhitungan, nilai PUAS pada tingkat kepuasan lebih tinggi dari pada nilai TIDAK PUAS berdasarkan data-data yang sudah ada, maka tingkat kepuasan  dari  data  yang  dicari  termasuk  dalam kategori PUAS, begitu juga sebaliknya.
2.2. Data
Sample data  didapatkan  dari  hasil  wawancara  terhadap pembeli  mengenai  beberapa  toko  yang  pernah  dia kunjungi,  dengan  memberikan  penilaian  terhadap  toko tersebut  sesuai  dengan  atribut  yang  telah  ditetapkan. Enam  indikator  yang  digunakan  sebagai  atribut  untuk mengukur  tingkat  kepuasan  pelanggan  terhadap  suatu toko yaitu:
1) Harga
Barang  yang  berkualitas  dengan  harga  bersaing  di pasaran  merupakan  kunci  utama  dalam  memenangkan persaingan, yang pada akhirnya toko akan mendapatkan nilai kepuasan yang lebih tinggi dari pembelinya [4]. 2) Keamanan Keamanan akan memberikan kepercayaan dan kenyamanan bagi pembeli yang datang. Pelanggan akan senang hati untuk terus berbelanja di toko yang memiliki keamanan  yang  bagus,  sehingga  toko  yang  memiliki keamanan  yang  bagus  akan  banyak  disukai  dengan pelanggannya.
3) Lokasi Lokasi yang strategis akan mempermudah pembeli dalam menemukan  toko  yang  dicarinya.  Ciri-ciri  lokasi  yang strategis  antara  lain  yaitu  lokasi  mudah  terlihat,  tempat mudah  dijangkau,  letak  toko  yang  ideal,  dekat  dengan fasilitas umum dan lain-lain.
4) Fasilitas Fasilitas  seperti  parkir  gratis,  keranjang  barang, CCTV , toilet, dan kursi akan membuat pembeli merasa terbantu dengan adanya fasilitas tersebut.
5) Service
Pelayanan terhadap pembeli merupakan salah satu faktor yang  menjadikan  suatu  toko  banyak  memiliki  pembeli setia.  Kemudahan  pembayaran,  jumlah  karyawan, keramahan, respon dan dari komunikasi karyawan akan sangat disukai oleh pembeli.
6) Kelengkapan Barang
Toko  yang  menyediakan  barang  yang  lengkap  akan banyak  didatangi  pembeli,  karena  barang-barang  yang dibutuhkan  pembeli  ada  di  toko  tersebut  sehingga
pembeli tidak perlu mencari ke toko lain untuk membeli barang yang dibutuhkan.
2.3. Metode yang Digunakan
Pada penelitian ini akan mencari tahu kualitas suatu toko dari  tingkat  kepuasan  pelanggan  terhadap  toko menggunakan  metode Classifier Naïve Bayes . Naïve Bayes adalah sebuah metode klasifikasi yang menggunakan probabilitas dan statistic . Dengan kata lain dalam Naïve  Bayes kita  memprediksi  sebuah  peluang yang akan terjadi berdasarkan pengalaman di masa lalu yang  sudah  terjadi.  Kegunaan Naïve  Bayes pada penelitian kali ini sebagai metode machine learning yang menggunakan  probabilitas  untuk  memprediksi  tingkat kepuasan pelanggan terhadap sebuah toko.
Naïve  Bayes merupakan  metode  paling  sederhana dari  pengklasifikasian  probabilitas,  memiliki  tingkat akurasi  yang  sangat  tinggi  ketika  diaplikasikan  pada database dengan big  data [3]. Naïve  Bayes merupakan metode pengklasifikasian statistik yang digunakan untuk memprediksi  probabilitas  keanggotaan  dari  suatu class . Dalam  beberapa  kasus,  algoritma Naïve  Bayes terbukti memiliki tingkat akurasi dan kecepatan yang tinggi saat diaplikasikan ke dalam database dengan data yang besar [5].
Kelebihan dari Naïve Bayes antara lain yaitu :
1) Perhitungan  yang  cepat  dan  efisien  sehingga  tidak membutuhkan  proses  dan  waktu  yang  lama  untuk memprediksi tingkat kepuasan pelanggan.
2) Tidak memerlukan jumlah data yang banyak, hal ini membuat  proses  pengumpulan  data  menjadi  lebih efisien karena tidak membutuhkan jumlah data yang terlalu banyak.
3) Simple  dan  Efektif,  karena code program  yang sederhana  tetapi  dapat  digunakan  untuk  masalah biner ataupun multiclass .
2.4. Pengujian
Berdasarkan  metode  –  metode  yang  sudah  dijelaskan sebelumnya, akan melakukan pengujian dengan dua cara yaitu  dengan  perhitungan  secara  manual  menggunakan rumus Bayes yang dipopulerkan oleh Paul Graham, dan yang  kedua  menggunakan  program AI ( Artificial Intelligence )  yang  menerapkan  metode  Gaussian  dalam memprediksi dan menghitung studi kasus Naïve Bayes .
1) Perhitungan Manual menggunakan Rumus Bayes Pada  penelitian  kali  ini  kita  akan  mencoba  untuk memprediksi tingkat kepuasan seseorang terhadap atribut Harga,  Keamanan,  Lokasi,  Fasilitas, Service dan Kelengkapan Barang dari sebuah toko. Berikut data tabel yang  sudah  didapatkan  dari  beberapa  pelanggan mengenai  tingkat  kepuasan  seseorang  terhadap  sebuah toko.
Gambar 2. Dataset
Selanjutnya, kita akan menghitung probabilitas kemunculan  dari  setiap  atribut/kolom  pada  tabel  tersebut seperti berikut :
a. Probabilitas  kemunculan  setiap  nilai  untuk  atribut Harga
Gambar 3. Tabel Probabilitas untuk atribut Harga
b. Probabilitas kemunculan setiap nilai untuk atribut
Keamanan

## c. Probabilitas kemunculan setiap nilai untuk atribut
Lokasi
Gambar 5. Tabel Probabilitas untuk atribut Lokasi
d. Probabilitas kemunculan setiap nilai untuk atribut
Fasilitas
Gambar 6. Tabel Probabilitas untuk atribut Fasilitas
e. Probabilitas kemunculan setiap nilai untuk atribut

## Service
Gambar 7. Tabel Probabilitas untuk atribut Service
f. Probabilitas kemunculan setiap nilai untuk atribut Kelengkapan Barang
Gambar 8. Tabel Probabilitas untuk atribut Kelengkapan

## Barang

## g. Probabilitas kemunculan setiap nilai untuk atribut
Tingkat Kepuasan
Gambar 9. Tabel Probabilitas untuk atribut Tingkat Kepuasan
Setelah mendapatkan nilai probabilitas setiap atribut, maka kita dapat menghitung tingkat kepuasan seseorang terhadap suatu toko dengan menggunakan rumus Bayes berikut:
P(A | B) = (P(B | A) * P(A)) / P(B)
Keterangan[3]:
B : Data dengan kelas yang belum diketahui. A : Hipotesa data B merupakan suatu kelas spesifik. P(A)
: Probabilitas hipotesa A ( prior probability / probabilitas awal). P(B)
: Probabilitas B.
P(B|A) : Probabilitas hipotesa B berdasarkan kondisi A.
P(A|B) :  Probabilitas  hipotesa  A  berdasarkan  kondisi B ( Posterior probability / probabilitas akhir).
Sekarang  mari  kita  coba  untuk  menghitung probabilitas tingkat kepuasan seseorang dari suatu kasus, jika  ia  merasa  Harga  barang  di  suatu  toko  tersebut MURAH,  Keamanan  di  toko  tersebut  CUKUP,  Lokasi toko  tersebut  STRATEGIS,  memberikan  Fasilitas  yang KURANG,  memberikan Service yang  CUKUP,  dan memiliki Kelengkapan Barang yang BAIK. Maka dapat
kita hitung probabilitas puas dan probabilitas tidak seperti gambar 10 dan gambar 11.
Gambar 10. Perhitungan Nilai Puas Gambar 11. Perhitungan Nilai Tidak Puas Kemudian kita akan menghitung nilai probabilitasnya dengan melakukan normalisasi terhadap likelihood tersebut sehingga jumlah nilai yang diperoleh menjadi satu, seperti pada gambar 12.
Gambar 12. Perhitungan Probabilitas Kepuasan Akhir
Sehingga  bisa  dilihat  pada  probabilitas  diatas  dapat diklasifikan bahwa pelanggan tersebut merasa PUAS saat berbelanja di toko tersebut dengan nilai probabilitas 76%.
2) Hasil  Prediksi  Menghitung  Tingkat  Kepuasan Menggunakan Program
Pada pengujian kali ini dengan menggunakan program AI dengan  data  yang  sama  seperti  perhitungan  manual sebelumnya.  Sehingga  didapatkan  hasil  prediksi menggunakan program sebagai berikut :

## Gambar 12. Hasil Prediksi Tingkat Kepuasan Menggunakan AI
Hasil  test  dan  prediksi  dari  program AI menunjukan Tingkat  Kepuasan  pelanggan  terhadap  toko  dengan atribut  yang  diinputkan  menampilkan  hasil  prediksi PUAS. Sehingga dengan kondisi penilaian tersebut bisa dikategorikan  bahwa  pelanggan  tersebut  puas  terhadap pelayanan toko tersebut.

## III.   HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Memetakan Grafik Persebaran Data
Pada dataset yang telah ada, dapat kita tampilkan grafik persebaran  data  untuk  melihat  keragaman  data  pada setiap  komponen  yang  ada.  Berdasarkan dataset yang ada dapat kita lihat persebaran data dalam grafik seperti dibawah ini :
1) Persebaran data Komponen Harga

## Gambar 13. Grafik persebaran data Harga

## 2) Persebaran data Komponen Keamanan
Gambar 14. Grafik persebaran data Keamanan
3) Persebaran data Komponen Lokasi Gambar 15. Grafik persebaran data Lokasi

## 4) Persebaran data Komponen Fasilitas
Gambar 16. Grafik persebaran data Fasilitas
Gambar 17 . Grafik persebaran data Service
6) Persebaran data Komponen Kelengkapan_Barang
Gambar 18. Grafik persebaran data Kelengkapan_Barang

## 3.2. Confusion Matrix Naïve Bayes
Pada  dasarnya confusion  matrix merupakan  sebuah metode yang digunakan untuk menganalisa seberapa baik sebuah  model  dengan  hasil  klasifikasi  sebenarnya. Confusion  matrix berbentuk  tabel  matriks  yang menggambarkan kinerja model klasifikasi pada serangkaian  data  uji  yang  nilai  sebenarnya  diketahui. Seperti  akurasi,  presisi  dan  juga recall ,  dengan perhitungan:
Tabel 1. Confusion Matrix Hasil Aktual Hasil Prediksi Benar Salah Benar TP FN Salah FP TN Keterangan :
Hasil  Aktual  (Benar)  :  yaitu  hasil  aktual  atau  hasil sebenarnya yang bernilai benar.
Hasil  Aktual  (Salah)  :  yaitu  hasil  aktual  atau  hasil sebenarnya yang bernilai salah. Hasil Prediksi (Benar) :  merupakan hasil prediksi  yang bernilai benar.
Hasil  Prediksi  (Salah):  merupakan  hasil  prediksi  yang bernilai salah.
TP ( True Positive ) : adalah banyaknya jumlah data yang di  kategorikan  (benar)  pada  hasil  aktual  juga  bernilai (benar) pada hasil prediksi.
FN ( False Negative ): adalah banyaknya jumlah data yang di kategorikan (benar) pada hasil aktual namun bernilai (salah) pada hasil prediksi.
FP ( False Positive ): adalah banyaknya jumlah data yang di kategorikan  (salah) pada hasil aktual namun bernilai (benar) pada hasil prediksi.
TN ( True Negative ): adalah banyaknya jumlah data yang di  kategorikan  (salah)  pada  hasil  aktual  juga  bernilai (salah) pada hasil prediksi.
Setelah  melakukan  prediksi  data  terhadap dataset menggunakan  Program AI didapatkan  hasil  data perbandingan  antara  data  aktual  dengan  data  prediksi sebagai berikut
Gambar 19. Tabel data aktual dan prediksi
Berdasarkan  data  dari  tabel  diatas  diperoleh  hasil Confusion Matrix sebagai berikut :
Tabel 2. Hasil Confusion Matrix
TP = 12 FP = 4 FN = 2 TN = 12
Setelah  mengetahui  hasil  dari Confusion  Matrix maka dapat kita hitung Performance dari perhitungan algoritma Naïve Bayes yang terdiri dari :
1. Accuracy
Akurasi  menunjukkan  tingkat  rasio  kebenaran  suatu proses  dalam  menentukan  dan  mengelompokkan  data
dengan benar.
accuracy = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 +𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁
Pada hasil penelitian di atas yang dihitung secara manual didapatkan hasil akurasi sebagai berikut :
accuracy = 12 + 12 12 +2 + 4 + 12 =  80%
Sehingga hasil akurasi yang didapatkan pada kasus diatas sebesar 80%.
2. Precision Precision adalah tingkat rasio data aktual yang bernilai benar dengan  hasil prediksi yang bernilai benar.
Precision = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃
Pada hasil penelitian di atas yang dihitung secara manual didapatkan hasil presisi sebagai berikut :
Precision = 12 12 + 4 =  75%
Sehingga hasil Presisi yang didapatkan pada kasus diatas sebesar 75%.
3. Recall
Recall merupakan sebuah tingkat kesuksesan pada suatu sistem dalam mendapatkan kembali data aktual benar.
Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁
Pada hasil penelitian di atas yang dihitung secara manual didapatkan hasil recall sebagai berikut:
Recall = 12 12 + 2 =  85,7%
Sehingga hasil recall yang didapatkan pada kasus diatas sebesar 85,7%.
4. F1 Score
F1 Score adalah rasio rata-rata dari nilai presisi dan nilai recall yang didapatkan.
F1 Score = 2 * ( recall * precision ) / ( recall + precision )
Pada hasil penelitian di atas yang dihitung secara manual didapatkan hasil f1 score sebagai berikut : F1 Score = 2 * (85,7% * 75%) / (85,7% + 75%)
F1 Score = 2 * (64,27%) / (149,9%) F1 Score = 85,75% Sehingga  hasil f1  score yang  didapatkan  pada  kasus diatas sebesar 85,75%.
Sedangkan  pada  perhitungan Confusion  Matrix menggunakan  program AI didapatkan  hasil  sebagai berikut :
Gambar 20 . Hasil Confusion Matrix dengan  Program AI Dapat dilihat perhitungan Confusion Matrix menggunakan  program AI relatif  sama  dengan  hasil perhitungan manual.

## IV.   KESIMPULAN
Naïve  Bayes merupakan  metode  paling  sederhana  dari pengklasifikasian  probabilitas,  yang  memiliki  tingkat akurasi sangat tinggi ketika diaplikasikan pada database
No Status Sebenarnya Hasil Prediksi 1 Puas Puas 2 Tidak Puas Tidak Puas 3 Puas Puas 4 Tidak Puas Tidak Puas 5 Tidak Puas Tidak Puas 6 Puas Puas 7 Puas Puas 8 Puas Puas 9 Tidak Puas Tidak Puas 10 Tidak Puas Tidak Puas 11 Puas Puas 12 Tidak Puas Tidak Puas 13 Puas Puas 14 Tidak Puas Tidak Puas 15 Tidak Puas Tidak Puas 16 Puas Puas 17 Puas Puas 18 Puas Puas 19 Tidak Puas Tidak Puas 20 Tidak Puas Tidak Puas 21 Tidak Puas Puas 22 Tidak Puas Tidak Puas 23 Tidak Puas Puas 24 Tidak Puas Puas 25 Tidak Puas Puas 26 Puas Puas 27 Puas Tidak Puas 28 Tidak Puas Tidak Puas 29 Puas Tidak Puas 30 Puas Puas
dengan big data . Terlebih lagi metode Naïve Bayes hanya memerlukan  sedikit  data  pelatihan  awal  untuk mengestimasi  parameter  yang  dibutuhkan  untuk klasifikasi  dan Naïve  Bayes dikenal  cepat  dan  efisiensi ruang penyimpanan.
Dari  hasil  penelitian  yang  dilakukan  ini  dapat  kita peroleh hasil dari penerapan algoritma Naïve Bayes pada studi kasus yang dilakukan memiliki tingkat akurasi yang relatif  bagus  pada  data  yang  besar  namun  tingkat error pada  data  harus  kecil  dan  semakin  beragam  data  maka akan semakin tinggi pula tingkat akurasinya.
Untuk penyempurnaan penelitian ini perlu dilakukan:
1) Jika  menggunakan  metode Naïve  Bayes , dataset yang  digunakan  harus  memiliki  tingkat error yang rendah,  agar  tingkat  akurasi  pada  data  yang diprediksi memiliki rasio benar yang tinggi.
2) Metode Naïve  Bayes memang  memiliki  tingkat akurasi yang tinggi, namun akan lebih baik apabila metode ini dikombinasikan dengan metode lain yang tepat agar bisa saling memperbaiki kelemahan yang ada.
3) Penggunaan metode Naïve Bayes akan lebih akurat apabila  jumlah dataset yang  digunakan  berjumlah banyak, agar pada saat proses pelatihan data, tingkat akurasi  pada  data  yang  dicari  jauh  lebih  akurat, karena memiliki banyak sampel untuk dipelajari.

## IV.    REFERENSI
[1] M.  V.  Permana,  “PENINGKATAN  KEPUASAN PELANGGAN  MELALUI  KUALITAS  PRODUK DAN KUALITAS LAYANAN,” J.  Din.  Manaj. ,  vol. 4, no. 2, hal. 115–131, 2013.
[2] E.  Manalu,  F.  A.  Sianturi,  dan  M.  R.  Manalu, “Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk
Memprediksi  Jumlah  Produksi  Barang  Berdasarkan Data  Persediaan  dan  Jumlah  Pemesanan  Pada  CV. Papadan Mama Pastries,” J. Mantik Penusa , vol. 1, no. 2,  hal.  16–21,  2017,  [Daring].  Tersedia  pada: https://ezp.lib.unimelb.edu.au/login?url=https://search. ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=ffh&AN= 2008-10-Aa4022&site=eds-live&scope=site.
[3] M.  Siddik,  Y.  Desnelita,  dan  Gustientiedina, “Penerapan  Naïve  Bayes  untuk  Memprediksi  Tingkat Kepuasan Mahasiswa Terhadap Pelayanan Akademis,” J. Infomedia , vol. 2, no. 4, hal. 89–93, 2019, [Daring]. Tersedia pada: http://e- jurnal.pnl.ac.id/index.php/infomedia/article/view/1892 .
[4] Ali  Hasan,  “Jurnal  Indovisi;  Pengaruh  Citra  Merek, Kualitas  Produk  dan  harga  Terhadap  Minat  Beli Pakaian,” Indonesoan Indovisi Inst. , vol. 1, no. Iii, hal. 83–104, 2018, [Daring]. Tersedia pada:
http://journal.dosenindonesia.org.
[5] H. Annur, “Klasifikasi Masyarakat Miskin Menggunakan Metode Naive Bayes,” Ilk. J. Ilm. , vol. 10, no. 2, hal. 160–165, 2018, doi: 10.33096/ilkom.v10i2.303.160-165.