## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi

## Prediksi Angka Kemiskinan Desa Kemang Bejalu Menggunakan Metode Naive Bayes
Arda Damayanti, Shinta Puspasari * , Nazori Suhandi
Ilmu Komputer, Teknik Informatika, Universitas Indo Global Mandiri, Palembang, Indonesia Email: 1 2019110043@Students.uigm.ac.id, 2,* Shinta@uigm.ac.id, 3 Nazori@uigm.ac.id Email Penulis Korespondensi: shinta@uigm.ac.id
Abstrak− Kemiskinan merupakan salah satu permasalahan yang dihadapi oleh semua negara khususnya negara berkembang seperti Indonesia. Untuk mengetahui sejauh mana kemiskinan di Desa Kemang Bejalu, maka harus dilakukan penelitian untuk mengetahui angka  kemiskinan  di  Desa  Kemang  Bejalu  dengan  menggunakan  metode  Naive  Bayes.  Metode  Naive  Bayes  digunakan  Untuk mengklasifikasikan data dan menghitung probabilitas kemiskinan berdasarkan faktor-faktor tertentu. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui  apakah  keakuratan  dari  hasil  metode  Naive  Bayes  dapat  digunakan  dalam  memprediksi  angka  kemiskinan.  Maka perhitungan matriks konfusi ini memperoleh akurasi sebesar 86% dari 258 dengan data untuk 3 variabel, sedangkan pada pengujian data  uji  baru  diperoleh  akurasi  sebesar  90%  dengan  menggunakan  variabel  yang  sama  (yaitu  tanggungan  ,  pekerjaan  dan penghasilan ). Berdasarkan data penduduk tahun 2022 dimana keluarga tidak mampu sebanyak 33% sedangkan keluarga mampu sebanyak  67%  yang  digunakan  menghasilkan  angka  dari  kemiskinan  sebanyak  76%  keluarga  mampu  dan  24%  keluarga  tidak mampu  dengan  menggunakan  test  size  0,4. proses  prediksi  untuk  kemiskinan  desa  kemang  bejalu  menggunakan  metode Naive Bayes. Sehingga bisa digunakan oleh pemerintah desa kemang bejalu untuk mengambil suatu keputusan.
Kata Kunci: Akurasi; Confusion Matrix; Probabilitas; Prediksi; Naive Bayes
Abstract− Poverty is one of the problems faced by all countries, especially developing countries such as Indonesia. To find out the extent of poverty in Kemang Bejalu Village, research must be carried out to determine the poverty rate in Kemang Bejalu Village using the Naive Bayes method. The Naive Bayes method is used to classify data and calculate the probability of poverty based on certain factors. This study aims to determine whether the accuracy of the results of the Naive Bayes method can be used in predicting poverty rates. So this confusion matrix calculation obtained an accuracy of 86% of 258 with data for 3 variables, while in testing new test data obtained an accuracy of 90% using the same variables (namely dependents, employment and income). Based on 2022 population data where the poor family is 33% while the well-off family is 67% which is used to produce a poverty rate of 76% of well-off families and 24%  of  poor  families  using  a  test  size  of  0.4.  the  prediction  process  for  poverty  in  Kemang  Bejalu  village  using  the  Naive  Bayes method. So that it can be used by the Kemang Bejalu village government to make a decision.
Keywords : Accuracy; Confusion Matrix; Probability; Prediction; Naive Bayes

## 1. PENDAHULUAN
Kemiskinan penduduk sangat berperan penting terhadap pertumbuhan ekonomi suatu negara [1], [2].  Di mana kemajuan suatu  negara  dapat  diukur  dari  nilai  pertumbuhan  tersebut.  Berdasarkan  data  yang  diperoleh  dari  situs  Badan  Pusat Statistik  (BPS)  beberapa  periode  terakhir  menunjukkan  penurunan  jumlah  angka  per  tahun.  Jumlah  tersebut  dapat digunakan  sebagai  indikasi  monitoring  perkembangan  kemakmuran  masyarakat  secara  umum  [3],  [4].  Menurunnya jumlah  tersebut  dapat  memberikan  dorongan  positif  pemerintah  untuk  kembali  berupaya  semaksimal  mungkin  agar semakin kecil lagi angka kemiskinan di negara Indonesia. Untuk mengetahui informasi prediksi jumlah kemiskinan di masa mendatang dapat menggunakan beberapa jenis metode peramalan Kemiskinan adalah masalah yang kompleks dan mempengaruhi  banyak  negara  di  seluruh  dunia  termasuk  Indonesia  [5]–[7].  Kemiskinan  menjadi  masalah  besar  yang sering  dihadapi  oleh  negara  berkembang.  Masalah  kemiskinan  bukan  lagi  menjadi  hal  yang  baru.  Hampir  seluruh kabupatennya terdapat masyarakat yang berada dalam garis kemiskinan. Sehingga pemeritah harus melakukan langkah- langkah yang dapat mengurangi angka kemiskinan. Kemiskinan dapat diartikan dimana keadaan seseorang atau kelompok tidak dapat memenuhi kebutuhan hidupnya seperti makanan, air bersih, pendidikan dan pekerjaan [3], [8]–[10].  Di era zaman  pasar  bebas  masyarakat  saling  berlomba  dalam  memenuhi  kebutuhan  hidup.  Di  mana  seseorang  dengan  status yang cukup berada atau kaya akan semakin kaya dan mereka yang dengan status miskin akan terus menjalani kemiskinan. Peran pemerintah yaitu sebagai pengatur pemerataan kesejahteraan masyarakat khususnya penduduk Indonesia, baik di wilayah pedesaan maupun perkotaan.
Pada penelitian sebelumnya, permasalahan utama dalam upaya pengurangan kemiskinan saat ini terkait dengan adanya  fakta  bahwa  pertumbuhan  ekonomi  tidak  tersebar  secara  merata  [11].  Penelitian  akan  melakukan  klasifikasi berdasarkan  data  penduduk  miskin  yang  diperoleh  dari  Kecamatan  Tibawa  dengan  menggunakan  teknik  data  mining. Atribut yang akan digunakan dalam melakukan klasifikasi penduduk adalah Umur, Pendidikan, Pekrjaan, Penghasilan, Tanggungan, Status (Kawin/Belum Kawin). Metode yang akan digunakan adalah metode Naïve Bayes Classifier, yang merupakan  salah  satu  teknik  pengklasifikasian  dalam  data  mining.  Berdasarkan  penelitian  dengan  hasil  pengujian confussion matrix dengan teknik split validasi, penggunaan metode klasifikasi naïve bayes terhadap dataset yang telah diambil  pada  objek  penelitian  diperoleh  tingkat  akurasi  sebesar  73%  atau  termasuk  dalam  kategori  Good  [12]–[14]. Sementara nilai Precision sebesar 92% dan Recall sebesar 86%. Berdasarkan penelitian tersebut, penelitian ini mencoba melakukan prediksi angka kemiskinan pada Desa Kemang Bejalu dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes .
Desa  Kemang  Bejalu  menjadi  salah  satu  daerah  yang  terletak  di  kabupaten  Banyuasin,  Sumatera  Selatan. Pemerintah  sulit  untuk  mengetahui  seberapa  besar  masalah  kemiskinan  di  Desa  Kemang  Bejalu,  peningkatan  dan

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
penurunan kemiskinan belum diketahui oleh pemerintah Desa yang dapat menyebabkan aparat Desa mengalami kesulitan dalam  mengambil  keputusan.  Mengatasi  masalah  kemiskinan  diDesa  Kemang  Bejalu,  pemerintah  perlu  melakukan prediksi  kemiskinan.    Prediksi  kemiskinan  diharapkan  dapat  membantu  pemerintah  dalam  merencanakan  program- program penanggulangan kemiskinan dan mengetahui faktor yang menyebabkan tingginya angka kemiskinan. penelitian ini akan menggunakan metode Naive Bayes untuk melakukan prediksi angka kemiskinan Desa Kemang Bejalu dimana metode ini digunakan sebagai perhitungan data yang ada.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metode Naive Bayes
Metode Naive Bayes adalah salah satu algoritma  machine learning  yang digunakan untuk klasifikasi data. Metode ini didasarkan  pada  teorema  Bayes,  yang  menyatakan  bahwa  probabilitas  suatu  hipotesis  dapat  dihitung  berdasarkan probabilitas dari setiap bukti yang ada. Naive Bayes digunakan untuk memprediksi label dari sebuah data berdasarkan kemunculan  kata-kata  atau  fitur-fitur  yang  terdapat  dalam  data  tersebut  [15]–[17].  Ada  tiga  tipe  Naive  Bayes,  antara lain[9]:
a. Bernoulli Naive Bayes: Digunakan untuk data biner, yaitu data yang hanya memiliki dua nilai (0 atau 1).
b. Multinomial Naive Bayes: Digunakan untuk data dengan fitur yang memiliki distribusi multinomial, seperti data yang berisi frekuensi kemunculan kata pada teks.
c. GaussianNB: Digunakan untuk data yang memiliki distribusi Gaussian atau normal.
Persamaan algoritma Naive Bayes dituliskan sebagai berikut[6]:
P(H|X)   = P( X | H ).P(H) P(X) (1)

## 2.2 Tempat dan Waktu Penelitian
Penelitian ini dilakukan pada tanggal 21 maret 2023 sampai 21 april 2023 di Desa Kemang Bejalu. Menggunakan data sebanyak  318  kartu  keluarga  dan  variabel  yang  ditentukan  yaitu  penghasilan,  tanggungan  dan  pekerjaan.  Selanjutnya dengan  data  serta  variabel  tersebut  akan  di  proses  untuk  mendapatkan  hasil  prediksi  yang  diinginkan  menggunakan metode Naive Bayes.

## 2.3 Tahapan Penelitian
Berikut adalah tahapan dari penelitian dapat dilihat pada gambar 1, pada gambar 1 ditampilkan alur tahapan penelitian Prediksi Angka Kemiskinan Desa Kemang Bejalu Menggunakan Metode Naive Bayes:

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pada gambar 1 di atas ditampilkan tahapan penelitian mengenai Prediksi Angka Kemiskinan Desa Kemang Bejalu Menggunakan Metode Naive Bayes. Tahapan yang ada antara lain yakni studi literatur, pengumpulan data, penerapan Metode Naive Bayes, Perolehan Hasil dan Perhitungan Akurasi.

## 2.3.1  Studi Literatur
Tahapan  ini  merupakan  tahapan  pengumpulan  informasi  sebagai  bahan  referensi  berdasarkan  sumber  literatur  seperti jurnal,  buku,  artikel,  makalah  maupun  situs  web  di  internet  yang  berhubungan  dengan  prediksi  menggunakan  metode Naive Bayes.

## 2.3.1  Pengumpulan Data
Pengumpulan data merupakan cara mengumpulkan data yang dibutuhkan untuk menjawab rumusan masalah penelitian, dalam memenuhi data yang diperlukan untuk penelitian ini maka dilakukan observasi, dan wawancara.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 3, Januari 2024 Hal 196−201 https://djournals.com/resolusi
a. Observasi  dilakukan  guna  memperoleh  unformasi  terkait  kemiskinan  pada  desa  kemang  bejalu  dengan  cara mengamati langsung kondisi desa.
b. Wawancara  dilakukan  dengan  bapakPani  Sawiran,  SH  untuk  mengumpulkan  informasi  dan  data  yang  dibutuhkan, seperti data jumlah penduduk, data penghasilan, jumlah tanggungan dan pekerjaan.

## 2.2.3  Penerapan Metode Naive Bayes
Pada tahap ini dilakukan perhitungan dengan data yang di dapatkan melalui studi literatur menggunakan algoritma Naive Bayes. Dari data yang didapat akan dibangun sebuah sistem untuk memprediksi angka kemiskinan dengan menghitung mean dan standar deviasisetiap variabel.

## Gambar 2. Alur Flowchart Algoritma Naive Bayes
Pada  gambar  2  di  atas  ditampilkan  alur  flowchart  algoritma  Naïve  Bayes  Prediksi  Angka  Kemiskinan  Desa Kemang  Bejalu  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes.  Pemilihan  metode  Naïve  Bayes  berdasarkan  bahwa  untuk  setiap kelas keputusan menghitung probabilitas dengan syarat bahwa kelas keputusan adalah benar, mengingat vektor informasi obyek.  Algoritma  ini  mengasumsikan  bahwa  atribut  obyek  adalah  independen.  Probabilitas  yang  terlibat  dalam memproduksi perkiraan akhir dihitung sebagai jumlah frekuensi dari master keputusan. Naive Bayes Classifier bekerja sangat  baik  dibanding  dengan  model  classifier  lainnya.  Dalam  Jurnal  “Naïve  Bayes  vs.  Decision  Trees  vs.  Neural Networks in the Classification of Training Web Pages dinyatakan bahwa “Naïve Bayes Classifier memiliki tingkat akurasi yang lebih baik dibanding model classifier lainnya” [14], [18], [19].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian  menggunakan  dataset  sebanyak  258  data  yang  dibagi  menjadi  2  yaitu  data  training  dan  data  testing menggunakan test size 0.4 dimana terdapat 154 data training dan 104 data testing.  Proses prediksi dilakukan dengan tahapan yang sudah dibuat sebelumnya yaitu input data, baca data latih, hitung jumlah kelas, hitung probabilitas miskin dan tidak miskin semua variabel, kemudian tentukan variabel kemiskinan dengan probabilitas tertinggi. Tahapan ini akan dilakukan oleh mesin komputer berdasarkan program yang telah dibuat. Pada penerapannya pembuatan model, sebelum melakukan  training  data  dan  testing  data  pada  dataset,  nilai  yang  akan  dicari  terlebih  dulu  ialah  nilai  mean  dan  nilai standar deviasi. Berikut dapat dilihat nilai mean dan standar deviasi dari dataset sebanyak 258 pada Tabel 1.
Tabel 1. Standar data training dan data testing Kriteria Data Training Data Testing Jumlah 154 (60%) 104(40%) Mean 0.72 0.71 Standar Deviasi 0.45 0.45

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Pada tabel 1 di atas ditampilkan nNilai mean dan standar deviasi digunakan untuk mencari nilai score pada data training dan data testing. Score yang didapatkan setelah melakukan training data bisa dikatakan cukup besar dengan hasil 0.84 dan data testing mendapat skor 0.894.

## 3.1 Hasil Analisi Model
Hasil analisis  yang telah dibuat bisa diukur  menggunakan  matrik konfusi dengan cara membandingkan hasil dari data aktual  dengan  hasil  prediksi.  Dengan  melihat  akurasi  data  training  dan  data  testing  menggunakan  fungsi  dari  library jcopml didapatkan hasil akurasi sebesar 84% untuk data training dan 89 % untuk data testing. Berikut dapat dilihat gambar hasil akurasi prediksi data training dan data testing.

## Gambar 3. Akurasi Data Training dan Data Testing
Pada gambar 3 di atas ditampilkan akurasi data training dan data testing. Dari hasil prediksi yang sudah didapatkan bisa dilihat pada Gambar 3 dimana mendapat akurasi pada data training sebesar 84% dengan rincian 105 data di prediksi benar pada kelas  mampu  dan 25 data di prediksi benar pada kelas  tidak  mampu dengan  kesalahan prediksi 18 data di prediksi mampu sedangkan pada data aktual 18 data tersebut masuk kedalam kelas tidak mampu, dan terdapat 6 data di prediksi  tidak  mampu  sedangkan  di  data  aktual  6  data  tersebut  masuk  kedalam  status  mampu.  Dari  dataset  258  telah mendapatkan akurasi yang bisa bagus selanjutkan akan dilakukan pengujian dengan  menggunakan data uji baru dimana data yang digunakan diluar dari dataset yang telah dilakukan. Tahapan berikutnya ialah melakukan perhitungan confusion matrix terhadap model untuk mengetahui seberapa baik model yang telah dibuat berdasarkan dataset sebanyak 258 data. Berikut ini perhitungan confusion matrix dapat dilihat.
Tabel 2. Matrik konfusi hasil prediksi
Prediksi Positif  Negatif Aktual Positif 45 28 Negatif 7 178
Pada tabel 2 di atas ditampilkan matrik konfusi hasil prediksi. Pada matrik konfusi hasil prediksi diperoleh TP = 45, FP = 7,  TN = 178, FN = 28,  Jumlah data =  258. Adapun hasil perhitungannya diperoleh dari perhitungan berikut:
Accuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 ∗ 100% = 45 + 178 45 + 178 + 7 +28 ∗ 100% = 86% Precission = 𝑇𝑃
𝐹𝑃+𝑇𝑃 ∗ 100%
= 45 7+45 ∗ 100% = 86%
Sensitivity (recall)
= 𝑇𝑃 𝐹𝑁+𝑇𝑃 ∗ 100%
= 45
28+45 ∗ 100% = 61% F1 Score = 2 𝑥 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑥 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 2 𝑥 86% 𝑥 61% 86%+61 % = 0,7349 = 73%

## 3.2 Pengujian Dengan Data Uji Baru
Pengujian ini dilakukan untu mengetahui apakah dengan model yang telah dibuat bisa melakukan prediksi data uji baru yang  belum  diprediksi.  Pengujian  ini  akan  menggunakan  60  data  yang  belum  di  prediksi  sebelumnya.  data  akan  di inputkan  kedalam  model  menggunakan  metode  Naive  Bayes.  Langkah  klasifikasi  terhadap  data  uji  sama  seperti

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
sebelumnya,  tetapi  untuk  nilai  evidencenya  akan  selalu  mengikuti  nilai  dari  dataset,  kemudian  tahapan  selanjutnya mengkalikan semua data untuk mendapatkan nilai prior dan likelihood. Setelah mendapatkan nilai prior dan likelihood selanjutmya mencari nilai posteriornya untuk mendapatkan hasil yang paling tinggi setiap kelas, nilai tertinggi ialah hasil prediksinya.  Prediksi  menggunakan  model  dari  metode  Naive  Bayes  terhadap  60  data  penduduk  desa  kemang  bejalu menghasilkan 36 status mampu dan 24 status tidak mampu, Sedangkan pada data prediksi yang dilakukan oleh pemerintah desa kemang bejalu 31 data tidak mampu dan 29 data mampu. Dapat dilihat perbedaan hasil prediksi oleh model Naive Bayes dan prediksi oleh pemerintah desa Kemang Bejalu pada Tabel 3.

## Tabel 3 . Perbandingan hasil prediksi
Hasil Prediksi Kemiskinan Desa Kemang Bejalu Model Naive Bayes Penilaian Oleh Pemerintah Desa Kemang Bejalu Mampu(1) Tidak Mampu(0) Mampu(1) Tidak Mampu(0) 36 24 29 31
Tabel 3 di atas ditampilkan perbandingan hasil prediksiTerdapat 36 data berstatus mampu dan 24 data berstatus tidak mampu, sedangkan pada penilaian oleh desa kemang bejalu terdapat 29 data berstatus mampu dan 31 data tidak mampu. Dapat disimpulkan terdapat 7 data yang seharusnya masuk dalam kelas status mampu tetapi pada penilaian oleh desa kemang bejalu dimasukkan kedalam kelas status tidak mampu.

## 3.3  Validasi Hasil
proses  validasi  hasil  akan  data  uji  baru  yang  tidak  termasuk  dalam  data  pelatihan  sebelumnya  menggunakan  matrik konfusi.  Dengan  matrik  konfusi  dapat  membantu  untuk  menilai  sejauh  mana  model  klasifikasi  berhasil  dalam memprediksi kelas target dengan benar.
Tabel 4. Matrix Konfusi Prediksi Positif  Negatif Aktual Positif 24 0 Negatif 6 30 Jumlah Data = 60,  TP = 24 , TP = 6,  FN = 0,  TN = 30 Accuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 ∗ 100% = 24+30 24+30+6+0 ∗ 100% = 90% Precission = 𝑇𝑃 𝐹𝑃+𝑇𝑃 ∗ 100%
= 24 6+24 ∗ 100% = 80% Sensitivity(recall)
= 𝑇𝑃 𝐹𝑁+𝑇𝑃 ∗ 100%
= 24 0+24 ∗ 100% = 100%

## 3.4 Hasil Prediksi
Hasil prediksi yang didapatkan setelah model dilatih dan dievaluasi kemudian prediksi angka kemiskinan di tahun 2023 dengan  cara  menghitung  status  mampu  dan  tidak  mampu  yang  dibagi  dengan  total  data  dan  menghasilkan  persentase kemiskinan untuk tahun 2023. Berikut hasil prediksinya.
Dari hasil prediksi model terdapat keluarga mampu sebanyak 242 kepala keluarga dan 76 kepala keluarga tidak mampu dari dataset sebanyak 318 kepala keluarga. Berikut perhitungan persentase kemiskinannya (Gambar 5):
a. P mampu = (Jumlah Data KK Mampu / Total Data KK) * 100
b. P tidak mampu = (Jumlah Data KK Tidak Mampu / Total Data KK) * 100
c. Pmampu = ( 242 KK / 318 KK ) *100 = 76,10 = 76%
d. Ptidak mampu = ( 76 KK / 318  KK) * 100 = 23,89 = 24%
Gambar 5 . Prediksi persentasi tingkat kemiskinan desa Kemang Bejalu
76% 24% Status Kemiskinan Mampu Tidak Mampu

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Pada gambar 5 di atas ditampilkan Prediksi persentasi tingkat kemiskinan desa Kemang Bejalu.  Hasil prediksi model  untuk  angka  kemiskinan  di  tahun  2023  ialah  242  kepala  keluarga  sekitar  76%  dari  data  prediksi  mampu  dan terdapat 76 kepala keluarga sekitar 24% diprediksi tidak mampu. Ini memberikan gambaran persentase dari kedua status berdasarkan hasil prediksi.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  maka  dapat  diambil  kesimpulan  dari  penulisan  skripsi  ini  adalah  sebagai  berikut: Penelitian telah berhasil melakukan proses prediksi kemiskinan desa kemang bejalu menggunakan metode Naive Bayes. Sehingga  bisa  digunakan  oleh  pemerintah  desa  kemang  bejalu  untuk  mengambil  suatu  keputusan.  Hasil  Prediksi  dari model, diperoleh hasil sebanyak 242 kepala keluarga sekitar 76% keluarga mampu dan 76 kepala keluarga sekitar 24% keluarga tidak mampu. Berdasarkan perhitungan  matrik konfusi memiliki tingkat akurasi sebesar 86% dari 258 data yang di prediksi ke dalam 2 status yaitu mampu dan tidak mampu, setiap data memiliki 3 atribut  target yaitu jimlah tanggungan, pekerjaan dan penghasilan. Kemudian dari hasil pengujian  terakhir  yang  telah dilakukan dengan data  uji baru dengan atribut yang sama menggunakan metode Naive Bayes mendapatkan Accuracy sebesar 90% .

## REFERENCES
[1] U. Pada et al., “Membangun Kesadaran Kemandirian Dengan Inovasi Dan Kreatifitas,” J. Abdi Masy. Multidisiplin, vol. 1, no. 1, pp. 62–65, 2022.
[2] N.  Nasfi,  R.  Rahmad,  and  S.  Sabri,  “Pengaruh  Kualitas Pelayanan  Terhadap  Kepuasan  Nasabah Perbankan  Syariah,”  Ekon. SYARIAH  J. Econ. Stud., vol. 4, no. 1, p. 19, 2020, doi: 10.30983/es.v4i1.3146.
[3] M.SYARIFUDDIN  YUSUF,  “IMPLEMENTASI  METODE  ANALYTIC  HIERARCHY  PROCESS  (AHP)  DALAM KELAYAKAN PENGAJUAN KREDIT PADA BMT UMMAT SEJAHTERA ABADI JEPARA,” J. Al-ilmi, vol. 13, no. 1, pp. 110–117, 2021.
[4] S. Bahri, R. R. Harahap, H. Rahmah, S. Maulana, and ..., “STRATEGI KOMUNIKASI DIGITAL YANG EFEKTIF Efektif di Era  Digital:  Studi  Kasus  dari  Berbagai  Industri,”  J.  Pendidik.  …,  vol.  7,  pp.  14374–14379,  2023,  [Online].  Available: https://jptam.org/index.php/jptam/article/view/8675%0Ahttps://jptam.org/index.php/jptam/article/download/8675/7080.
[5] Haryani  and  D.  Fitriani,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Karyawan  Terbaik  Pada  Collection  Pt  .  Panin  Bank Menggunakan,” J. Mantik Penusa, vol. 3, no. 1, pp. 1–8, 2019.
[6] R. ROSDIANA, Ruli Herdiana, Ryan Hmonangan, Umi Hayati, and Tati Suprapti, “Prediksi Financial Distress Perusahaan Food and  Beverage  Menggunakan  Metode  Naive  Beyes,”  J.  Ilm.  Betrik,  vol.  13,  no.  2,  pp.  208–220,  2022,  doi: 10.36050/betrik.v13i2.461.
[7] R.  D.  Laksmana,  E.  Santoso,  and  B.  Rahayudi,  “Prediksi  penjualan  roti  menggunakan  metode  exponential  smoothing  (Studi Kasus: Harum Bakery),” Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 3, no. 5, pp. 4933–4941, 2019.
[8] L. D. Anggraeni, Y. R. Toby, and S. Rasmada, “Analisis Asupan Zat Gizi Terhadap Status Gizi Balita,” Faletehan Heal. J., vol. 8, no. 02, pp. 92–101, 2021, doi: 10.33746/fhj.v8i02.191.
[9] A.  Yekti  Pawestri,  “Implementasi  Text  Mining  Dalam  Perbaikan  Kualitas  Aplikasi  Google  Classroom  Berdasarkan  Review Pengguna,” pp. 1–62, 2022.
[10]  A. Amrina, W. Aprison, Z. Sesmiarni, Sekolah Ramah Anak, Tantangan dan Peluangnya dalam “ Iswantir M, and A. Mudinillah,
6812, 2022, doi:
– no. 6, pp. 6803 , vol. 6, J. Obs.  J. Pendidik. Anak Usia Dini Pembentukan Karakter Siswa di Era Globalisasi,” 10.31004/obsesi.v6i6.2130.
[11]  M. H. R. Ikbal Try Chandra1, “PENERAPAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DALAM PREDIKSI TINGKAT PENYEBARAN CORONA VIRUS DISEASE 19 (COVID-19) DI KOTA BENGKULU,” p. 18, 2019.
[12]  R. I. Borman and M. Wati, “Penerapan Data Mining Dalam Klasifikasi Data Anggota Kopdit Sejahtera Bandarlampung Dengan Algoritma Naïve Bayes,” J. Ilm. Fak. Ilmu Komput., vol. 9, no. 1, pp. 25–34, 2020.
[13]  V. N. Maret, F. Laia, T. Duha, M. Laia, A. K. Huda, and A. Jasuma, “Jurnal Informatika Klasifikasi Data Gempa Bumi di Pulau Sumatera Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Jurnal Informatika,” vol. 2, no. 1, 2023.
[14]  A. Y. Khaled, S. Abd Aziz, S. K. Bejo, N. Mat Nawi, and I. Abu Seman, “Artificial intelligence for spectral classification to identify the basal stem rot disease in oil palm using dielectric spectroscopy measurements,” Trop. Plant Pathol., vol. 47, no. 1, pp. 140–151, 2022, doi: 10.1007/s40858-021-00445-1.
[15]  M.  M.  Abdelsamea,  U.  Zidan,  Z.  Senousy,  M.  M.  Gaber,  E.  Rakha,  and  M.  Ilyas,  “A  survey  on  artificial  intelligence  in histopathology  image  analysis,”  Wiley  Interdiscip.  Rev.  Data  Min.  Knowl.  Discov.,  vol.  12,  no.  6,  pp.  1–44,  2022,  doi: 10.1002/widm.1474.
[16]  Dr. V. Suma, “Data Mining based Prediction of Demand in Indian Market for Refurbished Electronics,” J. Soft Comput. Paradig., vol. 2, no. 3, pp. 153–159, 2020, doi: 10.36548/jscp.2020.3.002.
[17]  G.  Ouddai,  I.  Hamdi,  and  H.  Ben  Ghezala,  “A  Comparative  Study  of  BRISK,  ORB  and  DAISY  Features  for  Breast  Cancer Classification,”  Int.  Conf.  Pattern  Recognit.  Appl.  Methods,  vol.  1,  no.  Icpram,  pp.  964–970,  2023,  doi: 10.5220/0011902200003411.
[18]  H.  Saleh,  S.  Mostafa,  A.  Alharbi,  S.  El-Sappagh,  and  T.  Alkhalifah,  “Heterogeneous  Ensemble  Deep  Learning  Model  for Enhanced Arabic Sentiment Analysis,” Sensors, vol. 22, no. 10, pp. 1–28, 2022, doi: 10.3390/s22103707.
[19]  N. A. Husin, S. Khairunniza-Bejo, A. F. Abdullah, M. S. M. Kassim, D. Ahmad, and M. H. A. Aziz, “Classification of basal stem rot disease in oil palm plantations using terrestrial laser scanning data and machine learning,” Agronomy, vol. 10, no. 11, 2020, doi: 10.3390/agronomy10111624.