## Systematic Literature Review: Perbandingan Algoritma Klasifikasi
Prayugo Pangestu 1 , Rice Novita 2 , Mustakim 3 1,2,3 Sistem Informasi, UIN Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Riau, Indonesia Email: 11950314979@students.uin-suska.ac.id 1 , rice.novita@uin-suska.ac.id 2 , mustakim@uin- suska.ac.id 3
Abstract – Over time, many data mining methods have been created and suggested to help in making decisions. Due to limited resources, this article only provides a systematic literature review in comparing the  performance  of  the  Naïve  Bayes,  Decision  Tree,  Nerral  Network,  Random  Forest,  and  Support Vector Machine methods to find out which method is most effective in classifying and predicting. After conducting a literature study by taking articles from 2019 to 2023, 500 articles were obtained that used the Naive Bayes, Decision Tree, Neural Network, Random Forest, Support Vector Machine methods. Because there were so many articles obtained in the initial search, inclusion and exclusion criteria were created to sort out articles that were in accordance with this research. After carrying out the inclusion and exclusion criteria process, 243 articles were obtained and it was discovered that the topic that was discussed  more  often  was prediction,  which amounted  to  122  articles and  the  remaining  121  articles discuss classification. In the field of prediction, the method most frequently used is Random Forest with a total of  45  articles and  an  average  accuracy  rate  of  91.18%,  while  in  the  field  of classification,  the method  most  frequently  used  is  Support  Vector  Machine  with  a  total  of  32  articles  and  an  average accuracy of 88.85%.
Keywords - naïve bayes, decision tree, neural network, random forest, support vector machine
Intisari – Seiring waktu, banyak metode data mining yang dibuat dan disarankan untuk membantu dalam mengambil keputusan. Karna keterbatasan dalam sumberdaya atikel ini hanya memberi kajian literatur secara  sistematis  dalam  membandingkan  performa  metode  Naïve  Bayes,  Decision  Tree,  Neural Network, Random Forest, Support Vector Machine untuk mengetahui metode mana yang paling efektif digunakan dalam mengklasifikasi dan memprediksi. Setelah dilakukan studi literatur dengan mengambil artikel dari rentang waktu 2019 sampai 2023 didapatkan sebanyak 500 artikel yang mengunakan metode Naïve Bayes, Decision Tree, Neural Network,  Random Forest, Support Vector Machine. Karna artikel yang  didapat  dalam  pencarian  awal  begitu  banyak,  dibuatlah  kriteria  ingklusi  dan  eksklusi  untuk memilah artikel yang memang sesuai dengan penelitian ini, setelah melakukan proses kriteria ingklusi dan eksklusi,  didapatkan  sebanyak  243 artikel  dan  diketahui  bahwa  topik  yang  lebih  banyak  dibahas adalah prediksi, yaitu berjumlah 122 artikel dan sisanya 121 artikel membahas tentang klasifikasi. Pada bidang prediksi metode yang paling sering digunakan adalah Random Forest degan jumlah 45 artikel dan rata rata tingkat akurasinya 91,18%, sedangkan pada bidang klasifikasi metode yang paling sering digunakan adalah Support Vector Machine dengan total 33 artikel dan rata rata akurasinya 88,85%.
Kata Kunci - Naïve Bayes, Decision Tree, Neural Network, Random Forest, Support Vector Machine

## I. P ENDAHULUAN
Data  mining  adalah  sebuah  cara  dalam  menemukan  sebuah  informasi  penting  yang sebelumnya  tidak  diketahui  [1].  Tahapan  yang  dilakukan  pada  proses  data  mining  adalah, menyeleksi  data,  selanjutnya  dilakukan processing agar  kulitas  data  menjadi  lebih  baik, selanjutnya dilakukan transformasi, serta interpretasi, dan yang terakhir evaluasi, agar output yang dihasilkan menjadi sebuah pengetahuan baru yang bisa memberikan dampak yang lebih baik [2]. Data mining juga memiliki beberapa peran penting, diantaranya adalah klasifikasi dan prediksi  [3].  Klasifikasi  sendiri  merupakan  sebuah  kegiatan  dalam  menilai  suatu  objek  data
untuk mengelompokkanya kedalam kelas tertentu dari beberapa jenis kelas yang tersedia [4]. Klasifikasi mampu mereplikan sebuah model pembangunan berdasarkan data yang didapat, dan mengunakan  data  replika  tersebut  untuk  membangun  data  yang  baru  [5].  Klasifikasi  bisa diasumsikan  seperti  kegiatan  dalam  mempelajari  sebuah  pola  data  sehingga  didapatkan  data yang lebih terperinci didalam data tersebut [6]. Sedangkan prediksi merupakan kegiatan dalam meramalkan atau memperkirakan kemungkinan-kemungkinan yang bisa saja akan terjadi [7]. Prediksi  juga  erat  kaitannya  dengan  pengambilan  keputusan.  Didalam  prediksi  diperlukan sebuah proses yang digunakan dalam menentukan pilihan atau hasil akhir yang akan digunakan. Selain itu, keputusan yang diambil pun tidak bisa diambil dengan tidak sengaja atau kebetulan [8].
Beberapa  tahun  terakhir  banyak  metode  data  mining  yang  telah  dibuat  dan  disarankan dalam  melakukan  proses  klasifikasi  dan  prediksi,  diantaranya  Naïve  bayes,  decision  tree, neuralnetwork,  random  forest  dan  support  vactor  machine.  Lima  metode  tersebut  pastinya memilki  keunggulan.  Naïve  bayes  adalah  metode  yang  bisa  digunakan  dalam  berbagai  jenis data  (kuantitatif,  kualitatif)  dan  data  training  yang  perlukan  relatif  sedikit  [9],  sedangkan decision tree memiliki tingkat keakuratan yang bisa dibilang tinggi dan bisa digunakan dalam mengolah  data  yang  memiliki  multidimensi[10],  neural  network  merupakan  metode  yang memiliki  kemungkinan  gagal  yang  terbilang  sangat  kecil  karna  dalam  prosesnya  metode  ini memproses  data  secara  bolak  balik[11],  selanjutnya  random  forest,  metode  ini  bisa menyelesaikan suatu permasalahan dengan efesien,  dan memiliki tingkat eror yang terbilang rendah[12], dan yang terakhir support vector machine metode ini tetap bisa mendapatkan hasil yang maksimal meskipun hanya memiliki sedikit data training, karna untuk melatih metode ini hanya memerlukan data yang relatif sedikit[13].
Karna  semakin  banyak  nya  pilihan  metode  yang  bisa  digunakan  dalam  menyelesaikan masalah  klasifikasi  dan  prediksi,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendukung  para  pengambil keputusan dalam memilih metode klasifikasi pada data  mining yang  mimiliki begitu banyak pilihan, serta mengetahui metode yang paling pas digunakan dalam menyelesaikan masalah di topik dan bidang tertentu dengan hasil dari perbandingan metode melalui literature riview dan menyimpulkan  posisi  saat  ini  dalam  ruang  lingkup  data  mining.  Kesimpulan  didalamnya mencangkup topik, bidang, tahun publish, distribusi publikasi, penulis, serta jurnal publikasi. Target  utama  penelitian  yang  akan  dilakukan  adalah  mengetahui  performa  metode  Naïve Bayes, Decision Tree, Neural Network, Random  Forest, dan Suport Vector Machine dengan melihat  rata  rata  akurasi  dari  setiap  metode  serta  melihat  metode  mana  yang  paling  sering digunakan dalam topik klasifikasi dan juga prediksi pada lima tahun terakhir, diharapkan hasil akhir  dari  penelitian  ini  bisa  membantu  para  peneliti  dalam  memilih  metode  yang  ingin digunakan  dalam  menyelesaikan  masalah  dibidang  tertentu,  serta  membantu  dalam  memilih metode yang ingin digunakan dalam mengklasifikasi dan memprediksi

## II. S IGNIFIKASI S TUDI

## A. Metode Penelitian
Saat ini tinjauan secara literature riview menjadi salah satu pilihan didalam mengolah data. Literature Riview merupakan suatu proses menafisir, mengidentifikadi, dan menilai hasil dari semua penelitian yang tersedia dalam rangka mencari jawaban pertanyaan penelitian tertentu [14]. Metode yang digunakan, gaya penulisan, dibagian ini juga terinspirasi dari [15] dan [16]. Berikut merupakan metodologi penelitian yang digunakan dalam penelitian ini:

## Gambar  1. Metode Penelitian
Seperti  yang  ditunjukkan  pada  gambar  1,  dalam  literature  riview  terdapat  tiga  tahap didalamnya, diantaranya adalah: merencanakan, melaksanakan dan pelaporan. Pada (langkah 1)  akan  dilakukan  ide  tifikasi  kebutuhan  yang  ditinjau  secara  sistematis  yang  ada  mengenai metode  Naïve  bayes,  Decision  Tree,  Neural  Network,  Random  Forest,  dan  Support  Vector Machine, selanjutnya akan di kembangkan sebuah protokol pencarian tinjauan, agar penelitian yang dilakukan tidak keluar dari tujuan penelitian. (tahap 2) selanjutnya akan dicari dan dipilih berbagai  artikel  dari  web  jurnal  yang  sudah  terindeks  sinta  dan  scopus,  setelah  didapatkan artikel  dengan  jumlah  yang  diinginkan,  artikel  tersebut  akan  di  pilah  berdasarkan  rentang ingklusi dan ekslusi. Pada (langkah 3) akan dibuat sebuah rangkuman penelitian dalam bentuk laporan penelitian

## B. Pertanyaan Penelitian
Research questions (RQ) / Pertanyaan penelitian berfungsi sebagai sebuah acuan atau jalur yang sengaja dibuat, agar penelitian yang dilakukan tetap berada pada jalur yang diharapkan. Hal  ini  dirancang  berdasarkan Population,  Intervention,  Comparation,  Outcomes,  Context (PICOC) [17]. Berikut adalah tampilan dari PICOC dalam penelitian ini
T ABEL I
K

## ETERANGAN
PICOC Population Naïve Bayes, Decision Tree, Neural Network, Random Forest, Support Vector Machine Intervention Kekurangan  dan  kelebihan  setiap  metode,  Performa  metode Naïve Bayes, Decision Tree, Neural Network, Random Forest, Support  Vector  Machine  pada  lima  tahun  terakhir  (jurnal penerbit, jumlah artikel pertahun, performa pada setiap bidang ilmu), Comparation  - Outcomes Performa  metode  Naïve  Bayes,  Decision  Tree,  Neural Network,  Random  Forest,  Support  Vector  Machine  dalam bidang  klasifikasi  dan  prediksi  yang  dihitung  dalam  tingkat akurasi Context Studi yang dilakukan secara literatur, dataset kecil dan besar
Selanjutnya  pada  tabel  II  akan  dijelaskan  pertanyaan  penelitian  yang  dibahas  dalam tinjauan literature
T ABEL II

## P
ERTANYAAN P ENELITI ID Pertanyaan RQ1  Jurnal mana yang paling banyak menerbitkan artikel yang mengunakan metode Naïve Byaes, Decision Tree, Neural Network, Random Forest,
Support Vecrtor Machine?
RQ2  Bagaimana performa masing masing metode pada lima tahun  terakhir dari rentang 2019-2023?
RQ3  Masalah  apa  yang  paling  banyak  diteliti  setiap  metode  pada  rentang tahun 2019-2023?
RQ4  Metode  yang  sering  dipilih  untuk    menyelesaikan  kasus  kasus  yang berkaitan dengan klasifikasi?
RQ5  Metode  yang  sering  dipilih  untuk    menyelesaikan  kasus  kasus  yang berkaitan dengan prediksi?
RQ6  Dari ke 5 metode tersebut, mana yang paling efektif digunakan dalam menyelesaikan masalah klasifikasi dan prediksi?
Dari  studi  utama,  Perbandingan  metode  Naïve  Bayes,  Decision  Tree,  Neural  Network, Random Forest, Support Vector Machine diperlukan kerangka kerja dan kumpulan data untuk menjawab  pertanyaan  RQ4  hinga  RQ6  sehingga  Pertanyaan  RQ4  hingga  RQ6  merupakan pertanyaan  utama,  dan  pertanyaan  lainnya  (RQ1  hingga  RQ3)  membantu  kita  dalam mengevaluasi konteks utama penelitian dengan memberikan sedikit gambaran performa metode Naïve Bayes, Decision Tree, Naural Network, Random Forest, Support Vector Machine.

## C. Pemilihan Studi
Dalam  mencari  data  untuk  yang  pertama  kali  didapatkan  begitu  banyak  jurnal  sehingga dibuatlah kriteria inklusi dan eksklusi agar artikel yang didapatkan sesuai dengan yang dicari
T ABEL IIII
K RITERIA I NGKLUSI DAN E KSKLUSI Ingklusi a. Studi  yang  dipublish  dalam  rentang  tahun  2019 sampai 2023 b. Studi  yang  terindeks  Minimal  Sinta  3  dan  Scopus Q2 c. Dataset premier maupun skunder d. Studi yang memiliki hasil akhir akurasi dari motede yang digunakan Eksklusi a. Studi  yang  mengunakan  Bahasa  Indonesia  dan Inggris b. Studi  yang  menyertakan  hasil  eksperimen  dalam penelitiannya c. Studi yang mengunakan Metode neive bayes, neural network,  decision  tree,  random  forest,  support vector machine

## D. Analisa dan Hasil
Peneliti juga memanfaatkan Mandeley (http://mandeley.com) sebagai sebuah tempat dalam menyimpan dan mengelola artikel-artikel yang sudah didapatkan. Proses pencarian dan jumlah artikel  selama  penelitian  yang  diidentifikasi  pada  setiap  tahap  ditunjukkan  pada  gambar  2. Seperti yang ditampilkan pada gambar 2, proses pemilihan artikel didalam penelitian dilakukan dalam  dua  langkah:  judul  dan  abstrak  dari  artikel  yang  ingin  digunakan  sebagai  bahan  studi literature  akan  dillihat,  selanjutnya  dilihat  dalam  teks  lengkap.  Penelitian  yang  tidak menampilkan hasil eksperimen tidak akan dimasukkan.
Hasil akhir artikel yang terpilih untuk lanjut ke tahap mengolah data sebanyak 243 artikel. Selanjutnya, sebanyak 243 artikel tersebut dianalisis, selain kriteria inklusi dan eksklusi yang
sudah  dibuat  sebelumnya,  relevan  atau  tidaknya  artikel  dengan  RQ  pertanyaan  peneliti,  dan kemiripan antar artikel juga dipertimbangkan.
Gambar  2. Proses Pencarian Artikel

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Berikut merupakan grafik artikel yang membahas topik klasifikasi dan juga prediksi dari tahun ke tahun dalam rentang waktu 2019-2023:
Gambar  3. Artikel yang Membahas Topik Klasifikasi dan Prediksi
Dari masing masing topik yang diteliti selama 5 tahun terakhir, terdapat selisih yang sangat tipis,  yaitu  hanya  selisih  1  artikel.  Setelah  didapatkan    243  artikel  yang  siap  untuk  diolah, sebanyak 121 artikel diantaranya membahas topik klasifikasi dalam penelitiannya, sedangkan artikel yang membahas topik prediksi berjumlah 123.
Dalam  mencari  beberapa  artikel  yang  mengunakan  metode  naïve  bayes,  decision  tree, neural  network,  random  forest,  support  vector  machine  guna  melakukan  tinjauan  literature,
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 2019 2020 2021 2022 2023 Klasifikasi Prediksi
diperlukan  beberapa  sumber  jurnal.  Setelah  dilakukan  pencarian  serta  pengelolaan  data didapatkan, artikel yang mengunakan metode Naïve Bayes sebanyak 37 artikel, Decision Tree 41 artikel , Neural Network 36 artikel, Random Forest 67 artikel, dan Support Vector Machine 62 artikel. Berikut ini adalah grafik yang menjelaskan pengunaan metode naïve bayes, decision tree, neural network, random forest, support vector machine dari tahun ke tahun:
Gambar  4. Pengunaan Metode Naive Bayes, Decision Tree, Neural Network, Random Forest, Support Vector Machine Berdasarkan Tahun
Pada grafik tersebut, bisa dilihat bahwa metode naïve bayes banyak digunakan pada tahun 2020  dengan  jumlah  12  artikel,  sedangkan  studi  mengunakan  metode  Decision  Tree  paling banyak digunakan pada tahun 2019 yaitu berjumlah 15 artikel, untuk studi mengunakan metode Neural  Network  paling  banyak  digunakan  pada  tahun  2021  yaitu  berjumlah  18  artikel  dari jumlah  36  artikel,  sedangkan  studi  mengunakan  metode  Random  Forest  paling  banyak digunakan  pada  tahun  2019  yaitu  berjumlah  23  artikel  dari  jumlah  67  artikel,  dan  studi mengunakan metode Suport Vector Machine paling banyak digunakan pada tahun 2020 yaitu berjumlah 18 artikel dari jumlah 62 paper.
Studi  mengunakan  metode  naïve  bayes,  decision  tree,  neural  network,  random  forest, support  vector  machine  sudah  banyak  dipublish  pada  beberapa  jurnal  besar  baik  nasional maupun internasional, berikut  merupakan beberapa  jurnal penerbit artikel yang  mengunakan metode naïve bayes, decision tree, neural network, random forest, support vector machine yang akan dijabarkan dalam bentuk grafik:

## Gambar  5. Jurnal Penerbit
Pada lima tahun terakhir, metode Naïve Bayes, Decision Tree, Neural Network, Random Forest,  Support  Vector  Machine  sering  dimanfaatkan  para  peneliti  dalam  berbagai  macam bidang,  seperti:  ilmu  komputer,  ilmu  keputusan,  ilmu  kedokteran,  ekonomi  dan  bisnis,  ilmu politik, ilmu lingkungan.
Pada Gambar 5 bisa dilihat bahwa metode Naïve Bayes, Decision Tree, Neural Network, dan  Support  Vector  Machine  lebih  sering  dimanfaatkan  pada  bidang  ilmu  komputer  dengan
0 10 20 30 2019 2020 2021 2022 2023 Naïve Bayes Decision Tree Naural Network Random Forest Support Vector Machine
0 50 100 150 Jurnal Lainnya Water IJERPH IJEECS Sustainbillity Sensor Remotesensing Applied Sciences MIB Resti
Naïve Bayes 12 artikel, Decision Tree 11 artikel, Neural Network 15 artikel, Support Vector Machine  16  artikel,  sedangkan  metode  Random  Forest  pada  lima  tahun  terakhir  sering dimanfaatkan pada bidang ilmu lingkungan dengan jumlah 24 artikel.
Gambar  6. Pengunaan Metode Naive Bayes, Decision Tree, Neural Network, Random Forst, Support Vector Machine Berdasarkan Bidang.
Setelah  dilakukan  studi  literature  diketahui  Naïve  Bayes  memiliki  kelebihan  yaitu:  bisa digunakan dalam berbagai jenis data (kuantitatif, kualitatif) dan Data  training yang perlukan hanya sedikit, dan Bisa dipakai untuk mengklasifikasi jenis data biner maupun multiclass [18], tetapi Naïve bayes memiliki kelemahan dalam membuat sebuah keputusan, karna naïve bayes sangat bergantung dengan kasus terdahulu, dan hanya bisa mendeteksi data yang berupa teks, tidak  dengan  gambar  [19].  Selanjutnya  Decision  Tree  memiliki  kelebihan  tingkat keakuratannya  bisa  dibilang  tinggi  dan  bisa  digunakan  dalam  mengolah  data  yang  memiliki multidimensi [20], tetapi Decision Tree lemah jika dilakukan perubahan atau penambahan data didalamnya,  karna  bisa  memakan  waktu  yang  cukup  lama  [21].  Neural  Network  memiliki kelebihan  kemungkinan  gagalnya  terbilang  sangat  kecil  karna  dalam  prosesnya  metode  ini memproses data secara bolak balik [22], dan memiliki kelemahan tahapan dalam memproses dengan  neural  network  termasuk  sangat  panjang  dan  sulit  dalam  menginterpretasikan dikarenakan  analisisnya  sangat  kompleks  [23].  Random  Forest  memiliki  kelebihan  jika  data training yang diberikan pada metode ini banyak, metode ini bisa menyelesaikan dengan efesien, dan  memiliki  tingkat  eror  yang  terbilang  rendah  [24],  karna  dalam  prosesnya  random  forest mengolah  data  secara  acak,  kita  tak  memiliki  kontrol  yang  leluasa  [25].  Terakhir  Support Vector Machine, memiliki kelebihan  tetap bisa mendapatkan hasil yang  maksimal meskipun hanya memiliki sedikit data training, karna untuk melatih metode ini hanya memerlukan data yang  relative  sedikit  [26],  tetapi  Support  Vector  Machine  memiliki  kelemahan  sulit  dalam mengaplikasikan jika himpunan / data yang diolah  memiliki jumlah dimensi yang besar [27].
Gambar  7  menunjukkan,  pada  lima  tahun  terakhir  3  metode  yang  sering  terpilih  dalam menyelesaikan topik prediksi, diantaranya adalah Random Forest, Suport Vector Machine, dan Decision Tree. Random Forest dengan total artikel yang meneliti bidang prediksi sebanyak 45 artikel, selanjutnya ada Suport Vector Machine dengan jumlah artikel sebanyak 30 artikel, dan yang terakhir Decision Tree, berjumlah 26 artikel.
Sedangkan pada bidang klasifikasi, 3 metode yang sering digunakan dalam menyelesaikan masalah klasifikasi adalah Suport Vector Machine, Neive Bayes, Neural Network. Sebanyak 32  artikel  mengunakan  metode  Support  Vector  Machine  dalam  menyelesaikan  masalah klasifikasi, selanjutnya Naïve Bayes, sebanyak 27 artikel, dan yang terakhir Neural Network, dalam beberapa tahun terakhir Neural Network menjadi salah satu pilihan dalam menyelasikan masalah  yang  ada  didalam  topik  klasifikasi,  dengan  jumlah  26  artikel,  berikut  ditampilkam dalam bentuk grafik:
0 5 10 15 20 25 30 Support Vector Machine Random Forest Neural Network Decision Tree Naïve Bayes ilmu komputer ilmu keputusan ilmu kedokteran
ekonomi dan bisnis ilmu politik ilmu lingkungan

## Gambar  7. Grafik Jumlah Artikel Klasifikasi dan Prediksi pada Setiap Metode
Pada tabel 4 menunjukkan presentase dari studi yang mengunakan metode Naïve Bayes, Decision  Tree,  Neural  Network,  Random  Forest,  dan  Support  Vector  Machine  pada  topik tertentu  dibagi  dengan  jumlah  yang  sama.  Tools  yang  digunakan  dalam  mencari  rata-rata presentase pada artikel ini adalah SPSS, dengan mengambil dan menjumlahkan hasil dari setiap artikel yang dilakukan studi literature dalam bentuk akurasi dan dibagi setara dengan jumlah artikel yang didapat. Bisa dilihat pada Tabel 4, pada topik klasifikasi tiga metode yang memiliki tingkat  akurasi  terbaik  adalah  metode  Neural  Network  dengan  tingkat  akurasi  93,39%, selanjutnya  ada  Random  Forest  dengan  tingkat  akurasi  92,24%,  dan  yang  terakhir  Decision Tree  dengan  akurasi  91,56%.  Sedangkan  pada  bidang  prediksi,  tiga  metode  yang  mimiliki tingkat akurasi terbaik adalah Neural Network dengan tingkat akurasi 93,54%, Random Forest dengan  presentase  akurasi  91,18%,  dan  yang  terakhir  Support  Vector  Machine  dengan presentase akurasi mencapai 89,14%.
T ABEL IV
T INGKAT A KURASI S ETIAP M ETODE Algoritma Klasifikasi Prediksi Naïve Bayes 87,45% 77,51% Decision Tree 91,56% 88,20% Neural Network 93,39% 93,54% Random Forest 92,24% 91,18% Suport Vector Machine 88,85% 89,14%
Secara keseluruhan, setiap metode data mining memiliki performa yang bisa dibilang baik, tetapi pada 5 tahun terakhir metode Suport Vector Machine menjadi pilihan  terfavorit dalam meneliti bidang klasifikasi, dengan jumlah artikel sebanyak 32 dari 121 artikel yang meneliti bidang klasifikasi, dengan rata rata akurasi 88.85%, sedangkan jika dilihat dari nilai akurasinya, Neural Network lah yang terbaik, yaitu 93.39% dan jumlah artikel 26 artikel. Sedangkan pada bidang prediksi, metode yang sering digunakan pada 5 tahun terakhir adalah Random Forest, dengan  jumlah  artikel  sebanyak  45  dari  122  artikel,  dan  nilai  rata  ratanya  yang  sangat  baik, yaitu  91.18%,  tahun  2019  merupakan  tahun  paling  banyak  diterbitkannya  artikel  yang mengunakan metode Random Forest dengan jumlah 23 artikel dari 67 artikel. Sedangkan jika melihat dari rata rata akurasi dari kelima metode, Naural Network lah yang paling baik, yaitu 93,54% dari 8 artikel.

## IV. K ESIMPULAN
Pengunaan  metode  Naïve  bayes,  Decision  Tree,  Neural  Network,  Random  Forest,  dan Support Vector Machine sudah banyak digunakan dalam berbagai macam studi. Pada makalah ini  telah  mengkategorikan  metode  Naïve  bayes,  Decision  Tree,  Neural  Network,  Random Forest, dan Support Vector Machine pada bidang klasifikasi dan prediksi. Setelah melakukan studi literature riview pada lima tahun terakhir dengan rentang 2019 sampai 2023 bidang yang lebih banyak diteliti adalah bidang prediksi dengan jumlah artikel sebanyak 122 dari 243, dari
0 10 20 30 40 50 Suport Vector Machine Random Forest Neural Network Decision Tree Naïve Bayes Jumlah Artikel Prediksi Jumlah Artikel Klasifikasi
122 artikel tersebut 46 diantaranya mengunakan metode Random Forest dan setelah di jumlah kan semua hasil akhir berupa akurasinya dan dibagi dengan 46 didapatkan presentase akurasi mencapai  91.18%,  selanjutnya  30  artikel  mengunakan  algoritma  Support  Vector  Machine dengan rata-rata akurasi 89,14%, selanjutnya ada Decision Tree dengan total 28 artikel dan rata- rata  akurasinya 88,20%, dan dua  metode yang jarang digunakan  dalam  menyelesaikan topik prediksi  adalah  Naïve  Bayes  dengan  10  artikel  dan  rata-rata  akurasinya  77,51%,  dan  yang terakhir Neural Network dengan jumlah 8 artikel dan rata-rata akurasinya 93,54%. Sedangkan pada bidang klasifikasi pada lima tahun terakhir dari rentang 2019 sampai 2023, Support Vector Machine merupakan metode yang paling tend digunakan dengan jumlah 33 dari 121 artikel dan presentase  akurasinya  88.85%,  selanjutnya  ada  Neural  Network  dengan  jumlah  26  artikel, setetelahnya ada Naïve Bayes dengan jumlah 27 dan rata-rata akurasinya 87,45%, selanjutnya Random Forest dengan jumlah artikel sebanyak 22 dan rata-rata akurasinya 92,24% dan metode yang  jarang  digunakan  dalam  menyelesaikan  topik  klasifikasi  adalah  Decision  Tree  dengan total 13 artikel dan rata-rata akurasinya 91,56%, dari penjabaran diatas bisa dilihat jika metode Random Forest bisa menjadi salah satu pilihan dalam menyelesaikan topik prediksi, dan untuk topik klasifikasi Support Vector Machine lah yang menjadi metode paling tren pada lima tahun terakhir dalam rentang tahun 2019 hingga 2023. Diharapkan buah dari penelitian ini juga bisa menjadi acuan dalam memilih metode dalam meneliti sebuah kasus dan penelitian ini juga bisa dikembangkan lagi dengan membandingkan lebih banyak metode dan memperbanyak jumlah artikel yang digunakan dalam literature riview sehingga bisa didapatkan hasil yang lebih akurat.

## R EFERENSI
[1] D.  Sayhidin,  G.  Haris,  and  C.  Juliane,  “Implementasi  Data  Mining  Tingkat Kepemimpinan Siswa dengan K- Nearest Neighbor , Decision Tree , dan Naïve Bayes,” vol. 7, pp. 199–206, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i1.5351.
[2] S.  Saadah  and  H.  Salsabila,  “Prediksi  Harga  Ponsel  Menggunakan  Metode  Random Forest,” J. Komput. Terap. , vol. 7, no. 1, pp. 24–32, 2021.
[3] H. D. Wijaya and S. Dwiasnati, “Implementasi Data Mining dengan Algoritma Naïve Bayes  pada  Penjualan  Obat,” J.  Inform. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  1–7,  2020,  doi: 10.31311/ji.v7i1.6203.
[4] M. Qasim and S. D. Khan, “Detection  and Relative Quantification of Neodymium  in Sillai Patti Carbonatite Using Decision Tree Classification of the Hyperspectral Data,” 2022.
[5] X. Yan, “Garment Design Models Combining Bayesian Classifier and Decision  Tree Algorithm,” vol. 2022, 2022.
[6] A. P. Wibawa, M. G. A. Purnama, M. F. Akbar, and F. A. Dwiyanto, “Metode-metode Klasifikasi,” Pros. Semin. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 3, no. 1, p. 134, 2018.
[7] M. Muhathir, M. H. Santoso, and D. A. Larasati, “Wayang Image Classification Using SVM Method and GLCM Feature Extraction,” J. Informatics Telecommun. Eng. , vol. 4, no. 2, pp. 373–382, 2021, doi: 10.31289/jite.v4i2.4524.
[8] L. Setiyani, “ANALISIS PREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA TEPAT WAKTU MENGGUNAKAN  METODE  DATA  MINING  NAÏVE  BAYES :  SYSTEMATIC REVIEW,” vol. 13, no. 1, pp. 35–43, 2020, doi: 10.30998/faktorexacta.v13i1.5548.
[9] M. Guntur, J. Santony, and Y. Yuhandri, “Prediksi Harga Emas dengan Menggunakan Metode  Naïve  Bayes  dalam  Investasi  untuk  Meminimalisasi  Resiko,” J.  RESTI (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Informasi) ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  354–360,  2018,  doi: 10.29207/resti.v2i1.276.
[10]  M.  I.  Aziz  and  A.  Z.  Fanani,  “Analisis  Metode  Ensemble  Pada  Klasifikasi  Penyakit Jantung Berbasis Decision Tree,” vol. 7, pp. 1–12, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i1.5169.
[11]  P. Handayani, E. Nurlelah, M. Raharjo, and P. M. Ramdani, “Prediksi Penyakit  Liver Dengan Menggunakan Metode Decision Tree dan Neural Network,” Comput. Eng. Sci. Syst. J. , vol. 4, no. 1, p. 55, 2019, doi: 10.24114/cess.v4i1.11528.
[12]  R. Meenal, P. A. Michael, D. Pamela, and E. Rajasekaran, “Weather prediction using random  forest  machine  learning  model,”  vol.  22,  no.  2,  pp.  1208–1215,  2021,  doi: 10.11591/ijeecs.v22.i2.pp1208-1215.
[13]  H.  Tuhuteru,  “Analisis  Sentimen  Masyarakat  Terhadap  Pembatasan  Sosial  Berksala Besar Menggunakan Algoritma Support Vector Machine,” vol. 4, no. 1, 2020.
[14]  R.  S.  Wahono,  “A  Systematic  Literature  Review  of  Software  Defect  Prediction : Research Trends , Datasets , Methods and Frameworks,” vol. 1, no. 1, 2015.
[15]  B.  Kitchenham,  O.  P.  Brereton,  D.  Budgen,  M.  Turner,  J.  Bailey,  and  S.  Linkman, “Systematic literature reviews in software engineering – A systematic literature review,” Inf. Softw. Technol. , vol. 51, no. 1, pp. 7–15, 2009, doi: 10.1016/j.infsof.2008.09.009.
[16]  S. E. Bailey, S. S. Godbole, C. D. Knutson, and J. L. Krein, “A Decade of Conway ’ s Law :  A  literature  review  from  2003-2012,”  pp.  1–14,  2013,  doi: 10.1109/RESER.2013.14.
[17]  W. Beitrag,  “der  Lendenwirbelsa,”  vol.  48,  pp.  43–48,  2007,  doi: 10.1016/j.orthtr.2007.01.004.
[18]  M. Lestandy, A. Abdurrahim, and L. Syafa, “Analisis Sentimen Tweet Vaksin COVID- 19 Menggunakan Recurrent,” vol. 5, no. 10, pp. 802–808, 2021.
[19]  V.  Nhu,  A. Shirzadi,  H.  Shahabi,  and  S.  K.  Singh,  “Shallow  Landslide  Susceptibility Mapping : A Comparison between Logistic Model Tree , Logistic Regression , Naïve Bayes Tree , Artificial Neural Network , and Support Vector Machine Algorithms,” no. February, 2020.
[20]  S. Soim, P. N. Sriwijaya, A. Info, D. T. Algorithm, and P. Datasets, “Implementation of Decision Tree Algorithm Machine Learning in Detecting Covid-19 Virus Patients Using Public Datasets,” vol. 5, no. 1, pp. 37–43, 2022.
[21]  J. Han, M. Fang, S. Ye, C. Chen, Q. Wan, and X. Qian, “Using Decision Tree to Predict Response Rates of Consumer Satisfaction , Attitude , and Loyalty Surveys,” 2019.
[22]  M. Aji, P. Wibowo, M. Bima, A. Fayyadl, Y. Azhar, and Z. Sari, “Classification of Brain Tumors on MRI Images Using Convolutional,” vol. 5, no. 158, pp. 2–6, 2022.
[23]  M.  A.  Amrustian  and  M.  Wibowo,  “Implementasi  Metode  Convolutional  Neural Network untuk Klasifikasi Breast Cancer pada Citra Histopatologi,” vol. 7, pp. 41–49, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i1.5194.
[24]  Z.  Zhang,  M.  Wei,  D.  Pu,  G.  He,  and  G.  Wang,  “Assessment  of  Annual  Composite Images  Obtained  by  Google  Earth  Engine  for  Urban  Areas  Mapping  Using  Random Forest,” 2021.
[25]  F.  Wang,  Y.  Wang,  X.  Ji,  and  Z.  Wang,  “Effective  Macrosomia  Prediction  Using Random Forest Algorithm,” 2022.
[26]  W. Rizka, U. Fadilah, D. Agfiannisa, and Y. Azhar, “Analisis Prediksi Harga Saham PT . Telekomunikasi Indonesia Menggunakan Metode Support Vector Machine,” vol. 5, no. 2, 2020.
[27]  H.  Fang,  X.  Fu,  Z.  Zeng,  and  K.  Zhong,  “An  Improved  Arithmetic  Optimization Algorithm and Its Application to Determine the Parameters of Support Vector Machine,” 2022.