## I NFORMATICS AND D IGITAL E XPERT (INDEX) - V OL . 3 N O . 01 (2021) 18-23
Terbit online pada laman web jurnal : http://index.unper.ac.id | ISSN (Print) 2775-2208    |    ISSN (Online) 2715-0453  |

## Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Jurusan Dengan Metode Naïve Bayes
Somantri 1 , Yudha Putera Pratama 2
1,2 Teknik Informatika, Jl. Raya Cibatu Cisaat No. 21 Kota Sukabumi, 43152, Indonesia e-mail: somantri@smkyaspim.sch.id *1 , yudha.putera_ti17@nusaputra.ac.id 2

## I NFORMASI A RTIKEL A B S T R A K
Sejarah Artikel : Diterima Redaksi : 20 Maret 2021 Revisi Akhir : 25 November 2021 Diterbitkan Online : 20 Desember 2021
Semakin banyaknya jurusan yang tersedia di SMA maka akan semakin sulit bagi siswa untuk menentukan jurusan yang tepat dengan kemampuan yang sudah dimilikinya. Tidak tepatnya  dalam  jurusan  akan  memberikan  pengaruh  negatif  bagi  siswa  tersebut  untuk masa  depannya,  kebanyakan  siswa  memilih  jurusan  hanya  mengikuti  teman  saja  bukan karena  minat  dan  bakat  siswa  tersebut,  sehingga  akan  memberikan  kesan  belajar  yang tidak  nyaman.  Oleh  karena  itu  calon  siswa  dan  siswi  harus  benar-benar  untuk mempertimbangkan  jurusan  yang  akan  dipilihnya  sesuai  dengan  minat  dan  bakat  siswa tersebut.  Maka  dari  itu  dibutuhkan  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  yang  dapat melakukan perhitungan nilai, kemampuan, serta minat yang dimiliki siswa tersebut untuk memilih jurusan yang tepat. Pada penelitian ini menggunakan metode naive bayes guna untuk menghitung nilai, dan minat siswa. Hasil dari implementasi dari sistem pendukung keputusan  ini  juga  dapat  mempermudah  dari  pihak  sekolah  dalam  menentukan  atau merekomendasikan  jurusan secara cepat dan tepat.
Kata Kunci :
Minat dan Bakat, Naïve Bayes, Sistem Pendukung Keputusan, Rekomendasi Jurusan.

## Korespondensi :
Telepon / Hp : +62 852 2214 6745 E-mail : somantri@smkyaspim.sch.id

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  kehidupan  sehari-hari,  manusia  selalu dihadapkan  dengan  berbagai  pilihan  terhadap  semua orang. Sebuah keputusan yang telah diambil atau akan diambil dapat mempengaruhi masa kini dan masa depan orang  tersebut,  sehingga  sangat  penting  untuk  berhati- hati  dan  berpikir  panjang  dalam  mengambil  sebuah keputusan.  Permasalahan  dari  pengambilan  keputusan tersebut tidak hanya dialami oleh segelintir orang saja, akan  tetapi  dialami  oleh  siswa  yang  akan  melanjutkan sekolahnya  ke  jenjang  yang  lebih  tinggi  lagi.  Banyak hal  yang  perlu  di  pertimbangkan  mulai  dari  memilih jurusan dan yang lainnya yang sesuai dengan minat dan bakat siswa tersebut. Semakin maju era teknologi dunia. Maka,  Kita  dapat  memanfaatkan  teknologi  dan informasi  tersebut  untuk  mempermudah  kita  dalam mengambil  sebuah  keputusan  dalam  pengambilan jurusan secara tepat
Decision support system (DSS) merupakan sistem informasi  interaktif  yang  menyediakan  informasi, pemodelan,  dan  pemanipulasian  data.  Sistem  tersebut digunakan  untuk  membantu  mengambil  sebuah keputusan  dalam  situasi  yang  semistruktur  dan  situasi yang  tidak  struktur,  dimana  kemungkinan  tidak  ada seorangpun  yang  tahu  secara  pasti  bagaimana  harus membuat sebuah keputusan yang tepat [1]. Konsep dari sistem  pendukung  keputusan  atau  yang  yang  dikenal dengan Decision  support  system (DSS)  pertama  kali diungkapkan pada awal tahun 1970-an oleh Michael S. Scott  Morton  dengan  istilah Management  Decision System .  Sistem  pendukung  keputusan  adalah  sebuah sistem  yang  berbasis  komputer  yang  memanfaatkan data  dan  model  tertentu  untuk  memecahkan  berbagai
persoalan yang tidak struktur. Istilah SPK memicu pada suatu  sistem  yang  memanfaatkan  dukungan  komputer dalam proses pengambilan sebuah keputusan [2].
SMA/SMK  merupakan  sebuah  pilihan  lembaga pendidikan  yang  akan  dihadapkan  bagi  siswa  untuk melanjutkan studi pendidikannya ke jenjang yang lebih tinggi  lagi.  Pendidikan  merupakan  sebuah  kebutuhan dasar  yang  harus  dimiliki  oleh  semua  orang dikarenakan  pendidikan  merupakan  sebuah  perkara yang  sangat  penting  bagi  semua  orang.  Banyaknya pengangguran  di  Indonesia  87%  disebabkan  oleh banyaknya  mahasiswa  yang  salah  mengambil  jurusan. Kesalahan  tersebut  membuat  skill  seseorang  menjadi tidak  berkembang.  Dengan  dasar  kemampuan  yang sama  diharapkan  dalam  kegiatan  pembelajaran  dapat berjalan  dengan  lancar  tanpa  ada  yang  mengalami kesulitan  dan  dapat  meningkatkan  prestasi  belajar peserta  didik.  Sebaliknya,  kurangnya  minat  untuk belajar  akibat  kesalahan  dalam  memilih  jurusan menyebabkan  kelesuan  dan  hilangnya  gairah  dalam belajar.  Terdapat  target  kategori  pada  variabel  sebagai contoh penggolongan jurusan pada SMA yaitu, IPA dan IPS.  Pengklasifikasian  dari  semua  data  melalui  2 tahapan, pertama tahap learning (fase training). Kedua tahap  pengklasifikasian  data  testing  yang  digunakan untuk  mengukur  tingkat  akurasi  yang  dihasilkan  oleh rule  klasifikasi  dengan  menggunakan  metode  naive bayes [3].
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut,  dirancang sebuah  sistem  pendukung  keputusan  penjurusan  untuk siswa/i  yang  diharapkan  dapat  membantu  untuk mendapatkan  keputusan  secara  cepat  dan  menghemat waktu  tentang  jurusan  apa  yang  lebih  cocok  untuk
siswa/i tersebut, sehingga dapat dilakukan dengan lebih efisien dalam hal waktu, tenaga, dan biaya.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Tahapan Penelitian
Pada  penelitian  kali  ini  mengadopsi  metode waterfall  model.  Model  waterfall  merupakan  model klasik  dengan  sifat  sistematis,  berurutan  dalam membangun  software  [4].  Nama  model  ini  sebenarnya adalah “Linear Sequential Model”. Nama lain Model ini yaitu    “classic  life  cycle”  atau  metode  waterfall. Pertama kali diperkenalkan oleh Winston Royce sekitar tahun  1970  sehingga  sering  dianggap  kun,  Pada rekayasa perangkat Lunak model ini merupakan model generic  dan  merupakan  model  yang  paling  banyak dipakai dalam Software Engineering (SE).
1. Analisis
Tahap  pertama  analisa  kebutuhan  sistem. Pengembang  mengumpulkan  data-data  sebagai  bahan pengembangan  sistem.  Dalam  mengumpulkan  data dilakukan teknik wawancara, teknik observasi,
2. Desain
Proses  desain  menerjemahkanhasil  analisis  ke dalam representasi perangkat lunak.Tahapan perancangan  sistem  mengalokasikan  kebutuhan- kebutuhan  sistem  baik  perangkat  keras  maupun perangkat  lunak  dengan  membentuk  arsitektur  sistem secara keseluruhan. Ada beberapa Proses multi langkah yang  berfokus  pada  empat  indikator,yaitu:  arsitektur perangkat  lunak,  representasi  interface,  struktur  data, dan detail prosedural.
3. Pengkodean
Tahap  ke  tiga  adalah  penerapan  perangkat  lunak sebagai serangkaian kode program atau unit program.
4. Pengujian
Setiap  unit  program  digabung  dan  diuji  sebagai sebuah sistem lengkap untuk memastikan apakah sesuai dengan  kebutuhan software atau  tidak.  Setelah pengujian, software dapat dikirim kepada customer .
2.2. Algoritma Naïve Bayes Naive  bayes adalah  pendekatan  statistik  yang fundamental dalam pengenalan pola (pattern recognition) [6].  pendekatan  ini  didasarkan  pada kuantitatif trade-off antara  berbagai  keputusan
klasifikasi  dengan  menggunakan  probabilitas  dan ongkos  yang  ditimbulkan  dalam  keputusan-keputusan tersebut.  Naive  bayes  merupakan  teknik  prediksi  yang berbasis  probabilistik  sederhana  dengan  penerapan teorema  Bayes  (aturan  Bayes)  dengan  asumsi independensi  (ketidaktergantungan)  yang  kuat  [7]. Metode  Naive  bayes  menilik  tingkatan  akurasi  yang cukup tinggi dan kecepatan yang baik ketika diterapkan pada  database  yang  lebih  besar.  Ciri  utama  dari Naive Bayes  Classifer ini  adalah  asumsi  yang  sangat  kuat akan  independensi  dari  masing-masing  kondisi  atau kejadian.
Naive  bayes  termasuk  kedalam  pembelajaran algoritma yang sudah dikembangkan dan terkait dengan supervised  learning, [8] sehingga  pada  tahapan pembelajaran  dibutuhkan  data  awal  berupa  data pelatihan  untuk  dapat  mengambil  keputusan.  Pada tahapan pengkalfikasian akan dihitung nilai probabilitas dari  masing-masing  data  atau  label  yang  sudah  dibuat. Hasil  perhitungan  probabilitas  yang  mempunyai  nilai tertinggi  akan  dijadikan  label  kelas  data  masukan tersebut.
Banyak manfaat dari menggunakan metode Naïve Bayesian  digunakan  untuk  berbagai  macam  keperluan antara  lain  untuk  mengelompokkan  dokumen,  deteksi spam  atau  filtering  spam,  dan  masalah  klasifikasi lainnya.  dalam  hal  ini  lebih  disorot  mengenai penggunaan  teorema  Naïve  Bayesian  untuk  pemilihan jurusan.
Teorema  Bayes  memiliki  bentuk  umum  sebagai berikut:
P(𝐻|𝑋) = P(𝑋|𝐻). P(H) P(X) (1)
Rumus  diatas  menjelaskan  bahwa  peluang masuknya  sampel  karakteristik  tertentu  dalam  kelas  H (Posterior) adalah peluang munculnya kelas H (sebelum masuknya  sampel  tersebut,  seringkali  disebut  prior), dikali  dengan  peluang  kemunculan  karakteristik- karakteristik  sampel  pada  kelas  H  (disebut  juga likelihood  atau  P(X|H)),  dibagi  dengan  peluang kemunculan  karakteristik   sampel  secara  global  P(X)  ( disebut  juga  evidence).  Nilai  Evidence  selalu  tetap untuk setiap kelas pada satu sampel. Nilai dari posterior tersebut nantinya akan dibandingkan dengan nilai nilai posterior kelas lainnya untuk menentukan ke kelas apa suatu sampel akan diklasifikasikan. Untuk fitur dengan atribut  kontinu  maka  menggunakan  persamaan Gaussian berikut :
𝑃(𝑋𝑖 = 𝑥𝑖 | 𝑌𝑖 = 𝑦𝑖) = 1 22 𝜋 𝜎𝑖𝑗 𝑒𝑥𝑝 ("#$%#&)( ()#& ( (2)
Menentukan  data  latih  dan  data  uji  yang  ingin diklasifikasikan  menghitung  P(Ci )  yang  merupakan probabilitas  prior  untuk  setiap  sub  kelas  C  yang  akan dihasilkan menggunakan persamaan:
P(Ci) = Si s (3)
Gambar 1. Waterfall [5]

## 20 Informatics And Digital Expert (INDEX) , Vol. 3, No. 01, Mei 2021, hlm. 18-23
Dimana  Si  adalah  jumlah  data  Training  dari  Kategori Ci,  dan  s  adalah  jumlah  total  data  training.  Apabila  xi merupakan  data  numerik,  maka  untuk  menghitung P(Xi|Ci)  menggunakan  distribusi  gaussian  yang terdapat pada persamaan (2).
Diagram  alir  digunakan  untuk  mendesain  dan mendokumentasi  proses  atau  program  sederhana. Seperti  jenis  diagram  lainnya,[9]  diagram  alir  tersebut membantu  untuk  menggambarkan  apa  yang  sedang terjadi  dan  demikian  membantu  untuk  memahami sebuah proses. Diagram selalu berisi tentang algoritma, proses  dan  langkah-langkah  yang  disimbolkan  dalam bentuk  kotak  dengan  saling  menghubungkan  langkah satu  dengan  langkah  lainnya  dengan  menggunakan simbol panah. Dapat dilihat pada gambar 2.

## 2.3. Data Mining
Data mining adalah proses yang mempekerjakan  satu  atau  lebih  teknik  pembelajaran komputer  ( machine  learnig )  [10]  untuk  menganalisis dan  mengekstraksi  pengetahuan (knowledge) secara otomatis.  Definisi  lain  dari  data  mining  tersebut diantaranya  adalah  pembelajaran  berbasis  induksi (induction-based  learning) adalah  sebuah  proses pembentukan  definisi-definisi  konsep  umum  yang dilakukan  dengan  cara  mengobservasi  contoh-contoh yang spesifik dari konsep-konsep yang akan dipelajari. Knowledge Discovery in Databases (KDD) merupakan penerapan  sebuah  metode  saintifik  pada  data  mining [11].  Dalam  konteks  ini  data  mining  merupakan  satu langkah  dari  proses  KDD.  Langkah  terakhir  KDD adalah  mempresentasikan  pengetahuan  dalam  bentuk
yang  mudah  dipahami  oleh  pengguna.  Gambar  1 menunjukkan proses atau tahapan KDD.
Data mining menampilkan pola data popular yang diinginkan  dalam  database  besar  untuk  membantu pengambilan  keputusan  diwaktu  yang  akan  datang. Perangkat tertentu digunkan untuk mengenali Pola-pola ini sehingga dapat memberikan suatu analisis data yang berguna  dan  berwawasan  yang  kemudian  dapat dipelajari dengan lebih teliti.
Contoh  pencarian  nomor  telepon  dari  direktori  telepon atau  query  dari  suatu  Web  untuk  informasi  mengenai “Amazon”  bukan  merupakan  data  mining.  Sedangkan yang  termasuk  dalam  data  mining  adalah  mencari nama-nama khusus yang lazim di lokasi tertentu seperti US  dan  mengelompokkan  dokumen-dokumen  yang sama  yang  diperoleh  dari  search  engine  menurut konteksnya.
Gambar 2. Tahapan Naive Bayes
Gambar 3. Tahapan Knowledge Discovery in
Databases (KDD) [12]

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  pembahasan  ini  terdapat  terdapat  dataset yang  digunakan  yaitu  :  Data  penerimaan  siswa  pada jurusan  yang  diminati  dan  memiliki  data  penerimaan jurusan  yang  memiliki2  atribut.  Adapun  atribut-atribut yang  akan  menjadi  parameter  dari  aplikasi  ini  terlihat pada Tabel 1 yaitu:
Tabel 1. Atribut dan Nilai Kategori Kriteria Nilai Kategori Nilai Ujian Nasional 1 = 4-5 2 = 6-7 3 = 8-10 Nilai Test Masuk 0-59 60-79 80-100 Minat Studi IPA IPS Status Penerimaan Terima Tidak Diterima 3.1 Penentuan Nilai Kriteria 3.2 Pengujian Sistem Langkah-langkah selanjutnya
yang harus dilakukan  untuk  menentukan  jurusan  yang  sesuai  dari setiap siswa/i adalah dengan menggunakan tabel aturan. Dalam  merancang  sistem  pendukung  keputusan pemilihan jurusan pada sekolah menengah atas Cicurug, peneliti  menggunakan  9  data  set  untuk  menentukan penilaian  dari  masing-masing  kriteria,  dapat  dilihat pada tabel 2:
Tabel 2. Aturan No Nilai UN Nilai Test Minat Keterangan 1 1 0-59 IPA IPS 2 2 0-59 IPS IPS 3. 3 0-59 IPA IPA 4 1 60-79 IPA IPS 5 2 60-79 IPS IPS 6 3 60-79 IPA IPA 7 1 80-100 IPA IPA 8 2 80-100 IPS IPA 9 3 80-100 IPA IPA Tabel 3. Sampel Data No Peserta Nilai UN Nilai Test Minat NO1 2 80 IPA NO2 1 30 IPA NO3 2 40 IPS NO4 2 90 IPA NO5 2 75 IPS NO6 1 35 IPA NO7 3 70 IPS NO8 3 80 IPA NO9 3 60 IPA NO10 2 70 IPS
Berikut  ini merupakan proses kerja algoritma naive bayes sebagai berikut :
A. Mengambil data sampel dari calon siswa baru Prior  probabilitas  di  hitung    untuk  hasil perhitungan  diterima  dan  tidaknya  maka  akan menghitung prior probabilitas terlebih dahulu. Dari data latih sebanyak 10 yang digunakan, diketahui kelas PC0 (Tidak  Diterima)  sebanyak  4  data,  dan  kelas  PC1 (Diterima)  sebanyak  6  data.  Maka  perhitungan probabilitas  prior  untuk  kemungkinan  kelas  diterima pada persamaan (3) :
PC1 (Diterima) = 6 10 = 0,6
Sedangkan  perhitungan  probabilitas  prior  untuk kemungkinan kelas tidak diterima PC0 pada persamaan (3)
PC0 (Diterima) = 4 10 = 0,4
B. Menghitung  nilai  semua  atribut  target  pemilihan jurusan  pada  masing-masing  class  (P(X|Ci).  Data sampel testing yang akan diambil dari tabel 3 baris ke  1  dengan  jumlah  nilai  UN  2,  nilai  test  80,  dan minat  IPA  untuk  nilai  dari  setiap  atribut  dapat dilihat pada tabel 4:
Tabel 4. Nilai Probabilitas Kriteria Nilai Probabilitas Diterima Tidak Diterima Nilai UN 2 0,5 0 Nilai Test 80 0,17 0,25
C. Proses  selanjutnya  dilakukannya  perkalian  antara probabilitas prior atribut dengan probabilitas atribut atau  data  uji.  Hasil  perhitungan  dari  perkalian tersebutakan  menampilkan  dietima  atau  tidak diterimanya  siswa  masuk  jurusan  tersebut.  Dapat dlihat dari tabel 5:
Tabel 5. Perkalian Probabilitas No No Peserta Probabilitas Diterima Tidak Diterima 1 NO1 0.051 0 2 NO2 0 0.225 3. NO3 0.009 0 4 NO4 0.051 0 5 NO5 0.099 0 6 NO6 0 0.225 7 NO7 0.06534 0 8 NO8 0.03366 0 9 NO9 0.099 0 10 NO10 0.15 0
D. Probabilitas  yang  mempunyai  nilai  tinggi merupakan  hasil  akhir  dari  perhitungan  naive bayes. Sehingga dapat dilihat hasil dari kwputusan dari data-data tersebut dapat dillihat pada tabel 6:
Tabel 6. Keputusan No No Peserta Keputusan 1 NO1 Diterima 2 NO2 Tidak Diterima 3. NO3 Diterima
4 NO4 Diterima 5 NO5 Diterima 6 NO6 Tidak Diterima 7 NO7 Diterima 8 NO8 Diterima 9 NO9 Diterima 10 NO10 Diterima
Pada tabel diatas dapat disimpulkan bahwa urutan No  peserta  NO1,  NO8,  dan  NO9  diterima  di  jurusan IPA, yang bernama NO3, NO5, NO7, NO10 diterima di jurusan  IPS.  Sedangkan  dengan  no  peserta  NO6,  NO2 tidak diterima pada jurusan yang pilih calon siswa baru tersebut.

## A. Pengujian Fungsional
Halaman  dari  data  training  berfungsi  untuk menginput  data  dan  aturan  yang  digunakan  dalam penentuan  jurusan.  Tanggapan  dari  aplikasi  saat pengisian  form  data  training  penerimaan  siswa  pada jurusan,  hasilnya  sesuai  dengan  pengguna  dan  sesuai dengan  aturan  yang  sudah  ditetapkan.  Semua  konten web  dirancang  dalam  bahasa  Indonesia  untuk menyesuaikan saat ini dengan user .
Data  latih  merupakan  data  history  yang  sudah pernah  diolah  sebelumnya  dan  sudah  dibagi  menjadi beberapa  kelas  yang  sudah  ditentukan.  Adapun  fungsi dari  data  latih  adalah  sebagai  pembentuk  model  dan klasifikasi.  Tampilan  halaman  data  training  dapat dilihat pada gambar 3.

## B. Halaman Data Uji
Adapun  fungsi  dari  data  uji  atau  data testing adalah  untuk  mengevaluasi  kualitas  hasil  klasifikasi dari algoritma yang digunakansebagai tahap pengujian. Tampilan halaman data uji dapat dilihat pada gambar 4.

## C. Halaman Laporan
Halaman  laporan  merupakan  halaman  yang digunakan  untuk  melihat  hasil  perhitungan  penentuan jurusan  dari  setiap  siswa/i.  tampilan  halaman  laporan dapat dilihat pada gambar 7

## 5. SARAN
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  sistem  pendukung keputusan pemilihan jurusan dan pembahasan dari bab- bab  sebelumnya,  tentunya  masih  ada  kekurangan  dan kelemahan  yang  akan  terjadi,  sehingga  perlu  adanya dikembnagkan  lagi  agar  dapat  berjalan  dengan  baik lagi.  Adapun  saran  dalam  mengembangkan  penelitian ini diantaranya:
1. Menambahkan  data  kriteria  agar  hasil  dari perhitungannya semakin akurat
2. Menambahkan style agar aplikasi tidak
beraantakan  ketika  diakses  melalui smartphone dan tablet
Gambar 5. Data Training
Gambar 6. Data Training Gambar 7. Laporan

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  Safii  and  A.  Zulhamsyah,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Mekanik Sepeda  Motor  Yamaha  Alfascorfii  Dengan Metode  Multi  Objective  Optimization  On  The Basis  Of  Ratio  Analysis  (MOORA),” J-SAKTI (Jurnal  Sains  Komput.  dan  Inform. ,  2018,  doi: 10.30645/j-sakti.v2i2.79.
[2] D. Warasto, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN EVALUASI KINERJA MAHASISWA DENGAN METODE PROFILE,” J. Inform. , 2016, doi:
10.26555/jifo.v10i1.a3350.
[3] D.  Sartika  and  D.  Indra,  “Perbandingan Algoritma  Klasifikasi  Naive  Bayes,  Nearest Neighbour, dan Decision Tree pada Studi Kasus Pengambilan  Keputusan  Pemilihan  Pola Pakaian,” J. Tek. Inform. Dan Sist. Inf. , 2017.
[4] W.  W.  Widiyanto,  “Analisa  Metodologi Pengembangan  Sistem  Dengan  Perbandingan
Model  Perangkat  Lunak  Sistem  Informasi Kepegawaian Menggunakan Waterfall Development  Model,  Model  Prototype,  Dan Model Rapid Application Development (Rad),”
J. Inf. Politek. Indonusa Surakarta ISSN , 2018.
[5] J.  Dermawan,  “Implementasi  Model  Waterfall Pada  Pengembangan  Berbasis  Web  Pada
Sekolah Dasar Al-Azhar Syifa Budi Jatibening,” Paradigma , 2017.
[6] E.  R.  Vini  Novika  Sari,Lola  Yorita  Astri,
“ANALISISi DAN PENERAPAN ALGORITMA  NAIVE  BAYES  UNTUK EVALUASI  KINERJA  KARYAWAN  PADA
PT.  PELITA  WIRA  SEJAHTERA,” J.  Ilm. Mhs. Tek. Inform. , 2020.
[7] C.  Fadlan,  S.  Ningsih,  and  A.  P.  Windarto, “PENERAPAN  METODE  NAÏVE  BAYES
DALAM KLASIFIKASI KELAYAKAN
KELUARGA PENERIMA BERAS RASTRA,”
J.  Tek.  Inform.  Musirawas ,  2018,  doi: 10.32767/jutim.v3i1.286.
[8] A.  Supriyatna  and  W.  P.  Mustika,  “Komparasi Algoritma  Naive  bayes  dan  SVM  Untuk Memprediksi  Keberhasilan  Imunoterapi  Pada Penyakit  Kutil,” J-SAKTI  (Jurnal  Sains
Komput.  dan  Inform. ,  2018,  doi:  10.30645/j- sakti.v2i2.78.
[9] Z.  Qiron,  “‘DESAIN  MESIN  PENYERUT JAGUNG MUDA DENGAN SKALA RUMAH TANGGA,’” Progr. Stud. Tek. Mesin, Fak. Tek. Univ. Islam Malang , 2011.
[10] E.  D.  Sikumbang,  “Penerapan  Data  Mining Penjualan  Sepatu  Menggunakan  Metode Algoritma Apriori,” J. Tek. Komput. AMIK BSI ,
2018.
[11] P.  H.  Simbolon,  “Implementasi  Data  Mining Pada  Sistem  Persediaan  Barang  Menggunakan Algoritma Apriori ( Studi Kasus : Srikandi Cash Credit  Elektronic  dan  Furniture  ),” J.  Ris.
Komput. , 2019.
[12] T.  U.  Putri,  M.  H.  Izman,  and  S.  Dian, “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Menentukan Strategi  Penjualan  Pada  Toko  Buku  Gramedia Menggunakan  Metode  Clustering,” Univ.  Bina Darma , 2014.
[13] J.  Eska,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk Prekdiksi  Penjualan  Wallpaper  Menggunakan Algoritma  C4.5  STMIK  Royal  Ksiaran,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , 2016.