## INFOMATEK: Jurnal Informatika, Manajemen dan Teknologi
Volume 24 Nomor 1 Juni 2022

## PREDIKSI OTORISASI PENGGUNA SISTEM BERKAS PADA ALGORITMA KLASIFIKASI DENGAN TEKNIK NAÏVE BAYES

## Agus Pamuji*
Program Studi Bimbingan Konseling Islam, IAIN Syekh Nurjati Cirebon, Indonesia
Abstrak :  Keamanan  teknologi  informasi  saat  ini  menjadi  tuntutan  bagi  setiap  institusi.  Salah  satu  bagian terpenting  dalam  keamanan  IT  adalah  ketika  melindungi  sumber  daya  yang  di-akses  oleh  beberapa  pengguna. Beberapa kelemahan yang ditemukan adanya sistem yang mengizinkan beberapa pengguna untuk berbagi data sehingga  berpotensi  adanya  potensi  otorisasi  pengguna  yang  berlebihan.  Dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan investi-gasi terhadap  162  log  data  aktifitas  yang  memuat  data  training  dan  data testing.  Adapun  dalam  konsep analisisnya  adalah  menggunakan  data  mining  dengan  metode  klasifikasi  dan  teknik  Naïve  Bayes.  Hasil menunjukan  metode  klasifikasi  dengan  teknik  Naïve  Bayes  cukup  efektif  untuk  memprediksi  adanya  anomali otorisasi pengguna file. Selan-jutnya sudah dibuktikan melalui kinerjanya dengan menggunakan confusion matrix yang mencapai 89% dalam nilai akurasinya. Dengan demikian, data mining akan menjadi se-buah konsep dalam pengembangan  dan  analisis  terhadap  sistem  keamanan  terutama  sis-tem  berkas  yang  mengakomodasi manajemen pengguna untuk mengizinkan akses sum-ber daya.
Kata kunci: klasifikasi, Naïve Bayes, Otorisasi, pengguna, sistem berkas
I. PENDAHULUAN 1
Kondisi  saat  ini,  sudah  banyak  diketahui  oleh orang bahwa teknologi (Gunawan, 2019) telah hadir  tanpa  mempertimbangkan  berbagai perubahan  (Putri,  2021)  .  Perubahan  yang sudah  dan  sedang  terjadi  saat  ini  dianggap signifikan terutama terhadap sistem keamanan berkas  (Irmayani,  2021).  Keamanan  dalam komputer itu sangat penting walaupun sebagian pengguna masih menganggap memiliki tingkat resiko rendah (Chazar, 2020). Kenyataannya, apabila ada kerusakan, kehilangan  data  yang  diakibatkan  penyusup maka  menjadikan  sistem  keamanan  tidak
*) jurnal.agus.pamuji@gmail.com
Diterima: 22 Oktober 2021 Direvisi: 3 Januari 2022 Disetujui: 6 Juni 2022 DOI: 10.23969/infomatek.v24i1.4604
terjamin.  Dengan  demikian,  sistem  berkas dalam berbagai atribut dan kondisinya dilengkapi  dengan  kontrol  akses  bagi  setiap pengguna  pada  lingkungan  internal  dan eksternal (Das, 2018). Sebagai tambahannya, dengan  adanya  kontrol  akses  akan  membuat pengguna  merasa  aman  dan  nyaman  ketika berinteraksi dengan sistem (Dulhare, 2018).
Pada  konteks  ini,  kontrol  akses  yang  dimiliki oleh  setiap  pengguna  juga  memungkinkan dapat  mengakses  sumber  daya  yang  sesuai dapat dianggap memiliki masalah.
Permasalahan utama adalah pemuatan informasi  yang  sensitif  pada  sistem  berkas. Berdasarkan  observasi  yang  sudah  dilakukan banyak ditemukan pengaksesan sistem berkas tidak sah (Supriyatna & Mustika, 2018). Penyebabnya adalah data dan juga file sudah terlalu  banyak  dibagikan  kepada  beberapa
pengguna  tanpa  adanya  batasa  tertentu (Fadlil  et.al,  2017).  Selain  itu,  metode  untuk memproteksi dalam sistem berbagi melibatkan pengguna  diperlukan  dan  kontrol  akses  yang mutlak (Degirmenci, 2019). Tahap selanjutnya, pengguna  menggunakan  hak  izin  yang bersifat  relatif  untuk  mengakses  sumber  daya sesuai  dengan  identitas  secara  personal, disertai hak yang bersangkutan, dan wewenang pengguna (Parlina, 2019).
Berdasarkan  literatur  yang  sudah  ditelusuri, masalah  izin  pada  penggguna  yang  bersifat berlebihan  masih  sedikit  dalam  hal  publikasi selain  penelitian  didalamnya  (Cai,  2019). Dengan contoh yang ada,  hak memiliki akses sistem  berkas  berlebihan  yang  diterima  oleh seorang pengguna dapat berpeluang meningkatkan  risiko  kehilangan  data,  anomali data,  tindakan  kriminal  pencurian  data,  dan modifikasi  bahkan  sampai  tindakan  fabrikasi data (Rifqo & Wijaya, 2017).
Selanjutnya,  permasalahan  lebih  mendalam menunjukan ketika perusahaan sering mengalami  sejumlah  kasus  perizinan  sistem berkas yang berlebihan terhadap data
berpeluang untuk melakukan kegiatan
penyalahgunaan.
Adapun tujuan dari
penelitian  ini  berespektasi  dengan  mencoba mengajukan pendekatan dengan menggunakan  konsep  data  minin  khususnya pada algoritma klasifikasi dengan teknik Naive Bayes (Taylor et.al, 2020). Secara konseptual data  mining  memiliki  kemampuan  untuk memprediksi ancaman perizinan yang berlebihan  tercakup  pada  sistem  keamanan berkas  komputer  (Laksono  et.al,  2019). Segala  sesuatu  yang  berkaitan  dengan  data akan  memberikan  banyak  perhatian  yang digunakan untuk menginvestigasi secara kritis kemungkinan  penyalahgunaan  hak  dan  izin
disebabkan  pada  perizinan  yang  berlebihan (Wongkar & Angdresey, 2019).
Dengan demikian, data mining yang
merupakan  studi  memiliki  dua  model  dari berbagai literatur (Wahyuningish, 2018). Pertama, model prediktif didefinisikan memiliki model  yang  memiliki  kinerja  dengan  prediksi hasil  tertentu.  Kedua,  model  deskriptif  dalam konteks  ini  diartikan  sebagai  model  yang dibuat dengan memberikan pemahaman yang lebih  tentang  data  tanpa  variabel  tertentu dengan  menggunakan  teknik  analisis  seperti analisis  faktor  dan  analisis  klaster  (Wood, et.al, 2019). Dengan latar belakang ini, konsep data mining memiliki banyak metode termasuk algoritma  dengan  kemampuan  untuk  data besar  mengenai  data  besar  (Aridas  et.al, 2019).  Beberapa  metode  dalam  data  mining dapat dikelompokkan menjadi estimasi, prediksi,  klasifikasi,  clustering,  dan  asosiasi. Pada konsep penelitian ini dapat menggunakan  satu  kelompok  yaitu  klasifikasi menggunakan  metode  Naive  Bayes,  K- Nearest  Neighbor,  Decission  Tree,  Random Forest,  dan  algoritma  C4.5  (Peling  et.al, 2017).
Motivasi utama yang terkait dengan penelitian ini  telah  dilakukan  dengan  tujuan  untuk menghasilkan  kerangka  kerja  yang  digunakan untuk menganalisis adanya anomali data pada sistem  berkas  secara  keseluruhan.  Meskipun teknik  yang  ada  saat  menyentuh  dengan  izin berlebihan  misalnya  untuk  metode  tradisional, teknik  kriptografi  dan  pengaturan  akses pengguna individu. Sistem berkas yang sudah diketahui  berisi  informasi  tentang  akun pengguna dan memperoleh hak akses ke data dan  riwayat  aktivitas  apa  yang  dilakukan (Rasjid  &  Setiawan,  2017).  Untuk  mencapai pada  penelitian  ini,  dengan  konseptualisme data  mining  disertai  dengan  metode  dan
algoritma dalam klasifikasi data untuk memprediksi  dan  mengklasifikasikan  sebagai identifikasi  kelas  pada  hak  akses  dan  izin (Gunduz & Das, 2019).
Kajian  keamanan  sistem  berkas,  khususnya terkait  hak  akses  dan  perizinan,  kurang mendapat  perhatian  dan  belum  menjelaskan bagaimana  cara  memprediksi  bahaya  dan ancaman  yang  akan  datang  (Fadlan  et.al, 2018).  Oleh  karena  itu,  beberapa  peneliti hanya  menyediakan  metode  dan  algoritma yang  dilengkapi  dalam  menangani  masalah yang  ada,  tidak  menganalisisnya  sebelum terjadi.  Berikut  ini  adalah  beberapa  kontribusi utama dari metode dan pendekatan penelitian yang diusulkan (Syukri et.al, 2017). Kontribusi yang  dilakukan  antara  lain  upaya  untuk mengimprovisasi teknik dan metode keamanan sistem berkas sharing, memprediksi  ancaman  izin  yang  berlebihan, mengidentifikasi  potensi  izin  yang  berlebihan melalui  klasifikasi,  dan  meningkatkan  efisiensi dan efektivitas (Prackevicuus & Marchinke vičius, 2017).

## II. METODOLOGI
Tahap  metode  penelitian,  disajikan  usulan kerangka kerja dalam memprediksi probabilitas  adanya  otorisasi  pengaksesan sistem  berkas.  Ada  tiga  tahapan  yang diusulkan  yang  dapat  disajikan  pada  Gambar 1.
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Tahap  pertama  yaitu  studi  literatur  yang mencakup  pendefinisian  masalah,  analisis permasalahan, menentukan tujuam dan tinjauan  pustaka  (Imandasari  et.al,  2019). Kedua,  metode  yang  diusulkan  meliputi pengumpulan  data,  menganalisis  dengan Naïve  Bayes  dan  melakukan  pemrosesan data. Ketiga, tahap implementasi dan pengujian  meliputi  melakukan  validasi  model dengan  menggunakan  cross  validasi  dan Confusion Matrix (Annur, 2018).

## 2.1. Studi Literatur

## Pendefinisian permasalahan
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  tinjauan terhadap  sistem  untuk  mengobservasi  lebih dalam  dan  telusuri  masalah  yang  ada  dalam sistem  keamanan  terutama  pada  sistem berkas.  Tahap  ini  adalah  langkah  pertama untuk menentukan rumusan masalah penelitian.  Adapun  definisi  pada  konteks  ini adalah otoritas pemberian izin akses pengguna banyak menimbulkan anomali yang berpotensi  pada  kehilangan,  pencurian  dan penyalahgunaan  data  pada  sistem  berkas. Definisi  kedua,  perlu  dilakukan  analisis probabilitas dalam memprediksi adanya potensi  otorisasi  pengaksesan  sistem  berkas yang  tidak  sah  (Slamet  et.al,  2018).  Tahap pendefinisian ini terdapat empat variabel yang dapat diobservasi yaitu Tipe otorisasi, Peringkat  Pengguna,  Tipe  Akun  Pengguna, dan Tipe Pengguna.
Selanjutnya  ada  dua  kelas  klasifikasi  yaitu “Ya” mendeskripsikan adanya potensi anomali data pada aktifitas otorisasi sistem berkas dan “Tidak”  mendeskripsikan  adanya  potensi anomali  data  pada  aktifitas  otorisasi  sistem berkas.
Analisis Permasalahan .
Masalah  yang  ditemukan  kemudian  akan dianalisis.  Langkah  dalam  proses  analisis masalah  adalah  langkah  untuk  memahami masalah  yang  telah  ditentukan.  Oleh  sebab itu, menganalisis masalah yang telah ditentukan,  yaitu  diharapkan  masalah  dapat dipahami  dengan  baik.  Dalam  bagian  ini sudah  jelas  bahwa  perlu  dilakukan  prediksi dan juga probabilitas dalam mengurangi resiko adanya  anomali  otorisasi  sistem  berkas terutama pemberian hak akses pengguna.
Menentukan Tujuan .
Berdasarkan  pemahaman  yang  berasal  dari pendefinisian  masalah  yang  ada  dianalisis, langkah selanjutnya adalah menentukan tujuan  yang  ingin  dicapai dalam  penelitian ini. Dalam  tujuan  ini,  target  yang  ingin  dicapai, terutama yang dapat mengatasi permasalahan yang ada. Adapun tujuannya adalah melakukan  prediksi  dengan  probabilitas  pada otorisasi sistem pengguna pada sistem berkas terkait adanya anomali data penggunaan.
Tinjauan Pustaka.
Kajian ini dilakukan untuk melengkapi perbendaharaan konsep, teori
yang
mendukung  dalam  pemecahannya  masalah terutama kajian data mining dengan menggunakan algoritma klasifikasi pada teknik Naïve Bayes. Penelitian juga dilakukan melalui jurnal  yang  memiliki  hubungan  dengan penelitian  dan  referensi  lainnya.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  mengumpulkan  data,  baik data  pokok  maupun  data  pendukung,  dimana semua data yang dibutuhkan dalam penelitian.

## 2.2. Metode Yang Diusulkan

## Mengumpulkan Data.
Data  yang  dikumpulkan  pada  penelitian  ini adalah data  pelatihan  ( data  training )  dan  data uji  ( Data  Testing )  pada  konsep  analisis  Naïve Bayes. Dapat dijelaskan, semakin banyak data
yang  dikumpulkan,  maka  semakin  baik  dapat menyelesaikannya  masalah.  Adapun  data yang  dikumpulkan  adalah  dataset  yang  ada pada  log  aktifitas  penggunaan  sistem  berkas oleh pengguna.

## Analisis Data dengan Naïve Bayes
Langkah  selanjutnya,  data  yang  sudah terkumpul  akan  dilakukan  proses  analisa dengan  menggunakan  algoritma  klasifikasi dengan teknik Naïve Bayes. Setiap data akan diberi  dua  bagian  yaitu  data  pelatihan  dan data  uji.  Setiap  data  akan  diberikan  analisis probabilitasnya.

## Gambar 2. Tahapan Analisis Naïve Bayes

## Pengolahan Data
Data  yang  diperoleh  akan  digunakan  untuk analisis  data  pada  metode  Naïve  Bayes. Setelah  data  selanjutnya  analisis  data  yang dikumpulkan untuk menyesuaikan proses data dengan metode Naïve Bayes.

## 2.3. Implementasi dan Uji Coba
Data  training  dan  data  testing  akan  diproses dengan  menggunakan  konsep  validasi  yaitu cross  validation.  Adapun  dalam  tahap  cross validasi  digunakan  10  langkah  pada  data training dan data testing.
Sedangkan
pengujian
akan dilakukan dengan
menggunakan confusion Matrix untuk memperoleh  keakuratan  model  yang  sudah diuji kevalidannya.
Gambar 3  menjelaskan skema proses analisa cros validation dengan Naïve Bayes. Pertama adalah  membaca  data  training  yang  berisi data  log  aktifitas  pada  sistem  file.  Semua kegiatan pengguna direkam kemudian dianalisa.  Tahap  data  training  memerlukan waktu yang cukup lama sehingga data training memiliki beban yang cukup banyak. Selanjutnya, data training akan dibaca apakah bersifat  numerik.  Jika  bersifat  numerik  maka akan  dipersiapkan  parameter  yang  terdapat pada variabel observasi. Selajutnya ditentukan parameter dari standar deviasi. Jika sebaliknya,  data  training  yang  bersifat  selain numerik  maka  akan  dihitung  dan  ditentukan nilai  probabilitasnya  selanjutnya  dianalisa  dari setiap nilai probabilitasnya.
Gambar 3. Skema Proses Cross Validation
Naïve  Bayes  Classifier  merupakan  sebuah metoda yang memiliki klasifikasi berakar pada teorema  yang  diusulkan  oleh  Bayes  .  Metode dengan  kinerja  pengklasifikasian  menerapkan
metode  probabilitas  dan  statistik  disajikan Thomas  Bayes.  Teori  ini  dapat  memprediksi kehadiran peluang di masa depan berdasarkan  pengalaman  yang  dibuktikan dengan  data  di  masa  sebelumnya  sehingga dikenal  sebagai  Teorema  Bayes.  Karakteristik utama  dari  teorema  probabilitas  Naïve  Bayes sebagai  pengklasifikasi  ini  adalah  asumsi  yg sangat  kuat  akan  independensi  dari  masing- masing kondisi atau kejadian.
Kegunaan  yang  menjadi  utama  adalah mengklasifikasikan  dokumen  berbentuk  tidak terstruktur  seperti  teks  berita  ataupun  teks bersifat  akademis  lainnya.  Keunggulan  kedua adalah  sebagai  yang  tidak  hanya  pada metode  machine  learning  yang  menggunakan probabilitas namun diadopsi pada konsep data mining.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  sistem  berkas  terdapat  otorisasi  yang diberikan kepada pengguna yang
memungkinkan  untuk  mengakses  sumber daya  tertentu.  Adapun  bentuk  sumber  daya berada  pada    di  jaringan,  seperti  file  data, aplikasi,  printer,  dan  pemindai.  Izin  pengguna juga  menentukan  jenis  akses  misalnya, apakah  data  hanya  dapat  dilihat  (read  only) atau dapat diperbarui (read/write).
Selanjutnya,  dapat  diketahui  bahwa  terdapat tipe  izin  yang  diberikan  pada  sistem  berkas yaitu  (1)  kontrol  penu  mendeskripsikan pengguna dapat membuka, menyimpan, memodifikasi,  dan  menghilangkan  file  dan subfolder. Selain itu, pengguna dapat
mengubah  pengaturan  izin  untuk  semua  file dan subdirektori. (2) modifikasi yaitu pengguna  untuk  membuka    dan  menyimpan file  dan  subfolder  bahkan  dapat  kemungkinan penghapusan  folder.  (3)  Membuka  (Read) yaitu  menjelaskan  pengguna  untuk  melihat
dan  menjalankan  file  yang  dapat  dieksekusi,
termasuk skrip. (4) Membuka (Read) merupakan  pengguna untuk melihat isi folder dan subfolder. (5) Menyimpan (Write) menjelaskan  pengguna  untuk  menambahkan file dan subfolder.

## 3.1. Cross Validation
Pada Cross-validation dapat dianggap
sebagai  metode  dalam  pengolahan  data statistik yang dapat diterapkan dalam mengevaluasi  kinerja  model  atau  algoritma. Selanjutnya,    data  dipisahkan  menjadi  dua subset  yaitu  data  proses  latihan  dan  data validasi  yang  disebut  sebagai  data  testing. Model  atau  algoritma  dilatih  oleh  subset latihan    dan  divalidasi  oleh  subset  validasi. Selanjutnya  pemilihan  jenis  cross  validation dapat  tentukan  pada  ukuran  dataset.  Pada sebagian  peneliti  mengungkapkan  teknik Cross  validation  digunakan  karena  dapat mengurangi  waktu  komputasi  dengan  tetap menjaga keakuratan estimasi.
Dalam pembahasan berikutnya akan disajikan hasil  validasi  data  trainning  dan  data  testing. Dalam penelitian ini terdapat 162 data training dan  18  data  testing.  Dalam  pemrosesannya terdapat  2  klasifikasi  yaitu  klasifikasi  benar dan  klasifikasi  salah.  Dengan  demikian  dari keduanya akan ditunjukan nilai akurasi seperti pada Tabel 1.

## Tabel 1. Hasil Uji Cross Validation
Pengujian Data Training Data Testing Klasifikasi Benar Klasifikasi Salah Uji  1 162 18 14 4 Uji  2 162 18 13 5 Uji  3 162 18 16 2 Uji  4 162 18 13 5 Uji  5 162 18 14 4 Uji  6 162 18 13 5 Uji  7 162 18 12 6 Uji  8 162 18 14 4 Uji  9 162 18 15 3 Uji 10 162 18 16 2
Hasil  validasi  yang  menerapkan  10  iterasi pengujian disajikan pada tabel diatas memberikan  hasil  bahwa  terdapat  162  data training dan 18 data testing. Dengan demikian dapat diberikan dua nilai akurasi yaitu akurasi benar dan akurasi salah. Nilai akurasi tertinggi diberikan  pada  pengujian  pengujian  3  dan pengujian  10  sebesar  89%  dan  sebaliknya yang terendah pada pengujian 7.

## 3.2. Akurasi Model (Confusion Matrix)
Terdapat  4  istilah  sebagai  representasi  hasil proses  klasifikasi  pada  confusion  matrix.  (1) True Positive (TP), (2) True Negative (TN), (3) False  Positive,  dan  (4)  (FP)  False  Negative (FN).  Confusion Matrix merupakan salah satu pengukuran  kinerja    untuk  masalah  klasifikasi salah  satunya  machine  learning.  Bentuk luarannya  dapat berupa dua kelas atau lebih. Confusion  Matrix  adalah  tabel  dengan  4 kombinasi berbeda dari nilai  prediksi  dan  nilai aktual.

## Gambar 4. Confusion Matrix
Dalam  studi  literatur  lain  disebutkan  pada Confusion  matrix  sering  dianggap  sebagai error matrix. Pada hakikatnya metode confusion  matrix  mendeskripsikan  tentang informasi  komparasai  hasil  klasifikasi  yang dilakukan  oleh  sistem  (model)  dengan  hasil klasifikasi  sebenarnya.  Dalam  konteks  inni, confusion matrix berbentuk tabel matriks yang
menggambarkan  kinerja  model  klasifikasi pada serangkaian data uji yang nilai sebenarnya  diketahui.  Gambar  dibawah  ini merupakan confusion matrix dengan  4 kombinasi  nilai  prediksi  dan  nilai  aktual  yang berbeda. Perhatikan gambar dibawah ini.
Gambar 5. Hasil Pengukuran Akurasi
Benar
Hasil  validasi  yang  menerapkan  10  iterasi pengujian disajikan pada tabel diatas memberikan hasil pada confusion matrix yang disajikan  pada  gambar  diatas.  Ada    dua  nilai akurasi yaitu akurasi benar dan akurasi salah. Nilai akurasi tertinggi diberikan pada pengujian  pengujian  3  dan  pengujian  10 sebesar  89%  dan  sebaliknya  yang  terendah pada pengujian 7.
Gambar 6. Hasil Pengukuran Akurasi
Salah
Akurasi  selanjutnya  adalah  akurasi  dengan nilai  yang  salah  dimulai  dengan  pengujian  1 dengan  nilai  22%  kemudian  mengalami penurunan  cukup  signifikan  mencapai  11% pada  pengujian  3.  Adapun  nilai  akurasi  salah yang  terbesar  jatuh  pada  pengujian  7 mencapai  33%  sehingga  tetap tidak  dianggap signifikan.  Oleh  sebab  itu,  dapat  disimpulkan bahwa kinerja model dapat dianggap valid.

## V. KESIMPULAN
Sistem  keamanan  file  merupakan  area  yang kritis dan  menjadi  banyak  target  penyerangan dari pihak internal dan eksternal. Kemunculan anomali  data  berdasarkana  log  aktifitas penggunaan  file  dapat  dijadikan  sebagai analisis  dan  prediksi  akan  bahaya  terhadap sistem  berkas.  Data  mining  dengan  metode klasifikasi  dan  teknik  analisis  Naïve  Bayes dapat  dianggap  cukup  efektif  terbukti  dengan hasil validasi dan nilai akurasinya cukup tinggi. Oleh  sebab  itu,  data  mining  menjadi  sebuah area  yang  bisa  dikembangkan  dalam  lingkup keamanan  siber  khususnya  keamanan  sistem berkas.

## DAFTAR PUSTAKA
Annur,  H.  (2018).  Klasifikasi  Masyarakat Miskin  Menggunakan  Metode  Naive Bayes. Ilk.  J.  Ilm. ,  10(2),  160 –165, 2018, doi: 10.33096/ilkom.v10i2.303.
Aridas, C. K., Karlos, S., Kanas, V. G. Fazakis, N.  and  Kotsiantis,  S.  B.  (2020). Uncertainty  Based  Under-Sampling  for Learning Naive Bayes Classifiers under Imbalanced  Data  Sets. IEEE  Access ,.
8,  2122 –2133,  doi:  10.1109/ACCESS.
2019.2961784.
Cai,  N.  H.,  Meng,  Ryder,  B.  and  Yao,  D.
(2019).  DroidCat:  Effective  android
malware  detection  and  categorization via  app-level  profiling. IEEE  Trans.  Inf.
Forensics  Secur. ,  14(6),  1455 –1470,
2019, doi:
10.1109/TIFS.2018.2879302.
Chazar  C.  and  Widhiaputra,  B.  E.  (2020).
Machine  Learning  Diagnosa  Kanker
Payudara menggunakan Algoritma Support  Vector  Machine. INFORMASI Jurnal Informatika dan Sistem Informasi, 12 (1), 67 –78.
Das,  A.  K.,  Wazid,  M.,  Kumar,  N.,  Vasilakos,
A.  V.,  and  Rodrigues,  J.  J.  P.  C.
(2018). Biometrics-Based Privacy- Preserving User Authentication Scheme  for  Cloud-Based  Industrial Internet  of  Things  Deployment. IEEE
Internet  Things  J. ,  5(6),  4900 –4913, doi: 10.1109/JIOT.2018.2877690.
Degirmenci, K. (2020). Mobile users’
information  privacy  concerns  and  the role  of app  permission  requests. Int.  J. Inf.  Manage. ,  50,  261 –272,  doi:
10.1016/j.ijinfomgt.2019.05.010.
Dulhare,  U.  N.  (2018).  Prediction  system  for heart  disease  using  Naive  Bayes  and particle  swarm  optimization. Biomed.
Res. , 29(12), 2646 –2649, doi:
10.4066/biomedicalresearch.29-18-620.
Fadlan,  C.,  Ningsih,  S.  and  Windarto,  A.  P.
(2018).  Penerapan  Metode  Naïve
Bayes  Dalam  Klasifikasi  Kelayakan Keluarga  Penerima  Beras  Rastra. J.
Tek. Inform. Musirawas , 3(1), p. 1, doi:
10.32767/jutim.v3i1.286.
Fadlil,  A.  Riadi,  I.  and  Aji,  S.  (2017).  DDoS Attacks  Classification  using  Numeric
Attribute-based Gaussian Naive Bayes. Int.  J.  Adv.  Comput.  Sci.  Appl. ,  8,(8),
42 –50, doi: 10.14569/ijacsa.2017.080806. Gunawan, (2019). Sistem Pendukung Keputusan Memilih Jurusan di Perguruan Tinggi Menggunakan Metode  Analytical  Hierarchy  Process (AHP). Inf.  (Jurnal  Inform.  dan  Sist. Informasi) , 11(1), 1 –17, doi:
10.37424/informasi.v11i1.7.
Gunduz  M.  Z.  and  Das,  R.  (2020).  Cyber- security  on  smart  grid:  Threats  and potential  solutions. Comput.  Networks , 169, p. 107094,, doi: 10.1016/j.comnet.2019.107094.
Imandasari, T., Irawan, E., Windarto, A. P. and
Wanto,  A.  (2019).  Algoritma  Naive Bayes Dalam Klasifikasi Lokasi Pembangunan Sumber Air. Pros. Semin.  Nas.  Ris.  Inf.  Sci. ,  1,  p.  750,
2019, doi: 10.30645/senaris.v1i0.81.
Irmayani,  W.  (2021).  Visualisasi  Data  Pada Data  Mining  Menggunakan  Metode Klasifikasi. J.  KHATULISTIWA  Inform. , IX(I), 68 –72.
Laksono,  R.  A.,  Sungkono,  K.  R.,  Sarno,  R. and  Wahyuni,  C.  S.  (2019).  Sentiment analysis of restaurant customer reviews  on  tripadvisor  using  naïve bayes. Proc.  2019  Int.  Conf.  Inf. Commun.  Technol.  Syst.  ICTS  2019 ,
49 –54, doi: 10.1109/ICTS.2019.8850982.
Mustafa,  M.  S.,  Ramadhan,  M.  R.  and Thenata,  A.  P.  (2017).  Implementasi Data  Mining  untuk  Evaluasi  Kinerja Akademik  Mahasiswa  Menggunakan
Algoritma Naive Bayes Classifier. Citec
J. , 4( 2), 151 –162.
Parlina I., Arnol, M.Y., Febriati, N.A., Dewi, R., Wanto,  A.,  Lubis,  M.R.,  Susiani.
(2019). Naive Bayes Algorithm Analysis  to  Determine  the  Percentage Level  of  visitors  the  Most  Dominant
Zoo  Visit  by  Age  Category. J.  Phys. Conf. Ser. , 1255, 012031, doi:
10.1088/1742-6596/1255/1/012031.
Peling,  I.  B.  A.  Arnawan,  I.  N.  Arthawan,  I.  P.
A.  and  Janardana,  I.  G.  N.  (2017). Implementation  of  Data  Mining  To Predict Period of Students Study Using Naive  Bayes  Algorithm. Int.  J.  Eng. Emerg.  Technol. ,  2(1),  p.  53,  doi:
10.24843/ijeet.2017.v02.i01.p11.
Pranckevi čius,  T.  and  Marcinkevičius,  V.
(2017).  Comparison  of  Naive  Bayes,
Random Forest, Decision Tree, Support  Vector  Machines,  and  Logistic Regression Classifiers for Text Reviews  Classification,” Balt.  J.  Mod. Comput. , 5(2), 221 –232,
doi:
10.22364/bjmc.2017.5.2.05.
Putri,  S.U.,  Irawan,  E.  &  Rizky,  F.  (2021).
Implementasi Data Mining Untuk Prediksi Penyakit Diabetes. KESATRIA (J.  penerapan  Sist.  Inf.  dan  Manaj. , 2(1), 39 –46.
Rasjid  Z.  E.  and  Setiawan,  R.  (2017). Performance Comparison and Optimization of Text Document Classification  using  k-NN  and  Naïve Bayes Classification Techniques,”
Procedia  Comput.  Sci. ,  116,  107 –112,
doi: 10.1016/j.procs.2017.10.017.
Rifqo,  M.  H.  and  Wijaya,  A.  (2017).
Implementasi  Algoritma  Naive  Bayes Dalam  Penentuan  Pemberian  Kredit.
Pseudocode , 4(2), 120 –128,  doi:
10.33369/pseudocode.4.2.120-128.
Slamet,  C.,  Andrian,  R.,  Maylawati,  D.  S.
Suhendar,  Darmalaksana,  W.,  and Ramdhani, M. A. (2018). Web Scraping and Naïve Bayes Classification for Job Search  Engine. IOP  Conf.  Ser.  Mater. Sci.  Eng. ,  288,  doi:  10.1088/1757- 899X/288/1/012038.Supriyatna  A.  and Mustika,  W.  P.  (2018).  Komparasi Algoritma Naive bayes dan SVM Untuk Memprediksi  Keberhasilan  Imunoterapi Pada  Penyakit  Kutil. J-SAKTI  (Jurnal Sains Komput. dan Inform. , 2(2) p. 152,
, doi: 10.30645/j-sakti.v2i2.78.
Taylor,  P.  J.,  Dargahi,  T.,  Dehghantanha,  A.,
Parizi, R. M. and Choo, K. K. R. (2020)
A  systematic  literature  review  of blockchain cyber security Digit.
Commun.  Networks ,  6(2),  147 –156, doi: 10.1016/j.dcan.2019.01.005.
Wahyuningsih  S.  and  Utari,  D.  R.  (2018).
Perbandingan Metode K-Nearest Neighbor,  Naive  Bayes  dan  Decision Tree untuk Prediksi Kelayakan Pemberian  Kredit. Konf.  Nas.  Sist.  Inf. 2018 STMIK Atma Luhur Pangkalpinang,  8 –  9  Maret  2018 ,  pp.
619 –623.
Wongkar,  M.  and  Angdresey,  A.  (2019).
Sentiment Analysis Using Naive Bayes Algorithm Of The Data Crawler: Twitter. Proc.  2019  4th  Int.  Conf.  Informatics Comput. ICIC 2019 . 1 –5, doi:
10.1109/ICIC47613.2019.8985884.
Wood,  A.,  Shpilrain,  V.,  Najarian,  K.  and Kahrobaei,  D.  (2019).  Private  naive
bayes classification of personal
biomedical  data:  Application  in  cancer
data Application in cancer data analysis,” Comput.  Biol.  Med. ,  105, 144 –150, doi: 10.1016/j.compbiomed.2018.11.018.