## PENERAPAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE DAN NAIVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI JENIS MOBIL TERLARIS BERDASARKAN PRODUKSI DI INDONESIA
Herdi Paul, Anggri Sartika Wiguna, Heri Santoso Program . Studi . Teknik Informatika . S1, Fakultas.Sains.dan.Teknologi Universitas . PGRI . Kanjuruhan . Malang, Jalan S.Supriadi No.48 . Malang, Indonesia herdipaul2018425@gmail.com

## ABSTRAK
Mobil  merupakan  salah  satu  alat  transportasi  yang  paling  banyak  digunakan  di  Indonesia.  Berdasarkan spesifikasinya, mobil memiliki berbagai varian atau jenis. Algoritma  SVM yaitu untuk mencari hyperline yang berperan  sebagai  pemisah  2  buah class pada input  space dan  Naive Bayes merupakan  salah  satu  metode klasifikasi  yang  menggunakan  metode  probabilitas  dan  statistik.  Dari  berbagai  macam  merek  tersebut  akan  di bentuk  sebuah Class, supaya  produsen  serta  kosumen  mampu  untu  mengenali  merk  dari  sebuah  mobil  yang sangat terlaris di produksi berdasarkan output ataupun kategorinya. GAIKINDO merupakan Gabungan Industri Kendaraan Bermotor Indonesia. Data yang diambil adalah data tahun 2021 dengan data berjumlah 574 data 25 atribut,  untuk  memudahkan  riset  sehingga  atribut  pada  penggunaan  8  termasuk  satu  atribut  kelas  dengan penambahan  peneliti  supaya  mempermudahkan  untuk  pencarian  jumlah  produksi  mobil  terbanyak.  Temuan analisis  dengan  menggunakan  metode  SVM  melalui RapidMiner mendapatkan  nilai accuracy 96,52%,  nilai precision 94,87%  dan  nilai recall 100%.  Hasil  analisis  dengan  menggunakan  metode Naive  Bayes melalui RapidMiner mendapatkan  nilai  akurasi  97,39%,  nilai  presisi  97.33%  dan  nilai recall 98,65%.  Hasil accuracy Naive Bayes  lebih tinggi dari SVM ,  yaitu  97,39%. Hasil precision Naive  Bayes mendapatkan skor lebih tinggi dari SVM, yaitu 97,33%. Sedangkan hasil recall SVM lebih tinggi dari Naive Bayes , yaitu 100%.
Kata kunci : Merek Mobil, Klasifikasi, Support Vector Machine, Naive Bayes, Accuracy.

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  adalah  salah  satu  negara  dengan ketermilikan  penduduk  yang  berjumlah  banyak, dalam  mobilitas  sehari-hari.  Mobil  adalah  modal transportasi  yang  mayoritas dipakai oleh  masyarakat. Seiring  dengan  meningkatnya  jumlah  pengguna mobil  di  Indonesia,  banyak  industri  otomotif  yang membangun pabrik di Indonesia sehingga mobil yang digunakan  di  Indonesia  merupakan  gabungan  dari mobil  buatan Indonesia dan  mobil  yang diimpor dari berbagai  negara  dan  merupakan  industri  dimana banyak menampung angkatan kerja yang ada [1].
Berdasarkan  spesifikasinya,  mobil  memiliki berbagai  varian  atau  jenis.  Namun  GAIKINDO sendiri  tidak  memberikan  peringkat  pembeda  di websitenya  mengenai  merek mobil mana yang paling diminati konsumen. GAIKINDO merupakan penggabungan  industri  motor  yang  bergerak  pada sektor  otomotif  serta  merupakan  perusahaan  nirlaba. Data  yang  diambil  adalah  data  tahun  2021  dengan data  berjumlah  574  data  25  atribut,  untuk memudahkan riset dimana atribut dipergunakan yaitu 8  termasuk  satu  atribut  kelas  dengan  peneliti menambahkannya  supaya  mempermudahkan  dalam pencarian  jumlah  produksi  mobil  terbanyak.  Maka penggolongan  tersebut  diperlukan  supaya  konsumen dapat  menganalisa  merek  mobil  terlaris  dalam kaitannya  dengan  kategori  yang  sangat  mereka minati. Banyaknya macam merek diperlukan pembentukan  sebuah  kelas  yang  tergolong  terjual laris  serta  tidak,  supaya  produsen  serta  konsumen
mampu  untuk  menganalisa  merk  mobil  tergolong terlaris  di  produksi  berdasarkan  output  ataupun kategorinya [2].
Penggolongan  merupakan  sebuah  cara  dalam mechine learning dimana dipakai dengan penggunaan mesin  dalam  memilih  ataupun  melakukan  klasifikasi objek  didasarkan  pada  kriteria  tertentu.  Machines Learning  ataupun  pembelajaran  mesin  adalah  sebuah metode  pada  AI  dimana  telah  banyak  dipakai  pada pengambil alihan maupun mengikut perilaku manusia dalam  penyelesaian  permasalahan  dengan  otomatis [3]. Salah satunya yaitu menggunakan Support Vector Machine (SVM) yang merupakan upaya guna supaya mendapatkan hyperlane yang  memiliki  nilai  yang paling  baik  dimana  memiliki  fungsi  pada  pembeda dari  2  kelas  di  input  ruang.  Algoritma  supervise dimana  berbentuk  penggolongan  secara  pembagian data  yang  menjadi  2  golongan  class  dengan penggunaan hyperlane [4]. Sedangkan pada penggunaan Naive  Bayes adalah  sebuah  metode dimana  memprediksi  barisan  kemungkinan  secara sederhana  dengan  didasarkan  diterapkannya  aturan bayes  menggunakan  anggapan  bebas  serta  kuat. Naive  Bayes digunakan  dengan  dasar  mepunyai kemampuan  dalam  penggolongan  seragam  serta jaringan  netral.  Metode  ini  teruji  mempunyai  tingkat keakuratan serta cepatnya dalam pengaplikasian pada data base yang besar [5].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Pendukung  penelitian  ini  diperlukan  landasan teori  yang akan digunakan pada penelitian. Landasan teori  yang  digunakan  adalah  Gaikindo, Data  mining, Machine  Learning,  Klasifikasi,  RapidMiner,  Support Vektor Machine, Naive Bayes Dan Confusion Matrix

## 2.1. Gaikindo
GAIKINDO  merupakan  penggabungan  industri motor  yang  merupakan  salah  satu  sektor  aspek  pasar otomotf  yang  ada  di  Indonesia  serta  perusahaan dimana  berperan  kerjasama  bersama  Pemerintah untuk dapat melakukan pengembangan industri motor skala besar dan  memiliki kesanggupan dalam kancah global [6].

## 2.2. Data Mining
Data Mining merupakan tahapan dalam penggunaan  metode  matematika,  kecerdasan  buatan, statistik, machine  learning untuk  mendapatkan  serta identifikasi wawasan dimana berguna pada pengetahuan  mengenai  database  yang  berskala  besar [7].

## 2.3. Machine Learning
Machine  learning adalah  paradigma  yang  dapat merujuk  pada  pembelajaran  dari  pengalaman  masa lalu  (yang  dalam  hal  ini  adalah  data  sebelumnya) untuk  meningkatkan  kinerja  di  masa  mendatang. Pembelajaran  mesin  adalah  pijakan  kecerdasan buatan  [8].  Satu-satunya  fokus  bidang  ini  adalah metode pembelajaran otomatis. Pembelajaran mengacu pada modifikasi atau peningkatan algoritma berdasarkan  masa  lalu  pengalaman  secara  otomatis tanpa bantuan eksternal dari manusia.

## 2.4. Klasifikasi
Klasifikasi  merupakan  metode  yang  dipakai untuk  mendapatan  sesuatu  fungsi  dengan  tujuan untuk  membedakan  suatu  jenis  kategori  atau  kelas data.  [9]  Didalam  data  mining  banyak  mempunyai teknik yang dapat dicoba untuk mengolah data dalam jumlah  yang  besar  jadi  suatu  informasi  yang  dapat berguna.  Terdapat  sebagian  teknik  data  mining adalah,  deskripsi,  estimasi,  prediksi,  klasifikasi, clustering,  dan  asosiasi.  Tujuan  dari  klasifikasi merupakan untuk memprediksi ataupun memperkirakan  kelas  dari  suatu  data  terkini  yang belum  mempunyai  merek.  Untuk  mencapai  tujuan klasifikasi  yaitu,  perlu  dibuat  suatu  bentuk  untuk membedakan  suatu class data  berdasarkan  metode tertentu.

## 2.5. RapidMiner
Rapidminer  merupakan perangkat  lunak dengan sifat  yang  terbuka,  maka  dijelaskan  yaitu  sesuatu pemecahan  dalam  rangka  analisa  pada  data  mining, analisa kemungkinan dan text mining. Rapidminer ini penggunaannya  dengan  metode  deskripsi  serta melakukan forecast didalam  membagikan  wawasan
pada  konsumen  mengenai  ketetapan  yang  sangat bagus. Metode ini  mempunyai kurang  lebih 500 data mining  operators, preprocessing,  output,  input  serta visualisai. Banyak  metode  dimana  menyediakan metode ini  yang bermula pada clustering, klasifikasi, forcasting, association serta lainnya [10].
2.6. Support Vector Machine
Support  Vector  Machine (SVM)  merupakan awal  kali  dipublikasikan  oleh  Vapnik  yang  dimulai tahun  1992  selaku  susunan  yang  beriringan  pada teori-toeri favorit didalam aspek pengenalan bertahap. Seperti  contoh  tata  pengenalan  tahapan,  umur Support  Vektor  Machines terhitung  sedang  termasuk awal  [11].  Sebagai  salah  satu  tata  cara pattern recognition, umur Support  Vektor  Machine terhitung sedang  relatif  muda.  Algoritma Support  Vektor Machine yaitu  untuk  mencari hyperline yang berperan  sebagai  pemisah  2  buah class pada input space.  Support  Vector  Machine sudah  jadi  metode klasifikasi  dan  regresi  yang  kerap  dipakai  untuk permasalahan linear serta nonlinear.

## 2.7. Naive Bayes
Naive  Bayes adalah  sebuah  metode  dimana memprediksi  barisan  kemungkinan  secara  sederhana dengan  didasarkan  diterapkannya  aturan  bayes menggunakan  anggapan  bebas  serta  kuat [12]. Naive Bayes digunakan dengan dasar mempunyai kemampuan  dalam  penggolongan  seragam  serta jaringan  netral.  Metode  ini  teruji  mempunyai  tinkat keakuratan serta cepatnya dalam pengaplikasian pada database yang besar . Naive Bayes merupakan metode perkiraan probabilitas yang beralasan pada penerapan teorema Bayes dengan karakteristik penting merupakan  yang  amat  kuat  akan  independensi  dari tiap-tiap situasi ataupun peristiwa [13]. Penggolongan Naive Bayes memiliki tingkat keakuratan yang bagus bila  dibandingkan  dengan  bentuk  klasifikasi  yang lain.

## 2.8. Confusion Matrix
Berdasarkan  pada  mining  data  guna  beberapa metode  dalam  pengukuran  kinerja  sebuah  model maka digunakan matrix campuran dimana merupakan sebuah  metode  yang  penggunaannya  dalam  rangka menghitung  tingkat  akurasi  sebuah  konsep  mining data.  Keakuratan  dari  metode  ini  diprediksi  positif. Sensitivity atau recall merupakan  bagian  pada  kasus positif  dimana  dilakukan forecasting dengan  benar [14].
Gambar  1  adalah  gambaran  dari  model penelitian yang dilakukan.

## Gambar 1. Representasi Pengetahuan

## 3. METODE PENELITIAN
Pada  riset  yang  dilakukan  ini  penggunaan  dari data  mining  yaitu  penggunaan Support  Vector Machine serta Naive  Bayes dalam  penggolongan Jenis Mobil Terbanyak Berdasarkan Jumlah Produksi di  Indonesia.  Berikut  merupakan  proses  pada penelitian ini.
Gambar 2. Tahapan Penelitian

## 3.1. Studi Literatur
Tahap  ini  merupakan  tahapan  pembelajaran yang  berkaitan  dengan  topik  yang  diangkat  sebagai penelitian,  serta  mengkaji  dan  menganalisis  metode Support  Vector  Machine dan Naive  Bayes dalam melakukan  klasifikasi.  Penelusuran  referensi  ini bersumber  dari  buku,  jurnal  maupun  penelitian  yang
telah  ada  sebelumnya  mengenai  hal  -  hal  yang berhubungan dengan metode Support Vector Machine dan Naive Bayes. Hal ini dilakukan untuk mengetahui bagaimana  metode  yang  digunakan  dalam  kajian teorinya sebelum digunakan dalam penelitian.

## 3.2. Pengumpulan Data
Proses  didapatkannya  sebuah  data  adalah menganalisa  jawaban  berdasarkan  rumusan  masalah yang  disusun.  Data  berupa  574  data  dimana merupakan  dataset  yang  diperoleh  dari  laman GAKINDO  dengan  fokus  di  tahun  2021.  Dalam bentuk file pdf.

## 3.3. Reprosesing Data
Data  dari  website  ini  yang  didapatkan  dari website  Gaikindo  merupakan  data  mulai  sejak  tahun 2005  sampai  dengan  2022,  tapi  menurut  teori pengambilan  data  secara  sampel.  Namun  pada penelitian ini menggunkan data 1 tahun terakhir yaitu tahun 2021, karena dengan berbagai alasan yaitu:
a) Penggunaaan mobil variasi hampir sama.
b) Data relevan dan terbaru.
3.4. Prosessing Setelah dilakukannya Reprosesing data selanjutnya  akan  dilakukan  pengolahan  data  yang sudah didapatkan dari gaikindo, sehingga diperlukannya  tahapan  hitung  data  dengan  tahapan penggunaan data mining adalah algoritma SVM serta metode  algoritma  Naive Bayes proses  ini  dalam rangka  menganalisa  temuan  pada  kedua  algoritma yang  digunakan  yaitu  tingkat  akurasi  dari  hasil  data yang digunakan.

## 3.5. Proses  KlasifikasiMetode  Algoritma  SVM dan Naive Bayes
Pada  tahap  ini  dilakukannya  penerapan.  Untuk mengklasifikasi  jenis  mobil  terlaris  berdasarkan kategori.  Berdasarkan  data  dari  gaikindo  yang  sudah dilakukan  Reprocessing  selanjutnya  akan  dilakukan perhitungan  akurasi  dengan  menggunakan  metode Algoritma Support Vector Machine dan Naive Bayes.

## 3.6. Hasil Analisis
Pada  tahap  ini  setelah  semua  data  yang dibutuhkan terkumpul, selanjutnya adalah menganalisis  data  yang  akan  diklasifikasi.  Analisis data  yang  akan  digunakan  oleh  peneliti  adalah analisis  kuantitatif  dengan  menggunakan Confusion Matrix .

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Jumlah  data  yang  digunakan  dalam  penelitian ini adalah sebanyak 574 data, dengan menggunakan 7 atribut,  yaitu category,  brand,  type  model,  cc,  trans, origin  country,  output .  Pada  atribut type terdapat tujuh kategori yang didapatkan hasil sebagai berikut.
Gambar 3. Hasil Atribut Kategori
Berdasarkan pada gambar 3 didapatkan category mobil  terlaris  adalah  4X2  Type  dengan  total  output sebesar  310  unit,  disusul  dengan category  Truck dengan  total  output  sebesar  126  unit,  dan  posisi ketiga  adalah Affordable  Energy  Saving  Cars 4X2 dengan total output sebesar 54 unit.Berikut merupakan  hasil  dari  kriteria brand dengan menggunakan 19 brand mobil.
Tabel 1. Hasil Atribut Brand Kategori Laris Tidak Laris BMW 6 4 Daihatsu 54 10 Datsun 0 12 DFSK 6 1 FAW 0 1 Hino 35 34 Honda 26 4 Hyundai 0 1 Hyundai Him 1 2 Isuzu 13 11 Mercedes-Benz CV 2 9 Mercedes-Benz PC 7 12 Mini 1 0 Mitsubishi Fuso 16 11 Mitsubishi Motors 64 23 Suzuki 23 10 Toyota 96 51 UD Truck 1 7 Wuling 17 3
Berdasarkan  pada  tabel  1,  dapat  dilihat  bahwa brand  mobil  terlaris  adalah  Toyota  dengan  total output  sebesar  147  unit,  disusul  dengan  brand Mitsubishi  Motors  dengan  total  output  sebesar  87 unit,  dan  posisi  ketiga  adalah  Hino  dengan  total output sebesar 69 unit
Tabel 2. Hasil Atribut Type Model Atribut Laris Tidak Laris Type Model 278 172 Jumlah Tertinggi 24 15
Berdasarkan pada tabel 2 didapatkan tipe model yang  paling  laris  pada  tipe  Fortuner  dengan  24  kali laris, sedangkan tidak  laris pula didapatkan pada tipe Fortuner  dengan  jumlah  nilai  15.  Berdasarkan  pada kriteria besaran CC disajikan pada gambar berikut
.

## Gambar 4. Hasil Atribut Besaran CC
Berdasarkan  pada  gambar  4  didapatkan  mobil terlaris  adalah  yang  menggunakan  1499  cc  dengan total  output  sebesar  76  unit,  disusul  dengan  1500  cc dengan  total  output  sebesar  68  unit,  dan  2400  cc dengan total output adalah 38 unit.. Pada atribut trans disajikan pada gambar berikut.
Gambar 5. Hasil Atribut Trans
0 50 100 150 200 250 4x2 Type 4x4 Type Affordable Energy Saving Cars 4x2 Bus Pick Up Sedan Type Truck Kategori Tidak Laris Laris 0 50 100 150 200 250 <=1500 1501-2500 2501-3000 >3000 Besaran CC Tidak Laris Laris 0 50 100 150 200 A/T AT CVT M/T MT Trans Tidak Laris Laris
Berdasarkan  pada  gambar  5  didapatkan  mobil terlaris  adalah  yang  menggunakan  trans  MT  dengan total  output  sebesar  306  unit,  disusul  dengan  AT dengan total output sebesar 27 unit, dan CVT dengan total  output  adalah  27  unit.  Pada  Atribut Origins disajikan dalam tabel berikut.
Tabel 3. Atribut Origins Kategori Laris Tidak Laris INA 364 196 IND 4 10
Berdasarkan  pada  tabel  3  menjelaskan  produk asal  Indonesia  yang  paling  laris  dan  tidak  laris dikarenakan  penelitian  ini  berfokus  pada  produksi lokal. Sedangkan pada atribut Output disajikan dalam tabel berikut ini.
Tabel 4. Atribut Output Kategori Laris Tidak Laris >100 368 0 <=100 0 206
Berdasarkan pada tabel 4 menunjukkan perbandingan data mobil laris dan tidak laris. Jumlah mobil  laris  adalah  368  unit,  sedangkan  mobil  tidak laris adalah 206 unit.
Implementasi  klasifikasi  yang  menggunakan support  vector  machine (SVM)  untuk  melakukan  2 klasifikasi  terhadap  20%  dari  data  yang  didapatkan. Cara  pengujian  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini adalah  dengan  menggunakan Confusion  Matrix seperti yang digambarkan dalam tabel berikut.
Tabel 5. Confusion Matrix SVM Kelas True Tidak Laris True Laris Tidak Laris 37 0 Laris 4 74
Berdasarkan  pada  tabel  5  menunjukkan  bahwa data mobil tidak laris yang di klasifikasi dengan benar adalah  sejumlah  37  data,  data  mobil  laris  yang diklasifikasi  benar  adalah  74  data,  data  mobil  tidak laris yang diklasifikasi salah adalah 4, dan data mobil laris  yang  diklasifikasi  salah  adalah  0  data.  Pada penggunaan klasifikasi SVM ini peneliti memperoleh tingkat accuracy klasifikasi SVM  berada pada angka 96,52%,  pada  tingkat precision didapatkan  nilai 94,87%  dengan positive  class adalah  laris  dan  hasil recall pada klasifikasi SVM didapatkan nilai 100%. Sedangkan pada implementasi klasifikasi menggunakan Naive  Bayes menggunakan confusin matrix sebagai berikut.
Tabel 6. Confusion Matrix Naive Bayes Kelas True Tidak Laris True Laris Tidak Laris 39 1 Laris 2
Berdasarkan  pada  tabel  6  menunjukkan  bahwa data mobil tidak laris yang di klasifikasi dengan benar adalah  sejumlah  61  data,  data  mobil  laris  yang diklasifikasi  benar  adalah  47  data,  data  mobil  tidak laris yang diklasifikasi salah adalah 0, dan data mobil laris  yang  diklasifikasi  salah  adalah  7  data.  Pada penggunaan  klasifikasi Naive  Bayes ini  peneliti memperolehnilai accuracy sebesar  97,39%,  tingkat precision menunjukkan  besaran  97,33%  dengan positive  class adalah  laris  dan  hasil recall pada besaran  98,65%.  Berdasarkan  hasil  yang  didapatkan pada  kedua  algoritma,  maka  dapat  di  bandungkan hasil yang disajikan dalam gambar berikut.
Gambar 6. Perbandingan Algoritma Support Vector Machine dan Naive Bayes

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan, dapat  ditarik  kesimpulan  sebagai  berikut:  Hasil analisis  dengan  menggunakan  metode  SVM  melalui RapidMiner  mendapatkan  nilai  accuracy  96,52%, nilai  precision  94,87%,  dan  nilai  recall  100%.  Hasil analisis  dengan  menggunakan  metode  Naive  Bayes melalui  RapidMiner  mendapatkan  nilai  accuracy 97,39%,  nilai  precision  97,33%  dan  recall  98,65%. Hasil  accuracy  Naive  Bayes  lebih  tinggi  dari  SVM, yaitu 97,39%. Hasl precision Naive Bayes mendapatkan  skor  lebih  tinggi  dari  SVM,  yaitu 97,33%. Sedangkan hasil recall SVM lebih tinggi dari Naive Bayes yaitu 100%.
Adapun  saran  dari  penelitian  ini  yaitu  sebagai berikut:  Jumlah  data  yang  digunakan  lebih  banyak agar  didapatkan  hasil  akurasi  yang  lebih  baik. Penelitian ini tidak terimplementasi pada sebuahsistem  aplikasi,  sehingga  perlu  dibuat  sistem aplikasi.  Penelitian  selanjutnya  dapat  dikembangkan lagi dengan  menggunakan data ataupun metode yang berbeda.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Retno, A., Hayati, T., Putri, I.K., Informasi, J.T., &  Malang,  P.N.(2021). Peramalan  Penjualan Mobil Menggunakan Holt–Winters .
92.00% 94.00% 96.00% 98.00% 100.00% 102.00% Accuracy Precision Recall Perbandingan Algoritma SVM Naive Bayes
[2] Susanto, & Suryadi. (2018). Penerapan algoritma naive bayes dalam menentukan merek mobil terlaris . 1–58.
[3] Surahman,  M.,  Abdillah,  L.A.,  &  Ferdiansyah. (2020). Penerapan  Metode  SVM  -  Based Machine Learning Untuk Menganalisa Pengguna  Data  Trafik  Internet  (Studi  Kasus Jaringan InternetWlan Mahasiswa Bina Darma) . 196–206.
http://arxiv.org/abs/2008.12099
[4] Maksum,  A.,  Swanjaya,  D.,  Informatika,  T., Teknik,  F.,  Nusantara,  U.,  &  Kediri,  P.  (2021). Perbandingan  Antara  Metode  Decision  Tree Dan  Support  Vector  Machine  Pada  Model Rekomendasi Mobil Bekas .
[5] Gaikindo. (2022). GAIKINDO . Gaikindo. gaikindo.co.id
[6] Wicaksana,  I.  W.  S.  (2013). Belajar  Data Mining dengan Rapid Miner . Wiga.
[7] Imron,  M.  (2017).  Penerapan  Data  Mining Algoritma  Naives  Bayes  Dan  Part  Untuk Mengetahui Minat Baca Mahasiswa Di Perpustakaan  Stmik  Amikom  Purwokerto. Jurnal Telematika , 10 (2), 121–135.
[8] Sani, Susanto, & Suryadi, D. (2010). Pengantar Data  Mining:  Menggali  Pengetahuan  dari Bongkahan Data . Andi.
[9] Tran,  H.  (2019). Survei  Machine  Learning  dan Teknik  Data  Mining  yang  digunakan  dalam Sistem
September. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.20395.49446/1.
[10] Fitrianah,  D.,  Dwiasnati,  S.,  Hikmayanti,  H.,  & Baihaqi,  K.A.  (2021). Penerapan  Metode Machine  Learning  untuk  Prediksi  Nasabah Potensial  menggunakan  Algoritma  Klasifikasi Naïve Bayes . 14 (2), 1979–276.
[11] Wibawa,  A.P.,  Guntur,  M.,  Purnama,  A., Akbar, M.F., & Dwiyanto, F.A. (2018). Metode- metode Klasifikasi . 3 (1), 134–138.
[12] Sihombing, J. (2021). Klasifikasi Data Antroprometri Individu Menggunakan Algoritma Naïve  Bayes Classifier. BIOS :Jurnal Teknologi  Informasi  Dan  Rekayasa  Komputer , 2 (1), 1–10. https://doi.org/10.37148/bios.v2i1.15
[13] Saleh, A. (2015). Implementasi Metode Klasifikasi  Naïve  Bayes  Dalam  Memprediksi
Besarnya  Penggunaan  Listrik  Rumah  Tangga. Citee Journal , 2 (3), 73–81.
https://doi.org/10.20895/inista.v1i2.73
[14] Sirli.  (2016). Penerapan  Algoritma  ID3  Untuk Prediksi  Minat  Studi  Mahasiswa  Teknik Informatika . Universitas Dian Nuswantoro.