Algoritma Naïve Bayes untuk Prediksi Kualitas Sperma
Nurlindasari Tamsir 1 , Thabrani R 2 , St. Amina H.Umar 3 , Vivi Rosida 4 1,2 Universitas Dipa Makassar, 3 Universitas Sawerigading Makassar,
4 STKIP Andi Matappa Pangkep nurlindasari@undipa.ac.id 1 , thabrani@undipa.ac.id 2 , amina.usman7578@gmail.com 3 , vivirosida@stkip-andi-matappa.ac.id 4
Abstract :  The  problem  of  infertility  between  married  couples  is  an  important  problem  that can disrupt household harmony. The biggest factor causing infertility for men is the problem of  sperm  quality.  This  study  aims  to  design  an  application  to  predict  sperm  quality  by applying the Web-based Naive Bayes algorithm. The Naïve Bayes method is used to predict a person's risk of experiencing fertility problems. In the prediction process, Laplace Correction technique is used to avoid 0 (zero) probability which can cause the Naïve Bayes Classifier to not be able to classify an input data properly. The results showed that the application of the Laplace Correction technique on the Naïve Bayes algorithm  could predict 23 of 25 test data for sperm quality prediction resulting in an accuracy of 92% and an error rate of 8% and the results of black box testing showed that 7 (seven) modules were made. has been going well.
Keywords : Naïve Bayes, Laplace Correction, infertility, prediction
Abstrak: Masalah  infertilitas  antara  pasangan  suami  istri  menjadi  masalah  penting  yang dapat  mengganggu  keharmonisan  rumah  tangga.  Faktor  terbesar  penyebab  infertilitas  bagi pria  adalah  masalah  kualitas  sperma.  Penelitian  ini  bertujuan  merancang  aplikasi  untuk memprediksi  kualitas  sperma  dengan  menerapkan  algoritma Naive  Bayes berbasis  Web,. Metode Naïve  Bayes digunakan  dalam  memprediksi  resiko  seseorang  mengalami  gangguan kesuburan. Dalam proses prediksi, teknik Laplace Correction digunakan untuk menghindari probabilitas  0  (nol)  yang  dapat  menyebabkan Naïve  Bayes  Classifier tidak  dapat mengklasifikasi  sebuah  data  inputan  dengan  baik.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa penerapan teknik Laplace Correction pada algoritma Naïve Bayes dapat memprediksi 23 dari 25  data  pengujian  untuk  prediksi  kualitas  sperma  sehingga  menghasilkan  akurasi  sebesar 92%  dan  nilai  error  rate  sebesar  8%  serta  hasil  pengujian black  box menunjukan  bahwa  7 (tujuh) modul yang dibuat telah berjalan dengan baik.
Kata kunci : Naïve Bayes, Laplace Correction, infertilitas, prediksi
Pendahuluan
Infertilitas  adalah  salah  satu komplikasi terpenting dalam ginekologi  dan  dijelaskan  sebagai suatu gangguan dari sistem reproduksi, kondisi ini ditandai dengan  ketidakmampuan  untuk  hamil secara alami bagi pasangan suami istri usia  subur  setelah  satu  tahun  teratur melakukan  hubungan  seksual  tanpa perlindungan alat kontrasepsi (Harsyah & Ediati, 2015). Masalah infertilitas antara pasangan suami istri menjadi masalah penting  yang  dapat  mengganggu keharmonisan rumah tangga (Khaira et al.,  2020).  Infertilitas  di  Indonesia menurut  data  badan  pusat  statistik (BPS)  dari  39,8  juta  pasangan  usia
subur  di  Indonesia  pada  tahun  2012, 10  -  15%  diantaranya  mengalami infertil  atau  sekitar  4  -  6  juta pasangan, kejadian infertil di Indonesia  mengalami  peningkatan setiap tahun. Berdasarkan hasil penelitian sebanyak 20% pasangan infertil disebabkan  karena  adanya  kelainan pada  pria  (Mulyani  et  al.,  2021). Dengan  adanya  masalah  infertilitas akan  menyulitkan  bagi  pasangan suami istri untuk mendapatkan keturunan  (Budianita  et  al.,  2018).
Faktor  terbesar  penyebab  infertilitas bagi  pria  adalah  masalah  kualitas sperma (Dhyani et al., 2020). Konsentrasi sperma berhubungan dengan data sosioal demografis, faktor
Vol. 6, No. 2, February 2023, Pages 101-110          http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick
lingkungan,  status  kesehatan,  dan kebiasaan hidup.
Kondisi  ini  bisa  disebabkan  oleh banyak  faktor,  seperti  musim,  usia, penyakit anak, kecelakaan atau trauma serius, mengalami pembedahan,
demam  tinggi  pada  1  tahun  terakhir, frekuensi konsumsi alkohol, kebiasaan merokok,  dan  jumlah  jam  2  yang dihabiskan  duduk  perhari  (Lestari  & Demartoto,  2011).  Semakin  cepat  pria mengetahui  masalah  infertilitas  pada dirinya  akan  semakin  baik,  sehingga bisa  mencegah  masalah  infertilitas yang  bisa  menggangu  kesuburannya (Harismayanti, 2015). Sperma  merupakan  sel  jantan yang bertugas membuahi sel telur/ovum agar konsepsi atau pembuahan  dapat  terjadi.  Sel  sperma manusia  adalah  sel  sistem  reproduksi utama  dari  laki-laki.  Sel  sperma memiliki  jenis  kelamin  laki-laki  atau perempuan (Anisa et al., 2022).
Data mining adalah proses untuk menggali  (mining)  pengetahuan  dan informasi  baru  dari  data  yang berjumlah banyak pada data warehouse, dengan menggunakan kecerdasan buatan ( Artificial Intelligence), statistik  dan  matematika (Utami & Putra, 2022) Naïve Bayes merupakan pendekatan statistik yang fundamental  dalam  pengenalan  pola
( patern  recognition )  (Tamsir  &  Alam, 2018).  proses  klasifikasi. Naïve  Bayes Class ifier  memiliki  tingkat  akurasi yang  lebih  baik  dibanding  model class ifier  lainnya  (Qisthiano  et  al., 2021). Teorema Naïve Bayes , memerlukan sejumlah petunjuk (atribut)  untuk  menentukan  kelas  apa yang  cocok  bagi  objek  yang  dianalisis tersebut.  (Tri  et  al.,  2021).  Persamaan dari teorema Bayes
…………………( 1) Laplace  Correction (Laplacian Estimator) adalah suatu teknik menambahkan  nilai  1  pada  setiap
kombinasi  atribut  yang  digunakan untuk menghindari probabilitas 0 (nol) pada  proses  prediksi  yang  dapat menyebabkan  13 Naïve  Bayes tidak dapat  mengklasifikasi  sebuah  data inputan  dengan  baik.  Persamaan  dari Laplacian  Correction dapat  dilihat pada persamaan 2 berikut (Rizki et al., 2021):
…………………(2) Metode Pada  penelitian  ini  data  mining digunakan dalam automatisasi diagnosa  penyakit  untuk  prediksi kualitas  sperma  dengan  mendapatkan model  klasifikasi  yang  berupa  aturan- aturan  dari  data  sampel  sperma  100 sukarelawan  yang  dianalisis  sesuai dengan  kriteria  WHO  2010  yang mengklasifikasi ulang parameter analisis  sperma  untuk  volume  semen, konsentrasi  sperma,  motilitas  dan morfologi.
Dari  model  klasifikasi  tersebut dapat  digunakan  untuk  melakukan prediksi  tingkat  fertilitas  pria  yang dibagi  menjadi  2  (Tabel  1),  jawaban pertanyaan-pertanyaan
mengenai beberapa  faktor  penyebab  infertilitas seperti  faktor  lingkungan,  kesehatan, dan kebiasaan hidup yang dimasukkan oleh  pengguna  pada  aplikasi  melalui platform web mampu  melakukan diagnosa  sendiri  secara  langsung  di mana  pun  dan  kapan  pun  (Tamsir  et al.,
2019) kemudian dihitung berdasarkan  nilai  probabilitas  dari setiap  atribut  (Tabel  2)  sehingga  jika nilai  probabilitas  normal  lebih  besar daripada  nilai  probabilitas altered , maka  dapat  disimpulan  bahwa  hasil prediksi kualitas spermanya masuk ke dalam  kriteria  normal  dan  tidak termasuk  ke  dalam  kriteria altered (Tabel 1). Sedangkan teknik Laplace Correction digunakan untuk menghindari  probabilitas  0  (nol)  yang dapat  menyebabkan Naïve  Bayes
Classifier tidak  dapat  mengklasifikasi sebuah  data  inputan  dengan  baik (Ananta et al., 2020), alur pengklasifikasian  ini  dapat  dilihat pada Gambar 1. Metode  ini  hanya  membutuhkan jumlah  data  training  yang  kecil  untuk menentukan  estimasi  paremeter  yang diperlukan dalam proses pengklasifikasian  (Muhajir  &  Chotijah, 2020). Gambar 1. Alur Klasifikasi Altered
Normal Tabel 1. Range normal dan altered Rentang Nilai (%) Hasil <=50 Altered >50 Normal Nilai  probabilitas  kelas  Normal dan Altered akan  digunakan  pada perhitungan Naive  Bayes sebagai  nilai probabilitas awal kelas tanpa memandang  atribut  apapun  untuk memprediksi hasil output tiap kasus.
Tabel 2. Jenis atribut dan kriteria Atribut Kriteria Musim dimana analisis dilakukan Musim hujan, musim kemarau Umur pada saat analisis 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36 Penyakit anak (yaitu cacar air, campak, gondok, polio) Ya, tidak Kecelakaan atau trauma serius Ya, tidak Mengalami pembedahan Ya, tidak Demam tinggi pada 1 tahun terakhir Kurang dari tiga bulan yang lalu, lebih dari tiga bulan yang lalu, tidak Pernah Frekuensi konsumsi alkohol Beberapa kali sehari, setiap hari, beberapa kali seminggu, seminggu sekali, hampir tidak pernah, atau tidak pernah sama sekali Kebiasaan merokok Tidak pernah, sesekali, setiap hari Jumlah jam yang dihabiskan duduk perhari 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 Dataset  yang  digunakan  berasal dari University California Irvine Machine Learning Repository sebanyak Normal
Altered Probabili- tas <=50 75 Sampel Data training Kuesioner Ya Tidak Naïve Bayes dan Laplace Correction
Vol. 6, No. 2, February 2023, Pages 101-110          http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick
100.  Data testing sebanyak  25  dataset dan  data  training  yang  digunakan adalah 75 dataset, yaitu terdiri dari 65 data  kelas  Normal  dan  10  data  kelas Altered .  Perhitungan  nilai  probabilitas kelas  Normal  dan Altered adalah sebagai berikut :
P(output “normal”) = = 0,87
P(output “altered”) =       = 0,13
Perhitungan Naïve  Bayes dan Laplace Correction Data  kasus  diambil  berdasarkan umur  terendah  yang  ada  pada  data testing.
Tabel 3. Kasus 1 Data Testing X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 Mu si m hu - jan 19 Ti - dak Ti - dak Ya Ti - dak per nah Ham pir tidak per - nah Ti - dak per nah 6 Menghitung  probabilitas  atribut berdasarkan kelas
1. P  (musim  “hujan”  |  output
“normal”)
P  (musim  “hujan”  |  output “altered”)
2. P    (umur  “19”  |  output  “normal”)
P  (umur  “19”  |  output  “altered”)
3. P  (penyakit  anak  “tidak”  |  output “normal”)
P  (penyakit  anak  “tidak”  |  output “altered”)
4. P    (kecelakaan  “tidak”  |  output “normal”)
P  (kecelakaan  “tidak”|  output  “ alte red”)
5. P  (mengalami  pembedahan  “ya”  | output “normal”)
P  (mengalami  pembedahan  “ya”  | output “altered”)
6. P  (demam  tinggi  “tidak  pernah”  | output “normal”)
P  (demam  tinggi  “tidak  pernah”  | outp ut “altered”)
7. P  (konsumsi  alkohol  “  hampir tidak  pernah”  |  output  “normal”)
P  (konsumsi  alkohol  “  hampir tidak  pernah”  |  output  “altered”)
8. P  (merokok  “tidak  pernah”  | output “normal”)
P  (merokok  “tidak  pernah” | output “altered”)
9. P  (jumlah  jam  duduk  “6”  |  output “normal”)
P  (jumlah  jam  duduk  “6”  |  output “altered”)
P (F | output “normal”) P (F | output “altered”)

## Menghitung probabilitas atribut
1. P (musim “hujan”)
2. P (umur “19”) 3. P (penyakit anak “tidak”)
4. P (kecelakaan “tidak”) =
5. P  (mengalami  pembedahan  “ya”)
6. P  (de mam  tinggi  “tidak  pernah”)
7. P  (konsumsi  alkohol  “  hampir tidak pernah”)
8. P (merokok “tidak pernah”) 9. P (jumlah jam  duduk  “6”) P(F) Menghitung probabilitas akhir kelas
P (outp ut “normal” | F)

## P (output “altered” | F)
Terdapat  nilai  0  pada  salah  satu probabilitas  kelas  yang  dihasilkan, sehingga  harus  menggunakan  teknik Laplace  Correction agar  metode Naïve Bayes dapat melakukan pengklasifikasian dengan baik. Menggunakan  probabilitas  atribut berdasarkan kelas
1. P  (musim  “  hujan”  |  output
“normal”)
P  (musim  “  hujan”  |  output
“altered”)
2. P  (umur  “19”  |  outpu  “normal”)
P  (umu r  “19”  |  outpu  “altered”)
3. P  (penyakit  anak  “tidak”  |  output
“normal”)
P  (penyakit  anak  “tidak”  |  output “altered”)
4. P  (kecelakaan  “tidak”  |  output “normal”)
P  (kecelakaan  “tidak”  |  output
“altered”) 5. P  (mengalami  pembedahan  “ya”  | output “normal”)
P  (mengalami  pembedahan  “ya”  | output “altered”) 6. P  (demam  tinggi  “tidak  pernah”  | output “normal”) P  (demam  tinggi  “tidak  pernah”  | output “altered”)
7. P  (konsumsi  alkohol  “  hampir tidak  pernah”  |  output  “normal”)
P  (konsumsi  alkohol  “  hampir tidak  pernah”  |  output  “altered”)
8. P  (merokok  “tidak  pernah”  | output “normal”) P  (merokok  “tidak  pernah”  | output “altered” ) 9. P  (jumlah  jam  duduk  “6”  |  output “normal”) P  (jumlah  jam  duduk  “6”  |  output “altered”) P (F | output “normal”) P (F | output “altered”) Menghitung probabilitas atribut
1. P (musim “hujan”)
2. P (umur “19”) 3. P (penyakit anak “tidak”)

## 4. P (kecelakaan “tidak”)
5. P  (mengalami  pembedahan  “ya”)
Vol. 6, No. 2, February 2023, Pages 101-110          http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick
6. P (demam tinggi “tidak pernah”)
7. P (konsumsi alkoh ol “hamper tidak pernah”)
8. P (merokok “tidak pernah”)
9. P (jumlah jam duduk “6”)
P (F)
Menghitung  probabilitas  akhir kelas
P (output “normal” | F)

## P (out put “altered” | F)
Menghitung  presentase  prediksi kualitas sperma
Presentase Setelah menggunakan teknik Laplace Correction pada metode Naïve Bayes ,  didapatkan  hasil  prediksi kualitas  sperma  yang  dihasilkan
adalah  Normal,  dengan  persentase diatas 50% yaitu 99,67%.
Tabel 4. Confusion Matrix Normal Manual Altered Manual Normal Aplika- si Altered Aplika- si Aktual Normal 23 0 23 0 Aktual Altered 2 0 2 0 Berdasarkan  tabel  4 confusion matrix diatas  dapat  dihitung  nilai akurasi  dan  error  rate  dari  prediksi yang bisa dihasilkan aplikasi.
Perhitungan  nilai  akurasi  dan  error rate adalah sebagai berikut :
Akurasi
Eror rate
Berdasarkan  perhitungan  diatas, penerapan  metode Naive  Bayes pada aplikasi  prediksi  kualitas  sperma dapat  memprediksi  23  dari  25  data testing sehingga menghasilkan tingkat akurasi  sebesar  92%  dan  nilai  error rate yang dihasilkan adalah 8%.
Desain UML
Actor  terdiri  admin  dan  user. Admin  dan  user  harus  melakukan login untuk bisa menggunakan aplikasi  dengan  memasukkan  email dan password. Admin dapat menginput  data  atribut,  data  training, dan  data testing yang  akan  digunakan melalui  form  yang  ada  pada  aplikasi. Data testing yang  diinput  akan digunakan  untuk  menguji  tingkat keakuratan  prediksi  kualitas  sperma
pada  aplikasi.  User  dapat  melakukan prediksi  dengan  memasukkan  data berupa jawaban pada setiap pertanyaan.  Data-data  tersebut  akan diproses untuk menghasilkan prediksi kualitas  sperma.  Admin  dan  user dapat  melihat  hasil  prediksi  kualitas sperma  berdasarkan  inputan  yang user masukkan sebelumnya.
Gambar 2. Diagram uses case
Gambar 3. Diagram class
Pada  Gambar  3 class diagram, aplikasi  yang  akan  dibuat  terdiri dari 7  kelas.  Kelas  admin dan kelas user berinteraksi dengan kelas login . Kelas  kriteria  tidak  dapat  berdiri sendiri  karena  membutuhkan  kelas
atribut. Kelas hasil juga membutuhkan  kelas user .  Kelas dataset  dan  kelas  hasil  memiliki banyak  kriteria  sehingga  memiliki hubungan many  to  many dengan kelas kriteria.

## Hasil
Tampilan  halaman  yang  bisa diakses  oleh  user  seperti  halaman utama, halaman prediksi, dan halaman hasil.
Gambar 4. Interface halaman utama user Halaman ini merupakan halaman utama  aplikasi  prediksi  kualitas sperma. ketika user mengakses website.  Admin  maupun  user  akan diarahkan  ke  halaman  ini  ketika berhasil login.
Gambar 5. Tampilan prediksi Pada  Gambar  5,  user  menjawab beberapa pertanyaan mengenai faktor- faktor  yang  bisa  mempengaruhi kualitas  spermanya.  Ketika  selesai menjawab  pertanyaannya,  user  akan diarahkan  ke  halaman  hasil  yang menampilkan informasi mengenai kualitas spermanya.
Gambar 6, menampilkan halaman hasil  prediksi  dan  rincian  jawaban
Vol. 6, No. 2, February 2023, Pages 101-110          http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick
yang telah diinput oleh user. Informasi yang  ditampilkan  mengenai  kualitas sperma  yaitu  normal  atau altered (terganggu)  serta  persentase  tingkat kualitas spermanya.
Gambar 6. Tampilan hasil
Tampilan  menu-menu  yang  bisa diakses  oleh  admin  seperti  menu dashboard, menu atribut, menu dataset,  menu  hasil,  menu  user,  dan menu edit data.
Gambar 7. Tampilan atribut Pada  halaman  ini admin  memilih pilihan  tambah  data  baru  untuk menginput  atribut,  kriteria,  serta  nilai tiap  kriteria.  Atribut  yang  sudah diinput akan ditampilkan pada halaman ini berjumlah 9 atribut.
Gambar 8. Tampilan dataset
Pada  halaman  ini admin  memilih pilihan  tambah  data  baru  untuk menginput dataset yang akan digunakan. Dataset yang sudah diinput akan ditampilkan pada halaman ini. Dataset yang ditampilkan berjumlah  100  data  yang  dibagi  ke dalam 2 bagian, yaitu 75 data training dan 25 data testing.
Gambar 9. Tampilan hasil Pada  halaman  ini  menampilkan hasil  prediksi  yang  sudah  dilakukan oleh  user  yang  sudah  terdaftar.  Data yang  ditampilkan,  yaitu  nama  user, waktu  melakukan  prediksi,  hasil prediksi,  dan  persentase  kualitas sperma.
Penelitian ini menggunakan Black
Box testing berfokus pada tes validasi,
batas  masalah,  tes  kinerja,  dan pengujian  yang  berhubungan  dengan keamanan  (Nurlindasari  &  Annah, 2015).  Tabel  5  menunjukkan  ada  7 (tujuh)  modul  yang  diuji  dan  semua modul dinyatakan berhasil.
Tabel 5. Rekapitulasi hasil pengujian No Faktor Pengujian Hasil Pengujian Berha- sil Tidak Berhasil 1 Melakukan Login √ 2 Melakukan Register √ 3 Melakukan Prediksi Kualitas Sperma √ 4 Menampilkan Hasil Prediksi √
5 Menginput dan Menampilkan Atribut √ 6 Menginput dan Menampilkan Dataset √ 7 Mengedit Data Admin √ Total 7 0 Simpulan Kesimpulan  yang  dapat  ditarik dari  pembahasan  di  atas  sebagai berikut:
1. Dataset berjumlah 100 yang dibagi ke  dalam  2  bagian,  yaitu  75  data training dan 25 data testing. 2. Penerapan teknik Laplace Correction pada  algoritma Naïve Bayes dapat  memprediksi  23  dari 25  data  testing  untuk  prediksi kualitas sperma sehingga menghasilkan  keakuratan  sebesar 92% dan error rate yang dihasilkan adalah 8%.
3. Desain  sistem  menggunakan  UML menghasilkan uses  case (user  dan admin)  dan  sebanyak  7 class diagram .
4. 7  modul  menggunakan Black  Box testing telah lulus uji validasi.
Daftar Pustaka Ananta,  A.  Y.,  Kirana,  A.  P.,  & Imanidanantoyo,  A.  I.  (2020).
Implementasi Naive  Bayes dan Pos Tagging Menggunakan Metode  Hidden  Markov  Model Viterbi  Pada  Analisa  Sentimen Terhadap  Akun  Twitter  Presiden Joko  Widodo  di  Saat  Pandemi
Covid  -  19. Seminar  Informatika Aplikatif  Polinema  (SIAP) ,  235 – 241.
Anisa,  A.,  Kinanti,  F.  M.,  Panjaitan,  A.
R.  A.,  &  Octaviani,  R.  (2022). Perkembangbiakan dan Pertumbuhan  Makhluk  Hidup. Jurnal Pendidikan Tambusai ,
6 (1), 203 – 205.
Budianita, E., Hustianto, F. R., Okfalisa,
Syafria,  F.,  &  Nasir,  M.  (2018). Implementasi Algoritma Jaringan Syaraf  Tiruan  (  JST  )  Hopfield untuk Klasifikasi Kualitas Kesuburan  Pria . November ,  137 – 142.
Dhyani,  I.  A.  D.,  Kurniawan,  Y.,  &
Negara,  M.  O.  (2020). Hubungan Antara  Faktor-Faktor  Penyebab Infertilitas Terhadap Tingkat Keberhasilan  Ivf-Icsi  Di  Rsia  Puri Bunda  Denpasar  Pada  Tahun
2017 . 9 (5), 23 – 29.
Harismayanti.  (2015).  Faktor-Faktor yang  Mempengaruhi  Terjadinya Infertilitas  Pada  Pasangan  Suami Istri Di Desa Duwangan Kecamatan  Dungaliyo  Kabupaten Gorontalo. Zaitun , 3 (2). Harsyah,  N.  R.,  &  Ediati,  A.  (2015). Perbedaan  sikap  laki-laki  dan perempuan  terhadap  infertilitas . 4 (4), 225 – 232. Khaira,  U.,  Syarief,  N.,  Zalman,  & Hayati, I. (2020). Prediksi Tingkat Fertilitas  Pria  Dengan  Algoritma Pohon  Keputusan  Cart . 5 (1),  35 – 42.
Lestari,  Y.,  &  Demartoto,  A.  (2011). Perempuan  dan  Rokok  (  Kajian Sosiologi  Kesehatan  Terhadap Perilaku  Kesehatan  Reproduksi Perempuan  Perokok  Di  Kota Surakarta ) . 6 (1), 67 – 77. Muhajir,  A.,  &  Chotijah,  U.  (2020). Aplikasi  berbasis  web  browser untuk  mendiagnosa  kerusakan laptop  dengan  metode Naive Bayes . Jurnal  Ilmiah  Penelitian Dan  Pembelajaran  Informatika , 05 (2), 112 – 122. Mulyani,  U.,  Sukarni,  D.,  &  Sari,  E.  P.
(2021). Faktor-Faktor yang Berhubungan  Dengan  Infertilitas
Primer  Pada  Pasangan  Usia Subur  Di  Wilayah  Kerja  Uptd Puskemas  Lembak  Kab.  Muara Enim  Tahun  2021 . 8 (8),  2698 – 2710.
Nurlindasari, & Annah. (2015). Aplikasi
Vol. 6, No. 2, February 2023, Pages 101-110          http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick
Ilmu  Tajwid  Interaktif  Berbasis Mobile. Konferensi Nasional Sistem & Informatika , 250 – 253. Qisthiano,  M.  R.,  Kurniawan,  T.  B., Negara,  E. S.,  &  Akbar,  M.  (2021). Pengembangan Model Untuk Prediksi Tingkat Kelulusan Mahasiswa  Tepat  Waktu  dengan Metode Naïve  Bayes . Media Informatika  Budidarma , 5 (3), 987 – 994. https://doi.org/10.30865/mib.v5i 3.3030 Rizki, M., Arhami, M., & Huzeni. (2021). Perbaikan  Algoritma Naive  Bayes Classifier  Menggunakan  Teknik
Laplacian  Correction. Teknologi ,
21 (1), 39 – 45. Tamsir, N., & Alam, S. (2018). Decision Support Sistems (Dss) Determining  Department  Using Naive  Bayesian  Algorithm . 1 (1), 1 – 8.
Tamsir,  N.,  Fatmasari,  Alloto’dang,  K., Nurizan,  &  Mutia,  S.  (2019). Perancangan  Electronic  Supply Chain  Management  (  e-SCM  ) Berbasis Web . 1 – 8.
Tri, B. R. D., Susanti, S., & Mubarok, A. (2021).  Penerapan  Data  Mining Untuk Klasifikasi Penyakit Hepatocellular Carcinoma Menggunakan  Algoritma Naïve bayes . Responsif, 3 (1), 12 – 19.
Utami, N. W., & Putra, I. G. J. E. (2022). Text  Mining  Clustering  Untuk Pengelompokan  Topik  Dokumen Penelitian Menggunakan Algoritma K-Means Dengan Cosine  Similarity. JINTEKS , 4 (3), 255 – 259.