## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3055

## Analisis Perbandingan Kinerja Algoritma Naïve Bayes, Decision Tree- J48 dan Lazy-IBK
Indra Rukmana * , Arvin Rasheda, Faiz Fathulhuda, Muh Rizky Cahyadi, Fitriyani
Teknologi Informasi, Teknik Informatika, ARS University, Bandung, Indonesia Email: 1,* 17180056@ars.ac.id, 2 17180093@ars.ac.id, 3 17180005@ars.ac.id, 4 17180099@ars.ac.id , 5 fitriyani@ars.ac.id Email Penulis Korespondensi: 17180056@ars.ac.id
Abstrak− Penetilian ini di khususkan untuk mengetahui kinerja algoritma klasifikasi yaitu Naïve Bayes, Decision Tree-J48 dan Lazy-IBK.  Kecepatan  dan  persentase  akurasi  pada  penelitian  ini  menjadi  tolak  ukur  kinerja  pada  algoritma.  Penelitian  ini menggunakan  dataset  Breast  Cancer  dan  Thoracic  Surgery  Data  yang  di  unduh  pada  website  UCI  Machine  Learning Repository.  Menggunakan  bantuan  software  Weka  Versi  3.8.5  untuk  mengetahui  pengujian    kinerja  algoritma  klasifikasi tersebut. Hasil menunjukan bahwa algoritma Decision Tree J-48 memiliki akurasi terbaik yaitu 75.6% pada mode tes cross- validation untuk dataset Breast Cancer dan 84.5% pada dataset Thoracic Surgery.
Kata Kunci: Naïve Bayes; Decision Tree-J48; Lazy-IBK; UCI Machine Learning
Abstract− This research is focused on knowing the performance of the classification algorithms, namely Naïve Bayes, Decision Tree-J48  and  K-Nearest  Neighbor.  The  speed  and  the  percentage  of  accuracy  in  this  study  are  the  benchmarks  for  the performance of the algorithm. This study uses the Breast Cancer and Thoracic Surgery dataset, which is downloaded on the UCI  Machine  Learning  Repository  website.  Using  the  help  of  Weka  software  Version  3.8.5  to  find  out  the  classification algorithm testing. The results show that the J-48 Decision Tree algorithm has the best accuracy, namely 75.6% in the cross- validation test mode for the Breast Cancer dataset and 84.5% for the Thoracic Surgery dataset.
Keywords : Naïve Bayes; Decision Tree-J48; Lazy-IBK; UCI Machine Learning

## 1. PENDAHULUAN
Kanker adalah penyakit yang terjadi akibat pertumbuhan sel-sel abnormal yang tidak terkendali. Kanker payudara adalah  kanker  yang paling umum  pada  wanita.  WHO  mengestimasikan  bahwa  84  juta orang meninggal  akibat kanker dalam  rentang  waktu 2005-2015.  Survei  yang  dilakukan  WHO  tersebut  menyatakan  bahwa  8  sampai 9 persen wanita mengalami kanker payudara. Hal itu membuat kanker payudara sebagai jenis kanker yang paling banyak ditemui pada wanita setelah kanker leher rahim [1]. Hal tersebut didukung data statistik American Cancer Society yang menunjukan bahwa kanker payudara menempati urutan pertama dengan jumlah kasus terbanyak dari seluruh jenis kasus tumor ganas (kanker) di seluruh dunia [2].
Operasi toraks adalah cabang ilmu kedokteran yang mempelajari diagnosis dan tindakan untuk gangguan kesehatan yang disebabkan oleh penyakit atau cedera pada kerongkongan, paru-paru, dan organ tubuh lain yang ada di dada. Salah satu penyakit yang paling sering ditangani dengan operasi toraks adalah kanker paru-paru[3] Menurut  World  Health  Organization  (WHO),  kanker  paru  merupakan  penyebab  utama  kematian  utama  dalam kelompok kanker. Penyebab paling umum kanker paru adalah paparan dalam jangka waktu yang lama terhadap asap tembakau [4].
Pada masa yang lalu, analisis data mining harus dilakukan secara manual – sebuah cara yang sangat tidak praktis  tentunya.  Sekarang  ini  dengan  kekuatan  sebuah  komputer  yang  cukup  modern,  data  yang  sama  dapat diinterpretasi dan dijelaskan dalam kurun waktu yang sangat efisien dengan menggunakan sejumlah teknik data mining yang bervariasi dan terotomatisasi.
Data mining adalah suatu proses ekstraksi atau penggalian data yang belum diketahui sebelumnya, namun dapat dipahami dan berguna dari database yang besar serta digunakan untuk membuat suatu keputusan bisnis yang sangat penting. Data mining biasa juga disebut dengan “Data atau knowledge discovery” atau menemukan pola tersembunyi  pada  data.  Data  mining  adalah  proses  dari  menganalisa  data  dari  prespektif  yang  berbeda  dan menyimpulkannya ke dalam informasi yang berguna [5].
Data mining didefinisikan sebagai proses mengekstrak atau menambang pengetahuan yang dibutuhkan dari sejumlah  data  besar.  Pada  prosesnya  data  mining  akan  mengekstrak  informasi  yang  berharga  dengan  cara menganalisis adanya pola-pola ataupun hubungan keterkaitan tertentu dari data-data yang berukuran besar. Data mining berkaitan dengan bidang ilmu-ilmu lain, seperti Database System, Data Warehousing, Statistic, Machine Learning, Information Retrieval, dan Komputasi Tingkat Tinggi. Selain itu data mining didukung oleh ilmu lain seperti Neural Network, Pengenalan Pola, Spatial Data Analysis, Image Database, Signal Processing [6].
Klasifikasi termasuk ke dalam supervised learning karena menggunakan sekumpulan data untuk dianalisis terlebih  dahulu,  kemudian  pola  dari  hasil  analisis  tersebut  digunakan  untuk    engklasifikasian  data  uji.  Proses klasifikasi data terdiri dari pembelajaran dan klasifikasi. Pada pembelajaran data training dianalisis menggunakan algoritma klasifikasi, selanjutnya pada klasifikasi digunakan data testing untuk memastikan tingkat akurasi dari rule klasifikasi yang digunakan. Teknik klasifikasi dibagi menjadi lima kategori berdasarkan perbedaan konsep matematika,  yaitu  berbasis  statistik,  berbasis  jarak,  berbasis  pohon  keputusan,  berbasis  jaringan  syaraf,  dan berbasis rule [7].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3055
Submitted: 08/06/2021 ; Accepted: 14/07/2021 ; Published: 31/07/2021
Sebagai  suatu  rangkaian  proses,  data  mining  mempunyai  beberapa  pengolahan  data,  yaitu  adalah klasifikasi.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  kinerja  algoritma  klasifikasi  sehingga  dapat memprediksi  perbandingan  kinerja  dari  3  algoritma  tersebut  yang  mana  memiliki  akurasi  terbaik.  Beberapa algoritma yang akan digunakan adalah Naïve Bayes , Lazy-IBK, dan Decision Tree-J48 . Menggunakan software bantuan yaitu Weka Versi 3.8.5 sebagai tolak ukur untuk mengetahui kinerja pada algoritma tersebut.
Pada penelitian yang dilakukan oleh Abdul Rahman Kadafi ditahun 2018 membuktikan bahwa algoritma Naïve  Bayes memiliki  algoritma  yang  paling  baik  dibandingkan  algoritma  yang  lainnya[8]  Selanjutnya  dari penelitian lain dilakukan oleh Devinta dkk pada tahun 2020 menunjukan bahwa algoritma Naïve Bayes menjadi yang paling tinggi diantara algoritma yang lain dengan nilai akurasi sebesar 0.94[9]. Yang ketiga yaitu penelitian dilakukan oleh Devi Yunita di tahun 2017 membuktikan bahwa Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) memiliki nilai akurasi yang lebih baik daripada Decision Tree[10]. Selanjutnya penelitian yang dilakukan oleh Ardiansyah dkk pada tahun 2018 menunjukan bahwa Naïve Bayes merupakan algoritma dengan performa terbaik, dan hasil tertinggi akurasi didapatkan oleh algoritma K-NN[11]. Penelitian terakhir yang dilakukan oleh Pandito dan Dian pada  tahun  2019  membuktikan  bahwa  algoritma Naïve  Bayes dengan  akurasi  84.07%  mengungguli  algoritma- algoritma lainnya [12].
Dari  kelima  penelitan  tersebut,  membuktikan  bahwa  algoritma Naïve  Bayes dan  KNN  memiliki  tingkat akurasi dan kinerja yang lebih unggul dibandingkan dengan algoritma klasifikasi lainnya. Namun penelitian ini akan membuktikan apakah hasil yang didapatkan sama dengan penelitian tersebut.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian yang dilakukan pada penelitian ini dapat dilihat pada gambar 1.
PENGUMPULAN DATA MODEL YANG DIUSULKAN EKSPERIMEN DAN PENGUJIAN MODEL EVALUASI DAN VALIDASI HASIL
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pada gambar 1, tahapan yang dilakukan pada penelitian ini adalah sebagai berikut : 1) Pengumpulan data
Dataset dapat di unduh dari website UCI Repository dengan url: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Thoracic+Surgery+Data https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Breast+Cancer
2) Model yang diusulkan
Model yang diusulkan dalam penelitian ini yaitu menggunakan beberapa algoritma diantaranya Naïve Bayes, Decision Tree-J48, dan Lazy-Ibk dan mode test yang digunakan adalah cross-validation test 3) Eksperimen dan Pengujian Model Eksperimen dan Pengujian Model dilakukan dalam beberapa cara yaitu:
a) Mempersiapkan dataset
b) Merubah file tipe .data ke .csv agar mempermudah pengolahan
c) Melakukan uji tes terhadap file .csv
d) Melakukan tes terhadap file .arff
4) Evaluasi dan Validasi Hasil
Pada saat eksperimen akan menghasilkan output kinerja dari beberapa algoritma dan akan menghasilkan akurasi terbaik pada kinerja algoritma
Hasil yang tertera pada proses Classifier output setelah melalui proses pembangunan model akan dicatat dan dari pencatatan tersebut akan dbandingkan nilainya, sehingga dapat diketahui algoritma mana yang kinerjanya

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3055
paling baik. Parameter yang digunakan untuk membandingkan kinerja dari beberapa algoritma klasifikasi tersebut adalah:
1) Test Mode : Mendefinisikan mode tes yang digunakan cross-validation test
2) Time  to  build  model :  merupakan  istilah  untuk  menerangkan  beberapa  waktu  yang  dibutuhkan  untuk membangun model klasifikasi untuk masing-masing algoritma
3) Correctly classified instances : berapa banyak baris data yang terklasifikasikan dengan benar.
4) Incorrectly classified intances : berapa banyak baris data yang terklasifikasikan tidak benar
2.2 Decision Tree
Decision  Tree  adalah  struktur  flowchart  yang  menyerupai  Tree  (pohon),  dimana  setiap  simpul  internal menandakan suatu tes pada atribut, setiap cabang merepresentasikan hasil tes, dan simpul daun merepresentasikan kelas atau distribusi kelas. Alur pada Decision Tree di telusuri dari simpul akar ke simpul daun yang memegang prediksi [13].
Gambar 2. Decision Tree Secara umum
Algoritma  ini  digunakan  untuk  menguji  setiap  atribut-atribut  yang  memungkinkan  untuk  menghasilkan keputusan-keputusan baru sampai pada akhirnya menemukan keputusan yang tepat (leaf node). Pohon keputusan berfungsi  untuk  mengeksplorasi  data,  menemukan  hubungan  tersembunyi  antara  variabel  dependen  dan independen[14].

## 2.3 Naïve Bayes Classifier
Naïve Bayes sendiri merupakan suatu metode klasifikasi pada kategori supervised learning, dimana pada tahap naïve bayes dibutuhkan dataset awal untuk melakukan pelatihan untuk menghasilkan suatu keputusan. Pelatihan tersebut menentukan nilai probabilitas sebagai pemberian bobot untuk setiap parameter. Metode naïve bayes ini merupakan metoda klasifikasi yang cukup mudah dan akurat untuk diterapkan pada suatu permasalahan klasifikasi atau data mining[15]. Persamaan dari teorema Bayes adalah:
Keterangan:
B : Data dengan kelas yang belum diketahui A
: Hipotesa data B merupakan suatu kelas spesifik.
P(A) : Probabilitas hipotesa A (prior probability / probabilitas awal).
P(B)
: Probabilitas B
P(B|A)
: Probabilitas hipotesa B berdasarkan kondisi A
P(A|B)
: Probabilitas hipotesa A berdasarkan kondisi B (Posterior probability probabilitas akhir)

## 2.4 Lazy-IBK
Lazy -IBK atau dikenal dengan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) adalah pendekatan untuk mencari kasus dengan  menghitung  kedekatan  antara  kasus  baru  dengan  kasus  lama.  Jumlah  data/tetangga  terdekat  ditentukan oleh user yang  dinyatakan  dengan k [16] . Algoritma K-Nearest  Neighbor (K-NN)  adalah  salah  satu  algoritma paling sederhana untuk memecahkan masalah klasifikasi dengan hasil yang signifikan[17].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Dataset
Untuk  Penelitian ini menggunakan dua buah dataset yang telah di unduh pada website  UCI Machine Learning Repository, dalam bentuk format .data dan diubah menjadi file .csv (microsoft excel). Dua dataset tersebut adalah
( 1 )
(𝐴|𝐵) (𝑃(𝐵|𝐴). 𝑃(𝐴)
𝑃(𝐵)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3055
Breast Cancer dan Thoracic Surgery . Kedua dataset tersebut berisi tentang Kanker Payudara dan Bedah  Dada. Detail keterangan dari masing-masing dataset tertera pada tabel 1.
Tabel 1. Informasi dataset Dataset Breast Cancer Thoracic Surgery Tipe File DATA ARFF Banyak Atribut 9 17 Banyak Record 286 470 Karakteristik Atribut Categorical Integer, Real Missing Value Ya Tidak ada
Pada dataset Breast Cancer memiliki 286 baris data dan memliki 9 atribut yaitu; class, age, menopause, tumor-size,  inv-nodes,  node-caps,  deg-malig,  breast,  breast-quad,  irradiat .  Dan  pada  dataset  Thoracic  Surgery memiliki 470 baris dan 17 atribut diantaranya; DGN, PRE4, PRE5.,PRE6, PRE7, PRE8, PRE9, PRE10, PRE11, PRE14, PRE17, PRE19, PRE25, PRE30, PRE32, AGE, Risk1Yr . Satu kolom kelas berada di awal untuk dataset Breast Cancer dan di akhir pada dataset Thoracic Surgery . Setelah tahapan proses menggunakan Software Weka, akan menghasilkan output . Gambar 3 adalah contoh hasil pada algoritma Decision Tree-J48 untuk dataset Breast-Cancer
Gambar 3. Hasil Output dari dataset Breast-Cancer
Selanjutnya  lakukan  berulang  menggunakan  algoritma  yang  lain  dan  dataset Thoracic  Surgery. Pada penelitian  ini  eksperimen  dilakukan  sekali  pada  masing-masing  dataset,  dengan  menggunakan  mode  tes  cross- validation maka dapat dilihat pada tabel 2 untuk hasil  kinerja algoritma Naïve Bayes, Lazy-IBK, dan Decision Tree-J48.  Informasi  akurasi  bisa  dilihat  dari  baris correctly  classified  instances dan incorrectly  classified instances .
Tabel 2. Hasil keseluruhan kinerja dari beberapa algoritma
Dataset Algoritma Mode Tes Correclty Classified Instances Incorreclty Classified Instances Mean Absolute Error Jumlah % Jumlah % Breast Cancer Naïve Bayes Cross- Validation 214 74.82% 72 25.17% 0.2777 Lazy-IBK Cross- Validation 216 75.52% 70 24.47% 0.2744

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3055
Dataset Algoritma Mode Tes Correclty Classified Instances Incorreclty Classified Instances Mean Absolute Error Jumlah % Jumlah % Decision Tree-J48 Cross- Validation 217 75.87% 69 24.12% 0.3041 Thoracic Surgery Naïve Bayes Cross- Validation 369 78,51% 101 21,49% 0.2847
Lazy-IBK Cross- Validation 363 77,23% 107 22,77% 0.2289 Decision Tree-J48 Cross- Validation 397 84,47% 73 15,53% 0.2538
Nilai persentasi pada kolom persen didapatkan dari kolom jumlah dibagi dengan total record dataset dan kemudian  dikalikan  dengan  100.  Secara  keseluruhan  pada  tabel  2,  tidak  ada  yang  mencapai  90%  pada  kolom Correclty Classified Instances , namun persentase paling tinggi adalah 84,47% pada algoritma Decision Tree-J48 untuk dataset Thoracic Surgery yaitu dengan total jumlah 397 instances yang terklasifikasi benar dari 470 total data keseluruhan, dan pada kolom mean absolute error adalah 0.2538.
Gambar 4. Hasil perbandingan akurasi klasifikasi data benar
Gambar 5. Hasil perbandingan akurasi klasifikasi data salah
24.12% 24.47% 25.17% 15.53% 22.77% 21.49% 0.00% 5.00% 10.00% 15.00% 20.00% 25.00% 30.00% Decision Tree-J48 Lazy-IBK Naïve Bayes Cross-Validation Incorrectly Classified Instances Breast cancer Thoracic Surgery 75.87% 75.52% 74.82% 84.47% 77.23% 78.51% 65.00% 70.00% 75.00% 80.00% 85.00% 90.00% Decision Tree- J48 Lazy-IBK Naïve Bayes Cross-Validation Correctly Classified Instances Breast cancer Thoracic Surgery

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3055
Dari dua grafik yang tertera pada gambar 4 dan gambar 5 memperlihatkan perbandingan nilai akurasi dari beberapa algoritma yang digunakan untuk mengolah data Breast Cancer dan Thoracic Surgery. Pada gambar  4 terlihat bahwa Decision Tree-J48 mendapatkan hasil akurasi paling tinggi dibanding algoritma yang lain,  untuk dataset  Breast  Cancer  maupun  Thoracic  Surgery.  Sedangkan  pada  gambar  5  memperlihatkan  data  yang terklasifikasi salah pada algoritma Decision Tree-J48 memiliki nilai paling kecil diantara algoritma yang lain
Tabel 3. Waktu (detik) yang dibutuhkan untuk membangun model
Mode Tes Algoritma Breast Cancer Thoracic Surgery Cross Validation Naïve Bayes 0 0 Lazy-IBK 0 0 Decision Tree-J48 0.01 0.01
Dari data tabel 3 dapat diketahui informasi mengenai waktu yang dibutuhkan untuk membangun model pada beberapa algoritma klasifikasi. Meskipun perbedaan waktu antara algoritma tidak terlalu signifikan. Gambar 6 adalah salah satu contoh output hasil generate untuk algoritma Decision Tree-J48 menggunakan mode tes cross- validation .  Output  tersebut  memperlihatkan  hasil  waktu  yang  dibutuhkan  untuk  membangun  model  klasifikasi yaitu 0.1 detik.
Gambar 6. Hasil generate waktu pada saat membangun model

## 4. KESIMPULAN
Hasil  dari  kinerja  algoritma Naïve  Bayes,  Lazy-BK,  Decision  Tree-J48 dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma Decision Tree-J48 memiliki kinerja akurasi yang sangat tinggi dibandingkan dengan algoritma lain. Hal tersebut dapat dibuktikan pada Correctly Classified Instances pada dataset Thoracic Surgery mencapai 84.47% pada mode tes cross-validation. Meskipun waktu generate berbeda 0.1 detik karena tidak terlalu signifikan

## UCAPAN TERIMAKASIH
Peneliti  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Ibu  Fitriyani,  S.T.,  M.Kom  selaku  dosen  pembimbing  yang  telah memberikan  bimbingan,  arahan  kepada  peneliti.  Serta  mengucapkan  kepada  Matjaz  Zwitter,  Milan  Soklic  dan Marek Lubicz, Konrad Pawelczyk, Adam Rzechonek, Jerzy Kolodziej atas dataset Breast Cancer dan Thoracic Surgery di UCI Repository.

## REFERENCES
[1] F. Ma’arif and T. Arifin, “Optimasi Fitur Menggunakan Backward Elimination Dan Algoritma SVM Untuk Klasifikasi Kanker Payudara,” J. Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 46–53, 2017.
[2] A. Handayani, A. Jamal, and A. A. Septiandri, “350-565-1-Sm,” vol. 6, no. 4, pp. 394–403, 2017.
[3] Y.  A.  Setyadi,  I.  Asror,  Y.  Firdaus,  and  A.  Wibowo,  “Prediksi  Harapan  Hidup  Pasca  Operasi  Toraks  pada  Pasien Penderita  Kanker  Paru-paru  Menggunakan  Metode  Genetic  Algorithm  untuk  Feature  Selection  dan  Naïve  Bayes Classifier,” vol. 7, no. 2, pp. 8349–8360, 2020.
[4] I.  F.  Anshori  and  D.  Riana,  “Prediksi  Harapan  Hidup  Pasien  Kanker  Paru-Paru  Pasca  Operasi  Bedah  Thoraks

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3055
Menggunakan Boosted Neural Network Dan Smote,” vol. 6, no. 1, pp. 9–15, 2021.
[5] I. K. Juni Arta, G. Indrawan, and G. R. Dantes, “Data Mining Rekomendasi Calon Mahasiswa Berprestasi Di Stmik Denpasar Menggunakan Metode Technique for Others Reference By Similarity To Ideal Solution,” JST (Jurnal Sains dan Teknol. , vol. 5, no. 2, p. 792, 2017, doi: 10.23887/jst-undiksha.v5i2.8549.
[6] P. Analisa, D. A. N. Klasifikasi, C. Di, A. Rifa, G. G. Setiaji, and V. Vydia, “PENGGUNAAN METODE K-MEANS Fakultas Teknologi Informasi dan Komunikasi , Universitas Semarang,” vol. 15, no. 1, pp. 43–47, 2019.
[7] 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. , vol. 1, no. 2, pp. 151–161, 2017.
[8] A. R. Kadafi, “Perbandingan Algoritma Klasifikasi Untuk Penjurusan Siswa SMA,” J. ELTIKOM , vol. 2, no. 2, pp. 67– 77, 2018, doi: 10.31961/eltikom.v2i2.86.
[9] N. A. Setifani, D. N. Fitriana, and A. Yusuf, “Perbandingan Algoritma Naïve Bayes, Svm, Dan Decision Tree Untuk Klasifikasi  Sms  Spam,” JUSIM  (Jurnal  Sist.  Inf.  Musirawas) ,  vol.  5,  no.  02,  pp.  153–160,  2020,  doi: 10.32767/jusim.v5i02.956.
[10]  D. Yunita, “Perbandingan Algoritma K-Nearest Neighbor dan Decision Tree untuk Penentuan Risiko Kredit Kepemilikan Mobil,” J. Inform. Univ. Pamulang , vol. 2, no. 2, p. 103, 2017, doi: 10.32493/informatika.v2i2.1512.
[11]  Ardiyansyah, P. A. Rahayuningsih, and R. Maulana, “Analisis Perbandingan Algoritma Klasifikasi Data Mining Untuk Dataset Blogger Dengan Rapid Miner,” J. Khatulistiwa Inform. , vol. VI, no. 1, pp. 20–28, 2018.
[12]  P. D. Putra and D. P. Rini, “Prediksi Penyakit Jantung dengan Algoritma Klasifikasi,” Pros. Annu. Res. Semin. 2019 , vol. 5, no. 1, pp. 978–979, 2019.
[13]  P. Kasih, “Pemodelan Data Mining Decision Tree Dengan Classification Error Untuk Seleksi Calon Anggota Tim Paduan Suara,” Innov. Res. Informatics , vol. 1, no. 2, pp. 63–69, 2019, doi: 10.37058/innovatics.v1i2.918.
[14]  D. Noviana, Y. Susanti, and I. Susanto, “Analisis Rekomendasi Penerima Beasiswa Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) dan Algoritma C4.5,” Semin. Nas. Penelit. Pendidik. Mat. 2019 UMT , pp. 79–87, 2019.
[15]  I.  Mubarog,  A.  Setyanto,  and  H.  Sismoro,  “Sistem  Klasifikasi  Pada  Penyakit  Breast  Cancer  Dengan  Menggunakan Metode Naïve Bayes,” Creat. Inf. Technol. J. , vol. 6, no. 2, p. 109, 2021, doi: 10.24076/citec.2019v6i2.246.
[16]  I. A. Nikmatun and I. Waspada, “Implementasi Data Mining untuk Klasifikasi Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” J. SIMETRIS , vol. 10, no. 2, pp. 421–432, 2019.
[17]  D. A. Adeniyi, Z. Wei, and Y. Yongquan, “Automated web usage data mining and recommendation system using K- Nearest  Neighbor  (KNN)  classification  method,” Appl.  Comput.  Informatics ,  vol.  12,  no.  1,  pp.  90–108,  2016,  doi: 10.1016/j.aci.2014.10.001.