## Analisis Kinerja Mikrokomputer Raspberry Pi Pada Smart Greenhouse Berbasis Internet Of Things (IoT) Menggunakan Algoritma Naive Bayes

## Performance Analysis Of Raspberry Pi Microcomputer In Internet Of Things (IoT)- Based Smart Greenhouse Using Naïve Bayes Algorithm
Philipus Asten 1) , Darsono Nababan *,2) Risald *,3)
Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Timor Jl. El Tari Km.05, Kefamenanu- NTT, Indonesia 50275
Riwayat : Copyright ©2023,JITU, Submitted : 20 September 2023; Revised: 22 September  2023; Accepted: 22 September  2023; Published: 30 September 2023
DOI : 10.32938/jitu.v3i2.5231
Abstrack  -  Smart  Greenhouse  is  a  system  that utilizes  Internet  of  Things  (IoT)  technology  to automatically  control  and  monitor  plant  growth environment.  In  analyzing  the  performance  of  the Raspberry  Pi  microcomputer  in  the  IoT-based  Smart Greenhouse,  the  Naive  Bayes  algorithm  is  applied  to analyze  data  and  make  decisions  based  on  plant environmental  conditions.  The  analysis  results  of  the Raspberry Pi microcomputer in the Smart Greenhouse using the Naive Bayes algorithm can be used to predict environmental  variables  such  as  temperature  and humidity, based on data obtained from a total dataset of 500 rows, using 4 variables. The evaluation results for air temperature are MSE (0.25) and RMSE (0.50), for air  humidity  MSE  (0.07)  and  RMSE  (0.27),  for  soil humidity  MSE  (0.00)  and  RMSE  (0.00),  and  UV  with MSE (0.94) and RMSE (0.97).
Keywords: Raspberry Pi, smart greenhouse, Internet of Things  (IoT),  Naïve  Bayes  algorithm,  performance, analysis."
Abstrak  - Smart  Greenhouse  adalah  sistem yang menggunakan teknologi Internet of Things (IoT) untuk  mengontrol  dan  memantau  lingkungan pertumbuhan  tanaman  secara  otomatis.  Dalam melakukan analisis kinerja mikrokomputer Raspberry Pi dalam Smart Greenhouse berbasis IoT, dengan  menerapkan  algoritma  Naive  Bayes  untuk menganalisis data dan membuat keputusan berdasarkan  kondisi  lingkungan  tanaman.  Hasil analisis terhadap mikrokomputer Raspberry Pi pada Smart  Greenhouse  menggunakan  algoritma  Naive Bayes dapat digunakan untuk memprediksi variabel lingkungan,  seperti  suhu  dan    kelembapan,  sesuai data yang diperoleh  dengan total data set adalah 500 baris  menggunakan  4  variabel  dengan  mempunyai nilai  evaluasi  terhadap  suhu  udara  dengan  MSE (0.25) dan RMSE (0.50),   kelembapan udara dengan MSE  (0.07)  dan  RMSE  (0.27),  kelembapan  tanah
dengan MSE (0.00) dan RMSE (0.00) dan UV  dengan nilai MSE (0.94) dan RMSE(0.97) Kata kunci: Raspberry Pi, smart greenhouse, Internet of  Things  (IoT),  algoritma  naïve  bayes,  kinerja, analisis.

## I. PENDAHULUAN
Berkembangnya ilmu pengetahuan dan teknologi saat  ini  memberikan  pengaruh  besar  dalam  kehidupan manusia  di  masa  sekarang  hampir  semua  aspek kehidupan  tidak  lepas  dari  pengaruh  perkembangan teknologi ini termasuk aspek pertanian. Di era modern ini kita  tidak  asing  lagi  dengan  dengan smart  greenhouse , dengan  penerapan smart  greenhouse ini  diharapkan petani  akan  terbantu  dan  dipermudah  untuk  mencapai target yang diinginkan dengan alih fungsi lahan pertanian semakin  meningkat  oleh  manusia  yang  digunakan sebagai  tempat  tinggal,  usaha  dan  fasilitas-fasilitas umum sehingga sebagian besar lahan pertanian semakin terbatas agar pengalihan lahan pertanian ini menjadikan keseimbangan ekosistem menjadi terganggu [1].
Selain  merancang  bangun smart  greenhouse berbasis Internet  of  Things ( IoT )  dengan  menggunakan Raspberry  Pi  harus  dapat  di  analisis  menggunakan algoritma Naïve Bayes untuk mengetahui kinerja sistem smart greenhouse apakah kinerjanya maksimal atau tidak [2]. Selain itu untuk prediksi keadaan di masa mendatang melalui  pengujian  di  masa  lalu.  Penggunaan  metode naive  bayes ini  tentunya  membantu  mahasiswa  untuk melihat  performa  alat  di  tahap  penerapan  berikutnya, sehingga  mahasiswa  lebih  mudah  untuk  memutuskan apakah  tetap  menggunakan  alat-alat  tersebut  atau melakukan  perbaikan  maupun  mengganti  komponen- komponen tersebut ke depannya [3].
Dengan  algoritma Naïve  Bayes pada smart greenhouse berbasis Internet of Things ( IoT ) menggunakan  sebuah  cara  untuk  menemukan  properti yang  sama  pada  himpunan  objek  di  dalam  sebuah  data pada smart  greenhouse dan  mengklasifikasikannya  ke dalam  kelas-kelas  yang  berbeda  menurut  model klasifikasi yang di tetapkan bertujuan untuk menemukan akurasi dari kinerja smart greenhouse . *) Penulis korespondensi (Nama Penulis) Email: corr_author@institusi.ac.id

## II. M ETODE PENELITIAN

## 1. Metode penelitian
Dalam  menganalisis  kinerja  mikrokomputer Raspberry Pi pada Smart Greenhouse berbasis Internet of Things .  Teknik  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini menggunakan algoritma Naive Bayes [4] .
PENGUMPULAN DATA TRAINING DATA SPLIT DATA DATA TEST PEMODELAN NAÏVE BAYES EVALUASI . Gambar 1. Pemodelan Naive Bayes
a. Pengumpulan  Data  yang  telah  dilakukan  melalui proses pre - processing yaitu mulai dari Inisialisasi, baca data sensor Soil Moisture , DHT22 dan GUVA- S12SD,  Raspberry  PI  memproses  data,    kemudian ESP8266  mengirim  data  ke server ( thing  speak ), kemudian  melakukan cleaaning data  sensor  Soil ( Soil Moisture , DHT22 dan GUVA-S12SD) untuk melakukan  analisis  menggunakan  algoritma naïve bayes .
b. Split Data  atau  pemisahan  data  adalah  metode membagi data menjadi dua bagian atau lebih yang membentuk  sub  himpunan  data.  Umumnya,  data splitting memisahkan  dua  bagian,  bagian  pertama digunakan  untuk  mengevaluasi  atau  uji  data  dan data lainnya digunakan untuk melatih model
c. Training Data  atau  data  latih  digunakan  untuk melatih  dan  mengembangkan  model.  Kumpulan data training biasanya digunakan untuk mengestimasikan  parameter  yang  berbeda  atau untuk membandingkan kinerja model yang berbeda.
d. Data Test atau  data  uji  digunakan  setelah  proses training selesai.  Data training dan  testing dibandingkan untuk memeriksa apakah model akhir yang digunakan bekerja dengan benar.
e. Algoritma Naïve Bayess merupakan sebuah metode
klasifikasi  yang  berakar  pada  pengklasifikasian dengan  menggunakan  metode  probabilitas  dan statistic  [3]. Naïve  Bayes ini  adalah  asumsi  yang sangat kuat akan independensi dari masing-masing kondisi  atau  kejadian.  Untuk  setiap  kelas keputusan,  menghitung  probabilitas  dengan  syarat bahwa  kelas  keputusan  adalah  benar,  mengingat vektor informasi obyek.
f. Evaluasi  menjadi  hal  yang  sangat  penting  untuk mengetahui tingkat akurasi, dari data yang analisis menggunakan naive bayes.

## 2. Data Penelitian
Dataset diperoleh  dari  data  perhitungan  sensor selama  satu  minggu  yang  kemudian  di  simpan  pada server thingspeak ,  yang  dihasilkan  melalui  alat  dengan waktu pukul 08:00-16:00 WITA selama 1 minggu serta satuan  untuk  suhu  adalah  derajat celcius ,  kelembapan adalah relative  humidity ,  dan  intensitas  sinar uv adalah nano  meter.  Berikut  adalah  alur  untuk  perolehan  data- datanya.
Dataset pada Thingspeak Cleaning dataset Hasil Cleaning Selesai
Gambar 2. Tahapan pemrosesan data

## III. H ASIL DAN PEMBAHASAN
1. Proses Analisis Data Naïve Bayes
Alur pengerjaan analisis dari dataset time series yang di hitung sensor dan sudah melalui tahapan cleaning , kemudian  dilakukan  analisis  menggunakan  bahasa pemrograman  phyton  dengan  jupyter  notebook sebagai teks editornya. Berikut workflow dari analisis time series .

## Impotr Library

## Load Dataset
Mengubah
Format Data Menampilkan 5 Data Awal dan 5 Data Terakhir Mengubah Data menjadi bentuk timeseries Split Data Pelatihan dan Pengujian Normalisasi Dataset Pemodelan Naive Bayes Evaluasi
Selesai
Gambar 3. Tahapan Penelitian
2. Analisis Menggunakan Naïve Bayes
A. Prepocessing Data
Dalam memanggil data dalam Jupyter Notebook hal pertama  yang  perlu  dilakukan  adalah import  library , tujuannya  agar  dapat  digunakan  berulang  kali  dalam program  yang  berbeda.  Perintah  yang  dapat  digunakan sebagai berikut:
Import Library numpy as np import pandas as pd import datetime import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix
B. Menampilkan 5 data awal Tabel 1. Data 5 baris pertama
Suhu Udara Kelembapan Udara Uv Kelembapan Tanah Date 2022-08-30 34 99 91 255 2022-08-30 34 99 95 255 2022-08-30 34 99 95 255 2022-08-30 34 99 81 255 2022-08-30 34 99 71 255

## C. Menampilkan 5 data akhir
Tabel 2. Baris Data 5 terakhir
Suhu Udara Kelembapan Udara Uv Kelembapan Tanah Date 2022-08-30 34 99 91 255 2022-08-30 34 99 95 255 2022-08-30 34 99 95 255 2022-08-30 34 99 81 255 2022-08-30 34 99 71 255

## D. Mengubah Data Menjadi Bentuk Time Series
Pada tahap ini data akan di ubah dalam bentuk time series dengan  tujuan  untuk  membantu  mempelajari data pada waktu sebelumnya agar dapat mempertimbangkan  data  di  masa  yang  akan  datang atau  memprediksi  data  kedepannya.  Berikut  kita gunakan perintah bentuk time series : n_in = 1 n_out = 1 cols = list() # input sequence (t-n, ... t-1) for i in range ( n_in, 0 , -1 ) : cols.append ( data.shift(i )) #  forecast  sequence  (t,  t+1,  ... t+n) for i in range( 0 , n_out): cols.append ( data [ 'LABEL' ] .shift ( - i ))
cols.append(df[ 'LABEL
SUHU UDARA' ].shift(-i)) cols.append(df[ 'LABEL KELEMBAPAN UDARA' ].shift(-i)) cols.append(df[ 'LABEL KELEMBAPAN TANAH' ].shift(-i)) cols.append(df[ 'LABEL UV' ].shift(-i))
E. Split Data
Split data yang digunakan saat ini untuk memisahkan data  atau  membagi  data  dari  keseluruhan  menjadi
data  yang  siap  di  analisis  menggunakan  perintah sebagai berikut:
gg_500 = agg.sample( 500 ) agg_500
F. Normalisasi Dataset
Pada  tahapan  ini  data  akan  di  normalisasi  dengan tujuan  agar  dapat  mengubah  kolom  numerik  dalam himpunan  data  untuk  menggunakan  skala  umum dengan perintah sebagai berikut:

## # normalize the dataset
X_scaled = scaler.fit_transform(X_1,X_2,X_3,X_ 4)

## G. Pemodelan Algoritma Naïve Bayes
Pada  tahapan  ini  data  yang  akan  di  analisis  akan  di input secara  otomatis  ke  dalam  model naïve  bayes untuk mengetahui seberapa besar nilai akurasi,  serta nilai  prediksi  dari  data  yang  di  analisis  dengan menggunakan perintah sebagai berikut:
pred_y_1, y_2, y_3, y_4 = model_suhu.predict(X_scaled)
3. Evaluasi
A. Suhu Udara
Salah satu cara untuk mengimplementasikan tingkat akurasi  hasil  testing  adalah  melakukan  evaluasi terhadap suhu udara menggunakan label suhu udara. Evaluasi  ini  akan  menggunakan Mean  Squred  Eror ( MSE ) dan Root Mean Squred Eror ( RMSE ) di mana fungsi dari MSE yaitu menghitung rata-rata kesalahan kuadrat  antara  nilai  aktual  dan  nilai  peramalan. Sedangkan untuk RMSE berfungsi untuk mengevaluasi  teknik  peramalan  yang  digunakan untuk mengukur tingkat akurasi hasil perkiraan suatu model.
Berikut  adalah  perintah  yang  digunakan  dalam melakukan evaluasi model naive bayes : mse = mean_squared_error ( np.array ( [ int ( i ) for i in y_1.values ]) ,np.array ([ int ( i ) for i in pred_y_1 ]) , ) rmse = mean_squared_error ( np.array ( [ int ( i ) for i in y_1.values ]) ,np.array ([ int ( i ) for i in pred_y_1 ]) , squared=False ) print ( 'MSE Train: %.2f' % mse ) print ( 'RMSE Train: %.2f' % rmse )
MSE Train: 0.25 RMSE Train: 0.50
Dari hasil evaluasi tersebut didapatkan nilai Mean Squred Eror ( MSE ) dan Root Mean Squred Eror ( RMSE ) dari data suhu udara, dengan nilai MSE = 0.25 dan nilai RMSE =  0.50.  Dengan  demikian  performa  data  suhu
udara yang rekam oleh sensor dapat dikatakan cukup baik dan masih bisa digunakan dalam tahap berikutnya.
B. Kelembapan Udara
Salah satu cara untuk mengimplementasikan tingkat akurasi  hasil  testing  adalah  melakukan  evaluasi terhadap  kelembaban  udara  menggunakan  label kelembapan  udara.  Evaluasi  ini  akan  menggunakan Mean  Squred  Eror ( MSE )  dan Root  Mean  Squred Eror ( RMSE )  di  mana  fungsi  dari MSE yaitu menghitung  rata-rata  kesalahan  kuadrat  antara  nilai aktual dan nilai peramalan. Sedangkan untuk RMSE berfungsi untuk mengevaluasi teknik peramalan yang digunakan  untuk  mengukur  tingkat  akurasi  hasil perkiraan suatu model.
Berikut  adalah  perintah  yang  digunakan  dalam melakukan evaluasi model naive bayes :
print ( 'MSE Train: %.2f' % mse ) print ( 'RMSE Train: %.2f' % rmse )
MSE Train: 0.07

## RMSE Train: 0.27
Dari  hasil  evaluasi  tersebut  didapatkan  nilai Mean Squred Eror ( MSE ) dan Root Mean Squred Eror ( RMSE ) terhadap  kelembaban  udara,  dengan  nilai  dari MSE = 0.07 dan nilai RMSE = 0.27. Dengan demikian performa data suhu udara yang rekam oleh sensor dapat dikatakan cukup  baik  dan  masih  bisa  digunakan  dalam  tahap berikutnya.
C. Kelembapan Tanah
Salah satu cara untuk mengimplementasikan tingkat akurasi  hasil  testing  adalah  melakukan  evaluasi terhadap  kelembapan  tanah  menggunakan  label kelembapan  tanah.  Evaluasi  ini  akan  menggunakan Mean  Squred  Eror ( MSE )  dan Root  Mean  Squred Eror ( RMSE )  di  mana  fungsi  dari MSE yaitu menghitung  rata-rata  kesalahan  kuadrat  antara  nilai aktual dan nilai peramalan. Sedangkan untuk RMSE berfungsi untuk mengevaluasi teknik peramalan yang digunakan  untuk  mengukur  tingkat  akurasi  hasil perkiraan suatu model.
Berikut  adalah  perintah  yang  digunakan  dalam melakukan evaluasi model naive bayes : print ( 'MSE Train: %.2f' % mse ) print ( 'RMSE Train: %.2f' % rmse )
MSE Train: 0.00 RMSE Train: 0.00
Dari hasil evaluasi tersebut didapatkan nilai Mean Squred Eror ( MSE ) dan Root Mean Squred Eror ( RMSE ) terhadap kelembapan tanah, dengan nilai dari MSE = 0.00 dan nilai RMSE = 0.00. Dengan demikian performa data suhu  udara  yang  rekam  oleh  sensor  dapat  dikatakan sangat  baik  dan  masih  bisa  digunakan  dalam  tahap berikutnya.
D. UV
Salah satu cara untuk mengimplementasikan tingkat akurasi  hasil  testing  adalah  melakukan  evaluasi terhadap UV menggunakan  label UV .  Evaluasi  ini akan  menggunakan Mean  Squred  Eror ( MSE )  dan Root Mean Squred Eror ( RMSE ) di mana fungsi dari MSE yaitu  menghitung  rata-rata  kesalahan  kuadrat antara  nilai  aktual  dan  nilai  peramalan.  Sedangkan untuk RMSE berfungsi  untuk  mengevaluasi  teknik peramalan  yang  digunakan  untuk  mengukur  tingkat akurasi hasil perkiraan suatu model.
Berikut  adalah  perintah  yang  digunakan  dalam melakukan evaluasi model naive bayes :
print ( 'MSE Train: %.2f' % mse ) print ( 'RMSE Train: %.2f' % rmse )
MSE Train: 0.94 RMSE Train: 0.97
Dari hasil evaluasi tersebut didapatkan nilai Mean Squred Eror ( MSE ) dan Root Mean Squred Eror ( RMSE ) terhadap UV ,  dengan  nilai  dari MSE =  0.94  dan  nilai RMSE =  0.97.  Dengan  demikian  performa  data  suhu udara yang rekam oleh sensor dapat dikatakan cukup baik dan masih bisa digunakan dalam tahap berikutnya.
4. Perhitungan Manual
Salah  satu  algoritma  yang  sering  digunakan  untuk data  mining adalah Naïve  Bayes ,  dikarenakan Naïve Bayes memiliki  performa  yang  kompetitif  untuk  proses memprediksi  walaupun  tidak  ada  keterkaitan  antara atribut. Metode Naïve Bayes merupakan pengelompokan data  statistik  atau  perhitungan  manual  sebagai  hasil perbandingan dengan perhitungan menggunakan phyton. Berikut merupakan tahanpan perhitungan:
A. Prediksi Data
Dalam  melakukan  Peramalan  bertujuan  untuk mengetahui  keadaan  di  masa  depan  dengan  cara menghitung  dari  data-data  yang  diambil  sebagai acuan  sehingga  bisa  meramalkan ke  beberapa variabel [5]yang dihitung sensor mengunakan rumus sebagai berikut:
P(c|X) = P(X | c).P(c)
P(X) (1)
hasil  dari  peramalan  dapat  menghasilkan  tabel berikut Tabel 3. Hasil perhitungan Naive Bayes
No DATE PRED
SUHU
UDARA
PRED KELEMBAPAN UDARA
PRED UV PRED
KELEMBAPAN
TANAH
1 2022-08- 30
35 99
92 255 2 2022-08- 30 35 99 96 255 3 2022-08-
30 35 99
96 255
4 2022-08- 30 35 99 82 255 5 2022-08- 30 35 99 72 255
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
...
... ... ... ... ... 496 2022-09- 04 39 76 57 255 497 2022-09- 04 38 78 52 255 498 2022-09- 04 39 58 54 255 499 2022-09- 04 38 60 56 255 500 2022-09- 04 38 65 50 255

## B. Menentukan Nilai Eror (MSE dan RMSE)
Dari data hasil prediksi diatas maka akan dilakukan dilakukan  evaluasi  dengan  menetukan  nilai Mean Squared  Error ( MSE )  untuk  menentukan  akurasi peramalan dari sebuah kesalahan ( error ) [6].
C. MSE = 1 𝑛 ∑ {Yt − Y ′ t} 2 n t=1 (2)
Dengan hasil MSE dapat diketahui nilai Root Mean Squared Erro ( RMSE ) merupakan metode pengukuran  dengan  mengukur  perbedaan  nilai  dari prediksi  sebuah  model  sebagai  estimasi  atas  nilai yang diobservasi [7] yang di menggunakan rumus:
RMSE = √ 1 𝑛 ∑ {𝑌𝑡 − 𝑌 ′ 𝑡} 2 𝑛 𝑡=1 (3)
dari  hasil  perhitungan  diatas  dapat  diketahui dengan nilai evaluasi sebagai berikut:
1. Suhu Udara MSE : 0.25 RMSE : 0.50 2. Kelembapan Udara MSE : 0.07 RMSE : 0.27 3. Kelembapan Tanah MSE : 0.00 RMSE : 0.00 4. UV MSE : 0.94 RMSE : 0.97

## IV. K ESIMPULAN
Untuk  menganalisis  kinerja  mikrokomputer dengan  algoritma Naïve  Bayes yang  telah  dilakukan menghasilkan kesimpulan bahwa algoritma Naïve Bayes dapat  menentukan  hasil  prediksi  dari  suatu  review  ke dalam dua kategori yaitu positif yang diimplementasikan dalam kata satisfied atau puas dan juga un satisfied atau tidak puas. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan, hasil  prediksi  data  suhu  udara,  kelembaban  udara, kelembapan tanah dan UV dengan algoritma naïve bayes memberikan MSE pada suhu  udara  sebesar =   0.25  dan RMSE sebesar = 0.50, kelembaban udara MSE sebesar = 0.07 dan RMSE sebesar = 0.27, kelembaban tanah MSE sebesar  =  0.00  dan RMSE sebesar  =  0.00    kemudian kolom UV dengan MSE sebesar = 0.94 dan RMSE sebesar = 0.97  maka hasil prediksi menggunakan metode Naive Bayes menunjukkan  kinerja  yang  baik  jika  dilihat  dari akurasi data yang di dapatkan.

## D AFTAR PUSTAKA
[1] S. R. Hartanto, R. Ulansari, and A. Syakur, “674-2239-1-Pb,” vol. 5, no. 2, 2019.
[2] K. A. Sandy, A. Aribowo, A. S. Putra, and A. R. Mitra, “Sistem Penyiraman Otomatis,” vol. 11, no. 1, pp. 7–15, 2021.
[3] V. A. Permadi, “Analisis Sentimen Menggunakan Algoritma Naive Bayes Terhadap
Review Restoran di Singapura,” J. Buana Inform. , vol. 11, no. 2, pp. 141–151, 2020, doi: 10.24002/jbi.v11i2.3769.
[4] T.  A.  Pratiwi,  M.  Irsyad,  R.  Kurniawan,  S. Agustian,  and  B.  S.  Negara,  “Klasifikasi
Kebakaran  Hutan  Dan  Lahan  Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Di Kabupaten Pelalawan,” CESS  (Journal  Comput.  Eng.  Syst. Sci. ,  vol.  6,  no.  1,  p.  139,  2021,  doi: 10.24114/cess.v6i1.22555.
[5] Y.  E.  Fadrial,  “Algoritma  Naive  Bayes  Untuk Mencari  Perkiraan  Waktu  Studi  Mahasiswa,” INTECOMS J. Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 4, no. 1, pp. 20–29, 2021, doi:
10.31539/intecoms.v4i1.2219.
[6] A.  Prasetya  Wibawa,  W.  Lestar,  A.  Bella  Putra Utama,  I.  Tri  Saputra,  and  Z.  Nabila  Izdihar, “Multilayer  Perceptron  untuk  Prediksi  Sessions pada  Sebuah  Website  Journal  Elektronik,” Indones.  J.  Data  Sci. ,  vol.  1,  no.  3,  pp.  57–67, 2020, doi: 10.33096/ijodas.v1i3.15.
[7] I.  Rasila,  U.  Ristian,  J.  Rekayasa  Sistem Komputer,  and  F.  H.  MIPA  Universitas Tanjungpura  Jl  Hadari  Nawawi,  “Implementasi Metode  Naive  Bayes  Classifier  Pada  Sistem Pengklasifikasi Berita Otomatis Berbasis Website  (Studi  Kasus:  Berita  Lokal  Dari Mediamassa Online Kalimantan Barat),” Coding J.  Komput.  dan  Apl. ,  vol.  07,  no.  2,  pp.  49–60, 2019.