Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2023.4.2.701 Vol. 4, No. 2, April 2023, hlm. 413-420 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## IMPLEMENTATION OF DATA MINING WITH CLASSIFICATION AND FORECASTING METHOD USE MODEL GAUSSIAN NAÏVE BAYES FOR BUILDING STORE (STUDI CASE: TB SINAR JAYA)
Fernando Valentinus 1 , Fabian Sujono 2 , Ilham Ariansyah 3 , Dwi Ade Handayani Capah *4
1,2,3,4 Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Mercu Buana, Indonesia Email: 1 41819210001@student.mercubuana.ac.id , 2 41819210003@student.mercubuana.ac.id , 3 41818210025@student.mercubuana.ac.id , 4 dwi.ade@mercubuana.ac.id
(Naskah masuk: 23 November 2022, Revisi: 7 Desember 2022, Diterbitkan: 23 Maret 2023)

## Abstract
In the construction industry, the building materials business is a necessity, one of the businesses that is currently growing  rapidly is the property business. The public’s need for a place to live becomes a business opportunity sought by the public. The Industry 4.0 transformation brought building materials stores to the online market, one of which is Tokopedia. TB. Sinar Jaya has a dataset of inventory and sales with a total of approximately 15,000 data  rows  which  are  updated  each  month.  With  large  amounts  of  data,  data  mining  and  machine  learning methods  are  needed  in  data  management.  5  years  rapid  development  of  TB.  Sinar  Jaya  has  not  been  without problems, such as competition with online stores that offer lower prices than offline stores and a lack of strong marketing strategy. In this case, TB. Sinar Jaya wants help in making marketing strategy decisions by utilizing information  system  technology  and  minimizing  existing  problems.  Based  on  these  problems,  it  is  necessary  to implement  data  mining  and  machine  learning  gaussian  algorithms  naïve  bayes  to  find  out  the  average  prices available  on  Tokopedia  to  increase  sales  and  carry  out  classification,  forecasting  and  TSA  (Time  Series Analysis)  at  TB  Sinar  Jaya.  Based  on  the  results  of  testing/research,  the  gaussian  naive  Bayes  algorithm  has good accuracy results with an accuracy level of 0.71 and gains insight, that is, for potential buyers they can do Wishlist  efficiency,  and  for  segments  that  generate  profits  below  50%  of  the  total  profit  the  researcher recommends carrying out a campaign program according to customer profile in order to improve the resulting profitability.
Keywords : Classification, Data Mining, Forecasting, Gaussian Naïve Bayes, Machine learning.

## PENERAPAN DATA MINING DENGAN METODE CLASSIFICATION, FORECASTING DENGAN MODEL GAUSSIAN NAÏVE BAYES PADA TOKO BANGUNAN (STUDI KASUS: TB SINAR JAYA)

## Abstrak
Dalam pembangunan, bisnis bahan bangunan adalah sebuah kebutuhan, salah satu bisnis yang saat ini bertumbuh dengan pesat yaitu bisnis properti, sehingga kebutuhan masyarakat dalam tempat tinggal menjadi peluang usaha yang  dicari  oleh  masyarakat.  Transformasi  4.0  menghadirkan  toko  bahan  bangunan  melalui  toko  online  salah satunya  adalah  Tokopedia.  TB.  Sinar  Jaya  mempunyai  dataset  stok  barang  dan  penjualan  dengan  jumlah  baris data  kurang  lebih  15000  baris  data  yang  diperbarui  setiap  satu  bulan  sekali.  Dengan  jumlah  data  yang  besar membutuhkan metode data mining dan machine learning dalam pengelolaan data. Perkembangan pesat TB. Sinar jaya  selama  5  tahun    tidak  lepas  dari  masalah,  seperti  persaingan  dengan  toko  online  yang  menawarkan  harga lebih  murah  dibanding  toko  offline  dan  kurang  kuatnya  strategi marketing.  Dalam  masalah  ini  pihak  TB  Sinar Jaya menginginkan bantuan dalam membuat keputusan strategi marketing dengan pemanfaatan teknologi sistem informasi  dan  meminimalisir  masalah  yang  ada.  Berdasarkan  masalah  tersebut  diperlukan  implementasi  data mining dan machine learning algoritma gaussian naïve bayes untuk mengetahui harga rata - rata yang tersedia di Tokopedia  untuk  meningkatkan  penjualan  dan  melakukan  classification,  forecasting  dan  TSA  (Time  Series Analysis) pada TB Sinar Jaya. Berdasarkan hasil pengujian/penelitian, algoritma gaussian naive bayes memiliki hasil akurasi yang baik dengan tingkat akurasi 0.71 dan mendapatkan insight yaitu untuk potential pembeli bisa melakukan  wishlist  efficiency,  dan  untuk  segmen  yang  menghasilkan  profit  dibawah  50%  dari  total  profit peneliti  merekomendasikan  untuk  melakukan  program  champaign  sesuai  customer  profile  agar  memperbaiki profitabilitas yang dihasilkan.
Kata kunci : Classification, Data Mining, Forecasting, Gaussian Naïve Bayes, Machine Learning.

## 1. PENDAHULUAN
Bisnis  bahan  bangunan  adalah  tempat  yang menyediakan  bahan  untuk  tujuan  konstruksi  seperti semen,  batu,  pasir,  bata  merah,  batako,  hebel,  cat, baja  ringan,  paralon,  triplek,  keramik,  dan  kayu. Pada  sebuah  toko  bangunan  banyak  sekali  jumlah data stok  barang  dan penjualan dengan jumlah baris data  kurang  lebih  15000  baris  data  yang  diperbarui setiap  satu  bulan  sekali.  Dengan  jumlah  data  yang besar  membutuhkan  metode data  mining dan machine learning dalam pengelolaan data. Metode data  mining adalah  teknik  pencarian informasi yang dilakukan pada data berjumlah besar yang tersimpan pada database , data warehouse , atau media penyimpanan lainnya[1]. Informasi yang telah diambil  dari  data  besar  kemudian  dapat  dikelola dengan  melakukan machine  learning [2]. Machine learning adalah  proses  pengelolaan  data  untuk mendeteksi outlier  data [3],  dan classification  data ke  suatu  model  algoritma  untuk  melakukan forecasting dan  mendapatkan insights yang  berguna untuk  meramalkan  kejadian  pada  masa  depan berdasarkan  data  pada  masa  lalu  atau  sekarang[4]. Algoritma naïves bayes merupakan proses classification  data untuk  menentukan  pola  yang dapat digunakan untuk forecasting sehingga bermanfaat  untuk  mengambil  keputusan  atau insights  yang  berguna  berdasarkan  data  masa  lalu atau  sekarang[5].  Kelebihan  dari  algoritma naïves Bayes yaitu  mudah  diimplementasikan  dan  cepat, juga hanya membutuhkan jumlah training data yang kecil  untuk  menentukan  estimasi  parameter  yang diperlukan dalam proses pengklasifikasian[6]. Karena yang diasumsikan sebagai variabel independen,  maka  hanya  varians  di  suatu  variabel dalam  sebuah  kelas  yang  dibutuhkan  untuk menentukan  klasifikasi,  bukan  keseluruhan  di matriks kovarians[7].
TB  Sinar  Jaya  adalah  toko  bangunan  yang menjual  barang  barang  yang  dibutuhkan  untuk melakukan  pembangunan  seperti  besi,  paku,  kayu, dan sebagainya. TB Sinar Jaya melakukan pelayanan berupa  penjualan  dari  skala  kecil  yang  seperti perorangan  dan  ahli  bangunan  serta  perusahaan besar.  Dalam  bisnisnya,  TB  Sinar  Jaya  hingga  seda cukup  berkembang  pesat  dalam  5  tahun  terakhir, akan tetapi tidak lepas dari masalah yang ada seperti pencatatan transaksi penjualan dan pembelian masih dilakukan  dengan  cara  konvensional,  persaingan dengan  toko  online  yang  menawarkan  harga  lebih murah  dibanding  toko  offline,  ditambah  dengan kurang  kuatnya  strategi  marketing.  Dalam  masalah ini  pihak  TB  Sinar  Jaya  menginginkan  bantuan dalam  membuat  keputusan  strategi  marketing, pemanfaatan  teknologi  sistem  informasi  dan meminimalisir masalah yang ada.
Berdasarkan  penelitian  terdahulu,  penerapan model gaussian  naïve  bayes dengan  metode classification dan forecasting terbukti  mudah diimplementasikan dan membutuhkan jumlah training  data  yang  kecil  untuk  menentukan  estimasi dalam classification dan forecasting .  Penelitian  ini, peneliti menggunakan pendekatan algoritma algoritma gaussian  naïve  bayes dengan  metode classification kemudian hasil classification diterapkan  pada  metode forecasting dan TSA  ( Time Series Analysis ) dengan XGBoost untuk  mengetahui stok  barang,harga,  dan  profit  TB.  Sinar  Jaya berdasarkan dataset pada tahun 2019 sampai dengan tahun 2022.

## 2. METODE PENELITIAN
Naïve  bayes merupakan  pengklasifikasian sederhana  yang  digunakan  untuk  menghitung probabilitas  dengan  cara  menjumlahkan  frekuensi dan  nilai  dari  data  yang  digunakan. Naïve  bayes berdasar  kepada  teorema  bayes  yang  digunakan untuk    menghitung  probabilitas  dari  tiap  kelas dengan mengasumsikan kelas satu  dengan yang lain independen  (tidak  ada  keterkaitan)[8].  Definisi  lain yaitu naïve  bayes merupakan    metode  yang digunakan  untuk  memprediksi  peluang  yang  akan datang  berdasarkan  pengalaman  yang  sudah  terjadi sebelumnya  [9]. Naïve  bayes memiliki  tingkat akurasi  dan  kecepatan  yang  lebih  tinggi  saat  di aplikasikan  ke  dalam  suatu database dengan  nilai yang  besar[10].  Berikut  adalah  rumus  dari  Bayes Theorem:
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃(𝑋|𝐻). 𝑃(𝐻) 𝑃(𝑋) Penjelasan: X :Data yang kelasnya tidak diketahui. H :Data hipotesis X pada sebuah kelas.
P(H|X) :Probabilitas  dari  hipotesis  berdasarkan dari kondisi ( posteriori probabilitas ).
P(H) : Probabilitas  dari  hipotesis  H  (sebelum probabilitas).
P(X|H) :Probabilitas  dari  X  berdasarkan  dari kondisi dalam hipotesis.
H P(X)  :Probabilitas X ([11]).
Tahapan  pada  penelitian  ini  terdapat  10 tahapan, Business  background,  Proposed  Solution, Objective,  Problem  Statement,  Data  Wrangling, Data  Retrieval,  Data  &  Model  Preparation, Evaluate,  Analysis ,  Dan Result .  Alur  tahap penelitian terdapat pada gambar 1
Gambar 1. Diagram Alir Penelitian
2.1. Business Background Bisnis  bahan  bangunan  adalah  bisnis  yang  menjual bahan  untuk  tujuan  konstruksi  seperti  batu,  semen, pasir, cat, dan bahan - bahan bangunan lainnya. TB. Sinar  Jaya  mempunyai  dataset  stok  barang  dan penjualan  dengan  jumlah  baris  data  kurang  lebih 15000  baris  data  yang  diperbarui  setiap  satu  bulan sekali. Dengan jumlah data yang besar membutuhkan  metode data  mining dan machine learning dalam  pengelolaan  data.  TB  Sinar  Jaya cukup  berkembang  pesat  dalam  5  tahun  terakhir, akan tetapi tidak lepas dari masalah yang ada seperti persaingan  dengan  toko  online  yang  menawarkan harga  lebih murah  dibanding  toko  offline,  ditambah dengan kurang kuatnya strategi marketing. 2.2. Problem Statement TB. Sinar Jaya bisa mencapai taker rate lebih tinggi untuk meningkatkan penghasilan B2B & B2C. 2.3. Objective
Penerapan predictive model untuk machine learning. Mendefinisikan taker dan non taker untuk menaikan efektivitas
campaign. Merekomendasikan berdasarkan hasil classification dan forecasting [12]. 2.4. Proposed Solution Inisiasi strategi campaign untuk prediksi takers :
1. Produk  yang  menghasilkan profit diatas 50% akan masuk ke list potential takers .
2. Produk  yang  menghasilkan profit dibawah 50%  akan  masuk  ke  segment Prosperous
Data  Eyeless dengan  memberikan  extra diskon untuk meningkatkan produk attractiveness .
3. Meningkatkan taker dari  penjualan  produk untuk membantu dalam peningkatan customer lifetime value . 4. Meningkatkan whitelist  efficiency dengan target potential takers . 5. Evaluasi  produk  berdasarkan  program campaign yang  terdapat  pada customer profile .
2.5. Data Wrangling
Proses  merubah  data  mentah  pada  data  TB.  Sinar Jaya dan hasil data mining tokopedia menjadi format yang  lebih  rapih  yang  berisi  bermacam-macam  tipe data  supaya  data  tersebut  lebih  mudah  untuk dianalisis[13].
2.6. Data Retrieval
Peneliti  mendapatkan  sumber  data  dari  TB.  Sinar Jaya  yang  berlokasi  di  Jl.  Raya  Leuwinanggung No.44,  Leuwinanggung,  Kec.  Tapos,  Kota  Depok, Jawa  Barat  16456  pada  tanggal  12  februari  2022 dengan menggunakan metode observasi, wawancara, dengan  datang  langsung  ke  TB  Sinar  Jaya,  dan dokumentasi  digunakan  untuk  memahami  model bisnis  yang  berjalan  pada TB.  Sinar  Jaya  dan  untuk menentukan  system  requirement  yang  dibutuhkan dalam membuat aplikasi. Jumlah responden dari TB. Sinar  Jaya  adalah  tiga  yaitu  pemilik, general manager , dan head of marketing TB. Sinar Jaya.
2.7. Data & Model Preparation
1. Feature Engineering :  pembuatan data pada variabel  baru,  yang  berada  diluar  dari  data training [14].
2. Feature  Selection :  mengurangi  variabel yang masuk dengan cara menggunakan data -  data  yang  relevan  dan  mengurangi noise pada data[15].
3. Model Selection : pemilihan model machine learning  yang  tepat  untuk  digunakan  pada dataset[16].
2.8. Evaluate
Evaluasi hasil model machine learning berdasarkan:
1. Model accuracy >80%
Tujuan model  accuracy untuk  mempelajari pola  dataset  bertujuan  untuk  dataset  dapat bekerja  dengan  baik  dengan  model  yang sudah ditentukan.
2. Model precision >80%
Tujuan model  precision menggunakan statistik  untuk forecasting dengan prediktif modelling berdasarkan  hasil data  mining untuk  menganalisis  data  historis  dan menghasil model  prediksi yang  berguna untuk dimasa depan.
3. Model Sensitivity >80%
Tujuan model  sensitivity untuk  mendeteksi True  Positive  Rate (TPR)  atau recall dan digunakan untuk mengevaluasi hasil modelling  dengan  melihat  TPR  yang  dapat diidentifikasi model dengan benar.
4. F1 Score >80%
Tujuan  F1  Score  untuk harmonic  mean hasil precision dan recall .
2.9. Analysis 1. Exploratory Data Analysis : profil
berdasarkan customer  taker and nontaker . Evaluasi produk berdasarkan tingkat penjualan dan profitabilitas .
2. Predictive  Model :  data  yang  dapat  dibaca oleh Machine  Learning .  Memberikan  label pada  data  sebagai  ‘ Taker’ dan  ‘ Nontaker’ . Customer profile berdasarkan hasil classification . 3. Campaign  Strategy :  memberikan  strategi campaign efektif dan detail.
2.10. Result Rekomendasi berdasarkan hasil akhir dari classification , forecasting ,  dan  TSA  ( time  series analysis )  yang  telah  dilakukan  terhadap  produk  - produk pilihan TB. Sinar Jaya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Hasil Feature Importance
Pada tahap ini penentuan feature of importance dari dataset  TB.  Sinar  Jaya  untuk  menentukan feature  - feature yang memiliki importance value tinggi pada dataset.  Hasil  dari feature  importance dapat  dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Feature Importance for better visualization
Pada  tahap  selanjutnya  digunakan  untuk  melihat feature  dataframe  yang  berguna  untuk  modelling. Hasil  dari feature  importance dapat  dilihat  pada gambar 2.
Setelah penentuan feature of importance dilanjutkan dengan Correlation  matrix pada  setiap  kolom dataset. Seperti korelasi kolom PPU ( Price Per Unit ) dengan  COS  ( Cost  Of  Sale ), sales  dan  profit .  Hasil Correlation  matrix dapat  dilihat  pada  gambar  3.

## Gambar 3. Correlation matrix
Selanjutnya heatmap untuk  melihat  korelasi  antar dataframe dengan  menggunakan heatmap .    tinggi pada korelasi dibedakan per angka dan warna. Hasil dari heatmap dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Heatmap
Tahapan  selanjutnya  ROC  ( Receiver  Operator Curve )  berfungsi  sebagai  alat  ukur performance untuk classification problem dalam  menentukan threshold dan  hasil  ROC  memberikan  hasil good precision berdasarkan  taker  dengan  mendekati  0.79 ditujukan oleh gambar 5.
Gambar 5. ROC Curve
Tahapan  selanjutnya  yaitu confusion  matrix yang digunakan  untuk  pengukuran  performa  machine learning  dengan  menunjukan  hasil  accuracy  0.71, Specificity  0.96,  dan  Sensitivity  0.039.  Hasil  dari confusion matrix dapat dilihat pada gambar 6.
Gambar 6. Confusion Matrix.
Tahap  berikutnya  adalah  visualisasi  hasil  rata  rata impact berdasarkan model output magnitude dengan menggunakan barchart .  Hasil  dari  visualisasi  rata rata impact berdasarkan  model output  magnitude dapat dilihat pada gambar 7.
Gambar 7. Mean SHAP Value
Tahap  selanjutnya  adalah  visualisasi  hasil feature value berdasarkan impact pada model output dengan indikator  semakin  ke  kanan  dan  berwarna  merah mempunyai impact semakin  tinggi.  Hasil  dari visualisasi  hasil feature  value berdasarkan impact pada model output terdapat pada gambar 8.
Gambar 8. SHAP Value
Tahapan  berikutnya  adalah  visualisasi  hasil elbow yang  akan  digunakan  pada classification .  hasil  dari visualisasi hasil elbow terdapat pada gambar 9.
Gambar 9. Elbow
Tahapan selanjutnya adalah visualisasi dari classification yang  akan  digunakan  antara  kolom profit  margin dengan  kolom profit .  Hasil  dari visualisasi classification terdapat pada gambar 10:

## Gambar 10. Classification
Tahap  berikutnya  adalah  visualisasi  dari taker dan non  taker pada  setiap  kolom  yang  akan  digunakan sebagai insight untuk  Tb.  Sinar  Jaya.  Hasil  dari visualisasi taker dan non take r terdapat pada gambar 11.
Gambar 11. Flag Taker
Tahap  berikutnya  adalah  hasil  RSME  yaitu  hasil evaluasi  dan  tuning  algoritma  yang  terdiri  dari accuracy,  macro  avg, dan weighted  avg .  Hasil RSME dapat dilihat pada gambar 12.
RMSE Precision Recall f1-score support Accuracy - 0.71 1005 Macro Avg 0.52 0.50 0.45 1005 Weighted Avg 0.61 0.71 0.45 1005 Tabel 12. RMSE
Tahap  berikutnya  pembuatan  model  sebelum dilakukannya  prediksi  dengan  membagi dataframe menjadi  2 dataset baru.  Visualisasi  dari  model terdapat pada gambar 13.
Gambar 13. Data Train/Test Split
Tahap berikutnya regression yaitu untuk memprediksi  hubungan  antara  dua  variabel,  setelah dibuatnya model kemudian model tersebut dijalankan  dengan  menggunakan machine  learning regression. Proses regression dapat  dilihat  pada gambar 14.
Tahap  berikutnya  adalah  visualisasi  perbandingan antara  hasil  predeksi  dengan dataframe .  Visualisasi hasil prediksi terdapat pada gambar 15.
Gambar 15. Raw Data Prediction

## 4. DISKUSI
Berdasarkan  perbandingan  dengan  penelitian- penelitian terdahulu diatas, keunggulan dari penelitian  kami  terletak  pada  teknik  pengambilan data, dimana dataset yang digunakan pada penelitian kami  belum  digunakan  oleh  penelitian-penelitian sebelumnya, dan dengan classification dan forecasting dengan  algoritma gaussian  Naïve  bayes sebagai  perbandingan  dengan  dataset  Tokopedia yang  didapatkan  melalui data  mining pada  situs Tokopedia. Tujuannya adalah untuk analisis forecasting dan  TSA  ( Time  Series  Analysis )  stok barang, harga, profit TB. Sinar Jaya.

## 5. KESIMPULAN
Penggunaan decision support dan intelligence  system menggunakan  data  mining dengan  metode classification,  forecasting dengan algoritma gaussian naïve bayes pada TB. Sinar Jaya dapat memberikan solusi bagi TB. Sinar Jaya dalam menentukan  strategi  marketing  dan  pemanfaatan teknologi  informasi.  Dengan  sistem  ini  pun  dapat dijadikan  media  dalam  memberikan  informasi kepada  TB.  Sinar  Jaya  mengenai  penerapan algoritma gaussian  naïve  bayes dalam  menentukan classification dan forecasting dengan  perbandingan terhadap toko online yaitu Tokopedia dengan insight berupa taker dan non  taker .  Dataset  yang  telah dibagi,  dilatih  untuk  digunakan  untuk  memprediksi taker  dan  non  taker  rate dari  hasil  prediksi  dataset pada  tahun  berikutnya  dengan  kategori  stok,  harga, barang terjual dan profit TB. Sinar Jaya. Namun penelitian ini memiliki kekurangan. Secara  khusus  ada  beberapa  aspek  yang  dapat  di kembangkan salah satunya adalah dengan penambahan  algoritma chi  square atau K-means untuk  dapat  meningkatkan  akurasi  dari  hasil prediksi.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada perusahaan  TB.  Sinar  Jaya  dan  Fakultas  Ilmu Komputer  Universitas  Mercu  Buana  yang  telah mendukung penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] P.  N.  Ardiansa,  M.  N.  Tentua,  and  M. Fairuzabadi, “PERAMALAN PENJUALAN MENGGUNAKAN DATA MINING BERBASIS  WEB,” Jurnal Dinamika Informatika , vol. 7, pp. 57–64, 2018.
[2] E.  Sutoyo  and  A.  Almaarif,  “Educational Data Mining for Predicting Student Graduation Using the Naïve Bayes Classifier Algorithm,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan  Teknologi  Informasi) ,  vol.  4,  no.  1,  pp. 95–101, Feb. 2020, doi: 10.29207/resti.v4i1.1502.
[3] A.  Ambarwari,  Q.  Jafar  Adrian,  and  Y. Herdiyeni,  “Analysis  of  the  Effect  of  Data
Scaling  on  the  Performance  of  the  Machine Learning Algorithm for Plant Identification,” Jurnal  RESTI  (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) , vol. 4, no.
1, pp. 117–122, Feb. 2020, doi: 10.29207/resti.v4i1.1517.
[4] K.  Wabang,  Oky  Dwi  Nurhayati,  and Farikhin,  “Application  of  The  Naïve  Bayes Classifier Algorithm to Classify Community Complaints,” Jurnal  RESTI  (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) , vol. 6, no. 5, pp. 872–876, Nov. 2022, doi: 10.29207/resti.v6i5.4498.
[5] A. P. Wibawa et al. , “Naïve Bayes Classifier for Journal Quartile Classification,” International Journal of Recent Contributions  from  Engineering,  Science  & IT (iJES) , vol. 7, no. 2, p. 91, Jun. 2019, doi: 10.3991/ijes.v7i2.10659.
[6] B.  S.  Prakoso,  D.  Rosiyadi,  H.  S.  Utama, and  D.  Aridarma,  “Klasifikasi  Berita Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes Classifer Dengan Seleksi Fitur Dan Boosting,” Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem
dan  Teknologi  Informasi) ,  vol.  3,  no.  2,  pp. 227–232, Aug. 2019, doi: 10.29207/resti.v3i2.1042.
[7] S.  Saputra,  A.  Yudhana,  and  R.  Umar, “Implementation  of  Naïve  Bayes  for  Fish Freshness  Identification  Based  on  Image Processing,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan  Teknologi  Informasi) ,  vol.  6,  no.  3,  pp. 412–420, Jun. 2022, doi: 10.29207/resti.v6i3.4062.
[8] SUHENDRA  and  I.  RANGGADARA, “Naive  Bayes  Algorithm  with  Chi  Square and  NGram  Feature  for  Reviewing  Laptop Product  on  Amazon  Site,” International Research Journal  of  Computer Science , vol. 4, pp. 28–33, 2017.
[9] A. R. Lubis, M. Lubis, Al-Khowarizmi, and D. Listriani, “Big  Data Forecasting Applied Nearest  Neighbor  Method,”  in 2019 International  Conference  on  Sustainable Engineering and Creative Computing
(ICSECC) ,  Aug.  2019,  pp.  116–120.  doi:
10.1109/ICSECC.2019.8907010.
[10] Z.  Bi,  Y.  Han,  C.  Huang,  and  M.  Wang, “Gaussian Naive Bayesian Data
Classification  Model  Based  on  Clustering Algorithm,”  in Proceedings  of  the  2019 International  Conference  on  Modeling, Analysis,  Simulation  Technologies  and Applications  (MASTA  2019) ,  2019.  doi: 10.2991/masta-19.2019.67.
[11] A.  Nugroho  and  Y.  Religia,  “Analisis Optimasi Algoritma Klasifikasi Naive Bayes menggunakan Genetic Algorithm dan Bagging,” Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem dan  Teknologi  Informasi) ,  vol.  5,  no.  3,  pp. 504–510, Jun. 2021, doi: 10.29207/resti.v5i3.3067. [12] Mila Desi  Anasanti, Khairunisa Hilyati, and Annisa  Novtariany,  “The  Exploring  feature selection techniques on Classification Algorithms  for  Predicting  Type  2  Diabetes at  Early  Stage,” Jurnal  RESTI  (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) , vol. 6, no.
5, pp. 832–839, Nov. 2022, doi: 10.29207/resti.v6i5.4419.
[13] S. Sendari, I. A. E. Zaeni, D. C. Lestari, and H.  P.  Hariyadi,  “Opinion  Analysis  for Emotional  Classification  on  Emoji  Tweets using  the  Naïve  Bayes  Algorithm,” Knowledge  Engineering  and  Data  Science , vol.  3,  no.  1,  pp.  50–59,  Aug.  2020,  doi: 10.17977/um018v3i12020p50-59.
[14] I.  Santoso,  Windu  Gata,  and  Atik  Budi Paryanti,  “Penggunaan  Feature  Selection  di Algoritma  Support  Vector  Machine  untuk
Sentimen Analisis Komisi Pemilihan Umum,” Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem dan  Teknologi  Informasi) ,  vol.  3,  no.  3,  pp. 364–370, Dec. 2019, doi: 10.29207/resti.v3i3.1084.
[15] Evi  Purnamasari,  D.  P.  Rini,  and  Sukemi,
“Feature  Selection  using  Particle  Swarm Optimization Algorithm in Student
Graduation  Classification  with  Naive  Bayes Method,” Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem dan  Teknologi  Informasi) ,  vol.  4,  no.  3,  pp. 469–475, Jun. 2020, doi: 10.29207/resti.v4i3.1833. [16] D.  M.  Tarigan,  Dian  Palupi  Rini,  and Samsuryadi, “Feature Selection in Classification of Blood Sugar Disease Using
Particle Swarm Optimization (PSO) on C4.5 Algorithm,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan  Teknologi  Informasi) ,  vol.  4,  no.  3,  pp. 569–575, Jun. 2020, doi: 10.29207/resti.v4i3.1881.