Abstrak : Banyak  manfaat  dari  curah  hujan  untuk  kehidupan  manusia,  antara  lain  untuk  pertanian,  penurunan  suhu permukaan  bumi,  metabolisme  tubuh  dan  lain  sebagainya.  Selain  memiliki  manfaat  yang  besar,  curah    hujan  juga  dapat membawa  dampak  negative  seperti  banjir,  wabah  penyakit  dan  bencanaalam    lainnya  jika  tidak  ditangani  dengan  benar. Curah hujan akan mampu ditangani dengan baik jika  mampu diprediksikan waktu turunnya, sehingga mitigasi secara dini mampu  dilakukan.  Dengan  metode  prediksi  menggunakan  Algoritme  Naïve  Bayes  turunnya  hujan  akan  mampu  diprediksi dengan menghitung dari data curah hujan sebelumnya. Data latih dan data uji diambil dari BMKG Karangploso malang, dari  data  tersebut  akan  di  lakukan preprocessing  terlebih  dahulu  dengan Algoritma  K-Means  untuk  mengelompokan  data latih menjadi tiga variable yaitu Rendah, Sedang, Tinggi.  Hasil dari metode ini menghasilkan akurasi sebesar 80% dalam memprediksi  curah  hujan.  Metode  Naïve  Bayes  dan  K-Means  mampu  memprediksi  curah  hujan  secara  akurat,  dimana dengan nilai tersebut berasal dari hasil data uji wilayah Malang. Nilai yang salah terdapat 20% dimana tergolong kecil dan nilai tersebut cukup akurat.
Kata Kunci— Prediksi Hujan,  Naïve Bayes,  K-Means
Abstract : There  are  many  benefits  of  rainfall  for  human  life,  including  for  agriculture,  reducing  the  earth's  surface temperature, body metabolism and so on. Apart from having great benefits, rainfall can also have negative impacts such as floods,  disease  outbreaks  and  other  disasters  if  not  handled  properly.  Rainfall  will  be  able  to  be  handled    if  it  can  be predicted  when  it  will  fall,  so  that  early  mitigation  can be carried  out.  With  the  prediction  method  using  the  Naïve  Bayes algorithm, rainfall can be predicted by calculating from previous rainfall data. The training data and test data were taken from BMKG Karangploso Malang. Preprocessing of this data will be carried out first with the K-Means algorithm to group the training data into three variables, Low, Medium and High. The results of this method produce  an accuracy of 80% in predicting rainfall. The Naïve Bayes and K-Means methods are able to predict rainfall accurately, with these values coming from the results of test data for the Malang area. There are 20% incorrect values, which is relatively small and this value is quite accurate.
Keywords— Rain Forcasting, Naïve Bayes, K-Means

## I. P ENDAHULUAN
urah  hujan  adalah  jumlah  air  yang  jatuh  di  tanah  datar  selama  periode  tertentu  yang  diukur dengan  satuan  tinggi  (mm)  [1].    Dengan  kemajuan  teknologi  curah  hujan  dapat  diperkirakan sedini  mungkin  agar  meminimalisir  dampak  negatif  yang  ditimbulkan.  Peramalan  curah  hujan sangat bermanfaat membantu masyarakat dalam kehidupan sehari-hari seperti operasional penerbangan, sistem pertanian, sistem penampungan air, kegiatan kostruksi dan transportasi [2].  Didalam penelitian ini  digunakan  Algoritma  Naïve  Bayes  untuk  meramalkan  curah  hujan  pada  suatu  daerah,  dengan menggunakan  data  latih  berupa  Temperatur,  Kelembaban,  Lama  Penyinaran  Matahari,  Kecepatan Angin dan Curah Hujan selama satu bulan. Sebelum data digunakan data latih terlebih dahulu dilakukan preprocessing data  menggunakan  Algoritma  K-Means  untuk  menetukan  tingkatatan  disetiap  variable data dengan menentukan tingkatan Rendah, Sedang, Tinggi.

## P REDIKSI C URAH H UJAN M ENGGUNAKAN

## A LGORITMA N AÏVE B AYES D AN K-M EANS D I

## W ILAYAH M ALANG
M Shochibul Burhan 1) , Mohamad Nur Cholis 2) , Achmad Latifudin 3) , Mahendra Widikara Tri Nugroho 4)
1, 3, 4) Aplikasi Komputer Fakultas Pertanian Peternakan, Universitas Muhammadiyah Malang
2) Teknik Elektro, Sekolah Tinggi Teknologi Industri Turen e-mail: shochibul@umm.ac.id 1) , cholis8918@gmail.com 2) , pangeranindonesia999@gmail.com 3) , mahendra@gmail.com 3)
C
Diterima Redaksi:30 September 2023;  Revisi Akhir:1 November 2023;  Diterbitkan Online:30 November 2023
Pada  penelitian  ini  digunakan  data  dari  hasil  pengamatan  stasiun  Badan  Meteorologi Klimatologi  dan  Geofisika  (BMKG)  Karangploso,  selama  periode  tahun  2022.  Data  yang mempengaruhi terjadinya curah hujan yang berkaitan antar satu dengan lainnya yaitu Data Temperatur, Kelembaban,  Lama  Penyinaran  Matahari,  Kecepatan  Angin  dan  Curah  Hujan  [4].  Dari  data  ini kemudian di hitung probabilitasnya menggunakan terhadap curah hujan menggunakan Algoritma Naïve Bayes .
Metode Naïve Bayes merupakan pengklasifikasian dengan metode probabilitas dan statistic yang ditemukan  oleh  ilmuwan  asal  inggris  Thomas  Bayes.  Naïve  Bayes  adalah  sebuah  metode  menghitung peluang dengan cara mencari nilai peluang ( probabilitas ) disetiap keanggotaan ( variable ) kelas tertentu. Probabilitas pada teori Naïve Bayes bersifat independent tidak dipengaruhi oleh kehadiran fitur lainnya. [5].  Sebagai  contoh,  buah  dapat  dianggap  sebagai  apel  jika  merah,  bulat,  dan  sekitar  3  inci  diameter. Semua  properti  ini  secara  independen  berkontribusi  pada  probabilitas  bahwa  buah  ini  adalah  apel  dan itulah  sebabnya  dikenal  sebagai  „naif‟. Naive  Bayes mudah  untuk  membangun  dan  sangat  berguna untuk  set  data  yang  sangat  besar.  Seiring  dengan  kesederhanaan,  Naive  Bayes  dikenal  dapat mengungguli metode klasifikasi yang sangat canggih sekalipun [5].
Beberapa  penelitian  yang  menggunakan Naïve  Bayes antara  lain Naïve  Bayes untuk memprediksi  keadaan  Genetik  tanaman  jagung  yang  dilakukan,  Hubert  dkk.  Mampu  meghasilkan akurasi  85%  [5].  Kemudian  Yudana  dkk,  tahun  2021  menggunakan  Naïve  Bayes  untuk  memprediksi kandungan  nitrogen  pada  tanah,  dan  menghasilkan  akurasi  85%  [6].  Naïve  Bayes  juga  mampu melakukan  prediksi  kepadatan  lalu  lintas,  pada  penelititn  yang  dilakukan  Chen  dkk.  Mampu menghasilkan kekauratan hingga 93% [7].
Sebelum  dilakukan  training  data  data  terlebih  dahulu  akan  dilakukan  preprocessing  data  untuk menentukan sebuah variable data berada pada kondisi Rendah, Sedang atau Tinggi. Dalam penelitian ini digunakan Algoritma K-Means, Salah satu algoritma clastering yang populer saat ini adalah K-Means. Algoritma K-Means terbukti cukup andal dan banyak digunakan dalam komunitas peneliti data mining dan  berbagai  macam  aplikasi  kecil  hingga  menengah  karena  kemudahan  implementasinya.  K-Means merupakan  salah  satu  metode  data  clustering  non  hirarki  yang  digunakan  untuk  mempartisi  data  yang ada kedalam bentuk dua atau lebih cluster/kelompok. Metode K-Means mempartisi data kedalam cluster sehingga data yang memiliki karakteristik sama dikelompokkan kedalam satu cluster yang sama [8][9]. Dalam melakukan pengelompokan algoritma K-Means mengelompokan data ke dalam beberapa kluster k yang  telah  ditentukan,  lalu  menentukan  titik  pusat  setiap  kluster  dan  mengelompokan  data  sesui dengan kemiripan pada masing-masing kluster [10].

## II. T INJAUAN P USTAKA
Tinjauan pustaka yang digunakan dalam penelitian ini yaitu teori Naïve Bayes dan Probabilitas Variabel yang  digunakan  untuk  menghitung  peluang  dari  data  latih.  Algoritma K-means digunakan untuk preprocessing data dan Root Means Square Error (RMSE) digunakan untuk menghitung tingkat akurasi dari prediksi yang dihasilkan.
Naïve  Bayes pada  penelitian  ini  digunakan  sebagai  perhitungan  peluang  ( probabilitas ),  yaitu peluang  hujan  atau  tidak  hujan. Naïve  Bayes memiliki  kelebihan  yaitu  cepat  dalam  perhitungan  dan memiliki  akurasi  yang  tinggi  [11]. K-means pada  penelitian  ini  digunakan  untuk  menentukan  data kedalam 3 bagian Rendah, Sedang, Tinggi. Selain itu berperan juga dalam preprocessing data agar data sebelum  di  proses  oleh Naïve  Bayes data  tidak  ada  yang  menyimpang  dari  angka  standard  atau  data yang bersih [13]. Berdasarkan nilai titik tengah ( centroid ) yang telah dilakukan perhitungan. K-Means memiliki  keunggulan  pada fleksibilitas dapat  diterapkan  pada  beberapa  perhitungan  [12].  Dan RMSE (Root  Means  Square  Error) digunkan  untuk  mengevaluasi  keakuratan  prediksi  yang  dihasilkan  dari Naïve Bayes. RMSE merupakan nilai rata-rata kuadrat dari jumlah kesalahan pada sebuah prediksi [14].

## A. Naïve Bayes
Naïve  Bayes  merupakan metode probabilitas pengkalisifikasian sederhana berdasarkan teorima bayes, pengklasisfikasian dilakukan melalui data latih yang diperoleh dari masa lampau. Teori Bayes di formulasikan pada persamaan 1.
( | ) ( ( | ) ( ) ( | ) (1) P(C|X)  =  Probabilitas hipotesisi C berdasarkan kondisi X C =  Variabel Kelas (Kelas Spesifik) X =  Variabel Kondisi P(X|C)  =  Probabilitas X berdasarkan kondisi pada hipotesis C P(C) =  Probabilitas hipotesis C

## P(X)
=  Probabiltas X
Pada  persamaan  1  adalah  rumus  pada Naïve  bayes ,  pada  penelitian  ini C adalah  variabel  dari Temperatur, Lama Penyinaran Matahari dan Kecepatan Angin. Dan X adalah kondisi Hujan atau Tidak hujan.

## B. Probabilitas Variabel
Setiap variable dihitung probabilitasnya meliputi Probabilitas Temperatur P(Temperatur), Probabilitas Kelembaban P(Kelembaban), Probabilitas Lama Penyinaran Matahari P(LamaPenyinaran), Kecepatan Angin P (Kecepatan Angin) . Seperti pada rumus berikut:
(          |     )
(          |     ) (     ) (2) (          |          ) (          |          )
(          ) (3)
Kelembaban pada data latih diklasifikasikan menjadi 2 klasifikasi yaitu kelembaban yang statusnya hujan dan kelembaban yang statusnya tidak hujan.
(              |     ) (              |     ) (     ) (4) (              |          ) (              |          ) (          ) (5)
Lama  Penyinaran  pada  data  latih  diklasifikasikan  menjadi  2  klasifikasi  yaitu  lama  penyinaran yang statusnya hujan dan lama penyinaran yang statusnya tidak hujan.
(              |     ) (              |     ) (     ) (6) (              |          ) (              |          ) (          ) (7)
Kecepatan  Angin  pada  data  latih  diklasifikasikan  menjadi  2  klasifikasi  yaitu  lama  kecepatan angin yang statusnya hujan dan kecepatan angin yang statusnya tidak hujan.

## C. K-Means
K-Means merupakan Algoritma untuk pengelompokan data ( cluster ) . Dimana setap cluster akan terus mengalami perubahan, sampai data anggotanya sesuai dengan titik cluster [15]. Langkah-langkah clustering dalam K-Means sebagai berikut:

## 1.   Menetukan jumlah cluster
2.   Menentukan jumlah centroid
Dalam  menetukan  centroid  untuk  tahap  awal  dilakukan  secara  random,  jika  sudah  masuk  ke dalam tahap iterasi maka digunakan rumus 8.
̅̅̅ = (8)
dimana:
=  Centroid / rata-rata cluster ke i untuk variable ke j =  Jumlah data yang menjadi anggota cluster ke I =  Indeks dari cluster =  Indeks dari variable =  Nilai data ke k yang ada didalam cluster tersebut untuk variable ke j
Setelah ditentukan nilai cluster, setiap data akan dimasukan ke dalam cluster sesuai dengan jarak terdekat  (data  dikurangi  nilai  centroid).  Setelah  semua variabel masuk  ke  dalam cluster kemudian dilakukan  penyesuaian  dengan  merubah  centroid  menggunakan  Rumus  8.  Dengan  cara  menghitung jumlah  data variable dibagi  dengan  total  jumlah  data,  maka  hasil  dari  perhitungan  tersebut  dijadikan cluster terbaru.
3.   Menghitung  jarak  antara  titik  centroid  dengan  titik  tiap  objek  dengan  metode Euclidian  Distance pada rumus 9
= √( ) ( )
(9)
dimana:
= Euclidean Distance
I =  Banyaknya Objek
(x,y) =  Kordinat Objek
(s,t) =  Kordinat Centroid
Rumus  9  adalah  menghitung  data  yang  terdekat  dengan  titik centroid dengan  cara  mengurangi data dengan centroid .

## 4.    Pengelompokan objek
Untuk menentukan anggota cluster adalah dengan memperhitungkan jarak minimum objek. Nilai yang diperoleh dalam keanggotaan data pada distance matriks adalah 0 atau 1, dimana nilai 1 untuk data yang dialokasikan ke cluster dan nilai 0 untuk data yang dialokasikan ke cluster yang lain.
5.   Kembali  ke  tahap  2,  lakukan  perulangan  hingga  nilai  centroid  yang  dihasilkan  tetap  dan  anggota cluster tidak berpindah ke cluster lain.

## D. RMSE
Perhitungan untuk mengetahuai persentase keakuratan sebuah data salah satunya dengan rumus RMSE ( Root Mean Square Error ). Ditunjukan pada Rumus 10.
| |
(10)
dimana:
= Prediksi = Nilai Hasil Permalan = Banyaknya Data = Summation (Jumlah Keseluruhan Nilai)
Rumus 10 digunakan untuk  menghitung tingkat  prediksi sebuah data, dengan cara mengurangi nilai prediksi dengan data sebenarnya.

## III. M ETODE P ENELITIAN
Pada  proses  prediksi  turunnya  hujan  dalam  penelitian  ini  menggunakan  beberapa  metode  dan tahapan ditunjukan pada Gambar 1. Berikut:

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Tahapan  pertama  adalah  tahapan  pengumpulan  Data  Iklim,  yang  bersumber  dari  data  resmi Badan  Metereologi  Klimatologi  Dan  Geofisika  (BMKG)  Indonesia,  Wilayah  Malang  Raya.    Data diambil dari tanggal 1 juni 2022 sampai 30 Juni 2022. Data yang digunakan meliputi Data Temperatur, Kelembaban, Lama Penyinaran Matahari, Kecepatan Angin Dan Curah Hujan.
Tahapan  Kedua  adalah  preprocessing  data,  Sebelum  data  masuk  ke  data  latih,  terlebih  dahulu data  akan  dikelompokan  menjadi  3  kelompok  untuk  memudahkan  dalam  proses  perhitungan Probabilitas di Naïve  Bayes .  Tiga  kelompok  adalah  Rendah,  Sedang,  Tinggi.  Dengan  penentuannya menggunakan Algoritma K-Means .
Tahapan Ketiga adalah data  training yaitu melatih Algortima Naïve Bayes untuk  mendapatkan probabilitas di setiap variable Temperatur, Kelembaban, Lama Penyinaran Matahari, Kecepatan Angin. Tahapan  Keempat  adalah  hasil  prediksi  diperoleh  dari  hasil  perhitungan Naïve  Bayes terhadap data uji, dengan nilai keluaran Hujan atau Tidak Hujan.
Tahapan Kelima pengujian data, setelah melakukan prediksi turunnya hujan, selanjutnya adalah menguji data apakah sesuai dengan kejadian sesungguhnya. Data uji diambil dari tanggal 21  – 30 Juni 2022.
Pengumpulan Data Iklim
(Temperatur, Kelembaban, Lama Penyinaran Matahari, Kecepatan Angin, Curah Hujan)
Preprocesing Data Latih Menggunakan Algoritma K-Means
(Klasifikasi nilai variable menjadi Rendah, Sedang, Tinggi)
Training Data Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Pengujian Data Menggunakan Data Uji Hasil Prediksi
(Hujan atau Tidak Hujan)

## IV. H ASIL D AN P EMBAHASAN
Data latih yang diperoleh adalah data di daerah Malang Raya dari tanggal 1 juni 2022 – 30 juni 2022 data yang diperoleh pada Tabel 1 berikut:
Tabel 1. Data Latih Wilayah Malang
Tanggal Temperatur Kelembaban Curah Hujan Lama Penyinaran Matahari Kecepatan Angin 01-06-2022 24.7 89 55.5 7 1 02-06-2022 25.1 85 1.8 0.5 1 03-06-2022 25.5 82 0 5.8 1 04-06-2022 24.8 88 0 6 0 05-06-2022 25.6 86 20.5 5 1 06-06-2022 25.7 82 0 5 1 07-06-2022 26 81 0 4.3 1 08-06-2022 26.2 85 0 7.7 1 09-06-2022 26.2 85 0 5.6 1 10-06-2022 25.6 84 0 3.8 0 11-06-2022 25.8 86 0 4.8 1 12-06-2022 25.6 86 28 5.6 1 13-06-2022 24.8 84 1.5 5 1 14-06-2022 25.4 86 0.7 3.5 0 15-06-2022 26.6 82 23.5 5.7 1 16-06-2022 25.2 90 0 6.5 1 17-06-2022 25.5 86 1.8 3.6 0 18-06-2022 25.3 83 0.5 5.5 0 19-06-2022 25.2 86 2 6.6 1 20-06-2022 25.3 83 2.2 3.5 1 21-06-2022 25.2 79 0 6.8 2 22-06-2022 25.4 76 0 8.8 1 23-06-2022 25.8 81 0 9 2 24-06-2022 25.6 79 0 6.9 2 25-06-2022 25.7 76 0 7.7 2 26-06-2022 25.1 84 0 7 2 27-06-2022 25.2 81 1.5 3.5 2 28-06-2022 24.7 77 0 3.4 2 29-06-2022 24.8 75 0 9.5 2 30-06-2022 25.2 80 0 9.5 2
Pada Tabel.1 pada variable curah hujan jika data 0 maka ridak hujan, jika data lebih dari 0 maka turun hujan.
Data  hujan  kita preprocessing menjadi  bentuk  sederhana  dengan  tiga  parameter  yaitu  Rendah, Sedang,  Tinggi.  Kita  gunakan  Algoritma  K-Means  untuk  mengklasifikasikan  setiap  parameter. Perhitungan K-Means ditunjukan pada Grafik Gambar 2.

## Gambar 2. Grafik perhitungan centroid pada variable

## Dari Gambar 1 Didapat data centroid seperti pada Tabel 2
Tabel 2. Hasil Centroid Setiap Variable Parameter Centroid Temperatur Centroid Kelembaban Centroid Lama Penyinaran Matahari Centroid Kecepatan Angin Tinggi 25.867 86.000 7.990 2.000 Sedang 25.277 81.182 5.592 1.000 Rendah 24.760 76.000 3.657 0.000
Dari  hasil centroid kemudian  dilakukan  penentuan  setiap variable untuk  masuk  pada  data Tinggi,  Sedang,  atau  Rendah.  Dengan  cara  mencari  nilai  terdekat  pada  data  latih  dengan centroid . Dihasilkan sebuah data yang telah dilakukan preprocessing pada Tabel 3.

## Tabel 3. Data Latih Wilayah Malang Setelah Preprocessing
Tanggal Temperatur Kelembaban Curah Hujan Lama Penyinaran Matahari Kecepatan Angin 01-06-2022 Sedang Tinggi Hujan Tinggi Rendah 02-06-2022 Tinggi Sedang Hujan Rendah Sedang 03-06-2022 Tinggi Sedang Tidak Hujan Tinggi Rendah 04-06-2022 Tinggi Sedang Tidak Hujan Tinggi Rendah 05-06-2022 Tinggi Sedang Tidak Hujan Sedang Rendah 06-06-2022 Sedang Tinggi Hujan Tinggi Rendah 07-06-2022 Tinggi Sedang Hujan Sedang Sedang 08-06-2022 Sedang Tinggi Tidak Hujan Tinggi Sedang 09-06-2022 Sedang Tinggi Hujan Sedang Rendah 10-06-2022 Tinggi Tinggi Hujan Rendah Sedang 11-06-2022 Tinggi Tinggi Tidak Hujan Sedang Sedang 12-06-2022 Tinggi Sedang Hujan Tinggi Sedang 13-06-2022 Tinggi Tinggi Hujan Tinggi Rendah 14-06-2022 Rendah Tinggi Hujan Sedang Rendah 15-06-2022 Tinggi Tinggi Hujan Rendah Sedang 16-06-2022 Sedang Tinggi Hujan Sedang Sedang 17-06-2022 Sedang Tinggi Hujan Sedang Rendah 18-06-2022 Tinggi Sedang Hujan Rendah Rendah 19-06-2022 Tinggi Sedang Tidak Hujan Tinggi Rendah 20-06-2022 Tinggi Sedang Hujan Tinggi Sedang
21-06-2022 Tinggi Rendah Tidak Hujan Tinggi Sedang 22-06-2022 Tinggi Rendah Tidak Hujan Tinggi Sedang 23-06-2022 Tinggi Sedang Tidak Hujan Tinggi Sedang 24-06-2022 Tinggi Sedang Tidak Hujan Sedang Rendah 25-06-2022 Tinggi Sedang Tidak Hujan Tinggi Sedang 26-06-2022 Tinggi Sedang Tidak Hujan Sedang Rendah 27-06-2022 Tinggi Sedang Hujan Sedang Sedang 28-06-2022 Sedang Sedang Hujan Tinggi Sedang 29-06-2022 Tinggi Rendah Tidak Hujan Tinggi Rendah 30-06-2022 Sedang Sedang Tidak Hujan Tinggi Rendah
Dari Tabel 3. Dilakukan perhitungan menggunakan Algoritma Naïve Bayes menggunakan data uji dari tanggal 21 – 30 Juni 2022 didapatkan hasil pada Tabel 4.
|      | = 80
Dari hasil pengujian data cuaca pada bulan Juni 2022. Didapatkan hasil yang sangat baik keakuratannya yaitu sebesar 80 % data sesuai dengan kedaan yang sebenarnya.

## V. K ESIMPULAN
Setelah dengan perhitungan dengan tepat maka didapatkan hasil dengan menggunakan Algoritma K-Means dan Naïve Bayes mampu memprediksi turunnya hujan sebesar 80 % dari keaslian di lapangan. Dengan data yang tidak sesuai yaitu hanya 2 atau dua kesalahan prediksi dengan metode tersebut, Maka metode naïve bayes sebagai perhitungan probabilitas hujan dalam suatu daerah teruji .

## D AFTAR P USTAKA
[1] Kurniawan Agusta "Evaluasi Pengukuran Curah Hujan Antara Hasil Pengukuran Permukaan (AWS, HELLMAN, OBS) dan Hasil Estimasi (Citra Satelit =GSMaP) Di Stasiun Klimatologi Mlati Tahun 2018" Jurnal Geografi, Edukasi dan Lingkungan (JGEL) Vol. 4, No. 1, Januari 2020
[2] Marthin  Luter  Laila,  Yudi  Setiawan  "Perbandingan  Hasil  Klasifikasi  Curah  Hujan  menggunakan Metode SVM dan NBC" Jurnal Statiska industri dan Komputasi, vol. 05, pp. 51-56, 2020.
[3] Pemerintah Kota Malang, "Geografis Kota Malang" http://malangkota.go.id/sekilas-malang/geografis. Diakses 27 Juli 2022
[4] BMKG  Jawa  Timur  “Stasiun  Pengamatan  Iklim  Karangploso”  https://staklim-jatim.bmkg.go.id Diakses 1 Januari 2022
[5] P.  Hubert,  R.  Sudaryono  Phoenix,  D.  Suhartono,  Classifying  promotion  images  using  optical character recognition and Naïve Bayes classifier, Procedia. Comput. Sci. 179 (2020) (2021) 498–506
[6] Anton Yuda, Dedi Sulistyo, Ilham Mufandi, GIS-based and Naïve Bayes for nitrogen soil mapping in Lendah, Indonesia, Sensing and Bio Sendsing Research. 33 (2021) 100435
[7] Chen Hongh, Hu Shonghua, Hua Rui, Zhao Xiuju “Improved naive Bayes classification algorithm for traffic risk management” EURASIP Journal on Advances in Signal Processing (2021) 2021:30
[8] Amril  Mutoi  Siregar,  Tukino,  Sultan  Faisal  "Klasifikasi  untuk  Prediksi  Cuaca  Menggunakan Esemble Learning" Jurnal Pengkajian dan Penerapan Teknik Informatika, vol. 13, 2020
[9] Hidayat  Miwan  Kurniawan,  "Implementation  of  K-Means  and  K-Medoids  in  Grouping  Potential Areas of Chicken Meat Production" Jurnal Teknologi Industri Pertanian 32 (3): 239-247, Desember 2022.
[10] Mulyo Iksan Adityo, Heikal Jerry " Customer Clustering Using The K-Means Clustering Algorithm in Shopping Mall in Indonesia" Management Analysis Journal 12 (4) (2022)
[11] Putro  H  Febrianto,  Vulandari  Retno  Tri,  Saptomo  L  Wawan  "Penerapan  Metode  Naive  Bayes Untuk Klasifikasi Pelanggan" Jurnal TIKomSiN, Vol. 8, No. 2, Oktober 2020
[12] Pambudi  Tities  Wahyu,  Witanti  Arita  "  Penerapan  Algoritma  K-Means  Clustering  untuk Menganalisis Penjualan pada Toko Ayu Collection Barbasis Web" Jurnal Informatika Universitas Pamulang Vol. 6, No. 3, September 2021 (645-650)
[13] Pradana  Dany,  Sugiharti  Endang  “Implementation  Data  Mining  with  Naïve  Bayes  Classifier Method  and  Leplace  Smoothing  to  Predict  Students  Learning  Results”  Recursive  Journal  of Informatics, Vol. 1, March 2023
[14] Sanjaya Indra Fadil, Heksaputra Dadang “Prediksi Rerata Harga Beras Tingkat Grosir Indonesia dengan Long Short Term Memory” Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi Vol. 7, No. 2, Agustus 2020, Hal. 163-174
[15] Sarasvananda Ida Bagus Gede, Wardoyo Retantyo, Sari Anny Kartika "The K-Means Clustering Algorithm With Semantic Similarity To Estimate The Cost of Hospitalization" IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) Vol.13, No.4, October 2019,pp. 313~322