Cite: Nurdiawan, O., Herdiana, R., and Anwar, S. (2021).Komparasi Algoritma Naïve Bayes dan Algoritma K-Nearst Neighbor terhadap Evaluasi Pembelajaran Daring. SMATIKA : STIKI Informatika Jurnal,11(2). doi: https://doi.org/10.32664/smatika.v11i02.621

## Komparasi Algoritma Naïve Bayes dan Algoritma K-Nearst Neighbor terhadap Evaluasi Pembelajaran Daring

## Comparison of Naïve Bayes Algorithm and K-Nearst Neighbor Algorithm on Evaluation of Online Learning
Odi Nurdiawan 1*
Ruli Herdiana 2
Saeful Anwar 3
1 Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon, Indonesia 23 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon, Indonesia 1 odinurdiawan2020@gmail.com, 2 ruliruli22@gmail.com, 3 saefulanwar419@gmail.com
*Penulis Korespondensi:
Odi Nurdiawan odinurdiawan2020@gmail.com Riwayat Artikel: Diterima : 18 September 2021 Direview : 7 Oktober 2021 Disetujui : 19 Nopember 2021 Terbit : 30 Desember 2021

## Abstrak
Semenjak merebaknya endemi yang dikarenakan oleh virus Corona di Indonesia, banyak metode yang dicoba salah satunya menyelenggarakan penataran jarak jauh serta menganjurkan mahasiswa buat berlatih dari rumah tiap- tiap. Pemakaian teknologi digital di tengah endemi COVID- 19 mempunyai andil yang besar untuk institusi pembelajaran ialah dengan mempraktikkan pembelajaran online . Mahasiswa diharapkan sanggup menerima prosedur yang sudah diimplementasikan oleh negara. Akan tapi, kondisi itu tidak pula menjamin kalau mahasiswa sepakat ataupun menerima dengan adanya tahap itu. Sehingga dari itu, dibutuhkan pengukuran buat memastikan tingkatan kebahagiaan mahasiswa dalam melaksanakan pembelajaran online. Dengan perihal itu penulis melaksanakan percobaan kemampuan algoritma terlebih dulu ialah bentuk pengelompokan dengan Algoritma Naïve Bayes serta Algoritma K- Nearst Neighbor. Informasi yang dipakai informasi pokok maksudnya informasi didapat dari hasil edaran kuisoner pada mahasiswa semester 3, 5 serta 7 sebesar 352 responden. Dalam pengembangan bentuk algoritma menggunakan tools rapid miner tipe 9. 3 dengan operator yang dipakai ialah retrive, multiply, cross validation, Algoritma Naïve Bayes serta KNN, apply bentuk serta performance . Hasil ketepatan Algoritma Naïve Bayes dengan angka 91, 45%. Hasil ketepatan Algoritma K- Nearst Neighbor dengan angka 97, 72%. ketepatan Algoritma K- Nearst Neighbor lebih besar dari algoritma naïve bayes, maka bisa disimpulkan Algoritma K- Nearst Neighbor memiliki kemampuan yang bagus dalam pengelompokan.
Kata Kunci : Covid 19, Pembelajaran Jarak Jauh, Algoritma Naive Bayes, Algoritma KNN

## Abstract
Since the outbreak of the endemic caused by the Corona virus in Indonesia, many methods have been tried, one of which is conducting remote training and encouraging students to practice from home each time. The use of digital technology in the midst of the COVID-19 endemic has a big contribution to learning institutions by practicing online learning. Students are expected to be able to accept the procedures that have been implemented by the state. However, this condition does not guarantee that students agree or accept this stage. Therefore, measurements are needed to determine the level of student happiness in carrying out online learning. With that in mind, the author conducted an experiment on the ability of the algorithm first, namely the form of grouping with the Naïve Bayes Algorithm and the K-Nearst Neighbor Algorithm. The information used is the basic information, meaning that the information obtained from the results of the questionnaire circulars for students in semester 3, 5 and 7 amounted to 352 respondents. In the development of the form of the algorithm using the type 9.3 rapid miner tools with the operators used are retrive, multiply, cross validation, Naïve Bayes Algorithm and knn, apply form and performance. The results of the accuracy of the Naïve Bayes Algorithm are 91.45%. The results of the accuracy of the K-Nearst Neighbor Algorithm are 97, 72%. The accuracy of the K-Nearst
Neighbor Algorithm is greater than the Nave Bayes algorithm, so it can be concluded that the K-Nearst Neighbor Algorithm has good ability in grouping.
Keywords : Covid 19, Distance Learning, Naive Bayes Algorithm, KNN Algorithm

## 1. Pendahuluan
Pandemi Covid- 19 di negeri membuat bermacam upaya dicoba buat memutuskan mata kaitan penjangkitan. Covid- 19 memforsir bermacam pandangan kehidupan berganti. Penguasa menyudahi work from home . Berlatih juga diwajibkan daring. Perihal ini dicoba buat menghindari penjangkitan yang menyebar dampak interaksi yang padat. Physical distancing jadi salah satu strategi impian buat memutuskan kaitan penjangkitan penyakit ini. Pergantian yang dituntut oleh Covid- 19 ini sedemikian itu kilat. Menimbulkan perencanaan buat mengalami bermacam pergantian jadi tidak maksimum. Bumi upaya misalnya banyak hadapi kemerosotan dampak“ telanjur” membiasakan diri.“ Kehancuran” nampak dari terbentuknya pemutusan ikatan kegiatan yang besar besaran. Perihal ini juga dirasa oleh bumi pendidikan[1]. Kesiapan buat berlatih daring( online) yang diresmikan oleh penguasa nyaris tidak terdapat. Akademi Besar dalam perihal ini dosen dituntut berupaya mengkreasikan penataran supaya senantiasa berjalan walaupun tidak didilakukan dengan cara lihat wajah. Terdapat banyak alat yang dipakai buat berlatih daring. Bermacam program, misalnya Google Clasroom, Rumah Berlatih, Edmodo, Ruang Guru, Zenius, Google Suite for Education, Microsoft Office 365 for Education, Zoom[2]. Akademi besar dalam perihal ini STMIK IKMI Cirebon menggunakan program zoom dalam melaksanakan lihat wajah dengan cara maya serta dikombinasi dengan elearning lewat chamilo indigoes ikmi
Pembelajaran yang dilaksanakan secara online juga memiliki tantangan tersendiri. Lokasi dosen dan mahasiswa yang terpisah saat melaksanakan pembelajaran membuat dosen tidak bisa memantau secara langsung aktivitas mahasiswa selama proses perkuliahan. Tidak ada jaminan bahwa mahasiswa benar-benar memperhatikan penjelasan yang diberikan oleh dosen fasilitas STMIK IKMI Cirebon dalam mempersiapkan pembelajaran daring, memiliki 4 Studio Teleconference, elearning indigoes ikmi, Internet, youtube, zoom, google meet, dan lain lain.
Bagi Ali Sadikin membuktikan mahasiswa mempunyai alat serta infrastruktur buat melakukan penataran daring. Penataran daring efisien buat menanggulangi penataran yang memungkinan dosen serta mahasiswa berhubungan dalam kategori virual yang bisa diakses dimana saja serta bila saja. Penataran daring bisa membuat mahasiswa berlatih mandiri serta motivasinya meningkat[3].
Sebagai usaha untuk mengurangi penyebaran Covid-19 di lingkungan kampus, STMIK IKMI Cirebon membuat kebijakan untuk melaksanakan pembelajaran dari rumah. Pembelajaran ini dilakukan menggunakan internet sehingga memungkinkan dosen dan mahasiswa untuk berada di tempat yang berbeda selama proses pembelajaran. beberapa mahasiswa yang kesulitan dalam memahami materi kuliah yang diberikan secara online. Materi kuliah yang kebanyakan berupa bahan bacaan tidak bisa dipahami secara menyeluruh oleh mahasiswa. Mahasiswa beranggapan bahwa mambaca materi dan mengerjakan tugas saja tidak cukup, mereka membutuhkan penjelasan langsung secara verbal dari dosen mengenai beberapa materi yang sifatnya kompleks.
Penelitian ini bertujuan untuk menjaga kualitas mutu pendidikan, hal tersebut membutuhkan evaluasi dalam kegiatan belajar mengajar secara daring. Beberapa masukan dari mahasiswa dan dosen sebagai acuan perbaikan kedepan sehingga pembelajaran memiliki kualitas sangat baik dan sehingga proses pembelajaran dapat berinteraksi dua arah antara dosen dan mahasiswa serta didukung oleh pemerintah dalam penyediaan kuota internet. Dalam mengevaluasi kegiatan belajar mengajar dibutuhkan metode yang relevan, menurut hermanto Hasil evaluasi dan
validasi, diketahui bahwa nilai akurasi untuk menentukan bahwa komplain email mahasiswa tersebut ya komplain email dan tidak komplain email, dapat dibuktikan dengan nilai akurasi dan nilai auc dari masing-masing algoritma yaitu untuk svm nilai akurasi = 84,45% dan nilai auc = 0,922, sedangkan untuk algoritma naive bayes nilai akurasi = 69.75%. Dan nilai auc atau luas area di bawah curve ROC dengan nilai =0.679 [4]. Dengan hal tersebut penulis melakukan uji kinerja algoritma terlebih dahulu yaitu model klasifikasi dengan Algoritma Naïve Bayes dan Algoritma K-Nearst Neighbor.

## 2. Metode Penelitian
Berdasarkan pemaparan permasalahan diatas, maka penulis menyelesaikan dengan 3 (tiga) tahapan, adapun model diagram alir dapat dilihat pada gambar 1 berikut ini

## Gambar 1. Diagram Alir Penelitian
Berdasarkan gambar 1 tentang diagram alir maka penjelasannya dapat diuraikan sebagai berikut ini. Pada tahap pertama dilakukan identifikasi masalah pada penelitian ini yaitu pengukuran kinerja Algoritma Naïve Bayes dan Algoritma K-Nearst Neighbor dalam mengevaluasi tingkat kepuasan mahasiswa/i dalam kegiatan belajar mengajar secara daring online. Tujuan penelitian dapat menghasilkan kinerja algoritma terbaik sehingga dapat menggukur tingkat kepuasan mahasiswa terhadap kegiatan belajar mengajar di Kampus STMIK IKMI Cirebon. Wawancara pada penelitian ini digunakan untuk dapat mengetahui secara pasti kendala, peneliti mewawancarai Wakil Ketua 1 Bidang Akademik, Kepala Standar Penjaminan Mutu Internal dan Ketua Program Studi. Studi Pustaka digunakan untuk mendukung penelitian ini dengan mengkaji dari beberapa teori tentang Pembelajaran daring, Algoritma Naïve Bayes
dan Algoritma K-Nearst Neighbor. Kemudian ditentukan 30 (Tiga Puluh) Pertanyaan untuk mengukur kinerja algoritma terhadap pembelajaran daring online. Teknik pengumpulan data dengan menggunakan data primer artinya data di ambil dari hasil sebaran kuisoner pada mahasiswa semester 3 (tiga) semester 5 (lima) dan semester 7 (tujuh).
Pada tahap kedua dilakukan Pre Procesing. Tujuan pre processing digunakan untuk membersihkan data dari data yang tidak konsisten, terlihat pada data penelitian ini terdapat data yang invalid atau data cenderung asal mengisi. Selanjutnya dilakukan modelling. Penerapan model Algoritma Naïve Bayes dan Algoritma K-Nearst Neighbor menggunakan tools Rapidminer Versi 9.3. dengan operator retrive, cross validation , Algoritma Naïve Bayes atau K-Nearst Neighbor, apply model dan performance. Selanjutnya menerapkan Algoritma Naïve Bayes.Naïve Bayes merupakan metode klasifikasi yang statistik berdasarkan teorema Bayes. Naïve Bayes berpotensi baik untuk mengklasifikasikan data karena kesederhanaannya[5][6][7]. Persamaan yang digunakan pada Naïve Bayes
� �� = � � �� � ��
� � (1)
P (c i | X ), yaitu probabilitas c i terjadi jika X sudah terjadi. P (c i ), adalah kemungkinan c i didata, bersifat independent terhadap X. X adalah kumpulan Atribut. P (X | c i ), adalah probabilitas X terjadi jika c i benar atau sudah terjadi berdasarkan data penelitian.
Selama nilai P(x) konstan, maka dapat disederhanakan menjadi rumus berikut ini :
P Ci X = P X Ci P (Ci) (2)
Sedangkan Algoritma K-Nearst Neighbor merupakan metode yang cukup popular dan sederhana. K-Nearest Neighbor termasuk metode klasifikasi penambangan data yang didasarkan pada pembelajaran dengan analogi. Sampel data pelatihan memiliki n atribut dimensi numerik. Setiap sampel merupakan titik dalam ruang n-dimensi. Semua sampel pelatihan disimpan di ruang n-dimensi. Ketika pengujian data, akan mencari nilai k terdekat dengan data uji. Kedekatan didefinisikan dalam hal jarak Euclidean antara dua titik X = ( X 1 , X 2,…… Xn) dan Y = ( Y 1 , Y 2,…… Yn) [8][9][10] . Hasil Pattern Naïve Bayes dan Pattern K-Nearst Neighbor mebahas hasil pola pengetahuan yang dihasilkan oleh tingkat akurasi dari algoritma masing masing.
Pada tahap ketiga melakukan perbandingan akurasi. Perbandingan akurasi bertujuan untuk menganalisa hasil kinerja dari Algoritma Naïve Bayes dan Algoritma K-Nearst Neighbor. Kemudian pada pembahasan melakukan hal-hal yang telah dilakukan dalam diaram alir akan dibahas secara detail sehingga pola dari kinerja algoritma terbaik dalam kasus ini dapat terlihat dari tingkat akurasi.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Berdasarkan tahapan penelitian ini maka dapat dihasilkan sebagai berikut.

## Data
Pada tahapan ini data yang digunakan data primer artinya data di ambil dari hasil sebaran kuisoner pada mahasiswa semester 3 (tiga) semester 5 (lima) dan semester 7 (tujuh) sebanyak 352 responden, data tersebut dapat dilihat pata tabel 1 berikut ini
Tabel 1. Data Responden No Nama Lengkap NIM Program Studi K1 K2 K3 K4 … K30 1 Adhytiya 41160133 Teknik 4 3 3 3 … 3
No Nama Lengkap NIM Program Studi K1 K2 K3 K4 … K30 Informatika S1 2 Syahid Karbala 32200023 Komputerisasi Akuntansi D3 4 4 4 4 … 4 3 Dede Setiadi 41200483 Teknik Informatika S1 5 5 5 5 … 5 4 Anisa Pujianti 31200050 Manajemen Informatika D3 3 4 4 4 … 4 5 Indri Setianingsih 32201386 Komputerisasi Akuntansi D3 4 5 5 5 … 4 6 Intan Kharisma Pertiwi 41200369 Teknik Informatika S1 4 4 4 4 … 4 7 Eri Triawan 41200485 Teknik Informatika S1 4 4 3 5 … 4 8 Karimatul Mamluah 32201387 Komputerisasi Akuntansi D3 4 3 3 3 … 3 9 Syifa Restillah 31200090 Manajemen Informatika D3 4 1 4 2 … 2 10 Guritna Wijaya 31202053 Manajemen Informatika D3 3 3 3 3 … 4 11 Euis Gunia 41204680 Teknik Informatika S1 2 4 2 1 … 2 12 Selvi Silviana 41200286 Teknik Informatika S1 2 3 2 2 … 3 13 Farah Dewi Ramadani 41200381 Teknik Informatika S1 5 4 4 4 … 4 14 Anggi Febiyanto 41200380 Teknik Informatika S1 3 2 3 2 … 3 15 Dara Azlil Huriah 32200051 Komputerisasi Akuntansi D3 4 4 4 4 … 5 16 Wartumi 41200275 Teknik Informatika S1 4 3 3 3 … 3 17 Dwi Putri Adilah Asih 41200384 Teknik Informatika S1 4 3 3 4 … 3 18 Eksadevi Anggita Pratiwi 41204771 Teknik Informatika S1 4 3 4 2 … 3 19 Aniq Akhsanul Mushlikh 41200386 Teknik Informatika S1 3 3 5 4 … 3 20 Siti Marwah 41200440 Teknik Informatika S1 4 4 3 3 … 3 21 Adi Supriatna 41200195 Teknik Informatika S1 1 1 1 3 … 3 22 Muhammad Aji Pratama 42200015 Rekayasa Perangkat Lunak S1 3 3 3 4 … 3 23 Rez Supriatna 41200463 Teknik Informatika S1 5 5 5 5 … 5 24 Suiroh 41200229 Teknik Informatika S1 5 3 1 3 … 3 25 Arief Setiawan 31200097 Manajemen Informatika D3 4 3 3 4 … 3 26 Agung Prayogo 41200367 Teknik Informatika S1 5 5 4 2 … 4
No Nama Lengkap NIM Program Studi K1 K2 K3 K4 … K30 Bagustio 27 Aria Pratama 42200014 Rekayasa Perangkat Lunak S1 4 4 4 4 … 1 28 Rif'Atul Amaliah 41200293 Teknik Informatika S1 4 3 3 2 … 3 29 Taufan Maulana 41200316 Teknik Informatika S1 4 2 3 4 … 2 30 Muhammad Faizal Rizqi 41200394 Teknik Informatika S1 5 4 4 2 … 3 … … … … … … … … … … 352 Ahmad Azzam Arrosyad 41200460 Teknik Informatika S1 5 5 4 3 … 4 Preprocesing
Tujuan pre processing digunakan untuk membersihkan data dari data yang tidak konsisten, terlihat pada data penelitian ini terdapat data yang invalid atau data cenderung asal mengisi. Data preprocesing dalam penelitian ini terlihat
Tabel 2 . Data Preprocesing No NIM K1 K2 K3 K4
… K5 Hasil 1 41160133 4 3 3 3 … 4 Tidak Puas 2 32200023 4 4 4 4 … 4 Puas 3 41200483 5 5 5 5 … 5 Puas 4 31200050 3 4 4 4 … 4 Tidak Puas 5 32201386 4 5 5 5 … 4 Puas 6 41200369 4 4 4 4 … 5 Puas 7 41200485 4 4 3 5 … 4 Tidak Puas 8 32201387 4 3 3 3 … 4 Tidak Puas 9 31200090 4 1 4 2 … 5 Tidak Puas 10 31202053 3 3 3 3 … 4 Tidak Puas 11 41204680 2 4 2 1 … 2 Tidak Puas 12 41200286 2 3 2 2 … 3 Tidak Puas 13 41200381 5 4 4 4 … 4 Puas 14 41200380 3 2 3 2 … 4 Tidak Puas 15 32200051 4 4 4 4 … 4 Tidak Puas 16 41200275 4 3 3 3 … 4 Tidak Puas 17 41200384 4 3 3 4 … 4 Tidak Puas 18 41204771 4 3 4 2 … 4 Tidak Puas 19 41200386 3 3 5 4 … 5 Puas 20 41200440 4 4 3 3 … 3 Tidak Puas 21 41200195 1 1 1 3 … 2 Tidak Puas 22 42200015 3 3 3 4 … 3 Tidak Puas 23 41200463 5 5 5 5 … 5 Puas 24 41200229 5 3 1 3 … 3 Tidak Puas 25 31200097 4 3 3 4 … 3 Tidak Puas 26 41200367 5 5 4 2 … 5 Puas 27 42200014 4 4 4 4 … 4 Tidak Puas 28 41200293 4 3 3 2 … 4 Tidak Puas 29 41200316 4 2 3 4 … 4 Tidak Puas … … … … … … … … … 352 41200394 5 4 4 2 … 4 Tidak Puas

## Modeling
Penerapan modeling Algoritma Naïve Bayes dan algoritma k-nearst neughbor dapat dilihat pada gambar 2 dibawah ini.
Gambar 2 . Model Pemanggilan data
Gambar 3 . Model Algoritma Naïve Bayes.

## Gambar 4 . Model Algoritma K-Nearst Naeighbor
Berdasarkan gambar 2 menjelasakan tahapan pertama dalam membangun model algoritma yaitu pemnggilan dataset dengan menggunakan operator retrive pada rapidmner versi 9.3. kemudian operator muliply digunakan sebagai duplicate yang akan digunakan untuk du algoritma sedangan cros validation berfungsi untuk sub proses untuk datal training dan data testing. Gambar 3 menjelaskan model trainig di gunakan sebagai operator Algoritma Naïve Bayes dan testing untuk opperato apply model serta performance. Gambar 4 menjelaskan model trainig di gunakan sebagai operator Algoritma K-Nearst Neighbor dan testing untuk opperato apply model serta performance.
Hasil Akurasi Hasil akurasi Algoritma Naïve Bayes dapat dilihat pada gambar 5 sebgai berikut :

## Gambar 5 . Hasil Akurasi Algoritma Naïve Bayes
Berdasarkan hasil akurasi Algoritma Naïve Bayes terlihat akurasi dengan nilai 91,45% dengan rincian sebagai berikut. Hasil Prediksi Tidak Puas dan true Tidak Puas sebanyak 208 data. Hasil
Prediksi Tidak Puas dan true Puas sebanyak 2 data. Hasil Prediksi Puas dan true Tidak Puas sebanyak 28 data. Hasil Prediksi Puas dan true Puas sebanyak 113 data.
Bersumber pada hasil ketepatan Algoritma Naïve Bayes nampak ketepatan dengan angka 91, 45% dengan rincian yaiut Hasil Perkiraan Tidak Puas serta true Tidak Puas sebesar 208 informasi. Hasil Perkiraan Tidak Puas serta true Puas sebesar 2 informasi. Hasil Perkiraan Puas serta true Tidak Puas sebesar 28 informasi. Hasil Perkiraan Puas serta true Puas sebesar 113 informasi.

## Gambar 6 . Hasil Akurasi Algoritma K-Nearst Neighbor
Berdasarkan hasil akurasi Algoritma K-Nearst Neighbor terlihat akurasi dengan nilai 97,72% dengan rincian sebagai berikut. Hasil Prediksi Tidak Puas dan true Tidak Puas sebanyak 229 data. Hasil Prediksi Tidak Puas dan true Puas sebanyak 1 data. Hasil Prediksi Puas dan true Tidak Puas sebanyak 7 data. Hasil Prediksi Puas dan true Puas sebanyak 114 data.

## Perbandingan Kinerja
Perbandingan kinerja algoritma dapat dilihat dari hasil akurasi pada tabel 3 sebagai berikut :
Tabel 3 . Perbandingan Akurasi No Algoritma Akurasi 1 Algoritma Naïve Bayes 91,45% 2 Algoritma K-Nearst Neighbor 97,72%

## Pembahasan
Berdasarkan pemaparan perbandingan kinerja terlihat bahwa hasil akurasi Algoritma Naïve Bayes dengan akurasi sebesar 91, 45% dan Algoritma K-Nearst Neighbor dengan akurasi sebesar 97,72%. Artinya akurasi Algoritma K-Nearst Neighbor lebih besar dari algoritma naïve bayes, sehingga dapat disimpulkan Algoritma K-Nearst Neighbor mempunyai kinerja yang baik dalam klasifikasi.

## 4. Penutup
Berdasarkan uraian uraian diatas maka peneliti mengambil kesimpulan sebagai berikut. Data yang digunakan data primer artinya data di ambil dari hasil sebaran kuisoner pada mahasiswa semester 3 (tiga) semester 5 (lima) dan semester 7 (tujuh) sebanyak 352 responden. Dalam
pengembangan model algoritma menggunkan tools rapid miner versi 9.3 dengan operator yang digunakan yaitu retrive, multiply, cross validation, Algoritma Naïve Bayes dan KNN, apply model dan performance . Hasil akurasi Algoritma Naïve Bayes dengan nilai 91,45% dengan rincian, Hasil Prediksi Tidak Puas dan true Tidak Puas sebanyak 208 data. Hasil Prediksi Tidak Puas dan true Puas sebanyak 2 data. Hasil Prediksi Puas dan true Tidak Puas sebanyak 28 data. Hasil Prediksi Puas dan true Puas sebanyak 113 data. Hasil akurasi Algoritma K-Nearst Neighbor dengan nilai 97,72% dengan rincian Hasil Prediksi Tidak Puas dan true Tidak Puas sebanyak 229 data. Hasil Prediksi Tidak Puas dan true Puas sebanyak 1 data. Hasil Prediksi Puas dan true Tidak Puas sebanyak 7 data. Hasil Prediksi Puas dan true Puas sebanyak 114 data. Akurasi Algoritma K- Nearst Neighbor lebih besar dari algoritma naïve bayes, sehingga dapat disimpulkan Algoritma K-Nearst Neighbor mempunyai kinerja yang baik dalam klasifikasi.
Berdasarkan uraian penelitian ada beberapa saran untuk penelitian selanjutnya yaitu tingkat eror harus dilakukan uji sesuai metode yang relevan dengan harapan tingakat akurasi menjadi lebih baik.
Ucapan Terimakasih setinggi tingginya kepada Kementerian Pendidikan Kebudayaan Riset dan Teknologi atas hibah Penelitian Dosen Pemula, dan STMIK IKMI Cirebon atas dukungan sehingga penelitian ini berjalan dengan baik.

## 5. Daftar Pustaka
[1] Pikobar, “Covid 19,” 2021. [Online]. Available: https://pikobar.jabarprov.go.id/. [2] Basori, Pemanfaatan Social Learning Network “Edmodo” dalam Membantu Perkuliahan Teori Bodi Otomotif di Prodi PTM JPTK FKIP UNS . 2013.
[3] A. Sadikin and A. Hamidah, “Pembelajaran Daring di Tengah Wabah Covid-19,” Biodik , vol. 6, no. 2, pp. 109–119, 2020, doi: 10.22437/bio.v6i2.9759.
[4] H. Hermanto, A. Mustopa, and A. Y. Kuntoro, “Algoritma Klasifikasi Naive Bayes Dan Support Vector Machine Dalam Layanan Komplain Mahasiswa,” JITK (Jurnal Ilmu Pengetah. dan Teknol. Komputer) , vol. 5, no. 2, pp. 211–220, 2020, doi: 10.33480/jitk.v5i2.1181.
[5] J. Han, J, Kamber, M, & Pei, Data Mining: Concept and Techniques, Second Edition. Waltham . Morgan Kaufmann Publishers, 2006.
[6] D. T. Larose, Discovering Knowledge In Data: An Introduction to Data mining. JohnWilley& Sons. Inc, 2005.
[7] M. Hakim and A. Mulyapradana, “Pengaruh Penggunaan Media Daring dan Motivasi Belajar Terhadap Kepuasan Mahasiswa Pada Saat Pandemik Covid-19,” Widya Cipta J. Sekr. dan Manaj. , vol. 4, no. 2, pp. 154–160, 2020, doi: 10.31294/widyacipta.v4i2.8853.
[8] K. D. R. Sianipar, S. W. Siahaan, M. Siregar, and P. P. P. A. N. W. F. I. R. H. Zer, “Penerapan Algoritma K-Means Dalam Menentukan Tingkat Kepuasan Mahasiswa Terhadap Pembelajaran Online,” Infomatek , vol. 22, no. 1, pp. 23–30, 2020, doi: 10.23969/infomatek.v22i1.2748.
[9] Bertalya, Konsep Data Mining, Klasifikasi: Pohon Keputusan . Jakarta: Universitas Gunadarma, 2009.
[10] A. Bode, “K-Nearest Neighbor Dengan Feature Selection Menggunakan Backward Elimination Untuk Prediksi Harga Komoditi Kopi Arabika,” Ilk. J. Ilm. , vol. 9, no. 2, pp. 188– 195, 2017, doi: 10.33096/ilkom.v9i2.139.188-195.