Volume 3, Nomor 2, Desember 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v3i2.3598

## Komparasi Metode Decision Tree,  KNN, dan SVM Untuk Menentukan Jurusan Di SMK
Novendra Adisaputra Sinaga 1* , Ramadani 2 , Khoirunsyah Dalimunthe 2 , Muhamad Sayid Amir Ali Lubis 2 , Rika Rosnelly 2
1 Program Studi Komputerisasi Akuntansi, Politeknik Bisnis Indonesia, Pematangsiantar, Indonesia
2345 Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Potensi Utama, Medan, Indonesia Email: 1 mrnoven@gmail.com, 2 ramadans.ordinary@gmail.com, 3 choyrun@gmail.com, 4 muhamadsayid07@gmail.com,
5 rikarosnelly@gmail.com Email Penulis Korespondensi: mrnoven@gmail.com Submitted: 08/12/2021 ; Accepted: 15/12/2021 ; Published: 31/12/2021
Abstrak− Pemilihan  Jurusan  bagi  calon  siswa  SMK  adalah  langkah  awal  penentuan  karier  selanjutnya.  Penentuan  jurusan bertujuan agar siswa bisa terarah dalam menerima pelajaran berdasarkan kemampuan dan bakat dari siswa dan tentunya ketika sudah lulus memiliki skill untuk mendapatkan pekerjaan jika tidak melanjutkan perkuliahan. SMK Swasta Siti Banun Sigambal beralamat di Labuhanbatu Rantau Prapat. Dalam mewujudkan salah satu misi dari SMK yakni Mewujudkan Pembelajaran yang bermutu di Sekolah Menengah Kejuruan, SMK Siti Banun dalam penentuan Jurusan dengan melakukan tes. Dalam melakukan klasifikasi teknik data mining dapat digunakan antara lain Decision Tree,  K-Nearest Neighbors (KNN) dan Support Vector Machine (SVM). Penelitian ini dilakukan untuk membandingkan performa algoritma Decision Tree, KNN dan SVM dalam menentukan jurusan. Dari 245 data uji yang digunakan diperoleh SVM memiliki nilai akurasi  89%, presisi 87% sedangkan KNN memiliki nilai akurasi 84% , presisi 81% dan Decision Tree memiliki nilai akurasi 78% dan presisi 75%.
Kata Kunci: Datamining; Klasifikasi; Decision Tree; Supervise Vector Machine; K-Nearest Neighbor
Abstract− The  selection  of  majors  for  prospective  vocational  students  is  the  first  step  in  determining  the  next  career.  The determination of the major aims so that students can be directed in receiving lessons based on the ability and talent of students and of course when they have graduated have the skills to get a job if they do not continue their studies. Siti Banun Sigambal Private Vocational School is located in Labuhanbatu Rantau Prapat. In realizing one of the missions of SMK, namely Realizing quality learning in Vocational High School, SMK Siti Banun in determining the Department by conducting tests. In classifying data mining techniques can be used, among others Decision Tree, K-Nearest Neighbors (KNN) and Support Vector Machine (SVM). This research was conducted to compare the performance of Decision Tree, KNN and SVM algorithms in determining majors. Of the 245-test data used obtained SVM has an accuracy value of 89%, precision 87% while KNN has an accuracy value of 84%, precision 81% and Decision Tree has an accuracy value of 78% and precision of 75%.
Keywords : Data mining; Classification; Decision Tree; Supervise Vector Machine; K-Nearest Neighbor

## 1. PENDAHULUAN
Tahap  pemilihan  jurusan  bagi  calon  siswa  SMK  adalah  langkah  awal  dari  penentuan  karier  selanjutnya.  Siswa lebih condong memilih jurusan dipengaruhi oleh teman dan juga banyak dari pilihan orang tua  [1]–[4]. Penentuan Jurusan akan disesuaikan berdasarkan kemampuan akademik dari siswa. Penentuan jurusan bertujuan agar siswa bisa terarah dalam menerima pelajaran berdasarkan kemampuan dan bakat dari siswa dan tentunya ketika siswa lulus sudah memiliki skill untuk mendapatkan pekerjaan jika tidak melanjutkan ke bangku perkuliahan.
Pemilihan  Jurusan  yang  tepat  tentunya  dapat  meningkatkan  prestasi  serta  memberi  rasa  nyaman  kepada siswa dalam belajar sehingga dalam kegiatan belajar dapat berjalan dengan lancar dan meminimalisasi kesulitan demi  mewujudkan  peningkatan  prestasi  belajar  peserta  didik.  Sebaliknya,  kurangnya  minat  untuk  belajar  yang diakibatkan salah memilih jurusan menyebabkan gairah belajar hilang yang memicu siswa sering bolos sekolah, kelas menjadi gaduh yang mengakibatkan prestasi menurun [2]–[5].
SMK Swasta Siti Banun Sigambal beralamat di Labuhanbatu Rantau Prapat. SMK terdapat 4 Jurusan di antaranya  Akuntansi,  Otomasi  Perkantoran,  Rekayasa  Perangkat  Lunak  (RPL)  dan  Teknik  Jaringan Komputer(TKJ).  Dalam mewujudkan salah satu misi dari SMK yakni Mewujudkan Pembelajaran yang bermutu di Sekolah Menengah Kejuruan, SMK Siti Banun dalam penentuan Jurusan tidak hanya berdasarkan pilihan siswa tetapi dengan melakukan tes. SMK Siti Banun melakukan pemilihan jurusan dengan melakukan tes tertulis yang menguji pengetahuan siswa dengan beberapa kelompok soal yaitu Soal Akuntansi, Soal Manajemen Perkantoran, RPL dan TKJ. Berdasarkan hasil tes maka akan ditentukan jurusan dari calon siswa dengan melihat nilai kelompok soal yang tertinggi. Jika nilai tersebut terpenuhi maka siswa tersebut dikelompokkan berdasarkan minatnya.
Dengan  tahapan  di  atas  dapat  menimbulkan  ketimpangan  terhadap  jurusan  tertentu  sehingga  diperlukan alternatif jurusan yang sesuai berdasarkan hasil tes sehingga jumlah rombongan belajar tidak terlalu timpang.
Pada  Penelitian  Sebelumnya  [6]  disimpulkan  dalam  penelitian  ini  Metode  K-NN  lebih  akurat  dalam mengklasifikasikan  status  mahasiswa  dengan  hasil  akurasi  99.46%  dan  termasuk  dalam  kategori  “excellent classification”.
Pada  Penelitian  Sebelumnya[1]    Hasil  dari  penelitian  ini  diperoleh  bahwa  algoritma  Naïve  Bayes merupakan algoritma terbaik dalam memprediksi kelulusan mahasiswa yang tepat waktu dan IPK ≥ 3 dengan nilai accuracy  (76,79%),  error  (23,17%) ,  dan  AUC  (0,850).  Dalam  melakukan  klasifikasi  teknik  data mining  dapat
Volume 3, Nomor 2, Desember 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v3i2.3598
digunakan antara lain Decision Tree,  K-Nearest Neighbors (KNN) dan Support Vector Machine (SVM) [1], [2], [4]–[10].  Kelebihan  Suport  SVM  memiliki  banyak  fitur  matematika  sehingga  menarik  dalam  menganalisis ekspresi gen,  dalam penanganan masalah data set dan ruang fitur yang besar[1] [8] [11]. Penelitian ini dilakukan untuk membandingkan performa algoritma Decision Tree, KNN dan SVM dalam  menentukan Jurusan di SMK Siti Banun

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada Gambar 1 di bawah merupakan tahapan yang akan dilakukan antara lain :
a. Selection
Tahapan  ini  melakukan  seleksi  data  jurusan  yang  terdiri  dari  variabel-variabel  prediksi  dan  satu  variabel target. Variabel target yaitu Jurusan. Sedangkan variabel-variabel prediksi yaitu nilai akuntansi, nilai otomasi perkantoran, nilai RPL, nilai TKJ.
b. Preprocessing
Jumlah data yang diambil sesuai dengan banyaknya siswa baru yang mendaftar. Dari data yang ada dilakukan cleaning data apabila  jika ada data yang hilang, data ganda atau bersifat outlier.
c. Transformation
Setelah proses pembersihan data dari kesalahan, selanjutnya dilakukan transformasi pada data sesuai dengan jenis  data.  Tahapan  transformasi  dimana  jenis  akan  dikelompokkan  menjadi  kategori  data  untuk  masing- masing variabel prediksi dan kategori data untuk variabel target.
Tabel 1. Variabel Target Variabel Target Kategori Jurusan TKJ RPL OTP AK Variabel Prediksi Kategori Nilai TKJ 0-100 Nilai RPL 0-100 Nilai OTP 0-100 Nilai AK 0-100
d. Data Mining
Di tahap  ini dilakukan pemilihan  jurusan untuk fungsi klasifikasi  supervised  learning digunakan algoritma C4.5, KNN dan SVM [2][6]–[15].
e. Evaluation
Pada tahap ini dilakukan evolusi terhadap hasil- hasil prediksi yang diperoleh dari ketiga metode dan diperoleh metode  yang  terbaik  mendekati  klasifikasi  data  sebenarnya.  Kriteria  Evaluasi  dengan  metode  Confusion Matrix  dan  kurva  ROC  (Receiver  Operating  Characteristic).  Accuracy  dan  error  digunakan  untuk mendapatkan Nilai performansi.
Volume 3, Nomor 2, Desember 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v3i2.3598

## 2.1 Atribut Penelitian
Data calon siswa SMK Siti Banun diperoleh dari bagian penerimaan siswa baru,  atribut awal dari data ini adalah 1 atribut tujuan dan 60 data instan seperti pada Tabel 2 di bawah ini:
Tabel 2. Atribut Data Calon Siswa SMK Siti Banun
No. Nama JK Tempat Lahir Tanggal Lahir D-5 D-58 Alamat Rombel Saat Ini 1 Aang Wijaya L Lingga Tiga 2005-08-10 …. …. Jln. Besar Lingga X RPL 1 2 Abdul Rohman Siregar
L Air Merah 2005-08-14 …. …. Air Merah X RPL 2 3 Abi Setiawan L Kali Bening 2006-03-10 …. …. Kali Bening X TKJ 1 4 Ade Rizky Darmawan L Lingga Tiga 2005-05-25 …. …. Lingga Tiga X RPL 2 243 Alfia Suci Wuladari P Rantauprapat 2005-09-09 …. …. Aek Paing X AKL1 244 Alrasid Ardiansyah L Rantauprapat 2005-12-04 …. …. Jl.Nenas X AKL1 245 Dalimunthe P Sigambal 2006-07-06 …. …. Jl. Gajah X OTKP

## 2.2 Data Prepocessing
Ketika  proses  prepocessing  calon  siswa  SMK  Siti  Banun  tidak  terjadi  missing  value  pada  datanya  sehingga dilakukan  pemilihan  atribut  yang  akan  dilakukan  pengolahan  data.  Nilai  yang  hilang  dalam  data  instan  akan mengganggu  proses  klasifikasi.  Pengolahan  Data  dan  analisa  data  menggunakan  Aplikasi  Orange[15].  Tahap Prepocessing data dapat dilihat pada Gambar 2 di bawah ini:

## Gambar 2. Pemilihan Feature di Widged
Pada  Gambar  2  dilakukan  proses  pemilihan  data menggunakan  widget,  kolom  dimana  atribute  y  adalah Akuntansi, OTP, RPL, dan TKJ dengan atribute target adalah Rombel Saat ini.

## 2.3 Tahap Data Mining
Beberapa  metode  klasifikasi  dapat    dinilai  perbandingan  performanya  menggunakan  aplikasi  Orange.  Setelah beberapa  metode  data  mining  dibandingkan  maka  akan  didapatkan  metode  terbaik  dengan  menampilkan  hasil akurasi yang tinggi dalam mengklasifikasi dataset jurusan calon siswa SMK Siti Banun. Pada Gambar 3 dibawah ini ditampilkan model dengan menggunakan aplikasi Orange.
Volume 3, Nomor 2, Desember 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v3i2.3598
Pada Gambar 3 proses desain widget memanfaatkan model klasifikasi yang terdapat di aplikasi Orange yaitu Decision Tree, K-NN serta SVM memanfaatkan dataset yang telah diolah sebelumnya.

## 2.4 Tahap Model Pengujian
Model Klasifikasi yang sudah ada sebelumnya dilakukan Pengujian yang membutuhkan data uji agar diketahui hasil klasifikasi seperti pada Gambar 4 dibawah ini.
Gambar 4. Desain Model Klasifikasi Dataset  Jurusan
Pada Gambar 4 telah ditambahkan proses uji coba klasifikasi untuk model klasifikasi. Pada Gambar kotak biru adalah kumpulan dari data uji coba yang dimasukkan ke dalam proses klasifikasi untuk mengetahui jurusan dari calon siswa SMK Siti Banun.

## 2.5 Tahap Model Pengujian
Tahapan selanjutnya melakukan perbandingan model klasifikasi dengan Test and Score untuk  menghitung tingkat keberhasilan masing-masing model klasifikasi di aplikasi Orange seperti pada Gambar 5.
Gambar 5. Desain Model Test and Score

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Test and Score
Nilai  Test  dan  Score  setelah  diproses  menggunakan  aplikasi  Orange  hasil  dari  3  model  klasifikasi  dengan menggunakan data training dengan 1 atribut sebagai target, 4 atribut numeric yaitu nilai akuntansi, nilai OTP, nilai RPL, nilai TJK maka diperoleh hasil test score seperti terlihat pada Gambar 6.
Volume 3, Nomor 2, Desember 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v3i2.3598
Data calon siswa sebanyak 245  yang telah diuji, diperoleh perhitungan Precision, accuracy dan recall setiap model seperti pada Gambar 6. Hasil klasifikasi model K-NN, Decision Tree dan  SVM terlihat bahwa nilai akurasi SVM  paling  tinggi  dengan  nilai  89%.  Nilai  perbandingan  ketiga  model  AUC  adalah  nilai  AUC  yang  tertinggi adalah  metode  SVM  dengan  nilai  0.972.  Nilai  AUC  bertujuan  mengukur  kinerja  diskriminatif  dengan memperkirakan kemungkinan output dari ilustrasi yang diseleksi secara acak dari data positif atau negatif. Hasil klasifikasi  yang digunakan semakin baik saat AUC semakin besar.

## 3.2 Hasil Evaluasi Confusion Matrix
Untuk mengukur performa dilakukan dengan Confusion Matrix pada setiap metode: a. Nilai Confusion Matrix untuk Metode Decision Tree dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Nilai Confusion Matrix dengan Metode Decision Tree
Berdasarkan pada Gambar 7 dapat dilakukan perhitungan untuk nilai:
Accuracy
= True Positif / Jumlah Data = (62+20+50+60) 245 x 100% = 78%
Precision  = Presisi A+B+C+D / Jumlah Data
AKL OTKP RPL TKJ TP 62 20 50 60 FP 2+3+4 7+4+6 6+6+6 2+1+6 Precision  62/71 0,87 20/37 0,54 50/68 0,73 60/69 0.86 Precision= (0.87+0.54+0.73+0.86) 4 x 100%= 75%
Recall  = Presisi A+B+C+D / Jumlah Data
AKL OTKP RPL TKJ TP 62 20 50 60 FN 7+6+2 2+6+1 3+4+6 4+6+6 Precision  62/77 0,80 20/29 0,69 50/63 0,73 60/76 0.86 Recall= (0.80+0.69+0.73+0.86) 4 x 100%= 77%
b. Nilai Confusion Matrix untuk Metode Decision Tree dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Nilai Confusion Matrix dengan Metode KNN
Berdasarkan pada Gambar 8 dapat dilakukan perhitungan untuk nilai:
Accuracy = True Positif / Jumlah Data
= (66+20+58+64)
245 x 100% = 84%
Precision  = Presisi A+B+C+D / Jumlah Data
Volume 3, Nomor 2, Desember 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v3i2.3598
AKL OTKP RPL TKJ TP 66 20 58 64 FP 1+4+0 10+2+5 3+5+2 2+0+3 precision  66/71 0,93 20/37 0,54 58/68 0,85 64/69 0.92 Precision= (0.93+0.54+0.85+0.92) 4
x 100%= 81%
Recall  = Presisi A+B+C+D / Jumlah Data
AKL OTKP RPL TKJ TP 66 20 58 64 FN 10+3+2  1+5+0 4+2+3 0+5+2 precision 66/81 0,81 20/26 0,77 58/67 0,86 64/71 0.90 Recall= (0.81+0.77+0.86+0.90) 4
x 100%= 84%
c. Nilai KNN untuk Metode SVM dapat dilihat pada Gambar 9
Gambar 9. Nilai Confusion Matrix dengan Metode SVM
Berdasarkan pada Gambar  dapat dilakukan perhitungan untuk nilai: Accuracy = True Positif / Jumlah Data
= (69+26+57+67) 245 x 100% = 89%
Precision  = Presisi A+B+C+D / Jumlah Data
AKL OTKP RPL TKJ TP 69 26 57 67 FP 0+2+0  3+3+5 5+3+3  1+0+1 precision 69/71 0,97 26/37 0,70 57/68 0,83 67/69 0,97 Precision= (0.97+0.70+0.84+0.97) 4
x 100%= 87%
Recall  = Presisi A+B+C+D / Jumlah Data
AKL OTKP  RPL TKJ TP 69 26 57 67 FN 3+5+1 0+3+0  2+3+1  0+5+3 precision 69/78 0,88 26/29 0,89 57/63 0,90 67/75 0,89 Recall= (0.88+0.89+0.90+0.89) 4
x 100%= 89%
Berdasarkan hasil perhitungan di atas dengan menggunakan confusion matrix diperoleh nilai perbandingan Accuracy, Precision dan Recall dari ketiga metode seperti Tabel 3 di bawah ini.
Tabel 3. Perbandingan Hasil Metode Accuracy Precision Recall Decision Tree 78 75 77 KNN 84 81 84 SVM 89 87 89
Dari Tabel 3 dapat disimpulkan kinerja dari metode SVM yang terbaik dibandingkan dengan metode KNN dan Decision Tree. Tingkat Akurasi tidak bisa mencapai hasil yang sempurna dan masih memiliki nilai eror. Hal ini terpengaruh dari banyaknya data uji dan data latih yang digunakan dalam proses simulasi.
Volume 3, Nomor 2, Desember 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v3i2.3598

## 4. KESIMPULAN
Dari penelitian ini setelah menggunakan metode Decision Tree, K-Nearest Neighbor (KNN) dan Supervise Vector Machine (SVM) untuk  menentukan  jurusan di SMK Siti Banun diperoleh hasil  bahwa kinerja SVM  lebih  baik dari KNN dan Decision Tree. Terbukti dari 245 data uji yang digunakan diperoleh SVM memiliki nilai akurasi 89%, presisi 87% sedangkan  KNN  memiliki  nilai  akurasi 84% , presisi 81% dan Decision Tree  memiliki  nilai akurasi 78% dan presisi 75%.

## REFERENCES
[1] S.  Widaningsih,  “Perbandingan  Metode  Data  Mining  Untuk  Prediksi  Nilai  Dan  Waktu  Kelulusan  Mahasiswa  Prodi Teknik Informatika Dengan Algoritma C4,5, Naïve Bayes, Knn Dan Svm,” J. Tekno Insentif, vol. 13, no. 1, pp. 16–25, 2019, doi: 10.36787/jti.v13i1.78.
[2] Z.  Situmorang,  “Analisis  Menentukan  Pengembangan  Karir  Siswa  SMK  Dengan  Mengunakan  Metode  K-Nerest Neighbor ( K-NN ),” vol. 1, pp. 589–594, 2019.
[3] M.  Rahmayu  and  R.  K.  Serli,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Jurusan  Pada  Smk  Putra  Nusantara  Jakarta Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (Ahp),” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput., vol. 9, no. 1, pp. 551–564, 2018, [Online]. Available: https://jurnal.umk.ac.id/index.php/simet/article/view/2022.
[4] S. M. Monalisa and F. Hadi, “Algoritma C4.5 dalam Penentuan Jurusan Siswa Baru,” Ultim.  J. Tek. Inform., vol. 12, no. 2, pp. 108–113, 2020, doi: 10.31937/ti.v12i2.1838.
[5] C. E. Puspita, O. N. Pratiwi, and E. Sutoyo, “PERBANDINGAN ALGORITMA KLASIFIKASI SUPPORT VECTOR PENDAHULUAN E-learning atau learning merupakan konsep belajar mengajar yang dapat dilakukan oleh mahasiswa dimana saja dan kapan saja . sendiri juga dapat mengembangkan kemandirian mahasiswa seperti pada p,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi), vol. VIII, no. 1, pp. 11–18, 2021.
[6] Y. D. Atma and A. Setyanto, “Perbandingan algoritma c4.5 dan k-nn dalam identifikasi mahasiswa berpotensi drop out,” Metik J., vol. 2, no. 2, pp. 31–37, 2018.
[7] P. Akurasi, C. Algoritma, and D. A. N. Naïve, “Perbandingan Akurasi Algoritma C4.5 dan Naïve Bayes untuk Deteksi Dini Gangguan Autisme pada Anak,” J. IKRA-ITH Inform., vol. 3, no. 1, pp. 119–128, 2019.
[8] S. A. Naufal, A. Adiwijaya, and W. Astuti, “Analisis Perbandingan Klasifikasi Support Vector Machine (SVM) dan K- Nearest Neighbors (KNN) untuk Deteksi Kanker dengan Data Microarray,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 7, no. 1, p. 162, 2020, doi: 10.30865/jurikom.v7i1.2014.
[9] C. Paramitha Lubis, R. Rosnelly, and Z. Situmorang, “PENERAPAN METODE NAÏVE BAYES DAN C4.5 PADA PENERIMAAN  PEGAWAI  DI  UNIVERSITAS  POTENSI  UTAMA,”  CSRID  J.,  vol.  12,  pp.  51–63,  2020,  doi: 10.22303/csrid.12.1.2020.51-63.
[10]  P. Bidang Komputer Sains dan Pendidikan Informatika, D. Akademi Perekam dan Informasi Kesehatan Iris Padang Jl Gajah Mada No, and S. Barat, “Data Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5,” J. Edik Inform., vol. 2, pp. 213–219, 2019.
[11]  M. Azhari, Z. Situmorang, and R. Rosnelly, “Perbandingan Akurasi, Recall, dan Presisi Klasifikasi pada Algoritma C4.5, Random  Forest,  SVM  dan  Naive  Bayes,”  J.  Media  Inform.  Budidarma,  vol.  5,  no.  2,  p.  640,  2021,  doi: 10.30865/mib.v5i2.2937.
[12]  D. I. Ramadhan, B. Santoso, D. Teknik, I. Teknologi, and S. Nopember, “Analisis Kinerja Peramalan dan Klasifikasi Permintaan Auto Parts Berbasis Data Mining,” J. Tek. ITS, vol. 9, no. 2, pp. 162–169, 2020.
[13]  B.  Budiman,  “Perbandingan  Algoritma  Klasifikasi  Data  Mining  untuk  Penelusuran  Minat  Calon  Mahasiswa  Baru,” Nuansa Inform., vol. 15, no. 2, pp. 37–52, 2021, doi: 10.25134/nuansa.v15i2.4162.
[14]  N.  Nuraeni,  “Klasifikasi  Data  Mining  untuk  Prediksi  Potensi  Nasabah  dalam  Membuat  Deposito  Berjangka,”  J.  Ilm. Intech Inf. Technol. J. …, vol. 3, no. 01, pp. 65–74, 2021, [Online]. Available: http://jurnal.umus.ac.id/index.php/intech/article/view/418%0Ahttp://jurnal.umus.ac.id/index.php/intech/article/downloa d/418/281.
[15]  H. Hozairi, A. Anwari, and S. Alim, “Implementasi Orange Data Mining Untuk Klasifikasi Kelulusan Mahasiswa Dengan Model K-Nearest Neighbor, Decision Tree Serta Naive Bayes,” Netw. Eng. Res. Oper., vol. 6, no. 2, p. 133, 2021, doi: 10.21107/nero.v6i2.237.