## Analisis Prediksi Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Decission Tree Berbasis Particle Swarm Optimization
Hendra [1]* , Mochammad Abdul Azis [2] , Suhardjono [3]
Program Studi Ilmu Komputer STMIK Nusa Mandiri [1] ,
Program Studi Sistem Informasi Universitas Bina Sarana Informatika [2][3] 14002267@nusamandiri.ac.id [1] , mochammad.mmz@bsi.ac.id [2] , Suhardjono@bsi.ac.id [3]
Abstract —Good  accreditation  results  are  the  goal  of  the college. With good accreditation, prospective students can glance at  and  enter  the  tertiary  institution.  To  achieve  this,  there  are several  aspects  that  affect  good  accreditation  results,  one  of which  is  graduate  students  who  play  an  important  role  in determining  accreditation.  Timely  graduate  students  can  benefit the  college  or  a  student.  Graduates  can  be  predicted  before  the final  semester  using  a  method  one  of  which  is  the  decision  tree. Decision  tree  is  a  method  that  is  simple  and  easy  to  understand by  producing  rules  in  the  form  of  a  decision  tree,  but  using  a decision  tree  model  alone  is  not  enough  to  produce  optimal results.  So  we  need  a  method  for  optimization  that  is  particle swarm  optimization  with  advantages  can  improve  accuracy  by eliminating  unused  features.  From  the  results  of  research  with primary  data  of  2000-2003  graduate  students  in  Amik  PPMI Tangerang  explained  that  the  particle  swarm  optimization method  can  increase  accuracy  by  87.56%  and  increase  by 01.01%  from  the  decision  tree  method  with  a  value  of  86.55%. From  the  particle  swarm  optimization  method  can  also  find  out which unused attributes have no weight, so that way can improve accuracy. From the  results of the increase, it can be used by the Amik  University  of  Tangerang  to  prevent  students  from graduating on time.
Keywords— Decision Tree, Student Graduation, Particle Swarm Optimization.
Abstrak —Hasil  akreditasi  yang  baik  merupakan  tujuan  dari perguruan tinggi. Dengan adanya akreditasi yang baik membuat para calon mahasiswa dapat melirik dan masuk perguruan tinggi tersebut.  Untuk  mencapai  tersebut  ada  beberapa  aspek  yang mempengaruhi  hasil  akreditasi  yang  baik,  salah  satunya mahasiswa  lulusan  yang  merupakan  peran  penting  dalam menentukan  akreditasi.  Mahasiswa  lulusan  yang  tepat  waktu dapat  menguntungkan  bagi  perguruan  tinggi  tersebut  ataupun bagi  seorang  mahasiswa.  Mahasiswa  lulusan  dapat  diprediksi sebelum  semester  akhir  dengan  menggunakan  sebuah  metode salah  satunya  yaitu  decision  tree.  Decision  tree  merupakan metode  yang  sederhana  dan  mudah  dipahami  dengan menghasilkan rule-rule berupa  pohon  keputusan,  akan  tetapi menggunakan  model decision  tree saja  tidak  cukup  untuk menghasilkan  hasil  yang  optimal.  Maka  dibutuhkan  metode untuk  pengoptimalan  yaitu particle  swarm  optimization dengan kelebihan dapat meningkatkan akurasi dengan cara menghilangkan fitur yang  tidak  terpakai.  Dari  hasil  penelitian dengan  data  primer  mahasiswa  lulusan  tahun  2000-2003  pada amik  ppmi  tangerang  menerangkan  bahwa  metode particle
swarm optimization dapat meningkatkan akurasi sebesar 87.56% dan  meningkatkan  sebesar  01.01%  dari  metode decision  tree dengan  nilai  86.55%.  Dari  metode particle  swarm  optimization juga  dapat  mengetahui  mana  atribut  yang  tidak  terpakai  yang tidak memiliki bobot, sehingga cara tersebut dapat meningkatkan  akurasi.  Dari  hasil  kenaikan  tersebut  dapat dipakai oleh perguruan tinggi amik tangerang untuk menghindari mahasiswa lulus tidak tepat waktu.
Kata  Kunci—Decision  Tree,  Kelulusan  Mahasiswa,  Particle Swarm Optimization.

## I. PENDAHULUAN
Perguruan  tinggi  untuk  menentukan  hasil  akreditasi perguruan  tinggi  atau  program  studinya  dapat  ditentukan  dari beberapa  aspek  salah  satunya  mahasiswa  yang  lulus. Kelulusan  mahasiswa  sangat  berpengaruh  dalam  menjalani proses  akademik  sebuah  perguruan  tinggi.  Terlebih  kelulusan mahasiswa  sangat  dinantikan  bagi  mahasiswanya  sendiri maupun  orang  tua  atau  keluarganya.  Mahasiswa  dalam kelulusan  sangat  berharap  lulus  dengan  tepat  waktu, dikarenakan  dengan  lulus  tepat  waktu  dapat  membantu mahasiswa  dalam  mencari  kerjaan  dengan  cepat  dan  dapat melanjutkan  ke  jenjang  berikutnya.  Kelulusan  dengan terlambat  dapat  mengakibatkan  hasil  akreditasi  atau  kualitas perguruan tinggi menurun serta memerlukan dosen yang lebih untuk  memenuhi  rasio  dosen.  Kelulusan  dapat  diprediksi sebelum  mahasiswa  tersebut  mencapai  semester  akhir  maka diperlukan  evaluasi  dalam  proses  belajar  mengajar,  sehingga dapat  diperbaiki  prestasi  mahasiswa.  Untuk  memperbaiki prestasi  mahasiswa  sebuah  perguruan  tinggi  tentu  saja mempunyai  data  mahasiswa  di  server  yang  mereka  simpan sendiri dan untuk menganalisa dan mengambil suatu informasi dari  data  tersebut  tidak  mudah,  mengingat  data  yang  sangat besar dan tidak memiliki kecerdasan dalam keahlian data yang tersimpan tersebut.
Ada beberapa data yang tersimpan dalam perguruan tinggi tapi  tidak  mempengaruhi  dengan  kelulusan  mahasiswa. Kelulusan  mahasiswa  dipengaruhi  dari  data  yang  ada  seperti jurusan  SLTA,  asal  SLTA,  jenis  kelamin  dan  tentu  saja  IPK [1].  Penelitian  tentang  kelulusan  dengan  menganalisis  faktor IPK  yang  diduga  dapat  mempengaruhi  kelulusan  mahasiswa ternyata tidak signifikan dengan kelulusan mahasiswa tersebut [2].  Peneliti  lain  juga  telah  melakukan  dengan  ketiga  metode
NN, NB dan DT dengan hasil bahwa metode NN lebih tinggi akurasi  yang  didapat  dibandingkan  dengan  metode  yang  lain [3],  Ada  juga  yang  membandingkan  metode  dari  ketiga tersebut  dengan  menambahkan  metode regresi dengan  data yang berbeda akan tetapi dari hasil tersebut bahwa metode NB mendapatkan  nilai  akurasi  tertinggi  [4].  Dari  atribut  yang disebutkan  ada  beberapa  metode  untuk  memprediksi  suatu data  tersebut  contohnya Decision  Tree (DT), Neural  Network (NN), Support Vector Machine (SVM) dan Naïve Bayes (NB). Dari metode tersebut sudah pernah  dilakukan untuk kelulusan mahasiswa dengan ketiga metode kecuali metode naïve bayes, dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  akurasi  metode support  vector  machine mendapatkan  nilai  akurasi  tertinggi sebesar  85.18%  dan  menempati  peringkat  pertama  dan ditempat  kedua  dengan  akurasi  84.96%  ditempati  metode decision  tree dan  yang  ditempat  terakhir  dengan  akurasi 84.68% yaitu metode neural network [1].
Dari  hasil  penelitian  prediksi  kelulusan  di  kembangkan oleh  peneliti  lain  dengan support  vector  machine berbasis particle  swarm  optimization, dimana  dari  permasalahan  yang ada  terhadap support  vector  machine tentang  kelemahan optimasi  telah  ditutupi  oleh  metode particle  swarm optimization ,  dan  dari  hasil  yang  didapat  oleh  metode  PSO sebesar  86.43%  naik  menjadi  00.62%  dari  metode  SVM sebelumnya  [5]  dan  dari  hasil  penelitian  menunjukan  adanya peningkatan  akurasi  terhadap  mahasiswa  lulusan  tersebut, dengan  hasil  akurasi  sebesar  86.43%  dari  hasil  sebelumnya menggunakan support  vector  machine sebesar  85.18%  dan mengalami  kenaikan  sebesar  01.29%.  PSO  juga  dapat meningkatkan  akurasi  dari  metode  NN  sebesar  00.02%  [6]. Decision tree menghasilkan akurasi terbaik sebesar 84.4% [7]. Namun  penelitian  ini  tidak  menggunakan support  vector machine melainkan  menggunakan decision  tree dimana  pada penelitian terdahulu decision tree mendirikan peringkat kedua setelah support vector machine .
Decision  tree merupakan  metode  yang  sering  dipakai  dan populer  dari  metode  lainya  dengan  peringkat  yang  kesepuluh [8]. Decission  tree mampu  menghasilkan  pohon  keputusan dengan  aturan  atau  rule-rule  untuk  membuat  klasifikasi  baru dari nilai atribut menjadi class dengan cara penklasifaksiannya [9]. Decision  tree mampu  menghasilkan  keputusan  yang sederhana  dari  hasil  keputusan  yang  rumit  dengan  cara mengubahnya  menjadi  sederhana  [10]. Decission  tree sangat
mudah  dimengerti  dalam  mengolah  data  yang  kecil  [11]. Decision tree merupakan metode yang tanpa mengurangi hasil dari kualitas yang didapat dengan menggunakan kriteria setiap node [12].
Dari  kelebihan  algoritma decision  tree diperlukan  metode untuk  mengoptimasi  algoritma  tersebut,  diantara  metode optimasi  yang  ada  penelitian  ini  menggunakan  metode optimasi particle  swarm  optimization (PSO). Particle  swarm optimization merupakan  konsep  yang  sederhana  dengan implementasi  sangat  mudah,  dan konvergensi cepat  [13]. Terutama  proses  dalam  pemilihan fitur yang  secara  optimal dapat  dilakukan  dengan  menghilangkan fitur-fitur yang  tidak relevan [14]. Dari dilakukan penghilangan fitur yang berlebih akan mengakibatkan akurasi meningkat [15].

## II. BAHAN DAN METODE
Model decision tree dengan sistem pengambilan keputusan dan  menghasilkan  sebuah  pohon  keputusan  yang  terdiri  dari simpul  internal,  tepi  dan  simpul  daun  dengan  simpul  internal yang  merupakan  keputusan  dengan  mewakili  setiap  set  pada atribut  dan  masing  label  diberikan  dengan  masing-masing edge  [16].  Model  decision  tree  dengan  alur  proses  untuk membentuk  pohon  keputusan  dalam  data  mining  sebagai berikut: 1). Membuat  simpul akar dengan memilih atribut  2). Untuk tiap-tiap nilai akan dibuat cabang. 3). Bagi kasus dalam tiap-tiap  cabang.  4).  Ulangi  proses  pembagian  untuk  tiap-tiap cabang sampai tiap-tiap kasus pada cabang mendapatkan kelas yang sama [7].
Model particle  swarm  optimization adalah  teknik optimisasi  global  dengan  melalui  simulasi  perilaku  social kawanan  burung  yang  sering  berkelompok,  dengan  ide dasarnya adalah pertama menginisialisasi seperangkat partikel acak  dan  kemudian  menemukan  solusi  optimal  dengan menggunakan iterasi [17].
Penelitian  ini  menggunakan decision  tree dengan particle swarm  optimization dimana  data  yang  diambil  pada  tahun 2000-2003  dari  satu  perguruan  tinggi  swasta  amik  tangerang dengan parameter sebanyak 796. Dari data tersebut dilakukan diuji coba menggunakan algoritma DT dan DT berbasis PSO. S ample data  kelulusan  mahasiswa  dari  perguruan  tinggi swasta dapat dilihat ditabel 1.
Tabel 1. Sample Data Kelulusan Mahasiswa
JK Jurusan SLTA Asal SLTA IPK1 IPK2 IPK3 IPK4 IPK 5 IPK 6 HASIL L IPA SMA N 1 Lais 2,55 2,61 2,64 2,74 2,97 3 YA L Teknik Komputer Jaringan SMK TI YPML 3,23 3,15 3,07 3,17 3,25 3,17 YA P Administrasi Perkantoran SMK Nusantara 1 2,73 2,73 2,62 2,64 2,89 3 YA L IPA SMA Yuppentek 1 2,73 3,1 2,97 3,16 3,3 3,33 YA L IPS Hidayatul Ikhwan 2,18 2,44 2,11 2,36 2,66 2,57 TIDAK P TKJ SMK Pustek 2,32 2,39 2,43 2,74 2,67 2,95 TIDAK P Penjualan SMK Negeri 1 3,64 3,56 3,59 3,53 3,53 3,51 YA L Otomotif SMK 2,64 2,22 2,3 2,11 2,49 2,74 YA L Otomotif SMK Negeri  2 2,5 2,71 2,1 2,57 2,6 2,58 TIDAK P IPA SMA Negeri 1 Jiwan 2,91 3,07 2,35 2,84 3,3 2,95 TIDAK
Data  pada  tabel  1  telah  dilakukan  penghilangan  data  yang tidak valid ,  setelah  itu  dilakukan  normalisasi  data  dan mentransformasi data dengan decision tree dan particle swarm optimization . Dari data tersebut diuji coba dengan model yang diusulkan yang dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Model Penelitian yang diusulkan
Setelah  data  set  di transform dan  dari  hasil  pembersihan data,  data  yang  sudah  bersih  maka  dilakukan  uji validasi dengan  menggunakan 10-cross  validation dan  model decision tree ,  setelah  itu  di validasi dan  menghasilkan  akurasi  dari model decision tree . Jika kriteria akurasi tidak terpenuhi maka dilakukan  model  dengan particle  swarm  optimization untuk memperbaiki  fitur  yang  berlebih  dan  tidak  relevan.  Jika  PSO diterapkan  maka  divalidasi  kembali  sehingga  mendapatkan akurasi model yang memenuhi kriteria.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  dengan  melakukan  pengolahan  data  melalui software rapid  miner  9.3  Data  yang  disudah  melalui  tahap model  penelitian  menghasilkan confusion  matrix dari  metode decision tree yang tertera pada table 2.
Tabel 2. Confusion Matrix DT Ya Tidak Prediksi Lulus 582 55 Prediksi Tidak Lulus 52 107
Dari  table  2 confussion  matrix yang  dihasilkan True Negatif (TN)  sejumlah  582, False  Negatif (FN)  sejumlah  52, True  Positif (TP)  sejumlah  107  dan False  Positif (FP) sejumlah  55.  Dari  data  tersebut  menerangkan  bahwa mahasiswa  yang  diprediksi  lulus  tepat  sejumlah  waktu sejumlah  582  mahasiswa  dan  prediksi  tersebut  benar  dan sesuai dengan penelitian, sedangkan dengan jumlah mahasiswa  yang  diprediksi  lulus  senilai  55  ternyata  setelah dilakukan  ujicoba  dengan  metode decision  tree mahasiswa tersebut  tidak  lulus.  Untuk  mahasiswa  yang  diprediksi  tidak lulus  sejumlah  107  dan  hasil  uji  coba  model decision  tree benar  bahwa  mahasiswa  tersebut  tidak  lulus,  sedangkan dengan  jumlah  mahasiswa  yang  diprediksi  tidak  lulus sejumlah  52  ternyata  hasil  membuktikan  mahasiswa  tersebut lulus  tepat  waktu.  Dari  tabel  tersebut  dapat  dihitung  rumus akurasi dibawah ini.
Akurasi = (TN + TP) (TN + FN + TP + FP) Akurasi = (582 + 107) (582 + 52 + 107 + 55) = 0,865578
Dengan  rumus  akurasi  decision  tree  tersebut  dapat dihasilkan  akurasi  dengan  model decisission  tree sebesar 0.865578  atau  diubah  dengan  persen  senilai  60.26%.  Dari hasil  prediksi  kelulusan  mahasiswa  dapat  dilihat  dengan diagram batang di bawah ini.
Gambar 2. Digram Batang Model Decision Tree
Dari  diagram  batang  tersebut  dapat  juga  dilihat  kurva  dengan model decision  tree ,  kurva  tersebut  merupakan  area under  curve (AUC) yang dapat dilihat dari gambar 3.

## Gambar 3. Diagram AUC Kinerja Assiten
Dari  hasil  uji  coba  dengan  model decision  tree maka didapatkan rule algoritma  kelulusan  mahasiswa  seperti gambar berikut.
Gambar 4. Rule Algoritma Decision Tree
Tabel 3. Bobot Atribut Atribut Bobot Jurusan SLTA 0.996 Asal SLTA 1 IPK1 0 IPK2 0.679 IPK3 0 IPK4 0.735 IPK5 1 IPK6 0.230
Setelah  di  uji  coba  dengan  menggunakan decision  tree maka  di  optimasikan  dengan particle  swarm  optimization . Setelah dilakukan uji coba menggunakan optimasi PSO  maka didapatkan bobot atribut yang dapat dilihat pada tabel 3.
Dari  hasil  bobot  tersebut,  terdapat  bobot  yang  tidak mempengaruhi secara signifikan terhadap kelulusan mahasiswa diantarnya atribut IPK1 (ipk semester 1) dan IPK3 (ipk  semester  3).  Untuk  atribut  yang  lain  seperti  Jurusan  dan Asal SLTA, IPK2, IPK4, IPK5, IPK6 merupakan atribut yang mempengaruhi  secara  signifikan.  Setelah  mendapatkan  bobot atribut, terdapat juga confussion matrix .
Tabel 4. Confusion Matrix DT+PSO Ya Tidak Prediksi Lulus 589 54 Prediksi Tidak Lulus 45 108
Dari  table  4 confussion  matrix yang  dihasilkan True Negatif (TN)  sejumlah  589, False  Negatif (FN)  sejumlah  45, True  Positif (TP)  sejumlah  108  dan False  Positif (FP) sejumlah  54.  Dari  data  tersebut  menerangkan  bahwa mahasiswa  yang  diprediksi  lulus  tepat  waktu  sejumlah  589 mahasiswa  dan  prediksi  tersebut  benar  dan  sesuai  dengan penelitian,  sedangkan  dengan  jumlah  mahasiswa  yang diprediksi  lulus  senilai  54  ternyata  setelah  dilakukan  ujicoba dengan  metode decision  tree mahasiswa  tersebut  tidak  lulus. Untuk  mahasiswa  yang  diprediksi  tidak  lulus  sejumlah  108 dan hasil uji coba model decision tree benar bahwa mahasiswa tersebut  tidak  lulus,  sedangkan  dengan  jumlah  mahasiswa yang  diprediksi  tidak  lulus  sejumlah  45  ternyata  hasil membuktikan mahasiswa tersebut lulus tepat waktu. Dari tabel tersebut dapat dihitung rumus akurasi dibawah ini.
Akurasi = (TN+TP) (TN+FN+TP+FP) …………………..(1) Akurasi = (589 + 108) (589 + 45 + 108 + 54) = 0,875628
Gambar 5. Digram Batang Model Decision Tre e Berbasis Particle Swarm Optimization
Dengan  rumus  akurasi decision  tree dengan particle swarm  optimization tersebut  dapat  dihasilkan  akurasi  dengan model decisission  tree berbasis particle  swarm  optimization sebesar  0.875628  atau  diubah  dengan  persen  senilai  87.56%. Dari  hasil  prediksi  kelulusan  mahasiswa  dapat  dilihat  dengan diagram batang pada Gambar 5.
Dari  diagram  batang  tersebut  dapat  juga  dilihat  kurva dengan  model decision  tree berbasis  PSO,  kurva  tersebut merupakan area  under  curve (AUC)  yang  dapat  dilihat  dari gambar 6.
Gambar 6. Digram AUC Model Decision Tree Berbasis Particle Swarm Optimization
Dari  hasil  uji  coba  dengan  model decision  tree berbasis PSO  maka  didapatkan  rule  algoritma  kelulusan  mahasiswa seperti gambar berikut.
Gambar 7. Rule Algoritma Decision Tree Berbasis Particle Swarm
Optimization

## IV. KESIMPULAN
Particle swarm optimization dengan meningkatkan kelemahan dari decision tree yang diusulkan dalam makalah ini yang mempunyai tujuan dalam menghilangkan parameter untuk mendapatkan  satu  set  data  kelulusan  mahasiswa  yang  efektif. Dari  data  kelulusan  mahasiswa  yang  di  uji  dengan menggunakan metode decision tree menunjukan bahwa particle swarm optimization berbasis decision tree yang berkinerja lebih baik dari pada metode decision tree yang tanpa optimasi.
Decision  tree mendapatkan  hasil  akurasi  sebesar  86.55% dengan prediksi kesalahan untuk mahasiswa yang lulus sebesar 107  data  mahasiswa  dimana  data  tersebut  menyatakan  bahwa yang seharusnya lulus tepat waktu dinyatakan tidak tepat waktu, dan sebaliknya yang tidak tepat waktu dinyatakan tepat waktu.
Particle  swarm  optimization mendapatkan  hasil  akurasi sebesar  87.56%  dengan  prediksi  kesalahan  untuk  mahasiswa yang  lulus  sebesar  99  data  mahasiswa  dimana  data  tersebut menyatakan  bahwa  yang  seharusnya  lulus  tepat  waktu dinyatakan  tidak  tepat  waktu,  dan  sebaliknya  yang  tidak  tepat waktu dinyatakan tepat waktu.
Kenaikan  akurasi  dari  metode particle  swarm  optimization sebesar 01.01% dan mengurangi kesalahan prediksi sejumlah 8 data  mahasiswa.  Dari  hasil  tersebut  dapat  digunakan  oleh perguruan  tinggi  untuk  menangulangi  mahasiswa  yang  lulus tidak  tepat  waktu,  sehingga  akreditasi  pada  perguruan  tinggi tersebut mendapatkan hasil yang baik.

## REFERENCES
[1] V.  Riyanto,  A.  Hamid,  and  Ridwansyah,  “Prediction  of  Student Graduation  Time  Using  the  Best  Algorithm,” Indones.  J.  Artif.  Intell. Data Min. , vol. 2, no. 2, pp. 1–9, 2019.
[2] F.  A.  Freitas  and  L.  J.  Leonard,  “Maslow’s  hierarchy  of  needs  and student academic success,” Teach. Learn. Nurs. , vol. 6, no. 1, pp. 9–13, 2011.
[3] M.  V.  Ashok  and  A.  Apoorva,  “Data  mining  approach  for  predicting student  and  institution’s  placement  percentage,” 2016  Int.  Conf. Comput. Syst. Inf. Technol. Sustain. Solut. CSITSS 2016 , pp. 336–340, 2016.
[4] M. T. Devasia, M. V. T. P, and M. V. Hegde, “Prediction of Students Performance using Educational Data Mining,” Int. J. Cogn. Ther. , vol. 1, no. 3, pp. 266–279, 2008.
[5] Suhardjono,  G.  Wijaya,  and  A.  Hamid,  “PREDIKSI  WAKTU KELULUSAN  MAHASISWA  MENGGUNAKAN  SVM  BERBASIS PSO,” Bianglala Inform. , vol. 7, no. 2, pp. 97–101, 2019.
[6] Ridwansyah  and  E.  Purwaningsih,  “Particle  Swarm  Optimization Untuk  Meningkatkan  Akurasi  Prediksi  Pemasaran  Bank,” J.  PILAR Nusa Mandiri , vol. 14, no. 1, pp. 83–88, 2018.
[7] H.  M.  Nawawi,  S.  Rahayu,  J.  J.  Purnama,  and  S.  I.  Komputer, “Algoritma  c4.5  untuk  memprediksi  pengambilan  keputusan  memilih deposito berjangka,” J. Techno Nuasa Mandiri , vol. 16, no. 1, pp. 65– 72, 2019.
[8] J.  Han  and  M.  Kamber, Data  Mining  Concept  and  Techniques .  India: New Age International Limited, 2006.
[9] Wu  and  Kumar, The  Top  Ten Algorithms  in  Data  Mining .  USA:  CRC Press, 2009.
[10]  C.  A.  Sugianto,  “Penerapan  Teknik  Data  Mining  Untuk  Menentukan Hasil Seleksi Masuk Sman 1 Cibeber Untuk Siswa Baru Menggunakan Decision Tree,” Tedc , vol. 9, pp. 39–43, 2015.
[11]  F. Gorunescu, Data Mining: Concepts, Models and Technique . 2011.
[12]  D.  Setiawati,  I.  Taufik,  J.  Jumadi,  and  W.  B.  Zulfikar,  “Klasifikasi Terjemahan  Ayat  Al-Quran  Tentang  Ilmu  Sains  Menggunakan Algoritma  Decision  Tree  Berbasis  Mobile,” J.  Online  Inform. ,  vol.  1, no. 1, p. 24, 2016.
[13]  H.  Liu,  H.  Q.  Tian,  C.  Chen,  and  Y.  F.  Li,  “An  experimental investigation  of  two  Wavelet-MLP  hybrid  frameworks  for  wind  speed prediction  using  GA  and  PSO  optimization,” Int.  J.  Electr.  Power Energy Syst. , vol. 52, no. 1, pp. 161–173, 2013.
[14]  T. Xu, Q. Peng, and Y. Cheng, “Identifying the semantic orientation of terms  using  S-HAL  for  sentiment  analysis,” Knowledge-Based  Syst., vol. 35, pp. 279–289, 2012.
[15]  J. Cao, H. Cui, H. Shi, and L. Jiao, “Big data: A parallel particle swarm optimization-back-propagation  neural  network  algorithm  based  on MapReduce,” PLoS One , vol. 11, no. 6, pp. 1–17, 2016.
[16]  W. Dai and J. W, “A mapreduce implementation of C4.5 decision tree algorithm,”  in nternational  Journal  ofDatabase  Theory  and Application , 2014, pp. 49–60.
[17]  L.  Bin  and  Y.  Min,  “Analysis  model  of  drilling  tool  failure  based  on PSO-SVM and its application,” Proc. - 4th Int. Conf. Comput. Inf. Sci. ICCIS 2012 , no. 8, pp. 1307–1310, 2012.