## IMPLEMENTASI ALGORITMA NAIVE BAYES CLASSIFIER MENGGUNAKAN FEATURE FORWARD SELECTION DALAM MEMPREDIKSI KETEPATAN MASA STUDI MAHASISWA

## Noliza Safitri
Magister Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Putra Indonesia YPTK Padang nolizasafitri2000@gmail.com
Abstract
Students are one of the important pillars in the life cycle of a higher education institution. One indicator of  the  success  of  a  study  program  can  be  seen  from  the  accuracy  of  the  student's  study  period.  The accuracy  of  a  student's  study  period  refers  to  the  time  schedule  that  the  student  must  achieve  from entering the study program to graduating, according to the time span determined by the university. At the Diploma Three (D-III) level, it is said to graduate on time if you have completed the equivalent of three academic years of study and not graduate on time if you have completed more than three academic years. Study. This research aims to influence the quality of study programs, so that it is used as an assessment criterion for accreditation by (BAN-PT). The results of this research are presented in accordance with the research  conducted.  The  data  used  in  this  research  is  academic  data  for  students  of  the  Informatics Management Study Program (D-III) Class 2020 – 2022. The categories used are gender, major, IPS 1 to IPS 4, credits, and GPA. The test results using 129 training data and 40 test data obtained an accuracy of 97.50%  using  the  Naive  Bayes  method  with  forward  selection.  There  were  12  students  who  made  late predictions  and  28  students  made  correct  predictions.  So  it  can  be  stated  that  the  Naive  Bayes  process model is suitable for use in determining good decision results in terms of prediction and classification.
Keywords : Data Mining, Naive Bayes, Forward Selection, Prediction, Accuracy of Student Study Period
Intisari
Mahasiswa  adalah  salah  satu  pilar  penting  dalam  siklus  hidup  suatu  perguruan  tinggi.  Salah  satu indikator keberhasilan program studi dapat dilihat dari ketepatan masa studi mahasiswa. Ketepatan masa studi mahasiswa merujuk pada waktu terjadwal yang harus ditempuh oleh mahasiswa dari saat mereka memulai program studi hingga lulus, sesuai dengan rentang waktu yang telah ditentukan oleh perguruan tinggi. Pada jenjang Diploma Tiga (D-III) dikatakan lulus tepat waktu apabila dapat menyelesaikan studi kurang  atau  sama  dengan  tiga  tahun  akademik  dan  dikategorikan  lulus  tidak  tepat  waktu  apabila menyelesaikan  studi  lebih  dari  tiga  tahun  akademik.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memprediksi ketepatan  masa  studi  mahasiswa  yang  mana  dapat  mempengaruhi  kualitas  program  studi,  sehingga ketepatan  masa  studi  mahasiswa  dijadikan  salah  satu  kriteria  untuk  menentukan  penilaian  akreditasi oleh  Badan  Akreditasi  Nasional  Perguruan  Tinggi  (BAN-PT).  Hasil  penelitian  ini  disajikan  sesuai dengan  penelitian  yang  dilakukan.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  akademik mahasiswa  Program  Studi  (D-III)  Manajemen  Informatika  lulusan  tahun  2020  –  2022.  Kategori  yang digunakan dalam penelitian ini adalah jenis kelamin, jurusan, IPS 1 s/d IPS 4, SKS, dan IPK. Hasil dari pengujian  dengan  menggunakan  129  data  training  dan  40  data  testing  diperoleh  hasil  akurasi  sebesar 97,50 % yang dilakukan menggunakan metode Naive Bayes Classifier dengan forward selection. Terdapat 12 mahasiswa menghasilkan prediksi terlambat dan 28 mahasiswa menghasilkan prediksi tepat terhadap ketepatan  masa  studi  mahasiswa.  Maka  dapat  dinyatakan  model  proses  Naive  Bayes  termasuk  layak digunakan sebagai penentuan hasil keputusan yang baik dalam hal prediksi dan klasifikasi.
Kata Kunci : Data Mining, Naive Bayes, Forward Selection, Prediksi, Ketepatan Masa Studi Mahasiswa

## 1. PENDAHULUAN
Knowledge  Discovery  in  Database (KDD) adalah proses untuk menggali dan menganalisis sejumlah  data,  mengestrak  informasi,  dan pengetahuan  yang  berguna  [1].  Teknik menganalisis  data  dalam  penerapan Data
Mining ini  menggunakan  proses  tahapan Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD) yang  terdiri  dari Database,  Data  Selection, Data  Cleaning,  Data  transformation,  Data Mining, dan Interpretation [2]. Data  Mining adalah  proses  menemukan  hubungan  dalam data  yang  tidak  diketahui  oleh  pengguna  dan
menyajikannya  dengan  cara  yang  dapat dipahami  sehingga  hubungan  tersebut  dapat menjadi  dasar  pengambilan  keputusan. Data mining memproses  data  dalam  jumlah  besar menjadi informasi atau pengetahuan, diperlukan  suatu  teknik  atau  metode  [3]. Data Mining memiliki  beberapa  teknik  seperti klasifikasi,  estimasi,  prediksi,  asosiasi,  dan clustering [4].  Penelitian  ini  menggunakan teknik Data Mining klasifikasi.
Naive  Bayes adalah  suatu  metode  klasifikasi probabilistik yang sederhana untuk menghitung beberapa kemungkinan dengan dijumlahkannya frekuensi  dan  kombinasi  nilai  dari  suatu dataset [5].  Dengan  menerapkan fitur  forward selection pada  algoritma Naive  Bayes yang digunakan  untuk  mengetahui  atribut  yang paling mempengaruhi terhadap ketepatan masa studi mahasiswa [6].
Politeknik  LP3I  Kampus  Padang  adalah  salah satu  perguruan  tinggi  dengan  jenjang pendidikan  Diploma  Tiga  (D-III)  Manajemen Informatika  yang  bernaung  di  bawah  bendera LP3I  group  di  Indonesia  yang  berpusat  di Padang  Sumatera  Barat  [7]  [8].  Tujuan  utama lembaga  pendidikan  diantaranya  adalah pendidikan  berkualitas  bagi  mahasiswanya  [9] [10]. Kualitas pengelolaan pendidikan suatu perguruan  tinggi  dan  program  studi,  dapat dilihat  dari  peringkat  akreditasinya.  Pada proses akreditasi, salah satu aspek penting yang dinilai adalah mahasiswa, mulai dari bagaimana  proses  mahasiswa  masuk  ke perguruan  tinggi,  memilih  program  studi sampai  pada  ketepatan  masa  studi  mahasiswa dari program studi tersebut [6].
Mahasiswa  adalah  salah  satu  pilar  penting dalam siklus hidup suatu perguruan tinggi [11]. Salah satu indikator keberhasilan program studi dapat  dilihat  dari  ketepatan  masa  studi mahasiswa  [12].  Ketepatan  masa  studi mahasiswa merujuk pada waktu terjadwal yang harus  ditempuh  oleh  mahasiswa  dari  saat mereka  memulai  program  studi  hingga  lulus, sesuai  dengan  rentang  waktu  yang  telah ditentukan  oleh  perguruan  tinggi  [13].  Pada jenjang  Diploma  Tiga  (D-III)  dikatakan  lulus tepat  waktu  apabila  dapat  menyelesaikan  studi kurang atau sama dengan tiga tahun akademik dan  dikategorikan  lulus  tidak  tepat  waktu apabila  menyelesaikan  studi  lebih  dari  tiga tahun  akademik.  Dalam  persfektif  yang  lebih luas,  ketepatan  masa  studi  mahasiswa  dapat mempengaruhi kualitas program studi,
sehingga  ketepatan  masa  studi  mahasiswa dijadikan salah satu kriteria untuk menentukan penilaian  akreditasi  oleh  Badan  Akreditasi Nasional  Perguruan  Tinggi  (BAN-PT).  Oleh karena  itu,  setiap  lembaga  pendidikan  perlu memberikan perhatian serius terhadap ketepatan masa studi mahasiswa dengan tujuan untuk  membantu  pihak  program  studi  dan fakultas dalam menganalisis luaran pembelajaran  dan  melakukan  perbaikan  yang diperlukan [14]. Maka dari itu diperlukan suatu solusi untuk mengatasi hal tersebut. Salah satu solusinya adalah untuk prediksi ketepatan masa studi mahasiswa dalam menyelesaikan studi.

## 2. METODOLOGI
Pada bagian ini akan diuraikan kerangka kerja penelitian  yang  akan  membantu  dalam  proses penyelesaian  penelitian  agar  senantiasa  fokus pada  tujuan  penelitian  untuk  mencapai  hasil yang  diharapkan.  Adapun  tahapan  penelitian dapat disajikan pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahap – Tahap Penelitian

## 2.1 Baca Data Training
Data  yang  terkumpul  dalam  penelitian  ini adalah data akademik mahasiswa lulusan tahun 2020  –  2022  sebanyak  169 record data  yang terdiri  dari  data  training  sejumlah  129  record data  dan  data  testing  sejumlah  40  record  data. Dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Jumlah Data Mahasiswa
No Jurusan Jumlah Data Mahasiswa 1. KBM (Komputer Bisnis Manajemen 95 2. SIA (Sistem Informasi Akuntansi) 55 3. IK (Informatika Komputer) 19 Jumlah 169 Mahasiswa
2.2 Menghitung Jumlah dan Probabilitas
1. Menghitung prior  probability dari  setiap kelas  yang  ada  jumlah  kasus  untuk  Jenis Kelamin,  Jurusan  mahasiswa,  Nilai  IPS  1 s/d  4,  SKS,  dan  Nilai  IPK  dari  total  data sheet yang  ada,  maka  bisa  didapatkan probabilitas dari atribut dengan menggunakan rumus persamaan (1) yaitu : (1)
2. Selanjutnya  menghitung  probabilitas  pada masing  -  masing  kategori  menggunakan rumus persamaan (2) sebagai berikut :
(2)

## 2.2 Baca Data Testing
Data  uji  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini terdiri dari 40 data testing dari 169 dataset.

## 2.3 Menghitung Probabilitas Data Testing
Berdasarkan  data  training  berikut  merupakan perhitungan  kelas  tepat  waktu  dan  terlambat dari data testing. Sehingga untuk mendapatkan nilai dilakukan proses
perhitungan menggunakan  rumus  persamaan  (3)  sebagai berikut :
P(X 2 |C)P(X 3 |C)…P(C| X 1 ,… X n ) = P(X 1 |C) = 𝜋𝑃 ("#|%) (3)

## 2.4 Menghitung Probabilitas Akhir
Probabilitas  akhir  merupakan  pemaksimalan prediksi  tepat  waktu  dan  terlambat  dengan rumus persamaan (4) sebagai berikut :
P(K|D) = P(D|K) * P (K|D)
(4)

## 2.5 Probabilitas Akhir
Setelah menghitung pemaksilan dari nilai tepat waktu  dan  terlambat,  selanjutnya  penulis membandingkan  nilai  tepat  waktu  dan terlambat dengan menggunakan rumus
persamaan (5).
C = arg max P(D|K) (5)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Analisa Hasil
Hasil  penelitian  ini  disajikan  sesuai  dengan penelitian  yang  dilakukan.  Data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data
akademik mahasiswa Politeknik LP3I Kampus Padang pada Program Studi Diploma Tiga (D- III) Manajemen Informatika lulusan tahun 2020 –  2022.  Parameter  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah jenis kelamin, jurusan, IPS 1  s/d  IPS  4,  IPK  dan  SKS.  Dapat  dilihat  pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Prediksi Data Testing
No Nama Tepat Terlambat Hasil Prediksi 1. Misrianti 0,006679 568 0,000002806 Tepat 2. Desmanita Sari 0,038407 519 0,000002666 Tepat 3. Hary Nobel 0,000396 772 0,000007325 Tepat 4. Jefri Ramadhani 0 0,00006417 Terlambat 5. Juni  Milta Sari 0 0,00009568 Terlambat 6. Robi Harianto 0,033606 579 0.000000868 2 Tepat 7. Umil Husni 0,033606 579 0.000000868 2 Tepat 8. Achmad Fakri Yuendra 0,000241 513 0.000000695 3 Tepat 9. Gema  Fajar Ramadhan 0,000241 513 0.000000713 9 Tepat 10. Memen Wahyudi 0,033606 579 0.000000868 2 Tepat
(Sumber  :  Sistem  Informasi  Akademik,  Program  Studi Manajemen Informatika, 2023)

## 3.2 Perhitungan Confusion Matrix
Perhitungan  pengujian Confusion  Matrix . Dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Matrik Confusion
Correct Clasification Classification Tepat Terlambat Pred. Tepat 27 (TP) 1 (FP) Pred. Terlambat 0 (FN) 12 (TN) 3.3 Hasil Akurasi dengan Naive Bayes
Berdasarkan  hasil  perhitungan  dengan  metode Naive  Bayes maka  untuk  pengujian  algoritma dapat  dilakuan  dengan confusion  matrix .
s Si Ci P = ) ( ) ( ) ( * ) | ( ) ( D P K P K D P KD P =
Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan, maka  didapatkan  hasil  akurasinya  sebagai berikut : Akurasi = TP + TN / Total =  27  +  12  /  (27  +  0  +  1  +  12)  * 100% = 97,50% Presisis = TP / FP + TP = 27 / ( 1 + 27 ) * 100% = 96,43% Recall = TP / FN + TP
= 27 / ( 0 + 27 ) * 100% = 100% Hasil akurasi dengan pengujian yang dilakukan menggunakan  metode Naïve  Bayes diperoleh hasil akurasi sebesar 97,50%.
3.4 Proses Interface Sistem
1. Halaman Login
Halaman  ini  berisi login admin  dan mahasiswa  untuk  masuk  pada  sistem. Dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Tampilan Halaman Login
2. Halaman Test Data Testing Halaman ini berisi menu test data, dimana terdapat  40  data  testing  untuk  dilakukan proses. Dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Tampilan Halaman Data Testing
3. Halaman Probability
Halaman ini berisi perhitungan probability dari  metode Naive  Bayes  Classifier , dimana terdapat perhitungan dari 169 data mahasiswa  yaitu  data  training  dan  data testing. Dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Tampilan Halaman Probability
4. Halaman Prediksi Halaman  ini  berisi  tentang  format  isian data prediksi mahasiswa, sehingga memperoleh  hasil  prediksi.  Dapat  dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Tampilan Halaman Prediksi
5. Halaman Hasil Prediksi Halaman  ini  berisi  hasil  prediksi  yang akan  langsung  keluar  setelah  data mahasiswa  dimasukan  untuk  dilakukan prediksi. Hasil prediksi berupa kesimpulan status  mahasiswa  yang  di input untuk dilakukan  prediksi.  Dapat  dilihat  pada Gambar 6.

## Gambar 6. Tampilan Halaman Hasil Prediksi
3.5 Proses Pengujian Data dengan Software RapidMiner Studio 9.10
a. Pada  tahap  ini  akan  dijelaskan  tahapan  - tahapan  proses  penggunaan  algoritma
Naive  Bayes pada RapidMiner 9.10 dari data  yang  telah  di import .  Dapat  dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Tampilan Melakukan Proses Pengujian Algoritma Naive Bayes
b. Selanjutnya klik pada forward selection , di mana nantinya kita akan memproses Naïve Bayes. Dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Tampilan Melakukan Proses Pengujian Forward Selection dengan Naive Bayes
c. Kemudian  klik  tanda  panah  pada  proses forward  selection ,  disini  kita  akan menghubungkan data training dan forward selection ,  dimana  pada forward  selection melakukan  proses Naïve  Bayes .  Dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Tampilan Proses
3.6 Keluaran  Sistem ( Output ) Software RapidMiner Studio 9.10 a. Pada  tahap  ini  akan  menampilkan  hasil akhir  serta  langkah  terakhir  dalam penggunaan Software  Rapidminer ini. Berikut  hasil  akurasi  pengolahan  data Naïve  Bayes dengan Rapid  Miner 9.10, dimana menghasilkan akurasi Naive Bayes dalam  memprediksi ketepatan masa studi mahasiswa  adalah  97.50  %.  Dapat  dilihat pada Gambar 10.
Gambar 10. Tampilan Hasil Akurasi

## Performance
Keterangan :
1. Jumlah  prediksi  tepat,  dan  kenyataan benar tepat adalah 27 record .
2. Jumlah  prediksi  tepat,  dan  kenyataan benar terlambat 1 record .
3. Jumlah prediksi terlambat, dan kenyataan benar terlambat 0 record .
4. Jumlah prediksi terlambat, dan
kenyataan benar terlambat 12 record .
b. Selanjutnya pada attribute weights
forward  selection ,  hasil  yang  diperoleh dari penggunaan operator forward selection pada RapidMiner, menghasilkan nilai  pada  setiap  atribut  yang  dinyatakan dalam  bentuk  biner  0  dan  1.  Berdasarkan pada  Gambar  11,    terdapat  2  atribut  yang memiliki  bobot  nilai  1.  Maka  dapat disimpulkan atribut yang paling
mempengaruhi  terhadap  ketepatan  masa studi mahasiswa yaitu IPS 3 dan SKS.
Gambar 11. Tampilah Hasil Attribute Weights Forward Selection
c. Selanjutnya  berikut  tampilan  grafik  yang dihasilkan  dari attribute  weigh  forward selection yaitu  IPS  3  dan  SKS.  Dapat dilihat pada Gambar 12.
Gambar 12. Tampilah Hasil Grafik Attribute

## Weights Forward Selection
d.   Setelah  mengetahui  jumlah  mahasiswa tepat  dan  terlambat,  selanjutnya  adalah proses pembuktian nilai probabilitas, hasil pengujian probabilitas confidence klasifikasi  untuk  mendapatkan  hasil prediksi. Dapat dilihat pada Gambar 13.
Gambar 13. Tampilah Hasil Pengujian Nilai
Probabilitas Data Testing
4. KESIMPULAN DAN SARAN
a. Kesimpulan 1. Berdasarkan hasil bahwa dalam
memprediksi  ketepatan  masa  studi mahasiswa apakah Tepat atau Terlambat, dapat dilihat dari nilai probabilitas akhir dari  kelas  Tepat  dan  Terlambat.  Dari hasil pengolahan menggunakan Algoritma Naive  Bayes diperoleh  28 kelas  Tepat  dan  12  kelas  Terlambat. Tujuan  akhir  dari  proses  prediksi ketepatan  masa  studi  mahasiswa  adalah hasil prediksi dengan presentase ketepatan  masa  studi  mahasiswa  lebih besar  kelas  Tepat  dan  hanya  12 mahasiswa  saja  yang  menyatakan  kelas Terlambat.  Maka  dapat  dinyatakan model  proses Naive  Bayes termasuk layak digunakan sebagai penentuan hasil keputusan  yang  baik  dalam  hal  prediksi dan klasifikasi.
2. Implementasi  Algoritma Naive  Bayes dengan Software RapidMiner 9.10 dalam prediksi ketepatan masa studi mahasiswa sudah  berhasil  dilakukan.  Sehingga proses  dalam  melakukan  prediksi  lebih cepat dan akurat serta dapat menghasilkan  tingkat  akurasi  dengan nilai  97,50%  dengan  data  pengujian sebanyak  40  data testing .
b. Saran
Diharapkan penelitian ini bisa digunakan untuk memprediksi
ketepatan  masa  studi  mahasiswa mengenai permasalahan lainnya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terimakasih  saya  ucapkan  kepada  pihak Akademik  Politeknik  LP3I  Kampus  Padang pada  program  studi  Diploma  Tiga  (D-III)
Manajemen Informatika yang
telah mengizinkan penulis untuk melakukan penelitian dan observasi untuk tesis ini. Ucapan terimakasih  selanjutnya  kepada  semua  yang terkait dalam memberikan saran serta masukan terhadap penelitian ini sehingga dapat selesai.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. R. Qisthiano, T. B. Kurniawan, E. S. Negara,  and  M.  Akbar,  “Pengembangan Model Untuk Prediksi Tingkat Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu dengan Metode Naïve  Bayes,” J.  Media  Inform. Budidarma ,  vol.  5,  no.  3,  p.  987,  2021, doi: 10.30865/mib.v5i3.3030.
[2] D. Fitrianah, S. Dwiasnati, H. H. H, and K.  A.  Baihaqi,  “Penerapan  Metode
Machine  Learning  untuk  Prediksi Nasabah Potensial
menggunakan
Algoritma  Klasifikasi  Naïve  Bayes,” Fakt. Exacta , vol. 14, no. 2, p. 92, 2021, doi: 10.30998/faktorexacta.v14i2.9297.
[3] W.  Fadri,  “Klasifikasi  Penyakit  Hati dengan  Menggunakan  Metode  Naive Bayes,” J. Inf. dan Teknol. , vol. 5, no. 1, pp. 32–36, 2023, doi:
10.37034/jidt.v5i1.230.
[4] S.  Hartati  and  H.  A.  SAN,  “Algoritma Naive  Bayes  untuk  Prediksi  Kelulusan Mahasiswa,” J.  Cakrawala  Inf. ,  vol.  2, no.  2,  pp.  42–50,  2022, doi: 10.54066/jci.v2i2.234.
[5] F.  Paquin,  J.  Rivnay,  A.  Salleo,  N. Stingelin, and C. Silva, “Classification of Malicious  Android  Applications  Using Naive  Bayes  and  Support  Vector Machine  Algorithms,” J.  Mater.  Chem. C , vol. 3, no. 2, pp. 10715–10722, 2022, doi: 10.1039/b000000x.
[6] D.  Kurniadi,  F.  Nuraeni,  and  S.  M. Lestari,  “Implementasi  Algoritma  Naïve Bayes  Menggunakan  Feature  Forward Selection dan SMOTE Untuk Memprediksi  Ketepatan  Masa  Studi
Mahasiswa Sarjana,” J. Sist. Cerdas , vol. 05,  no.  02,  pp.  63–82,  2022, doi: 10.37396/jsc.v5i2.215 .
[7] A.  Hadi,  “Sistem  Penunjang  Keputusan Penilaian Kinerja Karyawan
Menggunakan  Metode  360  Derajat  di Politeknik LP3I Kampus Padang Berbasis Web,” J. SANTI - Sist. Inf. dan Tek. Inf. , vol. 2, no. 1, pp. 56–64, 2022, doi: 10.58794/santi.v2i1.85.
[8] S.  Bahri,  “Meningkatkan  Kualitas Manajemen  Lembaga  Pendidikan  Islam Melalui  Sumber  Daya  Manusia  di  Era Pandemi,” Munaddhomah  J.  Manaj. Pendidik. Islam , vol. 3, no. 1, pp. 43–56,
2022,
doi: 10.31538/munaddhomah.v3i1.158.
[9] T.  Mildawati,  “Efektifitas  Pelayanan Akademik  Daring  Terhadap  Kualitas Penyelesaian Studi Akhir Mahasiswa Di Masa  Pandemi  COVID-19,”  vol.  4,  pp. 52–79, 2021, doi:
10.5281/zenodo.5579960.
[10]  L.  Izzatunnisa et  al. ,  “Motivasi  Belajar Siswa  Selama  Pandemi  dalam  Proses Belajar dari Rumah,” J. Pendidik. , vol. 9, no. 2, pp. 7–14, 2021, doi: 10.36232/pendidikan.v9i2.811.
[11]  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 .
[12]  T.  H.  Hasibuan  and  D.  Mahdiana, “Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Tepat Waktu  Menggunakan  Algoritma  C4.5 Pada  Uin  Syarif  Hidayatullah  Jakarta,” Skanika ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  61–74,  2023, doi: 10.36080/skanika.v6i1.2976.
[13]  J.  G.  Perez  and  E.  S.  Perez,  “Predicting Student  Program  Completion  Using Naïve  Bayes  Classification  Algorithm,” Int. J. Mod. Educ. Comput. Sci. , vol. 13, no.  3,  pp.  57–67,  2021, doi:
10.5815/IJMECS.2021.03.05.
[14]  F. H. Zulfallah, “Implementasi Algoritma  KNN  Dalam  Mengatur Ketepatan  Kelulusan  Mahasiswa  UIN Syarif Hidayatullah Jakarta,”2022.