## pISSN: 2442-3386  eISSN: 2442-4293

## Vol 1 No 1 January 2015, 15 - 22

## KLASIFIKASI SISWA MENGGUNAKAN BAYESIAN CLASSIFICATION DI UPTD SMP NEGERI 2 BARON
Yenita Endah Puspitowati 1 , Mumun Nurmilawati 2 , Daniel Swanjaya 3 1 Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Nusantara PGRI Kediri ytita379@gmail.com
2 Pendidikan Biologi, Fakultas Keguruan Ilmu Pendidikan, Universitas Nusantara PGRI Kediri, mumunnurmila68@gmail.com
3 Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Nusantara PGRI Kediri Swanjayadaniel@yahoo.com

## Abstrak
Untuk memberi pembelajaran bagi siswa tidak cukup hanya di bidang akademis, tapi juga dibutuhkan di bidang non  akademis  seperti  pada  bimbingan  konseling.  Dengan  bimbingan  konseling,  bisa  diketahui  bagaimana psikologis siswa dengan apa yang sedang mereka alami, sehingga dibutuhkan penanganan konseling pada siswa. Memberikan  angket  atau  quisioner  pada  siswa  adalah  cara  untuk  mengetahui  masalah  yang  di  alami  siswa. Penelitian ini adalah penelitian pengembangan untuk pengklasifikasian masalah pada siswa dengan menggunakan Bayesian  classification.  Data  diperoleh  dengan  menggunakan  angket  yang  sudah  dirubah  ke  komputerisasi, kemudian  dilakukan  pembobotan  dan  diolah  menggunakan Bayesian  classification untuk  memperoleh  hasil layanan pada siswa. Klasifikasi siswa menggunakan Bayesian classification ini dapat menghasilkan layanan untuk siswa  sesuai  dengan  masalah  yang  di  alami  siswa.  Melalui  klasifikasi  siswa  dengan Bayesian  classification mempermudah siswa dalam mencurahkan permasalahan pribadinya tanpa kesulitan maupun merasa malu, selain itu juga membantu admin dalam pengolahan data untuk menghasilkan layanan pada siswa sesuai masalah siswa. Penggunaan algoritma Bayesian classification cukup sesuai untuk membantu  kinerja dan efisiensi waktu guru BK dalam melakukan layanan kepada siswa.
Kata Kunci: Klasifikasi, Bimbingan konseling, Bayesian classification

## Abstract
To provide learning for students is not enough only in academics , but also needed in non- academic fields such as counseling . With counseling , psychological known how the students with what they are experiencing , so it takes the handling of student counseling . Giving questionnaire or questionnaires to students is a way to find out the problems in a natural student . This research is the development of the students' classification problems using Bayesian classification . Data obtained using a questionnaire that has been converted into a computerized , then weighted and processed using a Bayesian classification to obtain results in student services . Classification of students using Bayesian classification can generate services to students in accordance with the natural problems in students . Through the classification of students with Bayesian classification devote facilitate students in their personal problems without difficulty or feel embarrassed , but it also helps administrators in data processing to generate  the  appropriate  student  services  on  student  issues  .  The  use  of  Bayesian  classification  algorithm  is suitable  to  assist  performance    and  efficiency  while  counseling  guidance    teachers  in  performing  services  to students.
Keywords : classification, counseling guidance , Bayesian classification

## I. PENDAHULUAN
Pendidikan  yang  semakin  maju  saat  ini,  menuntut siswa  menjadi  pribadi  yang  baik  agar  mampu memperoleh  keberhasilan  sesusai  apa  yang  mereka harapkan.  Bukan  hanya  dalam  bidang  akademisnya saja.  Keberhasilan  siswa  dalam  masa  depannya berkaitan  erat  dengan  psikologisnya  di  sekolah. Psikologis  tersebut  dibangun  oleh  siswa  dengan dibantu  oleh  Guru  Bimbingan  Konseling  (BK).  Guru BK di sekolah adalah konselor yang mendidik, bukan
dianggap  sebagai “polisi sekolah” atau  momok  yang ditakuti  oleh  siswa.  Sehingga  siswa  mampu berkonsultasi akan masalah yang dihadapi kepada guru BK, agar guru BK dapat membantu mengatasi maslah yang dihadapi. Mayoritas siswa tidak berani atau malu untuk  mengungkapkan  masalah  yang  sedang  dia hadapi  kepada  guru  BK.  Oleh  karena  itu,  perlu dilakukan pendekatan dengan siswa untuk mengetahui masalah  siswa  menggunakan  angket,  yang  nantinya akan  diisi  oleh  siswa  sesuai  masalah  yang  dihadapi

## Melek IT
siswa tanpa adanya rasa  malu dalam  mengungkapkan suatu masalah pada guru BK.
Guru  BK  memberikan  konselor  sesuai  dengan kurikulum yang telah ditetapkan oleh dinas pendidikan. Konselor tersebut memiliki  4 aspek yang menjadi  acuan  yang  harus  ditangani  oleh  Guru  BK. Aspek  yang  pertama  adalah  pribadi,  yaitu  bagaimana dari  psikologis  siswa  tersebut  atau  masalah  yang dialami  pada  diri  siswa  pribadi.  Aspek  yang  kedua sosial,  yaitu  hubungan  antar  siswa  maupun  lingkup masyarakat sekitar. Aspek yang ketiga adalah layanan belajar,  yaitu  kegiatan  belajar  siswa,  baik  di  dalam kelas  maupun  diluar  kelas  dengan  mengikuti  extra kulikuler  ataupun  tidak.  Aspek  yang  keempat  adalah karir,  yaitu  studi  lanjutan  dari  siswa  setelah menyelesaikan  pendidikan.  Dari  semua  aspek  yang telah  dijelaskan  mampu  diketahui  bagaimana  cara melakukan layanan untuk siswa sesuai aspek masalah yang dialami siswa [5].
Setiap Guru BK  mempunyai cara untuk mengetahui 4 aspek tersebut agar mudah dalam melakukan konselor lanjutan  dengan  menggunakan  angket.  Penggunaan angket masih kurang efisien karena harus merekap data dahulu  sebelum  diolah  lebih  lanjut.  Sehingga membutuhkan  waktu  yang  cukup  lama  dalam penentuan  hasil  layanan  dari  masalah  tyang  dihadapi siswa.  Pada  Sistem  yang  lama  atau  yang  sudah berjalan, memperoleh data masalah pada siswa dengan tujuan memperoleh hasil layanan bimbingan konseling pada  siswa  sesuai  dengan  masalah  siswa  masih dilakukan secara  manual, sehingga data  – data diolah manual.  Oleh  karena  itu  pada  tahap  analisa  sistem langkah pertama yang harus dilakukan analisa dengan cara mengidentifikasi masalah – masalah siswa terlebih dahulu.
Mengidentifikasi  masalah  dimulai  dengan  mengkaji permasalahan yang ada. Adapun masalah yang ada di UPTD  SMP  Negeri  2  Baron  yaitu  belum  adanya Klasifikasi siswa yang berupa aplikasi desktop dengan menggunakan Bayesian Classification.
Dari permasalahan yang terjadi dapat diidentifikasikan dengan  cara  membuat  klasifikasi  siswa  untuk membantu kinerja guru BK dalam melakukan layanan bimbingan konseling  yang berdasarkan  masalah  yang dialami siswa. Dengan berkembangnya teknologi saat ini,  berkembang  pula  pemikiran  membuat  program untuk  memudahkan  kinerja  dari  Guru  BK.  Serta mampu  mempercepat  langkah  penanganan  layanan pada  siswa.  Pengembangannya  adalah  mengubah angket  manual  menjadi  angket  komputerisasi.  Dari angket  tersebut  dapat  diketahui  data  siswa  yang mengalami masalah setelah siswa mengisi angket dan bisa  dihitung  masalahnya  menggunakan  Bayesian classification untuk mengetahui hasil layanan konseling  pada  siswa  sesuai  dengan  masalah  yang terdapat pada siswa. Sehingga layanan konseling pada siswa dapat dilakukan dengan benar dan tepat kepada
siswa  agar  siswa  menjadi  lebih  baik,  dari  sebelum mendapatkan layanan konseling.

## II. METODE 2.1. Metode Penelitian
Model  waterfall  atau  air  terjun  adalah  model  yang dikembangkan  untuk  pengembangan  perangka  lunak, membuat  perangkat  lunak.  Model  berkembang sistematis  dari  tahap  satu  ke  tahap  lain  dalam  model seperti  air  terjun.  Model  ini  mengusulkan  sebuah pendekatan  kepada  pengembangan  software  yang sistematik  dan  sequensial  yang  mulai  dari  tingkat kemajuan  sistem  pada  seluruh  analisis,  desain,  kode, pengujian,  dan  pemeliharaan.  Model  pengembangan ini bersifat lineardari tahap awal pengembangan sistem yaitu  tahap  perencanaan  sampai  tahap  akhir pengembangan  sistem  yaitu  tahap  pemeliharaan. Tahapan berikutnya tidak akan dilaksanakan dan tidak bias  kembali  atau  mengulang  ke  tahap  sebelumnya. Model pengembangan ini diilustrasikan pada gambar.1. Pengembangan pada model ini mengumpulkan data dengan teknik pendekatan analisis data  kuantitatif.  Data  kuantitatif  adalah  data  yang diukur  dalam  suatu  skala  numerik.  Dengan  sasaran penelitian  mengambil  sampel  data  dari  keseluruhan kelasVIII  UPTD  SMP  Negeri  2  Baron.  Pengambilan data  dilakukan  dengan  cara  awal  yaitu  wawancara dengan staff BK tentang masalah yang banyak dialami siswa  dan  cara  mengetahui  masalah  yang  dialami siswa. Dengan pembagian angket dan diisi oleh siswa adalah cara mengetahui masalah yang sedang dialami siswa.  Setelah  diketahui  masalahnya,  kemudian dilakukan  layanan  tatap  muka  atau  pertemuan  dua orang antara konselor dan siswa.
Definisi
Persyaratan
Perancangan
Sistem dan Perangkat Lunak Implementasi dan Pengujian Unit Integrasi dan Pengujian Sistem Operasi dan Pemeliharaan

## Gambar.1 Siklus hidup perangkat lunak

## 2.2. Bayesian Classification
Bayesian  Classification  adalah  pengklasifikasian statistik  yang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi probabilitas  keanggotaan  suatu  class.  Bayesian Classification  didasarkan  pada  teorema  Bayes  yang memiliki  kemampuan  klasifikasi  serupa  dengan decision tree dan neural network. Bayesian Classification terbukti memiliki akurasi dan kecepatan yang  tinggi  saat  diaplikasikan  ke  dalam  database dengan data yang besar. Apabila dibandingkan dengan

## Vol 1 No 1 January 2015, 17 - 22
decision tree hampir sama keakurasiannya, hanya yang berbeda adalah pencarian nilainya apabila decision tree menggunakan  pohon  keputusan.  Pohon  keputusan adalah sebuah struktur yang dapat menggunakan untuk membagi kumpulan data yang besar menjadi himpunan –  himpunan  record  yang  lebih  kecil  dengan menerapkan  serangkaian  aturan  keputusan.  Metode pohon  keputusan  mengubah  fakta  yang  sangat  besar menjadi  pohon  keputusan  yang  mempresentasikan aturan
Teorema  Bayes  memiliki  bentuk  umum  sebagai berikut:

## 𝑷(𝑯|𝑿) = 𝑷(𝑯|𝑿)𝑷(𝑯) 𝑷(𝑿)
Pada rumus diatas bias dijelaskan bahwa 𝑿 adalah data dengan class yang belum diketahui, 𝑯 adalah hipotesis data 𝑿 merupakan suatu class spesifik, 𝑷(𝑯|𝑿) adalah probabilitas hipotesis 𝑯 berdasar kondisi 𝑿 (posteriori probability), 𝑷(𝑯) adalah  probabilitas  hipotesis 𝑯 (prior  probability), 𝑷(𝑿│𝑯) adalah  probabilitas  X berdasar  kondisi  pada  hipotesis 𝑯 , 𝑷(𝑿) adalah probabilitas  dari 𝑿 . Dengan  mengklaskan  masalah pada  siswa,  kemudian  mencari  klas  baru  yang  belum diketahui layanannya menggunakan Bayesian classification sesuai dengan teorema bayes [4].

## 2.3. Analisa dan Logika Metode
Struktur  dan  proses  klasifikasi  siswa  menggunakan Bayesian classification dapat dilihat pada gambar.1.
Start
Melakukan Data Learning Pembentukan Kamus Data Training ( Deskripsi ) Menghitung Probabilitas Setiap Kategori Untuk Dibandingkan Melakukan Pengklasifikasian Dengan Menghitung Kategori Yang Termasuk Layanan
Tampilkan Hasil Layanan

## End

## Gambar.2. analisa sistem aplikasi
Memahami rancangan klasifikasi sesuai data yang ada dan  mengimplementasikan  model  yang  diinginkan oleh  pengguna.  Melakukan  data  learning  dengan selanjutnya mengambil data training untuk membandingkan  probabilitas  setiap  kategori,  yang kemudian  melakukan  klasifikasi  dengan  menghitung beberapa  masalah  untuk  memperoleh  hasil  layanan yang  sesuai  untuk  masalah  siswa  sehingga  mampu
dilakukan  tindakan  nyata  pada  siswa,  yaitu  layanan konseling.
2.4. Desain Proses
 Data Flow Diagram (DFD )
 Context Diagram Pada  context  diagram  terdapat  tiga  entitas  yaitu admin BK, Siswa, dan kepala BK dimana siswa bertugas  untuk  mengisi  data  angket  atau quisioner,  admin  BK  bertugas  untuk  mengolah data inputan angket dari siswa serta menganalisa data  layanan  konseling  untuk  siswa,  dan  kepala BK melakukan layanan konseling pada siswa.
Gambar.3. context diagram
 DFD level 1 Pada  dfd  level  1  adalah  tahap  pengembangan proses  dari  context  diagram.  Lebih  dilakukan penjabaran  dalam  setiap  proses  yang  dijalankan serta proses yang sudah dijalankan akan memiliki data yang kemudian disimpan ke dalam database. Dalam dfd level 1 ini terdapat 3 entitas juga yaitu admin  BK,  kepala  BK,  dan  siswa.  Siswa mempunyai  tugas  login  ke  dalam  sistem kemudian  konfirmasi  login  dari  sistem.  Login dari siswa akan masuk ke database siswa. Setelah siswa  masuk  ke  dalam  sistem,  siswa  akan melakukan  pengisian  angket.  Pada  pengisian angket,  data  dari  angket  yang  sudah  diisi  oleh siswa  akan  masuk  ke  dalam  database  angket. Admin  juga  melakukan  login    ke  dalam  sistem, kemudian  konfirmasi  login  sesuai  database admin.  Admin  mempunyai  tugas  menganalisa perhitungan  data  angket,  setelah  memperoleh hasil  analisa,  maka  hasil  tersebut  dicetak kemudian  diberikan  kepada  kepala  BK  untuk dilakukan layanan konseling pada siswa.

## Melek IT
Information Technology Journal. Vol 1 No 1 January 2015, 18 - 22

## Gambar.4. dfd level 1
 ERD (Entity Relationship Diagram)
ERD mempunyai beberapa atribut – atribut yang saling  berhubungan  antara  entitasnya.  Pada gambar  4  ERD  bias  dijelaskan  bahwa  ERD mempunyai 9 entitas yaitu siswa, masalah siswa (DPI, JDK, HSO, EDK, KDP, PDP, ANM, KHK, WSG),  dan  admin.  Di  setiap  entitasnya mempunyai hubungan satu sama lain. Hubungan antara  siswa  dan  masalah  siswa  adalah  many  to one,  hubungan  antara  admin  dengan  masalah siswa  adalah  one  to  one.  Dari  9  masalah  siswa mempunyai  keterangan  yaitu  DPI(Masalah  diri pribadi),  JDK(Masalah  jasmani  dan  kesehatan), HSO(Masalah hubungan sosial dan
berorganisasi), EDK(Masalah keadaan kehidupan ekonomi  dan  keuangan),  KDP(Masalah  masa depan  yang  berhubungan  dengan  karir  dan pekerjaan), PDP(Masalah pendidikan dan pembelajaran), ANM(Masalah agama dan moral),  KHK(Keadaan  dan  hubungan  dalam keluarga), WSG(Hobi dengan waktu luang).
Gambar.5. ERD
 Flowchart
 Flowchart Login Admin
Flowchart  program  di  bawah  ini  merupakan proses  login  admin,  dapat  dijelaskan  langkah- langkah  proses  yang  dilakukan  adalah  sebagai berikut :
Admin memasukan  password  dan  nama. Kemudian  sistem  melakukan  proses  query dengan  mencari  nama  dan  password  yang  telah dimasukan  pada  tabel  admin.  kemudian  sistem akan melihat apakah nama dan password tersebut benar  atau  tidak.  Apabila  nama  dan  password tidak  benar,  maka  sistem  akan  mengembalikan pada  proses  awal  berupa  masukan  data.  Akan tetapi  jika  benar  maka  proses  login  selesai kemudian  admin  akan  masuk  ke  form  menu admin.
siswa id_siswa Nama_Siswa JDK_Nama_Siswa HSO_Nama_Siswa EDK_Nama_Siswa KDP_Nama_Siswa PDP_Nama_Siswa ANM_Nama_Siswa KHK_Nama_Siswa WSG_Nama_Siswa password <pi> <fi1> <fi2> <fi3> <fi4> <fi5> <fi6> <fi7> <fi8> <fi9> <Undefined> <Undefined> <Undefined> <Undefined> <Undefined> <Undefined> <Undefined> <Undefined> <Undefined> <Undefined> <Undefined> <M> Identifier_1 ... <pi> admin
id_admin nama password <pi> <Undefined> <Undefined> <Undefined> <M> Identifier_1 ... <pi> DPI Nama_Siswa score masalah <pi> <Undefined> <Undefined> <Undefined> <M> Identifier_1 ... <pi>
JDK
Nama_Siswa score masalah <pi> <Undefined>
<Undefined> <Undefined> <M> Identifier_1 ... <pi> HSO Nama_Siswa score masalah <pi> <Undefined>
<Undefined> <Undefined> <M> Identifier_1 ... <pi> EDK Nama_Siswa score masalah <pi> <Undefined> <Undefined> <Undefined> <M> Identifier_1 ... <pi> KDP Nama_Siswa score masalah <pi> <Undefined> <Undefined> <Undefined> <M> Identifier_1 ... <pi> PDP Nama_Siswa score masalah <pi> <Undefined> <Undefined> <Undefined> <M> Identifier_1 ... <pi> ANM Nama_Siswa score masalah <pi> <Undefined>
<Undefined> <Undefined> <M> Identifier_1 ... <pi> KHK Nama_Siswa score masalah <pi> <Undefined>
<Undefined> <Undefined> <M> Identifier_1 ... <pi> WSG Nama_Siswa score masalah <pi> <Undefined>
<Undefined> <Undefined> <M> Identifier_1 ... <pi>

## pISSN: 2442-3386  eISSN: 2442-4293
Vol 1 No 1 January 2015, 19 - 22
Start Nama dan password Cari nama dan password Validasi nama dan password
Menu admin End ya tidak Gambar.6.. flowchart login admin
 Flowchart Menu Admin
Flowchart program di atas, merupakan proses dari menu  admin,  dapat  dijelaskan  langkah-langkah proses yang dilakukan adalah sebagai berikut : Dimulai  dari  admin  yang  telah  login,  masuk  ke menu  admin  yang  kemudian  admin  memilih menu sesuai kebutuhan admin.
start
admin Menu admin X baru
Data tabel cetak Input data Input x baru proses Pilih data Cetak data Input data siswa close end tidak tidak tidak tidak ya ya ya ya simpan

## Gambar.7.. flowchart menu admin
 Flowchart Login Siswa
Flowchart program di bawah, merupakan proses login  siswa,  dapat  dijelaskan  langkah-langkah proses yang dilakukan adalah sebagai berikut :
Siswa memasukan password dan nama. Kemudian  sistem  melakukan  proses  query dengan  mencari  nama  dan  password  yang  telah dimasukan  pada  tabel  siswa.  kemudian  sistem akan melihat apakah nama dan password tersebut benar  atau  tidak.  Apabila  nama  dan  password tidak  benar,  maka  sistem  akan  mengembalikan pada  proses  awal  berupa  masukan  data.  Akan tetapi  jika  benar  maka  proses  login  selesai kemudian  siswa  akan  masuk  ke  form  angket untuk mengisi angket.
Start Nama dan password Cari nama dan password Validasi nama dan password Angket End ya tidak
Gambar.8. flowchart login siswa
 Flowchart  Input angket siswa
Flowchart program di bawah, merupakan proses dari  angket  siswa,  dapat  dijelaskan  langkah- langkah  proses  yang  dilakukan  adalah  sebagai berikut :
Dimulai  dari  siswa  yang  telah  login,  masuk  ke form angket yang kemudian siswa mengisi angket tersebut.  Siswa  mengisi  angket  1  sampai  angket 3.
Start Siswa Tampil dan isi angket 1 Tampil dan isi angket 1 Tampil dan isi angket 1 End
Gambar.9. flowchart input angket siswa

## Melek IT

## III. HASIL PEMBAHASAN
Tabel.1. Dataset Penelitian Tahun 2009 – 2013 Data Jumlah Siswa Tahun 2009 90 siswa Tahun 2010 120 siswa Tahun 2011 130 siswa Tahun 2012 150 siswa Tahun 2013 155 siswa
Pada  Tabel  dan  gambar  grafik  8  dapat  dijelaskan bahwa pada tahun 2009 terdapat banyaknya 90 siswa pada keseluruhan siswa di kelas VIII, pada tahun 2010 terdapat banyaknya 120 siswa pada keseluruhan siswa di kelas VIII, pada tahun 2011 terdapat banyaknya 130 siswa pada keseluruhan siswa di kelas VIII, pada tahun 2012 terdapat banyaknya 150 siswa pada keseluruhan siswa  di  kelas  VIII,  pada  tahun  2013  terdapat banyaknya 155 siswa pada keseluruhan siswa di kelas VIII.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahawa  adanya peningkatan  jumlah  siswa  pada  tahun  2009  sampai tahun 2013, khususnya kelas VIII.
Gambar.10. Dataset Penelitian
Tabel.2. Akurasi Sistem
Data Akurasi Tahun 2009 30 data Tahun 2010 60 data Tahun 2011 45 data Tahun 2012 70 data Tahun 2013 80 data
Pada  Tabel  dan  gambar  grafik  9  dapat  dijelaskan bahwa akurasi adalah keakuratan antara data pengisian angket sesuai dengan jumlah siswa sebelumnya dengan data  yang  sudah  dihitung  menggunakan  Bayesian classification  dengan  jumlah  siswa  yang  sama. Sehingga dapat diketahui pada tahun 2009 terdapat 30 data yang sama dari 90 data yang ada, pada tahun 2010
terdapat  60  data  yang  sama  dari  120  data  yang  ada, pada tahun 2011 terdapat 45 data yang sama dari 130 data yang ada, pada tahun 2012 terdapat 70 data yang sama dari 150 data yang ada, pada tahun 2013 terdapat 80 data yang sama dari 155 data yang ada.
Gambar.11. Akurasi Data

## IV. PENUTUP

## 4.1. Kesimpulan
Dari  hasil  pembahasan,  dapat  disimpulkan  sebagai berikut :  Klasifikasi siswa menggunakan Bayesian classification  ini  dapat  menghasilkan  layanan untuk siswa sesuai dengan masalah yang di alami siswa.
 Melalui  klasifikasi  siswa  dengan  Bayesian classification mempermudah siswa dalam mencurahkan  permasalahan  pribadinya  tanpa kesulitan  maupun  merasa  malu,  selain  itu  juga membantu  admin  dalam  pengolahan  data  untuk menghasilkan layanan pada siswa sesuai masalah siswa.
 Penggunakan  algoritma  Bayesian  classification cukup  sesuai  untuk  membantu    kinerja  dan efisiensi  waktu  guru  BK  dalam  melakukan layanan kepada siswa.
4.2. Saran
Untuk meningkatkan kinerja klasifikasi siswa menggunakan Bayesian classification berbasis java ini, maka perlu dilakukan pada perbaikan serta kelengkapan fungsi sebagai berikut:
 Ruang lingkup sistem dalam melakukan klasifikasi  siswa  dapat  dikembangkan  menjadi lebih  luas  dan  lebih  kompleks  terutama pemganalisaan  secara  rinci  untuk  mendapatkan layanan yang tepat pada siswa.
 Menggunakan  algoritma  Bayesian  classification untuk  mengetahui  klas  baru  yang  belum  ada, sehingga  mampu  memberikan  hasil  layanan sesuai klas tersebut.
 Memudahkan  pemahaman  layanan  konseling terhadap klasifikasi siswa.
0 50 100 150 200 Tahun 2009
Tahun 2010 Tahun 2011 Tahun 2012 Tahun 2013 Jumlah Siswa 0 20 40 60 80 100 Tahun 2009 Tahun 2010 Tahun 2011 Tahun 2012 Tahun 2013 Akurasi

## pISSN: 2442-3386  eISSN: 2442-4293

## Vol 1 No 1 January 2015, 21 - 22

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Aini  Rachmania.  2011. Klasifikasi  Kategori  dan Identifikasi  Topik  Pada  Artikel  Berita
Berbahasa Inggris. Skripsi. Tidak dipublikasikan. Surabaya : FTI ITS.
[2] Ema Utami dan Sukrisno. 2005. 10 Langkah Logika dan Algoritma Menggunakan Bahasa C dan C++ di GNU/Linux. Yogyakarta: ANDI.
[3]  Haniff  al  fatta.  2007. Analisis  dan  Perancangan Sistem Informasi Untuk Keunggulan
Bersaing  Perusahaan  dan  Organisasi modern. Yogyakarta: ANDI.
[4]  Kusrini  dan  emha,  taufiq.  2009. Algoritma  data mining . Yogyakarta: Andi Offset.
[5]  Prayitno  dan  Erman  Amti.  2009. Dasar  –  Dasar Bimbingan dan Konseling. Jakarta : PT Asdi Mahasatya.
[6] ShourtCourse  Pengembangan  Aplikasi  Database Berbasis  JavaDB  dengan  Netbeans. (  Ari Prabawati,  Ed  )  Yogyakarta  :  ANDI  ;
Semarang : Wahana Komputer.
[7]  Sommerville,  Ian.  Tanpa  Tahun. Software Engineering ( Rekayasa Perangkat Lunak ) .  Terjemahan  Hanum.  2003.  Jakarta  : Erlangga.

## Melek IT
Information Technology Journal. Vol 1 No 1 January 2015, 22 - 22

## Halaman ini kosong
Redaksi Melek IT