Journal Sensi                                                                            Online ISSN: 2655-5298
Research Article                                               Open Access (CC–BY-SA)

## Prediksi Penerimaan Mahasiswa Baru Universitas Singaperbangsa Karawang dengan Naive Bayes
Ganes Wisnu Cahya Bagaskara* 1 , Milla Rochmawati 2 , Ismai Adhiya Adha 3 , Mayland Trifena 4 1,2,3,4 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Singaperbangsa Karawang, Jalan HS.Ronggo Waluyo, Indonesia e-mail: * 1 2010631250049@student.unsika.ac.id , 2 2010631250062@student.unsika.ac.id , 3 2010631250055@student.unsika.ac.id, 4 2010631250060@student.unsika.ac.id

## Abstrak
Sistem  pendukung  keputusan  merupakan  alat  penting  dalam  proses  pengambilan keputusan yang efektif dan efisien. Dalam konteks pendidikan, prediksi penerimaan mahasiswa baru  menjadi  salah  satu  aspek  penting  dalam  pengelolaan  sebuah  universitas.  Penelitian  ini bertujuan    merancang  sebuah  sistem  pendukung  dalam  mengambil  keputusan  dengan  metode Naive  Bayes  dalam  memprediksi  penerimaan  mahasiswa  baru  di  Universitas  Singaperbangsa Karawang.Kriteria yang telah ditetapkan untuk diterima di universitas ini meliputi asal sekolah calon  mahasiswa,  nilai  akhir  ujian,  daya  tampung  universitas,  peluang  penerimaan,  dan  profil calon mahasiswa. Penyelesaian kriteria tersebut dilakukan melalui teknik Data  Mining dengan metode Naive Bayes. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini berupa Data Set dengan jumlah sebanyak  816  data.  Berdasarkan  uji  coba  menggunakan  data  tes  SNBT,  metode  Naive  Bayes berhasil mengklasifikasikan 4 dari 816 data yang diuji, dengan akurasi prediksi mencapai 97,79%, persentase  tertinggi  dalam  memprediksi  penerimaan  mahasiswa  baru.  Dengan  memanfaatkan sistem  pendukung  keputusan  ini,  universitas  dapat  melakukan  prediksi  penerimaan  mahasiswa baru dengan akurasi tinggi, mempermudah pengambilan keputusan terkait penerimaan mahasiswa baru, meningkatkan efisiensi proses seleksi, dan mengurangi kesalahan dalam proses tersebut.
Kata kunci —Sistem Pendukung Keputusan, Penerimaan Mahasiswa Baru, Naïve Bayes

## Abstract
A decision support system is an essential tool in the process of effective and efficient decision- making. In the context of education, predicting the admission of new students is one important aspect in the management of a university. This research aims to design a decision support system using  the  Naive  Bayes  method  to  predict  the  admission  of  new  students  at  Singaperbangsa Karawang  University.  The  criteria  established  for  admission  to  this  university  include  the candidate's  school of origin, final exam  scores, university capacity, admission probability, and candidate's profile. The fulfillment of these criteria is done through Data Mining techniques using the Naive Bayes method. The dataset used in this research consists of 816 data entries. Based on the trial using the SNBT test data, the Naive Bayes method successfully classified 4 out of 816 tested data entries, with a prediction accuracy of 97.79%, the highest percentage in predicting the admission of new students. By utilizing this decision support system, the university can predict the  admission  of  new  students  with  high  accuracy,  facilitate  decision-making  related  to  the admission  process,  improve  the  efficiency  of  the  selection  process,  and  reduce  errors  in  the process.
Keywords — Decision Support System, New Student Admission, Naïve Bayes
1. PENDAHULUAN
Peran yang signifikan dari perguruan tinggi yaitu membentuk sumber daya manusia yang berkualitas.  Salah  satu  kegiatan  strategis  yang  sangat  penting  dalam  hal  ini  adalah  proses penerimaan mahasiswa baru (PMB). PMB ini  cerminan dari pandangan dan minat masyarakat terhadap perguruan tinggi itu sendiri. Tingginya minat calon mahasiswa untuk bergabung dengan perguruan  tinggi  akan  mencerminkan  popularitas  dan  kualitas  pendidikan  yang  dimiliki  oleh perguruan  tinggi  tersebut.  Oleh  karena  itu,  proses  PMB  menjadi  suatu  momen  penting  yang ditunggu-tunggu setiap tahunnya oleh berbagai universitas negeri di Indonesia.
Dalam upaya meningkatkan jumlah penerimaan mahasiswa baru, perguruan tinggi negeri bersaing  ketat  satu  sama  lain.  Hal  ini  mengakibatkan  fluktuasi  jumlah  penerimaan  mahasiswa baru setiap tahunnya di suatu daerah, yang bisa mengalami peningkatan atau penurunan. Selain itu, proses seleksi calon mahasiswa menjadi hal yang kompleks karena adanya berbagai jenis tes dan penilaian yang berbeda dari masing-masing perguruan tinggi.
Seleksi  Nasional  Berdasarkan  Tes  (SNBT)  merupakan  salah  satu  bentuk  seleksi  yang memiliki  kepentingan  yang  signifika  dalam  penerimaan  mahasiswa  baru.  SNBT  merupakan proses  seleksi  calon  mahasiswa  oleh  perguruan  tinggi  melalui  tes  tertulis  atau  online  yang bertujuan untuk menilai kelayakan dan kemampuan calon mahasiswa. SNBT memiliki beberapa test  yaitu  potensi  akademik,  kemampuan  dasar  sains  dan  teknologi,  bahasa  Inggris,  dan  yang terakhir keterampilan berpikir.
Untuk membantu calon mahasiswa baru dalam menentukan universitas yang akan mereka tuju  berdasarkan  hasil  Seleksi  Nasional  Berdasarkan  Tes  (SNBT),  diperlukan  perencanaan berbasis  teknologi  yang  dapat  memprediksi  peluang  lolos  SNBT  dan  memilih  jurusan  di Universitas sesuai dengan keinginan yang telah ditentukan sebelumnya. Dalam hal ini, teknologi informasi  dapat  dimanfaatkan,  salah  satunya  dengan  menggunakan  metode  algoritma  Naive Bayes yang merupakan  algoritma dalam teknik klasifikasi. Algoritma ini menggunakan metode probabilitas dan statistik untuk meramalkan kemungkinan di masa yang akan datang berdasarkan pengalaman  di  masa  sebelumnya  [1].  Dengan  demikian,  perpaduan  antara  teknologi  informasi dan algoritma Naive Bayes mampu memberikan bantuan yang efektif kepada calon mahasiswa dalam menentukan jalur dan jurusan yang sesuai dengan keinginan mereka.
Berikut  beberapa  penelitian  yang  sudah  dilakukan  sebelumnya  untuk  dapat  mengatasi masalah dengan berbagai macam metode. Penelitian yang dilakukan oleh [2] dimana hasil dalam penelitian  untuk  memprediksi  hasil  kerja  pegawai  didapatkan  nilai  akurasi  sebesar  90,74%. Penelitian  selanjutnya  dicoba  oleh  [3]  didapatkan  dari  hasil  penelitian,  mampu  melakukan prediksi  penerima  bantuan  kelurahan  dengan  tingkat  akurasi  yang  signifikan  mencapai  80%. Kemudian    penelitian  yang  dilakukan  oleh  [4]  didapatkan  hasil  menganalisa  data  kelayakan penerima Program Indonesia Pintar dengan nilai akurasi sebesar 93,3%.
Penelitian  sebelumnya  telah  mengidentifikasi  beberapa  metode  yang  digunakan  dalam mendukung  sistem  pendukung  keputusan  untuk  prediksi  penerimaan  mahasiswa  baru  di perguruan tinggi. Beberapa  metode  yang telah digunakan meliputi regresi logistik, pendekatan data mining, dan algoritma klasifikasi lainnya. Namun, penggunaan algoritma Naive Bayes dalam konteks prediksi penerimaan mahasiswa baru pada Universitas Singaperbangsa Karawang belum banyak kaji secara mendalam, oleh sebab itu penelitian bertujuan untuk melengkapi kekurangan pengetahuan  tersebut  dan  berkontribusi  pada  perkembangan  teknologi  informasi  dalam bidang pendidikan.
ISSN: 1978-1520
Vol: 09 No. 02 – Agustus 2023                                                                                                               200

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam penelitian ini langkah awal adalah melakukan identifikasi masalah melalui hasil ujian SNBT. Identifikasi masalah dilakukan berdasarkan data asal sekolah calon mahasiswa, nilai akhir ujian, daya tampung universitas, peluang penerimaan, dan profil calon mahasiswa.
Setelah identifikasi masalah dilakukan, sistem akan menggunakan metode Naive Bayes untuk  menghitung  data  yang  ada.  Metode  Naive  Bayes  adalah  sebuah  metode  statistik  yang digunakan  untuk  mengklasifikasikan  data  berdasarkan  probabilitas  [5].  Dalam  hal  ini,  metode Naive Bayes akan digunakan untuk mengklasifikasikan calon mahasiswa baru menjadi diterima atau ditolak berdasarkan kriteria-kriteria yang telah disebutkan sebelumnya.
Setelah  sistem  dikembangkan,  akan  dilakukan  uji  coba  (testing)  untuk  menguji fungsionalitas  sistem  dan  akurasi  prediksi  yang  dihasilkan  oleh  sistem.  Uji  coba  ini  dapat melibatkan pengujian terhadap berbagai fitur dan fungsionalitas sistem, serta mengukur akurasi prediksi yang diberikan oleh sistem menggunakan metrik seperti persentase akurasi, recall, dan precision.

## 2.1 Naive Bayes Classification
Metode klasifikasi Naive Bayes, yang diajukan oleh Mochammad Haldi Widianto (2019), didasarkan  pada  teorema  Bayes.  Metode  ini  menggunakan  probabilitas  dan  statistik  untuk melakukan  pengklasifikasian  dengan  memproyeksikan  kemungkinan  di  masa  mendatang berdasarkan  pengalaman  masa  lalu  [6].  Dalam  konteks  ini,  pendekatan  ini  dikenal  sebagai Teorema Bayes. Klasifikasi Naive Bayes ditandai oleh asumsi yang sangat kuat (naif) mengenai independensi setiap kondisi atau peristiwa [7]. Metode ini mengasumsikan bahwa ciri atau atribut tertentu dari suatu kelas tidak berhubungan dengan ciri dari kelas yang lainnya. Metode ini juga mengasumsikan adanya independensi yang kuat di antara atribut-atribut tersebut.
Persamaan dari teorema Bayes digunakan dalam metode Naive Bayes untuk menghitung probabilitas  kelas  berdasarkan  atribut-atribut  yang  terdapat  pada  data.  Dengan  memanfaatkan data  pelatihan,  metode  Naive  Bayes  mampu  menentukan  estimasi  parameter  sesuai  yang diperlukan  saat  proses  klasifikasi.  Keuntungan  utama  dari  metode  ini  adalah  penggunaan  data pelatihan yang relatif kecil untuk mengestimasi parameter, sehingga memberikan efisiensi dalam penggunaan sumber daya [8]. Tahapan algoritma metode Naive Bayes meliputi:
Gambar 1. Tahap algoritma metode Naive Bayes

## 2.1.1 Persamaan Metode Naïve Bayes
Persamaan untuk Metode Naïve Bayes adalah sebagai berikut [9]:
| | .
Dalam persamaan ini:
 P(A|B) adalah probabilitas dari peristiwa A terjadi jika diketahui bahwa peristiwa B telah terjadi.
 P(B|A) adalah probabilitas dari peristiwa B terjadi jika diketahui bahwa peristiwa A telah terjadi.
 P(A) dan P(B) adalah probabilitas masing-masing peristiwa A dan B terjadi secara independen.
Teorema  Bayes  memungkinkan  untuk  memperbarui  probabilitas  sebuah  hipotesis berdasarkan  informasi  baru  atau  bukti  yang  akan  diperoleh.  Persamaan  tersebut  adalah  dasar untuk metode Naive Bayes karena diasumsikan bahwa  setiap atribut tidak saling terkait secara kondisional  (conditionally  independent)  [10].  Dalam  hal  ini,  kita  berasumsi  bahwa  nilai  setiap atribut memberikan informasi yang independen tentang kelas yang akan diprediksi. Dengan kata lain,  nilai  atribut  yang  diamati  tidak  dipengaruhi  oleh  nilai  atribut  lainnya  saat  melakukan prediksi.

## 2.2 Implementasi Sistem Pendukung Keputusan
Model klasifikasi Naive Bayes menghasilkan output setelah melalui proses data mining, yang kemudian diterapkan sebagai bagian dari sistem pendukung pengambilan keputusan. Tujuan utamanya adalah memberikan dukungan dalam proses pengambilan keputusan di organisasi atau perusahaan.  Fokus  utama  sistem  ini  bukanlah  mengotomatisasi  pengambilan  keputusan,  tetapi menyediakan  alat  interaktif  yang  membantu  dalam  proses  pengambilan  keputusan.  Sistem  ini dapat  memberikan  rekomendasi  kepada  pengguna  untuk  mendukung  mereka  dalam  membuat keputusan yang tepat. Dalam mengimplementasikan sistem pendukung keputusan dibuatkanlah dengan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL. Untuk memberikan pemahaman yang lebih jelas mengenai implementasinya, peneliti telah menyusun sebuah flowchart sebagai berikut:
Gambar 2. Flowchart Website Implementasi Sistem Pendukung Keputusan
ISSN: 1978-1520
Vol: 09 No. 02 – Agustus 2023                                                                                                               202

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut  pembahasan  dan  hasil  yang  di  peroleh  pada  saat  melakukan  penelitian adalah memberikan gambaran umum tentang proses penerimaan  calon  mahasiswa baru di Universitas Singaperbangsa  Karawang.  Saat  melakukan  pendaftaran,  calon  mahasiswa  diwajibkan  untuk memilih satu jurusan  yang diminati dari berbagai jurusan yang tersedia di universitas tersebut. Universitas  Singaperbangsa  Karawang,  sebuah  Perguruan  Tinggi  Negeri  Baru  yang  terletak  di Kabupaten  Karawang,  Jawa  Barat,  didirikan  pada  tanggal  2  Februari  1982.  Kemudian,  pada tanggal 6 Oktober 2014, universitas ini mengubah statusnya menjadi Perguruan Tinggi Negeri (PTN). Universitas ini memiliki 9 fakultas dan 26 Program Studi sarjana.
Berikut ini terlihat tabel yang memperlihatkan rincian program studi berdasarkan Fakultas:
Tabel 1.  Fakultas & Program Studi Universitas Singaperbangsa Karawang No Fakultas Program Studi Jenjang 1 Hukum Ilmu Hukum S1 2 Ekonomi Manajemen S1 Akuntansi S1 3 Keguruan & Ilmu Pendidikan Pend. Matematika S1 Pend. Luar Sekolah S1 Pend. Bahasa & Sastra Indonesia S1 Pend. Jasmani, Kesehatan & Rekreasi S1 Pend. Bahasa Inggris S1 4 Pertanian Agroteknologi S1 Agribisnis S1 5 Teknik Teknik Kimia S1 Teknik Elektro S1 Teknik Mesin S1 Teknik Industri S1 Teknik Lingkungan S1 6 Ilmu Komputer Teknik Informatika S1 Sistem Informasi S1 7 Ilmu Sosial & Ilmu politik Ilmu Komunikasi S1 Ilmu Pemerintahan S1 Hubungan Internasional S1 8 Agama Islam Pend. Agama Islam S1 Manajemen Pendidikan Islam S1 Pendidikan Islam Anak Usia Dini S1 9 Ilmu Kesehatan Ilmu Keolahragaan S1 Ilmu Gizi S1 Farmasi S1
Pada  saat  penelitian  dilakukan  proses  data  mining  dengan  menggunakan  alat  bantu RapidMiner.Dengan menggunakan 816 data yang telah dipilih berdasarkan atribut yang relevan untuk  pemprosesan  dalam  data  mining.  Selanjutnya,  model  yang  diperoleh  dari  proses  data mining diimplementasikan sebagai sistem pendukung pengambil keputusan menggunakan bahasa pemrograman  PHP.  Dalam  prosesnya  pada  Rapidminer  dibuat  model  seperti  berikut  sebagai model proses untuk mengimplementasikan metode naive bayes pada data set.
Vol. 09 No. 02 – Agustus 2023                                                                                                               203
Gambar 3. Model proses pada RapidMiner
Pada  model  tersebut  terdapat  2  input  data  CSV  yang  berbeda,  pada  Data  Set  CSV dimasukan data set yang sebelumnya telah dilakukan cleaning Proses ini melibatkan pengecekan data yang tidak konsisten dan koreksi kesalahan data, termasuk kesalahan pengetikan. Selain itu, proses  ini  juga  mencakup  peningkatan  data  dengan  menambahkan  data  atau  informasi  yang relevan  dan  diperlukan  ke  dalam  dataset  yang  sudah  ada.  Dataset  CSV  dengan  total  816  data digunakan sebagai data Training dan data testing, dengan pembagian data yang telah ditentukan.
Gambar 4. Format Data untuk Set Training dan Testing
Lalu data yang telah di cleaning dilakukan format pada saat dimasukan kedalam Data Set CSV  dengan  meng  exclude  kolom  nama  dan  mengubah  role  pada  kolom  keterangan  menjadi label.  Lalu  pada  input  Data  Uji  CSV  merupakan  data  csv  yang  ingin  dilakukan  pemrediksian dengan  memasukan  Nama,  Asal  sekolah, Skor  Akhir,  dan  Jurusan  impian.  Data  Uji  CSV juga dilakukan  pemformatan  data  yang  masuk  dengan  meng  exclude  kolom  nama  dan  membiarkan kolom lainnya.
ISSN: 1978-1520
Vol: 09 No. 02 – Agustus 2023                                                                                                               204

## Gambar 5. Format Data untuk diprediksi

## 3.1 Hasil Evaluasi Model
Hasil  pemodelan  pada  tahapan  klasifikasi  kemudian  dilakukan  evaluasi.  Evaluasi  ini menggunakan  cross  validation,  classification  matix  dan  confusion  matrix.  Setelah  proses klasifikasi,  data  dibagi  menjadi  beberapa  pemodelan  pembagian  data.  Skenario  tersebut mencakup  pembagian  data  dengan  proporsi  90%  data  pelatihan  dan  10%  data  tes,  80%  data pelatihan dan 20% data tes, 70% data pelatihan dan 30% data tes, 60% data pelatihan dan 40% data tes, serta 50% data pelatihan dan 50% data tes.
Tabel 2 Hasil Pemodelan Skenario Data Training Data Testing Akurasi 1 (90%)735 (10%)81 96.30% 2 (80%)653 (20%)163 96.93% 3 (70%)572 (30%)244 96.72% 4 (60%)490 (40%)326 96.63% 5 (50%)409 (50%)407 97.79%
Pada  Tabel  Hasil  pemodelan  diketahui  bahwa  penggunaan  dataset  dengan  pembagian 50%  data  latih  dan  50%  data  uji  menghasilkan  nilai  akurasi  tertinggi  sebesar  97.79%.  Pada scenario lain hasil akurasi juga mendapatkan persentase yang tinggi dikarenakan sifat dari model naive  bayes  ini  memang  tidak  memerlukan  data  yang  banyak  untuk  mendapatkan  hasil  yang akurat, jadi dengan asumsi data yang digunakan sebanyak 816 data membuat tingkat keakuratan hasil data training dari semua scenario memiliki persentase yang tinggi.

## 3.2 Hasil Prediksi Naïve Bayes
Dengan  akurasi  paling  tinggi  skenario  5  digunakan  sebagai  model  untuk  melakukan prediksi pada Data Uji CSV untuk mendapatkan hasil paling akurat. dilakukan pengujian dengan 4 data untuk mengetahui variasi dari hasil prediksi menggunakan model naive bayes tersebut.
Gambar 6. Hasil Uji Prediksi Rapidminer
Dari hasil prediksi pada  gambar,  menampilkan perbedaan hasil prediksi  dan juga  nilai confidence dari masing-masing prediksi yang ada pada keempat data tersebut. Pada data pertama menghasilkan  prediksi  keterangan  “Lolos”  dengan  confidence  tidak  lolos  sebesar  0.192  dan confidence  lolos  0.808,  pada  data  kedua  menghasilkan  prediksi  keterangan  “Lolos”  dengan
confidence  tidak  lolos  sebesar  0.001  dan  confidence  lolos  0.999,  data  ketiga  menghasilkan prediksi keterangan “Tidak Lolos” dengan confidence tidak lolos sebesar 0.979 dan confidence lolos  0.021,  dan  data  terakhir  menghasilkan  prediksi  keterangan  “Tidak  Lolos”  dengan confidence tidak lolos sebesar 0.979 dan confidence lolos 0.021.

## 3.3 Implementasi Sistem
Setelah memperoleh model,  langkah selanjutnya mengimplementasikan model tersebut menjadi  sistem  pendukung  keputusan  untuk  memprediksi  kemungkinan  diterima  atau  tidak diterima  calon  mahasiswa  baru  ke  berbagai  program  studi  yang  berada  di  Universitas Singaperbangsa Karawang. Setiap komponen dalam model, seperti yang terlihat pada flowchart di  Gambar  2,  diimplementasikan  dalam  antarmuka  sistem.  Implementasi  ini  dilakukan  dalam bentuk sistem berbasis website. Berikut adalah hasil tampilan sistem tersebut:
Gambar 7. Format Data untuk Set Training dan Testing
Gambar  7  menampilkan  halaman  depan  sebuah  website  yang  bertujuan  untuk memprediksi  rasionalisasi  jurusan  impian  di  Universitas  Singaperbangsa  Karawang  (Unsika). Website  ini  dirancang  sebagai  implementasi  dari  sistem  pendukung  keputusan  yang  dapat memprediksi  peluang  lolos  atau  tidak  lolos  pada  jurusan  di  universitas  tersebut  menggunakan nilai UTBK. Halaman depan ini meliputi banner tentang rasionalisasi SNBT dan alur rasionalisasi jurusan.  Untuk  memulai  prediksi  rasionalisasi  jurusan,  Anda  dapat  memilih  tombol  "Lihat Peluang Jurusan Kamu".
ISSN: 1978-1520
Vol: 09 No. 02 – Agustus 2023                                                                                                               206
Gambar 8. Format Data untuk Set Training dan Testing
Gambar 8 menunjukkan halaman dimana pengguna dapat melengkapi data pribadi Anda dengan memasukkan nama lengkap, asal sekolah, nilai UTBK, dan pilihan jurusan impian yang tersedia di Universitas Singaperbangsa Karawang. Setelah pengguna mengisi data tersebut, Anda dapat memilih tombol "Tampilkan Prediksi" untuk melihat prediksi apakah Anda akan lolos atau tidak lolos.
Gambar 9. Format Data untuk Set Training dan Testing
Vol. 09 No. 02 – Agustus 2023                                                                                                               207
Gambar 10.  Format Data untuk Set Training dan Testing
Gambar 9 menampilkan halaman terakhir dari situs web prediksi yang menampilkan data pengguna yang telah dimasukkan sebelumnya. Data tersebut meliputi nama lengkap, asal sekolah, nilai  UTBK,  jurusan  yang  dipilih,  dan  hasil  prediksi  apakah  pengguna  lolos  atau  tidak  lolos. Sementara itu, gambar 10 menunjukkan hasil prediksi bahwa pengguna tidak lolos pada jurusan yang dipilih. di halaman ini,  terdapat tombol  "Prediksi Ulang"  yang memungkinkan pengguna untuk kembali ke halaman sebelumnya dan mengulangi proses prediksi.

## 4. KESIMPULAN
Hasil  penelitian  tentang  prediksi  penerimaan  mahasiswa  baru  di  Universitas Singaperbangsa Karawang dapat menyimpulkan hal-hal berikut:
1. Metode  Naive  Bayes  menggunakan  data  training  untuk  mengoptimalkan  probabilitas kriteria yang berbeda dalam proses klasifikasi, sehingga dapat efektif dalam memprediksi penerimaan mahasiswa baru.
2. Berdasarkan  uji  coba  menggunakan  data  test  SNBT,  metode  Naive  Bayes  berhasil mengklasifikasikan 4 dari 816 data yang diuji, mencapai akurasi prediksi sebesar 97.79%, merupakan persentase tertinggi dalam memprediksi penerimaan mahasiswa baru.

## 5. SARAN
Sebagai  saran  untuk  penelitian  tentang  prediksi  penerimaan  mahasiswa  baru  di Universitas  Singaperbangsa,  disarankan  untuk  melakukan  pengujian  dengan  menggunakan metode alternatif guna membandingkan keakuratan prediksi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  Asfi  and  N.  Fitrianingsih,  “Implementasi  Algoritma  Naive  Bayes  Classifier  sebagai Sistem Rekomendasi Pembimbing Skripsi,” InfoTekJar J. Nas. Inform. dan Teknol. Jar. , vol. 5, no. 1, p. 44, 2020.
[2] E.  D.  Anggara,  A.  Widjaja,  and  B.  R.  Suteja,  “Prediksi  Kinerja  Pegawai  sebagai Rekomendasi Kenaikan Golongan dengan Metode Decision Tree dan Regresi Logistik,”
ISSN: 1978-1520
Vol: 09 No. 02 – Agustus 2023                                                                                                               208
J.  Tek.  Inform.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  218–234,  2022,  doi: 10.28932/jutisi.v8i1.4479.
[3] S. Ulty, “Analisis Pola Penerimaan Bantuan Kelurahan dengan Metode Kelasifikasi Data : Pendekatan Data Mining,” vol. 3, no. 1, pp. 1–15, 2023.
[4] A.  Nata  and  S.  Suparmadi,  “Analisis  Sistem  Pendukung  Keputusan  Dengan  Model Klasifikasi  Berbasis  Machine  Learning  Dalam  Penentuan  Penerima  Program  Indonesia Pintar,” J. Sci. Soc. Res. , vol. 5, no. 3, p. 697, 2022, doi: 10.54314/jssr.v5i3.1041.
[5] A. A. A. Arifin, W. Handoko, and Z. Efendi, “Implementasi Metode Naive Bayes Untuk Klasifikasi Penerima Program Keluarga Harapan,” J-Com (Journal Comput. , vol. 2, no. 1, pp. 21–26, 2022, doi: 10.33330/j-com.v2i1.1577.
[6] M. Ma’ruf, M. Ma’ruf, A. P. Kuncoro, P. Subarkah, and F. Nida, “Sentiment analysis of customer  satisfaction  levels  on  smartphone  products  using  Ensemble  Learning,” Ilk.  J. Ilm. , vol. 14, no. 3, pp.
339–347, 2022, [Online]. Available: https://jurnal.fikom.umi.ac.id/index.php/ILKOM/article/view/1377
[7] 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.
[8] W. Irmayani, “Visualisasi Data Pada Data Mining Menggunakan Metode Klasifikasi,” J. Khatulistiwa Inform. , vol. IX, no. I, pp. 68–72, 2021.
[9] M. Y. Titimeidara and W. Hadikurniawati, “Implementasi Metode Naïve Bayes Classifier Untuk Klasifikasi Status Gizi Stunting Pada Balita,” J. Ilm. Inform. , vol. 9, no. 01, pp. 54– 59, 2021, doi: 10.33884/jif.v9i01.3741.
[10] I. Loelianto, M. S. S. Thayf, and H. Angriani, “Implementasi Teori Naive Bayes Dalam Klasifikasi Calon Mahasiswa Baru Stmik Kharisma  Makassar,” SINTECH (Science Inf. Technol. J. , vol. 3, no. 2, pp. 110–117, 2020, doi: 10.31598/sintechjournal.v3i2.651.