PENERAPAN ALGORITMA C4.5 UNTUK SELEKSI PENJURUSAN SISWA BARU PADA SEKOLAH MENENGAH KEJURUAN (STUDI KASUS: SMK PLUS AL-HILAL ARJAWINANGUN)
Moh. Roghib 1 , Nining Rahaningsih 2 , Raditya Danar Dana 3
1 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
2 Komputerisasi Akuntansi, STMIK IKMI Cirebon
3 Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat roghib001@gmail.com

## ABSTRAK
Siswa baru memilih jurusan mereka dalam upaya menyelaraskan program akademik mereka dengan minat dan keterampilan masa depan mereka dengan tujuan membentuk lintasan profesional di masa depan. Penentuan jurusan di SMK tidaklah sederhana. Dengan begitu, penentuan jurusan siswa yang diimplementasikan di SMK Plus Al-Hilal Arjawinangun berdasarkan hasil ujian penjurusan. Setelah siswa menyelesaikan Masa Pengenalan Lingkungan  Sekolah  (MPLS),  proses  penjurusan  dilakukan.  Banyaknya  siswa  yang  memilih  jurusan menghasilkan jumlah data yang cukup banyak dan rumit. Semakin sulit untuk mendapatkan informasi yang berarti dari hasil ujian ini. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengkategorikan jurusan siswa di SMK Plus Al-Hilal Arjawinangun.  Metode  pada  studi  ini  memakai  decision  tree  algortitma  C4.5  dalam  melaksanakan  klasifikasi. Data mencakup informasi tentang nama siswa, nilai ujian dan atribut lainnya. Setelah pengumpulan data, proses klasifikasi  dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma  C4.5.  Langkah  pertama  dalam  penelitian  ini  adalah melakukan preprocessing data, termasuk penghapusan data yang tidak valid, menambahkan data serta menangani data yang tidak lengkap. Hasil penelitian ini akan membantu dan memberi manfaat untuk sekolah menjadi lebih cepat  dalam  pengklasifikasian  penentuan  jurusan  siswa  SMK  Plus  Al-Hilal  Arjawinangun.  Dari  pemodelan klasifikasi menggunakan algoritma C4.5 tingkat akurasi mencapai 98.02%, presisi 98.73% dan recall 98.73%.
Kata kunci – Data mining; Seleksi; Penjurusan; SMK; C4.5

## 1. PENDAHULUAN
Kemajuan  perkembangan  teknologi  informasi saat ini telah tersebar dalam segala aspek kehidupan, salah satu faktor yang mengalami pertumbuhan pesat adalah  sektor  pendidikan.  Pendidikan  adalah  proses yang  disengaja  yang  dilakukan  dengan  tujuan  untuk mengembangkan lingkungan dan proses pembelajaran yang  memungkinkan  siswa  untuk  sepenuhnya menyadari potensi mereka sendiri [1]. Salah satu jalan bagi  siswa  untuk  mencapai  tujuan  mereka  di  tempat kerja atau bisnis adalah Sekolah Menengah Kejuruan (SMK).  Pendidikan  berbasis  kompetensi  sangat menekankan pada sistem pembelajaran yang disesuaikan  dengan  keahlian  masing-masing  siswa, sehingga  memungkinkan  mereka  untuk  mengejar kurikulum dan kompetensi yang spesifik untuk jurusan tertentu.  [2].  Di  SMK  Plus  Al-Hilal  Arjawinangun memiliki 3 jurusan yang bisa jadi pilihan, yaitu jurusan Teknik Komputer dan Jaringan (TKJ), Jurusan Teknik Kendaraan  Ringan  (TKR),  Perbankan  dan  Keuangan Mikro (PRB). Penentuan pemilihan jurusan dilaksanakan berdasarkan kriteria dari nilai akademik yang  nantinya  dapat  menjadi  kriteria  dari  masing- masing  jurusan.  Manfaat  dari  penjurusan  tersebut adalah  siswa  mendapatkan  pembinaan  khusus  sesuai jurusan  masing-masing  untuk  diterapkan  di  dunia kerja
Permasalahan dalam penelitian ini adalah proses penjurusan siswa yang masih mengalami
ketidaksesuaian  dalam  penjurusan  karena  tidak  ada klasifikasi pola minat yang digunakan untuk memilih jurusan. Partisipasi sekolah, termasuk kepala sekolah, guru, dan staf pengajar, dalam memaksimalkan potensi siswa mengakibatkan kurang maksimalnya pengembangan  potensi  siswa  dan  siswi.  Rendahnya prestasi  siswa  merupakan  potensi  yang  dapat  terjadi apabila  siswa,  melakukan  kesalahan  dalam  memilih jurusan.  Tidak  jarang  siswa  bingung  dengan  jurusan yang  dipilih.  Hendak  kemana  setelah  belajar  selama tiga  tahun  dan  tidak  yakin  dengan  cita-cita  yang diingikan.  Masalah  ini  sangat  penting  karena berdampak  pada  peserta  didik  baru,  yang  dapat mengakibatkan  ketidaksesuaian  antara  minat  bakat siswa,  serta  nilai  akademis.  Oleh  karena  itu,  untuk memberikan pilihan yang terbaik, SMK Plus Al-Hilal Arjawinangun menetapkan penjurusan siswa berdasarkan  nilai  ujian  penjurusan,  minat  siswa  dan rekomendasi  guru  bimbingan  konseling.  Sekolah meyakini  bahwa  sangat  penting  untuk  melakukan proses penjurusan, sehingga sekolah mengetahui pola penjurusan dan dapat membantu siswa dalam memilih jurusan  sesuai  yang  diinginkan.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  mengurangi  kesalahan  pemilihan jurusan  yang  signifikan  di  SMK  Plus  Al-Hilal Arjawinangun dengan menerapkan algoritma C4.5 dan metode data mining . Diharapkan agar temuan-temuan dari penelitian ini dapat meningkatkan kualitas lulusan ahli dibidang keahlian yang profesional.
Terdapat  beberapa  penelitian  terdahulu  terkait data mining dan penjurusan. Misalnya, penelitian oleh [3]  membahas  mengenai  Penerapan  Algoritma  C.45 untuk Menentukan Jurusan Siswa Sekolah Menengah Kejuruan  (SMK)  yang  Potensial.  Perhitungan Algoritma C.45 digunakan dalam penelitian ini. Empat jurusan-Tata  Boga,  Teknik  Mesin,  Teknik  Instalasi Listrik,  dan  Multimedia-diklasifikasikan  berdasarkan hasil  yang  diperoleh  dengan  tingkat  akurasi  data  uji sebesar 75%.
Temuan  dari  penelitian  ini  akan  berkontribusi besar  pada  pemahaman  tentang  pola  klasifikasi jurusan, menjadikannya alat yang berguna bagi SMK Plus Al-Hilal Arjawinangun dalam membuat penilaian jurusan  untuk  siswa  baru.  Informasi  dari  model klasifikasi  ini  akan  memungkinkan  sekolah  untuk menyesuaikan program pendidikan dengan lebih baik sesuai  dengan  kebutuhan  dan  preferensi  siswa, sehingga menghasilkan lingkungan belajar yang lebih mudah beradaptasi dan berorientasi pada pengembangan untuk setiap siswa. Selain itu, dengan memasukkan  pengetahuan  yang  lebih  dalam  tentang pola  klasifikasi  ke  dalam  proses  pengambilan keputusan,  Hasil  penelitian  ini  dapat  menjadi  dasar untuk  melanjutkan  pengembangan  sistem  penjurusan di sekolah. Hal ini akan membantu SMK Plus Al-Hilal Arjawinangun  dalam  mencapai  tanggung  jawabnya untuk  mendidik  agar  sukses  dalam  bidang  yang mempertimbangkan potensi dan minat siswa.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Penelitian  "Penerapan  algoritma  C4.5  untuk memprediksi  minat  penjurusan  siswa  di  SMKN  1 Kademangan" telah dipublikasikan di jurnal Mahasiswa Teknik Informatika pada tahun 2022 oleh Yulia  dkk.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengetahui bagaimana perkembangan anak dalam hal pemilihan jurusan berdasarkan kesukaannya. Algoritma  C.45  dihitung  dalam  penelitian  ini. Confusion Matrix
digunakan
untuk mengklasifikasikan  jurusan,  dan  hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  jurusan  TKRO  dan  TKJ,  BDP dan ATUG, serta APAT dan ATPH menghasilkan nilai akurasi  masing-masing  92%,  83%,  dan  50%  ketika diklasifikasikan sebagai jurusan [4].
Penelitian  Anestiviya  dkk.,  yang  dipublikasikan di Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi pada tahun 2021, menggunakan algoritma C4.5 untuk menganalisis  pola  penjurusan  siswa  berdasarkan kurikulum (studi kasus: SMAN 1 Natar). Keberhasilan penyelesaian  proses  pembelajaran  merupakan  tujuan dari  penelitian  ini.  Berdasarkan  perhitungan  sistem dan  manual,  hasilnya  menunjukkan  bahwa  data  a memiliki  tingkat  akurasi  100%  dan  data  b  memiliki tingkat akurasi 80%. Hal ini menunjukkan bahwa C4.5 merupakan  pilihan  yang  baik  untuk  memproses  data siswa dalam membantu siswa dalam memilih jurusan [5]
2.2. Data Mining Data mining adalah  sebuah  proses  di  mana  satu atau  lebih  sistem  komputer  pembelajaran  diberi tanggung  jawab  untuk  secara  langsung  memperoleh dan menganalisis pengetahuan, atau bahkan kumpulan prosedur untuk mengekstraksi nilai baru secara manual dari sekumpulan data yang tidak diketahui [6]

## 2.3. Klasifikasi
Salah satu tugas yang paling penting dalam data mining adalah  klasifikasi.  Menyortir  dan  mengatur data ke dalam banyak klasifikasi adalah tujuan utama klasifikasi.  Klasifikasi  didefinisikan  sebagai  fungsi prediksi  yang  mengklasifikasikan  elemen  data tertentu.  Kumpulan  data  pelatihan  dari  kategori  yang telah  ditentukan  dan  terkenal  digunakan  untuk membangun  pengklasifikasi.  Kinerja  pengklasifikasi sering kali dinyatakan dalam bentuk akurasi [7].

## 2.4. Algoritma C4.5
Salah  satu  algoritma  yang  digunakan  untuk membangun pohon keputusan adalah algoritma C4.5. Teknik  yang  terkenal  untuk  prediksi  dan  klasifikasi adalah pohon keputusan. Pohon keputusan adalah alat yang  berguna  untuk  eksplorasi  data  karena  dapat mengungkapkan korelasi tersembunyi  antara variabel tujuan  dan  beberapa  variabel  input  potensial.  Pohon keputusan dapat dibuat dengan menggunakan berbagai macam  algoritma,  seperti  ID3,  CART,  dan  C4.5. Algoritma  C4.5  merupakan  pengembangan  dari metode ID3. Dalam pohon keputusan, data ditransformasikan  dari  bentuk  tabel  ke  dalam  model pohon,  yang  kemudian  diterjemahkan  ke  dalam aturan-aturan  dan  disederhanakan  lebih  lanjut.  [4]. Gambar  1  berikut  adalah flowchart dari  algoritma C4.5.
Gambar  1 Flowchart algoritma C4.5

## 2.5. Decision Tree
Decision  tree  adalah  teknik  klasifikasi  yang diakui secara luas dan sangat efektif. Fakta-fakta besar direpresentasikan  sebagai  aturan  dengan  pendekatan Decision  Tree ,  yang  membuat aturan tersebut mudah dimengerti  oleh  orang-orang.  Metode decision  tree memiliki algoritma, algoritma C4.5 adalah salah satu dari algoritma yang memiliki decision tree [8].

## 2.6. Penjurusan Siswa
Untuk  siswa  kejuruan,  penjurusan  program mengacu  pada  prosedur  di  mana  sekolah  memilih jurusan  program  mereka  berdasarkan  hasil  ujian penjurusan.  Siswa  dapat  membangun  kompetensi sikap  dan  keterampilan  dalam  disiplin  ilmu  dengan mengambil  jurusan  yang sesuai dengan  minat, bakat, dan kemampuan akademis mereka. Pemilihan jurusan akan  mempengaruhi  ilmu  pengetahuan  atau  mata pelajaran  lain  yang  dipelajari  di  tingkat  akademik berikutnya  bagi  siswa  yang  berencana  untuk melanjutkan pendidikan ke perguruan tinggi, sehingga memilih  jurusan  yang salah dapat berdampak  negatif bagi siswa di kemudian hari [9].

## 3. METODE PENELITIAN
Knowledge Discover in Database (KDD) adalah teknik data mining yang digunakan untuk mengekstrak informasi  atau  pola  dari  data  yang  telah  dipilih sebelumnya. [10] .

## Gambar 2 Alur penelitian KDD
Knowledge  Discover  in  Database (KDD) mencakup  penggalian  data. Knowledge  Discovery merupakan pencarian informasi atau pola tertentu yang tersembunyi dalam suatu data [11].
3.1. Data Selection
Data  yang  akan  digunakan  dalam  proses  data mining sekarang sedang diseleksi. Hasil ujian jurusan SMK  Plus  Al-Hilal  Arjawinangun,  yang  sudah dihasilkan tetapi belum sesuai dengan struktur dataset penelitian,  menyediakan  data  yang  digunakan  dalam penelitian ini.

## 3.2. Preprocessing
Dalam  tahapan  ini  pembersihan  data-seperti mengelola  data  yang  tidak  lengkap-akan  membantu meningkatkan  keandalan  data.  Pra-pemrosesan  harus diselesaikan  untuk  menambahkan  data,  memperbaiki masalah data, dan mencegah duplikasi data.

## 3.3. Transformation
Dalam  tahapan  ini  untuk  mengubah  data  dari format  aslinya  menjadi  format  yang  sesuai  untuk penggalian  data,  sehingga  memungkinkan  ekstraksi data untuk mengungkap informasi baru.

## 3.4. Data Mining
Pada tahap
ini dimana algoritma
diimplementasikan  dan  algoritma  dipilih.  Algoritma yang  digunakan  adalah  algoritma  C4.5.  Lalu  untuk mengetahui nilai akurasinya menggunakan perhitungan Confusion Matrix pada Rapidminer.

## 3.5. Evaluation
Pada tahap ini  Algoritma C4.5 digunakan untuk mengevaluasi  pola  yang  dihasilkan  dari  hasil kategorisasi  data.  Selain  itu,  penggunaan  umum  dan masukan  pada  pola  dan  temuan  dari  data  mining sedang dipertimbangkan pada saat ini.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data Data dalam bentuk file excel yang bernama Data Siswa SMK Plus Al-Hilal diperoleh dari SMK Plus Al- Hilal. Jumlah record sebanyak 204 record , terdiri dari 6 atribut seperti tampak pada tabel dibawah ini.
Tabel 1 Dataset siswa SMK Plus Al-Hilal Arjawinangun
NO NAMA Jenis Kelamin Nilai Minat Siswa Rekom BK JURUSAN 1 ADLAN FUADI L 89 TKJ TKR TKJ 2 AHMAD NURFAJRI L 84 TKR TKJ TKJ 3 AYMAN ROFI'I L 84 TKJ TKR TKJ 4 BUNGA LESTARI P 85 PRB TKJ TKJ 5 DEVI NENDRI SARI P 85 PRB TKJ TKJ 6 DINA HUMAYAH P 86 PRB TKJ TKJ 7 IIS ISTIKOMAH P 84 PRB TKJ TKJ 8 JELITA AFIATUSSHOLEHA P 88 PRB TKJ TKJ 9 LAILATUL AULIA P 86 PRB TKJ TKJ 10 MUKHAMAD RIZKY AFRIYANSYAH L 85 TKR TKJ TKJ … ………………. …… …… …… ….. …… 203 THORIF ZIYADI L 75 TKR TKJ TKR 204 RIZKI L 76 TKR PRB TKR
Operator retrive pada rapidminer bertujuan untuk mengimpor  data  agar  dataset  berada  di  repositori Rapidminer.  Data  yang  diimpor  adalah  data  dengan nama  file  “Data  Siswa  SMK  Plus  Al-Hilal Arjawinangun.xlsx”.
Gambar 1 Operator retrive pada rapidminer
4.2. Selection
Pada tahap ini pemilihan atribut dan pengumpulan data akan dilakukan pada langkah KDD ini.  Pada  penentuan  jurusan  siswa  di  SMK  Plus  Al- Hilal  Arjawinangun  sebanyak  204 record dengan mmepunyai  atribut  antara  lain  nama,  jenis  kelamin, nilai  ujian  penjurusan,  minat  siswa  dan  rekomendasi guru  bimbingan  konseling.  Dari  semua  data  yang digunakan  hanya  nama,  nilai ujian penjurusan,  minat siswa  dan  rekomendasi  guru  bimbingan  konseling. Karena  informasi  didalamnya  sudah  mewakili informasi yang di butuhkan untuk dijadikan indikator penelitian. Operator Set Role digunakan, seperti yang diilustrasikan  pada  gambar  di  bawah  ini,  untuk mendapatkan id dari sebuah dataset.
Gambar 2 Operator set role pada rapidminer
Operator Set  Role digunakan,  seperti  yang diilustrasikan  pada  gambar  di  bawah  ini,  untuk mendapatkan id dari sebuah dataset.
Tabel 2 Parameter atribut yang dipilih pada operator
set role NO Parameter Isi 1 Nama Id 2 Jurusan Label

## 4.3. Preprocessing
Data  yang  berkualitas  akan  menghasilkan  data mining yang berkualitas. Berdasarkan data diatas maka perlu dilakukan pembersihan data, dengan tujuan data bisa digunakan dalam rapid  miner dan sesuai dengan kebutuhan algoritma, data sebagai berikut
Parameter  pada  operator select  attribute yang digunakan tampak pada tabel dibawah ini.
Tabel 3 Select atribut Atribut Select Atribut No Nama Jenis Kelamin Nilai
Minat Siswa Rekom BK Jurusan
Dari  hasil  operator select atribut  didapat informasi sebagai berikut.
Tabel 4 Hasil operator select atribut Atribut Nama Jenis Kelamin Nilai Minat Siswa Rekom BK Jurusan
4.4. Transformation
Tahap transformation melibatkan  pengubahan data ke dalam format yang dapat ditangani oleh tahap data  mining.  Karena  tipe  data  pada  dataset  berjenis nominal  sedankan  algoritme  C4.5  harus  bertipe numerik,  maka  diperlukan  transformation  untuk mengubah  data  bertipe nominal menjadi numerical menggunakan operator Nominal to Numerical seperti pada gambar dibawah ini
Gambar 4 Operator nominal to numerical
4.5. Data Mining Tahap modeling dalam  teknik  data mining algoritma decision  tree untuk  klasifikasi  digunakan dalam penelitian ini. Implementasi model algoritma di rapid  miner  meliputi  beberapa  operator  seperti Retrieve ,  yang digunakan untuk  import data “dataset Penjurusan siswa SMK Plus  Al-Hilal  Arjawinangun” agar  dataset  tersebut  ada  di  repository  RapidMiner, kemudian  dihubungkan  ke Set  Role untuk  mengubah nama  menjadi  id  dan  jurusan  menjadi  label,  lalu  ke nominal  to  numerical untuk  mengubah  nominal menjadi  numerical.  Model decision  tree kemudian diuji melalui Cross Validation sebanyak 1-10 kali.
Gambar 5 Model proses langkah data mining
Dengan  menggunakan  teknik decision  tree , sejumlah  operasi  dalam  operator Cross  Validation dirancang untuk membagi data ke dalam set pelatihan dan pengujian.. Operator decision tree adalah aplikasi model  algoritma  yang  digunakan  dalam  subproses training .  Sedangkan  subproses testing digunakan operator Apply  Model untuk  menguji  data  hasil operator decision tree , selanjutnya operator Performance digunakan  untuk  menampilkan  hasil evaluasi  algoritma  yang diukur kinerjanya. Operator- operator  tersebut  dapat  dilihat  pada  gambar  dibawah ini.
Gambar 6 Kumpulan operator cross validation

## 4.6. Evaluation
Pada  gambar  9  menunjukan  bahwa  hasil  dari penerapan  data  mining  pada  penjurusan  siswa  SMK Plus  Al-Hilal  Arjawinangun  dengan  rapid  miner, memiliki akurasi sebesar 98.02%, nilai presisi prediksi TKJ  sebesar  98.73%,  nilai  presisi  PRB  94.64%,  dan nilai  presisi  TKR  sebesar  100%,  dengan  informasi yang  tertera  di  bawah  ini:  Terdapat  78  data  dengan hasil prediksi jurusan TKJ dan TKJ sebenarnya, serta 1 data dengan hasil prediksi TKJ dan TKR sebenarnya. Hasil prediksi jurusan PRB menunjukkan bahwa benar pada 58 data, benar pada 1 data TKJ, dan benar pada 1 data TKR. Hasil prediksi  jurusan TKR  menunjukkan bahwa prediksi tersebut tepat di sebanyak 69 titik data.
Gambar 7 Hasil dari klasifikasi decision tree
Menghitung nilai akurasi:

## 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦
=
Total data
Jumlah klasifikasi benar 𝑥 100% = 78 + 53 + 69 78 + 0 + 1 + 1 + 53 + 2 + 0 + 0 + 69 𝑥 100% = 200 204 𝑥 100%
= 98.04%

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasrkan  uji  yang  telah  dilakukan,  data penjurusan  siswa  baru  dapat  dilakukan  klasifikasi menggunakan  algoritma  C4.5  melalui  RapidMiner. Hasil  klasifikasi  menggunakan  pohon  keputusan, sistem  memberikan  gambaran  yang  komprehensif mengenai  variabel-variabel  yang  mempengaruhi pilihan  yang  dibuat  saat  memilih  program  studi  bagi setiap  siswa  berdasarkan  nilai  dan  rekomendasi  BK. Dari  pemodelan  klasifikasi  menggunakan  algoritma C4.5  tingkat  akurasi  mencapai  98.02%,  nilai  presisi sebesar 98.73% dan nilai recall 98.73%. Adapun saran untuk penelitian selanjutnya yaitu dengan menambahkan  jumlah  data,  menggunakan  metode klasifikasi lainnya, menambah atribut atau mengganti atribut yang sesuai dengan kebutuhan penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  D. N. Hidayat, A. B. Setiawan, and I. N. Farida, “… Keputusan Penjurusan Siswa Baru Berbasis Web Di Smk Intensif Baitussalam Tanjunganom Menggunakan  Metode  K-Means  …,”  2022,
[Online]. Available: http://repository.unpkediri.ac.id/8619/%0Ahttp:/ /repository.unpkediri.ac.id/8619/3/RAMA_5520 1_18103020059_0703018704_0704108701_01_
front_ref.pdf
[2]  F.  Firza  and  S.  Sarjono,  “Penerapan  Algoritma K-Means  Dalam  Metode  Clustering  Untuk Peminatan  Jurusan  Bagi  Siswa  Swasta  Pelita Raya Kota Jambi,” J. Manaj. Sist. Inf. , vol. 5, no. 3, pp. 371–382, 2020.
[3]  Y.  Yee,  N.  Ariyanti,  S.  Puspita,  and  A. Hermawan, “MENENTUKAN JURUSAN CALON  SISWA  SEKOLAH  MENENGAH KEJURUAN ( SMK ) IMPLEMENTATION OF ALGORITHM  C  .  45  TO  DETERMINE  THE MAJOR  OF  PROSPECTIVE  STUDENTS VOCATIONAL  HIGHT  SCHOOL  (  VHS  ),” vol. 11, no. 2, pp. 175–184, 2023.
[4]  D.  Yulia,  A.  Pandu  Kusuma,  and  D.  Fanny Hebrasianto  Permadi,  “Penerapan  Algoritma C4.5 Untuk Prediksi Minat Penjurusan Siswa Di Smkn  1  Kademangan,” JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek. Inform. ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  893–900,  2022,  doi: 10.36040/jati.v6i2.5781.
[5]  V.  Anestiviya  and  O.  Pasaribu,  “Analisis  Pola Menggunakan  Metode  C4.  5  Untuk  Peminatan Jurusan  Siswa  Berdasarkan  Kurikulum  (Studi Kasus: Sman 1 Natar),” J. Teknol. Dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 1, 2021.
[6]  S.  Andik  and  C.  R.  Rasa,  “DATA  MINING KLASIFIKASI  KELULUSAN  MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES,” vol. 4, 2022.
[7]  I.  Istianah  and  D.  Purnamasari,  “Data  Mining Dengan  Model  Klasifikasi  Naïve  Bayes  Untuk Pengukuran  Pemilihan  Matakuliah  Peminatan,” J.  Ilm.  Komputasi ,  vol.  20,  no.  4,  2021,  doi: 10.32409/jikstik.20.4.2777.
[8]  R.  Hikmatulloh,  H.  M.  Putri,  and  Q.  Aini,
“Penerapan  Decision  Tree  untuk  Prediksi Kepuasan  Pengguna  Bus  Transjakarta,” Innov. Res. Informatics , vol. 2, no. 2, pp. 40–46, 2020, doi: 10.37058/innovatics.v2i2.2014.
[9]  M.  D.  Alkhussayid  and  F.  Ferdiansyah, “Implementasi  Algoritma  K-Nearest  Neighbors Pada Penentuan Jurusan Siswa,” J. Sist. Komput. dan  Inform. ,  vol.  4,  no.  1,  p.  25,  2022,  doi: 10.30865/json.v4i1.4759.
[10]  S.  M.  Siroj,  I.  Arwani,  and  D.  E.  Ratnawati, “Analisis  Sentimen  Opini  Publik  pada  Twitter terhadap Efek Pembelajaran Daring di Universitas Brawijaya menggunakan Metode K- Nearest Neighbor,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 7, pp. 3131–3140, 2021.
[11]  H.  Nuraliza,  O.  Nurul  Pratiwi,  and  F.  Hamami, “Analisis Sentimen IMBd Film  Review Dataset Menggunakan  Support  Vector  Machine  (SVM) dan  Seleksi  Feature  Importance,” J.  Mirai Manaj. , vol. 7, no. 1, pp. 1–17, 2022.