## PENERAPAN ALGORITMA C4.5 UNTUK PREDIKSI PENYAKIT PARU-PARU MENGGUNAKAN RAPIDMINER

## Fazrin Meila Azzahra Sofyan, Apriade Voutama, Yuyun Umaidah
Program Studi Sistem Informasi S1, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Singaperbangsa Karawang HS. Ronggo Waluyo, Karawang, Jawa Barat 41361, telp/fax (0267) 641177, Indonesia
2010631250044@student.unsika.ac.id

## ABSTRAK
Paru-paru  adalah  sistem  pernapasan  yang  menjadi  tempat  bertukarnya  oksigen  dan  karbon  dioksida. Namun,  bukan  hal  yang  mustahil  jika  paru-paru  dapat  mengalami  ganguan  sehingga  dapat  menyebabkan penyakit paru-paru. Merokok menjadi penyebab utama penyakit paru-paru, data dari World Health Organization menunjukan  40%  kematian  akibat  merokok  dan  setidaknya  8  juta  orang  terbunuh  setiap  tahunnya.  Menurut Lung Foundation Australia , penyakit paru-paru dapat menyerang siapa saja entah  itu perokok pasif  atau aktif, pria, wanita dan anak-anak. Penelitian ini menggunakan metode KDD ( Knowledge Discovery in Database ) yang memiliki  lima  tahap  yaitu selection,  preprocessing,  transformation,  data  mining dan evaluation serta menggunakan algoritma C4.5 untuk mendapatkan model prediksi yang dapat memprediksi data pasien penyakit paru-paru. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan nilai akurasi, recall dan precision dengan menggunakan algoritma C4.5. Adapun data yang digunakan pada penelitian ini diperoleh dari Kaggle yang berisi 30.000 data dengan  11  atribut  di  dalamnya.  RapidMiner  digunakan  sebagai tools untuk  menguji  dataset  pasien  yang digunakan sehingga menghasilkan sebuah pohon keputusan ( decision tree ) dengan nilai akurasi sebesar 89.77%, recall sebesar  78.61%,  dan precision sebesar  100%  yang  diperoleh  dari  split  data  90% ( data  training )  –  10% ( data testing ).
Kata kunci: Paru-paru, Merokok, Algoritma C4.5, Kaggle, RapidMiner, KDD

## 1. PENDAHULUAN
Paru-paru  merupakan  sistem  pernapasan  pada manusia  yang  berperan  penting  untuk  memenuhi kebutuhan oksigen dalam tubuh. Selain itu, paru-paru memiliki  fungsi  sebagai  tempat  bertukarnya  oksigen dari  udara  dengan  karbon  dioksida  dari  darah.  Pada beberapa  kondisi,  paru-paru  dapat  mengalami gangguan  yang  berakibat  buruk  pada  kinerja  sistem pernapasan [1], jika paru-paru tidak berfungsi dengan baik  maka  akan  menyebabkan  timbulnya  suatu penyakit.
Penyakit paru-paru mempengaruhi sistem pernapasan  yang  dapat  menyebabkan  kerusakan jangka  pendek  maupun  jangka  panjang  [2],  faktor timbulnya penyakit paru-paru disebabkan oleh zat-zat berbahaya seperti rokok yang mengandung toksin dan karsinogen  [3].  Dilansir  dari Lung  Foundation Australia ,  penyakit  paru-paru  dapat  menyerang  pria, wanita,  anak-anak,  perokok,  mantan  perokok, maupun  yang  tidak  pernah  merokok  juga  memiliki resiko yang sama akan terserang penyakit ini [4].
Di  Indonesia,  rokok  semakin  digemari  dari kalangan  muda  maupun  tua.  Dari  golongan  yang kurang  mampu  sekalipun  rokok  semakin  banyak penikmatnya,  hal  itu  bermula  dari  pergaulan  yang berkelanjutan  menjadi  candu  terhadap  nikotin  ini. Dampak  yang  tidak  dirasakan  secara  langsung membuat  perokok  mengabaikan  kesehatan  tentang bahaya rokok [5]. Mengutip World Health Organization (WHO), lebih dari 40% kematian akibat penggunaan dari tembakau yang menyerang kesehatan paru-paru. Tembakau membunuh
setidaknya 8 juta orang setiap tahun, data pada tahun 2017 melaporkan bahwa 3,3 juta pengguna tembakau dan  orang  yang  terpapar  asap rokok terbunuh  karena penyakit paru-paru [6].
Penelitian sebelumnya mengenai “Analisis Data Hasil Diagnosa Untuk Klasifikasi Gangguan Kepribadian
Menggunakan Algoritma C4.5” menggunakan 201 data  lalu  membaginya  menjadi  40 data  training  dan  161  data  testing  dan  menggunakan tools  RapidMiner .  Hasil  dari  penerapan  algoritma C4.5  untuk  mengklasifikasikan  gangguan  psikologis menghasilkan  nilai  akurasi  untuk data  training sebesar  57.50%  untuk mean  precission dan classification  error sebesar  0%.  Sedangkan  data testing  menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar  72.67%, yaitu precission sebesar  72.67%  dan recall sebesar 100%.  Hasil  prediksi  depresi  mayor  adalah  73%, masyarakat  mengalami  GAD  25%  masyarakat,  dan masyarakat  yang  memiliki  gangguan  konversi  2% [7].
Penelitian  lainnya  mengenai  “Perbandingan Kinerja  Algoritma  C4.5  dan  Naïve  Bayes  untuk Klasifikasi Penerima  Beasiswa”  menggunakan dataset  sebanyak  164 record dengan  atribut  yang digunakan  adalah  semester,  IPK,  Prestasi  ko/ekstra kurikuler,  Penghasilan  orang  tua,  Biaya  listrik,  dan Jumlah  tanggungan.  Model  klasifikasi  menggunakan tools RapidManer dengan 10-fold cross . Perbandingan antara algoritma C4.5 dan Naïve Bayes menghasilkan  tingkat  akurasi  sebesar  96.4%  untuk algoritma  C4.5  dan  95.11%  untuk  algoritma  Naïve Bayes [8].
Berdasarkan penjelasan yang sudah diuraikan di atas,  teknik  data  mining  yang  digunakan  pada penelitian  ini  menggunakan  metode Decision  Tree melalui  algoritma  C4.5.  Dengan  menggunakan algoritma  C4.5  ini,  diharapkan  akan  menghasilkan akurasi yang tepat untuk memprediksi penyakit paru- paru.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining
Data  mining  adalah  teknik  pengolahan  suatu pengetahuan  yang  didasarkan  pada  sebuah big  data, data  yang  biasa  digunakan  diambil  dari database , warehouse  data,  web dan  lain-lain  untuk  diproses menjadi informasi yang menarik. Data mining sendiri banyak  digunakan  di  beberapa  bidang  untuk membantu peningkatan dalam hal pengetahuan, selain itu  juga  data  mining  digunakan  untuk  meningkatkan penjualan  [7].  Cabang  ilmu  lain  mendukung  data mining yang mencakup statistik, teknologi basis data, machine  learning ,  sistem  pakar,  algoritma  paralel, algoritma genetika, pengenalan pola, visualisasi data, dan lain sebagainya [8].
2.2. Algorima C4.5 Algoritma  C4.5  merupakan supervised  learning yang  membutuhkan  pra-klasifikasi  variabel  sasaran. Algoritma  ini  membuat  struktur  pohon  keputusan (Decision  Tree) yang  setiap  simpul  internal  (simpul bukan  daun)  menguji  setiap  atribut,  label  kelas diambil dari masing-masing simpul daun (atau simpul terminal),  sedangkan  nilai  dihasilkan  dari  masing- masing  cabang.  Data  training  harus  dipersiapkan terlebih  dahulu  sebelum  di  proses  lalu  atribut  akan dievaluasi dengan menghitung nilai Gain dan Entropy [9].  Rumus  1  adalah  rumus  untuk  menghitung  nilai Entropy.
𝑬𝒏𝒕𝒓𝒐𝒑𝒚 =   ∑ − 𝒑 𝒊 𝒍𝒐𝒈 𝟐 𝒏 𝒊=𝟏 (𝒑 𝒊 ) (1)
Keterangan: 𝑆 = Himpunan kasus 𝑛 = Jumlah partisi 𝑆 𝑝 𝑖 = Proporsi 𝑆 𝑖 terhadap 𝑆
Untuk  menghitung  nilai  Gain  dapat  menggunakan Rumus 2
𝑮𝒂𝒊𝒏(𝑺, 𝑨) = 𝒆𝒏𝒕𝒓𝒐𝒑𝒚(𝑺) − 𝜮 𝒊=𝟏 𝒏 |𝑺 𝒊 | |𝑺| 𝑬𝒏𝒕𝒓𝒐𝒑𝒚(𝑺 𝒊 ) (2)

## 2.2. RapidMiner
RapidMiner adalah  perangkat  lunak (software) yang  bersifat open  source dan  dapat  diakses  oleh siapa  saja.  Menggunakan  bahasa  pemrograman  Java sebagai  proses  pengoperasiannya, RapidMiner kerap kali  menjadi  solusi  dalam  hal  menganalisa  pada data processing dengan  berbagai  teknik  yang  dilakukan diantaranya teknik deskriptif dan prediksi [10].

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  tahapan  atau metode  KDD (Knowledge  Discovery  in  Database) yang  memiliki  lima  tahapan  diantaranya  ada Data Selection,  Data  Preparation,  Data  Transformation, Data Mining, dan Evaluation.

## 3.1. KDD (Knowledge Discovery in Database)
KDD  adalah  proses  untuk  mencari  informasi yang  memiliki  nilai,  mudah  dipahami  dan  baru  dari penyimpanan  data  yang  besar  dan  kompleks  [9]. KDD  sendiri  merupakan  metode  yang  digunakan untuk  menghasilkan  sebuah  informasi  melalui  data yang sudah ada [11].
a. Data Selection
Tahapan  pertama  pada  metode  KDD  ini  adalah data selection , tahapan ini melakukan pengambilan  dan  pemilihan  data  serta  melakukan pelabelan  data  [12]  untuk  diolah  menjadi informasi yang berguna.
b. Data Preprocessing
Tahap  ini  dilakukan  untuk  mengurangi  atribut yang  tidak  terlalu  penting  dalam  melakukan proses klasifikasi [13].
c. Data Transformation
Tahap  ini  mengembangkan  data  dengan  tujuan supaya data  lebih  baik  lagi  dan  siap  pada  tahap pemodelan data mining [14].
d. Data Mining Tahap ini menerapkan  proses  pengolahan  data menggunakan  metode  atau  algoritma  tertentu [15],  pada  penelitian  ini  menggunakan  algoritma C4.5.
e. Evaluation
Tahap  yang  terakhir  yaitu  evaluation,  dimana tahap ini  adalah  keberhasilan  dari  model  yang digunakan seperti menghasilkan nilai akurasi pada data diuji.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode  algoritma C4.5  dengan  alur  proses  seperti data  selection,  data preprocessing,  data  transformation, dan evaluation . Alur  tersebut  akan  digunakan  sebagai  acuan  dalam memprediksi  gejala  terserang  penyakit  paru-paru dengan  hasil  akhir  yang  didapat  seperti  nilai accuracy, precission dan recall.

## 4.1. Proses Pengumpulan Data
Dalam  penelitian  ini,  proses  pengambilan  data menggunakan  teknik  pengambilan  data  sekunder yang  sudah  tersedia  pada  salah  satu  situs  penyedia dataset  yaitu Kaggle. Data  sekunder  digunakan karena  sumber  data  sudah  ada  sehingga  tidak  perlu melakukan  observasi,  wawancara  maupun survey untuk  mendapatkan  datanya  [16].  Dataset  yang digunakan dapat diakses melalui link https://www.kaggle.com/datasets/akbarmuharram/dat aset-predic-terkena-penyakit-paru-paru .  Tabel  1  di bawah  merupakan  atribut  keseluruhan  dari  dataset yang diperpleh dari Kaggle.

## Tabel 1. Dataset Pasien
Atribut Tipe Data Keterangan Usia Kategorik Tua /Muda Jenis_Kelamin Kategorik Pria / Wanita Merokok Kategorik Pasif / Aktif Bekerja Kategorik Tidak / Ya Rumah_Tangga Kategorik Tidak / Ya Aktivitas_Begadang Kategorik Tidak / Ya Aktivitas_Olahraga Kategorik Sering / Jarang Asuransi Kategorik Tidak / Ada Penyakit_Bawaan Kategorik Tidak / Ada Hasil Kategorik Ya / Tidak
Di bawah ini merupakan deskripsi pada Tabel 1.
a. Usia Atribut  “Usia”  adalah  data  usia  pasien  yang  ada pada dataset ini yang diberi nilai Tua dan Muda.
b. Jenis_Kelamin “Jenis_Kelamin”  adalah  atribut  yang  mencakup jenis  kelamin  pasien  dengan  nilai  Pria  dan Wanita.
c. Merokok “Merokok”  merupakan  atribut  yang  diberikan kepada  pasien  sebagai  status  apakah  merupakan perokok  aktif  atau  pasif,  nilai  yang  diberikan adalah Pasif dan Aktif.
d. Bekerja “Bekerja”  merupakan  atribut  yang  diberikan kepada  pasien  sebagai  status  apakah  pasien bekerja atau tidak, nilai yang diberikan adalah Ya dan Tidak.
e. Rumah_Tangga “Rumah_Tangga” merupakan  atribut yang diberikan  kepada  pasien  sebagai  status  apakah pasien  sudah  menikah  atau  belum,  nilai  yang diberikan adalah Ya dan Tidak.
f. Aktivitas_Begadang “Aktivitas_Begadang”  merupakan  atribut  yang diberikan  kepada  pasien  apakah  pasien  sering begadang  atau  tidak,  nilai  yang  diberikan  adalah Ya dan Tidak.
g. Aktivitas_Olahraga “Aktivitas_Olahraga”  merupakan  atribut  yang diberikan  kepada  pasien  apakah  pasien  sering melakukan  olahraga  atau  tidak,  nilai  yang diberikan adalah Sering dan Jarang.
h. Asuransi “Asuransi”  merupakan  atribut  apakah  pasien memiliki asuransi atau tidak, nilai  yang diberikan adalah Ada dan Tidak
i. Penyakit_Bawaan Penyakit_Bawaan”  merupakan  atribut  yang diberikan  kepada  pasien  apakah  pasien  memiliki riwayat  penyakit  bawaan  atau  tidak,  nilai  yang diberikan adalah Ada dan Tidak.
j. Hasil Atribut  “Hasil” merupakan label yang mencakup  pasien  yang  terkena  penyakit  paru- paru  dengan  nilai  Ya  (terkena  penyakit  paru- paru)  dan  Tidak  (Tidak  terkena  penyakit  paru- paru).

## 3.2. Data Selection
Tahap ini dilakukan karena ada beberapa atribut yang tidak terlalu penting untuk digunakan, proses ini dilakukan  untuk  memilih  atribut  yang  sesuai  pada prediksi gejala penyakit paru-paru. Tabel 2 di  bawah merupakan  atribut  yang  akan  digunakan  dan  diolah pada software RapidMiner.
Tabel 2. Atribut Terpilih No Atribut Terpilih Keterangan 1  Usia Atribut Fitur 2  Jenis_Kelamin Atribut Fitur 3  Merokok Atribut Fitur 4  Aktivitas_Begadang Atribut Fitur 5  Aktivitas_Olahraga Atribut Fitur 6  Penyakit_Bawaan Atribut Fitur 7  Hasil Atribut Label
Atribut  yang  terpilih  adalah  Usia,  Jenis_Kelamin, Merokok,  Aktivitas_Begadang,  Aktivitas_Olahraga, Penyakit_Bawaan,  dan  Hasil.  Hal  itu  dikarenakan atribut  tersebut  sesuai  dengan  gejala  terserang penyakit  paru-paru.  Atribut  tersebut  akan  diolah menggunakan algoritma C4.5 dan software RapidMiner yang akan menghasilkan pohon keputusan  serta  akurasi  untuk  memprediksi  penyakit paru-paru.

## 3.3. Data Preprocessing
Tahap  ini  dilakukan  untuk  memastikan  pada dataset  yang dipakai tidak ada Missing  Value , hal ini bertujuan  untuk  mempermudah  dalam  pengolahan data pada software RapidMiner. Pengecekan Missing Value dapat  dilakukan  dengan  menggunakan Google Colaboratory.

## Gambar 2. Cek Missing Value
3.4. Data Transformation
Tahap pada transformation ini adalah mengubah data  ke  dalam  format  yang  sesuai  untuk  selanjutnya dapat  diolah  pada data  mining, proses  pengubahan
pada  dataset  ini  menggunakan RapidMiner dengan mengubah  tipe  data  dari polynominal menjadi binominal pada  atribut  yang  digunakan  seperti  yang ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Transformation pada Dataset

## 3.5. Data Mining
Algoritma  C4.5  digunakan  dalam  penerapan data  mining  ini  dengan  tujuan  untuk  memprediksi pasien  penyakit  paru-paru  berdasarkan  dataset  yang sudah melewati tahap selection dan transformation .

## 3.6. Pengujian Menggunakan RapidMiner
Gambar 4. Pengujian Menggunakan RapidMiner
Gambar 4 menjelaskan tentang proses pengujian menggunakan RapidMiner
dimulai dengan melakukan  import  dataset  kemudian Set  Role digunakan dalam pemilihan label pada atribut “Hasil” untuk  diprediksi, Split  Data dibutuhkan  untuk membagi  data  training  dan  data  testing,  kemudian memilih Apply  Model yang  dimana  model Decision Tree telah dipilih sebagai pengujian ini. Performance digunakan  untuk  menghitung  akurasi  yang  diperoleh dari hasil prediksi, semua socket tersebut dihubungkan sehingga menghasilkan pohon keputusan (Decision  Tree) pada  prediksi  pasien penyakit paru-paru yang ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar 5. Model Algoritma C4.5 Prediksi Pasien Penyakit Paru-Paru
Model  Algoritma  C4.5  ini  menggunakan  7  atribut terpilih  yang  dinilai  sesuai  dengan  gejala  pada prediksi penyakit paru-paru seperti Usia, Jenis_Kelamin, Merokok, Aktivitas_Begadang, Aktivitas_Olahraga, Penyakit_Bawaan dan Hasil.

## 3.7. Nilai Accuracy
Nilai accuracy diperoleh  dari  hasil  membagi data (split  data) menjadi data  training dan data testing, berikut Tabel 3 yang merupakan perbandingan dari beberapa split data yang diuji  dari hasil nilai akurasi algoritma C4.5.
Tabel 3. Nilai Accuracy Split Data (Training – Testing) Accuracy Algoritma C4.5 90 – 10 89.77% 80 – 20 89.30% 70 – 30 89.27% 60 – 40 89.41% 50 – 50 89.25%

## 3.8. Nilai Recall
Nilai Recall yang  diperoleh  pada  pengolahan data melalui proses split data menggunakan algoritma C4.5  pada  dateset  prediksi  penyakit  paru  dengan perbandingan  beberapa split  data yang  diuji  yang ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Nilai Recall
Split Data (Training – Testing) Recall 90 – 10 78.61% 80 – 20 77.63% 70 – 30 77.59% 60 – 40 77.93% 50 – 50 77.69%

## 3.9. Nilai Precision
Nilai Precision yang diperoleh pada pengolahan data melalui proses split data menggunakan algoritma C4.5  pada  dateset  prediksi  terkena  penyakit  paru dengan  beberapa  split  data  yang  diuji  yang ditunjukkan pada Tabel 5.
Tabel 5. Nilai Precision
Split Data (Training – Testing) Precision 90 – 10 100% 80 – 20 100% 70 – 30 99.97% 60 – 40 99.91% 50 – 50 99.79%
Berdasarkan Tabel 3, 4 dan 5 di atas pembagian split data 90%  - 10% menghasilkan  nilai  yang tinggi dari  nilai accuracy,  recall, dan precision. Dapat dilihat  pada  Gambar  6  yang  merupakan  hasil  dari split data melalui RapidMiner.

## Gambar 6. Hasil Nilai Accuracy, Recall dan Precision

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Paru-paru  merupakan  salah  satu  organ  yang memiliki  peran  sebagai  tempat  bertukarnya  oksigen dan  karbon  dioksida,  namun  ada  kalanya  paru-paru dapat  mengalami  kerusakan  akibat  gaya  hidup  tidak sehat.  Merokok  menjadi  penyebab  utama  penyakit paru-paru, World  Health  Organization mengatakan lebih  dari  40%  kematian  akibat  merokok  dan setidaknya  8  juta  orang  terbunuh  setiap  tahunnya. Penelitian  ini  mengambil data  melalui situs penyedia dataset  yaitu Kaggle sebanyak  30.000  data  yang memiliki  10  atribut,  tetapi  hanya  7  atribut  saja  yang terpilih karena dinilai sesuai dengan prediksi penyakit paru-paru.  Metode Decision  Tree dengan  algoritma C4.5 dipilih sebagai proses pengujian pada penelitian ini,  hasil  yang  diperoleh  mulai  dari  nilai accuracy, precision, dan recall dengan  membandingkan split data pada data training dan data testing yang terbesar adalah split  data 90  –  10  yaitu accuracy =  89.77%, recall =  78.61%,  dan precision =  100%.  Algoritma C4.5  yang  diterapkan  pada  penelitian  menghasilkan akurasi  yang  baik  untuk  memprediksi  penyakit  paru- paru,  untuk  penelitian  selanjutnya  dapat  dilakukan dengan  mencoba  algoritma  lain  dari  teknik  data mining agar mengetahui hasil akurasi yang di peroleh melalui  algoritma  lain  sebagai  perbandingan  dengan penelitian ini.
Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  dapat dilakukan dengan mencoba algoritma lain dari teknik data  mining  agar  mengetahui  hasil  akurasi  yang  di peroleh  melalui  algoritma  lain  sebagai  perbandingan dengan penelitian yang sudah dilakukan ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  D.  Kurniawan,  “Rancang  Bangun  Alat  Deteksi Suara  Paru-Paru  Untuk  Menganalisa  Kelainan Paru-Paru Berbasis Android,”
Elinvo
(Electronics,  Informatics,  Vocat.  Educ. ,  vol.  2, no. 2, pp. 156–168, 2017, doi:
10.21831/elinvo.v2i2.17309.
[2]  M. Mustika,
“ANALISIS DETEKSI KELAINAN SUARA PARU-PARU BERBASAIS PENGOLAHAN SINYAL
DIGITAL  DSP  TMS320C6416T,”  2019, [Online]. Available:
http://eprints.polsri.ac.id/7934/
[3]  Ciputra  Hospital,  “Bagaimana  Cara  Mencegah Penyakit Paru-Paru?,” 2022. https://ciputrahospital.com/bagaimana-cara-
mencegah-penyakit-paru-paru/#:~:text=Penyakit paru-paru  disebabkan  oleh,akan  dilepaskandan nantinya  mencemari  udara.  (accessed  Apr.  29, 2023).
[4]  Lung  Foundation  Australia,  “A  lung  disease diagnosis  can  be  shocking.  But  you  are  not alone.,” 2022. https://lungfoundation.com.au/lung-health/lung- disease/what-is-lung-disease/ (accessed Apr. 29, 2023).
[5]  E.  W.  Tipa,  P.  A.  Kawatu,  and  A.  F.  C. Kalesaran,  “Hubungan  Kebiasaan  Merokok Dengan  Kapasitas  Vital  Paru  Pada  Penambang Emas  Di  Desa  Tatelu  Kabupaten  Minahasa Uatara,” J.  KESMAS ,  vol.  10,  no.  3,  pp.  140– 146, 2021.
[6]  World  Health  Organization,  “TBC,”  2023. https://www.who.int/news-room/fact- sheets/detail/tuberculosis  (accessed  Apr.  28, 2023).
[7]  S.  Febriani  and  H.  Sulistiani,  “Analisis  Data Hasil  Diagnosa  Untuk  Klasifikasi  Gangguan Kepribadian  Menggunakan  Algoritma  C4.5,” 89Jurnal Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 4, pp. 89–95, 2021.
[8]  C.  Anam  and  H.  B.  Santoso,  “Perbandingan Kinerja Algoritma C4.5 dan Naive Bayes untuk Klasifikasi  Penerima  Beasiswa,” Energy  -  J. Ilm.  Ilmu-Ilmu  Tek. ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  13–19, 2018, [Online].
Available:
https://ejournal.upm.ac.id/index.php/energy/arti cle/view/111
[9]  S.  Widaningsih,  “Perbandingan  Metode  Data Mining  Untuk  Prediksi  Nilai  Dan  Waktu Kelulusan Mahasiswa Prodi Teknik Informatika Dengan Algoritma C4,5, Naïve Bayes, Knn Dan Svm,” J.  Tekno  Insentif ,  vol.  13,  no.  1,  pp.  16– 25, 2019, doi: 10.36787/jti.v13i1.78.
[10]  A. Natuzzuhriyyah and N. Nafisah, “Klasifikasi Tingkat Kepuasan Mahasiswa Terhadap Pembelajaran  Secara  Daring  Menggunakan Algoritma  Naïve  Bayes,” Techno  Xplore    J. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 6, no. 2, pp. 61–67, 2021, doi:
10.36805/technoxplore.v6i2.1377.
[11]  A.  Yoga  Pratama et  al. ,  “Analisis  Sentimen Media  Sosial  Twitter  Dengan  Algoritma  K- Nearest Neighbor Dan Seleksi Fitur Chi-Square (Kasus  Omnibus  Law  Cipta  Kerja),” J.  Sains
Komput.  Inform.  (J-SAKTI ,  vol.  5,  no.  2,  pp. 897–910, 2021.
[12]  D.  L.  Rianti,  Y.  Umaidah,  and  A.  Voutama, “Tren  Marketplace  Berdasarkan  Klasifikasi Ulasan  Pelanggan  Menggunakan  Perbandingan Kernel  Support  Vector  Machine,” STRING (Satuan  Tulisan  Ris.  dan  Inov.  Teknol. ,  vol.  6, no. 1, p. 98, 2021,
doi:
10.30998/string.v6i1.9993.
[13]  Euis  Saraswati,  Yuyun  Umaidah,  and  Apriade Voutama,  “Penerapan  Algoritma  Artificial Neural  Network  untuk  Klasifikasi  Opini  Publik Terhadap Covid-19,” Gener. J. , vol. 5, no. 2, pp. 109–118, 2021, doi: 10.29407/gj.v5i2.16125.
[14]  F.  M.  Almufqi,  A.  Voutama,  S.  Informasi,  I. Komputer,  U.  S.  Karawang,  and  T.  Timur,
“PERBANDINGAN METODE DATA
MINING UNTUK MEMPREDIKSI
PRESTASI,”  vol.  15,  no.  1,  pp.  61–66,  2023, doi: 10.30736/jt.v15i1.929.
[15]  Abdussalam  Amrullah,  Intam  Purnamasari, Betha  Nurina  Sari,  Garno,  and  Apriade Voutama,  “Analisis  Cluster  Faktor  Penunjang Pendidikan  Menggunakan  Algoritma  K-Means (Studi  Kasus:  Kabupaten  Karawang),” J. Inform.  dan  Rekayasa  Elektron. ,  vol.  5,  no.  2, pp. 244–252, 2022, doi: 10.36595/jire.v5i2.701.
[16]  DQLab, “Pentingnya Implementasi Data Sekunder  dalam  Sebuah  Penelitian,”  2022.
https://dqlab.id/pentingnya-implementasi-data- sekunder-dalam-sebuah-
penelitian#:~:text=pembahasannya
dibawah ini!-,1.,teknik pengumpulan data tertentu lainnya. (accessed Apr. 30, 2023).