## I NFORMATICS AND D IGITAL E XPERT (INDEX) - V OL .4 N O . 2 (2022) 70-74
Terbit online pada laman web journal : https://e-journal.unper.ac.id/index.php/informatics | ISSN (Print) 2775-2208    |    ISSN (Online) 2715-0453  |

## Klasifikasi Daftar Ulang Calon Mahasiswa Baru Dengan Menggunakan Metode Klasifikasi Naive Bayes
Reji Pikriyansah 1 , Fajri Rahmat Umbara 2 , Puspita Nurul Sabrina 3
1,2,3 Universitas Jenderal Achmad Yani Cimahi, Jl. Terusan Jend. Sudirman, Kota Cimahi 40531, Indonesia e-mail: rejipikriyansah17@if.unjani.ac.id 1 , fajri.rakhmat@lecture.unjani.ac.id 2 , puspita.sabrina@lecture.unjani.ac.id 3

## I NFORMASI A RTIKEL ABSTRAK
Sejarah Artikel : Diterima Redaksi : 27 Februari 2022 Revisi Akhir : 3 Juli 2022 Diterbitkan Online : 30 November 2022
Registrasi ulang merupakan prosedur yang wajib dilakukan oleh calon mahasiswa yang berkeinginan menjadi mahasiswa aktif dan sudah  lulus  seleksi.  Kebanyakan  mahasiswa  yang  tidak  ingin melanjutkan  proses  registrasi  ulang  memilih  menunggu  batas akhir registrasi ulang daripada menghubungi pihak Universitas. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi calon mahasiswa  yang  akan  melakukan  registrasi  ulang  menggunakan metode  Naïve  Bayes  terhadap  dataset  calon  mahasiswa  dengan menggunakan dua database yang mana merupakan dataset dengan kelas  yang  tidak  seimbang  dan  dataset  dengan  kelas  yang seimbang yang diseimbangkan menggunakan metode Undersampling, ditambah  dengan  beberapa  skenario  klasifikasi  dengan melakukan  penyeleksian  atribut  menggunakan  metode  Mutual Information.  Hasil  akurasi  tertinggi  yang  didapat  adalah 63.83% pada dataset dengan kelas yang tidak seimbang dengan menggunakan 14-16 atribut dan 63.53% pada dataset dengan kelas yang seimbang dengan menggunakan 15-16 atribut. Nilai Mutual Information  kedua  dataset  sangatlah  rendah  yaitu  dibawah 0.09. Berdasarkan hasil yang di dapat dari setiap pengujian skenario  nilai  Mutual  Information  yang  rendah  dan  rentang nilai yang berdekatan kemungkinan besar mengakibatkan tingkat akurasi menurun setiap dilakukan proses penyeleksian atribut.
Kata Kunci :
Naïve Bayes, Registrasi Ulang Mahasiswa, Mutual Information, Undersampling , Imbalanced Data
Korespondensi :
Telepon / Hp : +62 82116428260 E-mail :rejipikriyansah17@if.unjani.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Calon  mahasiswa  baru  dapat  mendaftar  lebih  dari satu  perguruan  tinggi,  dan  apabila  calon  mahasiswa tersebut  lulus  di  lebih  dari  satu  perguruan  tinggi, mahasiswa tersebut dapat memilih melanjutkan di salah satu  atau  lebih  perguruan  tinggi  [1].  Pada  saat pendaftaran  banyak  calon  mahasiswa  yang  mendaftar, tetapi pada saat dilakukan registrasi ulang banyak calon mahasiswa  yang  mengundurkan  diri  dengan  cara mengabaikan  registrasi  ulang  sampai  periodenya berakhir [1].
Data  adalah  bahan  mentah  untuk  menghasilkan informasi  dan  untuk  membuat  data  menjadi  sebuah informasi  yang  berguna,  data  tersebut  perlu  diolah  dan data  mining  bisa  dimanfaatkan  untuk  mengolah  data tersebut  [2].  Salah  satu  dari  metode  data  mining  yang dapat  digunakan  adalah  naïve  bayes,  seperti  yang dilakukan  dalam  penelitian  [2]  yang  dimana  dalam penelitian tersebut di melakukan prediksi dan klasifikasi menggunakan  metode  naïve  bayes  terhadap  data  calon mahasiswa  baru  untuk  membantu  departemen  bagian pemasaran agar bisa mengoptimalkan target pencapaiannya.  Hasil  dari  aplikasi  tersebut  didapatkan tingkat  akurasi  sebesar  73%.  Ada  juga  penelitian  yang mencoba  memprediksi  kemungkinan  calon  mahasiswa akan mengundurkan diri seperti pada penelitian [3] yang
melakukan  klasifikasi  menggunakan  decision  tree dengan membandingkan tingkat akurasi algoritma C4.5 dengan algoritma ID3. Pengujian dari penelitian tersebut menggunakan  split  validation,  yang  dimana  cara membagi datanya menjadi 4 kategori dan akurasi paling besar didapat di 80% data latih dan 20% data uji dengan akurasi 84.85% untuk algoritma ID3 dan 84.50% untuk algoritma  C4.5.  Kemudian  sudah  ada  juga  penelitian mengenai  mundurnya  calon  mahasiswa  menggunakan metode  naïve  bayes  seperti  penelitian  [4]  yang  mana metode  naïve  bayes  memiliki  akurasi  yang tinggi  yaitu sebesar  86.6%.  Namun  kebanyakan  dari  penelitian sebelumnya  menyarankan  untuk  menambahkan  jumlah atribut,  data  dan  metode  tambahan  yang  dipakai dalam proses klasifikasi.
Oleh karena itu dalam penelitian ini akan dilakukan klasifikasi terhadap dataset calon mahasiswa menggunakan  metode  naïve  bayes  dengan  melakukan beberapa pengujian terhadap dataset registrasi mahasiswa  baru  dengan  menggunakan  metode  mutual information untuk penyeleksian atribut berdasarkan nilai keterkaitan  antara  atribut  dengan  kelas  untuk  melihat apakah tingkat akurasi meningkat atau menurun setelah dilakukan penyeleksian atribut.

## 2. METODE PENELITIAN
Tahapan metode yang dilakukan penelitian ini diawali  dengan  perolehan  data  pendaftaran  dan  data registrasi  ulang  calon  mahasiswa  baru, data  cleaning, data  reduction,  data  transformation ,  penyeimbangan kelas menggunakan metode undersampling, pembuatan model  klasifikasi,  melakukan  perhitungan mutual information ,  pengujian  model,  eksperimen  dengan menggunakan berbagai skenario, evaluasi hasil eksperimen  dan  tahapan  penelitian  ini  diakhiri  dengan pelaporan  dan  publikasi.  Untuk  lebih  jelasnya  dapat dilihat pada gambar 1.

## Gambar 1 Metode Penelitian

## 2.1. Perolehan Data
Data  penelitian  ini  diperoleh  dari  PMB Universitas  Jenderal  Achmad  Yani,  data  tersebut  akan digunakan  sebagai  data  latih  dan  data  uji  untuk  model yang  dibuat.  Data  yang  diperoleh  adalah  dua  file excel dengan format .xlsx, yaitu :
● Data Regis PMB 2021, yaitu data dari calon  mahasiswa  yang  sudah  lulus  bagian  pendaftaran. Dataset  ini  memiliki  total  5408  data  dengan  10  atribut yaitu No, Periode, Jalur, Nomor Peserta, Fakultas, Prodi, Program, Tanggal Penada, Keterangan, dan Keterangan Khusus.
● Data Laporan Pendaftaran
06/10/2021,  yaitu  data  dari  calon  mahasiswa  yang
mendaftar  ke  Universitas  Jenderal  Achmad  Yani  pada tanggal  06  Oktober  2021.  Dataset  ini  memiliki  total 10929  data  dengan  33  atribut  yaitu  No,  Nomor Pendaftaran,  Nomor  Tempat  Duduk,  Jalur  Masuk, Pilihan Jurusan 2, Pilihan Jurusan 2, Status Pembayaran, Kode Pos, Kota, Provinsi, Tempat Lahir, Tanggal Lahir, Jenis  Kelamin,  Agama,Alumni/Non  Alumni,  Media Info,  Agama  Ayah,  Pendidikan  Terakhir  Ayah, Pekerjaan Ayah, NRP NIP Ayah, Pangkat Jabatan Ayah, Kesatuan  Ayah,  Agama  Ibu,  Pendidikan  Terakhir  Ibu, Pekerjaan  Ibu,  NRP  NIP  Ibu,  Pangkat  Jabatan  Ibu, Kesatuan  Ibu,  Penghasilan  Orang  Tua,  Nama  Sekolah, Jenis Sekolah, Penjurusan, dan Tahun Lulus.

## 2.2. Pre-processing
Tahapan preprocessing dilakukan untuk mengubah data ke bentuk yang sesuai dengan yang dibutuhkan oleh sistem. Dalam penelitian ini dilakukan beberapa tahapan yaitu data integration, data cleaning, data reduction dan data transformation.
Data  Integration, tahapan  ini  adalah  tahapan dimana kedua dataset digabungkan dengan menggunakan atribut No Peserta pada Data Regis PMB 2021  dan  atribut  No  Pendaftaran  sebagai  atribut penghubung dari kedua dataset.
Data  Cleaning, tahapan  ini  terdiri  dari  beberapa tahapan,  yaitu  menghapus  data  yang  tidak  diperlukan, menghapus  data  duplikat  dan  mengisi  field  kosong seperti  pilihan  jurusan  2  yang  kosong  diisi  dengan “Tidak Memilih”.
Data Reduction , tahapan ini adalah tahapan untuk menghilangkan  semua  atribut  yang  tidak  dibutuhkan oleh  sistem.  Pada  awalnya  dataset  memiliki  42  atribut dan setelah dikurangi menjadi 16 atribut.
Data  Transformation, tahap  ini  adalah  tahapan dimana  data  akan  diubah  kedalam  bentuk  yang  sesuai dengan  yang  dibutuhkan  oleh  penelitian  ini.  Dalam penelitian  ini,  atribut  yang  diubah  adalah  Jalur  Masuk yang  dimana  dilakukan  penghapusan  tanggal  dan periode PMB atribut tersebut  seperti yang terlihat pada tabel 1.
Tabel  1 Transformasi Atribut Jalur Masuk Attribute Data Asli Setelah Transformasi Jalur Masuk
USM - PMB Tahun 2021 Jalur USM Periode Agustus USM
Rapor - PMB Tahun 2021 Jalur
Rapor Periode Agustus Raptor 2.3. Undersampling Pada tahapan ini dataset yang sudah ditransformasikan  diseimbangkan  kelas  datasetnya dengan  menggunakan  metode  undersampling.  Metode undersampling  adalah  metode  mengurangi  data  dataset yang memiliki kelas dengan jumlah paling tinggi sampai memiliki jumlah yang sama dengan kelas lainnya. Untuk distribusi  data  sebelum  dan  setelah  dilakukannya undersampling dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel  2 Distribusi Data Setelah Dan Sebelum Undersampling Nama Kelas
72 Informatics And Digital Expert (INDEX) , Vol. 4, No. 2, November 2022, hlm. 70-74
Sebelum Undersampling Sesudah Undersampling Regis 2919 data 1542 data Tidak Regis 1542 data 1542 data 2.4. Klasifikasi Naïve Bayes
Naïve  bayes  didasarkan  pada  teorema  bayes  dan memiliki  kemampuan  yang  sama  seperti  pohon keputusan  dan  jaringan  saraf  tiruan.  Naïve  bayes  telah terbukti  memiliki  kecepatan  dan  akurasi  yang  tinggi dalam hal implementasi data yang besar. Bentuk umum dari teorema bayes adalah sebagai berikut [5]:
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃(𝑋|𝐻) 𝑃(𝐻) 𝑃(𝑋) (1) Keterangan : 𝑃(𝐻|𝑋) : Probabilitas kelas H yang didasarkan pada kondisi X ( posterior probability)
𝑃(𝑋|𝐻) : Probabilitas kondisi X dalam kelas H ( conditional probability)
𝑃(𝐻) : Probabilitas dari kelas H ( class p rior
probability)
𝑃(𝑋) : Probabilitas dari kondisi X ( predictor prior probability)
Karena  nilai  dari  predict  prior  probability  yang digunakan untuk memprediksi setiap kelas bernilai tetap, maka  yang  perlu  dikalkulasikan  hanya  P(X|H)  P(H), sehingga persamaannya menjadi [6]:

## 𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃(𝑋|𝐻) 𝑃(𝐻)
(2)
Dalam  teorema  naïve  bayes,  perlu  dicatat  bahwa proses  klasifikasi  membutuhkan  berbagai  variabel  atau kondisi  untuk  menentukan  kelas  yang  sesuai  dengan sampel  yang  dianalisis.  Oleh  karena  itu,  persamaannya P(X|H) disesuaikan menjadi [7]:
𝑃(𝐻 𝑖 ) = ∏ 𝑛 𝑘=1 𝑃(𝐻 𝑖 ) (3) = 𝑃(𝐻 𝑖 ) ×  𝑃(𝐻 𝑖 ) × … ×  𝑃(𝑥 𝑛 |𝐻 𝑖 )
Keterangan : 𝐻 𝑖 : Kelas ke i dari total kelas yang ada 𝑥 𝑘 : Variabel/ kondisi ke k dari total variabel yang dipakai
𝑃(𝐻 𝑖 ) : Probabilitas kemunculan variabel ke k dalam kelas ke i
Sehingga  untuk  menghitung  posterior  probability, didapatkan persamaan sebagai berikut:

## 𝑃(𝑋)
= 𝑃(𝐻 𝑖 ) ∏ 𝑛 𝑘=1 𝑃(𝐻 𝑖 ) (4) = 𝑃(𝐻 𝑖 ) × 𝑃(𝐻 𝑖 ) × 𝑃(𝐻 𝑖 ) × … × 𝑃(𝐻 𝑖 )
Yang di mana dalam menghitung 𝑃(𝐻 𝑖 ) dan 𝑃(𝐻 𝑖 ) akan mengunakan persamaan berikut:
𝑃(𝐻 𝑖 ) = 𝐶 𝑖 𝐶 (5) 𝑃(𝐻 𝑖 ) = 𝐹 𝑘 𝐶 𝑖 (6)
Keterangan :
𝐶 𝑖 : Total kelas Hi yang ada pada data latih
𝐶 : Total keseluruhan data latih 𝐹 𝑘
: Jumlah variabel k dalam kelas Hi pada data latih Untuk menentukan kelas yang dipilih, naïve bayes akan  membandingkan  posterior  probability  dengan posterior  probability  lainnya  dan  memilih  kelas  yang memiliki nilai probabilitas tertinggi [6].

## 2.5. Mutual Information
Mutual  Information  adalah  bagian  dari  teori informasi  yang  digunakan  untuk  menentukan  besarnya arus yang dimiliki antar variabel dengan menggambarkan  interaksi  yang  terjadi  [8].  Persamaan mutual information dapat dilihat pada persamaan 7 dan nilai dari mutual information diwakili dengan notasi MI [11].
𝑀𝐼(𝑋; 𝑌) = ∑ 𝑦𝜖𝑌 ∑ 𝑥𝜖𝑋 𝑃(𝑥, 𝑦) 𝑃(𝑥, 𝑦) 𝑃(𝑥), 𝑃(𝑦)
(7)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian  metode  dilakukan  menggunakan  2 dataset  yaitu  dataset  dengan  kelas  seimbang  dan  kelas tidak seimbang. Skenario pengujian yang dipakai adalah dengan melakukan klasifikasi menggunakan 3-16 atribut yang  dimiliki  oleh  setiap  dataset  dengan  menggunakan Mutual  Information  sebagai  sebagai  penentu  untuk menentukan urutan atribut yang digunakan dengan cara mengurutkan  dari  nilai  Mutual  information    terbesar sampai  terkecil.  Berdasarkan  hasil  perhitungan  sistem didapatkan nilai mutual information sebagai berikut :
Gambar 2 Mutual Information Dataset Dengan Kelas Tidak Seimbang
Gambar 3 Mutual Information Dataset Dengan Kelas Yang Seimbang
Setelah  dilakukan  pengujian  terhadap  setiap skenario, didapatkan hasil sebagai berikut :

## Tabel  3 Hasil setiap skenario
Jumlah
Atribut yang digunaka n Data dengan kelas tidak seimbang Data  dengan  kelas  yang seimbang Atribut Yang Ditambahka n Akuras i Atribut Yang Ditambahka n Akuras i 3 Kota,  Pilihan Jurusan  2  & Prodi 61.36% Prodi,  Pilihan Jurusan  1  & Pilihan Jurusan 2 62.72% 4 Jalur Masuk 62.71% Kota 59.48% 5 Pilihan Jurusan 1 62.26% Jalur Masuk 59.00% 6 Program 62.82% Penjurusan 58.67% 7 Penjurusan 62.37% Program 58.51% 8 Provinsi 63.71% Jenis Sekolah 59.16% 9 Jalur 62.82% Jalur Masuk 62.88% 10 Jenis Sekolah 63.26% Jenis Kelamin 63.05% 11 Media Info 62.60% Provinsi 62.40% 12 Pekerjaan Ayah 62.04% Media Info 62.88% 13 Jenis Kelamin 63.16% Pekerjaan Ayah 62.72% 14 Pekerjaan Ibu 63.83% Pekerjaan ibu 63.37% 15 Pekerjaan Orang Tua 63.83% Penghasilan Orang Tua 63.53% 16 Agama 63.83% Agama 63.53%
Berdasarkan hasil yang dilihat pada tabel 3 tingkat akurasi  dari  dataset  dengan  kelas  yang  seimbang memiliki  tingkat  akurasi  yang  lebih  kecil  daripada dataset dengan kelas yang tidak seimbang. Berdasarkan hasil  dari  confusion  matrix  rata-rata  hasil  klasifikasi lebih  banyak  ke  kelas  “Regis”  dibanding  kelas  “Tidak regis” yang mana memiliki perbandingan 6:2 dan kelas yang  diklasifikasikan  “Regis”  meningkat  seiring bertambahnya  jumlah  atribut  yang  dipakai  sampai memiliki  perbandingan  7:1.  Dan  untuk  dataset  dengan kelas  yang  seimbang  awalnya  hasil  klasifikasi  lebih condong  ke  kelas  “Tidak  Regis”  dengan  perbandingan 3:2 dan seiring bertambahnya jumlah atribut perbandingannya menjadi sama rata.
Dan  untuk  perbandingan  nilai  mutual  information dari kedua dataset, dataset dengan kelas yang seimbang memiliki nilai mutual information lebih tinggi daripada dataset  dengan  kelas  yang  tidak  seimbang.  Tetapi sayangnya  nilai  mutual  information  atribut  masih  tidak
ada  yang  menyentuh  angka  diatas  0.1.  Nilai  mutual information  tertinggi  adalah  0.08  yang  dimiliki  atribut “Prodi”  pada  dataset  dengan  kelas  yang  seimbang  dan 0.05  yang  dimiliki  atribut  “Kota”  pada  dataset  dengan kelas yang tidak seimbang.
Tingkat  akurasi  tertinggi  rata-rata  didapat  pada klasifikasi  dengan  menggunakan  15-16  atribut  dan semakin  dikurangi  jumlah  atribut  yang  digunakan  rata- rata  akurasinya  mengalami  penurunan.  Pada  dataset dengan  kelas  yang  seimbang  terjadi  penurunan  akurasi yang  sangat  tinggi  pada  saat  menambahkan  atribut “Kota”  pada  metode  klasifikasi  yang  mana mengakibatkan  penurunan  akurasi  sebesar  3.42%,  ini diduga terjadi karena jumlah kategori dalam atribut kota memiliki 200 kategori. Dan untuk dataset  dengan kelas tidak  seimbang  penurunan  akurasi  adalah  0.89%  yang terjadi ketika menambahkan atribut “Jalur”.
Berdasarkan hasil pengujian skenario dan perbandingan  dataset  didapatkan  bahwa  penyeleksi atribut  dengan  menggunakan  mutual  information kemungkinan  besar  tidak  akan  meningkatkan  akurasi apabila  nilai  mutual  information  setiap  atribut  hampir mendekati 0 dan memiliki nilai yang hampir berdekatan. Nilai  mutual  information  naik  setelah  kelas  dataset diseimbangakan, yang mana tidak menutup kemungkinan apabila kategori setiap atribut disederhanakan agar tidak memiliki selisih yang berbeda tiap  kategori  dapat  meningkatkan  nilai  mutual information. Hal ini belum valid karena belum dilakukan pengujian terhadap dataset yang sama setelah melakukan penyederhanaan kategori.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  mengenai  klasifikasi  registrasi  ulang atau  tidaknya  mahasiswa  baru  menggunakan  metode naïve  bayes  ini  menggunakan  2  dataset  yaitu  dataset dengan  kelas  yang  seimbang  dan  dataset  dengan  kelas yang  tidak  seimbang.  Perbandingan  kelas  pada  dataset dengan  kelas  tidak  seimbang  adalah  2:1  yang  mana didominasi  oleh  kelas  Regis.  Dataset  dengan  kelas seimbang  merupakan  hasil  penyeimbangan  dataset dengan  kelas  tidak  seimbang  menggunakan  metode undersampling. Selain menggunakan 2 dataset, penelitian  ini  juga  menggunakan  mutual  information untuk  menghitung  tingkat  keterkaitan  atribut  dengan kelas  dataset  yang  digunakan  untuk  menyeleksi  atribut yang dipakai. Hasil akurasi tertinggi yang didapat adalah 63.83%  untuk  dataset  dengan  kelas  tidak  seimbang dengan  menggunakan  14-16  atribut  dan  63.53%  untuk dataset  dengan  kelas  yang  seimbang  menggunakan  15- 16 atribut.
Tingkat  akurasi  dataset  yang  memiliki  kelas  yang tidak  seimbang  memiliki  akurasi  yang  lebih  tinggi sebesar 0.30% tetapi, nilai mutual informationnya lebih kecil daripada dataset dengan kelas yang seimbang. Hal ini  diduga  terjadi  karena  atribut  yang  digunakan memiliki  kategori  yang  banyak  dan  terlalu  dominan  ke 1-3 kategori.
Dalam penelitian ini nilai mutual information setiap atribut yang didapat sangatlah rendah yaitu dibawah 0.09
74 Informatics And Digital Expert (INDEX) , Vol. 4, No. 2, November 2022, hlm. 70-74
yang dimana dalam mutual information rentang nilainya adalah 0-1 dan apabila nilainya mendekati 0 maka atribut tersebut  maka  semakin  kecil  nilai  keterkaitan  dengan kelas  yang  digunakan  atau  tidak  terlalu  berpengaruh dalam  meningkatkan  akurasi.  Berdasarkan  hasil  yang didapat  dari  skenario-skenario  yang  dilakukan  di penelitian ini nilai mutual information yang rendah dan rentang nilai antar atribut yang berdekatan mengakibatkan  penyeleksian  atribut  menggunakan mutual  information  menurunkan  akurasi  dari  metode klasifikasi.  Meskipun  setelah  dilakukan  penyeleksian atribut akurasi tidak meningkat, namun berdasarkan hasil yang didapat dari skenario yang telah dilakukan mutual information masih bisa dimanfaatkan untuk mempercepat  proses  klasifikasi  dengan  mengurangi beberapa atribut yang digunakan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Supria,  Lidyawati,  and  S.  Mawarni,  “Sistem Prediksi  Pengunduran  Diri  Calon  Mahasiswa Baru Menggunakan Algoritma C45,” 2018.
[2] S.  P.  Barus,  “Implementation  of  Naïve  Bayes Classifier-based Machine Learning to Predict and Classify New Students at Matana University,” in Journal  of  Physics:  Conference  Series ,  Mar. 2021,  vol.  1842,  no.  1.  doi:  10.1088/1742- 6596/1842/1/012008.
[3] S.  Andie,  M.  Kom,  and  Kom,  “PENERAPAN DECISION  TREE  UNTUK  MENGANALISIS KEMUNGKINAN PENGUNDURAN DIRI CALON MAHASISWA BARU,” 2016.
[4] N.  Yahya  and  A.  Jananto, KOMPARASI
KINERJA  ALGORITMA  C.45  DAN  NAIVE
BAYES UNTUK PREDIKSI KEGIATAN PENERIMAAN  MAHASISWA  BARU  (STUDI KASUS : UNIVERSITAS STIKUBANK SEMARANG) . 2019.
[5] A.  Kesumawati,  “Implementation  Naïve  Bayes Algorithm  for  Student  Classification  Based  on Graduation Status,” vol. 1, no. 2, pp. 6–12, 2017, [Online].
Available: http://pubs.ascee.org/index.php/ijabis|E:info@as cee.org
[6] A.  Weni  Syafputri,  E.  Irwandi,  and  Mustakim, “Naive  Bayes  Algorithm  for  Classification  of Student  Major’s  Specialization,” Journal  of Intelligent  Computing  and  Health  Informatics , vol.  1,  no.  1,  pp.  18–22,  2020,  [Online]. Available:
https://jurnal.unimus.ac.id/index.php/ichi
[7] A. P. Wibawa et al. , “Naïve Bayes Classifier for Journal  Quartile  Classification,” International Journal of Recent Contributions from Engineering, Science & IT (iJES) , vol. 7, no. 2, p.
91, Jun. 2019, doi: 10.3991/ijes.v7i2.10659.
[8] C.  Chotimah,  “Penerapan  Metode  Mutual Information Dan Bayes Network Untuk Klasifikasi  Penyelesaian  Studi,” MJR  ICT :
Musamus  Journal  Of  Research  Information  and Communication Technology , vol. 2, no. 1, pp. 26– 34, 2019, [Online]. Available:
https://ejournal.unmus.ac.id/index.php/mjrict
[9] A. Hisham, A. Ahmed, M. Khaled, N. Abdullatif, and  S.  Kassem,  “Modelling  of  Crime  Record Management  System  Using  Unified  Modeling Language,” Ingenierie des Systemes
d’Information , vol. 26, no. 4, pp. 365–373, Aug. 2021, doi: 10.18280/ISI.260404.
[10] F.  M.  Mwakondo,  “Modeling  a  Competence- based  Industry  Role  Selection  System  for University Graduates Using Machine Learning,” Multidisciplinary Journal of Technical University of Mombasa , vol. 1, no. 1, pp. 15–25, Nov. 2020,
doi: 10.48039/mjtum.v1i1.11.
[11] I.  Bagus,  A.  Peling,  N.  Arnawan,  I.  Putu,  A. Arthawan, and I. Janardana, “Implementation of Data Mining To Predict Period of Students Study Using Naive Bayes Algorithm,” 2017.
[12] R.  A.  Ibrahem  Alhayali,  M.  A.  Ahmed,  Y.  M. Mohialden, and A. H. Ali, “Efficient method for breast  cancer  classification  based  on  ensemble hoffeding  tree  and  naïve  Bayes,” Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science , vol. 18, no. 2, pp. 1074–1080, 2020, doi: 10.11591/ijeecs.v18.i2.pp1074-1080.
[13] R.  Saptono,  “Online  News  Classification  Using Naive Bayes Classifier with Mutual Information for  Feature  Selection  Healthcare  Analytic  for Smart  Healthcare  View  project  Application  for Software  Size  Estimation  View  project,”  2017, doi: 10.20961/its.v6i1.11114.
[14] I.  Widhi  Saputro  and  B.  Wulan  Sari,  “Uji Performa Algoritma Naïve Bayes untuk Prediksi Masa  Studi  Mahasiswa  Naïve  Bayes  Algorithm Performance Test for Student Study Prediction,” Citec Journal , vol. 6, no. 1, 2019.
[15] A.  Y.  Triyanto  and  R.  Kusumaningrum,
“Implementasi Teknik Sampling untuk Mengatasi  Imbalanced  Data  pada  Penentuan Status Gizi Balita dengan Menggunakan Learning Vector Quantization Implementation of Sampling Techniques  for  Solving  Imbalanced  Data Problem in Determination of Toddler Nutritional Status using Learning Vector Quantization,” vol. 19, pp. 39–50, 2017.
[16] S. A. Nazeer, “Design of Strategic Management System  for  Northern  Border  University  using Unified  Modeling  Language,”  2018.  [Online]. Available: www.ijacsa.thesai.org