## Klasifikasi Gaya Belajar Mahasiswa Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier
S Ramadandi 1 , Jahring 2
Program Studi Sistem Informasi, Universitas Sembilanbelas November Kolaka 1
Program Studi Pendidikan Matematika, Universitas Sembilanbelas November Kolaka 2 Jl. Pemuda, Tahoa, Kolaka, Kabupaten Kolaka, Sulawesi Tenggara 93561, Indonesia 12 jahring@usn.ac.id* 2
diterima: 2 Mei 2020 direvisi: 10 Juni 2020 dipublikasi: 1 September 2020

## Abstrak
Setiap  mahasiswa  memiliki  kebiasaan  tersendiri  dalam  menyerap  dan  memproses  materi  kuliah yang  diberikan.  Kebiasaan  ini  disebut  dengan  gaya  belajar.  Mengetahui  gaya  belajar  mahasiswa merupakan  hal  yang  sangat  penting  bagi  seorang  dosen  karena  dengan  mengetahui  gaya  belajar mahasiswa  dalam  satu  kelas,  dosen  dapat  menerapkan  metode  pembelajaran  yang  dapat mengakomodir  seluruh  gaya  belajar  mahasiswa.  Pada  mata  kuliah  Komputer  di  Program  Studi Pendidikan  Bahasa  Indonesia  dan  Program  Studi  Pendidikan  Bahasa  Inggris,  masih  terdapat beberapa  mahasiswa  yang  kesulitan  memahami  materi  kuliah  karena  metode  pembelajaran  yang diberikan dosen hanya terpaku pada gaya belajar tertentu. Untuk itu, penelitian ini akan membantu dosen  untuk  mengetahui  gaya  belajar  mahasiswa  berdasarkan  data-data  terdahulu  dengan menggunakan metode Naïve Bayes Classifier pada Data Mining . Beberapa penelitian menyebutkan bahwa  metode Naïve  Bayes  Classifier lebih  baik  dibandingkan  dengan  metode  klasifikasi  yang lain. Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan Rapid Miner sebagai alat bantu dalam melakukan klasifikasi.  Setelah  melakukan  pengujian  terhadap  data  uji,  diperoleh  nilai  akurasi  sebesar  90%. Hal  ini  membuktikan  bahwa  model  klasifikasi  yang  dibentuk  dari  data  latih  dapat  memberikan hasil  klasifikasi  gaya  belajar  yang  baik  serta  model  ini  dapat  diterapkan  oleh  dosen  untuk mengetahui gaya belajar mahasiswa.
Kata kunci: Gaya Belajar; Klasifikasi; Naïve Bayes Classifier

## Abstract
Every  student  has  their  own  habits  in  absorbing  and  processing  lecture  material  provided.  This habit  is  called  learning  style.  Knowing  student  learning  styles  is  very  important  for  a  lecturer because  by  knowing  students'  learning  styles  in  one  class,  lecturers  can  apply  learning  methods that  can  accommodate  all  student  learning  styles.  In  the  Computer  course  in  the  Indonesian Language  Education  Study  Program  and  the  English  Language  Education  Study  Program,  there are  still  some  students  who  have  difficulty  understanding  lecture  material  because  the  learning methods  given  by  the  lecturer  are  only  fixated  on  certain  learning  styles.  For  this  reason,  this research will help lecturers to determine student learning styles based on previous data using the Naïve  Bayes  Classifier  method  in  Data  Mining.  Some  studies  suggest  that  the  Naïve  Bayes Classifier method is better than other classification methods. In this study, researchers used Rapid Miner as a tool for classification. After testing the test data, an accuracy value of 90% is obtained. This  proves  that  the  classification  model  formed  from  training  data  can  provide  a  good classification  of  learning  styles  and  this  model  can  be  applied  by  lecturers  to  determine  student learning styles.
Keywords: Learning Styles;  Classification; Naïve Bayes Classifier

## 1. Pendahuluan
Belajar merupakan serangkaian proses sebagai bentuk usaha dalam mengubah diri dari kondisi belum tahu menjadi tahu. Belajar sangat erat kaitannya dengan perubahan perilaku seseorang.  Seseorang  yang  belajar  akan  berubah  atau  bertambah  perilakunya,  baik  yang berupa  pengetahuan,  keterampilan,  atau  penguasaan  nilai-nilai  (sikap)  [1].  Namun  dalam proses belajar setiap orang memiliki karakteristik tersendiri. Salah satu karakteristik belajar yang  berkaitan  dengan  menyerap,  mengolah,  dan  menyampaikan  apa  yang  dipelajari adalah gaya belajar [2].
Gaya  belajar  merupakan  kebiasaan  dalam  memproses  bagaimana  menyerap  informasi, pengalaman, serta kebiasaan dalam memperlakukan pengalaman yang dimiliki [3]. Karena merupakan  sebuah  kebiasaan,  maka  tiap  mahasiswa  akan  mempunyai  gaya  tersendiri dalam  meyerap  informasi  atau  materi  kuliah  yang  diberikan.  Mahasiswa  yang  memiliki gaya  visual,  akan  kesulitan  jika  harus  belajar  dengan  gaya  kinestetik.  Begitupun sebaliknya,  mahasiswa  dengan  gaya  kinestetik  akan  kesulitan  jika  harus  belajar  dengan gaya visual. Menurut [2] jika seseorang menangkap informasi/ materi sesuai dengan gaya belajarnya,  maka  tidak  akan  ada  pelajaran  yang  sulit.  Maka  ketika  seorang  mahasiswa dipaksa  menerima  informasi/  materi  dengan  gaya  belajar  yang  tidak  sesuai,  maka  proses belajar  dari  mahasiswa  yang  bersangkutan  tidak  dapat  efektif.  Hal  ini  sejalan  dengan pernyataan [4] bahwa hanya 30% siswa yang berhasil mengikuti pelajaran di kelas karena memiliki  gaya  belajar  yang  sesuai  dengan  gaya  belajar  yang  dijalankan  oleh  guru. Sedangkan sisanya sebanyak 70% mengalami kesulitan dalam mengikuti pelajaran di kelas karena  memiliki  gaya  belajar  lain  dari  yang  dijalankan  oleh  guru.  Maka  dari  itu,  seorang tenaga pendidik harus memiliki kemampuan untuk mengakomodir gaya belajar mahasiswa dalam satu kelas sehingga proses belajar mengajar dapat berjalan dengan baik.
Fakta  yang  peneliti  dapatkan  dalam  proses  pembelajaran  Mata  Kuliah  Komputer  di Program  Studi  Pendidikan  Bahasa  Inggris  dan  Pendidikan  Bahasa  Indonesia  Universitas Sembilanbelas  November  Kolaka,  ternyata  para  mahasiswa  merasa  kesulitan  dalam menerima  materi  perkuliahan.  Hal  ini  disebabkan  karena  metode  pembelajaran  yang diberikan hanya terpaku pada gaya belajar tertentu dan kurang memperhatikan gaya belajar mahasiswa  yang  lain.  Jika  hal  ini  terus  terjadi,  maka  akan  berdampak  pada  hasil  belajar dari mahasiswa. Terdapat beberapa solusi yang dapat ditawarkan terkait permasalahan ini dan salah satunya berasal bidang teknologi yaitu Klasifikasi pada Data Mining .
Klasfikasi merupakan sebuah metode pengelompokan data yang telah mempunyai kelas sebelumnya.  Dengan  menggunakan  data-data  histori,  akan  terbentuk  sebuah rule yang dapat digunakan untuk menentukan kelas dari data berikutnya. Klasifikasi pada penelitian ini  menggunakan  metode Naïve  Bayes  Classifier . Naïve  Bayes  Classifier dipilih  karena memiliki beberapa kelebihan diantaranya sederhana, cepat dan berakurasi tinggi [5]. Selain itu, Naïve  Bayes  Classifier juga  mudah  diimpelementasikan  dan  memberikan  hasil  yang baik  pada  banyak  kasus  [6].  Kemampuan Naïve  Bayes  Classifier dibandingkan  dengan metode  yang  lain  juga  sudah  dibuktikan  oleh  beberapa  penelitian.  Salah  satu  hasil  yang didapatkan  adalah  klasifikasi  menggunakan Naïve  Bayes  Classifier memiliki  tingkat akurasi  4,41%  lebih  tinggi  dari  pada  metode  C4.5  [7].  Dengan  penelitian  ini,  diharapkan para  tenaga  pendidik  dapat  menerapkan  metode  pembelajaran  yang  dapat  mengakomodir seluruh  gaya  belajar  mahasiswa  dalam  satu  kelas  setelah  mengetahui  persebaran  gaya belajar dari mahasiswa tersebut.

## 2. Kajian Pustaka

## 2.1. Penelitian Terdahulu
Penelitian  tentang  klasifikasi  gaya  belajar  telah  dilakukan  oleh  beberapa  peneliti sebelumnya.  Diantaranya  adalah  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [8].  Penelitian  ini menggunakan 11 kriteria dalam penentuan gaya belajar siswa menggunakan metode Naive Bayes . Selain metode Naive Bayes , klasifikasi gaya belajar menggunakan metode yang lain juga  dilakukan  oleh  beberapa  peneliti  terdahulu,  seperti  yang  dilakukan  oleh  [9]. Klasifikasi  dilakukan  menggunakan  bantuan tools WEKA  dan  menghasilkan  23 rule dari bentuk Decisio  Tree .  Penelitian  ini  menghasilkan  rekomendasi  penentuan  gaya  belajar yang  baik.  Penelitian  lain  yang  sejenis  juga  pernah  dilakukan  oleh  [10].  Penelitian  ini menghasilkan tingkat akurasi 88% dengan menggunakan algotitma K-Nearest Neighbour . Berdasarkan  penelitian  terdahulu  yang  sejenis,  maka  peneliti  menggunakan  metode yang berbeda dari penelitian yang dilakukan oleh  [9] dan  [10] yaitu metode Naïve Bayes Classifier . Metode ini juga digunakan oleh [8] namun dengan studi kasus yang berbeda dan jumlah kriteria yang lebih banyak.

## 2.2. Gaya Belajar
Gaya  belajar  yaitu  kombinasi  antara  cara  seseorang  dalam  menyerap  pengetahuan  dan cara mengatur serta mengolah informasi atau pengetahuan yang didapat [11]. Menurut [3], gaya  belajar  dapat  digolongkan  menjadi  tiga  macam  yaitu  visual,  audiotorial,  dan kinestetik.  Ketiga  gaya  belajar  tersebut  mempunyai  karakteristik  tersendiri  dan  setiap mahasiswa  memiliki  gaya  belajar  yang  berbeda  dengan  mahasiswa  lainnya.  Mahasiswa visual lebih cenderung untuk mengingat informasi dengan menyaksikan langsung sumber informasi, mahasiswa dengan gaya belajar kinestetik adalah gaya belajar yang lebih mudah menyerap  informasi  dengan  bergerak,  berbuat,  dan  menyentuh  sesuatu  yang  memberikan informasi  tertentu  agar  ia  bisa  mengingatnya,  sedangkan  mahasiswa  dengan  gaya  belajar auditorial  cenderung  mengingat  informasi  dengan  melaksanakan  sendiri  aktivitas belajarnya [12].

## 2.3. Data Mining
Data  Mining didefinisikan  sebagai  proses  menemukan  pola  dalam  sekumpulan  data dengan  jumlah  besar  yang  prosesnya  secara  otomatis  atau  semi  otomatis  [13].  Secara umum, semua operasi dalam data mining dapat dikelompokkan menjadi dua kategori yaitu metode  deskriptif  dan  metode  prediktif  [14].  Metode  deskriptif  digunakan  untuk menemukan  pola,  relasi,  atau  anomali  dalam  kumpulan  data,  sedangkan  metode  prediktif digunakan  untuk  memperkirakan  nilai  dari  suatu  variabel  berdasarkan  nilai  variabel  yang lain.

## 2.4. Naïve Bayes Classifier
Naïve  Bayes  Classifier merupakan  pengklasifikasian  dengan  metode  probabilitas  dan statistik  yang  dikemukakan  oleh  ilmuwan  Inggris  Thomas  Bayes,  yaitu  memprediksi peluang  di  masa  depan  berdasarkan  pengalaman  di  masa  sebelumnya  [7]. Naïve  Bayes Classifier adalah bagian dari penyederhanaan dari Teorema Bayes yang juga dikemukakan oleh  Thomas  Bayes  yang  cocok  digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi,  salah  satunya untuk klasifikasi gaya belajar.
Klasifikasi dengan Naïve Bayes Classifier dapat dihitung menggunakan persamaan (1).
( ) | i i j nc mp P a v n m + = + (1)
dengan : ( ) | i j P a v =  Probabilitas kondisi i terhadap kelas j i nc =  Kelas kondisi ke-i yang bernilai ya atau tidak (1 atau 0) P =  1/ banyaknya kelas v m =   Jumlah parameter/ total kondisi n =  Jumlah record kondisi pada setiap kelas
Persamaan (1) diselesaikan dengan langkah-langkah perhitungan sebagai berikut: a. Menentukan nilai 𝑛𝑐 untuk tiap kelas
b. Menghitung  nilai  probabilitas  tiap  kelas ( ) ( ) j p v dengan  cara  membagi  kelas i dengan banyaknya kelas v
c. Menghitung ( ) ( ) | x i j j P a v P v untuk tiap kelas v
d. Menentukan  hasil  klasifikasi  yaitu  kelas v yang  memiliki  hasil  perkalian  terbesar [15].
2.5. Confusion Matrix
Confusion  matrix adalah  suatu  metode  yang  digunakan  untuk  melakukan  perhitungan akurasi  pada  konsep data  mining [16].  Evluasi  menggunakan Confusion  matrix akan menghasilkan  nilai accuracy,  precision, dan recall . Accuracy merupakan  presentase ketepatan record data yang diklasifikasikan secara benar setelah dilakukan pengujian pada hasil  klasifikasi, precision/  confidence merupakan  proporsi  kasus  yang  diprediksi  positif yang  juga  positif  benar  pada  data  yang  sebenarnya,  sedangkan recall/  sensitivity merupakan  proporsi  kasus  positif  yang  sebenarnya  yang  diprediksi  positif  secara  benar [17]. Format Confusion matrix dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Format Confusion Matrix Yes No Yes True Positif (TP) False Negatif (FN) No False Positif (FP) True Negatif (TN)
Accuracy dapat dihitung menggunakan (2) TP TN accuracy TP TN FP FN + = + + + (2)

## 3. Metode Penelitian
Penelitian  ini  terdiri  dari  beberapa  tahapan  untuk  menghasilkan  sebuah  model klasifikasi  gaya  belajar  mahasiswa.  Penelitian  dimulai  dari  pengumpulan  data,  persiapan data,  pemodelan,  evaluasi  model,  dan  pemberian  rekomendasi.  Metode  penelitian  yang dilakukan disajikan pada Gambar 1.
Mulai Persiapan Data Evaluasi Model Pemberian Rekomendasi Selesai Pengumpulan Data Pemodelan
Gambar 1. Metode Penelitian Klasifikasi Gaya Belajar

## 3.1. Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan menggunakan google formulir yang disebar di empat kelas mata  kuliah  Komputer.  Formulir  yang  disebarkan  berisi  beberapa  poin  pertanyaan  dan jawaban  dari  pertanyaan  tersebut  selanjutnya  menjadi  kondisi  dalam  proses  klasifikasi menggunakan Naïve Bayes Classifier . Pertanyaan terdiri dari program studi, jenis kelamin, cara berbicara, kondisi  di  tengah keributan, yang paling mudah diingat,  bidang seni  yang disukai, dan cara berbicara dengan lawan bicara. Jumlah partisipan yang ditargetkan pada penelitian  ini  sebanyak  70  orang  yang  semuanya  berasal  dari  program  studi  Pendidikan Bahasa Indonesia dan program studi Pendidikan Bahasa Inggris serta menawar mata kuliah Komputer.

## 3.2. Persiapan Data
Data yang telah dikumpulkan selanjutnya akan disiapkan sesuai dengan kebutuhan dari algoritma Naïve Bayes Classifier . Data akan dibagi menjadi dua, yaitu data latih dan data uji.  Data  latih  digunakan  pada  proses  pemodelan  menggunakan Naïve  Bayes  Classifier , sedangkan  data  uji  digunakan  untuk  menguji  tingkat  keakuratan  model  yang  dihasilkan oleh data latih.

## 3.3. Pemodelan
Pemodelan  merupakan  bagian  inti  dari  proses  klasifikasi.  Data  latih  yang  telah disiapkan  akan  dimodelkan  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes  Classifier .  Pemodelan pada penelitian ini digunakan Rapid Miner sebagai alat bantu. Model inilah yang nantinya akan digunakan dalam mengklasifikasikan data-data baru.

## 3.4. Evaluasi Model
Model  yang telah dihasilkan akan dievaluasi terlebih  dahulu  untuk  memastikan bahwa model  yang  terbentuk  benar-benar  efektif  dalam  klasifikasi  gaya  belajar.  Evaluasi dilakukan  pada  hasil  kelas  data  uji  terhadap  data  latih.  Untuk mengetahui  tingkat  akurasi hasil klasifikasi pada penelitian ini digunakan metode confusion matrix . Jika hasil evaluasi menunjukkan tingkat akurasi tinggi, maka model dapat direkomendasikan untuk klasifikasi gaya belajar pada data baru.

## 3.5. Pemberian Rekomendasi
Model  klasifikasi  yang  telah  dievaluasi  dan  menghasilkan  nilai  akurasi  yang  tinggi, maka  akan  direkomendasikan  kepada  pihak  dosen  untuk  digunakan  dalam mengklasifikasikan gaya belajar mahasiswa.

## 4. Hasil dan Pembahasan
Data yang digunakan merupakan  hasil dari pengumpulan data melalui google formulir dan  menghasilkan  sebanyak  70  data.  60  data  tersebut  akan  digunakan  sebagai  data  latih yang akan dimodelkan menggunakan Naïve Bayes Classifier , sedangkan sisanya sebanyak 10 data akan digunakan  sebagai  data uji. 10 data uji ini sebelumnya telah memilik kelas, namun  akan  diuji  kembali  apakah  kelas  yang  dihasilkan  oleh  model  yang  telah  dibuat menggunakan Naïve Bayes Classifier sama dengan kelas awalnya. Sebaran data latih pada tiap kelasnya dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Sebaran Data Latih Tiap Kelas No Kelas Jumlah Data 1 Auditori 19 data 2 Kinestetik 16 data 3 Visual 25 data
Setiap  kelas  dari  data  memiliki  beberapa  kondisi  yang  akan  digunakan  untuk menentukan  kelas  pada  data  baru.  Kondisi  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Kumpulan Kondisi No  Kode Kondisi Nama Kondisi 1 K001 Berbicara dengan cepat 2 K002 Tidak mudah terganggu dalam keributan 3 K003 Mudah mengingat sesuatu yang dilihat 4 K004 Menyukai seni lukis, pahat, dan gambar 5 K005 Memperhatikan gerak-gerik lawan bicara 6 K006 Berbicara dengan fasih 7 K007 Berbicara dengan terstruktur 8 K008 Mudah terganggu dalam keributan 9 K009 Mudah mengingat sesuatu yang didengar 10 K010 Menyukai seni musik 11 K011 Mendengarkan dengan baik lawan bicara 12 K012 Berbicara dengan perlahan 13 K013 Tidak dapat bertahan lama dalam keributan 14 K014 Mudah mengingat sesuatu yang dilakukan langsung 15 K015 Menyukai seni puisi/ drama 16 K016 Laki-laki 17 K017 Perempuan 18 K018 Program Studi Pendidikan Bahasa Inggris 19 K019 Program Studi Pendidikan Bahasa Indonesia
4.1. Pemodelan
Pemodelan Naïve  Bayes  Classifier dilakukan  dengan  menggunakan  bantuan Rapid Miner . Desain model pada Rapid Miner dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Desain Model pada Rapid Miner
Model  klasifikasi  pada  Gambar  2  selanjutnya  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  10 data uji yang telah dipersiapkan sebelumnya. Hasil klasifikasi data uji menggunakan Rapid Miner ditunjukkan pada Gambar 3.

## Gambar 3. Hasil Klasifikasi Data Uji pada Rapid Miner
Gambar  3  menunjukkan  bahwa  dari  10  data  uji  yang  telah  diklasifikasikan menggunakan Naïve  Bayes  Classifier berdasarkan  model  dari  data  latih,  9  data
menunjukkan hasil klasifikasi  yang benar dan 1  data yang menunjukkan  hasil yang salah yaitu pada data ke 9. Hasil klasifikasi menunjukkan data ke 7 masuk ke dalam kelas visual, tapi ternyata kelas awal dari data tersebut adalah auditori.

## 4.2. Evaluasi Model
Hasil  klasifikasi  pada  Gambar  3  menggunakan  model  yang  telah  dibuat  selanjutnya akan  dievaluasi  menggunakan  metode confusion  matrix .  Hasil  evaluasinya  ditunjukkan pada Gambar 4.

## Gambar 4. Hasil Pengujian Confusion Matrix
Hasil  evaluasi  pada  Gambar  4  menunjukkan  bahwa  tingkat  akurasi  klasifikasi  dari model  yang  dibangun  sebesar  90%.  Hal  ini  dikarenakan  ada  1  data  yang  berbeda  seperti ditunjukkan pada Gambar 3. Namun, angka 90% merupakan angka yang cukup tinggi dan hasil klasifikasi dapat dikategorikan baik.

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan  model  klasifikasi  yang  telah  dibuat  dan  evaluasi  yang  telah  dilakukan, maka  dapat  disimpulkan  bahwa  metode Naïve  Bayes  Classifier menunjukkan  hasil  yang baik dalam mengklasifikasikan gaya belajar mahasiswa. Evaluasi menggunakan confusion matrix menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar  90%.  Sehingga  model  klasifikasi  yang  dibuat layak  untuk  diterapkan.  Dengan  klasifikasi  ini,  dosen  dapat  dengan  mudah  mengetahui gaya  belajar  mahasiswa  dalam  satu  kelas  sebagaimana  tujuan  dari  penelitian  yaitu membantu  dosen  untuk  mengetahui  gaya  belajar  mahasiswa  berdasarkan  data-data  terdahulu dengan menggunakan metode Naïve Bayes Classifier pada Data Mining .

## Daftar Pustaka
[1] S. Anitah, Strategi Pembelajaran di SD , Tanggerang Selatan: Universitas Terbuka, 2014.
[2] A.  K.  Sari,  “Analisis  Karakteristik  Gaya  Belajar  Vak  (Visual  ,  Auditorial  , Kinestetik)  Mahasiswa  Pendidikan,”  Jurnal  Ilmiah  Edutic,  vol.  1,  no.  1,  pp.  1–12, 2014. Tersedia: https://journal.trunojoyo.ac.id/edutic/article/view/395. [Diakses: 10- April-2020]
[3] R. Sundayana, “Kaitan antara Gaya Belajar, Kemandirian Belajar, dan Kemampuan Pemecahan  Masalah  Siswa  SMP  dalam  Pelajaran  Matematika,”  ,  vol.  5,  no.  2,  pp. 75–84, 2018, doi: 10.31980/mosharafa.v5i2.262. Tersedia:
https://journal.institutpendidikan.ac.id/index.php/mosharafa/article/view/mv5n2_4. [Diakses: 10-April-2020]
[4] D.  Pratiwi,  Joharman,  and  I.  Suyanto,  “Gaya  Belajar  Dominan  Pada  Siswa
Berprestasi  dalam  Kegiatan Pembelajaran di  SD Negeri 2 Gombong Tahun Ajaran 2013/2014,”  Kalam  Cendekia  PGSD  Kebumen,  vol.  11,  no.  43,  pp.  25–35,  2014. Tersedia:
http://jurnal.fkip.uns.ac.id/index.php/pgsdkebumen/article/view/4016.  [Diakses:  10- April-2020]
[5] A.  Hamzah,  “Klasifikasi  teks  dengan  naïve  bayes  classifier  (nbc)  untuk pengelompokan  teks  berita  dan  abstract  akademis,”  Prosiding  Seminar  Nasional Aplikasi Sains
& Teknologi
(SNAST), 2012. Tersedia:
repository.akprind.ac.id/sites/files/conference-proceedings/2012/hamzah_15430.pdf. [Diakses: 12-April-2020]
[6] D.  S.  Pamungkas,  N.  A.  Setiyanto,  and  E.  Dolphina,  “Analisis  Sentiment  Pada Sosial  Media  Twitter  Menggunakan  Naive  Bayes  Classifier  Terhadap  Kata  Kunci ‘Kurikulum  2013’’,”  Techno.Com,  vol.  14,  no.  4,  pp.  299–314,  2015.  Tersedia: http://publikasi.dinus.ac.id/index.php/technoc/article/view/975/739.  [Diakses:  12- April-2020]
[7] S. Qomariah and A. Y. Rangan, “Penerapan Metode C4.5 Dan Naive Bayes untuk Klasifikasi  Tipe  Belajar  Siswa  di  SMKN  4  Samarinda,”  Prosiding  Seminar  Ilmiah Nasional Teknologi Komputer (SENATKOM 2015), 2015. Tersedia: http://lppm.upiyptk.ac.id/senatkom/index.php/senatkom/article/view/41. [Diakses: 12-April-2020]
[8] D.  Sahana,  “Aplikasi  Penentuan  Tiga  Gaya  Belajar  Siswa  Menggunakan  Metode Naïve Bayes (Studi Kasus SDN Puhrubuh 1),” Simki-Techsain, vol. 02, no. 04, pp. 2–8, 2018. Tersedia:
http://simki.unpkediri.ac.id/mahasiswa/file_artikel/2018/e4fea96f740e3341456fdfc5 508b2850.pdf. [Diakses: 15-Mei-2020]
[9] Oscario, Jasmir, And Y. Novianto, “Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Memprediksi Kecocokan  Gaya  Belajar  Bagi  Siswa  Siswi  Sekolah  Dasar  (Studi  Kasus :  SD Sariputra  Jambi),”  Jurnal  Processor . ,  vol.  14,  no.  2,  pp.  141-152,  2019,  doi: 10.33998/processor.2019.14.2.637. Tersedia: http://ejournal.stikom- db.ac.id/index.php/processor/article/view/637. [Diakses: 15-Mei-2020]
[10]  S.  G.  Abdullah,  R.  Rawansyah,  and  D.  A.  Irawati,  “Sistem  Analisis  Gaya  Belajar Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbour,” Jurnal  Informatika Polinema, vol. 1, no. 1, p. 47, 2014, doi: 10.33795/jip.v1i1.90. Tersedia: http://jip.polinema.ac.id/ojs3/index.php/jip/article/view/90/89.  [Diakses:  15-Mei- 2020]
[11]  Jahring  and  Chairuddin,  “Preferensi  Modalitas  Belajar  Mahasiswa  Angkatan  2016 Program  Studi  Pendidikan  Matematika  Universitas  Sembilanbelas  November Kolaka,”  SQUARE  :  Journal  of  Mathematics  and  Mathematics  Education,  vol.  1, no. 1, pp. 27–32, 2019. Tersedia: http://journal.walisongo.ac.id/index.php/square/article/view/4039. [Diakses: 12- April-2020]
[12]  Y. Wahyuni, “Identifikasi Gaya Belajar (Visual, Auditorial, Kinestetik) Mahasiswa Pendidikan  Matematika  Universitas  Bung  Hatta,”  Jurnal  Penelitian  dan Pembelajaran  Matematika,  vol.  10,  no.  2,  pp.  128–132,  2017,  doi: 10.30870/jppm.v10i2.2037.
Tersedia: http://150.107.142.250/index.php/JPPM/article/view/2037. [Diakses: 12-April- 2020]
[13]  I. H. Witten, E. Frank, and M. A. Hall, Data Mining : Practical Machine Learning Tools And Techniques , 3rd ed. Burlington: Elsevier, 2011.
[14]  S. Adinugroho and Y. A. Sari, Implementasi Data Mining Menggunakan WEKA , 1st ed. Malang: UB Press, 2018.
[15]  W.  Setiawan  and  S.  Ratnasari,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Mata Menggunakan  Naive  Bayes  Classifier,”  Seminar  Nasional  Sains  dan  Teknologi, 2014.  Tersedia:  http://journal.uad.ac.id/index.php/JIFO/article/view/2086.  [Diakses: 17-April-2020]
[16]  P.  Mayadewi  and  E.  Rosely,  “Prediksi  Nilai  Proyek  Akhir  Mahasiswa Menggunakan,” Seminar  Nasional  Sistem  Informasi  Indonesia ,  2015.  Tersedia: http://is.its.ac.id/pubs/oajis/index.php/home/detail/1582/prediksi-nilai-proyek-akhir- mahasiswa-menggunakan-algoritma-klasifikasi-data-mining.  [Diakses:  17-April- 2020]
[17]  H. M.  Putra, L. F. Aksara, and R. Ramadhan, “Implementasi  Metode Naïve Bayes Classifier dalam Sistem Pakar Defisiensi Nutrisi pada Balita,” semanTIK, vol. 2, no. 1, pp. 287–296, 2016. Tersedia: ojs.uho.ac.id. [Diakses: 17-April-2020]