## PENERAPAN METODE NAÏVE BAYES DALAM MEMPREDIKSI PRESTASI SISWA DI SMA NEGERI 1 PANOMBEIAN PANEI
Sarina Marpaung*,  Solikhun, Irawan Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Stikom Tunas Bangsa Jl. Sudirman, Proklamasi, Siantar Barat., Kota Pematang Siantar, Sumatera Utara E-mail : * sarinamarpaung19@gmail.com
ABSTRAK- Tujuan dari penelitian  ini adalah untuk melakukan klasifikasi dalam menentukan prestasi siswa di SMA Negeri 1 Panombeian Panei. Untuk mengetahui hasil dari klasifikasi prestasi siswa di sekolah tersebut maka  digunakan  metode data  mining  Klasifikasi dengan Algoritma  Naive  Bayes. Sumberdata  didapatkan  dari hasil kuesioner yang diberikan kepada siswa kelas 2 semester genap, dengan sampel data 105Siswa. Atribut yang digunakan  sebanyak  4,  yaitu  Keberadaan  guru  (C1),  Kemampuan  Siswa  (C2),  Motivasi(C3)  dan  Lingkungan Sekolah (C4). Diperoleh hasi penelitian bahwa  nilai Accuracy sebesar 91.00 %. class precision pada prediksi kurang  berprestasi memiliki  nilai  83..33%,  sedangkan  pada prediksi berprestasi  memiliki  nilai  93,42%. Class recall pada true kurang berprestasi  memiliki nilai 80.00%, sedangkan pada true berprestasi memiliki nilai 94.67 %.  Sehingga  dengan  analisis  ini  diharapkan  dapat  membantu  pihak  sekolah  khususnya  pihak  pendidikan  SMA Negeri  1  Panombeian  Panei  dalam  mengetahui  prestasi  siswa  dalam  proses  belajar  mengajar  sehingga  apabila diketahui banyak siswa yang kurang berprestasi dapat dilakukan antisipasi dalam memperbaiki mutu pendidikan dalam menanganin siswa yang memiliki prestasi yang kurang sehingga dapat menghasilkan generasi yang baik dan memperbaiki kualitas sekolah.
Kata kunci : Data Mining,Algoritma Naive Bayes, Prestasi Siswa.

## 1. PENDAHULUAN
Pendidikan  merupakan  salah  satu  upaya yang dilakukan untuk  menjadi penentu keberhasilan suatu  bangsa,  pendidikan  yang  berhasil  akan  terus menerus  menghasilkan  generasi  yang  baik  pula. Seiring dengan derasnya tantangan global, tantangan dunia  pendidikan  menjadi  semakin  besar,  aspek  ini yang  mendorong  para  peserta  didik  untuk  meraih prestasi  terbaik  [1].  Prestasi  belajar  merupakan kemampuan  siswa  untuk  belajar , yakni  dengan mengingat fakta dan mengkomunikasikan pengetahuannya  baik  secara  lisan  maupun  tertulis, bahkan  dalam  kondisi  ujian.  Jadi,  pada  intinya prestasi  belajar  dapat  dikatakan  sebagai  hasil  yang diperoleh  dari  kegiatan  pembelajaran  di  sekolah yang  bersifat  kognitif  dan  biasanya  ditentukan melalui  pengukuran  dan  penilaian.  Prestasi  belajar dapat  ditunjukkan  melalui  nilai  yang  diberikan  oleh seorang  guru  dari  jumlah  bidang  studi  yang  telah dipelajari  oleh  peserta  didik.  Setiap  kegiatan pembelajaran  tentunya  selalumengharapkan  akan menghasilkan  pembelajaran  yang  maksimal.  Dalam proses  pencapaiannya,  prestasi  belajar  sangat dipengaruhi  oleh  berbagai  faktor.  Salah  satu  faktor utama  yang  sangat  berpengaruh  dalam  keberhasilan pembelajaran  adalah  keberadaan  guru.  Mengingat keberadaan  guru  dalam  proses  kegiatan  belajar mengajar sangat berpengaruh, maka sudah semestinya kualitas guru harus diperhatikan [2].
Permasalahan  yang  sering  terjadi  di  setiap sekolah  khususnya  di  SMA  Negeri  1  Panombeian Panei  yaitu  banyak  ditemukan  siswa  yang  malas belajar,  siswa  yang  kurang  menyenangin  pelajaran, tidak  mempunyai  perhatian  terhadap  apa  yang  telah
dipelajarin,  tugas  sekolah  dijadikan  beban,  hasil belajar  hanya  untuk  naik  kelas  atau  lulus  dari sekolah  dan  sekolah  hanya  sekedar  bertemu  teman serta  mendapatkan  uang  jajan[3].  Semua  itu merupakan  gambaran  dari  aktifitas  belajar  siswa yang  rendah.  Sebagai  akibatnya  mereka  mengalami kesulitan  belajar.  Sehingga  banyak  siswa  yang memiliki  prestasi  yang  berbeda-beda  [4].  Di  setiap sekolah  khususnya  di  SMA  Negeri  1  Panombeian Panei  terdapat  siswa-siswi  yang  memiliki  prestasi tinggi  atau  berprestasi  dan  kurang  berprestasi. Sehingga  pihak  sekolah  harus  melakukan  antisipasi dalam memperbaiki mutu pendidikan dalam menanganin  siswa  yang  memiliki  prestasi  yang kurang  sehingga  dapat  menghasilkan  generasi  yang baik  dan  memperbaiki  kualitas  sekolah  tersebut. Oleh  sebab  itu  untuk  memprediksi  prestasi  siswa yang  berbeda-beda  tersebut  pihak  pendidikan  SMA Negeri 1 Panombeaian Panei memerlukan data yang akurat  mengenai  prestasi  siswa  sehingga  dapat menjadi  acuan  untuk  pihak  pendidikan  agar  lebih mengetahui  prestasi  siswayang  berprestasi  dan kurang  berprestasi.  Sehingga  dari  permasalahan  itu penulis  berencana  menyelesaikan  permasalahan tersebut  dengan  menggunakan  metode data  mining [5].
Data mining adalah salah satu cabang ilmu kecerdasan buatan dalam penggalian pola-pola untuk mengubah  data  menjadi  informasi. Data  mining merupakan  proses  yang  mempekerjakan  satu  atau lebih teknik pembelajaran computer untuk menganalisa dan mengekstraksi pengetahuan (knowladge) secara otomatis [6]. Data mining mampu  mengolah  data  dengan  jumlah  yang
besar  dan  dapat  melakukan  pencarian  data  secara otomatis,  oleh  karena  itu data  mining memiliki peranan yang sangat penting dalam beberapa bidang kehidupan  diantaranya  yaitu  bidang  industri, keuangan, cuaca, ilmu dan teknologi [7].
Tugas  utama  pada data  mining diantaranya yaitu  klasifikasi  yang  merupakan  suatu  teknik dengan  melihat  pada  kelakuan  dan  atribut  dari kelompok  yang  telah  didefinisikan.  Salah  satu algoritma  dalam  klasifikasi  yaitu  algoritma Naive Bayes [8].  Dalam  hal  ini  penulis  menggunakan algoritma NaiveBayes dalam  melakukan  prediksi terhadap  prestasi  siswa  di  SMA  Negeri  1 Panombeian  Paneidengan  tujuan  untuk  menentukan apakah siswa memiliki prestasi meningkat, menurun atau tetap.Variabel yang digunakan yaitu keberadaan guru,  kemampuan  siswa,  motivasi  dan  lingkungan sekolah [9].
Naive Bayes adalah algoritma yang sederhana dan tiap-tiap atribut bersifat bebas,  yang  memungkinkan  tiap  atribut  dapat berkontribusi  terhadap  hasil  akhir.  Teorema  Bayes dikombinasikan dengan “Naive” yang berarti setiap atribut/variabel bersifat bebas. Naive Bayes memiliki akurasi dan kecepatan yang tinggi saat diaplikasikan pada database dengan data yang besar [10].
Dalam  beberapa  penelitian  yang  telah dilakukan oleh peneliti terkait metode data mining menggunakan  algoritma Naive  Bayes :  [11] menjelaskan  tentang  algoritma Naive  Bayes yang digunakan  dalam  memprediksi  konsentrasi  siswa dengan  hasil  perhitungan  algoritma Naive  Bayes memanfaatkan  data training untuk  menghasilkan probabilitas setiap kriteria untuk class yang berbeda, sehingga nilai-nilai probabilitas dari kriteria tersebut dapat  dioptimalkan  untuk  memprediksi  konsentrasi siswa berdasarkan proses klasifikasi  yang dilakukan oleh  metode Naive  Bayes itu  sendiri.  Peneliti  lain juga  melakukan  penelitian  terkait  prediksi  prestasi siswa  dengan  metode Naive  Bayes dan  C4.5  [12] menjelaskan  tentang  algoritma  C4.5  dan Naive Bayes yang  digunakan  dalam  menganalisis  kinerja dua  metode  untuk  memprediksi  prestasi  siswa sekolah  menengahkejuruan  dimana  evaluasi  model pohon keputusan C4.5 sebagai algoritma terpilihdan Naïve  Bayes untuk  mengetahui  algoritma yang  memiliki  keakuratan  lebih  tinggi  dalam memprediksi prestasi siswa [13].
Berdasarkan  latar  belakang  masalah  di  atas, penulis  mengambil  judul  skripsi  “ Penerapan Metode Naive Bayes Dalam Memprediksi Prestasi Siswa  Di  SMA  Negeri  1  Panombeian  Panei ”.
Diharapkan  penelitian  ini  dapat  membantu  pihak sekolah dalam  memprediksi prestasi  siswa  sehingga dapat dilakukan antisipasi dalam menangani prestasi siswa-siswa  di  sekolahnya.  Penelitian  ini  juga diharapkan  dapat  menjadi  referensi  bagi  peneliti selanjutnya  yang  berkaitan  dengan  pengguna algoritma yang digunakan.

## 2. ISI PENELITIAN
Hasil  percobaan  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  yaitu  menggunakan  2  tahap.  Yaitu Tahap  uji  Kevalidan  data  dengan  menggunakan SPSS  dan  Tahap  Pengujian  untuk  menentukan  nilai dari masing-masing klasifikasi dengan menggunakan  Software  Rapidminer  Versi  5.3. Berikut  tahapan-tahapan  hasil  percobaan  dalam penelitian ini.

## 2.1 SPSS
1. Reliability Statistics Data Dalam pengujian data sampel yang digunakan  terdiri  dari  100  data.100  data  tersebut menghasilkan Reliabilitas statistic yang dapat dilihat pada gambar 1. berikut.

## Gambar 1. Reliability Statistics Data
Pada  gambar  1.  analisa  signifikan  dan reliabilitas  statistik  data  dapat  disimpulkan  bahwa nilai Cronbach's Alpha 0,839 dengan jumlah kriteria sebanyak  4  kriteria.  Berdasarkan  nilai Cronbach's Alpha di  atas  nilai  standar  adalah  0,838  sehingga berada  diatas  0,60  (valid)  dan  data  tersebut  dapat digunakan.

## 2. Validitas dan Reabilitas (Keakuratan Data)
Keakuratan  instrumen  digunakan  untuk mengukur  secara  konsisten  setiap  waktu  dan populasi.  Survei  dalam  studi  ini  diuji  dalam  jangka waktu  dan  ukuran  internal  yang  terpercaya  yang memiliki  keterkaitan  antara  bagian  bagian  tes.  Hal ini  menjamin  apakah  pengukuran  instrumen  secara akurat  dimaksudkan  untuk  mengukur. Cronbach’s Alpha diberikan survei untuk mengukur konsistensi internal. Menurut [14 - 16], Cronbach’s Alpha pada atau  di  atas  0.60  diterima  sebagai  bukti  realibilitas internal.  Validitas  dan  Realibilitasdari  kuesioner dengan jumlah data sebanyak 100 item, seperti pada Tabel 2.

## Tabel 2. Statistik Reliabilitas Data
No. Variabel dalam Skala Cronbach's Alpha Jumlah Data 1. Keberadaan Guru .841 100 2. Kemampuan Siswa .801 100 3. Motivasi .734 100 4. Lingkungan Sekolah .756 100
Dari Tabel di atas Cronbach's alpha dari ke empat  variabel  memiliki  nilai  di  atas  0.7  ini menunjukkan  bahwa  data  yang  diolah  adalah valid dan  dipercaya  sehingga  dapat  diuji  coba  di  dalam Rapidminer .

## 3. Rapid Miner
RapidMiner digunakan  untuk  melakukan pengujian  terhadap  data  yang  telah  didapatkan  dari siswa-siswi  yang  menjawab  kuesioner  yang  telah diberikan.  Model  aturan    yang  digunakan  dalam rapidminer  adalah  algoritma  Naive  Bayes.  Dalam mengetahui prestasi siswa penulis akan menampilkan  gambaran  model  aturan  dalam memprediksiprestasi  siswa  menggunakan  algoritma Naive Bayes .

## 4. Dataset Penelitian
Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian yaitu  data  yang  didapatkan  dari  dari  siswa  yang menjawab  kuesioner,  kemudian  data  tersebut  diolah menjadi data  training dan data  testing . Data training yang  digunakan  terdapat  100  data sedangkan data  testing terdapat  5  data  yang digunakan.  Kriteria  data  yang  telah  ditentukan dianalisis menggunakan perangkat lunak RapidMiner data  Kuesioner  yang  akan  dianalisis memiliki 105 data yang disajikan pada Tabel 1.

## 5. Menu
Berikut  akan  dijelaskan  bagian  dari  menu awal  pada tools  RapidMiner seperti  tampilan  awal dari RapidMiner dan  akan  dimulai  dengan  menu newprocess.
Gambar 2. Tampilan Awal Rapidminer
Pada  tampilan  berikut  terdapat  beberapa menu  pilihan  seperti New Process,  Open  Recent Process,  Open  Process,  Open  Template dan Online Tutorial. Penjelasan dari menu diatas adalah sebagai berikut :
1. New  Process Menu  ini  berisikan  tampilan  awal jika kita akan  membuat proses baru dengan data baru yang belum pernah ada dalam tools ini.
2. Open Recent Process Berfungsi untuk menampilkan  dan  membuka  proses  yang  baru saja  dibuat  dengan  jangka  waktu  tertentu, biasanya  akan  langsung  muncul  pada  tampilan awal tools tanpa harus mencari pada penyimpanan lokal.
3. Open Process Menu ini berfugsi untuk membuka proses  yang  telah  dibuat  sebelumnya  yang  telah kita simpang di penyimpanan lokal.
4. Open  Template Menu  ini  berisikan  pilihan- pilihan  proses  lain  yang  telah  disediakan  oleh tools rapidminer.
5. Online  Tutorial Menu  ini  digunakan  untuk memulai tutorial atau tahapan secara online.Tutorial berfungsi  untuk  memberikan pengenalan dan beberapa Konsep Data Mining.
Dikarenakan  data  yang  akan  diuji  adalah data
baru, maka pilih
New Process. Maka  akan  muncul  jendela  seperti  gambar berikut :
Gambar 3. New Process untuk Import Data Excel
6. Masukan (Input)
Sistem Menjelaskan  cara  memasukkan  data baru  yang  akan  dieksekusi  lebih  lanjut,  pada  hal  ini data  yang  akan  di  eksekusi  berupa  data excel. Tahapan dapat dilihat pada gambar dibawah ini.
Gambar 4. Input Data Excel
Klik  pada  bagian  kiri  bawah  tabel repositories lalu  pilih “Import  Excel Sheet”. Kemudian akan muncul tampilan sperti gambar 5.
Gambar 5. Tampilan Data Import Tahap 1
Pada  data import  wizard kemudian  pilih tempat  kita  menyimpan  data  yang  akan  digunakan, tampak  seperti  tanda  panah  nomor  1.  Selanjutnya pilih file  name data  yang  digunakan,  tampak  pada tanda  panah  nomor  2.  Kemudian  klik next pada bagian kanan bawah tanda panah nomor 3.
Selanjutnya  akan  muncul  tampilan  seperti gambar berikut :
Gambar 6. Data Import Tahap 2
Gambar  diatas  menunjukkan  isi  data  yang akan di proses. Pilih sheet pada data serta blok data yang  akan  di  proses.  Setelah  itu  akan  muncul tampilan data pada gambar 7.
Gambar 7. Data Import Tahap 3
Pada tahap  3 dilakukan pemilihan tipe data dimana  pada  bagian  responden  atribute  diubah menjadi tipe ”id” dan hasil diberi tipe “label”. Lalu pilih next.
Gambar 8. Data Import Tahap 4
Pilih  tempat  penyimpanan  data  yang  akan di proses kemudian tentukan nama data yang akan di proses.  Selanjutnya  pilih finish. Data  yang  telah  di import akan  tampak  seperti  gambar  9  dan  data  siap untuk di proses.
Gambar 9. Data yang Telah di Import

## 6. Pemprosesan Sistem
Pada  tahap  ini  akan  dijelaskan  tahapan- tahapan  proses  pembentukan  keputusan  dari  data yang  telah  di import .  Seperti  pada  gambar 10 . berikut

## Gambar 10. Pemrosesan Data Tahap 1
Drag atau klik dan tahan data training yang telah  diimport  pada repositories ke  lembar  kerja main  process seperti  pada  gambar  10 . Untuk membentuk keputusan, data perlu dihubungkan oleh operator Naive  Bayes. Pada  bagian filter ketikkan naive  bayes untuk  menambahkan  operator  naive bayes  pada  lembar  kerja main  process. Langkah berikutnya drag dan drop operator Naive Bayes lalu hubungkan  pada output seperti  yang  tertera  pada gambar 11.
Gambar 12. Pemrosesan Data Training Tahap 3
Data  yang  telah  dihubungkan  dengan operator Naïve  Bayes maka  langkah  selanjutnya adalah  melihat  pada  lembar main  proses operator Naïve  Bayes tidak  terdapat  tanda error. Apabila masih  terdapat  kesalahan,  kemungkinan  data  yang yang  di input tidak valid atau  tidak  dapat  diproses dikarenakan  masih  terdapat  data  yang  tidak  cocok. Dan jika pada data dan operator Naïve Bayes sudah tidak  terdapat  tanda error maka  pemrosesan  data dapat  dilanjutkan  untuk  medapatkan  hasil  yang diinginkan.  Maka  pemrosesan  data  berakhir  pada tahap kedua.

## 7. Keluaran (Output) Sistem
Untuk  mendapatkan  hasil  berupa  pohon keputusan  maka  pada  tahap  selanjutnya  dapat dilakukan  dengan  cara  mengklik  tanda  panah  biru ( Run ) yang terdapat diposisi tengah atas pada bagian toolbar. Pada  tahap  ini  akan  menampilkan  hasil akhir serta langkah terakhir dalam penggunaan tools Rapidminer ini.  Hasil  akhir  yang  akan  ditampilkan adalah  berupa SimpleDistrubition yaitu  menentukan banyaknya  nilai  dari  data  Berprestasi    dan  kurang Berprestasi.  Dapat dilihat pada gambar 13.

## Gambar 13. Hasil Akhir
Berdasarkan gambar 12. menjelaskan bahwa kelas berprestasi memiliki nilai klasifikasi/probabilitas 0,750 sedangkan kelas kurang berprestasi mendapatkan nilai klasifikasi/probabilitas  0,250.Sehingga  berdasarkan data  hasil  klasifikasi  pada  gambar  13.  didapatkan grafik hasil dari RapidMiner berikut ini :

## Gambar 14. Grafik klasifikasi
Berdasarkan  pada  gambar  14.  dapat diketahui  bahwa  pada  titik  berwarna  merah (Berprestasi)  memiliki node sebanyak75, sedangkan pada  titik  berwarna  biru  (kurang  berprestasi) memiliki node sebanyak 25.
Akurasi  Hasil  pengujian  Model  Algoritma  Naive Bayes Classfier ditunjukan pada gambar berikut:
Gambar 15 Nilai Accuracy Performance
Keterangan :
1. Jumlah  prediksi  kurang  berprestasi  dan kenyataannya  benar  kurang  berprestasi  adalah 20 record (FN).
2. Jumlah  prediksi  berprestasi  dan  kenyataannya benar kurang berprestasi adalah 5 record (TN).
3. Jumlah  prediksi  kurang  berprestasi  dan kenyataannya benar  berprestasi adalah 4 record (FP).
4. Jumlah  prediksi  berprestasi  dan  kenyataannya benar berprestasi adalah 71 record (TP).
Pada  gambar  14.  Nilai Accuracy sebesar 91.00  %. class  precision pada prediksi  kurang berprestasi memiliki  nilai  83..33%, sedangkan pada prediksi berprestasi  memiliki  nilai  93,42%. Class recall pada true kurang  berprestasi    memiliki  nilai 80.00%,  sedangkan  pada true berprestasi  memiliki nilai 94.67 %.

## 3 KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan yang telah dilakukan, dapat disimpulkan  bahwa  algoritma Naive  Bayesian Classification (NBC) dapat digunakan sebagai salah satu metode untuk klasifikasi dalam memprediksiprestasi  siswa  di  SMA    N  1
Panombeian Panei dengan parameter yang digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  keberadaan guru,  kemampuan  siswa,  motivasi  dan  lingkungan sekolah.  Berdasarkan  100  data  training  yang  diolah di  dalam Rapidminer ,  hasil  pengujian  menunjukkan akurasi  sebesar  91.00%  yaitu  25  responden dinyatakan  kelas  kurang  berprestasi  dan  75 responden  dinyatakan    memiliki  kelas  berprestasi. Dengan class  precision pada prediksi  kurang berprestasi memiliki  nilai  83.33%,  sedangkan  pada prediksi berprestasi  memiliki  nilai  93,42%. Class recall pada true kurang  berprestasi    memiliki  nilai 80.00%,  sedangkan  pada true berprestasi  memiliki nilai 94.67 %. Sehingga kesimpulan yang didapatkan  bahwa    nilai    siswa  berprestasi  lebih besar daripada  nilai siswa kurang berprestasi.

## 4 PENUTUP
4  (Empat)    variabel  yang  digunakan  saat  ini sudah  cukup  baik,  tetapi  jumlah  variabel  sebaiknya ditambah untuk meningkatkan akurasi hasil prediksi. Variabel  yang  ditambah  tentu  yang  memiliki dampak atas prestasi siswa.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Izzaty, R. E., Ayriza, Y. & Setiawati, F. A. (2017)  Prediktor  Prestasi  Belajar  Siswa Kelas  1  Sekolah  Dasar,  44,  pp.  153–164. doi: 10.22146/jpsi.27454.
[2] Sari,  D.  R. et  al. (2019)  Penerapan  Metode Naive  Bayes  dalam  Memprediksi  Kepuasan Mahasiswa Terhadap Cara Pengajaran Dosen,
Prosidiing Seminar Nasional Riset Information  Science  (SENARIS) ,  pp.  287– 297. doi: 10.30645/senaris.v1i0.34.
[3] Yunita, D., Amalia, R. &  Rosyani, P. (2018) Analisa Prestasi Siswa
Berdasarkan Kedisiplinan  ,  Nilai  Hasil  Belajar  ,  Sosial Ekonomi dan Aktivitas Organisasi
Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes,  3(4), pp. 2–5.
[4] Saleh,  A.  (2015)  Klasifikasi  Metode  Naive Bayes Dalam Data Mining Untuk Menentukan  Konsentrasi  Siswa  (Studi  Kasus Di Mas Pab 2 Medan), KeTIK , pp. 200–208.
[5] Noviriandini, A. & Nurajijah (2019) Analisis kinerja algoritma c4.5 dan naïve bayes untuk memprediksi prestasi siswa sekolah menengah kejuruan, jurnal Ilmu Pengetahuan Dan teknologi , 5(1), pp. 23–28.
[6] Miratama,  H.  (2016)  Prediksi  Prestasi Mahasiswa  dengan  Jalur  Siswa  Berprestasi  ( PSB  )  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayers, 15(1), pp. 44–50.
[7] Erlangga,  N.,  Solikhun  &  Irawan  (2019)
Penerapan
Data
Mining Dalam
Mengelompokan  Produksi  Jagung  Menurut
Provinsi  Menggunakan  Algoritma  K-Means,
KOMIK ,
3, pp. 702–709. doi: 10.30865/komik.v3i1.1681. [8] Handayani,  F.  &  Pribadi,  S.  (2015)
Implementasi Algoritma Naive Bayes Classifier  dalam  Pengklasifikasian  Teks Otomatis Pengaduan dan Pelaporan
Masyarakat  melalui  Layanan  Call  Center 110, Jurnal Teknik Elektro Vol. , 7(1).
[9] Imandasari,  T.  I.  A.  (2019) Algoritma  Naive Bayes Dalam Klasifikasi Lokasi Pembangunan Sumber Air .
[10] Purnomo,  R.  A.  (2016) Analisis  Statistik Ekonomi  dan  Bisnis  Dengan  SPSS .  1st  edn. CV.WADE GROUP.
[11]   Luvia, Y. S., Hartama, D. & Solikhun (2016) Penerapan  Algoritma  C4.5  Untuk  Klasifikasi Predikat  Keberhasilan  Mahasiswa  Di  Amik Tunas Bangsa, Jurasik , 1.
[12] Malik, K. & Faid, M. (2016) Prediksi prestasi siswa smp nurul jadid menggunakan algoritma  c4.5, Nusantara  Journal  of Computers and its Applications Volume , 2(4), pp. 2–5.
[13] Mayangsari,  D.  R.  S.,  Solikhun  &  Irawan
(2019)  Pengelompokkan  Jumlah  Desa  / Kelurahan Yang Memiliki Dengan Menggunakan  Metode  K-Means  Cluster, KOMIK ,
3, pp. 370–377. doi:
10.30865/komik.v3i1.1615.
[14] Sabna, E. &  Muhardi (2016) Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Prestasi
Akademik  Mahasiswa  Berdasarkan  Dosen  , Motivasi , Kedisiplinan , Ekonomi dan Hasil Belajar, Jurnal CoreIT , 2(2), pp. 41–44.
[15] E.  Indra  et  al.,  “Design  and  Implementation of Student Attendance System Based on Face Recognition by Haar-Like Features
Methods,”  in  2020  3rd  International Conference  on  Mechanical,  Electronics, Computer, and Industrial Technology (MECnIT), 2020, pp. 336–342.
[16]   E.  Indra,  K.  Ho,  Arlinanda,  R.  Hakim,  D. Sitanggang,  and  O.  Sihombing,  “Application of  C4.5  Algorithm  for  Cattle  Disease Classification,”  in  Journal  of  Physics:
Conference Series, 2019, vol. 1230, no. 1.