## Rekomendasi Pemilihan Program Studi Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
Hamzah Nurrifqi Fakhri Fikrillah 1 , Dede Kurniadi 2
Jurnal Algoritma STMIK LIKMI
Jl. Ir. H. Juanda No.96, Lebakgede, Kecamatan Coblong, Kota Bandung, Jawa Barat 40132 Email : info@likmi.ac.id
1 hamzah.nurrifqi2@gmail.com
2 dede.kurniadi@itg.ac.id
Abstrak – Tujuan dari penelitian ini untuk memberikan rekomendasi pemilihan program studi kepada  calon  mahasiswa  yang  akan  masuk  ke  Institut  Teknologi  Garut  (ITG).  Hasil  dari rekomendasi ini akan memberikan informasi program studi yang sesuai dengan nilai akademik calon mahasiswa tersebut. Untuk mencapai tujuan tersebut penelitian ini menggunakan Algoritma Naïve  Bayes  untuk  memprediksi  peluang  masa  depan  berdasarkan  data  pada  masa  lalu, selanjutnya untuk mendapatkan hasil rekomendasi yaitu dengan cara mencari nilai probabilitas terbesar  pada  setiap  atribut.  Tahapan  algoritma  yang  dilakukan  meliputi  pengumpulan  data, pemprosesan  data,  pemodelan,  dan  evaluasi.  Data  yang  digunakan  untuk  kebutuhan  analisis menggunakan data yang sesuai dengan Nilai Akhir Sekolah mahasiswa Sekolah Tinggi Teknologi Garut semasa sekolah dari angkatan tahun 2014 sampai dengan tahun 2019 dengan jumlah data sebanyak 30 pada masing masing program studi dengan total keseluruhan data sebanyak 90. Dari empat kali pemodelan data dan pengujian algoritma menghasilkan akurasi perhitungan algoritma Naïve Bayes terbaik dengan akurasi sebesar 73,4%.
Kata Kunci – Data Mining ; Naïve Bayes; Program Studi;Rekomendasi.

## I. PENDAHULUAN
Dalam undang undang Republik Indonesia No 20 Tahun 2003 pasal 1 ayat 7 yang berbunyi “Jalur pendidikan adalah wahana yang dilalui peserta didik untuk mengembangkan potensi diri dalam suatu proses pendidikan yang  sesuai  dengan  tujuan  pendidikan”,  dan  ayat  8  yang  berbunyi  “Jenjang  pendidikan  adalah  tahapan pendidikan yang ditetapkan berdasarkan tingkat perkembangan peserta didik, tujuan yang akan dicapai, dan kemampuan yang dikembangkan”. Dengan didukung oleh pihak kampus para calon mahasiswa diharuskan memilih  program  studi  di universitas yang  dipilih  dengan tujuan  untuk mengembangkan  kemampuan  para calon mahasiswa. Seringkali para calon mahasiswa mengalami kebingungan saat memilih program studi yang ada  di  universitas,  mengakibatkan  para  mahasiswa  mengalami  ketidaksesuaian  latar  belakang  kemampuan akademik dengan program studi yang diambil [1], [2], sehingga banyak terjadi kasus mahasiswa yang keluar dari masa perkuliahan atau pindah program studi ketika di pertengahan masa perkuliahan.
Penelitian sebelumnya mengenai sistem rekomendasi program studi menggunakan metode Random Forest [3] data yang digunakan adalah nilai mata pelajaran mahasiswa pada saat masih di bangku sekolah (SMA), dengan menggunakan lebih dari sepuluh atribut perhitungan dan membagi jurusan SMA kedalam tiga kelompok, yaitu Ilmu Pengetahuan Alam (IPA), Ilmu Pengetahuan Sosial (IPS), dan NON-IPA-IPS, hal tersebut bertujuan untuk mendapatkan nilai yang rata rata dari setiap mata pelajaran setiap individu. Penelitian yang telah dilakukan menghasilkan  akurasi  sebesar  86%,  metode  ini  menghasilkan  akurasi  lebih  besar  daripada  menggunakan metode Multinominal Logistic Regretion (MLR) dan Support Vector Machine (SVM). Penelitian selanjutnya menggunakan Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision  Making [4]  dengan  menggunakan  kriteria  penilaian  dari
Bahasa, Logika dan Teknologi Informasi, Sains, Praktek dan Sosial, jumlah data yang digunakan sebanyak 26. Untuk menentukan bobot setiap atribut selanjutnya dilanjutkan dengan proses perangkaian untuk menyeleksi alternatif yang telah diberikan. Selanjutnya dilakukan penyelesaian menggunakan Simple Additive Weighting (SAW) dengan cara mencari penjumlahan terbobot dari hasil kinerja pada setiap alternatif atribut. Penelitian ini menghasilkan akurasi sebesar 76,2% dari 26 data. Penelitian selanjutnya menggunakan metode Decision Tree dengan  menggunakan  algoritma  C4.5  [5].  Jumlah  data  yang  digunakan  sebanyak  91  record  yang dinormalisasi  menjadi  80  record  data,  10  data  dinilai  tidak  memenuhi  kriteria,  oleh  karna  itu  dihilangkan karena akan mengganggu nilai akurasi di akhir perhitungan. Atribut yang digunakan  antaralain Jenis Kelamin, Asal  Sekolah,  Jurusan  Semasa  Sekolah,  Kemampuan  Berhitung,  Kemampuan  Logiga,  Kemampuan Menggambar, Kemampuan Berbahasa, Minat Bidang, dan Jurusan Saran Orang Tua. Pada penelitian yang dilakukan,  rekomendasi  hanya  dilakukan  pada  2  program  studi  dari  13  program  studi  yang  tersedia  di Universitas Amikom Yograkarta, yaitu program studi Teknik Informatika dan Sistem Informasi. Penelitian ini menghasilkan akurasi sebesar 68% setelah dilakukan K-Fold Cross Validation untuk menghitung nilai error .
Berdasarkan hasil penelitian sebelumnya, penelitian ini bertujuan untuk memberikan rekomendasi pemilihan program studi  yang  sesuai  dengan  nilai  akademik  calon  mahasiswa,  dan membuat  rekomendasi  pemilihan program studi bagi siswa yang hendak masuk perguruan tinggi dengan menggunakan Algoritma Naive Bayes yang dapat menghasilkan nilai akurasi yang baik [6], [7]. Hasil penelitian ini diharapkan mampu memberikan alternatif pemilihan program studi yang tepat bagi calon mahasiswa dan siswa yang hendak masuk perguruan tinggi.

## II. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan data nilai Ujian Nasional semasa SMA dari  mahasiswa Sekolah Tinggi Teknologi Garut,  data  diambil  menggunakan  form  dengan  target  mahasiswa  Angkatan  2014  sampai  dengan  2019. Program studi yang akan dijadikan sebagai rekomendasi adalah Teknik Informatika, Teknik Sipil dan Teknik Industri.  Jumlah  data  yang  telah  dikumpulkan  sebanyak  90  record,  dimana  setiap  program  studi  memiliki masing  masing  30  record  data. Atribut  yang  digunakan  adalah  nilai  Ujian  Nasional  yang  berisikan  nilai Matematika, Nilai Bahasa Indonesia, Nilai Bahasa Inggris, Fisika Kimia, Nilai Kimia, dan  program studi yang sedang diampu pada saat jenjang kuliah.
Algoritma yang digunakan menggunakan Naïve Bayes, algoritma  ini menghitung probabilitas dengan cara menghitung jumlah frekuensi dan kombinasi nilai dari data yang digunakan. Kelebihan dari algoritma ini yaitu dapat  menggunakan  data  pelatihan  yang  sedikit  untuk  menentukan  hasil  yang  diperlukan  dalam  proses pengklasifikasi [8], [9]. Penelitian ini akan dilakukan dengan mencari nilai probabilitas terbesar pada setiap atribut,  kemudian  dilakukan  tahap  penyortiran  ( filtering )  yang  akan  menentukan  pilihan  program  studi berdasarkan hasil penilaian yang dimasukan pada Data Training .
Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  pemodelan  algoritma  dengan  pendekatan  KDD (Knowledge Discovery in Database) . Tujuan metode pemodelan ini untuk menggali manfaat serta informasi yang belum diketahui dari himpunan data. Himpunan data berisikan informasi yang disimpan pada tabel serta memiliki atribut  yang  saling  berelasi.  Proses  dari  KDD  ini  melibatkan  hasil  dari  proses  penambangan  data  yang menghasilkan informasi secara akurat serta dapat difahami [10], [7]. Adapun tahapan pendekatan KDD sebagai berikut:

## Gambar 1: Tahapan Pemodelan Algoritma dengan pendekatan KDD
1. Data yang telah dikumpulkan adalah data nilai akhir sekolah mahasiswa dari tahun 2014 sampai dengan tahun 2019 yang terdiri dari nilai matematika, nilai Bahasa Indonesia, Bahasa Inggris, fisika, dan kimia, data yang didapatkan sebanyak 90 data.
Pengumpulan Data Pemrosesan Data Uji Coba Model Hasil Dan Evaluasi
2. Data yang telah terkumpul selanjutnya dikelompokan dan diambil rata rata nilai dari setiap kelompok mata pelajaran data tersebut.
3. Setelah didapatkan rata rata nilai pada setiap kelompok mata pelajaran, nilai tersebut diubah dari nilai integer ke dalam string untuk selanjutnya dilakukan perhitungan menggunakan Algoritma Naive Bayes .
4. Hasil dari uji coba model akan disajikan dalam bentuk tabel Confusion Matrix atau matriks kesalahan yang menyajikan hasil visualisasi lebih spesifik dari uji coba model dan mengevaluasi data yang diolah [11].

## III. HASIL DAN DISKUSI

## A. Pengumpulan Data
Pada tahap ini data yang dikumpulkan yaitu Nilai Matematika, Bahasa Indonesia, Bahasa Inggris, Fisika, dan Kimia. Data latih yang digunakan sebanyak 90 data yang terdiri dari 30 data mahasiswa Teknik Industri, 30 data Teknik Informatika, dan 30 data Teknik Sipil. Nama mahasiswa diubah menjadi Object_MHS_ untuk menyamarkan identitas mahasiswa yang bersangkutan, data yang digunakan sebagaimana disajikan pada tabel berikut:

## Tabel 1: Dataset Nilai Sekolah Mahasiswa ITG
Nama MTK IND INGG Fisika Kimia Prodi Object_MHS_1 54.70 50.00 60.00 0.00 0.00 Industri Object_MHS_2 73.20 85.00 85.00 75.00 75.00 Industri Object_MHS_3 54.00 55.00 54.00 55.00 55.00 Sipil Object_MHS_4 68.00 81.00 79.00 0.00 0.00 Industri Object_MHS_5 60.00 80.00 48.00 50.00 60.00 Sipil Object_MHS_6 80.00 80.00 80.00 80.00 80.00 Sipil Object_MHS_7 90.00 85.00 80.00 87.00 88.00 Informatika Object_MHS_8 82.60 85.00 80.30 75.00 72.00 Informatika Object_MHS_9 80.70 82.00 80.70 72.00 72.00 Informatika Object_MHS_10 79.00 93.00 86.30 72.00 80.30 Industri ... ... ... ... ... ... ... Object_MHS_90 80.60 78.00 44.00 0.00 0.00 Informatika

## B. Pemrosesan Data
Data yang telah dikumpulkan selanjutnya dilakukan pemrosesan data, tahap pertama pemrosesan data yaitu pengelompokan mata pelajaran dan mengambil nilai rata rata setiap mata pelajaran yang telah dikelompokan, dapat dirumuskan sebagai berikut [4], [12]:
Kemampuan Perhitungan diambil dari nilai rata rata mata pelajaran Matematika, Kemampuan Bahasa diambil dari rata rata mata pelajaran Bahasa Indonesia dan Bahasa Inggris, dan Kemampuan Sains diambil dari rata rata mata pelajaran Fisika dan Kimia, hasil dari pengelompokan sebagaimana pada tabel berikut:
Tabel 2: Hasil Pengelompokan Mata Pelajaran dan Rata Rata Nilai
Nama Matematika Bahasa Sains Prodi Object_MHS_1 54.70 55.00 0.00  Industri Object_MHS_2 73.20 85.00 75.00  Industri Object_MHS_3 54.00 54.50 55.00  Sipil Object_MHS_4 68.00 80.00 0.00  Industri Object_MHS_5 60.00 64.00 55.00  Sipil
Vol. 20; No. 1; 2023; Hal 42-49
Nama Matematika Bahasa Sains Prodi Object_MHS_6 80.00 80.00 80.00  Sipil Object_MHS_7 90.00 82.50 87.50  Informatika Object_MHS_8 82.60 82.65 73.50  Informatika Object_MHS_9 80.70 81.35 72.00  Informatika Object_MHS_10 79.00 89.65 76.15  Industri ... ... ... ... ... Object_MHS_90 80.60 61.00 0.00  Informatika

## C. Uji Coba Model
Pada uji coba model algoritma ditujukan untuk mencari nilai akurasi, Adapun data sampel menggunakan data data nilai mahasiswa yang telah dikelompokan pada tabel 3 yang selanjutnya data tersebut dikonversi menjadi: Tinggi >=80, Sedang >=55, dan Rendah <55.
Tabel 3: Konversi Nilai Mata Pelajaran
Nama Matematika Bahasa Sains Prodi Object_MHS_1 Rendah Sedang Rendah Industri Object_MHS_2 Tinggi Tinggi Tinggi Industri Object_MHS_3 Rendah Rendah Sedang Sipil Object_MHS_4 Sedang Tinggi Rendah Industri Object_MHS_5 Sedang Sedang Sedang Sipil Object_MHS_6 Tinggi Tinggi Tinggi Sipil Object_MHS_7 Tinggi Tinggi Tinggi Informatika Object_MHS_8 Tinggi Tinggi Tinggi Informatika Object_MHS_9 Tinggi Tinggi Tinggi Informatika Object_MHS_10 Tinggi Tinggi Tinggi Industri ... ... ... ... ... Object_MHS_90 Tinggi Sedang Rendah Informatika
Sample pengujian dilakukan pada salah satu data latih yang sudah dikonversi pada tabel 4 berikut:
Tabel 4: Data Uji
MTK Bahasa Sains Rekomendasi Tinggi Tinggi Rendah ? Adapun persamaan Theorema Naïve Bayes Sebagai Berikut [13], [14]: Keterangan : X
= Data dengan class yang belum diketahui
H = Praduga sementara dari data X merupakan suatu class spesifik P(H|X)   = Peluang Munculnya Praduga Sementara dari H berdasarkan kondisi X P(X|H) =  Peluang Munculnya Praduga Sementara dari X berdasarkan kondisi pada Praduga sementara H P(H)   = Peluang Praduga Sementara dari H P(X)   = Peluang dari X
Langkah 1 : menghitung jumlah kelas dengan label P(Y = Industri) = 30/90
P(Y = Informatika) = 30/90 P(Y = Sipil) = 30/90
Langkah 2 : Menghitung kasus yang sama dengan kelas yang sama Nilai Matematika :
P(Matematika =Tinggi | Y = Industri) = 6/30 [jumlah nilai Matematika dengan program studi Industri] P(Matematika  =  Tinggi  |  Y  =  Informatika)  =  20/30  [jumlah  nilai  Matematika  dengan  program  studi Informatika]
P(Matematika = Tinggi | Y = Sipil) = 7/30 [jumlah nilai Matematika dengan program studi Sipil] Nilai Bahasa Indonesia :
P(Bahasa = Tinggi | Y = Industri) = 28/30 [jumlah nilai Bahasa Indonesia dengan program studi Industri] P(Bahasa  =  Tinggi  |  Y  =  Informatika)  =  17/30  [jumlah  nilai  Bahasa  Indonesia  dengan  program  studi Informatika]
P(Bahasa = A | Y = Sipil) = 25/30 [jumlah nilai Bahasa Indonesia dengan program studi Sipil] Nilai Sains :
P(Sains = Rendah | Y = Industri) = 2/30 [jumlah nilai Kimia dengan program studi Industri] P(Sains = Rendah | Y = Informatika) = 7/30 [jumlah nilai Fisika dengan program studi Informatika] P(Sains = Rendah | Y = Sipil) = 1/30 [jumlah nilai Fisika dengan program studi Sipil]
Langkah 3 : Menghitung seluruh jumlah variabel P(P(Matematika = Tinggi | Y = Industri) x P(Bahasa = Tinggi | Y = Industri) x P(Sains = Rendah | Y = Industri) = 6 30 𝑥 28 30 𝑥 11 33 𝑥 30 90
= 55440 2430000
= 0,02282
P(P(Matematika = Tinggi | Y = Informatika) x P(Bahasa = Tinggi | Y = Informatika) x P(Sains = Rendah | Y = Informatika)
= 20 30 𝑥 17 30 𝑥 11 30 𝑥 30 90
= 112200 2430000
= 0,04618 P(P(Matematika = Tinggi | Y = Sipil) x P(Bahasa = Tinggi | Y = Sipil) x P(Sains = Tinggi | Y = Sipil) = 28 30 𝑥 5 30 𝑥 12 30 𝑥 30 90
= 50400
2430000
= 0,02075
Langkah 4 : Membandingkan setiap variabel pada setiap kelas pada perhitungan yang telah dilakukan Industri dengan informatika : = (P | Industri) < (P | Informatika) = 0,02282 < 0,04618 = Informatika Industri dengan Sipil = (P | Sipil) < (P | Industri) = 0,02075 < 0,02282 = Industri Sipil dengan informatika = (P | Sipil) < (P | Informatika) = 0,02075 < 0,04618 = Informatika
Dari hasil pengujian didapatkan program studi Informatika memiliki nilai probabilitas terbesar saat pengujian, maka hasil dari pengujian yang telah dilakukan ditunjukan sebagaimana pada table 5.

## Tabel 5: Hasil Pengujian
MTK Bahasa Sains Rekomendasi Tinggi Tinggi Rendah Informatika

## D. Hasil Dan Evaluasi
Untuk mendapatkan  hasil  akurasi  dilakukan  pengujian  pada  seluruh  data  latih sebagaimana  disajikan  pada tabel 6 berikut:
Tabel 6: Hasil Pengujian Seluruh Data Latih
Nama Matematika Bahasa Sains Prodi Rekomendasi Object_MHS_1 Rendah Sedang Rendah Industri Sipil Object_MHS_2 Sedang Tinggi Sedang Industri Industri Object_MHS_4 Sedang Tinggi Rendah Industri Industri Object_MHS_18 Tinggi Tinggi Tinggi Industri Informatika Object_MHS_19 Tinggi Tinggi Sedang Industri Informatika Object_MHS_64 Sedang Tinggi Sedang Informatika Industri Object_MHS_65 Sedang Tinggi Sedang Informatika Industri Object_MHS_89 Sedang Sedang Sedang Informatika Sipil Object_MHS_90 Tinggi Sedang Rendah Informatika Informatika ... ... ... ... ... ... Object_MHS_44 Sedang Tinggi Tinggi Sipil Industri Object_MHS_74 Tinggi Sedang Tinggi Sipil Informatika Object_MHS_75 Sedang Sedang Sedang Sipil Sipil Object_MHS_77 Sedang Sedang Sedang Sipil Sipil
Setelah mendapatkan hasil rekomendasi seluruh data latih, selanjutnya dibuatkan tabel confusion matrix untuk menghitung akurasi dan recall .
Tabel 7: Confusion Matrix
Rekomendasi Postif Industri Informatika Sipil Industri 21 7 2 Informatika 4 23 3 Sipil 1 7 22 Akurasi : 21+23+22 90 𝑋 100 = 73,4% Recall
Industri : 21 21+4+1 = 0,81
Informatika : 23 23+7+7 = 0,63
Sipil : 22 22+2+3 = 0,75
Rata Rata Recall: 0,81+0,63+0,75 3 = 0,75

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan, dengan menggunakan pemodelan Algoritma Naive Bayes untuk  memberikan  rekomendasi  kepada  calon  mahasiswa  berdasarkan  nilai  akademik  calon  mahasiswa tersebut, didapatkan akurasi dari data latih menggunakan confusion matrix sebesar 73,4% dari 90 data nilai mahasiswa  Sekolah  Tinggi  Teknologi  Garut.  Rekomendasi  pemilihan  program  studi  ini  diharapkan  dapat membantu  calon  mahasiswa  baru  untuk  menentukan  program  studi  yang  sesuai  dengan  latar  belakang akademik. Adapun untuk penelitian selanjutnya untuk menambah nilai akurasi ditambahkan beberapa variabel lain seperti nilai praktikum dan mata pelajaran lainnya, menambah jumlah data, menggunakan algoritma lain untuk menambah nilai akurasi dan menambahkan program studi yang lain sesuai dengan nilai probabilitas sebagai alternatif program studi lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   A. Saifudin, “Metode Data Mining Untuk Seleksi Calon Mahasiswa Pada Penerimaan Mahasiswa Baru Di Universitas Pamulang,” JURNAL TEKNOLOGI, vol. 10, 2018.
[2]   M. A. Syafar, “Sistem Pengambilan Keputusan Memilih Program Studi Di Uin Alauddin Berbasis Web Dengan Metode Analytic Hierarcy Process (AHP),” JURNAL INSTEK, vol. 3, 2018.
[3]   A. R. Pratama, R. A. Rizki dan A. T. Pratama, “Model Klasifikasi Calon Mahasiswa Baru Untuk Sistem Model  Klasifikasi  Calon  Mahasiswa  Baru  Untuk  Sistem,” Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer (JTIIK), vol. 9, pp. 725-734, 2022.
[4]   C. N. Priatni dan A. S. Purnomo, “Sistem Untuk Menentukan Pilihan Pada Program Studi Menggunakan Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) Dengan Simple Additive Weighting (SAW) (Studi Kasus: POLTEKES Permata Indonesia Yogyakarta),” Informatics Journal, vol. 2, 2017.
[5]   M. R. Azkia, M. Huda dan K. , “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Program Studi Calon Peserta Didik Menggunakan Metode Pohon Keputusan C4.5,” dalam Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia , Yogyakarta, 2018.
[6]   D. Kurniadi, F. Nuraeni dan S. M. Lestari, “Implementasi Algoritma Naïve Bayes Menggunakan Feature Forward Selection dan SMOTE Untuk Memprediksi Ketepatan Masa Studi Mahasiswa Sarjana,” Jurnal Sistem Cerdas, vol. 05, pp. 63-82, 2022.
[7]   A. Mulyani, D. Kurniadi, R. M. Nasrulloh, I. T. Julianto dan M. Regita, “The Prediction Of PPA And Kip-Kuliah Scholarship Recipients Using Naive Bayes Algorithm,” Jurnal Teknik Informatika (JUTIF), vol. 3, pp. 821-827, 2022.
[8]   S. M. Mustafa, R. M. Ramadhan dan A. Thenata, “Implementasi Data Mining untuk Evaluasi Kinerja Akademik Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier,” Citec C Journal, vol. 4, 2017.
[9]   M.  F.  Rifai,  H.  Jantika  dan  B.  Valentino,  “Penerapan Algoritma  Naïve  Bayes  Pada  Sistem  Prediksi Tingkat Kelulusan Peserta Sertifikasi Microsoft Office Specialist (MOS),” PETIR : Jurnal Pengkajian dan Penertapan Teknik Informatika, vol. 12, 2019.
[10]  D. Kurniadi, A. Mulyani, Y. Septiana dan I. M. Yusuf, “Prediction of courses score using Artificial Neural Network with Backpropagation algorithm,” dalam IOP Publishing , Bristol, 2020.
[11]  M. F. Fibrianda, “Analisis Perbandingan Akurasi Deteksi Serangan Pada Jaringan Komputer Dengan Metode  Naive  Bayes  Dan  Support  Vector  Machine  (SVM),”  dalam Universitas  Brawijaya ,  Malang, 2018.
[12]  M. N. Akbar, H. dan A. I. Syahyadi, “Analisis Prediksi Ketepatan Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier Dan Feature Selection,” JURNAL INSTEK, vol. 7, 2022.
[13]  R. Y. Hayuningtyas, “Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Rekomendasi Pakaian Wanita,” Jurnal Infromatik, vol. 6, pp. 18-22, 2019.
[14]  Muliadi, S. Syarif dan A. Salim, “Penerapan Algoritma Naïve Bayes Pada Penilaian Kinerja Pemerintah Desa Dalam Pengelolaan Dana Desa,” Jurnal Riset Informatika, vol. 1, 2019.
[15]  F. A. Setyaningsih, “Analisis Kinerja Technique For Order Preference By Similarity To Ideal Solution (TOPSIS) Untuk Pemilihan Program Studi,” Jurnal Informatika:Jurnal Pengembangan IT (JPIT), vol. 2, 2017.