Implementasi Data Mining Untuk Memprediksi Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier Studi Kasus: Poltekkes Kemenkes RI Medan

## Rolando Marbun
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Jalan Sisingamangaraja No. 338 Medan, Indonesia

## Abstrak
Pada penelitian ini, prediksi kelulusan mahasiswa  pada Poltekkes Kemenkes RI Medan dapat dilihat dari ketepatan dalam menyelesaikan studinya. Hal tersebut dapat dilihat pada tingkat akhir/ tingkat 3 atau semester 6. Prediksi kelulusan mahasiswa ini dapat diselesaikan dengan dilihat dari sampel data mahasiswa, atribut-atribut yang ditentukan dan hasil akhir berdasarkan dari Indeks Prestasi Komulatif (IPK).    Untuk  membantu  bagian  prodi  dalam  pencarian  data  mahasiswa  lulus  tepat  waktu  atau  lulus  tidak  tepat  waktu.  Penelitian   ini menggunakan  metode Naive bayes  Classifier yang  merupakan sebuah pengklasifikasian  probabilitas sederhana  dengan  menjumlahkan frekuensi  dan  kombinasi  nilai  dari  dataset  mahasiswa  yang  akan  diberikan,  serta  algoritma  menggunakan  teorema  bayes  dan mengaasumsikan atribut yang telah disesuaikan. Maka dari itu dirancanglah sebuah aplikasi menggunakan WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis).
Kata Kunci : Prediksi, Kelulusan, Mahasiswa,Naïve Bayes Classifieer, WEKA.

## Abstract
In this study, the prediction of student graduation at the Polytechnic of the Republic of Indonesia Ministry of Health can be seen from the accuracy in completing his studies. This can be seen at the final level / level 3 or semester 6. Prediction of graduation of these students can be  completed  by  looking  at  the  student  data  sample,  the  attributes  that  are  determined  and  the  final  results  based  on  the  cumulative achievement index (GPA). To help the study program section in the search for data students graduate on time or not on time. T his study uses the Naive Bayes Classifier method which is a simple probability classification by adding up the frequency and combination of values from the student dataset to be given, as well as the algorithm using the Bayes theorem and assuming adjusted attributes. Therefore an application was designed using WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis).
Keywords : Prediction, Graduation, Students, Naïve Bayes Classifieer, WEKA..

## 1. PENDAHULUAN
Dalam sebuah instansi pendidikan lanjutan seperti Poltekkes Kemenkes RI Medan, mahasiswa merupakan salah satu aspek penting  dalam  mengevaluasi  keberhasilan  dari  hasil  penyelenggaraan  program  pendidikan.  Pemantauan  mahasiswa  yang masuk, peningkatan kemampuan mahasiswa, prestasi yang harus dicapai, rasio total (perbandingan) dengan jumlah kelulusan mahasiswa sangat perlu dilakukan dalam perguruan tinggi yang merupakan proses untuk mengetahui tingkat keberhasilan mahasiswa tersebut.
Salah  satu  misi  Poltekkes  Kemenkes  RI  Medan  adalah  “meningkatkan  kualitas  pendidikan  untuk  menghasilkan Lulusan  Kompetitif  Nasional”  yang  terkait  langsung  dengan  kemampuan  mahasiswa  dan  memiliki  aspek  penting  dalam menentukan  hasil  dari  penyelenggara  program  studi  di  perguruan  tinggi  tersebut.  Salah  satu  indikator  keberhasilan  suatu perguruan tinggi tersebut dapat dilihat dari banyaknya tingkat kelulusan mahasiswa.
Berdasarkan hasil pengamatan penulis, dapat  diketahui pada Poltekkes Kemenkes RI Medan di tingkat  3 atau semester 6 ditemukan beberapa kendala dalam memprediksi kelulusan mahasiswa, antara lain ketidaktepatan waktu lulusan mahasiswa, dengan waktu  masuk mahasiswa. Kendala lain yang sering  terjadi yaitu, ketidakserasian rasio  jumlah mahasiswa dengan jumlah lulusan setiap tahunnya.
Dari beberapa masalah di atas, penulis akan menganalisa untuk menentukan hasil uji coba kelulusan tepat waktu atau tidak  berdasarkan  dengan  menggunakan  teknik  data  mining  dengan  algoritma  Naive  Bayes  Classifier  sehingga  dapat disimpulkan bahwa atribut yang signifikan dalam memprediksi  kelulusan secara umum adalah Indeks Prestasi  Komulatif (IPK), serta dilakukan uji coba penerapan algoritma  Naive Bayes Classifier dengan beberapa atribut  seperti, nama, NIM, jenis  kelamin,  dan  indeks  prestasi  semester  1  sampai  dengan  semester  6  (ajaran  tahun  2013-2016)  dan  Indeks  Prestasi Komulatif (IPK) yang dapat meningkatkan akurasi. Data mining adalah proses menentukan hubungan dalam data yang tidak diketahui oleh pengguna dan menyajikan dengan cara yang dipahami sehingga hubungan tersebut menjadi dasar pengambilan keputusan.  Algoritma  Naive  Bayes  Classifier  merupakan  sebuah  pengklasifikasian  probabilitas  sederhana  yang mengaplikasikan Teorema Bayes.

## 2. LANDASAN TEORI

## 2.1 Data Mining
Data  mining  merupakan  proses  pengekstraksian  informasi  dari  sekumpulan  data  yang  sangat  besar  melalui  penggunaan algoritma dan teknik penarikan dalam bidang statistik, pembelajaran mesin dan sistem manajemen basis data. Data mining adalah proses menganalisa data dari perspektif yang berbeda dan menyimpulkannya menjadi  informasi-informasi  penting yang dapat dipakai untuk meningkatkan keuntungan, memperkecil biaya pengeluaran, atau bahkan keduanya.

## 2.2 Naive Bayes Classifier
Naive Bayes merupakan sebuah pengklasifikasian probabilistik sederhana yang menghitung sekumpulan probabilitas dengan menjumlahkan  frekuensi  dan  kombinasi  nilai  dari  dataset  yang  diberikan.  Algoritma  mengunakan  teorema  Bayes  dan mengasumsikan semua atribut independen atau tidak saling ketergantungan yang diberikan oleh nilai pada variabel kelas. Definisi  lain  mengatakan  Naive  Bayes  merupakan  pengklasifikasian  dengan  metode  probabilitas  dan  statistik  yang dikemukan oleh ilmuwan Inggris Thomas Bayes, yaitu memprediksi peluang di masa depan berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya.
Adapun langkah-langkah metode Naive Bayes Cllaifier diselesaikan sebagai berikut: 1. Data mahasiswa
2. Hitung Jumlah dan probabilitasnya, namun apabila data numerik maka:
a. Cari  nilai mean dan  standar  deviasi  dari  masing-masing  parameter  yang  merupakan  data  numerik.  Adapun persamaan yang digunakan untuk menghitung nilai rata–rata IPK mahasiswa ( mean ) dapat dilihat sebagai berikut :
di mana : μ : rata – rata hitung ( mean ) xi : nilai sample ke - i n : jumlah sampel b. Cari nilai probabilistik dengan cara menghitung jumlah data IPK mahasiswa yang sesuai dari kategori yang sama dibagi dengan jumlah data pada kategori tersebut.
3. Mendapatkan nilai dalam tabel mean , standard deviasi dan probabilitas.
4. Solusi kemudian dihasilkan.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Dalam sebuah instansi pendidikan, sangatlah perlu untuk menentukan hasil dari prediksi kelulusan tepat waktu atau tidak tepat  waktu.  Hasil  dari  prediksi  tersebut  dapat  dilakukan  dengan  mengunakan  atribut-atribut  seperti  nama,  NIM,  jenis kelamin, dan Indeks Prestasi Komulatif (IPK). Oleh karena itu, diperlukan pengolahan data lebih lanjut untuk menentukan informasi/pengetahuan baru yang berguna untuk membantu dalam pengambilan sebuah keputusan. Implementasi data mining yang  penulis  gunakan  adalah  algoritma  Naive  Bayes  Classifier,  dan  untuk  menyelesaikan  permasalahan  tersebut,  dengan menjumlahkan  data-data  nilai  semester  1  sampai  semester  6.  Data  yang  akan  digunakan  adalah  data  mahasiswa  pada Poltekkes Kemenkes RI Medan. Adapun proses data antara lain:
1. Seleksi data
Untuk  memilih  data  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini,  yaitu  data  mahasiswa  pada  Poltekkes  Kemenkes  RI Medan. Yang meliputi: a. Atribut mahasiswa
b. Nilai semester 1 sampai semester 6 (IPK) Tahun ajaran 2013-2016
2. Transformasi Data
Data tersebut digunakan kedalam format yang disesuaikan untuk dianalisis yang akan diproses menggunakan Naive Bayes Classifier Data training yang digunakan pada penelitian ini diambil dari data lulusan tahun 2013-2016  sebanyak 20 data mahasiwa, yaitu sebagai berikut:
Tabel 1. Sampel Data Mahasiswa Poltekkes Kemenkes RI Medan Nama NIM J K NILAI IP IPK Semester Keterangan Sem- I Sem- II Sem- III Sem- IV Sem- V Sem- VI Febri Maulina S P07520113089 P 3,32 3,08 2,53 3,00 2,62 2,94 2,92 Lulus Tepat Waktu Gunawan Atuturi P07520113090 L 3,05 3,00 2,68 3,00 2,92 2,19 2,81 Lulus Tepat Waktu Henny Claudia M P07520113091 P 3,27 3,54 2,05 2,88 2,69 2,94 2,90 Lulus Tepat Waktu Hotarina Sihaloho P07520113092 P 3,00 2,75 2,42 2,19 2,85 2,56 2,63 Lulus Tepat Waktu Ida  Morina Br.S P07520113093 P 3,32 2,54 3,11 3,25 2,77 3,13 3,02 Lulus Tepat Waktu
Lenni Marlina P07520113094 P 3,18 3,50 2,42 2,38 2,15 2,94 2,76 Lulus Tepat Waktu Meri Sipayung P07520113095 P 3,14 2,88 2,53 2,25 2,23 2,94 2,66 Lulus Tepat Waktu Mertaulina S P07520113096 P 3,32 3,25 3,11 3,06 2,62 3,06 3,07 Lulus Tepat Waktu Natalia P07520113097 P 3,00 2,88 2,11 2,63 2,38 2,50 2,58 Lulus Tepat Waktu Novalina LG P07520113098 P 3,36 3,46 2,58 3,50 3,15 3,19 3,21 Lulus Tepat Waktu Oriza Satifa P07520113099 P 3,09 2,83 2,68 3,00 3,15 2,75 2,92 Lulus Tepat Waktu Padlan Abdul R S P07520113100 L 3,32 2,63 2,16 2,31 2,62 2,69 2,62 Lulus Tepat Waktu Purnama Ningsih P07520113101 P 3,14 3,00 1,68 2,06 2,08 2,19 2,36 Lulus Tidak Tepat Waktu Putri Monika S P07520113102 P 3,27 3,00 3,00 3,25 2,85 2,38 2,96 Lulus Tepat Waktu Rahmat Hidayat P07520113103 L 3,09 3,29 2,42 3,38 2,54 3,00 2,95 Lulus Tepat Waktu Riadh Efendi Tns. P07520113104 L 3,27 2,79 2,79 2,25 2,31 2,50 2,65 Lulus Tepat Waktu Yogi Anhariansya P07520113105 L 2,82 2,83 2,47 2,19 2,23 2,31 2,48 Lulus Tidak Tepat Waktu Dusriani  D S P07520113106 P 2,86 3,00 2,11 2,38 2,08 2,44 2,48 Lulus Tidak Tepat Waktu Afnur Sukheyri A P07520113107 L 2,95 2,67 2,00 1,69 2,23 2,31 2,31 Lulus Tidak Tepat Waktu Dedi Kurniawan P07520113108 L 2,86 2,58 1,47 1,56 2,23 2,38 2,18 Lulus Tidak Tepat Waktu
Keterangan :
Berdasarkan dari tabel 4.1, dapat diketahui bahwa data mahasiswa yang > 2.50 akan dinyatakan lulus tepat waktu dan apabila data mahasiswa tersebut < 2.50 akan dinyatakan lulus tidak tepat waktu.
Mencari Nilai Mean dan Standar Deviasi
Kriteria berdasarkan Ip_semester 1 dapat dilihat pada tabel 1. serta akan ditentukan dengan mencari nilai mean dan standar deviasi, yaitu sebagai berikut:
Tabel 2. Tabel Mean dan Standar Deviasi Berdasarkan Ip_Semester 1
Data Ke Lulus Tepat Waktu Lulus Tidak Tepat Waktu 1 3,32 2 3,05 3 3,27 4 3,00 5 3,32 6 3,18 7 3,14 8 3,32 9 3,00 10 3,36 11 3,09 12 3,32 13 3,14 14 3,27 15 3,09 16 3,27 17 2,82
18 2,86 19 2,95 20 2,86 Mean=µ 3,1315 Standar Deviasi 0,174183
1. Mencari nilai mean dan nilai standar deviasi pada keterangan mahasiswa yang lulus berdasarkan standar kelulusan Pada semester 1.
Mencari nilai mean pada keterangan lulus tepat waktu

## =
3,32+3,05+3,27+3,00+3,32+3,18+3,14+3,32+3,00+3,36+3,09+3,32+3,14+3,27+3,09 +3,27 + 2,82+2,86+2,95+2,86 20 =3,1315
Mencari nilai standar deviasi pada keterangan lulus tepat waktu
= √ ( 3,32-µ ) 2 +(3,05-µ) 2 +(3,27-μ) 2 +(3,00-μ) 2 +(3,32-μ) 2 +(3,18-μ) 2 +(3,14-μ) 2 +(3,32-μ) 2 +(3,00-μ) 2 + ( 3,36 − μ ) 2 + ( 3,09 − μ ) 2 + (3,32 − μ) 2 +(3,14-μ) 2 +(3,27-μ) 2 +(3,09-μ) 2 +(3,27-μ) 2 +(2,82-μ) 2 +(2,86-μ) 2 +(2,96-μ) 2 +(2,86-μ) 2
20-1
= √ 0,04+ 0,01+0,02+0,02+0,04+0,00+0,00+0,04+0,02+0,05+ 0,00 +0,04+0,00+0,0 2 +0,00+0,02+0,1 0 +0,07+0,03+0,07 19 = √ 0,58 19 = √0,03034 = 0,174183
2. Mencari nilai mean dan nilai standar deviasi pada keterangan mahasiswa yang tidak lulus berdasarkan standar kelulusan Karena pada semester 1 tidak terdapat mahasiswa yang tidak memenuhi standar kelulusan.
Lakukan proses yang sama sampai IP semester VI.
Kriteria berdasarkan Ip_semester 6 dapat dilihat pada tabel 4.7 serta akan ditentukan dengan mencari nilai mean dan standar deviasi, yaitu sebagai berikut:
Tabel 3. Tabel Mean dan Standar Deviasi Berdasarkan Ip_Semester 6
Data Ke Lulus Tepat Waktu Lulus Tidak Tepat Waktu 1 2,94 2,19 2 2,94 2,19 3 2,56 2,38 4 3,13 2,31 5 2,94 2,44 6 2,94 2,31 7 3,06 2,38 8 2,50 9 3,19 10 2,75 11 2,69 12 3,00 13 2,50 Mean=µ 2,857 2,314 Standar Deviasi 0,234011 0,96066
1. Mencari nilai mean dan nilai standar deviasi pada keterangan mahasiswa yang lulus berdasarkan standar kelulusan Mencari nilai mean pada keterangan lulus tepat waktu = 2,94+2,94+2,56+3,13+2,94+2,94+3,06+2,50+3,19+2,75+2,69+3,00+2,50
13
= 2,857
Mencari nilai standar deviasi pada keterangan lulus tepat waktu
= √ ( 2,94-µ ) 2 + ( 2,94-µ ) 2 (2,56-µ) 2 +(3,13-μ) 2 + ( 2,94-µ ) 2 +( 2,94-µ ) 2 +(3,06-μ) 2 +(2,50-μ) 2 +(3,19-μ) 2 +(2,75-μ) 2 + (2,69-μ) 2 + (3,00 − μ) 2 + ( 2,50-µ ) 2 13-1
= √ 0,007+0,007+0,088+0,075+0,007+0,007+0,041+0,127+0,111+0,011+0,028+0,020+0,127 12
= √ 1,657 12 = √ 0,054756 = 0,234001
2. Mencari nilai mean dan nilai standar deviasi pada keterangan mahasiswa yang tidak lulus berdasarkan standar kelulusan Mencari nilai mean pada keterangan lulus tidak tepat waktu = 2,19+2,19+2,38+2,31+2,44+2,31+2,38
7 = 2,314
Mencari nilai standar deviasi pada keterangan lulus tidak tepat waktu
= √ ( 2,19-µ ) 2 +(2,19-µ) 2 +(2,38-μ) 2 +(2,31-μ) 2 +(2,44-μ) 2 + (2,31-μ) 2 +(2,38-μ) 2 7-1
= √ 0,015+0,015+0,004+0,000+0,016+0,000+0,004
6 = √ 0,055 6 = √ 0,009229 = 0,096066
Mencari Probabilitas Pada Kategori Jenis Kelamin
Probabilitas kategori jenis kelamin dapat dilihat pada tabel 3. dan probabilitas untuk setiap kategori pada keseluruhan dapat dilihat pada tabel 4..
Tabel 4. Mencari Probabilitas Pada Kategori Jenis Kelamin Jenis Kelamin Jumlah kategori berdasarkan keterangan Probabilitas kategori berdasarkan keterangan Lulus tepat waktu Lulus tidak tepat waktu Lulus tepat waktu Lulus tidak tepat waktu Laki-laki 4 3 4/15 3/5 Perempuan 11 2 11/15 2/5 Jumlah 15 5 1 1 Tabel 5. Probabilitas Pada Kategori Keseluruhan Jumlah kategori berdasarkan keterangan Probabilitas kategori berdasarkan keterangan Lulus tepat waktu Lulus tidak tepat waktu Lulus tepat waktu Lulus tidak tepat waktu Jumlah 15 5 15/20 5/20
Menghitung probabilitas setiap kategori apabila diberi input tertentu. Misalnya akan dicari probabilitas seorang mahasiswa bernama  Lamhot  berjenis  kelamin  laki-laki  yang  memiliki  nilai  semester  1=3,08;  semester  2=3,00;  semester  3=2,53; semester 4=3,00; semester 5=2,85; semester 6=2,92. 1. f (semester 1= 3,08 | keterangan= lulus tepat waktu)
= 1 √2𝜋(0,174183) e –(3,08−3,1315) 2 2(0,174183) 2
= 1 1,045882 2,7183 0,002652 0,121359 = 0,956131 x 2,7183 x 0,021855 = 0,056707
Karena pada semester 1 tidak terdapat mahasiswa yang tidak memenuhi standar kelulusan, Maka hasilnya adalah 0 (nol).
2. f (semester 2= 3,00 | keterangan= lulus tepat waktu)
= 1 √2𝜋(0,300937) e –(3,00−2,975) 2 2(0,300937) 2
= 1 1,889884 2,7183 0,000625 0,181126 = 0,529133 x 2,7183 x 0,0181751 = 0,26142
Karena pada semester 2 tidak terdapat mahasiswa yang tidak memenuhi standar kelulusan, Maka hasilnya adalah 0 (nol).
3. f (semester 3= 2,53 | keterangan= lulus tepat waktu)
= 1 √2𝜋(0,23751) e –(2,53−2,779) 2 2(0,23751) 2
= 1 1,221296 2,7183 0,062001 0,112822 = 0,818803 x 2,7183 x 0,549547 = 1,223155
f (semester 3= 2,53 | keterangan= lulus tidak tepat waktu)
= 1 √2𝜋(0,320888) e –(2,53−2,119) 2 2(0,320888) 2
= 1 1,419569 2,7183 0,168921 0,102969 = 0,704439 x 2,7183 x 1,640502 = 3,141359
4. f (semester 4= 3,00 | keterangan= lulus tepat waktu)
= 1 √2𝜋(0,254744) e –(3,00−3,095) 2
2(0,254744) 2
= 1 1,264829 2,7183 0,802816 0,129789 = 0,790621 x 2,7183 x 0,069536 = 0,149443 f (semester 4= 3,00 | keterangan= lulus tidak tepat waktu) = 1 √2𝜋(0,27472) e –(3,00−2,104) 2 2(0,27472) 2
= 1 1,313485 2,7183 0,802816 0,150942 = 0,761334 x 2,7183 x 5,318705 = 11,00724
5. f (semester 5= 2,85 | keterangan= lulus tepat waktu)
= 1 √2𝜋(0,664954) e –(2,85−2,798) 2
2(0,664954) 2
= 1 2,043505 2,7183 0,002704 0,884328 = 0,489355 x 2,7183 x 0,003058 = 0,004067
f (semester 5= 2,85 | keterangan= lulus tidak tepat waktu)
= 1 √2𝜋(0,292286) e –(2,85−2,457) 2 2(0,292286) 2
= 1 1,354827 2,7183 0,154449 0,170862 = 0,738102 x 2,7183 x 0,5 = 1,003191
6. f (semester 6= 2,92 | keterangan= lulus tepat waktu)
= 1 √2𝜋(0,234011) e –(2,92−2,857) 2
2(0,234011) 2
= 1 2,456205 2,7183 0,003969 0,109522 = 0,407132 x 2,7183 x 0,036239 = 0,040106
f (semester 6= 2,92 | keterangan= lulus tidak tepat waktu)
= 1 √2𝜋(0,96066) e –(2,92−2,314) 2 2(0,096066) 2 = 1 2,456205 2,7183 0,367236 0,018457 = 0,407132 x 2,7183 x 19,89684 = 22,01998
Sehingga : Likelihood lulus tepat waktu = (0,057)*(0,261)*(1,223)*(0,149)*(0,004)*(0,040)*(4/15)*(11/15) = 8,48239 Likelihood lulus tidak tepat waktu = (3,141)*(11,007)* (1,003)*(22,020)*(3/5)*(2/5) = 183,25946 Nilai probabilitas dapat dihitung dengan melakukan normalisasi terhadap likelihood tersebut sehingga jumlah yang diperoleh antara lain :
Probabilitas lulus tepet waktu
= 8,48239 8,48239+183,25946 = 0,044239 Probabilitas lulus tidak tepat waktu   = 183,25946
8,48239+183,25946 = 0,955761
Dari hasil tersebut, dapat dilihat bahwa nilai probabilitas terendah ada pada status probabilitas lulus tepat waktu, maka dapat disimpulkan bahwa mahasiswa yang bernama Lamhot dapat dikatakan lulus tepat waktu.

## 4.  IMPLEMENTASI
Berikut  hasil  implementasi  berdasarkan    data  mahasiswa  yang  memiliki  atribut  seperti  nama,  NIM,  jenis  kelamin,  nilai semester 1 sampai semester 6 (ajaran tahun 2013-2016) dan Indeks Prestasi Komulatif (IPK) dengan menggunakan aplikasi weka.:
Gambar 1. Hasil Keterangan Mahasiswa LTW atau LTTW
Keterangan:
Berdasarkan gambar 1. di atas ,di mana dari 20 nama mahasiswa, terdapat 15 mahasiswa lulus tepat waktu , dan 5 mahasiswa lulus tidak tepat waktu.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil-hasil analisis dan percobaan yang dilakukan pada bab sebelumnya, maka kesimpulan yang dapat diambil adalah sebagai berikut:
1.  Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui proses prediksi kelulusan mahasiswa pada Poltekkes Kemenkes RI Medan
2.  Proses  untuk  memprediksi  kelulusan  mahasiswa  pada  Poltekkes  Kemenkes  RI  Medan  diselesaikan  menggunakan algoritma Naive Bayes Classifier
3.  Proses  implementasi  algoritma  Naive  Bayes  Classifier  untuk  memprediksi  kelulusan  mahasiswa  pada  Poltekkes Kemenkes RI Medan menggunakan aplikasi Weka.

## REFERENCES
[1] N.Usman, KONTEKS IMPLEMETASI BERBASIS KURIKULUM, Yogyakarta: ANDI.2002.
[2] Teguh Budi Santoso, "ANALISA DAN PENERAPAN METODE C4.5 UNTUK PREDIKSI LOYALITAS PELANGGAN," Ilmiah Fakultas Teknik, vol. 10, pp. 1-10.
[3] Hermawan.” PREDIKSI PENERIMAAN SISWA BARU PADA MADRASAH ALIYAH AS,SAYAFI’IYAH 02 MENGGUNAKAN METODE TIME SERIES”.
[4] Trayasiwi  P.Gita.”  PENERAPAN  METODE  KLASTERING  DENGAN  ALGORITMA  K-MEANS  UNTUK  PREDIKSI  KELULUSAN MAHASISWA PADA PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA STRATA SATU”,pp.5-11 Semarang.
[5] Dyah  Ayu  Noor  Wulan  and  Sri  Muliati  Abdullah,  "Jurnal  Sosio-Humaniora,"  PROKRATINASI  AKADEMIK  DALAM  PENYELESAIAN SKRIPSI, vol. 5, pp. 1-74, MEI 2014.
[6] Alfa Saleh, "IMPLEMENTASI METODE KLASIFIKASI NAIVE BAYES DALAM MEMPREDIKSI BESARNYA PENGGUNAAN LISTRIK RUMAH TANGGA," Citec Journal, vol. 2, pp. 207-217, Mei-Juli 2015.
[7] Abdul Kadir, Pengenalan Algoritma, Dewiberta Hardjono, Ed. Yogyakarta, Indonesia: ANDI OFFSET, 2013.
[8] Rosa A S and M Shalahuddin, REKAYASA PERANGKAT LUNAK. Bandung, Indonesia, 2014.
[9] Slamet  Pujiono,  Armadyah  Amborowati,  and  M  Suyanto,  "ANALISA  KEPUTUSAN  PUBLIK  MENGGUNAKAN  WEKA  DALAM MEWUJUDKAN GOOD GOVERNANCE DI KOTA YOGYAKARTA," JURNAL DASI, vol. 14, pp. 45-55, JUNI 2013.
[9] Dewibertha Hardjono, MICROSOFT EXCEL 2007 PEMROGRAMAN VBA, Dewibertha Hardjono, Ed. Yogyakarta, Indonesia, 2008.
[10]  Eko Prasetyo, Data Mining-Koonsep dan Aplikasi menggunakan Matlab, Nikodemus WK, Ed. Yogyakarta, Indonesia: ANDI OFFSET, 2012.
[11]  Lamhot Sitorus, ALGORITMA DAN PEMEROGRAMAN, I ed., Arie Pramesta, Ed. Yogyakarta, Indonesia: ANDI. OFFSET, 2015.
[12]  Venny Lovina Gumiri, Diyah Puspitaningrum, and Ernawati , "SISTEM PAKAR KLASIFIKASI STATUS ANAK USIA DINI DENGAN METODE NAIVE BAYES CLASSIFER BERBASIS DDST RULER," Rekursif, vol. 3, pp. 107-122, November 2015.