## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 9, February 2024, page 613-619 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i9.4902

## Perbandingan Algoritma Decision Tree dan Support Vector Machine Dalam Pemilihan Calon Mahasiswa Penerima KIP-K
Nayaka Al Syahreal Kanaka * , Rudi Heriansyah, Shinta Puspasari
Fakultas Ilmu Komputer, Prodi Teknik Informatika, Universitas Indo Global Mandiri, Palembang, Indonesia Email: 1,* nayakaalsyahrealkanaka@gmail.com, 2 rudi@uigm.ac.id, 3 shinta@uigm.ac.id Email Penulis Korespondensi: nayakaalsyahrealkanaka@gmail.com
Abstrak –KIP Kuliah adalah bantuan biaya pendidikan dari pemerintah bagi lulusan SMA/sederajat yang memiliki potensi akademik yang  baik  tetapi  memiliki  keterbatasan  ekonomi.  Ada  banyak  hal  yang  patut  dipertimbangkan  oleh  Perguruan  Tinggi  sebelum memilih  calon  mahasiswa  penerima  KIP  Kuliah  sehingga  dapat  dilakukan  seleksi  menggunakan  machine  learning  dan  algoritma klasifikasi.  Pada  penelitian  ini,  akan  digunakan  dua  algoritma  machine  learning  diantaranya:  Decision  Tree  dan  Support  Vector Machine (SVM). Selanjutnya, kedua algoritma ini akan diuji coba dan dibandingkan hasil akhirnya. Kedua algoritma memiliki hasil yang  berbeda-beda.  Tingkat  accuracy,  precision,  recall, dan F1  score  yang  terbesar  adalah  100%. Nilai  tersebut dapat dicapai oleh algoritma  Decision  Tree  karena  dataset  yang  digunakan  cocok  untuk  diselesaikannya.  Oleh  sebab  itu,  algoritma  Decision  Tree direkomendasikan untuk digunakan dalam memilih calon mahasiswa KIP Kuliah.
Kata Kunci: KIP Kuliah; Perbandingan; Machine Learning; Supervised Learning; Seleksi
Abstract– KIP  Kuliah  is  tuition  assistance  from  the  government  for  high  school  /  equivalent  graduates  who  have  good  academic potential but have economic limitations. There are many things that should be considered by universities before selecting prospective students who receive KIP Lecture so that selection can be done using machine learning and classification algorithms. In this research, two machine learning algorithms will be used including: Decision Tree and Support Vector Machine (SVM). Furthermore, these two algorithms  will  be  tested  and  compared  the  final  results.  Both  algorithms  have  different  results.  The  highest  level  of  accuracy, precision,  recall,  and  F1  score  is  100%.  This  value  can  be  achieved  by  the  Decision  Tree  algorithm  because  the  dataset  used  is suitable  for  it  to  solve.  Therefore,  the  Decision  Tree  algorithm  is  recommended  to  be  used  in  selecting  KIP  College  student candidates.
Keywords : College KIP; Comparison; Machine Learning; Supervised Learning; Selection

## 1. PENDAHULUAN
Pada tahun 2022, Kementerian Pendidikan, Kebudayaan & Riset Teknologi Republik Indonesia (Kemendikbud Ristek) memberikan bantuan pendidikan tingkat Perguruan Tinggi (PT) kepada 185.000 calon mahasiswa  yang ada Indonesia melalui  program  Kartu  Indonesia  Pintar  Kuliah  (KIP  Kuliah).  Dilansir  dari  portal  media  Kompas.com,  “beasiswa  ini diperuntukan bagi mahasiswa dari keluarga miskin maupun rentan miskin” (Kasih, 2022).
Berdasarkan  website  resmi  KIP  Kuliah,  persyaratan  untuk  mendaftar  program  tersebut  adalah  siswa SMA/sederajat yang akan lulus pada tahun berjalan maksimal 2 tahun sebelumnya, memiliki potensi akademik namun terbatas  secara  ekonomi,  memiliki  Kartu  Indonesia  Pintar  (KIP)  atau  Kartu  Keluarga  Sejahtera  (KKS)  atau  terdata  di Data Terpadu Kesejahteraan Sosial (DTKS) Kementerian Sosial (Kemensos), dan lulus seleksi penerimaan mahasiswa baru di Perguruan Tinggi, baik Perguruan Tinggi Negeri (PTN) atau Perguruan Tinggi Swasta (PTS).
Skema  penyeleksian  calon  mahasiswa  KIP  Kuliah  di  PTN  berbeda  dari  PTS.  PTN  menyelenggarakan  seleksi umum  yang  diikuti  oleh  semua  calon  mahasiswa,  setelah  itu  baru  melakukan  validasi  kepada  calon  mahasiswa  KIP Kuliah. Sementara PTS langsung memisahkan calon mahasiswa reguler dan KIP Kuliah. Kemudian, melakukan seleksi administrasi dan  wawancara bersama prodi kepada calon mahasiswa KIP Kuliah (Kasih, 2022). Ada banyak  hal  yang patut  dipertimbangkan  sebelum  memilih  calon  mahasiswa  penerimanya  sehingga  calon  mahasiswa  KIP  Kuliah  harus diseleksi. Hal ini dilakukan untuk  mengetahui apakah calon  mahasiswa berpotensi lulus atau tidak? Proses seleksi  ini akan  menjadi acuan bagi PTS untuk  menerima calon  mahasiswa KIP Kuliah. Dalam penerapannya, machine learning dapat  digunakan  sebagai  alat  untuk  melakukan  seleksi  calon  mahasiswa  (Hakkoum  et  al.,  2023;  Salais-Fierro  et  al., 2020; Tsang & Benoit, 2020).
Sebelum mengimplementasikan machine learning , pada tahap awal dilakukan data collecting atau pengumpulan data  penelitian.  Wawancara  dilakukan  bersama  salah  satu  pegawai  BKABK  UIGM  untuk  mengetahui  variabel  yang akan digunakan pada penelitian. Semua data  yang ada dijadikan dalam  sebuah dataset ,  kemudian dipersiapkan dalam tahap data  preparation .  Tahap  ini  mencakup  semua  kegiatan  yang  digunakan  untuk  membuat  kumpulan  data  dalam tahap  pemodelan,  seperti  pembersihan,  menggabungkan,  dan  mengubah  data  menjadi  variabel  yang  lebih  berguna. Tahap ini dimulai dengan data cleansing, ini adalah proses  memperbaiki atau  menghilangkan data  yang  keliru, rusak, tidak sesuai format, duplikat atau tidak sempurna dalam dataset (Tableu, 2022). Tahap selanjutnya adalah data splitting . Pada tahap ini akan dilakukan pembagian data menjadi dua bagian atau lebih  dan  memisahkan  antara feature dan labels yang  akan  didefinisikan  sebagai  X  ( feature )  dan  y  ( labels ).  Setelah melakukan data  splitting ,  proses  implementasi  algoritma  dapat  dilakukan.  Algoritma machine  learning yang  akan diujikan adalah Decision Tree dan Support Vector Machine ( SVM ). Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui algoritma machine learning yang efektif dalam memilih calon mahasiswa KIP Kuliah. Machine learning atau pembelajaran mesin adalah bagian dari artificial intelligence yang merupakan perpaduan dari beberapa disiplin ilmu pengetahuan yang kompleks. Arthur Samual memperkenalkan istilah machine learning pada

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 9, February 2024, page 613-619 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i9.4902
tahun 1959 melalui jurnalnya yang berjudul “Some studies in Machine Learning using the Game of Checkers” (Sarno et al., 2022).
Machine learning menggunakan beberapa algoritma berbeda yang dijalankan berulang kali agar komputer dapat belajar  dari  informasi  yang  diterima.  Komputer  akan  diberikan  input  berupa  data  secara  terus  menerus,  sedangkan algoritma  akan  “berubah”  sesuai  dengan  informasi  yang  didapatkan.  Proses  ini  meningkatkan  kemampuan  komputer dalam berpikir dan mampu memahami data input.
Decision tree atau pohon keputusan merupakan salah satu metode klasifikasi yang umum digunakan. Metode ini mengubah  fakta  yang  besar  menjadi  pohon  keputusan  agar  dapat  merepresentasikan  aturan.  Aturan  tersebut  dapat dengan  mudah  diinterpretasi  oleh  manusia. Decision  tree juga  berguna  untuk  mengeksplorasi  data  serta  menemukan hubungan tersembunyi antara beberapa variabel input dan sebuah variabel target (Berry & Linoff, 2004).
Support Vector Machine ( SVM ) diperkenalkan pertama kali oleh Vapnik tahun 1992 sebagai salah satu metode machine  learning yang  bekerja  dengan  prinsip  Structural  Risk  Minimization  (SRM)(Izzudin  et  al.,  2020;  Park  et  al., 2020; Sueno, 2020). Metode ini bertujuan untuk menemukan hyperplane terbaik yang memisahkan dua buah class pada input space. SVM menggunakan hipotesis berupa fungsi-fungsi linier dalam sebuah ruang fitur yang berdimensi tinggi dengan  mengimplementasikan learning  bias  yang berasal dari teori pembelajaran statistik. SVM merupakan  salah satu teknik  yang  relatif  baru  dibandingkan  dengan  teknik-teknik  lain  pada  umumnya  sehingga  mempunyai  performa  yang lebih baik di berbagai bidang aplikasi. Tingkat akurasi pada model akan dihasilkan oleh proses peralihan dengan SVM sangat bergantung terhadap fungsi kernel dan parameter yang digunakan (Siagian, 2011). Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui  algoritma machine  learning yang  efektif  dalam  memilih  calon  mahasiswa  KIP  Kuliah.  Dalam  mencari algoritma  yang  efektif,  dilakukan  pengujian  dengan  confusion  matrix.  Confusion  matrix  adalah  suatu  metode  yang biasanya  digunakan  untuk  melakukan  perhitungan  akurasi  pada  konsep  data  mining.  Pada  pengukuran  kinerja menggunakan confusion matrix, terdapat 4 (empat) istilah sebagai representasi hasil proses klasifikasi. Keempat istilah tersebut adalah True Positive (TP), True Negative (TN), False Positive (FP) dan False Negative (FN) (Rasywir et al., 2020). Nilai True Negative (TN)  merupakan  jumlah  data  negatif  yang  terdeteksi  dengan  benar,  sedangkan False Positive (FP)  merupakan  data  negatif  namun  terdeteksi  sebagai  data  positif.  Sementara  itu, True Positive (TP) merupakan  data  positif  yang  terdeteksi  benar. False Negative (FN)  merupakan  kebalikan  dari True Positive ,  dimana hasilnya  berupa  data  positif,  namun  terdeteksi  sebagai  data  negatif  (Visa  et  al.,  2011).  Harapannya,  algoritma  yang efektif dapat menyederhanakan proses seleksi calon mahasiswa KIP Kuliah dan memudahkan proses untuk menentukan calon mahasiswa KIP Kuliah yang diterima.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Dasar Penelitian
Dari gambar 1 berikut merupakan tahapan dari penelitian yang penulis lakukan.

## Gambar 1. Skema dan tahapan penelitian

## 2.1.1 Data Collecting
Pada tahap awal, dilakukan data collecting atau pengumpulan data penelitian. Proses pengumpulan data dimaksudkan untuk  mendapatkan  bekal  studi  pendahuluan  tentang  inti  masalah  yang  akan  diselesaikan  (Wali  &  Ahmad,  2018). Sumber  data  didapatkan  melalui  wawancara  bersama  salah  satu  pegawai  BKABK  UIGM  untuk  mengetahui  variabel yang akan digunakan pada penelitian
Penelitian ini menggunakan data KIP Kuliah UIGM tahun 2020-2022. Data penelitian yang diperoleh adalah 500 data dengan 13 variabel. Adapun variabel yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 1.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 9, February 2024, page 613-619 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i9.4902
Tabel 1. Parameter yang ada dalam dataset

## 2.1.2 Data Preparation
Data preparation adalah  tahap  mempersiapkan  data,  mencakup  semua  kegiatan  yang  digunakan  untuk   membuat kumpulan  data  dalam  tahap  pemodelan,  seperti  pembersihan,  menggabungkan,  dan  mengubah  data  menjadi  variabel yang lebih berguna (Abdallah et al., 2016).
Proses  ini  dimulai  dengan  data  cleansing,  ini  adalah  proses  pemeriksaan  anomali  pada  data  agar  data  dapat digunakan  dengan  baik  sebagai dataset .  Adapun  langkah  yang  dilakukan  adalah  melakukan  penelusuran  data  yang kosong  ( null )  dan  data  yang  terduplikasi.Diawali  dengan  menentukan  terlebih  dahulu  data  modus  pada  setiap feature yang dimiliki oleh dataset . Kemudian, apabila  modus pada setiap feature yang dimiliki  oleh dataset telah ditemukan, alur proses selanjutnya adalah penelusuran data yang null . Penelusuran data dilakukan dengan iterasi pada setiap baris dataset dan dilanjutkan iterasi pada setiap feature pada baris tersebut. Apabila ditemukan data yang null pada feature di baris tersebut, feature yang null akan diisi dengan data modus yang sebelumnya telah ditemukan. Iterasi terus dilakukan hingga  baris  terakhir  pada dataset tersebut.  Selanjutnya  penelusuran  pada  baris  data  yang  terdapat  duplikasi.  Hal  ini bertujuan  untuk  menghasilkan  data  unik  pada  setiap  baris  yang  akan  digunakan  sebagai dataset (Ridzuan  &  Zainon, 2019).

## 2.1.3 Data Splitting
Tahap berikutnya adalah data splitting . Pada tahap ini akan dilakukan pembagian data menjadi dua bagian. Bagian itu meliputi  data training dan  data testing ,  setelah  itu  dilakukan  pemisahan  antara feature dan labels yang  akan didefinisikan sebagai X ( feature ) dan y ( labels ) (Nurhopipah & Hasanah, 2020).

## 2.1.4 Training Model
Algoritma Decision Tree dan Support Vector  Machine ( SVM ) akan diimplementasikan pada dataset yang sebelumnya telah melalui proses data splitting .

## 2.1.5 Model Evaluation
Confusion  Matrix  adalah  metode  yang  umumnya  digunakan  untuk  melakukan  pengukuran  akurasi  pada  konsep  data mining. Pada pengukuran  kinerja menggunakan confusion  matrix, terdapat 4 (empat) istilah sebagai representasi hasil proses  klasifikasi.  Keempat  istilah  tersebut  adalah True Positive (TP), True Negative (TN), False Positive (FP)  dan False Negative (FN).  Nilai True Negative (TN)  merupakan  jumlah  data  negatif  yang  terdeteksi  dengan  benar, sedangkan False Positive (FP)  merupakan  data  negatif  namun  terdeteksi  sebagai  data  positif.  Sementara  itu, True Positive (TP)  merupakan  data  positif  yang  terdeteksi  benar. False Negative (FN)  merupakan  kebalikan  dari True Positive ,  dimana  hasilnya  berupa  data  positif,  namun  terdeteksi  sebagai  data  negatif  (Visa  et  al.,  2011).  Pada  jenis klasifikasi  binary  yang  hanya  memiliki  2  keluaran  kelas, confussion  matrix dapat  disajikan  seperti  pada  Gambar  2 berikut.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 9, February 2024, page 613-619 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i9.4902
Berdasarkan nilai True Negative (TN), False Positive (FP), False Negative (FN), dan True Positive (TP) dapat diperoleh nilai akurasi (accuration), presisi (precission), sensivitas ( recall ), dan f1-score .
Nilai  akurasi  menggambarkan  seberapa  akurat  sistem  dapat  mengklasifikasikan  data  secara  benar.  Dengan  kata  lain, nilai akurasi merupakan perbandingan antara data yang terklasifikasi benar dengan keseluruhan data. Nilai akurasi dapat diperoleh dengan persamaan 1.
Nilai presisi menggambarkan jumlah data kategori positif yang diklasifikasikan secara benar lalu dibagi  dengan total  data  yang  diklasifikasi  positif.  Presisi  dapat  diperoleh  dengan  persamaan  2.  Sementara  itu, recall menunjukkan berapa persen data kategori positif yang terklasifikasikan dengan benar oleh sistem. Recall dikenal sebagai sensitivitas, nilai recall diperoleh dengan persamaan 3. F1-Score merupakan kebenaran memprediksi negatif dibandingkan dengan keseluruhan data negatif. F1-score dapat dilihat pada persamaan 4.
(          ) (1) (         ) (2) (            ) (3) (4)
Keterangan:
1. TP adalah True Positive , yaitu jumlah data positif yang terklasifikasi dengan benar oleh sistem.
2. TN adalah True Negative , yaitu jumlah data negatif yang terklasifikasi dengan benar oleh sistem.
3. FN adalah False Negative , yaitu jumlah data negatif namun terklasifikasi salah oleh sistem.
4. FP adalah False Positive , yaitu jumlah data positif namun terklasifikasi salah oleh sistem. Gambar 3 adalah illustrasi contoh dari hasil Confussion Matrix :
Gambar 3. Ilustrasi confussion matrix

## 2.1.6 Komparasi Efektifitas
Setelah  mengimplementasikan  algoritma,  akan  dilakukan  perbandingan  pada  kedua  hasil  dari  algoritma  tersebut menggunakan confussion  matrix .  Adapun  matriks  yang  diukur  meliputi accuracy , precision , recall ,  dan F1-score (Patimah et al., 2021).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data Cleansing
Pada  tahap  ini,  dilakukan  pemeriksaan  apakah  terdapat  data  yang  kosong  ( null )  pada dataset .  Dari  pemeriksaan  yang telah dilakukan, tidak ditemukan data kosong dalam dataset . Namun jika ada data yang kosong, maka akan diisi dengan data modus yang terdapat pada kolom tersebut.
Tabel 2. Jumlah data kosong pada dataset
Jumlah Data yang Kosong  Jumlah Nilai Rata-Rata 0 Pendapatan Orang Tua 0 Jumlah Anggota Keluarga 0 Biaya per-Kepala 0 Kondisi Ayah 0 Kondisi Ibu 0 Kelayakan Rumah 0 Kesesuaian PBB 0 Prestasi 0 Organisasi 0 Nilai Kecocokan Prodi 1 0 Nilai Kecocokan Prodi 2 0 Status Kelulusan 0

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 9, February 2024, page 613-619 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i9.4902
Selanjutnya  dilakukan  pemeriksaan  duplikasi  pada  data,  hasilnya  0  yang  berarti  tidak  ditemukan  data  duplikat dalam dataset . Jika ditemukan data yang duplikat, maka salah satu dari datanya akan dihapus Berikut adalah hasil dari pencarin data duplikat pada dataset .
3.2 Data Splitting
Proses data splitting dilakukan pembagian data menjadi dua bagian. Bagian itu meliputi data training dan data testing . Data testing berisi 20% data acak dari keseluruhan dataset . Setelah itu dilakukan pemisahan antara feature dan labels yang akan didefinisikan sebagai X ( feature ) dan  y ( labels ). Data splitting menghasilkan dataset dengan feature tanpa label sebagai berikut.
Tabel 3. Tampilan feature dataset training

## 3.3 Training Model
Data yang telah melalui proses splitting , selanjutnya akan diimplementasikan pada model decision tree dan SVM . Pada model decision tree , digunakan beberapa parameter dalam tabel berikut.
Tabel 4. Parameter pada model decision tree
Kemudian,  setelah  mengimplementasikan  algoritma decision  tree ,  dilanjutkan  dengan  mengimplementasikan algoritma SVM dengan beberapa parameter sebagai berikut.
Tabel 5. Parameter pada model SVM

## 3.4 Model Evaluation
Setelah semua model telah melalui proses training , selanjutnya akan dilakukan uji coba menggunakan data testing yang sebelumnya  telah  disiapkan.  Adapun  tahap  uji  coba  menggunakan  metode confussion  matrix .  Berdasarkan  hasil  uji coba, diketahui model decision tree dan SVM menghasilkan nilai confussion matrix seperti pada Gambar 2.
Jumlah Data yang Kosong  Jumlah Nilai Rata-Rata 0 Pendapatan Orang Tua 0 Jumlah Anggota Keluarga 0 Biaya per-Kepala 0 Kondisi Ayah 0 Kondisi Ibu 0 Kelayakan Rumah 0 Kesesuaian PBB 0 Prestasi 0 Organisasi 0 Nilai Kecocokan Prodi 1 0 Nilai Kecocokan Prodi 2 0 Status Kelulusan 0 Jumlah Data yang Kosong  Jumlah Nilai Rata-Rata 0 Pendapatan Orang Tua 0
Jumlah Anggota Keluarga 0 Biaya per-Kepala 0 Kondisi Ayah 0 Kondisi Ibu 0 Kelayakan Rumah 0 Kesesuaian PBB 0 Prestasi 0 Organisasi 0 Nilai Kecocokan Prodi 1 0 Nilai Kecocokan Prodi 2 0 Status Kelulusan 0 Parameter Input Kernel “rbg”

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 9, February 2024, page 613-619 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i9.4902
a) Hasil confussion matrix model decision tree
b) Hasil confussion matrix model SVM
Gambar 4. Confussion matrix pada masing-masing model machine learning
Hasil confussion  matrix sebelumnya  akan  dilakukan  perhitungan  untuk  menghasilkan  nilai-nilai  yang  menjadi perbandingan yaitu accuracy , recall , precision , dan F1-Score .

## 3.5 Komparasi Model
Setelah dilakukan pengujian pada masing-masing algoritma. Selanjutnya akan dilakukan komparasi model terbaik dari masing-masing algoritma sebelumnya yang telah diujikan. Berikut adalah tabel 6 perbandingan model algoritma.
Tabel 6. Tabel perbandingan model algoritma
Gambar 5. Grafik perbandingan model algoritma decision tree & SVM
Pada uji coba confussion matrix , diketahui apabila sebuah skor menghasilkan nilai mendekati atau sama dengan 1, maka dapat diketahui bahwa nilai tersebut adalah nilai terbaik. Dari hasil pengujian sebelumnya, diketahui.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  uji  coba  dan  perbandingan  sebelumnya,  diketahui  terdapat  dua  algoritma  yang  telah  dibandingkan, yaitu  Decision  Tree  dan  SVM.  Dalam  proses  perbandingan  tersebut,  berbagai  metrik  telah  dievaluasi,  yaitu  akurasi, presisi,  recall,  dan  skor  F1.  Hasil  perbandingan  menunjukkan  bahwa  algoritma  Decision  Tree  telah  mencapai  hasil paling  efektif,  dengan  mencapai  akurasi,  presisi,  recall,  dan  F1-Score  sebesar  100%.  Pencapaian  ini  menunjukkan kemampuan algoritma Decision Tree dalam menyelesaikan studi kasus seleksi calon mahasiswa penerima KIP Kuliah. Dengan mencapai nilai sebesar 100%, hal ini menunjukkan bahwa algoritma Decision Tree mampu melakukan prediksi calon mahasiswa yang layak menerima KIP Kuliah dengan sempurna. Namun, perlu diketahui bahwa hasil ini mungkin dapat dipengaruhi oleh berbagai faktor, termasuk data pelatihan, parameter yang disesuaikan, maupun karakteristik dari studi kasus ini. Oleh karena itu, meskipun algoritma Decision Tree telah menunjukkan hasil yang sangat baik dalam uji coba ini, kedepannya dapat dilakukan penelitian pada kasus serupa namun dengan kondisi berbeda untuk mendapatkan perspektif yang lebih luas.

## REFERENCES
Abdallah, Z. S., Du, L., & Webb, G. I. (2016). Data Preparation (C. Sammut & G. I. Webb (eds.); p. 318–327  BT– Encyclopedia of Machine Learning and Data Mining). Humana Press . https://doi.org/10.1007/978-1-4899-7502-

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 9, February 2024, page 613-619 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i9.4902
7_62-1 Berry,  M.  J.  .,  &  Linoff,  G.  S.  (2004). Data  Mining  Techniques:  For  Marketing,  Sales,  and  Customer  Relationship Management .
Hakkoum,  H.,  Idri,  A.,  Abnane,  I.,  &  Fernades-Aleman,  J.  (2023).  Does  Categorical  Encoding  Affect  the Interpretability of a Multilayer Perceptron for Breast Cancer Classification? Proceedings Ofthe 12th International Conference on Data Science, Technology and Applications (DATA 2023) , Data , 351–358. https://doi.org/10.5220/0012084800003541
Izzudin, Hamzah, Nisrafariza, & Idris. (2020). ANALYSIS OF MULTISPECTRAL IMAGERY FROM UNMANNED AERIAL  VEHICLE  (UAV)  USING  OBJECT-BASED  IMAGE  ANALYSIS  FOR  DETECTION  OF GANODERMA DISEASE IN OIL PALM. Journal of Oil Palm Research , 5 (5), 543–546. Kasih, A. P. (2022). KIP Kuliah 2022 Buka 185.000 Kuota, Kondisi Rumah Mahasiswa Akan Dicek . Nurhopipah,  A.,  &  Hasanah,  U.  (2020).  Dataset  Splitting  Techniques  Comparison  For  Face  Classification  on  CCTV Images. Indonesia Journal of Computing and Cybernetics Systems , 14 , 341–352.
Park,  K.,  Hong,  J.  S.,  &  Kim,  W.  (2020).  A  Methodology  Combining  Cosine  Similarity  with  Classifier  for  Text Classification. Applied Artificial Intelligence , 34 (5), 396–411. https://doi.org/10.1080/08839514.2020.1723868 Patimah,  N.  F.,  Abdurrohman,  M.,  Rinaldi,  A.  R.,  &  Dikananda,  A.  R.  (2021).  Implementasi  Algoritma  Naive  Bayes dam Klasifikasi Penyakit Diabetes. Jurnal Data Science & Informatika , 1 , 6–10.
Rasywir,  E.,  Sinaga,  R.,  &  Pratama,  Y.  (2020).  Analisis  dan  Implementasi  Diagnosis  Penyakit  Sawit  dengan  Metode Convolutional Neural Network ( CNN ). Jurnal Paradigma UBSI , 22 (2), 117–123.
Ridzuan,  F.,  &  Zainon,  W.  M.  N.  (2019).  A  Review  on  Data  Cleansing  Methods  for  Big  Data. Procedia  Computer Science , 161 , 731–738. https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.11.177
Salais-Fierro,  T.  E.,  Saucedo-Martinez,  J.  A.,  Rodriguez-Aguilar,  R.,  &  Vela-Haro,  J.  M.  (2020).  Demand  prediction using  a  soft-computing  approach:  A  case  study  of  automotive  industry. Applied  Sciences  (Switzerland) , 10 (3). https://doi.org/10.3390/app10030829
Sarno,  R.,  Sabilla,  S.  I.,  Purbawa,  D.  P.,  Khah,  M.,  &  Ardani,  H.  S.  (2022). Machine  Learning  dan  Deep  Learning- Konsep dan Pemrograman Python . Penerbit Andi. Siagian, R. Y. (2011). Klasifikasi Parket Kayu Jati Menggunakan Metode Support Vector Machines (SVM) . Universitas Gunadarma.
Sueno,  H. T. (2020).  Multi-class  Document  Classification  using  Support  Vector  Machine  (SVM)  Based on  Improved Naïve  Bayes  Vectorization  Technique. International  Journal  of  Advanced  Trends  in  Computer  Science  and Engineering , 9 (3), 3937–3944. https://doi.org/10.30534/ijatcse/2020/216932020 Tableu. (2022). Guide To Data Cleaning: Definition, Benefits, Components, And How To Clean Your Data . Tsang, W. K., & Benoit, D. F. (2020). Gaussian processes for daily demand prediction in tourism planning. Journal of Forecasting , 39 (3), 551–568. https://doi.org/10.1002/for.2644
Visa, S., Ramsay, B., Ralescu, A., & Knaap, E. V. D. (2011). Confusion Matrix-based Feature Selection. Proceedings of The 22nd Midwest Artificial Intelligence and Cognitive Science . Wali, M., & Ahmad, L. (2018). Perancangan  Access Open Journal System (AOJS) dengan  menggunakan Framework Codeigniter  dan  ReactJs. Jurnal  JTIK  (Jurnal  Teknologi  Informasi  Dan  Komunikasi) , 2 (1  SE-Articles),  48–56. https://doi.org/10.35870/jtik.v2i1.53