## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v9i1.159
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK  Widuri

## PREDIKSI PERMINTAAN MATA KULIAH SEMESTER ANTARA (PADAT) DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA  FOLD-GROWTH DAN FP-GROWTH
L. Taufik Parulian 1 , Rouli Doharma 2 , Ahmad Taufik 3
1,2,3 Sistem Informasi 1,2,3 Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer (STMIK) Widuri, Jakarta, Indonesia.
Correspondence email : marisina28.rouli@gmail.com
Article history:        Submission date: Juni 4, 2023           Revised date: Juni 28, 2023           Published date: Juni 30, 2023

## ABSTRACT
The  intermediate  semester  is  the  lecture  period  which  is  held  during  the  holidays  between  even  and  odd semesters  which  is  one  of  the  alternatives  given  to  students.  The  main  purpose  of  predicting  the  demand  for intermediate semester courses is to be able to help students make improvements to less than optimal grades and to  be  able  to  shorten  the lecture  period.  All  forms  of  preparation,  both  schedules  and lecturers'  appointments made by the higher education institution are related to requests for courses to be followed by students. Frequent Pattern-Growth (FP-Growth) is an alternative algorithm that can be used to determine the most frequent data set  (frequent  item  set)  in  a  data  set.  The  Fold-growth  algorithm  uses  the  SOTrieIT  data  structure  to  extract transaction patterns. The expected results in this study are to predict the courses that will be taken by students in the solid / intermediate semester so that the leadership can make good preparations.
Keywords : Data Mining, Fp-Growth, Fold-Growth, Frequent Itemset, SOTrieIT.

## ABSTRAK
Semester antara adalah masa perkuliahan yang dilaksanakan pada masa liburan antara semester genap dan ganjil yang merupakan salah satu alternatif yang diberikan kepada mahasiswa. Tujuan utama prediksi permintaan mata kuliah  semester  antara  adalah  untuk  dapat  membantu  mahasiswa  melakukan  perbaikan  nilai  yang  kurang optimal dan dapat mempersingkat masa perkuliahan Segala bentuk persiapan, baik jadwal dan peninjukan dosen yang  dilakukan  pihak  perguruan  tinggi  berkaitan  dengan  permintaan  mata  kuliah  yang  akan  diikuti  oleh Mahasiswa. Frequent Pattern-Growth (FP-Growth ) adalah salah satu alternatif algoritma yang dapat digunakan untuk  menentukan  himpunan  data  yang  paling  sering  muncul  (frequent  item  set)  dalam  sekumpulan  data. Algoritma Fold-growth menggunakan struktur data SOTrieIT pada penggalian pola transaksi.  Hasil diharapkan pada  penelitian  ini  adalah  melakukan  prediksi  mata  kuliah  yang  akan  diambil  oleh  mahasiswa  pada  semester padat/antara sehingga pihak pimpinan dapat melakukan persiapan dengan baik.
Kata kunci : Data Mining, Fp-Growth, Fold-Growth, Frequent Itemset, SOTrieIT.

## PENDAHULUAN
Kegiatan akademik perkuliahan dalam satu tahun  ajaran  pada  sebuah  lembaga  pendidikan umumnya  terbagi  ke  dalam  2  (dua)  periode,  yaitu periode  semester  ganjil  dan  semester  genap. Adanya  kebutuhan  dan  keinginan  mahasiswa untuk  dapat  melakukan  kegiatan  perkuliahan  di periode  liburan  sehingga  mahasiswa  dapat remediasi nilai mata kuliah yang lalu ataupun bagi mahasiswa  yang  ingin  mengambil  mata  kuliah baru  agar  mempercepat  kelulusan  (Budiyantara  et al. 2020).
Namun  demikian  tidak  semua  mahasiswa diperbolehkan mengikuti program Semester antara,  ada  beberapa  persyaratan  yang  harus dipenuhi calon peserta semester antara, diantaranya  IP  minimal  3.00  untuk  mengambil mata  kuliah  baru.  Adapun  mata  kuliah  yang diambil  mahasiswa  bukan  mata  kuliah  praktikum. Mahasiswa  yang  mengikuti  harus  berstatus mahasiswa aktif pada Semester reguler (ganjil/genap), sedangkan mahasiswa yang berstatus cuti atau non aktif tidak dapat mengikuti semester  pendek.  Kelas semester  antara  (pendek) diselenggarakan dengan jumlah 14 kali tatap muka (setiap minggu dilaksanakan 3 kali pertemuan) dan
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
sudah termasuk Ujian Tengah Semester (UTS) dan Ujian  Akhir Semester  (UAS).  Pada  setiap  periode semester  pendek,  mahasiswa  diizinkan  memilih mata kuliah dengan bobot  hingga 9 SKS. Batasan dalam  penelitian  ini  adalah  hanya  untuk pengambilan  4  (empat)  matakuliah  (Muryono  et al., 2021).
Adapun kendala dalam pelaksanaan semester  antara (pendek) adalah  mata kuliah  yang akan diselenggarakan dan tidak dapat memperkirakan  mahasiswa  yang  akan  mengambil semester tersebut (Fahlevi 2019).
Penelitian  yang  terkait  dengan  Metode Fp- Growth dan Fold-Growth sudah  dilakukan  oleh (Kurniawan  2019).  Untuk  transaksi  penjualan obat,  selain  itu  ada  juga  penelitian  untuk mengetahui  pola  pembelian  oleh-oleh  dari masyarakat  (Muryono  et  al.,  2021)Adapun  tujuan penelitian  ini  adalah  Menganalisa  prediksi  mata kuliah  semester  antara  dengan  Algoritma Fold Growth dan FP  growth ,  Menggali  informasi  dari data  histori  semester  antara  (pendek)  sehingga pihak  akademik    mendapatkan  informasi  lebih yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan  atau  kebijakan  dalam  hal  persiapan mata kuliah serta menampilkan hubungan assosiasi  item  mata  kuliah    yang  sering  diambil oleh mahasiswa untuk  mengetahui item-item  yang saling berkaitan(Sani 2016).

## METODE PENELITIAN
Metode penelitian ini menggunakan metode kuantitatif  eksperimental  dengan  yaitu  metode penelitian  yang  digunakan  untuk  meneliti  dengan menggunakan  model-model  matematis,  teori-teori dan  hipotesis  yang  berkaitan  dengan  data  tertentu (Budiyantara  et  al.,  2020)  untuk  mengetahui  dan menentukan  dimensi  penilaian  serta  keberhasilan prediksi pemilihan semester pendek/antara menggunakan  Algoritma Fold-Growth dan FP Growth .  Tahapan  penelitian  terlihat  pada  Gambar 1.
(Sumber : Wikipedia.org) Gambar 1. Tahapan penelitian
Adapun tahapan dalam penelitian sebagai berikut :

## Tahap 1 : Pengumpulan data
Pengumpulan  data  dalam  hal  ini  adalah data  histori  mahasiswa  yang  sudah  mengambil mata  kuliah  semester  pendek/antara  pada  periode sebelumnya  sebagai  data  primer  Data  tersebut diambil dari  bagian administrasi (BAAK). Dalam penelitian  ini  data  yang  akan  diproses  akan terlebih dahulu dilakukan pre-processing sehingga data bisa diproses sesuai kebutuhan sistem (Thalha Alhamid 2019).
Preprocessing dilakukan dengan menghapus data atau atribut yang tidak diperlukan dalam  sistem  sehingga  data  transaksi  bisa diproses.  Data  yang  didapat  terdiri  dari  6  atribut yaitu  Nim,  Nama  Mahasiswa,  tanggal,  Semester, Mata kuliah, Total Sks dari atribut-atribut tersebut hanya  2  yang  digunakan  untuk  diproses  dalam sistem  yaitu  nim  dan  kode  mata  kuliah.  data transaksi  yang  digunakan  untuk  data  latih berjumlah  48  sedangkan  50  digunakan  untuk data uji  selain  data  transaksi  penjualan  terdapat  data sekunder  yang  digunakan  untuk  membantu  data primer agar bisa diproses (Situmorang et al. 2022).
Tahap 2 : Pengolahan data Algoritma FP-Growth a. Tahap pembangkitan conditional pattern base Conditional  Pattern  Base adalah  subdatabase yang  berisi prefix  path (lintasan  awalan)  dan suffix pattern (pola akhiran).
b. Tahap pembangkitan Fp-tree Pada tahap pembangkitan Conditiona l FP-Tree ini, support count dari setiap item dalam setiap conditional  pattern  base dijumlahkan,  lalu setiap  item  yang  memiliki  jumlah support count lebih  besar  atau  sama  dengan  minimum support  count akan  dibangkitkan  menjadi sebuah tree yang  disebut  dengan  conditional FP-Tree . c. Tahap pencarian Frequent itemset
Pada  tahap  Pencarian  frequent  itemset  ini, apabila Conditional FP-Tree yang dibangkitkan  sebelumnya  merupakan  lintasan tunggal,  maka  akan  didapatkan  frequent itemset  dengan  melakukan  kombinasi  item untuk setiap conditional FP-Tree . (Nawaningtyas at al., 2021) Sedangkan apabila bukan  lintasan  tunggal,  maka  dilakukan pembangkitan FP-Growth secara rekursif.
Algoritma Fold-Growth Algoritma Fold-Growth dibagi  menjadi  empat tahapan utama yaitu
a. Penggalian  L1  ( Large 1  –  itemset)  dan  L2
(Large  2  –  itemset)  dengan      menggunakan SOTrieIT,

## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v9i1.159
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK  Widuri
b. Pemangkasan  item-item  yang  tidak frequent dalam transaksi
c. Menggunakan L1 (Large 1 – itemset ) dan L2 (Large 1 – itemset ).
d. Membangun FP-tree menggunakan transaksi- transaksi yang telah   dipangkas
e. Penggalian itemset frequent dengan
algoritma FP-growth .

## Tahap 3 : Pengujian Model
Pengujian  penelitian  dilakukan  adalah untuk    menguji  hipotesis,  sedangkan  untuk pengujian teknik pengujiannya dengan pendekatan blackbox  testing  dengan  metode Focus  Group Discussion (FGD).  Dimana  pihak  yang  terlibat dalam  FGD  ini  adalah  Kepala  Bagian  Akademik, Staff Akademik dan Kepala Program Studi.

## Tahap 4 : Evaluasi
Evaluasi terhadap pengujian model, pengecekan terhadap setiap nilai atribut dan model yang  sudah  dibangun,  evaluasi  terhadap  hasil dengan  melakukan  analisis  dari  setiap  variable output  informasi  yang  dihasilkan  oleh  model prediksi data.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  melibatkan akademik  terkait  dalam  pengumpulan  data, pelibatan  ini  diharapkan  akan  mendapatkan  data yang  tepat,  sehingga  dengan  data  yang  tepat tersebut akan memberikan hasil yang sesuai tujuan yang telah ditetapkan.
Metode Frequent Pattern- Growth (FP-Growth ) Sistem pendukung keputusan yang dikembangkan merupakan merupakan
pengembangan  dari  algoritma Apriori. Tahap pertama  sistem  melakukan  pengolahan  data menggunakan  algoritma FP  Growth untuk menentukan  himpunan  data  yang  paling  sering muncul (frequent itemset) dalam sebuah kumpulan data.
Berikut merupakan tahapan analisa penggunaan  algoritma FP  Growth dituangkan dalam bentuk flowchart Gambar 2.
MULAI Input Data Algoritma FP Growth PERHITUNGAN SUPPORT Supp Conff >= Min Supp ? Rules Selesai Ya Tidak Sumber : (Parulian, 2022) Gambar 1. Flowchart FP Growth

## Metode Fold Growth
Start Data H asil   Preprocessing Penggal ian L1-itemset da n L2-itemset dengan s truktur SOTrieIT Hasil penggalian L1 itemset dan L2 itemset Tentukan Mi nimum Support dan Mini mum Confidence
Genera te data itemset denga n mema ngka s hasi l pengg alia n L1 itemset dan L2 itemset berdasarkan minimum support inputan Hasil Pemangkas an L1 itemset dan L2 itemset Pembangunan FP Tree dari hasi l pemangkas an Penggal ian Frequen itemset dengan menggunakan algortitma FP Growth Ha sil Rule yang  dibentuk Stop
Sumber : (Parulian, 2022) Gambar 3. Flowchart Fold Growth
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri

## Tahap Penggalian L1 dan L2 dengan SOTrieIT
Pada  tahap  ini,  dilakukan  scan  basis  data sebanyak  satu  kali  untuk  membaca  transaksi-transaksi yang ada dalam basis data. Untuk setiap transaksi akan dibangkitkan  semua  kemungkinan-kemungkinan  1- itemset  dan  2-itemset  yang  kemudian  dicatat  dalam SOTrieIT.
Tabel 1. Data yang sudah diekstrak NIM Itemset kode Kate gori 20412016 Rekayasa Sistem Informasi RS 3 20412016 Teori Bahasa dan Automata TB 2 20412016 Sistem Basis Data SB 3 20412004 Rekayasa Sistem Informasi RS 3 20412004 Metode Numerik MN 2 20412004 Kalkulus  II K4 2 20412005 Algoritma & Struktur Data II AS 2 20412005 Basis Data Web BD 7 20412001 Algoritma & Struktur Data II AS 2 20412001 Kalkulus  II K2 2 20412001 Riset Teknologi Informasi RT 3 20412021 Algoritma & Struktur Data II AS 2 20412021 Kalkulus  II K2 2 17411061 Kalkulus  II K2 2 17411061 Basis Data Web BD 7 17411066 Kalkulus  II K2 2 17411066 Basis Data Web BD 7 17411066 Riset Teknologi Informasi RT 3 17411066 Pemrograman WEB PW 5 17411066 Keamanan Komputer KK 6 20411038 Basis Data Web BD 7 20411038 Manajemen Proy. Sistem Informasi MP 3 20411038 Riset Teknologi Informasi RT 3 20411038 Sistem Pakar SP 7 20411038 Teknik Kompilasi MP 2 20411042 Basis Data Web BD 7 20411042 Metode Numerik MN 2 20411042 Rekayasa Sistem Informasi RS 3 20411031 Basis Data Web BD 7 20411031 Metode Numerik MN 2 20411031 Rekayasa Sistem Informasi RS 3 20411031 Pemrograman WEB PW 5 20412002 Metode Numerik MN 2 20412002 Pemrograman WEB PW 5 20412002 Rekayasa Sistem Informasi RS 3 20412012 Metode Numerik MN 2 20412012 Pemrograman WEB PW 5 20412012 Pemrograman Visual PV 3
NIM Itemset kode Kate gori 20412012 Sistem Pakar SP 7 20412012 Keamanan Komputer KK 6 20412025 Metode Numerik MN 2 20412025 Teknik Kompilasi MP 2 20412025 Rekayasa Sistem Informasi RS 3 20412035 Teknik Kompilasi PO 2 20412035 Pemrograman Visual PV 3 20412035 Sistem Pakar SP 7 20412038 Teknik Kompilasi PO 2 20412038 Pemrograman Visual PV 3 20412038 Sistem Pakar SP 7 20412038 Pemrograman WEB PW 5 20412040 Pemrograman Visual PV 3 20412040 Rekayasa Sistem Informasi RS 3 20412040 Pemrograman WEB PW 5 20412042 Pemrograman Visual PV 3 20412042 Sistem Pakar SP 7 20412042 Pemrograman WEB PW 5 20412055 Teori Bahasa dan Automata TB 2 20412055 Sistem Pakar SP 7 20412058 Pemrograman Visual PV 3 20412058 Sistem Pakar SP 7 Sumber : ( Parulian, 2022) Tabel 2. Transformasi NIM ID KATEGORI 20412016 3,2,3 20412004 3,2,2 20412005 2,7 20412001 2,2,3 20412021 2,2 17411061 2,7 17411066 2,7,3,5,6 20411038 7,3,3,7,2 20411042 7,2,3 20411031 7,2,3,5 20412002 2,3,5 20412012 2,5,3,7,6 20412025 2,2,3 20412035 2,3,7 20412038 2,3,7,5 20412040 3,3,5 20412042 2,3,5 20412055 2,7 20412058 3,7 Sumber : ( Parulian, 2022)

## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v9i1.159
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK  Widuri
Sumber : (Parulian, 2022) Gambar 3. Penggalian dengan SoTrieIT lengkap
Gambar  3  menjelaskan  hasil  akhir  dari  proses  yang SoTrieIT  secara  keseluruhan  yang   diawali  dari  root sebagai awal lintasan sampai daun serta menunjukkan jumlah lintasan yang sudah dilalui.
Tabel 3. SoTrieIT diurutkan secara descending 1 itemset Itemset Count Hasil Perhitungan Support 2 14 1.4 3 10 1 7 8 0.8 5 6 0.6 6 2 0.2 Sumber : ( Parulian, 2022)
Tabel 4.   merupakan hasil SoTriIT  diururkan secara descending  berdasarkan  Support  Count.  Dalam  hal ini  diumpamakan  support  count  =10%  pada  1 itemsets  sehingga  akan  menampilkan  data  dengan minimal support minimal 10% atau 0,1.
Tabel 4. SoTrielIT diurutkan secara descending 2
Itemsets Itemset Count Hasil Perhitungan Support 2,3 10 1 2,5 6 0.6 2,6 2 0.2 2,7 5 0.5 3,2 3 0.3 3,5 5 0.5 3,6 2 0.2 3,7 4 0.4 5,6 2 0.2 5,7 1 0.1 7,2 3 0.3 7,5 3 0.3 7,6 2 0.2 Sumber : ( Parulian, 2022)
Tabel 4.  merupakan hasil Hasil perhitungan support count  setelah  di  filter  dengan  2  itemsets  dan diururkan  secara  descending  berdasarkan  Support Count.  Dalam  hal  ini  diumpamakan  support  count =10%  pada  1  itemsets  sehingga  akan  menampilkan data dengan minimal support minimal 10% atau 0,1.
Tabel 5. Kandidat Itemsets 1 dan Itemsets2 Itemset Count Hasil Perhitungan Support 2,3 10 1 2,5 6 0.6 2,7 5 0.5 3,5 5 0.5 3,7 4 0.4 3,2 3 0.3 7,2 3 0.3 7,5 3 0.3 Sumber : ( Parulian, 2022)
Tabel  5.    merupakan  hasil  Hasil  perhitungan  2 itemsets dan diururkan secara descending berdasarkan  Support  Count.  Dalam  hal  ini diumpamakan  support  count  =30%  sehingga  akan menampilkan data dengan  minimal support  minimal 30% atau 0,3.
1. Rancangan use case diagram
Sumber : ( Parulian, 2022) Gambar 4. Rancangan Use case
Pada  rancangan use  case  diagram Gambar  4. menjelaskan aktifitas proses login. Aktor Administrator  dapat  melakukan  semua  akses terhadap  sistem.  Kaprodi  dan  Puket  hanya  dapat melihat  laporan  yang  telas  diproses  sistem.  Aktor BAAK  dapat  melakukan  input  data  matakuliah yang akan diproses.
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
2. Tampilan layar login
Sumber : Parulian, 2022 Gambar 5. Rancangan Login
Gambar  5.  menampilkan  login  yang  dapat dilakukan  dengan  email  atau  nama  user.  Pada proses ini, jika user lupa username atau password dapat menggunakan pilihan yang sudah tersedia.

## 3. Tampilan Layar menu utama
Sumber : Parulian, 2022 Gambar 6. Rancangan menu utama
Gambar  6.  menampilkan  menu  utama  yang menyediakan  data  user,  input  data,  algoritma, laporan, logout serta aktor yang sedang aktif. Pada tampilan  tersebut  input  data  hingga  laporan  dapat diproses pada sistem.
Sumber : ( Parulian, 2022)
Gambar  7. Algoritma Fold Growth Support Count Pada Gambar 7 menampilkan Fold growth dengan yang  dilengkapi  mata  kuliah,  kode,  jumlah frekuensi  dan  support.  Hasil  yang  ditampilkan berupa item dengan support count minimal 20%.
4. Rancangan layar Fold Growth – support count
Sumber : ( Parulian, 2022) Gambar 8. Rancangan layar Fold growth support count
Pada Gambar 8. menampilkan Fold growth dengan menentukan  support  count  minimum,  sehingga data  yang  tidak    terpenuhi  akan  dipangkas  atau dihapus.  Itemset  terdiri  dari  2  dan  disertai count dan hasil perhitungan support.

## KESIMPULAN
Kesimpulan  dari  penelitian  ini  adalah  : FP Gwowth dapat mempercepat prediksi pengambilan mata  kuliah  semester  antara/pendek  dimana  hasil yang  diperoleh  dengan  menggunakan support count minimal  20%  menunjukkan  hasil  konfiden yang  sudah  terurut  secara  descending,  begitupun dengan Fold Growth juga mendapat hasil konfiden yang  terurut  secara  descending  sehingga  dapat mempercepat  prediksi  pengambilan  mata  kuliah semester antara/pendek.

## DAFTAR PUSTAKA
Budiyantara,  Agus  et  al.  2020.  “Komparasi Algoritma  Decision  Tree,  Naive  Bayes  Dan K-Nearest  Neighbor  Untuk  Memprediksi Mahasiswa  Lulus  Tepat  Waktu.” JITK
(Jurnal  Ilmu  Pengetahuan  dan  Teknologi Komputer) 5(2): 265–70.
Fahlevi, Jajam Haerul Jaman dan Syah Adi. 2019.
“Klasifikasi  Calon  Mahasiswa  Bidikmisi Dengan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor.” 5(1): 1–5.

## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v9i1.159
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK  Widuri
Kurniawan,  Edi.  2019.  “Implementasi  Data Mining  Dalam  Analisa  Pola  Peminjaman
Buku Di Perpustakaan Menggunakan Metode Association Rule.” JURTEKSI (Jurnal  Teknologi  dan  Sistem  Informasi) 5(1): 89–96.
Muryono,  Tupan  Tri,  Irwansyah  Irwansyah,  and Agus Budiyantara. 2020.  “Penentuan Penerimaan  Pegawai  Menggunakan  Metode Perbandingan Eksponensial
(Mpe).”
Infotech: Journal of Technology Information 6(2): 57–62.
Muryono,  Tupan  Tri,  Ahmad  Taufik,  and Irwansyah  Irwansyah.  2021.  “Perbandingan Algoritma  K-Nearest  Neighbor,  Decision Tree,  Dan  Naive  Bayes  Untuk  Menentukan Kelayakan  Pemberian  Kredit.” Infotech: Journal of Technology Information 7(1): 35– 40.
Nawaningtyas, Nur  Asrul Sani, Agus Budiyantara Pusparini,  and  Anton  Hindardjo  Irwansyah. 2021.  “Investigating  Readiness  Attitude Toward Using Mobile.” Jurnal Akuntansi & Auditing Indonesia 3(2): 211–18.
Sani,  Asrul.  2016.  “Analisa  Penjualan  Retail Dengan  Metode  Association  Rule  Untuk Association Rule Untuk Pengambilan Keputusan  Strategis  Perusahaan :”  2(June
2016): 34–50. Situmorang, Zakarias et al. 2022. “Algoritma C45 Dalam Memprediksi Minat Calon Mahasiswa.” Journal  of  Science  and  Social Research 5(1): 125.
Thalha Alhamid, Budur Anufia. 2019. “Instrumen Pengumpulan Data.” : 1–20.
Tupan  Tri  Muryono1,  I  Ketut  Sudaryana2,
Irwansyah3. 2021. Pemilihan Skripsi Mahasiswa  Terbaik  Menggunakan  Metode Composite Performance Index (CPI) . Jakarta.
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri