## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 3 Iss. 1 April 2023, pp: 20-26 ISSN(P) 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## Comparison of K-NN, Naive Bayes and SVM Algorithms for Final-Year Student Graduation Prediction

## Komparasi Algoritma K-NN, Naive Bayes dan SVM untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa Tingkat Akhir
Aulia Putri 1* , Cindy Syaficha Hardiana 2 , Elma Novfuja 3 , Farida Try Puspa Siregar 4 , Rahmaddeni 5 , Yulia Fatma 6 , Refni Wahyuni 7
1,2,3,4,5 Teknik Informatika, STMIK Amik Riau, Indonesia, 6 Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Riau, Indonesia, 7 Teknik Informatika, Universitas Hang Tuah Pekanbaru, Indonesia
E-Mail: 1 2010031802024@sar.ac.id, 2 2010031802030@sar.ac.id, 3 2010031802038@sar.ac.id,
4 2010031802042@sar.ac.id, 5 rahmaddeni@sar.ac.id, 6 yuliafatma@umri.ac.id, 7 refniabid@gmail.com
Received Jan 10th 2003; Revised Feb 19th 2003; Accepted Apr 15th 2003 Corresponding Author: Aulia Putri

## Abstract
Final- year student is a student who is struggling to get a bachelor's degree and choose a life goal with a new task such as a job that suits his interests and talents. To get a good and timely graduation rate. Students are very dependent on the influence  of  factors  inside  and  outside  the  campus.  Selection  and  determination  of  data  used,  taken  from  public  data. With 379 final year students as respondents. This test compares the K-NN, Naive Bayes, and SVM algorithms that better solve  problems  related  to  predicting  graduate  student  graduation  rates.  Based  on  the  comparison  of  these  algorithms with  data  splitting  techniques,  it  is  found  that  the  K-NN  (K-Nearest  Neighbor)  Algorithm  has  a  higher  average  than (NBC) Naïve Bayes Classifier and SVM (Support Vector Machine) for predicting graduation rates of final-year students with 87.8% accuracy, 87.8% precision, and 84% recall.
Keywords: Comparison, Graduation, K-NN, Naive Bayes, Prediction, SVM

## Abstrak
Mahasiswa tingkat akhir adalah seorang pelajar yang sedang berjuang demi mendapat gelar sarjana dan memilih tujuan hidup  dengan  tugas  yang  baru  seperti  pekerjaan  yang  sesuai  dengan  minat  dan  bakatnya.  Untuk  mendapatkan  tingkat kelulusan dengan baik dan tepat waktu. Mahasiswa sangat bergantung pada pengaruh dari faktor dalam dan luar kampus. Pemilihan  dan  penentuan  data  yang  digunakan,  diambil  dari  data  publik.  Dengan  379  orang  mahasiswa  tahap  akhir sebagai  responden.  Pengujian  ini  membandingkan  algoritma K-NN,  NBC, dan SVM yang  lebih  baik  menyelesaikan masalah terkait prediksi tingkat kelulusan mahasiswa pascasarjana. Berdasarkan perbandingan algoritma tersebut dengan teknik  splitting  data , didapatkan  bahwa  Algoritma K-NN  (K-Nearest  Neighbor) memiliki  rata-rata  lebih  tinggi dibandingkan  ( NBC)  Naïve  Bayes  Classifier dan SVM  (Support  Vector  Machine) untuk  prediksi  kelulusan  mahasiswa tingkat akhir dengan akurasi 87,8%, presisi 87,8%, dan recall 84%.
Kata Kunci: Kelulusan, Komparasi, K-NN, Naive Bayes, Prediksi, SVM

## 1. PENDAHULUAN
Mahasiswa  adalah  subjek  penting  bagi  keberhasilan  suatu  perguruan  tinggi    baik  swasta  maupun negeri.  Salah  satu  faktor  penentu  tingkat  mutu  suatu  perguruan  tinggi  adalah  mampunya  mahasiswa  dalam menyelesaikan  studinya  tepat  waktu.Tetapi  pada  hampir  di  setiap  tahun  ajaran  yang  baru,  ketika  jumlah mahasiswa bertambah, tidak semua mahasiswa menyelesaikan studinya tepat waktu, sehingga mengakibatkan peningkatan jumlah data mahasiswa [1].
Lama studi dipengaruhi oleh beberapa faktor antara lain motivasi, kemampuan siswa, serta minat pada faktor internal, lalu seperti lingkungan, daerah asal dan asal sekolah pada faktor eksternal. Sikap dan tingkah laku  mahasiswa  yang  beragam  juga  dapat  mempengaruhi  masa  studi.  Inilah  yang  menarik  untuk  ditelaah guna meningkatkan mutu lulusan di masa selanjutnya dan mampu menjadi suatu solusi meningkatnya jumlah kegagalan  studi  [2].  Masa  lama  waktu  Pendidikan  pada  perguran  tinggi  dapat  diselesaikan  dalam  waktu
maksimal  4  tahun  pada  jenjang  S1,  maksimal  3  tahun  pada  jenjang  D3,  setelah  itu  mahasiswa  dilaporkan telah  melewati  batas  waktu  [3].  Untuk  Mengurangi  tingkat  kegagalan  studi,  dibutuhkan  suatu  sistem  yang bisa  memakai  data  akademik  mahasiswa  dalam  memprediksi  apakah  mahasiswa  mempunyai  peluang  lulus sempurna  atau  tidak,  sehingga  dapat  mengambil  keputusan  bagi  mahasiswa  ketika  melakukan  prediksi tentang penyelesaian suatu gelar di kemudian hari.
Tingkat  pengangguran  di  kalangan  lulusan  terus  meningkat  dari  tahun  ke  tahun.  Sebanyak  200.000 lulusan dari universitas dikeluarkan setiap tahun. 1 dari 4 lulusan tetap menganggur enam bulan setelah lulus dan mayoritas adalah pemegang gelar. Padahal banyaknya mahasiswa lulus tepat waktu, dapat meningkatkan kualitas akreditasi perguruan tinggi tersebut. [4]-[5].
Pesatnya  perkembangan  data  mining  selalu  berkaitan  dengan  perkembangan  teknologi  informasi dalam memproses kumpulan data dalam jumlah besar. Sehingga dengan pentingnya data mining, ada banyak algoritma  untuk  pemrosesan big  data ,  salah  satunya  menggunakan  algoritma  klasifikasi  [6].  Klasifikasi adalah proses yang dapat digunakan untuk menghubungkan masukan dengan masukan khusus yang disebut kelas dan label. Misalnya, catatan siswa dapat dinilai lulus atau  tidak lulus. Beberapa algoritma yang cocok untuk  mengklasifikasikan  suatu  data  yaitu SVM,  NBC,  K-NN,  Discriminant  Analysis,  Decision  Tree, dan Neural Networks [7]–[9].
Pada  penelitian  sebelumnya  untuk  mendapatkan  metode  yang  sesuai  dalam  prediksi  pola  tingkat kelulusan  mahasiswa,  hanya  menggunakan  dua  model  yaitu  algoritma (NBC)  Naïve  Bayes  Classifier dan SVM (Support Vector Machine) [10]. Hasilnya menunjukan bahwa metode SVM lebih baik dari NBC , dengan tingkat akurasi sebesar 69,15% untuk data yang digunakan dan secara keseluruhan, pemilihan kedua model tersebut  memberikan  akurasi  yang  baik  dalam  analisis  prediksi  yang  dilakukan  oleh  peneliti.  Selain  itu penelitian lainnya memprediksi kinerja siswa dengan hanya menerapkan dua model algoritma yaitu yaitu K- NN  (K-Nearest  Neighbor) dan (NBC)  Naïve  Bayes  Classifier dengan  hasil  percobaan  menunjukkan  bahwa NBC lebih  baik  dari K-NN dengan  mendapatkan  nilai  akurasi  tertinggi  yaitu  93,6%  [11].  Berdasarkan beberapa hasil penelitian diatas didapatkan bahwa dengan membandingkan dua model algoritma klasifikasi masih menunjukkan perbedaan jenis kinerja model klasifikasi yang terbaik berdasarkan tingkat akurasinya.
Oleh  karena  itu  penelitian  ini  melakukan  komparasi  tiga  algoritma  sekaligus  yaitu K-Nearest Neighbor,  Naive  Bayes  Classifier, dan Support  Vector  Machine untuk  melihat  algoritma  model  mana  yang pengklasifikasiannya memiliki nilai akurasi, pressi, dan recall yang lebih baik, juga diharapkan penelitian ini nantinya akan menjadi suatu tolak ukur sejauh mana tingkat kelulusan mahasiswa terutama pada  mahasiswa tingkat akhir agar dapat kembali dilakukan evaluasi oleh tiap perguruan tinggi yang ada.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  dilakukan  dengan  berbagai  tahapan-tahapan.  Berawal  dari  pengumpulan  data  yang bertujuan  untuk  menerapkan  dan  menganalisis  isi  yang  dimaksud,  data  disusun  dengan  cara  membagi  data yang  telah  diolah.  Kemudian  merancang  algoritma  yang  akan  digunakan  yaitu KNN,  NBC, dan SVM Kemudian  eksplorasi  model  dengan  data  uji  yang  akan  memprediksi  hasil  dan  membandingkan  tingkat kesalahan  dalam  proses  pengujian  data.  Pengolahan  data  dibantu  dengan  Microsoft  Excel  dan  Jupiter notebook.  Penelitian  dilakukan  sebagai  pembanding  cara  kerja  metode K-NN,  Naive  Bayes, dan SVM menggunakan splitting data 90:10, 80:20, 70:30, 60:40, dan 50:50.
Start Akuisisi Data Preprocessin g Spliting Data Performance Evaluasi Finish KNN Naive Bayes SVM
Tahapan Metodologi Penelitian:
1. Akuisisi Data
Akuisisi  data  merupakan  tahap  mengumpulkan  data  yang  akan  diolah.  Data  dapat  diperoleh  melalui berbagai metode seperti wawancara langsung, kuisioner, observasi atau pengambilan data dari sumber yang ada.  Metode  yang  digunakan  untuk  memperoleh  data  harus  konsisten  dengan  tujuan  penelitian  dan  asumsi yang  telah  ditentukan  sebelumnya.  Data  juga  dapat  diperoleh  dengan  cara  mengambil  data  dari  sumber seperti  data  di  internet,  data  pemerintah,  data  rumah  sakit  dan  lain-lain  [12].  Dataset  yang  dipakai  dalam penelitian  ini  diperoleh  dari Kaggle sebanyak  379  data  publik.  Data-data  ini  memiliki  6  fitur,  dapat  dilihat deskripsi fitur data pada tabel 1.
Tabel 1. Deskripsi Fitur Data No Fitur Deskripsi 1. JENIS_KELAMIN Jenis Kelamin 2. STATUS_MAHASISWA Status Mahasiswa 3. UMUR Umur 4. IPS_(1-8) Indeks Prestasi Semester 1 hingga 8 5. IPK Indeks Prestasi Kumulatif 6. STATUS_KELULUSAN Status Kelulusan

## 2. Preprocessing
Preprocessing merupakan  adalah  tahap  yang  digunakan  untuk  mempersiapkan  data  sebelum dilakukan  analisis.  Tahap  ini  meliputi  beberapa  tahap  seperti  pembersihan  data,  pengubahan  data,  dan pengintegrasian  data.  Tahap  ini  adalah  tahap  awal  sebelum  dilakukannya  uji  model  algoritma  yang digunakan. Dataset yang  ada  akan  diubah  menjadi  data  siap  uji,  yang  bertujuan  agar  sifat  data  dapat  diuji terhadap  model  algoritma  klasifikasi,  yang  terdiri  dari  tahap  pembersihan  data  yaitu  terjadi  proses penghapusan  data  kosong  dan  data  yang  tidak  diperlukan  dan  transformasi  data  yaitu  terjadi  perubahan struktur karakteristik data untuk memenuhi kebutuhan penelitian [12].
3. Splitting data
Splitting data merupakan proses pembagian data yang digunakan dalam penelitian menjadi dua atau lebih  bagian,  biasanya  digunakan  untuk  menguji  model  atau  algoritma. Dataset umumnya  dibagi  menjadi data  ( training )  dan  data  uji  ( testing ).  Data  latih  digunakan  melatih  algoritma,  sementara  data  uji  untuk evaluasi  kinerja  pada  algoritma.  [12].  Oleh  karena  itu  pada  penelitian  ini  data  dibagi  menjadi  dua  tahap. Splitting data pada penelitian ini menggunakan rasio 90:10, 80:20, 70:30, 60:40, dan 50:50.
4. K-Nearest Nighbor (K-NN)
K-NN yaitu  teknik  pengklasifikasian  sekumpulan  data  dimana  sebelumnya  telah  diklasifikasi. Keakuratan  algoritma K-NN sangat  dipengaruhi  oleh  berbagai  karakteristik,  ika  nilai  fitur  ini  tidak  sesuai dengan  perkiraan.  Beberapa  studi  yang  menggunakan  algoritma K-NN menangani  hampir  secara  eksklusif pemilihan fitur dan pembobotan untuk meningkatkan efisiensi algoritma dalam klasifikasi.
Algoritma K-NN merupakan instance-based  learning dimana  data  training  disimpan  agar  dapat ditemukannya klasifikasi record  yang baru, belum terklasifikasi dengan cara melakukan perbandingan pada sebagian  besar  persamaan  atau  kesamaan  pada  data  training. K-NN berperan  untuk  mencari  jarak  terdekat antar  data,  yang  kemudian  dilakukan  pengevaluasian  tetangga  terdekat  (K)  pada  data  latih. Data  training ditampilkan dalam ruang multidimensi, masing-masing menggambarkan karakteristik data. Langkah-langkah perhitungan K-NN yaitu: a. Menentukan Nilai K yang berupa bilangan bulat positif
b. Menghitung jarak antar data baru dan dengan data training
𝐷 = √(x1 − y1) 2 + (x2 − y2) 2 (1)
Diketahui: 𝑥 : data sampel
𝑦 : data pengujian 𝐷 : jangkauan
c. Menenentukan urutan jarak (jangkauan) paling dekat dengan jarak min pada K
d. Label tetangga terdekat digunakan untuk memprediksi data baru. Sedangkan persamaan K-NN dalam menghitung nilai prediksi.
𝑌 = 1 𝐾 ∑ ( 𝑘 𝑖=1 )𝑦𝑖 (2)
Diketahui: 𝑌 : dugaan awal 𝐾 : total tetangga terdekat 𝑦𝑖 : keluaran tetangga terdekat
Algoritma K-NN ini  memiliki  kelebihan  berupa  keefektifan  pada  data  dengan  jumlah  banyak  dan menghasilkan data lebih akurat. Selain itu K-NN ini memiliki kekurangan yaitu kita perlu menentukan nikai k yang  optimal  dan  harus  mengeluarkan  biaya  komputasi  yang  tinggi  untuk  menghitungjarak  pada  query instance.

## 5. Naïve Bayes Classifier
NBC yaitu  algoritma  yang  memprediksi  probabilitas,  didasarkan  kepada  penggunaan  teorema  bayes dimana antar fitur satu sama lain pada data yang tak terkait satu sama lain. Algoritma ini  termasuk satu dari beberapa bentuk sederhana pengklasifikasian suatu persamaan. Metode Naive Bayes ini dapat mengolah data secara  cepat  walaupun  jumlah  data  sedikit  atau  tidak  banyak.  Jika  probabilitasnya  nol  maka  prediksi  juga akan nol.
𝑃 ( 𝐻 | 𝑋 )= P(X|H)P(H) P(X) (3) Diketahui: X : data (label) H : hipotesa X adalah label P(H) : peluang H P(X) : peluang X P(X|H) : peluang X pada H P(H|X) : peluang H pada X
Terdapat beberapa tahapan pada algoritma Naive Bayes diantaranya yaitu : a. Mengitung jumlah label yang ada (P(H))
b. Menghitung jumlah kasus dari masing-masing label (P(X|H)
c. Mengalikan semua variabel label (P(H|X) . P(H))
6. Support Vector Machine (SVM)
SVM yaitu teknik pengklasifikasian dimana konsep utama SVM adalah mencari hyperplane terakurat sebagai  pemisah  2  label  data.  Sederhananya  SVM  berusaha  semaksimal  mungkin  dalam  margin  (pemisah antar label data). Beberapa tahapan algoritma SVM diantaranya :
a. Memvisualisasikan data
b. Meminimalisir nilai pada margin
c. Mencari persamaan hyperplane
d. Memvisualisasikan hyperplane
e. Menguji data
f. Mengklasifikasikan objek
Dari  beberapa  kasus  yang  ada  dan  diteliti,  beberapa  data  yang  tidak  dapat  diklasifikasikan  dengan metode SVM , kemudian fungsi kernel untuk mengklasifikasikan data dengan bentuk nonlinier dikembangkan. Pelatihan berurutan ( Sequential Training ) digunakan karena mudah dan cepat, yaitu sebagai berikut:
1. Pemberian inisial dan juga parameter lainnya, misal λ=0,7, γ=0,03, c=1, Iterasi Maksimal=100, dan ԑ=0,001. Selanjutnya perhitungan matrik Hessia. Rumus dari persamaan tersebut yaitu.
𝐷 ij = 𝑦𝑖𝑦𝑗 ( 𝐾 ( 𝑥 i , 𝑥 j ) + 𝜆 2 ) (4)
untuk data ke-i hingga j, dengan rumus:
a. 𝐸𝑖 = ∑ ( 𝑛 𝑗 ) = 1 𝑎 j D ij b. 𝛿𝑎𝑖 = min {max[ 𝛾 (1 – 𝐸 i ), − 𝑎 i ], 𝑐 − 𝑎 i } c. 𝑎 i = 𝑎 i + 𝛿𝑎 i
2. Proses  selanjutnya  yaitu  melakukan  secara  berkala  sampai  kondisi  pada  iterasi  tertinggi memenuhi  target.  Kemudian  terbentuk  nilai support  vector  (SV )  yang  berdasarkan  bekali-kali pengujian,  umumnya  dengan  menggunakan  Treshold  >  0.  Lalu  melakukan  testing  proses  agar didapatkan hasil. fungsi hasil keputusan kemudian dihitung menggunakan rumus.
𝑓 ( 𝑥 ) = ∑ ( 𝑚 𝑖 ) = 1 𝑎 i 𝑦 I 𝐾 ( 𝑥 i , 𝑥 ) + 𝑏 (5)
dengan nilai b:
− 1 2 [ ∑ ( 𝑚 𝑖 ) = 1 𝑎 i 𝑦
I 𝐾 ( 𝑥 i , 𝑥 + ) + [ ∑ ( 𝑚 𝑖 ) = 1 𝑎 i 𝑦 I 𝐾 ( 𝑥 i , 𝑥 - )]

## 7. Performance
Performance merupakan adalah ukuran atau metrik yang digunakan untuk mengevaluasi kualitas atau keakuratan  dari  model  atau  algoritma  yang  digunakan  dalam  penelitian  [12].  Performance  dapat  diukur dengan confusion matrix pada  berbagai metrik seperti akurasi, presisi, recall,  lain-lain sesuai dengan tujuan penelitian yang telah ditentukan dan dikonsepkan.

## Tabel 2. Confusion Matrix
Prediksi Aktual Positif Negatif Positif TP FP Negatif FN TN Dengan: TP  : True Positive
FP : False Positive FN : False Negative TN : True Negative
a. Akurasi, ini adalah rasio jumlah total  prediksi benar dibagi dengan jumlah total prediksi.
Accuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁 (6)
b. Precision, adalah rasio dari jumlah prediksi benar yang positif dibandingkan dengan jumlah total prediksi positf.
Precision = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃
(7)
c. Recall,  yaitu  rasio  dari  jumlah  prediksi  benar  yang  positif  dibandingkan  dengan  jumalah yang benar positif
Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (8)

## 8. Evaluasi
Evaluasi  adalah  tahap  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi  kualitas  atau  keakuratan  model  atau algoritmapada  penelitian,  yang  dapat  dilakukan  melalui  berbagai  metode  seperti  uji  coba  dengan  data  uji. Metdoe yang digunakan harus sesuai hipotesis tujuan dan penelitian yang telah ditentukan sebelumnya [12].

## 3. HASIL DAN ANALISIS
Data  diambil  atau  ditentukan  berupa  dataset  yang  bersumber  dari  data  Mahasiswa  tahap  akhir  pada website Kaggle . Dengan 379 orang Mahasiswa tahap akhir sebagai responden. Berikut data yang didapatkan dari  sumber  https://www.kaggle.com/datasets/permanaraga/graduation-student . Setelah  data  didapatkan, langkah berikutnya yaitu melakukan preprocessing data untuk mempersiapkan data  yang meliputi beberapa tahap seperti pembersihan data, pengubahan data, dan pengintegrasian data pada algoritma machine learning . Berikut adalah hasil dari preprocessing data. Proses preprocessing data yang dilakukan dimulai dengan mengubah jenis kelamin menjadi bernilai 0 adalah laki-laki dan 1 adalah perempuan, Proses kedua yaitu mengubah status mahasiswa menjadi bernilai 0
untuk mahasiswa dan 1 untuk yang sudah bekerja, Lalu proses yang terakhir yaitu mengubah status kelulusan menjadi o untuk yang terlambat dan 1 untuk yang lulus tepat waktu.
Tabel 3. Hasil Splitting Data Data Training (%) Data Testing (%) Accuracy (%) Precision (%) Recall (%) K-NN Naïve Bayes SVM K-NN Naïve Bayes SVM K-NN Naïve Bayes SVM 90 10 92 76 76 92 74 77 86 78 62 80 20 83 83 68 75 81 79 87 78 55 70 30 87 83 78 94 80 90 79 81 56 60 40 88 86 80 90 87 84 84 82 65 50 50 89 85 66 88 81 79 88 82 34 Nilai rata-rata 87,8 82,6 73,6 87,8 80,6 81,8 84,8 80,2 54,4
Penelitian ini dilakukan sebagai pembanding cara kerja metode K-NN, NBC, dan SVM menggunakan splitting data  90:10,  80:20,  70:30,  60:40,  dan  50:50.  Berdasarkan  hasil  pengujian  masing-masing  algoritma  yang dilakukan, menghasilkan tingkat akurasi, presisi dan recall dengan nilai rata-rata tiap algoritma yang cukup baik. Pada algoritma K-NN, NBC, dan SVM didapatkan nilai akurasi paling tinggi menggunakan K-NN yang mencapai rata-rata 87,8%, untuk nilai presisi tertinggi menggunakan K-NN dengan rata-rata 87,8%, dan nilai recall tertinggi menggunakan K-NN pula dengan rata-rata 84%.
Gambar 2. Komparasi Algoritma K-NN, Naïve Bayes, dan SVM
Sesuai  dengan  hasil  komparasi  diatas  menggunakan  beberapa splitting  data bahwa  Algoritma K-NN lebih  baik  dari  pada NBC dan SVM dalam  memprediksi  kelulusan  mahasiswa  tingkat  akhir  dengan menggunakan data public sebanyak 379 data yang ada.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data,  pengujian  hingga  analisis  yang  dilakukan  untuk  melakukan perbandingan      algoritma K-NN,  NBC, dan SVM dalam  prediksi  kelulusan  mahasiswa  tingkat  akhir dengan menggunakan  data public sebanyak 379 data, diperoleh kesimpulan bahwa algoritma K-Nearest Nighbor (K- NN) memiliki  rata-rata  yang  lebih  tinggi  berdasarkan  splitting  data  90:10,  80:20,  70:30,  60:40,  dan  50:50 yaitu  dengan  tingkat  akurasi  87,8%,  presisi  87,8%,  dan  recall  84%.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa algoritma K-Nearest  Nighbor  (K-NN) dianggap  memiliki  rata-rata  lebih  tinggi  (baik)  dibandingkan Naïve Bayes  Classifier  (NBC) dan Support  Vector  Machine  (SVM) terkait  prediksi  tingkat  kelulusan  mahasiswa tahap akhir (pascasarjana).

## REFERENSI
[1] Irwan,  A.  Sauddin,  Dan  N.  Ida,  “Penerapan  Pohon  Keputusan  Dalam  Memprediksi  Masa  Studi Mahasiswa  Uin  Alauddin  Makassar,” Jurnal  Instek ,  Vol.  7,  No.  2,  Hlm.  201–210,  Okt  2022,  Doi: Https://Doi.Org/10.24252/Instek.V7i2.31390.
[2] W.  Agwil,  H.  Fransiska,  Dan  N.  Hidayati,  “Analisis  Ketepatan  Waktu  Lulus  Mahasiswa  Dengan Menggunakan Bagging Cart,” Fibonacci : Jurnal Pendidikan Matematika Dan Matematika ,  Vol. 6, No. 2, Hlm. 155–166, Des 2020, Doi: 10.24853/Fbc.6.2.155-166.
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 K-NN Naïve
Bayes SVM K-NN Naïve Bayes SVM K-NN Naïve Bayes SVM Accuracy (%) Precision (%) Recall (%) 90 : 10 80 : 20 70 : 30 60 : 40 50 : 50 Splitting Data(%)
[3] F. P. Widhianto, A. A. Supianto, Dan N. Y. Setiawan, “Aplikasi Data Mining Untuk Memprediksi Kelulusan  Mahasiswa  Menggunakan  Algoritme  C4.5,” Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi Dan Ilmu Komputer , Vol. 3, No. 6, Hlm. 5549–5555, Jun 2019.
[4] R. S. Effendy, “Pengaruh Upah Minimum Terhadap Pengurangan Tingkat Pengangguran Terbuka Di Indonesia,” Fokus  Ekon.    J.  Ilm.  Ekon. ,  Vol.  14,  No.  1,  Pp.  115–124,  2019,  Doi: 10.34152/Fe.14.1.115-124.
[5] V. No, J. S. Informasi,  And I. Komputasi, “Optimasi Algoritma  Naïve  Bayes Parameter Kelulusan Siswa  Prediction  At  Universitas  Dirgantara,”  Vol.  6,  No.  1,  Pp.  91–106,  2022,  Doi: 10.52362/Jisicom.V6i1.785
[6] I. Parlina et al., “Naive Bayes Algorithm Analysis to Determine the Percentage Level of visitors the Most  Dominant  Zoo  Visit  by  Age  Category,”  J.  Phys.  Conf.  Ser.,  vol.  1255,  no.  1,  2019,  doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012031.
[7] Y.  P.  Chiu,  “Social  Recommendations  For  Facebook  Brand  Pages,” Journal  Of  Theoretical  And Applied  Electronic  Commerce  Research ,  Vol.  16,  No.  1,  Hlm.  71–84,  Mei  2021,  Doi: 10.4067/S0718-18762021000100106.
[8] T. Hardiani, “Comparison Of Naive Bayes Method, K-Nn (K-Nearest Neighbor) And Decision Tree For  Predicting  The  Graduation  Of  ‘Aisyiyah  University  Students  Of  Yogyakarta,” International Journal  Of  Health  Science  And  Technology ,  Vol.  2,  No.  1,  Hlm.  75–85,  Jan  2021,  Doi: 10.31101/Ijhst.V2i1.1829.
[9] W. Wiguna Dan D. Riana, “Diagnosis Of Coronavirus Disease 2019 (Covid-19) Surveillance Using C4.5  Algorithm,” Jurnal  Pilar  Nusa  Mandiri ,  Vol.  16,  No.  1,  Hlm.  71,  Mar  2020,  Doi: 10.33480/Pilar.V16i1.
[10] Kesumawati, A., & Utari, D.  T. (2018).  Predicting patterns of student graduation rates using Naïve bayes  classifier  and  support  vector  machine.  AIP  Conference  Proceedings,  2021,  1-1-. https://doi.org/10.1063/1.5062769
[11] I.  A.  Abu  Amra  and  A.  Y.  A.  Maghari,  "Students  performance  prediction  using  KNN  and  Naïve Bayesian,"  2017  8th  International  Conference  on  Information  Technology  (ICIT),  Amman,  Jordan, 2017, pp. 909-913, doi: 10.1109/ICITECH.2017.8079967.
[12] Akbar,  F.,  Wira  Saputra,  H.,  Karel  Maulaya,  A.,  Fikri  Hidayat,  M.,  &  Rahmaddeni.  (2022). Implementasi Algoritma Decision Tree C4.5 dan Support Vector Regression untuk Prediksi Penyakit Stroke. MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, 2(2), 61–67.
[13] L.  Setiyani,  M.  Wahidin,  D.  Awaludin,  Dan  S.  Purwani,  “Analisis  Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa Tepat Waktu Menggunakan Metode Data Mining Naïve Bayes : Systematic Review,” Faktor Exacta , Vol. 13, No. 1, Hlm. 35, Jun 2020, Doi: 10.30998/Faktorexacta.V13i1.5548.
[14] L. Abd, R. Hakim, A. A. Rizal, Dan D. Ratnasari, “Aplikasi Prediksi Kelulusan Mahasiswa Berbasis K-Nearest Neighbor (K-Nn),” 2019.
[15] S.  Widaningsih,  “Perbandingan  Metode  Data  Mining  Untuk  Prediksi  Nilai  Dan  Waktu  Kelulusan Mahasiswa  Prodi  Teknik  Informatika  Dengan  Algoritma  C4,5,  Naïve  Bayes,  K-Nn  Dan  Svm,” Jurnal Tekno Insentif , Vol. 13, No. 1, Hlm. 16–25, Apr 2019, Doi: 10.36787/Jti.V13i1.78.
[16] A.  Pratama,  R.  Cahya  Wihandika,  Dan  D.  E.  Ratnawati,  “Implementasi  Algoritme  Support  Vector Machine  (Svm)  Untuk  Prediksi  Ketepatan  Waktu  Kelulusan  Mahasiswa,” Jurnal  Pilar  Nusa Mandiri , Vol. 2, No. 4, Hlm. 1704–1708, 2018, [Daring]. Available: Http://J-Ptiik.Ub.Ac.Id
[17] M. E. Lasulika, “Komparasi Naïve Bayes, Support Vector Machine Dan K-Nearest Neighbor Untuk Mengetahui  Akurasi  Tertinggi  Pada  Prediksi  Kelancaran  Pembayaran  Tv  Kabel,” Ilkom  Jurnal Ilmiah , Vol. 11, No. 1, Hlm. 11–16, Mei 2019, Doi: 10.33096/Ilkom.V11i1.408.11-16.
[18] R.  Puspita,  S.  Putri,  I.  Waspada,  Dan  U.  D.  Semarang,  “Penerapan  Algoritma  C4.5  Pada  Aplikasi Prediksi Kelulusan Mahasiswa Prodi Informatika,” 2018.
[19] S.  A.  Naufal,  A.  Adiwijaya,  Dan  W.  Astuti,  “Analisis  Perbandingan  Klasifikasi  Support  Vector Machine (Svm) Dan K-Nearest Neighbors (Knn) Untuk Deteksi Kanker Dengan Data Microarray,” Jurikom (Jurnal Riset Komputer) , Vol. 7, No. 1, Hlm. 162, Feb 2020, Doi: 10.30865/Jurikom.V7i1.2014.
[20] J.  Zeniarja,  A.  Salam,  Dan  F.  A.  Ma’ruf,  “Seleksi  Fitur  Dan  Perbandingan  Algoritma  Klasifikasi Untuk  Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa,” Jurnal  Rekayasa  Elektrika ,  Vol.  18,  No.  2,  Jul  2022,  Doi: 10.17529/Jre.V18i2.24047.
[21] D. Prajarini, S. Tinggi, S. Rupa, D. Desain, Dan V. Indonesia, “Perbandingan Algoritma Klasifikasi Data Mining Untuk Prediksi Penyakit Kulit,” 2016.
[22] N. A. Sinaga, B. H. Hayadi, Dan Z. Situmorang, “Perbandingan Akurasi Algoritma Naïve Bayes, K- Nn  Dan  Svm  Dalam  Memprediksi  Penerimaan  Pegawai,” Jurnal  Teknik  Informasi  Dan  Komputer (Tekinkom) , Vol. 5, No. 1, Hlm. 27, Jul 2022, Doi: 10.37600/Tekinkom.V5i1.446.