## Prediksi Prestasi Mahasiswa dengan Jalur Siswa Berprestasi (PSB) Menggunakan Metode Naïve Bayers
Harwati *1) , Hanna Miratama 2)
1) 2)Industrial Engineering Universitas Islam Indonesia

## Abstract
The purpose of this research is to predict the academic performance of students who submit university by special way (PSB) based on their GPA using naïve Bayes methods. The predicted results will be used to provide  recommendations  what  attributes  can  be  used  as  indicators  of  the  selection  through  the  PSB. From the calculation, it is resulted PSB students with satisfying GPA is they that have the attributes from Central  Java,  majoring  in  science,  from  public  schools,  parents'  work  of  civil  servants,  have  academic achievement during high school, and male. The level of accuracy for this calculation is equal to 51.69%.
Kata kunci: Seleksi, Mahasiswa,Naïve Bayes , Akurasi, Prediksi,Keputusan

## 1. Pendahuluan
Pendidikan  merupakan  salah  satu  syarat  dalam  meningkatkan  kemajuan  suatu  bangsa. Terwujudnya pendidikan yang berkualitas diharapkan Perguruan Tinggi mampu mengantarkan bangsa  menuju  kesuksesan  (Ningrum,  2014).  Bagi  lembaga  pendidikan  tinggiyang tujuannyauntukmemberikan kontribusi padapeningkatan kualitaspendidikan tinggi, keberhasilanpenciptaanmodal manusiaadalahsubjek analisis yang terus menerus (Osmanbegovic dan Suljic, 2012).Mahasiswa merupakan salah satu aspek penting dalam evaluasi keberhasilan penyelenggaraan  program  studi  pada  suatu  perguruan  tinggi  (Ridwan,  et.al.  2013).  Menurut Ibrohim  (dalam  Eko  et  al  2014),  memprediksi  prestasi  akademik  siswa  sangat  penting  bagi suatu  lembaga  pendidikan  karena  program  strategis  tersebut  dapat  direncanakan  dalam meningkatkan  atau  mempertahankan  kinerja  siswa  selama  masa  studi  di  lembaga.  Prestasi belajar dibidang pendidikan adalah hasil dari pengukuran terhadap peserta didik yang meliputi faktor  kognitif,  afektif,  dan  psikomotor  setelah  mengikuti  proses  pembelajaran  yang  diukur dengan  menggunakan  instrumen  tes  (Sutrisno,  et.al  2014).  Mahasiswa  merupakan raw  input yang  diproses  dalam  suatu  pendidikan  diterima  melalui  seleksi  penerimaan  mahasiswa  baru. Sistem  seleksi  penerimaan  mahasiswa  baru  merupakan  bagian  terpenting  dalam  rangka meningkatkan  mutu  masukan  bagi  suatu  Universitas.  Semua  proses  dalam  penerimaan mahasiswa  ini  sangat  penting  terutama  pada  tes  masuk  yang  merupakan  sebagai  filter  untuk dapat menerima mahasiswa sesuai dengan kompetensinya. (Jati Sasongko Wibowo, 2012).
Universitas  Islam  Indonesia  adalah  universitas  swasta  di  Indonesia  terletak  di Yogyakarta.  Dalam  system  penerimaan  mahasiswa  baru  ada  beberapa  pilihan  untuk  calon mahasiswa dalam mengikuti seleksi penerimaan mahasiswa baru di Universitas Islam Indonesia yaitu Computer Based Test (CBT), Paper Based Test (PBT), dan Penelusuran Siswa Berprestasi (PSB).  Pada  penelitian  ini  difokuskan  untuk  memprediksi  penerimaan  mahasiswa  jalur Penelusuran  Siswa  Berprestasi  (PSB)  pada  Fakultas  Teknik  Industri,  Prodi  Teknik  Industri. Dimana Penelusuran Siswa Berprestasi (PSB) adalah pola penerimaan calon mahasiswa melalui
* Correspondance : harwati@uii.ac.id
seleksi prestasi Bidang Akademik dan Minat-Bakat. Dalam jalur penelusuran siswa berprestasi (PSB)  ini  terdiri  dari  4  (empat)  kategori,  yaitu  Siswa  Berprestasi  Bidang  Akademik,  Siswa Berprestasi  Bidang  Olah  Raga  dan  Seni,  Beasiswa  Bibit  Unggul,  serta  Hafidz/Hafidzah  Al- Qur’an.
Dalam  memprediksi  penerimaan  mahasiswa  baru  jalur  Penelusuran  Siswa  Berprestasi (PSB)  bidang  ilmu  yang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  suatu  keputusan  berdasarkan beberapa  parameter  adalah  bidang  ilmu Data  Mining dengan  teknik  klasifikasi. Data  Mining adalah  proses  menggali  dan  menganalisa  sejumlah  data  yang  sangat  besar  untuk  memperoleh sesuatu  yang  benar,  baru,  sangat  bermanfaat  dan  akhirnya  dapat  dimengerti  suatu  corak  atau pola  dalam  data  tersebut  (Han  &  Kamber,  2006).    Klasifikasi  adalah  sebuah  proses  untuk menemukan model yang menjelaskan atau membedakan konsep atau kelas data, dengan tujuan untuk  dapat  memperkirakan  kelas  dari  suatu  objek  yang  kelasnya  tidak  diketahui  (Pang- NingTan, et.al. 2004).
Pada  teknik  klasifikasi  terdapat  beberapa  algoritma  yang  bisa  digunakan  antara  lain  pohon keputusan ( decisiontree ), rulebased, neuralnetwork, support vector machine, naivebayes, dan nearest  neighbor. Penelitian  ini  menggunakan  metode  algoritma naïve  bayes dengan  menggunakan software Rapid  Miner,  karena  n aïve  bayes merupakan  teknik  prediksi berbasis  probabilistik  sederhana  yang  berdasar  pada  penerapan  teorema  atau  aturan  bayes dengan asumsi independensi yang kuat pada fitur, artinya bahwa sebuah fitur pada sebuah data tidak  berkaitan  dengan  ada  atau  tidaknya  fitur  lain  dalam  data  yang  sama  (Yuda  Septian Nugroho,  2014).  Naive  Bayes  didasarkan  pada  teorema  Bayes  yang  memiliki  kemampuan klasifikasi  serupa  dengan decision  tree dan neural  network . Bayesian  classification terbukti memiliki  akurasi  dan  kecepatan  yang  tinggi  saat diaplikasikan  ke  dalam  database  dengan  data yang besar. (Kusrini,2009). Implementasi menggunakan software Rapid Miner digunakan untuk membantu  menemukan  nilai  yang  akurat  (Nugroho,  2014).  Maka  diharapkan  dengan  metode algoritma  n aïve  bayes menggunakan software Rapid  Miner  dapat  membantu  menemukan variabel  atau  nilai  yang  akurat  dalam  seleksi  penerimaan  mahasiswa  baru  jalur  penelusuran siswa berprestasi (PSB) pada Fakultas Teknik Industri, Prodi Teknik Industri.

## 2.     Studi Literatur
Banyak penelitian mengenai aplikasi data mining khususnya teknik klasifikasi diberbagai bidang seperti bidang medis, marketing, manufaktur dan di bidang akademik. Chaurasia dan Pal (2013)  memprediksi  kemungkinan  pasien  jantung  berdasarkan  teknik  klasifikasi  dengan menggunakan  tiga  algoritma  klasifikasi  sekaligus  yaitu  Naïve  Bayes,  J48  Decision  Tree,  dan algoritma Bagging. Dengan menggunakan 11 atribut seperti jenis kelamin, usia, tekanan darah, detak  jantung  dan  kondisi  fisik  lainnya,  penelitian  ini  berhasil  mengklasifikasi  pasien  dengan penyakit  jantung  dengan  keakuratan  sekitar  85%  dan  waktu  prediksi  hanya  sekitar  0,05  detik. Hal ini sangat bermanfaat untuk memprediksi kemungkinan seseorang terkena penyakit jantung hanya dengan melihat record data sebelumnya dalam waktu singkat dan keakuratan yang relatif tinggi.
Klasifikasi juga bisa dimanfaatkan untuk memprediksi kemungkinan menjadi nasabah di suatu  bank,  asuransi  maupun  ritel  (Karim  dan  Rahman,  2013).  Dengan  menggunakan  data individu  seperti  status,  pekerjaan,  pendidikan,  status  kepemilikan  rumah  penelitian  tersebut dapat  memprediksi  kecenderungan  seseorang  membuka  tabungan,  memiliki  kartu  kredit  atau menjadi  member  disebuah  tempat  perbelanjaan.  Algoritma  yang  dipakai  adalah  decision  tree C4.5  dan  Naïve  Bayes  sebagai  algoritma  klasifikasi  yang  mudah  dipalikasikan  dan  dipahami dengan tingkat akurasi yang relative tinggi.
Bidang  manufaktur  juga  memanfaatkan  Teknik  klasifikasi  ini  dalam  pengambilan keputusan.  Seperti  halnya  sebuah  studi  di  Taiwan  yang  dilakukan  pada  66  data  untuk memprediksi kegagalan (failure) dimana 43 data digunakan sebagai data training set dan 23 data digunakan  sebagai  data  testing  (Yeh,  dkk,  2011).  Dengan  tingkat  keakuratan  97.6%  untuk
training  set  dan  86.9%  untuk  data  testing,  penelitian  tersebut  menghasilkan  rules  klasifikasi kegagalan proses molding berdasarkan beberapa atribut yang terjadi selama proses manufaktur antara  lain:  Suhu  injeksi,  velocity,  waktu  pengemasan,  tekanan  injeksi,  waktu  injeksi  dan sebagainya.
Di  bidang  akademik,  Thomas  dan  Galambos  (2004)  menggunakan  teknik  klasifikasi decision  tree  untuk  memprediksi  kepuasan  pelajar  terhadap  sekolah.  Hal  ini  dilakukan  untuk memprediksi  apakah  pelajar  yang  bersangkutan  melanjutkan  jenjang  pendidikan  ke  tingkat selanjutnya di sekolah yang sama atau tidak, sekaligus untuk menentukan atribut apa saja yang membuat  pelajar  tersebut  memutuskan  untuk  melanjutkan  pendidikan  di  sekolah  yang  sama. Decision  tree  juga  dapat  memprediksi  dan  mengevaluasi  performansi  mahasiswa  di  suatu universitas  (Baradwaj  dan  Pal,  2011).  Hasilnya  dapat  membantu  universitas  untuk mengidentifikasi  lebih  dini  mahasiswa  yang  terancam  dropout  sehingga  dapat  diberikan penanganan  khusus  dan  memberikan  kesempatan  bagi  dosen  pembimbing  untuk  menyediakan bimbingan dan konseling.
Osmanbegović  dan  Suljić  (2012)  telah  memanfaatkan  Teknik  Naïve  Bayes  ini dibandingkan  dengan  dua  teknik  klasifikasi  lainnya  yaitu  decision  tree  dan  Multilayer Perceptron  (MLP)  untuk  memprediksi  performansi  mahasiswa  berdasarkan  12  atribut  antara lain  yaitu:  jenis  kelamin,  asal  SMA,  jumlah  keluarga,  jarak  rumah,  beasiswa,  waktu  belajar, nilai  ujian  masuk  dan  sebagainya.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  algoritma  decision tree  lebih mudah  untuk  diaplikasikan  dan  dipahami  dibandingkan  algoritma  lain  dalam  memprediksi performansi mahasiswa meskipun tingkat akurasinya masih dibawah dua algoritma lain.
Lillyan Hadjaratie melakukan penelitian tentang “Prediksi dan Pemetaan Data Mahasiswa Fakultas Teknik Menggunakan Pendekatan Data Mining” Dalam penelitian ini bertujuan untuk membangkitkan  informasi  dan  pengetahuan  dari  data  akademik  kemahasiswaan  dengan:  (1) Mengklasifikasi data mahasiswa aktif dan lulusan untuk memprediksi kategori IPK dan kategori Lama  Studi;  (2)  Mengklaster  data  mahasiswa  aktif  dan  lulusan  berdasarkan  kategori  IPK  dan Lama_Studi.Pada penelitian ini menggunakan metode Decision Tree, Artificial Neural Network dan  K-Nearest  Neighbour,  sedangkan  metode  yang  digunakan  untuk  mengklaster  data mahasiswa  aktif  dan  lulusan  adalah  metode  Hirarkis  ( Average  Between  Lingkage )  dan  Non- Hirarkis  (K- Means ).  Penelitian  ini  menghasilkan  informasi  akademik  berupa  hasil  klasifikasi data  mahasiswa  aktif  dan  lulusan  untuk  memprediksi  kategori  IPK  dan  Lama_Studi  serta pemetaan data mahasiswa aktif dan lulusan berdasarkan sasaran mutu IPK.

## 3. Tujuan Penelitian
Tujuan  utama  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengidentifikasi  pola  berdasarkan  hasil teknik  klasifikasi  pada  prediksi  prestasi  akademik  mahasiswa  yang  masuk  melalui  jalur Penelusuran Siswa Berprestasi (PSB) terhadap IPKdi jurusan Teknik Industri Universitas Islam Indonesia berikut dengan tingkat akurasi yang dihasilkan.

## 4. Metode
Pengumpulan data dilakukan dengan mengekstrak data admisi mahasiswa baru sejumlah lebih dari 200 data selama 3 tahun untuk kemudian dilakukan analisis relevansi untuk memilih atribut  yang  relevan  berdasarkan  logika  pengambilan  keputusan.  IPK  adalah  atribut  prediksi dengan  pembagian  IPK  ≥3.5  disebut  terpuji,  2.75  ≤IPK<3.5  disebut  memuaskan,  2.00 ≤IPK<3.00  disebut  cukup,  sedangkan  analisis  relevansi  ini  menghasilkan  8  atribut  yang digunakan sebagai dasar klasifikasi seperti yang disajikan dalam table berikut:
Tabel 1 . Atribut dan Kategori No Atribut Kategori 1 Rata-rata nilai rapot Sangat  baik,  jika  nilai  PSB/  Rata-rata  Nilai  Rapot  ≥  85, Baik, jika 70 ≤ Nilai PSB < 85 2 Asal Wilayah/daerah Jawa Barat, Jawa Tengah, Jawa Timur dan Luar Jawa 3 Status Sekolah Negeri, Swasta, MA dan lainnya.
4 Jurusan sekolah IPA dan lainnya. 5 Pekerjaan orang tua PNS, Pegawai Swasta, Wiraswasta, Petani dan lainnya 6 Prestasi yang diraih Ya atau Tidak 7 Jenis Kelamin Laki-laki dan Perempuan 8 Jalur PSB Akademik,  Beasiswa  Bibit  Unggul  dan  Olah  Raga  Dan Seni.
Data  cleaning dilakukan  terhadap  lebih  dari  200  data  meliputi  data Incomplete :  berisi nilai  yang  salah  yang  disebabkan  karena  tidak  terecord  ( not  recorded ),  tidak  tersedia  ( not available ),  sengaja  dihapus  karena  dianggap  salah  atau  tidak  penting,  data Noisy: berisi  data salah  yang  tidak  wajar  ( Anomalies/outliers )  karena  instrumen  pengumpulan  data  yang digunakan  mungkin  salah,  kesalahan  manusia  atau  komputer  yang  terjadi  pada  saat memasukkan  data  dan  kesalahan  dalam  transmisi  data,  dan  data Inconsistent :  berisi  data  yang tidak  konsisten  dan  berbeda  dari  sewajarnya  disebabkan  oleh  perubahan  kode  di  sistem  yang menjadikan data tidak konsisten

## 5. Hasil dan Pembahasan
Perhitungan  prediksi  menggunakan software aplikasi  data mining Rapidminer  dengan interface seperti pada gambar berikut:
Gambar 1 . Interface Prediksi denan RapidMiner

## Akurasi
Akurasi  merupakan  tingkat  ketepatan  antara  data  di  lapangan  dengan  data  hasil perhitungan  Software  Rapid  Miner.  Maka  dapat  dilihat  hasil  atau  nilai  akurasi  adalah  sebesar 51.69%.  Dari  9  data  yang  diprediksikan  dengan  nilai  IPK  terpuji  terdapat    3  data  yang  benar dengan  nilai  IPK  terpuji  dan  6  data  mendapatkan  nilai  IPK  memuaskan.  Dari  77  data  yang diprediksikan  mendapatkan  nilai  IPK  memuaskan,  sebanyak  42  data  yang  mendapatkan  nilai IPK memuaskan dan 35 data tidak mendapatkan nilai IPK memuaskan yang terdiri dari 26 data yang mendapatkan nilai IPK terpuji dan 9 data yang mendapatkan nilai IPK cukup. Selanjutnya, dari 3 data yang yang diprediksi mendapatkan nilai IPK cukup dengan 1 data yang mendapatkan nilai IPK cukup dan sisanya mendapatkan nilai IPK memuaskan.

## Keputusan
Naive  Bayes  digunakanuntuk    menghitung    probabilitas  terjadinya  suatu  peristiwa berdasarkan pengaruh yang didapat dari hasil observasi. Nilai probabilitas digunakan sebagai dasar  untuk  memprediksi  prestasi  akademik  mahasiswa  jalur  penelusuran  siswa  berprestasi (PSB) dapat dilihat dari pola atribut yang terpilih.
Tabel 2. Contoh Nilai probabilitas Masing-masing Atribut
Atribut Parameter Terpuji Memuaskan Cukup NILAI PSB value=Sangat Baik 0.57105 0.50838 0.39978 NILAI PSB value=Baik 0.42842 0.49144 0.59911 NILAI PSB value=unknown 0.00053 0.00019 0.00111 ASAL DAERAH value=Jawa Barat 0.04802 0.32192 0.20000 ASAL DAERAH value=Luar Jawa 0.42797 0.32192 0.20000 ASAL DAERAH value=Jawa Timur 0.14301 0.06792 0.20000

## Tabel 3. Contoh Hasil Prediksi menggunakan 8 atribut
Dari  Table  diatas  sebagai  contoh  dapat  dilihat  pola  prediksi  keputusan  prestasi akademik mahasiswa terhadap atribut yang terpilih. Pada baris pertama, mahasiswa dengan nilai PSB  Baik  yaitu  70  ≤  Nilai  PSB  <  85,  asal  daerah  Jawa  Tengah,  jurusan  SMA  IPA,  status sekolah swasta, pekerjaan orang tua lain-lain, Jalur PSB akademik, prestasi yang diraih tidak , dan  jenis  kelamin  laki-laki  akan  mendapatkan  indeks  prestasi  akademik  (IPK)  dengan  nilai cukup  yaitu  2,00  ≤  IPK  <  2,75.  Berikut  disajikan  hasil  prediksi  keputusan  prestasi  akademik mahasiswa  jalur  penelusuran  siswa  berprestasi  (PSB)  dalam  bentuk  grafik  untuk  prediksi  IPK terpuji dan memuaskan:
Gambar 2 Nilai Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) dengan keputusan Memuaskan
Dari  gambar  grafik  diatas  ini  ditunjukkan  bahwa  prestasi  mahasiswa  jalur  penelusuran siswa berprestasi (PSB) berdasarkan performansi variabel dengan parameter yang paling tinggi untuk nilai prediksi keputusan dengan nilai IPK memuaskan adalah variabel nilai PSB dengan nilai sangat baik, variabel asal daerah rata-rata yang berasal dari Jawa Tengah, variabel jurusan SMA dengan jurusan IPA, variabel status sekolah dengan tamatan dari sekolah negeri, variabel pekerjaan  orang  tua  dengan  pekerjaan  PNS,  variabel  jalur  PSB  dengan  jalur  masuk  nilai
No Nilai PSB Asal Daerah Jurusan SMA Status Sekolah Pek. Ortu Jalur PSB Pres Jenis Kelamin Terpuji Memuaskan Cukup IPK 1 Baik Jawa Tengah IPA Swasta Lain-Lain Aka Tidak Laki-Laki 0.13767 0.3959 0.4664 Cukup 2 Baik Jawa Tengah IPA Swasta Lain-Lain Aka Tidak Laki-Laki 0.13767 0.3959 0.4664 Cukup 3 Baik Jawa Tengah IPA Swasta Pns Aka Tidak Laki-Laki 0.15541 0.3784 0.4661 Cukup 4 Baik Jawa Tengah IPA Negeri Pns Aka Tidak Pr 0.19447 0.604 0.2014 Memuaskan 5 Baik Jawa Tengah IPA Negeri Swasta OR dan Seni Ya Pr 0.49047 0.5091 0.76E Memuaskan
0 10 20 30 40 50 60 70 80 Sa n ga t b ai k B ai k Ja w a B ar at
Ja w a ten ga h Ja w a Ti m u r
Lu ar J aw a IPA La in -l ai n
N eg eri Sw as ta MA La in -l ai n PN S Peg aw ai S w as ta W ir as w as ta
Pet an i La in -l ai n A ka d em ik B ea si sw a B ib it U n gg u l O la h ra ga d an S en i Ya Ti d ak La ki -l ak i P e re mp u an Nilai PSB Asal Daerah Jurusan SMA Status Sekolah Pekerjaan Orang Tua Jalur PSB Prestasi yang diraih Jenis Kelamin Memuaskan
akademik, variabel prestasi yang diraih tidak ada prestasi, dan variabel jenis kelamin yaitu laki- laki.
Gambar 4 . Nilai Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) dengan keputusan Terpuji
Dari  gambar  grafik  diatas  ini  ditunjukkan  bahwa  prestasi  mahasiswa  jalur  penelusuran siswa berprestasi (PSB) berdasarkan performansi variabel dengan parameter yang paling tinggi untuk nilai prediksi keputusan dengan nilai IPK terpuji adalah variabel nilai PSB dengan nilai baik, variabel asal daerah rata-rata yang berasal dari Luar Jawa, variabel jurusan SMA dengan jurusan  IPA,  variabel  status  sekolah  dengan  tamatan  dari  sekolah  negeri,  variabel  pekerjaan orang  tua  dengan  pekerjaan  PNS,  variabel  jalur  PSB  dengan  jalur  masuk  nilai  akademik, variabel prestasi yang diraih iya ada prestasi, dan variabel jenis kelamin yaitu laki-laki.

## 6. Simpulan
Dari  hasil  penelitian  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  naïve  bayes  untuk prediksi prestasi akademik mahasiswa jalur penelusuran siswa berprestasi (PSB) di Universitas Islam Indonesia (UII), didapatkan kesimpulan bahwa:
1. Hasil  pola  prediksi  keputusan  prestasi  akademik  mahasiswa  jalur  Penelusuran  Siswa Berprestasi  (PSB)  yang  mendapatkan  IPK  diatas  3.5  adalah  mahasiswa  dengan kategori:nilai  rata-rata  rapot  ≥85,  mahasiswa  berasal  dari  Luar  Jawa,  jurusan  IPA,  berasal dari  sekolah  negeri,  pekerjaan  orang  tua  PNS,  jalur  masuk  PSB  melalui  jalur  nilai akademik, memiliki prestasi dan jenis kelamin laki-laki.
2. Tingkat akurasi yang terbentuk adalah sebesar 51.69% artinya model yang terbentuk kurang representatif,  hal  ini  disebabkan  penggunaan  seluruh  atribut  tanpa  dilakukan  uji independensi  pada  proses  perhitungan  dan  data  yang  didapatkan  terlalu  kecil  sehingga menghasilkan tingkat akurasi yang kecil.

## Daftar Pustaka
Baradwaj  K  Brijesh,  Pal  Saurabh,  2011, Mining  Educational  Data  to  Analyze  Students‟  Performance , (IJACSA) International Journal of Advanced Computer Science and Applications, Vol. 2, No.
6, page 63
Chaurasia  Vikas,  Pal  Saurabh,  2013, Data  Mining  Approach  to  Detect  Heart  Dieses,  International
Journal of Advanced Computer Science and Information Technology (IJACSIT)   Vol. 2, No.
4, Page: 56-66, ISSN: 2296-1739
Fithri,  Diana  Laily  &  Darmanto,  Eko.(2014).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Memprediksi Kelulusan  Mahasiswa  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes.  Program  Studi  Sistem  Informasi Fakultas Teknik. Universitas Muria. Kudus
Han, J. dan Kamber, M. (2000). Data Mining: Concepts And Techniques . New York: Morgan-Kaufman. Hadjaratie, Lillyan “Prediksi dan Pemetaan Data Mahasiswa Fakultas Teknik Menggunakan Pendekatan Data Mining”. Jurusan Teknik Informatika Universitas Negeri Gorontalo
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 San gat ba ik B ai k Jawa B ar at Jawa te ng ah Jawa Ti m ur Lu ar J awa IP A
La in -l ai n N eg er i
Swast a MA La in -l ai n P N S
P eg awai S wast a W ir as wast a P et an i La in -l ai n A kad em ik
B eas iswa B ibi t …
Ol ahrag a dan Seni Ya Ti da k La ki -l ak i
P er em pu an Nilai PSB Asal Daerah Jurusan SMA Status Sekolah Pekerjaan Orang Tua Jalur PSB Prestasi yang diraih Jenis Kelamin Terpuji
Karim Masud, Rahman M Rashedur , 2013, Decision Tree and Naïve Bayes Algorithm for Classification and Generation of Actionable Knowledge for Direct Marketing , Journal of Software Engineering and Applications, 6, 196-206.
Nugroho,  Yuda  Septian.  (2014). Data  Mining Menggunakan  Algoritma Naïve  Bayes Untuk  Klasifikasi
Kelulusan Mahasiswa Universitas Dian Nuswantoro.  Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro
Osmanbegovic,  Edin  dan  Suljic,  Mirza.  2012. Data  Mining  Approach  For  Predicting  Student Performance . Journal of Economics and Business Ningrum,  Tita  Pavita,  2014.  Prestasi  Akademik  Mahasiswa  Ditinjau  Dari  Sitem  Jalur  Penerimaan
Mahasiswa Baru Di Universitas Gajah Mada. Universitas Gajah Mada. Yogyakarta Osmanbegović  Edin,  Suljić  Mirza,  2012, Data  Mining  Approach  For  Predicting  Student  Performance, Economic Review – Journal of Economics and Business, Vol. X, Issue 1.
Ridwan,  Mujib.  2013.  Penerapan Data  Mining Untuk  Evaluasi  Kinerja  Akademik  Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier. Jurnal EECCIS Tan, Pang-Ning. (2004). Introduction To Data Mining.
Thomas  H  Emily,  Galambos  Nora,  2004, What  Satisfies  Students?  Mining  Student-Opinion  Data  with Regression and Decision Tree AnalysisResearch in Higher Education, Vol. 45, No. 3
Wibowo,  Jati  Sasongko.  (2012).  Rancang  Bangun  Program  Koreksi  Lembar  Jawab  Komputer  Untuk Penerimaan  Mahasiswa  Baru  Di  Universitas  Stikubank.  Fakultas  Teknologi  Informasi,
Universitas Stikubank
Yeh  Duen-Yian,  Cheng  Ching-Hsue,  Hsiao  Shih-Chuan,  2011, Classiﬁcation  Knowledge  Discovery  In Mold  Tooling  Test  Using  Decision  Tree  Algorithm, )  22:585–595  DOI  10.1007/s10845-009- 0321-7