Jambura Journal of Electrical and Electronics Engineering

## Implementasi Seleksi Fitur Klasifikasi Waktu Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Correlation Matrix With Heatmap
Amiruddin Program Studi Teknik Informatika
Universitas Ichsan Gorontalo
Gorontalo, Indonesia amier.76@gmail.com Rezqiwati Ishak Program Studi Teknik Informatika Universitas Ichsan Gorontalo Gorontalo, Indonesia rezqi.uig@gmail.com Diterima : Mei 2022 Disetujui : Juni 2022 Dipublikasi : Juli 2022
Abstrak—Klasifikasi  waktu  kelulusan  Mahasiswa  biasanya menggunakan lebih dari 10 atribut input, namun tidak semua atribut  tersebut  memiliki  relevansi  dengan  atribut  output, sehingga  sebelum  dilakukan  klasifikasi  perlu  dilakukan pemilihan  atribut  yang  relevan  melalui  seleksi  fitur  terlebih dahulu.  Seleksi  fitur  merupakan  bagian  dalam  tahapan  data preparation  pada  siklus  hidup  data  science,  seleksi  Fitur merupakan  salah  satu  konsep  inti  dalam  pembelajaran  mesin yang sangat mempengaruhi kinerja model data mining. Dimana pada  tahapan  ini  dilakukan  seleksi  fitur  yang  berkontribusi paling besar pada variabel prediksi atau output, memilih fitur yang tidak relevan dalam dataset dapat mengurangi keakuratan model dan membuat model belajar berdasarkan fitur yang tidak relevan.  Dengan  demikian melakukan  seleksi  fitur  sebelum memodelkan  data  akan  didapatkan  manfaat  seperti  : mengurangi Overfitting, meningkatkan akurasi dan mengurangi waktu  pelatihan.  Teknik  yang  digunakan  dalam  seleksi  fitur pada  penilitian  ini  adalah Correlation  Matrix  with  Heatmap karena teknik ini mudah digunakan dan juga memberikan hasil yang  baik.  Setelah  dilakukan  implementasi  seleksi  fitur  pada klasifikasi  waktu  kelulusan  Mahasiswa  dengan  menggunakan 13  variabel/atribut  awal  didapatkan  hasil  akhir  sebanyak  9 atribut  terseleksi  yang  memiliki  relevansi  atau  kontribusi terhadap  variabel  output  (waktu  kelulusan)  yaitu  :  jenis kelamin,  kelas,  umur,  SKS1,  IPS1,  SKS2,  SKS3,  SKS4  dan SKS5, sedangkan  atribut input yang kurang relevan terdapat 4 atribut  yaitu  :  IPS2,  IPS3,  IPS4  dan  IPS5,  sehingga  untuk melakukan  klasifikasi  waktu  kelulusan  Mahasiswa  cukup menggunakan  9 atribut yang terseleksi agar bisa mendapatkan hasil akurasi yang maksimal, proses klasifikasi akan dilakukan pada penelitian selanjutnya .
Kata  Kunci— Seleksi  Fitur; Correlation  Matrix;  Heatmap; Python
Abstract — Classification of graduation time Students usually use more than 10 input attributes, but not all of these attributes have relevance  to  output  attributes,  so  before  classification  is  carried out,  it  is  necessary  to  select  relevant  attributes  through  feature selection  first.  Feature  selection  is  part  of  the  data  preparation stages in the data science lifecycle, Feature selection is one of the core  concepts  in  machine  learning  that  greatly  affects  the performance  of  data  mining  models.  Where  at  this  stage  a selection of features that contribute the most to the prediction or
output variables is carried out, choosing irrelevant features in the dataset can reduce the accuracy of the model and make the model learn based on irrelevant features. Thus, selecting features before modeling  data  will  get  benefits  such  as:  reducing  Overfitting, increasing  accuracy  and  reducing  training  time.  The  technique used in the feature selection in this study is correlation matrix with heatmap because this technique is easy to use and also gives good results.  After  the  implementation  of  feature  selection  in  the classification of student graduation time using 13 variables / initial attributes, the final results of 9 selected attributes were obtained that  had  relevance  or  contribution  to  the  output  variables (graduation time) namely: gender, class, age, SKS1, IPS1, SKS2, SKS3,  SKS4  and  SKS5,  while  the  less  relevant  input  attributes were 4 attributes, namely: IPS2, IPS3, IPS4 and IPS5, so that to classify  the  graduation  time  Students  only  need  to  use  the  9 attributes selected in order to get maximum accuracy results, the classification process will be carried out in the next study.
Keywords—  Feature  selection; Correlation  Matrix;  Heatmap; Python

## I. P ENDAHULUAN
Tahapan data preparation merupakan tahapan kedua dalam Knowledge  Discovery  and  Data  Mining (KDD)  atau tahapan ketiga dalam CRoss Industry Standard Process Data Mining (CRISP-DM).  KDD  dan  CRISP-DM  merupakan metodologi data  science yang  banyak  digunakan  dalam pengembangan data mining. Tahapan data preparation atau istilah  lain data  pre-processing/data  manipulation/  data cleansing merupakan tahapan yang paling banyak memakan waktu sekitar 60%-80%[1] dan langkah paling penting dalam seluruh siklus hidup dalam perancangan model data mining. Adapun  jenis  kegiatan  pada  tahap data  preparation ini diantaranya  memilih  data  yang  relevan,  pembersihan  data, seleksi fitur, ekstraksi fitur dan lain-lain, dengan melakukan tahapan  ini,  maka  akan  diperoleh  beberapa  manfaat diantaranya kompilasi  data  menjadi  efisien  dan  efektif  atau menghindari  duplikasi,  identifikasi  dan  memperbaiki error , mudah perubahan secara global dan menghasilkan informasi yang akurat untuk pengambilan keputusan[1].
Diantara data  preparation yang  disebutkan  di  atas, pada  kasus  ini  difokuskan  pada  seleksi  fitur,  karena seleksi/pemilihan  fitur  merupakan  salah  satu  konsep  inti dalam  pembelajaran  mesin  yang  sangat  mempengaruhi kinerja  model  yang  sedang  dibangun.    Seleksi  fitur merupakan  proses  yang  dilakukan  secara  otomatis  atau manual  memilih  fitur-fitur  yang  berkontribusi  paling  besar pada  variabel  prediksi  atau  output,  fitur  yang  tidak  relevan atau  hanya  sebagian  relevan  dapat  berdampak  negatif terhadap  kinerja  model[2].  Dengan  menggunakan  seleksi fitur, maka resiko overfitting dapat dihindari, akurasi menjadi lebih baik karena menghilangkan data redundansi dan fitur- fitur  yang  tidak  signifikan  atau  relevan,  sehingga  dapat menghemat waktu yang dibutuhkan dalam proses klasifikasi karena berkurangnya dimensi data. Hal ini sudah dibuktikan oleh  [2]  dalam  penelitiannya  dimana  sebelum  dilakukan seleksi  fitur  didapatkan  akurasi  hanya  65%,  namun  setelah dilakukan  seleksi  fitur  akurasinya  meningkat  menjadi  81%, begitu  juga  penelitian  yang  dilakukan  oleh[3]  dengan melakukan  seleksi  fitur  dapat  meningkatkan  hasil  akurasi menjadi  90.81%.  selain  seleksi  fitur  dapat  juga  dilakukan ekstraksi fitur seperti yang sudah dilakukan oleh[4], namun pada penelitian ini hanya membahas seleksi fitur.
Seleksi  fitur  jika  dilakukan  secara  manual  maka  akan memakan  waktu  yang  lama  dan  hasilnya  sering  kali  tidak akurat  atau  malah  ada  atribut  penting  yang  dihilangkan, secara teori untuk data dengan n atribut akan terdapat sekitar 2 n kemungkinan  subhimpunan  atribut,  misalnya  memiliki data dengan 10 atribut, maka harus memilih satu dari 1,024 kemungkinan  subhimpunan  atribut[5][6],      untuk  itu diperlukan  Teknik  seleksi  fitur  secara  otomatis  diantaranya (a). Univariate  Selection ,  (b). Feature  Importance ,  (c). Correlation Matrix with Heatmap [2][7], dan lainnya. Untuk kasus ini akan pilih teknik Correlation Matrix with Heatmap karena  teknik  ini  mudah  digunakan  dan  juga  memberikan hasil yang baik[2].
Teknik Correlation  Matrix  with  Heatmap akan diimplementasikan  pada  seleksi  fitur  klasifikasi  waktu kelulusan  Mahasiswa.  Beberapa  penelitian  yang  sudah mengangkat  kasus  ini  namun  belum  menggunakan  teknik seleksi  fitur  diantaranya  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [8] dengan  atribut  yang  digunakan  yaitu  :    jenis  kelamin,  asal sekolah, jalur masuk, nilai ujian nasional, gaji orang tua, IP semester  1-4,  IPK  semester  1-4  dan  keterangan  lulus, penelitian berikutnya yang dilakukan oleh[9]  dengan atribut yang  digunakan  yaitu  :  jenis  kelamin,  usia,  jurusan,  kelas, pekerjaan, IPS 1, IPS 2, IPS 3, IPS 4 dan keterangan karena peniliti  kesulitan  dalam  mendapatkan  dataset  dari  kedua peneletian tersebut di atas maka akan digunakan dataset yang dikumpulkan  sendiri  dari  Universitas  Ichsan  Gorontalo dengan  menggunakan  atribut  kurang  lebih  sama  dengan atribut  yang  digunakan  peneliti  sebelumnya  diantaranya  : jenis kelamin, kelas, umur, SKS semester 1, IPS semester 1, SKS  semester  2,  IPS  semester  2,  SKS  Semester  3,  IPS semester 3, SKS semester 4, IPS semester 4, SKS semester 5, IPS semester 5 dan status kelulusan[10].

## II. METODE
Tahapan  penelitian  yang  digunakan  diuraikan  pada gambar 1 berikut :

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
1. Dataset  :  tahap  pertama  yang  dilakukan  adalah mengumpulkan dataset yang terdiri dari data Mahasiswa, aktivitas kuliah dan data alumni pada Universitas Ichsan Gorontalo.
2. Seleksi Data : pada tahap ini dilakukan  seleksi data dari dataset  yang  telah  dikumpulkan  dengan  memilih  atribut awal  yang  akan  digunakan  sebanyak  13  atribut  yaitu  : jenis kelamin, kelas, umur, SKS semester 1, IPS semester 1, SKS semester 2, IPS semester 2, SKS Semester 3, IPS semester 3, SKS semester 4, IPS semester 4, SKS semester 5, IPS semester 5 dan status kelulusan.
3. Data Target : pada tahap ini dilakukan penggabungan data berdasarkan atribut yang sudah dipilih dari setiap dataset yang  sudah  dikumpulkan  yaitu  dari  data  Mahasiswa, aktivitas kuliah dan data alumni.
4. Pra  Pengolahan  Data  :  pada  tahap  ini  dilakukan  pra pengolahan  data  berdasarkan  data  target  yang  telah didapatkan  dari  proses  sebelumnya  dengan  beberapa tahapan yaitu :
a. Pengecekan data kosong untuk setiap atribut
b. Pengecekan  data  yang  tidak  sesuai  misalnya  data SKS  yang  lebih  besar  dari  24  SKS  dan  IPS  yang lebih dari nilai 4
c. Mengkonversi nilai atribut yang berisi non numerik ke  numerik  agar  dapat  dilakukan  seleksi  fitur dengan Correlation  Matrix  with  Heatmap karena syaratnya semua atribut harus berjenis numerik .
d. Melakukan seleksi fitur dengan Teknik Correlation Matrix with Heatmap.
5. Hasil  Seleksi  Fitur  :  pada  tahap  ini  akan  didapatkan matriks korelasi dengan peta Heatmap yang menunjukkan hubungan  korelasi  untuk  setiap  atribut,  sehingga didapatkan  atribut  yang  berpengaruh  atau  relevan terhadap  atribut  output  (status  kelulusan).  Atribut  yang relevan  akan  digunakan  untuk  proses  selanjutnya  yaitu proses klasifikasi.

## A. Data Preparation
Data  Preparation merupakan  tahapan  ke  2  atau  ke  3 dalam siklus hidup dalam pengembangan Data Science. Pada tahapan  ini  dilakukan  beberapa  kegiatan  diantaranya memilih  data  yang  relevan,  mengintegrasikan  data  dengan
menggabungkan kumpulan data, membersihkannya, melengkapi  nilai  yang  hilang  dengan  menghapusnya  atau menguraikannya, memeriksa  data  outlier, mengubah format data  ke  dalam  struktur  yang  diinginkan,  seleksi  fitur  dan lainnya. Data  Preparation adalah  tahapan  yang  paling memakan waktu  serta langkah paling penting dalam seluruh siklus hidup dalam data mining[11].
Sebuah  survey  yang  dilakukan  oleh  CrowdFlower menyatakan bahwa sekitar 80% waktu yang digunakan untuk melakukan  tahapan Data  Preparation [12][1] . Hasil  survey dapat dilihat pada gambar 2 berikut ini :
Gambar 2. Hasil Survey Riset Data Scientists [12]

## B. Seleksi Fitur
Seleksi  Fitur  adalah  salah  satu  konsep  inti  dalam pembelajaran  mesin  yang  sangat  mempengaruhi  kinerja model data mining.  Fitur data yang digunakan untuk melatih model  pembelajaran  mesin  yang  dibangun  memiliki pengaruh besar pada kinerja yang akan dicapai[7].
Seleksi  Fitur  adalah  proses  dimana  seleksi  dilakukan secara  otomatis  atau  manual  memilih  fitur-fitur  yang berkontribusi paling besar pada variabel prediksi atau output. Memilih  fitur  yang  tidak  relevan  dalam  dataset  dapat mengurangi  keakuratan  model  dan  membuat  model  belajar berdasarkan  fitur  yang  tidak  relevan.  Manfaat  melakukan seleksi  fitur  sebelum  memodelkan  data  yaitu  :  mengurangi Overfitting ,  meningkatkan  akurasi  dan  mengurangi  waktu pelatihan[2].
C. Correlation Matrix with Heatmap
Heatmap adalah  metode  visualisasi  dua  dimensi  yang menunjukkan  variasi  dalam  besarnya  fenomena  tertentu dalam hal warna yang diwakili warna berbeda. Heatmap (peta panas)  adalah  teknik  visualisasi  data  yang  menunjukkan bentuk dan arah nilai panas yang berbeda pada tingkat suhu yang berbeda untuk satu set titik data[13]. Korelasi bernilai positif  artinya  terjadi  peningkatan  satu  nilai  fitur meningkatkan  nilai  variabel  target  atau  bernilai  negatif artinya peningkatan satu nilai fitur menurunkan nilai variabel target[2].
Heatmap memudahkan  untuk  mengidentifikasi  fitur mana  yang  paling  terkait  dengan  variabel  target,  berikut contoh Correlation  Matrix  with  Heatmap menggunakan library seaborn pada gambar 3 berikut :
Gambar 3. Contoh Visualisasi Heatmap [13]

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses seleksi  Fitur dilakukan  sesuai  dengan  tahapan yang  sudah  diuraikan  di  atas,  mulai  tahapan  awal  sampai dengan tahapan seleksi fitur menggunakan tools Colaboratory Notebook dengan bahasa pemrograman Python menggunakan  beberapa library seperti Numpy,  Pandas, Matplotlib  dan  Seaborn [14][15].  Berikut  tahapan  yang dilakukan  dalam  seleksi  fitur  pada  klasifikasi  waktu kelulusan Mahasiswa.
A. Pengumpulan Dataset
Pada  tahapan  ini  dilakukan  seleksi  dataset  yang  akan digunakan yaitu diambil dari data Mahasiswa, data aktivitas kuliah  per  semester  dan  data  alumni  pada  laman https://siakun.unisan.ac.id/ data diambil secara acak dari 11 Program  Studi  dengan  jumlah  dataset  sebanyak  1.095 record[10].

## B. Seleksi Data
Pada tahap ini dilakukan seleksi data dari dataset yang sudah  dikumpulkan  yaitu  memilih  atribut  yang  akan digunakan  dari  tiga  file  dataset  yang  digunakan,  setelah dilakukan  serangkaian  pengolahan  data,  maka  didapatkan atribut  sebanyak  14  atribut,  berikut  contoh  sampel  hasil seleksi data seperti pada tabel 1 berikut ini :

## TABEL  1. SAMPLE HASIL SELEKSI DATASET
JK Kelas Umur SKS1 IPS1 SKS2 IPS2 SKS3 P N 18 22 3,64 19 3,84 22 P N 21 22 3,5 19 3,89 22 P N 18 22 3,36 19 3,84 22 P R 21 22 3,64 19 3,74 22 L N 23 22 4 19 3,84 22 P R 19 22 3,45 19 2,11 18 P R 19 22 3,64 19 3,74 22 P R 18 22 3,36 19 3,53 22 P R 18 22 3,73 19 3,74 22 L R 17 22 3,59 19 2,84 20 IPS3 SKS4 IPS4 SKS5 IPS5 Status
3,77 24 3,25 24 3,75 Tepat Waktu 3,36 24 3,38 24 3,25 Tepat Waktu 3,36 24 3,38 24 3,13 Tepat Waktu 3,41 24 3,63 24 3,5 Tepat Waktu 4 24 3,63 24 3,88 Tepat Waktu 2,77 18 2,35 18 2,75 Tidak Tepat 3 24 3,13 24 3,13 Tepat Waktu 3,45 24 3,13 24 3,25 Tepat Waktu 3,59 24 3,75 24 3,13 Tepat Waktu 3,55 24 2,88 20 3,4 Tepat Waktu

## C. Penentuan Data Target
Pada  tahap  ini  dilakukan  penentuan  data  target  yaitu menentukan  atribut  input  dan  atribut  output yang diuraikan pada tabel 2 berikut ini :
TABEL 2. ATRIBUT INPUT DAN OUTPUT No Nama Atribut Keterangan Jenis Atribut 1 JK Jenis Kelamin Input 2 Kelas Kelas Input 3 Umur Umur Input 4 SKS1 SKS Semester 1 Input 5 IPS1 Indeks Prestasi Semester 1 Input 6 SKS2 SKS Semester 2 Input 7 IPS2 Indeks Prestasi Semester 2 Input 8 SKS3 SKS Semester 3 Input 9 IPS3 Indeks Prestasi Semester 3 Input 10 SKS4 SKS Semester 4 Input 11 IPS4 Indeks Prestasi Semester 4 Input 12 SKS5 SKS Semester 5 Input 13 IPS5 Indeks Prestasi Semester 5 Input 14 Status Status Kelulusan Output

## D. Data Preparation
Pada  tahap  ini  dilakukan  serangkaian  proses  untuk mendapatkan dataset yang bisa digunakan dalam seleksi fitur dengan tahapan sebagai berikut :
1. Melakukan pembersihan data, pengecekan data kosong, data yang tidak sesuai dan lainnya
2. Melakukan  konversi  nilai  atribut  untuk  atribut  non numerik ke numerik agar bisa diproses pada seleksi fitur seperti pada tabel 3 di bawah ini :
TABEL 3. KONVERSI NILAI ATRIBUT Atribut Nilai Atribut Nilai Konversi
JK
L 1 P 2
Kelas R 1 N 2 Status Tepat Waktu 1
Atribut Nilai Atribut Nilai Konversi Tidak Tepat 2
Setelah  dilakukan  konversi  nilai,  maka  didapatkan dataset seperti pada tabel 4 berikut :

## TABEL 4. SAMPLE DATASET AKHIR
JK Kelas Umur SKS1 IPS1 SKS2 IPS2 SKS3 2 2 18 22 3,64 19 3,84 22 2 2 21 22 3,5 19 3,89 22 2 2 18 22 3,36 19 3,84 22 2 1 21 22 3,64 19 3,74 22 2 2 23 22 4 19 3,84 22 1 1 19 22 3,45 19 2,11 22 2 1 19 22 3,64 19 3,74 22 2 1 18 22 3,36 19 3,53 22 2 1 18 22 3,73 19 3,74 22 1 1 17 22 3,59 19 2,84 20 IPS3 SKS4 IPS4 SKS5 IPS5 Status 3,77 24 3,25 24 3,75 1 3,36 24 3,38 24 3,25 1 3,36 24 3,38 24 3,13 1 3,41 24 3,63 24 3,5 1 4 24 3,63 24 3,88 1 2,77 18 2,35 18 2,75 2 3 24 3,13 24 3,13 1 3,45 24 3,13 24 3,25 1 3,59 24 3,75 24 3,13 1 3,55 24 2,88 20 3,4 1 3. Melakukan seleksi fitur menggunakan Teknik Correlation  Matrix  with  Heatmap dengan  tahapan sebagai berikut :

## Gambar 4. Tahapan Proses Matriks Korelasi
1) Berdasarkan dataset akhir yang telah diolah seperti pada  tabel  4  di  atas,  selanjutnya  dilakukan  setting dataset  yaitu  atribut  input  dimasukkan  ke  dalam
variabel x dan atribut output dimasukkan ke dalam variabel y
2) Proses  perbandingan  matriks  korelasi  antara  setiap atribut input dengan atribut output
3) Visualisasi  hasil  proses  matriks  korelasi  dengan Heatmap .
Berikut  ini  perintah  untuk  melakukan  seleksi  fitur dengan menggunakan bahasa pemrograman Python :

## E. Hasil Seleksi Fitur
Pada tahap ini dilakukan analisis terhadap atribut yang berkaitan atau relevan dengan atribut output dengan melihat visualisasi Heatmap pada gambar  5 berikut ini :
Gambar 5. Visualisasi Hasil Correlation Matrix with Heatmap
Pada  gambar  5  di  atas  dapat  dianalisa  bahwa  atribut yang memiliki warna merah muda adalah atribut yang relavan dengan atribut aoutput dan sebaliknya atribut yang berwarna merah tua adalah atribut yang kurang relevan dengan atribut aoutput. Hasil analisis diuraikan pada tabel 5 berikut :

## TABEL 5. HASIL ANALISIS ATRIBUT
No Nama Atribut Input Ket 1 JK Relevan 2 Kelas Relevan 3 Umur Relevan 4 SKS1 Relevan 5 IPS1 Relevan 6 SKS2 Relevan
No Nama Atribut Input Ket 7 IPS2 Kurang Relevan 8 SKS3 Relevan 9 IPS3 Kurang Relevan 10 SKS4 Relevan 11 IPS4 Kurang Relevan 12 SKS5 Relevan 13 IPS5 Kurang Relevan
Berdasarakan tabel 5 di atas, dapat dilihat bahwa dari 13 atribut input hanya 9 atribut yang ada relevansi dengan atribut output,  sisanya  4  atribut  kurang  relevan,  sehingga  untuk melakukan  klasifikasi  waktu  kelulusan  Mahasiswa  pada Universitas Ichsan Gorontalo cukup menggunakan 9 atribut input  yaitu  :  JK  (jenis  kelamin),  kelas,  umur,  SKS1,  IPS1, SKS2, SKS3, SKS4 dan SKS5.
Implementasi  seleksi  fitur  menggunakan Correlation Matrix  with  Heatmap sangat  ditentukan  dari  jumlah  dataset yang digunakan dan nilai setiap atribut input, sehingga atribut yang terseleksi pada peneletian ini bisa saja berbeda dengan penelitian lain atau di kampus lain .

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  diuraikan  di  atas, maka  hasil  seleksi  fitur  menggunakan  teknik Correlation Matrix  with  Heatmap pada  klasifikasi  waktu  kelulusan Mahasiswa  dari  13  atribut  awal  yang  digunakan  terseleksi menjadi 9 atribut yang memiliki relevansi atau berkontribusi terhadap  hasil  output  yaitu  :  jenis  kelamin,  kelas,  umur, SKS1,  IPS1,  SKS2,  SKS3,  SKS4  dan  SKS5,    sedangkan atribut  input  yang  kurang  relevan  terdapat  4  atribut  yaitu  : IPS2,  IPS3,  IPS4  dan  IPS5,  sehingga  untuk  melakukan klasifikasi waktu kelulusan Mahasiswa cukup menggunakan 9 atribut yang terseleksi agar bisa mendapatkan hasil akurasi yang maksimal, khususnya di Universitas Ichsan Gorontalo. Proses klasifikasi akan dilakukan pada penelitian selanjutnya.

## R EFFERENSI
[1] K.  Walch,  “Data  Preparation  for  Machine  Learning  Still  Requires Humans,” 2019.
https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/feature/Data- preparation-for-machine-learning-still-requires-humans (accessed May 21, 2022).
[2] R. Shaikh, “Feature Selection Techniques in Machine Learning with Python,”  2018.  https://towardsdatascience.com/feature-selection- techniques-in-machine-learning-with-python-f24e7da3f36e (accessed May 21, 2022).
[3] Jupriyadi,  “Implementasi  Seleksi  Fitur  Menggunakan  Algoritma FVBRM  Untuk  Klasifikasi  Serangan  Pada  Intrusion  Detection System (IDS),” Semnastek , pp. 1–6, 2018.
[4] Z. Y. Lamasigi, “DCT Untuk Ekstraksi Fitur Berbasis GLCM Pada Identifikasi  Batik  Menggunakan  K-NN,” JJEEE ,  vol.  3,  pp.  1–6, 2021.
[5] Suyanto, Data  Mining  untuk  Klasifikasi  dan  Klasterisasi  Data . Bandung: Informatika, 2019.
[6] Suyanto, Machine  Learning  Tingkat  Dasar  dan  Lanjut .  Bandung: :Informatika, 2018.
[7] P.  Pedamkar,  “Machine  Learning  Feature  Selection,”  2019. https://www.educba.com/machine-learning-feature-selection/ (accessed May 20, 2022).
[8] E.  P.  Rohmawan,  “Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Tepat  Waktu
Menggunakan Metode Decision Tree Dan Artificial Neural Network,” MATRIK , vol. 20, no. 1, pp. 21–30, 2018.
[9] A.  Budiyantara  and  Irwansyah,  “Prediksi  Mahasiswa  Lulus  Tepat Waktu Menggunakan Algoritma Decision Tree (C4.5) Pada STMIK Widuri Jakarta,” Infotech , vol. 5, no. 2, pp. 7–13, 2019.
[10]  BAAK  UNISAN,  “Data  Aktivitas  Mahasiswa,”  Gorontalo,  2022. [Online]. Available: https://siakun.unisan.ac.id/.
[11]  P.  Pedamkar,  “Data  Science  Lifecycle,” EDUCBA.  All  Rights Reserved .  https://www.educba.com/data-science-lifecycle/  (accessed May 15, 2022).
[12]  CrowdFlower,  “Cleaning  Big  Data:  Most  Time-Consuming,  Least
Enjoyable Data Science Task, Survey Says,” 2016. https://www.forbes.com/sites/gilpress/2016/03/23/data-preparation- most-time-consuming-least-enjoyable-data-science-task-survey- says/?sh=5df53b386f63 (accessed May 15, 2022).
[13]  Educba,  “Seaborn  heatmap.”  https://www.educba.com/seaborn- heatmap (accessed May 20, 2022).
[14]  T.  Wahyono, Fundamental  of  Python  for  Machine  Learning . Yogyakarta: Gava Media, 2018.
[15]  Y.  Heryadi  and  T.  Wahyono, Machine  Learning  Konsep  dan Implementasi . Yogyakarta: Gava Media, 2020.