## PREDIKSI NILAI AKADEMIK MAHASISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES
R. Annisa 1 , A. Sasongko 2
1 Universitas Bina Sarana Informatika Indonesia
2 Universitas Bina Sarana Informatika
Indonesia
e-mail: riski.mc@bsi.ac.id , sasongko45@gmail.com

## Abstrak
Pendidikan  adalah  suatu  hal  yang  sangat  penting  dalam  perkembangan  suatu negara.  Salah  satu  cara  untuk  meningkatkan  kualitas  yang  lebih  tinggi  dari  skema pendidikan  tinggi  adalah  dengan  memprediksi  penilaian  akademik  mahasiswa  dan dengan  demikian  lembaga  dapat  mengambil  tindakan  awal  untuk  meningkatkan kinerja  siswa.  Klasifikasi  mahasiswa  berdasarkan  potensi  kinerja  akademis  mereka dapat  menjadi  strategi  yang  berguna  untuk  mengurangi  kegagalan,  untuk mempromosikan pencapaian hasil yang lebih baik dan untuk mengelola sumber daya yang  lebih  baik  di  lembaga  pendidikan  tinggi.  Penelitian  ini  akan  mengukur  nilai akademis  mahasiswa  dengan  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  dimana memanfaatkan  perhitungan  probabilitas  dan  statistik  data  sebelumnya  untuk memprediksi  data  di  masa  depan  berdasarkan  pada  data  sebelumnya.  Hasil penelitian menunjukkan accuracy 96,24%, precison 95,76%, dan recall 100%. Selain itu  dengan  algoritma  Naïve  Bayes  menunjukkan  hasil  prediksi  berdasarkan mahasiswa  yang  kuliah  sambil  bekerja,  jadwal  kerja  mahasiswa,  dan  berdasarkan waktu kuliah.
Kata kunci: Pendidikan, Akademik, Naïve Bayes

## Abstract
Education is very important in the development of a country. One way to improve the higher quality of improving tertiary education is to predict student academics and thus the  institution  can  take  initial  action  to  improve  students.  Classification  of  students based  on  their  academic  potential  can  be  a  useful  strategy  to  reduce  problems,  to support  better  outcomes,  and  to  better  manage  resources  in  higher  education institutions.  This  study  will  measure  the  academic  value  used  by  students  using  the Naïve  Bayes  algorithm,  which  uses  calculations  and  statistical  data  to  predict  future data  based  on  previous  data.  The  results  showed  an  accuracy  of  96.24%,  95.76% precision,  and  100%  recall.  Also,  Naïve  Bayes  shows  prediction  results  based  on students who are working, student work schedules, and based on lecture time.
Keywords : Education, Academic, Naïve Bayes

## PENDAHULUAN
Pendidikan merupakan kegiatan terencana  yang  berlangsung  sepanjang hidup  dan  menjadi  kebutuhan  bagi manusia. Pendidikan tidak hanya berlangsung di sekolah, akan tetapi dapat juga  berlangsung  di  dalam  keluarga  dan masyarakat.  Oleh  karena  itu,  pendidikan menjadi  tanggung  jawab  bersama  antara
keluarga, masyarakat, dan juga pemerintah. Pendidikan memegang peranan penting bagi kehidupan manusia. Tanpa  pendidikan  manusia  akan  sulit berkembang atau
bahkan tidak berkembang. Dengan demikian,
pendidikan  harus  benar  benar  diarahkan agar menghasilkan manusia yang berkembang dan berkualitas serta mampu
bersaing,  di  samping  memiliki  akhlak  dan moral yang baik (Ayuwanti, 2016).
Pendidikan  adalah  suatu  hal  yang sangat  penting  dalam  perkembangan suatu  negara.  Tujuan  utama  dari  institusi pendidikan tinggi adalah untuk menghadirkan pendidikan yang berkualitas  kepada  para  siswanya.  Salah satu  cara  untuk  meningkatkan  kualitas yang  lebih  tinggi  dari  skema  pendidikan tinggi adalah dengan memprediksi penilaian  akademik  siswa  dan  dengan demikian lembaga dapat mengambil tindakan awal untuk meningkatkan kinerja siswa  dan  kualitas  pengajaran  yang  ada (Hamsa,  Indiradevi,  &  Kizhakkethottam, 2016).
Pendidikan  itu  sebenarnya  harus didapatkan
oleh setiap lapisan
masyarakat  agar  pembangunan  suatu bangsa  dan  negara  itu  dapat  berjalan dengan  baik.  Hal  tersebut  juga  terlihat dalam UUD 1945 pasal 31 yang menyatakan  bahwa  setiap  warga  negara berhak mendapatkan pendidikan
(Amandemen UUD 1945, Bab XIII tentang Pendidikan dan Ke budayaan).
Pernyataan  dalam  pasal  31  itu  sekaligus merupakan  landasan  dan  jaminan  bagi setiap  warga  negara  Indonesia  untuk memperoleh pendidikan tanpa membedakan suku, agama, dan golongan (Sirait, 2016).
Guney  (2009)  menyatakan  bahwa penelitian tentang kinerja akademik mahasiswa  adalah  topik  penting  dalam dunia pendidikan. Menemukan faktorfaktor  yang  berpengaruh  terhadap kinerja  akademik  mahasiswa  adalah  hal yang  sangat  penting  bagi  universitas, dosen  dan  dalam  beberapa  hal  untuk mahasiswa  sendiri.  Faktor  tersebut  akan sangat  berpengaruh  terhadap  kebijakan akademik  universitas,  perbaikan  terhadap kurikulum,  penilaian  kinerja  dosen  dan modifikasi  cara  dosen  dalam  mengajar (Wijaya, 2012).
Selain  itu,  penilaian  standar  juga dapat digunakan untuk membantu mengidentifikasi kekuatan dan kelemahan siswa dalam berbagai kemampuan intelektual,  dan  untuk  membuat  proyeksi tentang  penilaian  masa  depan  siswa. Dengan mengizinkan
penyediaan pendidikan
yang
sesuai dengan
kebutuhan  siswa  dibuat  berdasarkan prestasi saat ini dan kemungkinan penilaian  akademik  siswa  (Mandelman, Barbot, & Grigorenko, 2015).
Algoritma  adalah  metode  efektif yang  diekspresikan  sebagai  rangkaian terbatas. Algoritma juga merupakan kumpulan  perintah  untuk  menyelesaikan suatu masalah.  Perintahperintah  ini dapat diterjemahkan  secara  bertahap  dari  awal hingga  akhir.  Masalah  tersebut  dapat berupa  apa  saja,  dengan  syarat  untuk setiap  permasalahan  memiliki  kriteria kondisi awal yang harus dipenuhi sebelum menjalankan  sebuah  algoritma.  Algoritma juga memiliki pengulangan proses (iterasi),  dan  juga  memiliki  keputusan hingga keputusan selesai (Maulana,
2017).
Machine Learning (ML) adalah salah satu  metodologi  cerdas  yang  telah menunjukkan  hasil  yang  menjanjikan dalam  domain  klasifikasi  dan  prediksi. Salah  satu  tugas  ML  secara  umum melibatkan  memprediksi  variabel  target dalam  data  yang  sebelumnya  tidak terlihat, adalah klasifikasi.
Tujuan klasifikasi  adalah  untuk  memprediksi variabel target (kelas) dengan membangun model klasifikasi berdasarkan  pada  dataset  pelatihan,  dan kemudian  menggunakan  model  itu  untuk memprediksi nilai kelas data uji (Bunker & Thabtah, 2019)
Klasifikasi awal mahasiswa berdasarkan  potensi  kinerja  akademis mereka  dapat  menjadi  strategi  yang berguna  untuk  mengurangi  kegagalan, untuk  mempromosikan  pencapaian  hasil yang  lebih  baik  dan  untuk  mengelola sumber  daya  yang  lebih  baik  di  lembaga pendidikan tinggi. Hal ini dapat menghasilkan desain tindakan yang berbeda  yang  menargetkan  kelompok siswa  yang  berbeda  sesuai  dengan potensi mereka dan juga dapat menghasilkan alokasi sumber daya lembaga  yang  lebih  efisien  (Miguéis, Freitas, Garcia, & Silva, 2018).
Pada  penelitian  ini  akan  mengukur nilai akademis mahasiswa dengan menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes dengan memanfaatkan perhitungan probabilitas dan statistik data sebelumnya
untuk  memprediksi  data  di  masa  depan berdasarkan pada data sebelumnya.

## METODE

## 1.  Klasifikasi
Metode  Klasifikasi  adalah  jenis analisis data yang dapat membantu orang memprediksi  label  kelas    sampel    harus diklasifikasikan.  Berbagai  macam  teknik klasifikasi  telah  diusulkan  dalam  bidang- bidang seperti pembelajaran mesin, sistem pakar dan statistik. Sejak beberapa tahun yang lalu peneliti telah mengembangkan repositori software untuk lebih dalam megenal data, dari dua puluh  metode  klasifikasi,  Naïve  Bayes merupakan  salah  satu  metode  klasifikasi terbaik (Annisa, 2019).

## 2.  Naïve Bayes
Naïve Bayes didasarkan pada teorema Bayes. Oleh karena itu, meninjau teorema Bayes dan kemudian menggambarkan klasifikasi. List dari paket software data  mining    yang    mendukung pembelajaran  klasifikasi  Naïve  Bayes tersedia.  Beberapa  aplikasi  klasifikasi Naïve  Bayes  tersedia  dengan  referensi (Brown,  2014).  Teorema  Bayes  berasal dari persamaan 1:
𝑃(𝐴|𝐵) = 𝑃(𝐵|𝐴)𝑃(𝐴) 𝑃(𝐵)
𝑃(𝐴|𝐵) : . Probabilitas kondisional dari
kejadian A yang terjadi
mengingat . kejadian B 𝑃(𝐴) : Probabilitas kejadian A terjadi 𝑃(𝐵) : Probabilitas kejadian B terjadi 𝑃(𝐵|𝐴) : . Probabilitas kondisional dari
kejadian B yang terjadi mengingat kejadian A Klasifikasi Naïve Bayes memperkirakan  persamaan  probabilitas sesuai:
𝑃(𝑦) = 𝑛 𝑦 𝑛 𝑃(𝑥 𝑖 |𝑦) = 𝑛 𝑦&𝑥 𝑖 𝑛 𝑦
Keterangan: 𝑛 : total  nomor  dari  point  data  pada data set training, 𝑛 𝑦 : nomor dari point data target class y 𝑛 𝑦&𝑥 𝑖 : nomor  dari  point  data  dengan target class y
𝑖 : variabel  atribut  yang  mengambil nilai dari 𝑥 𝑖
Hipotesis  H  dan  bukti  E  diberikan dan  Teorema  Bayes  menyatakan  bahwa hubungan  antara  probabilitas  Hipotesis sebelum  mendapatkan  bukti 𝑃(𝐻) dan probabilitas hipotesis setelah mendapatkan bukti 𝑃(𝐻|𝐸) adalah: 𝑃(𝐻|𝐸) = 𝑃(𝐸|𝐻)𝑃(𝐻) 𝑃(𝐸) Tujuan utama Teorema Bayes adalah  untuk  menghitung  probabilitas bersyarat.  Aturan  Bayes dapat  diturunkan dari dua persamaan berikut:

## 𝑃(𝐴|𝐵) = 𝑃(𝐴 ∩ 𝐵)
𝑃(𝐵)
Persamaan  di  bawah  ini  mewakili probabilitas  bersyarat  dari  A,  mengingat B:
𝑃(𝐵|𝐴) = 𝑃(𝐵 ∩ 𝐴) 𝑃(𝐴) Oleh karena itu, pada
penggabungan  dua  persamaan  di  atas kita mendapatkan Teorema Bayes.
Persamaan  di  atas  adalah  untuk variabel  prediktor  tunggal,  namun,  dalam aplikasi  dunia  nyata,  ada  lebih  dari  satu variabel  prediktor  dan  untuk  masalah klasifikasi,  ada  lebih  dari  satu  kelas output.
Kelas-kelas dapat direpresentasikan sebagai, C1, C2, ..., Ck dan variabel prediktor dapat direpresentasikan  sebagai  vektor,  x1,  x2,
..., xn.
Tujuan  dari  algoritma  Naïve  Bayes adalah untuk mengukur probabilitas bersyarat  dari  suatu  peristiwa  dengan vektor  fitur  x1,  x2,  ...,  xn  milik  kelas  Ci tertentu,
𝑃(𝐶 𝑖 |𝑥 1 , 𝑥 2 , . . , 𝑥 𝑛 ) = 𝑃(𝑥 1 , 𝑥 2,…, 𝑥 𝑛 |𝐶 𝑖 ). 𝑃(𝐶 𝑖 )
𝑃(𝑥 1 , 𝑥 2…, 𝑥 𝑛 ) 𝑓𝑜𝑟 1 < 𝑖 < 𝑘
Namun, probabilitas bersyarat, yaitu, 𝑃(𝑥 𝑗 |𝑥 𝑗 + 1, … , 𝑥 𝑛 , 𝑐 𝑖 diringkas menjadi 𝑃(𝑥 𝑗 |𝑐 𝑖 ) karena  setiap  variabel  prediktor independen  di  Naïve  Bayes.  Persamaan terakhir adalah:
𝑃(𝐶 𝑖 |𝑥 1 , 𝑥 2 … , 𝑥 𝑛 ) =
∏ 𝑃(𝑥 𝑗 |𝐶 𝑖 ) 𝑗=𝑛
𝑗=1 . 𝑃(𝐶 𝑖 ) 𝑃(𝑥 1 , 𝑥 2 … , 𝑥 𝑛) 𝑓𝑜𝑟 1 < 𝑖 < 𝑘
Di  sini,  P  (x1,  x2,  ...,  xn)  adalah konstan  untuk  semua  kelas,  oleh  karena itu kita mendapatkan:
𝑃(𝐶 𝑖 |𝑥 1 , 𝑥 2 … , 𝑥 𝑛 ) =
𝛼 (∏ 𝑃(𝑥 𝑗 |𝐶 𝑖 )
𝑗=𝑛 𝑗=1 ) . 𝑃(𝐶 𝑖 )𝑓𝑜𝑟 1 < 𝑖 < 𝑘

## 1.  Datasets
Pada  penelitian  ini  menggunakan data  mahasiswa  Universitas  Bina  Sarana
Informatika  wilayah  3  yaitu  kampus  BSI wilayah jawa tengah yaitu wilayah Yogyakarta,  Purwokerto,  Semarang,  dan
Solo. Datasets mempunyai 15 atribut yang terdiri dari data nominal dan numerik.
Pada penelitian ini tahap pembersihan  data  tidak  dilakukan  karna umumnya  data  pada  database  Nilai Akademik  Mahasiswa  Universitas  Bina Sarana  Informatika  sudah  tidak  ada duplikasi,  kesalahan,  dan validation  rules pada database sudah  sesuai  dengan penelitian. Datasets berisi  atribut  sebagai berikut:  nim,  gelombang,  wilayah,  umur, semester,  nama  jurusan,  kuliah  sambil kerja,  jadwal  kerja,  waktu  kuliah,  ip semester 1, ip semester 2, ip semester 3, ip  semester  4,  ip  semester  5,  indeks prestasi  komulatif,  melaksanakan  tugas akhir. Selanjutnya untuk validasi menggunakan  10-fold  cross  validation dengan  membagi  data  training  sebesar 70% dan data testing sebesar 30%. Hasil pengukuran menghasilkan Tabel 1 confusion matrix yang dapat menghasilkan perhitungan accuracy ,
tingkat error , sensitivity , spesificity , precision , dan recall .
Tabel 1. Confusion Matrix Actual True Actual False Predicted True True Positive (TP) False Negative(FN) Predicted False False Positive (FP) True Negative (TN) Formulasi perhitungan adalah sebagai berikut: 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁
𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝑇𝑁
𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑦 = 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑟𝑎𝑡𝑒 = 𝑇𝑃
𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 𝑆𝑝𝑒𝑠𝑖𝑓𝑖𝑐𝑖𝑡𝑦 = 𝑇𝑁 𝑟𝑎𝑡𝑒 = 𝑇𝑁 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃
𝐹𝑃 𝑟𝑎𝑡𝑒 = 𝐹𝑃 𝐹𝑃 + 𝑇𝑁 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 𝐹 𝑀𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑒 = 2𝑅𝑃
𝑅 + 𝑃
𝐺 − 𝑀𝑒𝑎𝑛 = √𝑠𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑦 ∗ 𝑠𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑐𝑖𝑡𝑦
𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 = 1 − 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini dilakukan eksperimen dengan menggunakan
komputer untuk melakukan proses perhitungan terhadap metode yang digunakan  yaitu  metode  klasifikasi  Naïve Bayes.  Spesifikasi  perangkat  keras  dan sistem  operasi  yang  digunakan  pada penelitian ini adalah menggunakan sebuah  laptop  DELL  dengan prosessor Intel(R)  Core(TM)  i5-3340M  CPU  @ 2.70GHz,  memori  (RAM)  4,00  GB,  dan menggunakan sistem operasi Windows 10 Pro 64-bit. Sedangkan tools yang digunakan  pada  penelitian  ini  adalah Rstudio. Rancangan penelitian ini menggunakan dataset yang  terdiri  dari
619  data  dan  15  atribut  yang  terdiri  dari data  numerik  dan  nominal.  Langkah-
langkah penelitian ditunjukkan pada Gambar 1:
Gambar 1. Rancangan penelitian
Datasets (Gambar  2)  berisi  atribut sebagai berikut: nim, gelombang, wilayah, umur,  semester,  nama  jurusan,  kuliah sambil kerja, jadwal kerja, waktu kuliah, ip
semester 1, ip semester 2, ip semester 3, ip  semester  4,  ip  semester  5,  indeks prestasi  komulatif,  melaksanakan  tugas akhir.
Gambar 2. Atribut datasets
Dari  data  mahasiswa  tersebut dijabarkan  tipe  data  (Gambar  3)  dari masing-masing  atribut  yang  ada  hal
tersebut  diperlukan  agar  nantinya  data dapat diukur dengan menggunakan rumus dari algoritma yang sudah ada.
Gambar 3. Tipe data masing-masing atribut
Setelah data disiapkan kemudian data di- cleaning terlebih dahulu dengan mengecek kekosongan data dalam atribut, karena dataset yang disediakan tidak ada
yang kosong atau missing maka proses langsung pada tahap validasi data dengan teknik 10-fold cross validation seperti disajikan pada Gambar 4 yang membagi
dataset menjadi training sebesar 70% dan testing sebesar 30%.
Gambar  4. Stratified 10-fold Cross Validation
Penggunaan software Rapid  Miner dengan  cara  mengimpor  informasi  dari sumber database untuk  diperiksa  dan dianalisa.  Selanjutnya,  data  yang  dibagi
menjadi  data  training  tersebut  berjumlah 433  data  komponen  nya  bisa  dilihat  dari Gambar 5 berikut ini:
Gambar 5. Statistik data training
Dari  dari  data  training  diterapkanlah algoritma Naïve Bayes
kemudian dibandingkan dengan data testing sehingga
didapatkan prediksi probabilitasnya yang bisa dilihat di Tabel 2 confusion matrix .
Validation - 5 Validation - 1 Validation - 2 Validation - 3 Validation - 4 Validation - 6 Validation - 8 Validation - 7 Validation - 9 Validation - 10 Partisi Dataset
Tabel 2. Hasil Confusion Matrix Actual Yes Actual No Predicted Yes 156 0 Predicted No 7 21 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 156 + 21 156 + 0 + 7 + 21 = 96,24% 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 156 156 + 0 = 100% 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 156 156 + 7 = 95,76%
Pengukuran  evaluasi  pada  data mining dengan studi kasus nilai akademik mahasiswa yaitu dengan mengukur akurasi dan perhitungan akurasi berdasarkan  confusion  matrix.  Dilihat  dari Tabel  2.  Hasil  confusion  matrix,  di  mana nilai TP ( true positive ) adalah jumlah data
yang  diprediksi  benar  dan  kenyataanya juga benar, nilai TB ( true negative ) adalah jumlah  data  yang  diprediksi  salah  dan kenyataannya  salah.  FP  ( false  positive ) adalah  jumlah  data  yang  diprediksi  benar tapi  kenyataanya  salah,  sedangkan  FN ( false  negative )  adalah  jumlah  data  yang diprediksi  salah  tapi  kenyataanya  benar. Tabel 2 menunjukkan model Naïve Bayes, pada  hasil  perhitungan  nya  bisa  dilihat bahwa  model  distribusi  nilai class “yes” sebesar  0,813  sedangkan class “no” sebesar 0,187.
Gambar 6. Sample Distribution Naïve Bayes
Hasil klasifikasi yang didapat
kemudian dihitung nilai accuracy , precision , dan recall . Berdasarkan
perhitungan  pada  table  confusion  matrix maka accuracy 96,24%, precison 95,76%, dan recall 100%.
Gambar 7. Berdasarkan Mahasiswa Kuliah sambil Kerja
Gambar  7  menunjukkan  mahasiswa yang  terdaftar  TA  dilihat  dari  status mahasiswa  sambil  bekerja  bahwa  yang
tidak bekerja maupun yang bekerja jumlah yang terdaftar TA sama besar.
Gambar 8. Berdasarkan jadwal kerja mahasiswa
Berdasarkan Gambar 8 menunjukkan  bahwa  yang  tidak  bekerja dan  tidak  terdaftar  TA  lebih    banyak daripada  yang  tidak  bekerja  terdaftar  TA.
Kemudian  yang  jadwal  bekerja  pagi terdaftar  TA  lebih  banyak  dari  pada  yang tidak terdaftar TA.
Gambar 9. Berdasarkan waktu kuliah
Gambar  9  menunjukkan  bahwa yang  kuliah  pagi  banyak  yang  tidak terdaftar  TA  sedangkan  yang  kuliah  sore banyak yang terdaftar TA.

## SIMPULAN
Penelitian  ini  menggunakan  data mahasiswa Universitas Bina Sarana Informatika  wilayah  3  yaitu  kampus  BSI wilayah
jawa tengah. Dengan
menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes untuk memprediksi mengukur nilai akademis mahasiswa dengan menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes dimana memanfaatkan perhitungan probabilitas dan statistik data sebelumnya untuk  memprediksi  data  di  masa  depan berdasarkan  pada  data  sebelumnya. Berdasarkan  tabel confusion  matrix hasil penelitian menunjukkan accuracy 96,24%, precison 95,76%, dan recall 100%. Selain itu dengan algoritma Naïve Bayes menunjukkan  hasil  prediksi  berdasarkan mahasiswa  yang  kuliah  sambil  bekerja, jadwal kerja mahasiswa, dan berdasarkan waktu kuliah.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima  kasih  kepada  Universitas Bina  Sarana  Informatika  yang  telah menyediakan  waktu  untuk  penelitian  dan data sebagai sample penelitian dan terima kasih juga kepada Universitas Pendidikan Ganesha yang telah memberi kesempatan sehingga artikel ilmiah ini dapat diterbitkan pada Jurnal Sains & Teknologi.

## DAFTAR PUSTAKA
Annisa,  R.  (2019).  Analisis  Komparasi Algoritma  Klasifikasi  Data  Mining Untuk  Prediksi  Penderita  Penyakit Jantung. Jurnal  Teknik  Informatika Kaputama . 3 (1). 22 –28.
Ayuwanti,  Irma.  2016.  Meningkatkan
Aktivitas Dan Hasil Belajar Matematika  Menggunakan  Model Pembelajaran Kooperatif Tipe Group Investigation Di Smk
Tuma’ninah  Yasin  Metro. Jurnal Sap . 1(2). 105-114.
Brown,  M.  S.  2014. Data  Mining  For Dummies .  Wiley  Publishing  Inc.
United States.
Bunker,  R.  P.,  &  Thabtah,  F.  (2019).  A Machine  Learning  Framework  For Sport  Result  Prediction. Applied Computing  And  Informatics , 15 (1),
27 –33. Hamsa, H., Indiradevi, S., & Kizhakkethottam, J. J. (2016). Student Academic Performance Predicting  Model  Using  Decision Tree  And  Fuzzy  Genetic  Algorithm.
Procedia Technology , 25 , 326 –332. Guney,  Yilmaz.  2009.  “Exogenous  and
Endogenous Factors Influencing Students’ Performance in Undergraduate Accounting Modules”, Accounting Education: an International Journal . 18(1). 51 –73. Maulana,  Gun  Gun.  2017.  Pembelajaran Dasar  Algoritma  Dan  Pemrograman
Menggunakan  El-Goritma  Berbasis Web  . Jurnal  Teknik  Mesin  (JTM) . 6(2). 69-73. Mandelman,  S.  D.,  Barbot,  B., & Grigorenko,  E.  L.  2015.  Predicting Academic Performance And Trajectories  From  A  Measure  Of Successful  Intelligence. Learning And Individual Differences . 51. 387 –393
Miguéis, V. L., Freitas, A., Garcia, P. J. V,
& Silva, A. 2018. Early Segmentation Of Students According To Their Academic Performance:  A  Predictive  Modeling Approach. Decision Support Systems . 115.36-51
Sirait,  Erlando  Doni.  2016.  Pengaruh Minat  Belajar  Terhadap  Prestasi
Belajar Matematika . Jurnal Formatif 6(1): 35-43. Wijaya, Anggita Langgeng. 2012. Pengaruh  Tingkat  Partisipasi  Kelas Terhadap Kinerja Akademik Mahasiswa  .  Jurnal  Ekonomi  &
Pendidikan. 9(1). 124-132.