## Analisis  Keberhasilan  Pembelajaran Daring pada  Masa Pandemi Covid-19 menggunakan Algoritma C4.5 dan Naive Bayes
Irma Agustika Sihombing 1 , Dedy Hartama 2 , Iin Parlina 3 , Indra Gunawan 4 , Ika Okta Kirana 5 1,2,4,5 STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar, Jl. Jend. Sudirman Blok A No.1-3 Pematangsiantar, Indonesia
3 AMIK Tunas Bangsa Pematangsiantar, Jl. Jend. Sudirman Blok A No.1-3 Pematangsiantar, Indonesia irmasihombing006@gmail.com
Abstrak . Strategi melawan pandemi dengan pembatasan sosial memaksa semua institusi pendidikan menerapkan pembelajaran daring. Pembelajaran daring yang awalnya sebagai strategi menjadi kontroversi karena singkatnya proses  adaptasi.  Perubahan  mendadak  dari  pembelajaran  tatap  muka  ke  pembelajaran  daring  pada  skala  besar menyebabkan respon di masyarakat. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis Algoritma C4.5 dan Naïve Bayes pada masa pandemi COVID-19 di SMK Swasta Persiapan Pematangsiantar. Data yang diperoleh dari penelitian  ini  diperoleh  dari  Sekolah  SMK  Swasta  Persiapan  Pematangsiantar.  Berdasarkan  hasil  pengujian Didalam mata pelajaran Adaptif terdapat Perfomance atau tingkat Akurasi untuk Algoritma C4.5 sebanyak 98% dan  Algoritma  Naïve  Bayes  sebanyak  99%.  Sehingga  Algoritma  Naïve  Bayes  lebih  baik  digunakan  untuk memperoleh hasil dari Analisis Keberhasilan Pembelajaran Daring di masa Pandemi COVID-19.
Kata Kunci : Hasil Pembelajaran, Algoritma C4.5, Naïve Bayes, Pandemi.
Abstract. Strategies to fight the pandemic with social policies are forcing all educational institutions to apply bold learning. Bold learning which started as a strategy became controversial because of the shortness of the adaptation  process.  The  change  from  face-to-face  learning  to  online  learning  on  a  large  scale  caused  a response in society. The purpose of this study was to analyze the C4.5 and Naïve Bayes Algorithm during the COVID-19 pandemic at the Pematangsiantar Preparatory Private Vocational School. The data obtained from this study were obtained from the Pematangsiantar Preparatory Private Vocational School. Based on testing in Adaptive subjects, there is a performance or accuracy level for the C4.5 Algorithm as much as 98% and the Naïve Bayes Algorithm as much as 99%. So that the Naïve Bayes Algorithm is better used to obtain results from the Analysis of Online Learning Success during the COVID-19 Pandemic.

## Keyword : Learning Outcomes, C4.5 Algorithm, Naïve Bayes, Pandemic

## PENDAHULUAN
Data  mining  merupakan  bidang  ilmu  yang  digunakan  untuk  menangani  masalah  untuk pengambilan  informasi  dari  database  yang  besar  dengan  menggabungkan  teknik  dari  statistik, pembelajaran mesin, visualisasi data, pengenalan pola, dan database. Tujuan dari data mining adalah untuk  mengekstrak  informasi  dengan  metode  cerdas  dari  kumpulan  data  kemudian  mengubah informasi menjadi  struktur  yang  dapat  dipahami  untuk  penggunaan  lebih  lanjut[1].    Output  dalam data  mining  dapat  dipergunakan  sebagai  alternatif  dalam  pengambilan  keputusan  atau  untuk memperbaiki pengambilan keputusan di masa yang akan datang[2],[3]. Pendidikan merupakan usaha sadar dan terencana untuk mewujudkan suasana belajar dan proses pembelajaran peserta didik secara aktif mengembangkan potensi dirinya untuk memiliki kekuatan spiritual keagamaan, pengendalian diri, kepribadian,  kecerdasan, ahklak mulia serta keterampilan yang diperlukan dirinya[4]. Tujuan pendidikan untuk mengembangkan potensi peserta didik, agar menjadi manusia yang beriman dan bertaqwa kepada Tuhan Yang Maha Esa, berakhlak mulia, sehat, berilmu, cakap, kreatif, mandiri dan menjadi warga Negara yang demokratis serta bertanggung jawab[5].
Berdasarkan tujuan pendidikan tersebut maka kualitas pembelajaran di sekolah atau lembaga pendidikan  perlu  ditingkatkan  karena  mempengaruhi  tingkat  keberhasilan  pembelajaran  seorang siswa. Wabah dari Pandemi Corona Virus Desease 19 atau disebut COVID-19 menimbulkan situasi yang menuntut setiap lapisan masyarakat untuk tetap menjaga kesehatan dan melakukan aktivitas dari
rumah.  Pembatasan  sosial  berdampak  pada  ruang  publik,  termasuk  kantor,  sekolah  atau  kampus. Didalam pendidikan strategi ini melarang proses belajar tatap muka dan memaksa  semua  institusi  pendidikan  menghentikan  proses  belajar  dan  menggantinya  dengan pembelajaran daring.
Pembelajaran secara konvensional merupakan proses pembelajaran yang dilakukan dengan menggabungkan  satu  atau  lebih  metode  pembelajaran  dan  guru  mempunyai  peran  penting  dalam pendekatan  ini.  Pembelajaran  daring  dapat  didefinisikan  sebagai  pembelajaran  berbasis  teknologi dimana  bahan  belajar  dikirim  secara  elektronik  kepeserta  didik  jarak  jauh  menggunakan  jaringan komputer.  Kementerian  Pendidikan  dan  Kebudayaan  Republik  Indonesia  mempertegas  kebijakan pembelajaran daring dalam masa pandemi dengan mengeluarkan kebijakan belajar dari rumah. Untuk itu mewajibkan siswa menggunakan smartphone, Gadget,  komputer dan aplikasi sebagai pengganti tatap  muka.  Hal  yang  mempengaruhi  tingkat  keberhasilan  pembelajaran  daring  yaitu  teknologi, karakteristik  belajar  dan  karakteristik  siswa,  akan  tetapi  banyak  kendala  yang  terjadi  di  Indonesia seperti infrastruktur dan minimnya access point.
Dari  permasalahan  diatas,  penulis  melakukan  penelitian  yang  terkait  tentang  analisis keberhasilan pembelajaran daring dengan menggunakan data mining yaitu Algoritma C4.5 dan Naïve Bayes[6].  Algoritma  C4.5  merupakan  algoritma  yang  digunakan  untuk  mengeksplorasi  data  yaitu untuk menemukan hubungan variable input atau attribute kriteria dengan variable target atau decision attribute  (atribut  keputusan)[7]  ,sedangkan  Algoritma  Naïve  Bayes  yaitu  salah  satu  algoritma klasifikasi  berdasarkan  teorema  Bayesin  pada  statistika[8],[9],[10].  Algoritma  Naïve  Bayes  dapat digunakan  untuk  memprediksi  probabilitas  keanggotaaan  suatu  kelas.  Penulis  menggunakan  Data Nilai Siswa SMK Swasta Persiapan Pematangsiantar tahun ajaran 2020/2021 sebanyak 100 data yang akan diimplementasikan dengan algoritma C4.5 dan Naïve Bayes, Sehingga dihasilkan model aturan yang diperoleh untuk klasifikasi keberhasilan siswa dalam mempelajari setiap mata pelajaran yang dikirim kan lewat pembelajaran daring oleh guru. Penelitiani ini Menggunakan perbandingan antara algoritma C4.5 dan Naive Bayes untuk  mengetahui bagaimana tingkat keberhasilan seorang siswa dalam proses pembelajaran daring.

## METODOLOGI PENELITIAN
Dalam penelitian ini akan dilakukan  analisis keberhasilan pembelajaran daring pada masa pandemi  covid-19  di  SMK  Swasta  Persiapan  Pematangsiantar  menggunakan  Algoritma  C4.5  dan Naïve Bayes dimana kedua metode tersebut akan dilakukan perbandingan yang akan menghasilkan hasil  yang  lebih  optimal,  serta  memperbaiki  tingkat  keberhasilan  siswa  dalam  belajar  pada  masa pandemi  covid-19.  Data  diperoleh  berasal  dari  data  nilai  siswa  tahun  ajaran    2020/2021  di  SMK Swasta Persiapan Pematangsiantar. Rancangan penelitian yang dilakukan untuk Analisis keberhasilan pembelajaran  daring  dengan  menggunakan  Algoritma  C4.5  dan    Naïve  Bayes  dimulai  dari  studi kepustakaan  yang  merupakan  langkah  untuk  mndapatkan  ataupun  mengumpulkan  informasi  yang terkait  terhadap  topik,  metode  atau  masalah  yang  terjadi  pada  penelitian  ini.  Maka  pada  tahap  ini pengumpulan informasi di peroleh dari berbagai jenis jurnal yang terkait dengan topik penelitian ini, selanjutnya  dilakukan  pengumpulan  data  dan  mengidentifikasi  permasalahan  yaitu  bagaimana keberhasilan pembelajaran daring pada masa pandemi, selanjutnya mengolah data dengan Algoritma C4.5 dan  Algoritma Naïve Bayes, penyelesaian permasalahan dan membuat kesimpulan.
Pada pengolahan data atribut yang akan dijadikan Prediktor untuk menghasilkan atribut target, Yaitu (1) Mata pelajaran Agama, Pkn, Bahasa Indonesia, Penjaskes, Senibudaya Variabel Normatif. (2) Adaptif diambil dari Bahasa Inggris, Matematika, Ipa, Kimia, Fisika, Ips. (3) Produktif diambi dari  Mata  pelajaran  Mendiagnosis  Permasalahan  Pengoperasian,  Melakukan  perbaikan  Setting Ulang,  Melakukan  perbaikan  Peripheral,  Melakukan  perbaikan  PC,  dan  Instalasi  Software.  (4) Muatan lokal diambil dari Conversation yang merupakan mata pelajaran bahasa tambahan. Data akan
diolah  sehingga  menghasilkan  model  aturan  yang  berisikan  faktor  yang  paling  mempengaruhi keberhasilan siswa dalam pembelajaran daring. Dalam pengolahan data  transformasi  menggunakan perangkat lunak RapidMiner versi 5.3 dengan diagram aktifitas kerja seperti pada gambar 1 berikut:

## Gambar 1. Diagram Aktifitas
Gambar diatas menjelaskan bagaimana mengidentifikasi masalah dan menentukan tujuan penelitian yang  dilakukan,  mengumpulkan  data  dan  kemudian  memasukan  data  kedalam  Microsoft  excel  , kemudian  dilakukan  analisis  Algoritma  C4.5  dan  Naïve  Bayes  kedalam  RapidMiner  untuk mendapatkan hasil dan tingkat ke akurasiannya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil penelitian sesuai dengan kriteria dan alternatif yang digunakan pada saat pengumpulan data.  Data  yang  telah  dikumpulkan  untuk  diolah  atau  ditransformasikan  ke  format  data  Ms.Excel 2010. Data yang ditransformasikan tersebut digunakan sebagai syarat dalam pengolahan Algoritma C4.5  dan  Naïve  Bayes.  Analisa  data  menggunakan  tools  RapidMiner  sebagai  implementasi  dari pengolahan data. Hasil dari penelitian digunakan untuk menentukan keputusan untuk keberhasilan dari pembelajaran daring di masa pandemi Covid-19.
a. Pengolahan data dengan algoritma C4.5
Pengolahan  data  menggunakan  Data  Mining  dengan    Algoritma  C4.5.  Algoritma  C4.5 dilakukan untuk memberikan model aturan dari data yang digunakan.
Hasil dari perhitungan nilai Entropy, nilai Gain, SplitInfo dan  GainRatio untuk tiap atribut dapat  dilihat  pada  Tabel  4.1  dengan  keterangan  SB  =Sangat  Baik,  B  =Baik,  C  =Cukup,  K =Kurang dan SK =Sangat Kurang sebagai berikut:
Entropy(S) = ∑ − 𝑝𝑖 ∗ 𝑛 𝑖=1 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝𝑖
Mulai Identifikasi masalah Menetapkan Tujuan penelitian Pengumpulan data Memasukan data ke
Microsoft Excel
Pengolahan Data Rapidminer Hasil Kesimpulan dan saran
Tabel 1. Perhitungan Gain Node 1
No Atribut Jumlah Kasus Iya  Tidak Entropy Gain Split Info Gain Ratio Total 100 96 4 0,2423 1 NORMATIF 0,2062  0,5257 0,3923 Sangat Baik 4 4 0 0,0000 Baik 91 91 0 0,0000 Cukup 5 1 4 0,7219 Kurang 0 0 0 0,0000 Sangat Kurang 0 0 0 0,0000 2 ADAPTIF 0,2062  0,4785 0,4309 Sangat Baik 3 3 0 0,0000 Baik 92 92 0 0,0000 Cukup 5 1 4 0,7219 Kurang 0 0 0 0,0000 Sangat Kurang 0 0 0 0,0000 3 PRODUKTIF 0,1663  1,0536 0,1578 Sangat Baik 24 24 0 0,0000 Baik 72 71 1 0,1056 Cukup 1 1 0 0,0000 Kurang 3 0 3 0,0000 Sangat Kurang 0 0 0 0,0000 4 MULOK 0,2423  1,0512 0,2305 Sangat Baik 26 26 0 0,0000 Baik 70 70 0 0,0000 Cukup 4 0 4 0,0000 Kurang 0 0 0 0,0000 Sangat Kurang 0 0 0
Dari  Tabel.1  diketahui  nilai  GainRatio  terbesar  adalah  atribut  Adaptif  dengan  nilai  04309, kategori Cukup dengan nilai 0,7219 dan dijadikan simpul akar untuk mengulangi perhitungan nilai Entropy dan nilai Gain selanjutnya.
Hasil dari perhitungan nilai Entropy, nilai Gain, SplitInfo dan  GainRatio untuk tiap atribut dapat  dilihat  pada  Tabel  4.2  dengan  keterangan  SB  =Sangat  Baik,  B  =Baik,  C  =Cukup,  K =Kurang dan SK =Sangat Kurang sebagai berikut Hasil perhitungan nilai Entropy dan nilai Gain untuk atribut Adaptif untuk kategori Cukup, dapat dilihat pada Tabel 2 berikut :
Tabel 2. Perhitungan Gain Node 1.1
No Atribut Jumlah Kasus Iya  Tidak Entropy Gain Split Info Gain Ratio ADAPTIF – CUKUP 5 1 4 0,7219 1 NORMATIF 0,0000 0,0000  0,0000 Sangat Baik 0 0 0 0,0000 Baik 0 0 0 0,0000 Cukup 5 1 4 0,7219 Kurang 0 0 0 0,0000
No Atribut Jumlah Kasus Iya  Tidak Entropy Gain Split Info Gain Ratio Sangat Kurang 0 0 0 0,0000 3 PRODUKTIF 0,7219 1,3710  0,5266 Sangat Baik 0 0 0 0,0000 Baik 1 0 1 0,0000 Cukup 1 1 0 0,0000 Kurang 3 0 3 0,0000 Sangat Kurang 0 0 0 0,0000 4 MULOK 0,7219 0,7219  1,0000 Sangat Baik 1 1 0 0,0000 Baik 0 0 0 0,0000 Cukup 4 0 4 0,0000 Kurang 0 0 0 0,0000 Sangat Kurang 0 0 0
Dari Tabel 2 diketahui nilai GainRatio terbesar adalah atribut Mulok dengan nilai 1,000. Nilai Atribut  Fasilitas  memiliki  satu  Entropy,  maka  proses  Node  1.1  berhenti.  Setelah  tidak  ada proses dilakukan lagi, diperoleh pohon keputusan yang dapat dilihat pada Gambar 2 berikut :
IYA MULOK ADAPTIF IYA TIDAK IYA Sangat Baik Baik Cukup Sangat Baik Cukup
Gambar 2. Pohon Keputusan
Berdasarkan pohon keputusan pada gambar 2 aturan atau Rule model yang didapatkan adalah sebagai berikut :
1. Jika Adaptif = Baik, maka hasilnya = Iya (Iya = 92 dan Tidak = 0)
2. Jika Adaptif = Cukup dan Mulok = Cukup, maka hasilnya = Tidak (Iya = 0 dan Tidak = 4)
3. Jika Adaptif = Cukup dan Mulok = Sangat Baik, maka hasilnya = Iya (Iya = 1 dan Tidak = 0)
4. JIka Adaptif = Sangat Baik, maka hasilnya = Iya (Iya = 3 dan Tidak 0)
b. Pengolahan Data dengan Algoritma Naïve Bayes
Setelah proses pengolahan data dengan Algoritma C4.5 selanjutnya pengolahan data dengan Algoritma Naïve Bayes berikut:
Menghitung nilai berhasil Iya dan berhasil Tidak. Dari 100 data yang digunakan, diketahui kelas Iya sebanyak 96 data, dan kelas tidak sebanyak 4 data. Perhitungan probabilitas prior kemungkinan Keberhasilan Iya yaitu :
𝑃(𝑖𝑦𝑎) = 96 100 = 0,96
Sedangkan perhitungan probabilitas keberhasilan Tidak yaitu :

## 𝑃(𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘) = 4 100 = 0,04
Setelah probabilitas dari masing-masing prior telah diketahui, selanjutnya penulis menghitung masing-masing  probabilitas  dari  setiap  kriteria  yang  digunakan.  Kriteria  yang  digunakan penulis yaitu Normatif, Adaptif, Produktif dan Mulok. Dalam menentukan probabilitas setiap kriteria, penulis menghitung bagian-bagian yang terdapat pada setiap kriteria, pada penelitian ini  bagian-bagian  yang  terdapat  dalam  setiap  kriteria  menggunakan  skala  linkert  5  yaitu Sangat  Baik  (SB),  Baik  (B),  Cukup  (C),  Kurang  (K),  dan  Sangat  Kurang  (SK).  Sehingga dalam menentukan probabilitas setiap kriteria dilakukan dengan menghitung jumlah Iya dan Tidak  berhasil  pada  skala  linkert  yang  digunakan.  Sehingga  probabilitas  kriteria  normatif dapat dilihat pada tabel 3 berikut :
Tabel 3. Probabilitas Kriteria Normatif
Normatif Jumlah Kejadian Dipilih Probabilitas IYA Tidak IYA TIDAK Sangat Baik 4 0 0,0417 0 Baik 91 0 0,9479 0 Cukup 1 4 0,0104 1 Kurang 0 0 0 0 Sangat Kurang 0 0 0 0 Jumlah 96 4 1 1
Pada tabel 3 dapat dijelaskan bahwa Probabilitas pada kriteria Normatif yaitu pada kategori iya  dengan  skala  Sangat  Baik  memiliki  probabilitas  0,0417,  Baik  memiliki  probabilitas 0,9479,  Cukup      memiliki   probabilitas  0,0104,  serta  Kurang  dan  Sangat  Kurang  memiliki probabilitas  0.Sehingga  jumlah  probabilitas  puas  yaitu  1.  Sedangkan  pada  kategori  tidak dengan  skala  Sangat  Baik  memiliki  probabilitas  0,  Baik  memiliki  probabilitas  0  ,  Cukup memiliki probabilitas 1, serta Kurang dan Sangat Kurang memiliki probabilitas 0. Sehingga jumlah probabilitas tidak yaitu 1.
Selanjutnya dihitung   probabilitas kemungkinan dari kriteria adaftif,  kriteria produktif, dan kriteria mulok.
c. Implementasi Algoritma C4.5 dengan Tools Rapidminer Model  Algoritma  C4.5  di  tools  RapidMiner  dengan  menggunakan  dua  operator.
Kedua  operator  tersebut  adalah  operator  Retrive  Data  yang  digunakan  untuk  memasukkan data yang telah diimpor dari Excel Sheet dan operator Decision Tree yang digunakan untuk operator yang mengelolah data menjadi informasi dengan  Algoritma C4.5 pada RatioGain. Setelah membuat desain model dari Algoritma C4.5, dapat dihasilkan gambar berupa pohon keputusan seperti berikut:
Gambar 3. Tampilan Pohon Keputusan
Pada gambar 3 dapat dilhat bahwa Node tertinggi dari pohon keputusan adalah Adaptif dengan kategori Sangat baik, Baik dan Cukup. Selanjutnya Node Mulok dengan kategori Sangat Baik dan Cukup. Setelah mendapatkan hasil pohon keputusan pada tools RapidMiner, dapat dilihat model aturan berdasarkan pohon keputusan berikut:
Gambar 4. Tampilan Model Aturan
Berdasarkan gambar 4 dapat dilihat model aturan dengan keberhasilan Iya tertinggi adalah Jika  Adaptif    =  Baik,  Maka  hasilnya  Iya  {Iya=92  dan  Tidak=0}.  Sedangkan  model  aturan dengan keberhasilan Tidak tertinggi adalah Jika Adaptif = Cukup dan Mulok = Cukup, Maka hasilnya Tidak {Iya=0 dan Tidak=4}.
d. Implementasi Algoritma Naïve Bayes dengan Tools Rapidminer Desain  Model  Algoritma  Naïve  Bayes  menggunakan  tools  RapidMiner  yang  digunakan sebagai tampilan instalasi Algoritma Naïve  Bayes.  Hasil  Algoritma Naïve Bayes  diperoleh berdasarkan Model dari Algoritma Naïve Bayes dari tools RapidMiner sebagai berikut:
Pada gambar 5 dapat dilihat bahwa hasil dari Algoritma Naïve Bayes diperoleh kelas berhasil Iya  dengan  nilai  0,960  dan  kelas  berhasil  Tidak  dengan  nilai  0,040.  Artinya  kelas  Iya merupakan  kelas  yang  tertinggi  pada  keberhasilan  pembelajaran  daring  di  masa  pandemi Covid-19.

## KESIMPULAN
Faktor  yang  paling  dominan  dalam  meningkatkan  prestasi  belajar  siswa  dengan  menggunakan Algoritma  C4.5  dan  Naïve  Bayes  adalah  mata  pelajaran  Adaptif.  Didalam  mata  pelajaran  Adaptif terdapat Perfomance atau tingkat Akurasi untuk Algoritma C4.5 sebanyak 98% dan Algoritma Naïve Bayes sebanyak 99%. Setelah dilakukan Perbandingan diantara dua algoritma tersebut, yang memiliki tingkat ke Akurasian lebih tinggi yaitu Algoritma Naïve Bayes. Optimalisasi Model aturan  didapat dengan menggunakan Induction Rule adalah “ Jika Adaptif = Baik, Maka hasilnya Iya { Iya=92 dan Tidak=0}.Sedangkan model aturan dengan keberhasilan tidak tertinggi adalah jika Adaptif = Cukup dan Mulok = Cukup, Maka Hasilnya Tidak {Iya=0 dan Tidak=4} .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D. Firdaus, “Penggunaan Data Mining dalam Kegiatan Sistem Pembelajaran Berbantuan Komputer,” J. Format , vol. 6, no. 2, pp. 91–97, 2017.
[2] Dwi Retnosari, “Sistem Aplikasi Data Mining Untuk Menampilkan,” J. Integr. Sist. Ind. UMJ , vol. 1, no. 2, pp. 13–20, 2014.
[3] M. Ridwan, H. Suyono, and M. Sarosa, “Penerapan Data Mining Untuk Evaluasi Kinerja Akademik Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier,” J. EECCIS , vol. 7, no. 1, p. pp.59-64, 2013.
[4] Nurkholis, “PENDIDIKAN DALAM UPAYA MEMAJUKAN TEKNOLOGI Oleh: Nurkholis Doktor Ilmu  Pendidikan,  Alumnus  Universitas  Negeri  Jakarta  Dosen  Luar  Biasa  Jurusan  Tarbiyah  STAIN Purwokerto,” vol. 1, no. 1, pp. 24–44, 2013.
[5] Supardi U. S., “Arah Pendidikan Di Indonesia dalam Tataran Kebijakan dan Implementasi,” J. Form. J. Ilm. Pendidik. MIPA , vol. 2, no. 2, pp. 111–121, 2012.
[6] K. F. Irnanda, D. Hartama, and A. P. Windarto, “Analisa Klasifikasi C4.5 Terhadap Faktor Penyebab Menurunnya Prestasi Belajar Mahasiswa Pada Masa Pandemi,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 1, pp. 327–331, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i1.2763.
[7] P. B. N. Setio, D. R. S. Saputro, and Bowo Winarno, “Klasifikasi Dengan Pohon Keputusan Berbasis Algoritme C4.5,” Prism. Pros. Semin. Nas. Mat. , vol. 3, pp. 64–71, 2020.
[8] S. Syarli and A. Muin, “Metode Naive Bayes Untuk Prediksi Kelulusan (Studi Kasus: Data Mahasiswa Baru Perguruan Tinggi),” J. Ilm. Ilmu Komput. , vol. 2, no. 1, pp. 22–26, 2016.
[9] J. Sulaksono, R. H. Irawan, and I. N. Fahmi, “Penerapan Metode Naive bayes Terhadap Bantuan Sosial Keluarga PraSejahtera,” Nusant. Eng. , vol. 3, no. 2, pp. 52–61, 1945.
[10] F. Y. Marianto and D. A. I. Maruddani, “3 1,2,3,” vol. 9, pp. 16–25, 2020.