## KLASIFIKASI KELAYAKAN MAHASISWA MASUK PROGRAM MSIB KAMPUS MERDEKA: SYSTEM LITERATURE REVIEW
Kurnia Hayati, Roni Habibi Program Studi DIV Teknik Informatika, Sekolah Vokasi Universitas Logistik dan Bisnis Internasional, Jalan Sariasih No.54, Bandung, Indonesia kurniahayati907@gmail.com, roni.habibi@ulbi.ac.id

## ABSTRAK
Kampus merdeka adalah suatu program diberlakukan oleh Menteri Nadiem Makarin untuk mengoptimalkan eksistensi dari perguruan tinggi agar ketegangan pendidikan tinggi. Berbagai jenis programnya, seperti magang. Banyak  mahasiswa  yang  melamar  untuk  program  magang  maupun  yang  lainnya,  namun  banyak  yang  tidak memenuhi  kualifikasi.  Menggunakan  pendekatan  Systematic  Literature  Review,  klasifikasi  adalah  salah  satu pendekatan untuk mengatasi masalah ini. Penelitian ini menggunakan bantuan tools publish or perish, terdapat 18 artikel yang termasuk termasuk kriteria inklusif dan eksklusif. Sumber dataset yang banyak digunakan berasal dari USA dengan dataset Kaggle. Akurasi, presisi, recall, dan F1 semuanya ditentukan melalui evaluasi kinerja. Dengan nilai akurasi sebesar 98,82 persen, model SVM dan metode machine learning memiliki akurasi tertinggi menurut temuan penelitian ini.
Kata kunci: Klasifikasi, Machine Learning, Kuesioner, Kampus Merdeka, System Literature Review

## 1. PENDAHULUAN
Kampus  merdeka  merupakan  program  yang diberlakukan  oleh  Menteri  Nadiem  Makarin  untuk mengoptimalkan eksistensi dari perguruan tinggi agar kesenjangan pendidikan tinggi, khususnya pada aspek kualitas  serta  pemerataannya  dapat  terselesaikan  [1]. Kebijakan  Kampus  Merdeka  artinya  mengusahakan kemampuan lulusan, baik soft skill maupun hard skill , sehingga  siap  dan  gigih  terhadap  kebutuhannya. [2].Berbagai jenis program Kampus Merdeka, seperti magang, proyek pengabdian masyarakat, mengajar di unit sekolah, pertukaran pelajar, penelitian, kewirausahaan, studi/proyek akademik, dan berpartisipasi dalam layanan kemanusiaan [3]. Banyak sekali mahasiswa yang apply untuk program magang maupun study independent , namun banyak juga yang tidak  memenuhi  kualifikasi.  Klasifikasi  adalah  salah satu  solusi  untuk  masalah  tersebut.  Dengan  adanya mahasiswa  yang  mendaftar  ini,  peneliti  ingin melakukan  klasifikasi  untuk  mahasiswa  yang  layak masuk ke program MSIB Kampus Merdeka.
Suatu  kelas  data  dideskripsikan  dan  dibedakan melalui  klasifikasi  ini  [4].  Jenis  algoritma  klasifikasi yang digunakan secara luas secara keseluruhan adalah Decision  trees , Naïve  Bayes  classifiers, k-nearest neighbor ,  Metode Rule  Based , Memory  based reasoning ,  dan Support  vector  machines (SVM)  [5]. Beberapa fase dalam urutannya adalah pengembangan model,  aplikasi  model,  dan  penilaian  [6].  Klasifikasi memanfaatkan  pembelajaran  mesin,  yang  termasuk dalam kategori  pembelajaran terawasi  [7]. Algoritma untuk mengoptimalkan fungsi yang memetakan input ke output yang diinginkan dikenal dengan pembelajaran  diinginkan  [8].  Metode  klasifikasi
performa dibandingkan menggunakan akurasi, presisi, recall ,  dan f-measure atau  f1  sebagai  ukuran f1 [9] . Sytem  Literature  Review (SLR)  merupakan  metode peneltian yang digunakan untuk mengumpulkan serta menilai  penelitian  yang  berhubungan  dengan  topik tertentu  [10]. Sytem  Literature  Review (SLR) digunakan  untuk  mengidentifikasi  yang  bertujuan menjawab question peneliti,  yaitu  metode  yang  tepat untuk melakukan klasifiaski.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Research Question
Tabel 1. Research Question ID Research Question Motivation RQ1 Jurnal mana yang paling banyak berhubungan dengan klasifikasi? Identifikasi jurnal yang signifikan pada klasifikasi RQ2 Model pembelajaran mesin apa yang tepat untuk digunakan dalam klasifikasi? Identifikasi performa model pembelajaran yang tepat

## 2.2. Searching for the Literature
Penelitian ini dilakukan pada bulan Mei 2023 di Bandung. Artikel atau jurnal dicari dengan menggunakan tools, yaitu publish  or  perish untuk membantu dalam pencarian. Publish or perish adalah sebuat software yang banyak digunakan oleh berbagai peneliti  untuk  mendapatkan  informasi  terkait  topik tertentu  yang  diingikan  dengan  mengambil  sumber database  dari  scopus.  Pencarian  artikel  dengan  topik yang  terkait  dengan  menggunakan  kata  kunci: Classification, Algorithm, Naive Bayes .

## 3. METODE PENELITIAN
Gambar 1. Prisma Diagram System Literature Review
Dari  pencarian  menggunakan publish  or  perish mendapatkan 200 artikel. Pemilihan kriteria artikel ada dua,  yaitu  kriteria  inklusi  merupakan  kriteria  yang disesuaikan, serta kriteria eksklusi adalah kriteria yang tidak termasuk atau dikecualikan. Kriteria inklusi dari penelitian  ini  adalah  rentang  waktu  maksimal  dari tahun 2017, lalu berhubungan dengan klasifikasi, dan menggunakan metode. Kriteria eksklusi dari penelitian ini adalah artikel yang diterbitkan sebelum tahun 2017 dan  artikel  yang  tidak  memiliki  hasil.  Dari  hasil pencarian  terdapat  82  artikel  duplikat  dan  39  artikel yang  tidak  termasuk.  Selanjutnya  terdapat  30  artikel yang  tidak  sesuai  dengan  topik  serta  30  artikel  yang tidak  masuk  ke  periode.  Setelah  melalui  tahapan identification  dan  screening,  artikel  yang  termasuk adalah sebanyak 18 artikel.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil . dan . pembahasan . yang menggunakan System Literarture Review ini, terdapat 18 artikel yang terpilih  sebelumnya  akan  menjelaskan  artikel  yang didapat  terkait  metode  yang  digunakan,  model pembelajaran, tahun artikel, dataset yang didapat, dan evaluasi  kinerja  dengan  pengujian . akurasi,  presisi, recall , dan f1.

## 3.1. Metode yang digunakan pada Klasifikasi
Dari  artikel  yang  telah  diamati,  metode  yang paling  banyak  digunakan  pada  klasifikasi  adalah
machine  learning .  Berdasarkan  beberapa  penelitian yang menggunakan machine learning dapat menganalisis dan memproses data yang lebih banyak dan  rumit  dengan  waktu  yang  singkat.  Seperti  yang terlihat pada gambar 2, machine learning lebih banyak digunakan dari keseluruhan artikel.
Gambar 2. Grafik Jumlah Metode yang digunakan pada Klasifikasi

## 3.2. Tahun Artikel pada Klasifikasi
Berdasarkan  artikel  yang  telah  diamati,  tahun artikel  yang  paling  banyak  dari  2017  hingga  2020 didominasi  tahun  2018  dengan  jumlah  7  artikel. Selanjutnya untuk tahun yang lain seperti tahun 2017 berjumlah 3 artikel, tahun 2019 sebanyak 5 artikel, dan yang terakhir tahun 2020 sebanyak 4 artikel.
Gambar 3. Grafik Jumlah Publikasi Artikel Per-tahun

## 3.3. Sumber  Dataset  Berdasarkan  Negara  pada Klasifikasi
Berdasarkan  artikel  yang  telah  diamati,  lima artikel  merupakan  mayoritas  sumber  dataset  dan berasal dari Amerika Serikat. Umumnya artikel yang paling banyak diterbitkan berasal dari Amerika Serikat dan  China.  Selain  itu  diikuti  oleh  Italia  sebanyak  2 artikel,  sedangkan  negara  yang  lain  seperti  India, Pakistan, Afrika Selatan, Finlandia, China, Australia, dan Prancis hanya didapat dari satu artikel.
Gambar 4. Dataset berdasarkan Negara pada Klasifikasi

## 3.4. Sumber  Dataset  yang  digunakan  pada Klasifikasi
Berdasarkan  artikel  yang  telah  diamati,  sumber dataset  yang  paling  banyak  digunakan  diantara  yang lain  pada  klasifikasi  adalah  berasal  dari kaggle . Umumnya  dasaset  yang  paling  banyak  digunakan untuk analisis data termasuk klasifikasi adalah kaggle karna aksesnya mudah didapat. Seperti pada gambar 5 dibawah  ini,  terlihat  dataset  yang  banyak  digunakan setelah Kaggle adalah dataset dari UCI dan Internal.

## Gambar 5. Sumber Dataset yang digunakan pada Klasifikasi

## 3.5. Model yang memiliki Akurasi Tertinggi pada Klasifikasi
Berdasarkan  artikel  yang  telah  diamati,  model yang  memiliki  performa  tertinggi  adalah  model Support Vector Machine (SLR). Seperti pada tabel 3.1 memperlihatkan  bahwa  SLR  mempunyai  tingkat akurasi,  presisi,  dan recall lebih  tinggi  dibandingkan dengan  model  yang  lain,  yaitu  Hutan  Acak,  Pohon Keputusan, KNN, dan Naïve Bayes.
Tabel 2. Evaluation Matrix
Artikel Model Metode Akurasi  Presisi Recall F1  AUC [11] Random Forest Deep Learning 95.93% - - - - [12] Decision Tree Machine Learning 94% - - - - [13] SVM Machine Learning 98.82% 98.41%  98.41% - - [14] KNN Machine Learning 98.75 97.6% 98.8% - - [15] Naïve Bayes Hybrid 94.97% 86.10%  78.50% - -

## 3.6. Pembahasan
Pembahasan  ini  dilakukan  untuk  menjawab research  question pada  penelitian  agar  lebih memahami  informasi  atau  detail  pada  artikel  yang telah  dipilih.  Rangkuman  artikel  dipilih  berdasarkan model,  metode,  negara,  dan  dataset.  Selain  itu  juga
terpilih  berdasarkan  performa  dari  tingkat  akurasi, presisi, recall ,  F1,  dan  AUC.  Umumnya  artikel  pada klasifikasi  menggunakan  performa  akurasi.  Seperti pada tabel 3.2 terlihat semua rangkuman dari artikel- artikel yang telah dipilih.
Tabel 3. Ringkasan Artikel Terpilih
No Area Penelitian Model Metode Performanc Evaluation Akurasi  Presisi  Recall F1 AUC 1. A deep learning method for detection system Random Forest Deep Learning 95.93% - - - - 2. Human Activity Recognition Decision Machine . 94% - - - -
No Area Penelitian Model Metode Performanc Evaluation Akurasi  Presisi  Recall F1 AUC Tree Learning . 3. Techniques for Classification Using Machine Learning to Diagnose Breast Cancer SVM Machine . Learning . 98.82% 98.41%  98.4% - - 4. Computerized examination of visual leaf shape highlights for plant order KNN Machine . Learning . 98.75 97.6% 98.8% - - 5. Method for selecting features that is hybrid Naïve Bayes Hybrid 94.97% 86.10%  78.5% - - 6. Machine learning algorithms and high-resolution time-frequency methods for detection Random Forest Machine . Learning . 90% - - - - 7. Correlation of regulated AI grouping methods in forecast of locoregional repeats in early oral tongue disease Decision Tree Machine . Learning . 81% - - 78% - 8. Lyric-Based Naive Bayes Classifiers for Music Emotion Classification Naïve Bayes Machine . Learning . 68% - - - - 9. Penggunaan Strategi Pengelompokan Tetangga Terdekat K untuk Kumpulan Data Diabetes KNN Machine . Learning . 39% 65% 36% 46% - 10. Random Forest Classification Using a Bolasso-Based Consistent Feature Selection Algorithm: An Application to the Evaluation of Credit Risk Random Forest Machine . Learning . 82% - - - 61% 11. Social media extremism sentiment analysis using textual data Machine . Learning . 82% 81% 82% 81% - 12. Predicting the Recurrence of Breast Cancer Machine . Learning . 75.75% - - - 52% 13. Skin Lesion Classification and Segmentation Using Deep Learning Machine . Learning . 85.19% 45.62% 50% 46% - 14. Utilizing machine learning classifications, sentiment analysis can be improved. Machine . Learning . 91.3% 97% - 92.34% - 15. Diabetes Prediction with Classification Algorithms Machine . Learning . 76.30% 75.9% 76.3% 76% - 16. Prediction of Type 2 Diabetes Using Classification Methods from Machine Learning Machine . Learning . 94.1% 97.6% - 81.3% 100% 17. A Framework for Feature Selection in Heart Disease Classification Using Machine Learning Machine . Learning . 84.36% - - - - 18. A method for identifying abnormalities that is based on a Random Forest classifier Machine . Learning . 93.58% - - 75% 89%
Pada tabel 4 memperlihatkan bahwa performance evaluation yang  banyak  digunakan  dari  semua penelitian  adalah  performa  akurasi,  sedangkan  pada tabel 5 menunjukan bahwa penelitian dengan akurasi terbaik adalah model SVM.
Tabel 4. KPI Description Performance Evaluation Referensi Artikel Akurasi [11], [12], [13], [14], [15], [16], [17], [18], [19], [20], [21], [22], [23], [24], [25], [26], [27] Presisi [13], [14], [15], [19], [21], [23], [24], [25], [26], Recall [13], [14], [15], [19], [21], [23], [25], F1 [17], [19], [21], [23], [24], [25], [26], [27] AUC [20], [22], [26],
Tabel 5. Evaluation Matrix
No Area Penelitian Akurasi  Presisi  Recall F1 AUC 1. A deep learning method for detection system 95.93% - - - - 2. Human Activity Recognition 94% - - - - 3. Techniques for Classification Using Machine Learning to Diagnose Breast Cancer 98.82% 98.41%  98.4% - - 4. Computerized examination of visual leaf shape highlights for plant order 98.75 97.6% 98.8% - - 5. Method for selecting features that is hybrid 94.97% 86.10%  78.5% - - 6. Machine learning algorithms and high-resolution time- frequency methods for detection 90% - - - - 7. Correlation of regulated AI grouping methods in forecast of locoregional repeats in early oral tongue disease 81% - - 78% - 8. Lyric-Based Naive Bayes Classifiers for Music Emotion Classification 68% - - - - 9. Penggunaan Strategi Pengelompokan Tetangga Terdekat K untuk Kumpulan Data Diabetes 39% 65% 36% 46% - 10. Random Forest Classification Using a Bolasso-Based Consistent Feature Selection Algorithm: An Application to the Evaluation of Credit Risk 82% - - - 61% 11. Social media extremism sentiment analysis using textual data 82% 81% 82% 81% - 12. Predicting the Recurrence of Breast Cancer 75.75% - - - 52% 13. Skin Lesion Classification and Segmentation Using Deep Learning 85.19% 45.62% 50% 46% - 14. Utilizing machine learning classifications, sentiment analysis can be improved. 91.3% 97% - 92.34% - 15. Diabetes Prediction with Classification Algorithms 76.30% 75.9% 76.3% 76% - 16. Prediction of Type 2 Diabetes Using Classification Methods from Machine Learning 94.1% 97.6% - 81.3% 100% 17. A Framework for Feature Selection in Heart Disease Classification Using Machine Learning 84.36% - - - - 18. A method for identifying abnormalities that is based on a Random Forest classifier 93.58% - - 75% 89%
Hasil Rangkuman, grafik, dan tabel yang dipilih menunjukkan  bahwa  model  SVM  memiliki  akurasi kinerja tertinggi. Keakuratan dan tingkat kepercayaan model dalam mengklasifikasikan data baru umumnya diuji  dalam  penelitian.  Rumus  tersebut  dapat digunakan untuk mencari akurasi suatu model. Model klasifikasi mengatur pemrosesan objek ke dalam kelas, prosedur,  atau  kategori  [28].  Pola  berdasarkan  hasil model  yang  telah  dibuat  dapat  digunakan  untuk mengidentifikasi  suatu  objek  dengan  melakukan prosedur ini [29]. Tahapan klasifikasi dibagi menjadi dua kategori yaitu data latih dan data uji seperti yang dikemukakan  pada  [30].  Kumpulan  data  dengan atribut  atau  kelas  yang  digunakan  mesin  untuk mengidentifikasi  data  guna  membuat  model  data disebut  data  pelatihan.  Pengujian  data,  di  sisi  lain, adalah  kumpulan  data  yang  sama  dengan  data pelatihan  yang  memiliki  atribut  dan  kelas  dan digunakan  untuk  menguji  akurasi  model  dalam mengklasifikasikan  data  pengujian  [31] . Proses membangun  model  dari  data  pelatihan  dilakukan selama klasifikasi ini menggunakan SVM, dan model tersebut  kemudian  digunakan  dalam  klasifikasi  data baru [32]. Klasifikasi biasanya melibatkan identifikasi karakteristik tertentu [4]. Konstruksi model, implementasi  model,  dan  evaluasi  adalah  tiga  fase pertama  klasifikasi.  Dari  cara  paling  umum membentuk  model  karakterisasi  yang  telah  selesai,
sistem  pengelompokannya  layak  untuk  diselesaikan [33].  Selain  itu,  pengujian  data  telah  dimasukkan untuk  aplikasi  model  SVM  [34].  Setelah  itu,  hasil klasifikasi dilihat untuk menentukan nilai akurasi yang perlu  dilihat  dan  untuk  melihat  apakah  model klasifikasi  yang  dibuat  dapat  digunakan  [35].  Model dapat dilanjutkan dengan analisis data lebih lanjut jika tingkat  akurasi  yang  diinginkan  tercapai  [6].  Teknik yang  relatif  baru  untuk  membuat  prediksi,  termasuk klasifikasi,  adalah Support  Vector  Machine (SVM). Supervised  Learning termasuk dala SVM [36].  SVM membuat model untuk setiap kelas dengan menerapkan  fungsi hyperlane ke  data  [37].  Standar fungsi SVM adalah mencari ruang partisi terbaik dari dataset  di  berbagai  kelas  [38]. Hyperlane harus diselesaikan  secara  linier  dan  akurat  menggunakan pergeseran  nonlinier  ke  dimensi  yang  lebih  tinggi dalam contoh ini [39]. Support vector adalah data yang paling  dekat  dengan hyperplane [35] . Mengubah dokumen  menjadi  vektor  sangat  penting  saat menggunakan  SVM  untuk  mengklasifikasikannya. Variasi  nilai  digunakan  untuk  mendapatkan  tingkat ketelitian  terbaik  [40].  Pencarian hyperplane terbaik dari  semua  kemungkinan  adalah  yang  paling  krusial dari metode ini [41].

## 5. KESIMPULAN
Pada penelitian ini menggunakan metode System Literature  Review  yang  membantu  peneliti  mengkaji artikel  dengan  tools  publish  or  perish  untuk menemukan  metode  dan  model  yang  tepat  untuk klasifikasi.  Sebanyak  200  artikel  ditemukan.  Dari seluruh artikel yang ditemukan, tersisa 17 artikel yang telah  dilakukan  identifikasi  dan screening yang memenuhi  kriteria  inklusif  dan  eksklusif  dibuat dengan  diagram  prisma.  Hasil  dari  tinjauan  literatur memperlihatkan  bahwa  klasifikasi  banyak  digunakan dengan  metode machine  learning .  Selanjutnya  untuk jumlah  yang  banyak  pada  sumber  dataset  yang digunakan  berasal  dari  USA  dengan  dataset Kaggle . Akurasi,  presisi, recall ,  dan  F1  semuanya  ditentukan melalui evaluasi kinerja. Dengan akurasi keseluruhan sebesar 98,82 persen, Support Vector Machine (SVM) merupakan model dengan tingkat akurasi tertinggi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  Nanggala  and  K.  Suryadi,  “Analisis  Konsep Kampus  Merdeka  Dalam  Perspektif  Pendidikan Kewarganegaraan,” Glob.  Citiz. ,  vol.  9,  no.  2,  pp. 10–23, 2020.
[2]  N.  N.  Nofia,  “Analisis  Tantangan  Implementasi Kebijakan  ‘Merdeka  Belajar  Kampus  Merdeka’ Pada Perguruan Tinggi Islam Negeri Di Indonesia,”
PRODU  Prokurasi  Edukasi  J.  Manaj.  Pendidik. Islam ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  61–72,  2020,  doi: 10.15548/p-prokurasi.v1i2.3328.
[3]  R. Rochana, R. M. Darajatun, and M. A. Ramdhany, “Pengaruh  Implementasi  Kebijakan  Kampus Merdeka terhadap Minat dan Keterlibatan Mahasiswa,” J. Bus. Manag. Educ. , vol. 6, no. 3, pp. 11–21, 2021, [Online]. Available: https://ejournal.upi.edu/index.php/JBME/article/vi ew/40165
[4]  N.  Indriani,  E.  Rainarli,  and  K.  E.  Dewi, “Peringkasan  dan  Support  Vector  Machine  pada Klasifikasi  Dokumen,” J.  Infotel ,  vol.  9,  no.  4,  p. 416, 2017, doi: 10.20895/infotel.v9i4.312.
[5]  H.  Annur,  “Klasifikasi  Masyarakat  Miskin Menggunakan  Metode  Naive  Bayes,” Ilk.  J.  Ilm. , vol.  10,  no.  2,  pp.  160–165,  2018,  doi: 10.33096/ilkom.v10i2.303.160-165.
[6]  A.  C.  Imanda,  N.  Hidayat,  and  M.  T.  Furqon, “Klasifikasi  Kelompok  Varietas  Unggul  Padi Menggunakan  Modified  K-Nearest  Neighbor,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 8, pp. 2392–2399, 2018.
[7]  A.  Roihan,  P.  A.  Sunarya,  and  A.  S.  Rafika, “Pemanfaatan  Machine  Learning  dalam  Berbagai Bidang:  Review  paper,” IJCIT  (Indonesian  J. Comput.  Inf.  Technol. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  75–82, 2020, doi: 10.31294/ijcit.v5i1.7951.
[8]  F. S. Pamungkas, B. D. Prasetya, and I. Kharisudin, “Perbandingan  Metode  Klasifikasi  Supervised Learning pada Data Bank Customers Menggunakan Python,” Prism. Pros. Semin. Nas. Mat. , vol. 3, pp. 692–697, 2020, [Online]. Available: https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/prisma/art icle/view/37875
[9]  H.  Azis,  F.  Tangguh  Admojo,  and  E.  Susanti,
“Analisis Perbandingan Performa Metode
Klasifikasi  pada  Dataset  Multiclass  Citra  Busur Panah  Performance  Comparison  Analysis  of Classification Methods on the Multiclass Dataset of Bows,” Agustus , vol. 19, no. 3, pp. 286–294, 2020.
[10]  E. Triandini, S. Jayanatha, A. Indrawan, G. Werla Putra,  and  B.  Iswara,  “Metode  Systematic Literature  Review  untuk  Identifikasi  Platform  dan Metode  Pengembangan  Sistem  Informasi  di Indonesia,” Indones. J. Inf. Syst. , vol. 1, no. 2, p. 63, 2019, doi: 10.24002/ijis.v1i2.1916.
[11]  S.  M.  Kasongo  and  Y.  Sun,  “A  deep  learning method  with  wrapper  based  feature  extraction  for wireless  intrusion  detection  system,” Comput. Secur. , vol.
92, 2020,
doi:
10.1016/j.cose.2020.101752.
[12]  G.  De  Leonardis et  al. ,  “Human  Activity Recognition by Wearable Sensors : Comparison of different  classifiers  for  real-time  applications,” MeMeA  2018  -  2018  IEEE Int.  Symp.  Med. Meas. Appl.  Proc. ,  vol.  3528725544,  pp.  1–6,  2018,  doi: 10.1109/MeMeA.2018.8438750.
[13]  D. A. Omondiagbe, S. Veeramani, and A. S. Sidhu, “Machine  Learning  Classification  Techniques  for Breast  Cancer  Diagnosis,” IOP  Conf.  Ser.  Mater. Sci. Eng. , vol. 495, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1757- 899X/495/1/012033.
[14]  G.  Saleem,  M.  Akhtar,  N.  Ahmed,  and  W.  S. Qureshi,  “Automated  analysis  of  visual  leaf  shape features for plant classification,” Comput. Electron. Agric. ,  vol.  157,  no.  February  2018,  pp.  270–280, 2019, doi: 10.1016/j.compag.2018.12.038.
[15]  S. P. Rajamohana and K. Umamaheswari, “Hybrid approach  of  improved  binary  particle  swarm optimization  and  shuffled  frog  leaping  for  feature selection,” Comput. Electr. Eng. , vol. 67, pp. 497– 508,
2018, doi: 10.1016/j.compeleceng.2018.02.015.
[16]  P. A. Karthick, D. M. Ghosh, and S. Ramakrishnan, “Surface  electromyography  based  muscle  fatigue detection  using  high-resolution  time-frequency methods  and  machine  learning  algorithms,” Comput. Methods Programs Biomed. , vol. 154, pp. 45–56, 2018, doi: 10.1016/j.cmpb.2017.10.024.
[17]  R.  O.  Alabi et  al. ,  “Comparison  of  supervised machine  learning  classification  techniques  in prediction of locoregional recurrences in early oral tongue cancer,” Int.  J.  Med. Inform. ,  vol.  136,  no. December 2019, p. 104068, 2020, doi: 10.1016/j.ijmedinf.2019.104068.
[18]  Y.  An,  S.  Sun,  and  S.  Wang,  “Naive  Bayes classifiers for music emotion classification based on lyrics,” Proc. - 16th IEEE/ACIS Int. Conf. Comput. Inf. Sci. ICIS 2017 , no. 1, pp. 635–638, 2017, doi: 10.1109/ICIS.2017.7960070.
[19]  A.  M.  Argina,  “Penerapan  Metode  Klasifikasi  K- Nearest  Neigbor  pada  Dataset  Penderita  Penyakit Diabetes,” Indones.  J.  Data  Sci. ,  vol. 1,  no.  2,  pp. 29–33, 2020, doi: 10.33096/ijodas.v1i2.11.
[20]  N.  Arora  and  P.  D.  Kaur,  “A  Bolasso  based consistent  feature  selection  enabled  random  forest classification  algorithm:  An  application  to  credit
risk assessment,” Appl. Soft Comput. J. , vol. 86, p. 105936, 2020, doi: 10.1016/j.asoc.2019.105936.
[21]  M.  Asif,  A.  Ishtiaq,  H.  Ahmad,  H.  Aljuaid,  and  J. Shah,  “Sentiment  analysis  of  extremism  in  social media  from textual information,” Telemat. Informatics , vol. 48, no. January, p. 101345, 2020, doi: 10.1016/j.tele.2020.101345.
[22]  A. I. Pritom, M. A. R. Munshi, S. A. Sabab, and S. Shihab, “Predicting breast cancer recurrence using effective  classification  and  feature  selection technique,” 19th  Int.  Conf.  Comput.  Inf.  Technol. ICCIT 2016 , pp. 310–314, 2017, doi: 10.1109/ICCITECHN.2016.7860215.
[23]  R.  D.  Seeja  and  A.  Suresh,  “Deep  learning  based skin  lesion  segmentation  and  classification  of melanoma  using  support  vector  machine  (SVM),” Asian  Pacific  J.  Cancer  Prev. ,  vol.  20,  no.  5,  pp. 1555–1561, 2019, doi: 10.31557/APJCP.2019.20.5.1555.
[24]  J. Singh, G. Singh, and R. Singh, “Optimization of sentiment analysis using machine learning classifiers,” Human-centric  Comput.  Inf.  Sci. ,  vol. 7, no. 1, 2017, doi: 10.1186/s13673-017-0116-3.
[25]  D.  Sisodia  and  D.  S.  Sisodia,  “Prediction  of Diabetes using Classification Algorithms,” Procedia  Comput.  Sci. ,  vol.  132,  no.  Iccids,  pp. 1578–1585, 2018, doi: 10.1016/j.procs.2018.05.122.
[26]  N.  P.  Tigga  and  S.  Garg,  “Prediction  of  Type  2 Diabetes  using  Machine  Learning  Classification Methods,” Procedia  Comput.  Sci. ,  vol.  167,  no. 2019, pp. 706–716, 2020, doi: 10.1016/j.procs.2020.03.336.
[27]  A.  R.  Chowdhury,  T.  Chatterjee,  and  S.  Banerjee, “A Random Forest classifier-based approach in the detection of abnormalities in the retina,” Med. Biol. Eng.  Comput. ,  vol.  57,  no.  1,  pp.  193–203,  2019, doi: 10.1007/s11517-018-1878-0.
[28]  H.  Muhamad,  C.  A.  Prasojo,  N.  A.  Sugianto,  L. Surtiningsih,  and  I.  Cholissodin,  “Optimasi  Naïve Bayes  Classifier  Dengan  Menggunakan  Particle Swarm Optimization Pada Data Iris,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 4, no. 3, p. 180, 2017, doi: 10.25126/jtiik.201743251.
[29]  M.  R.  A.  Yudianto,  K.  Kusrini,  and  H.  Al  Fatta, “Analisis  Pengaruh  Tingkat  Akurasi  Klasifikasi Citra  Wayang  dengan  Algoritma  Convolitional Neural Network,” J. Teknol. Inf. , vol. 4, no. 2, pp. 182–191, 2020, doi: 10.36294/jurti.v4i2.1319.
[30]  A.  Indriani,  “Analisa  Perbandingan  Metode  Naïve Bayes Classifier Dan K-Nearest Neighbor Terhadap Klasifikasi Data,” Sebatik ,  vol.  24,  no.  1,  pp. 1–7, 2020, doi: 10.46984/sebatik.v24i1.909.
[31]  W.  Musu,  A.  Ibrahim,  and  Heriadi,  “Pengaruh Komposisi  Data  Training  dan  Testing  terhadap Akurasi Algoritma C4 . 5,” Pros. Semin. Ilm. Sist. Inf.  Dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  X,  no.  1,  pp.  186–195, 2021.
[32]  D. P. Utomo and M. Mesran, “Analisis Komparasi Metode  Klasifikasi  Data  Mining  dan  Reduksi Atribut Pada Data Set Penyakit Jantung,” J. Media
Inform. Budidarma , vol. 4, no. 2, p. 437, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i2.2080.
[33]  L.  B.  Ilmawan  and  M.  A.  Mude,  “Perbandingan Metode  Klasifikasi  Support  Vector  Machine  dan Naïve Bayes untuk Analisis Sentimen pada Ulasan Tekstual di Google Play Store,” Ilk. J. Ilm. , vol. 12, no.
2, pp. 154–161, 2020, doi: 10.33096/ilkom.v12i2.597.154-161.
[34]  A.  A.  Annur,  A.  A.  Murtopo,  and  N.  Fadilah, “Analisis  Sentimen  Aplikasi  E-Learning  Selama Pandemi  Covid-19  Dengan  Menggunakan  Metode Support  Vector  Machine  Dan  …,” Indones.  J. Informatics  Res. ,  pp.  9–17,  2021,  [Online]. Available:
http://journal.universitasmulia.ac.id/index.php/sem inastika/article/view/236%0Ahttp://journal.univers itasmulia.ac.id/index.php/seminastika/article/down load/236/199
[35]  H.  N.  Irmanda  and  Ria  Astriratma,  “Klasifikasi Jenis  Pantun  Dengan  Metode  Support  Vector Machines  (SVM),” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan Teknol. Informasi) , vol. 4, no. 5, pp. 915–922, 2020, doi: 10.29207/resti.v4i5.2313.
[36]  U.  Rofiqoh,  R.  S.  Perdana,  and  M.  A.  Fauzi, “Analisis  Sentimen  Tingkat  Kepuasan  Pengguna Penyedia Layanan Telekomunikasi Seluler Indonesia  Pada  Twitter  dengan  Metode  Support Vector  Machine  dan  Lexicon  Based  Features Twitter  event  detection  View  project  Human Detection and Tracking View project,” J. Pengemb. Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  1(12),  no. October, pp. 1725–1732, 2017, [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/3202349 28
[37]  M.  I.  Fikri,  T.  S.  Sabrila,  and  Y.  Azhar, “Perbandingan  Metode  Naïve  Bayes  dan  Support Vector Machine pada Analisis Sentimen Twitter,” Smatika  J. ,  vol.  10,  no.  02,  pp.  71–76,  2020,  doi: 10.32664/smatika.v10i02.455.
[38]  O.  Arifin  and  T.  B.  Sasongko,  “Analisa perbandingan  tingkat  performansi  metode  support vector machine dan naïve bayes classifier,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Multimed. 2018 , vol. 6, no. 1, pp. 67–72, 2018.
[39]  Marthin Luter Laia and Yudi Setyawan, “Perbandingan  Hasil  Klasifikasi  Curah  Hujan Menggunakan Metode SVM dan NBC,” J. Stat. Ind. dan Komputasi , vol. 5, no. 2, pp. 51–61, 2020.
[40]  R.  A.  Wati,  H.  Irsyad,  and  M.  E.  A.  R.  Rivan, “Klasifikasi  Pneumonia  Menggunakan  Metode Support Vector Machine,” J. Algoritm. , vol. 1, no.
1, pp. 21–32, 2020, [Online]. Available: http://download.garuda.kemdikbud.go.id/article.ph p?article=2652619&val=24585&title=KLASIFIK ASI PNEUMONIA MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE
[41]  M. R. A. Nasution and M. Hayaty, “Perbandingan Akurasi  dan  Waktu  Proses  Algoritma  K-NN  dan SVM dalam Analisis Sentimen Twitter,” J. Inform. , vol.  6,  no.  2,  pp.  226–235,  2019,  doi: 10.31311/ji.v6i2.5129.