## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
April 2022

## Naïve Bayes untuk Prediksi Tingkat Pemahaman Kuliah Online Terhadap Mata Kuliah Algoritma Struktur Data
Yuli Astuti #1 , Irma Rofni Wulandari *2 , Angga Ramana Putra #3 , Nurdini Kharomadhona #4 ,
# Program Studi Manajemen Informatika, Universitas Amikom Yogyakarta Jl.Padjajaran, Ring Road Utara, Condongcatur, Depok, Sleman, Daerah Istimewa Yogyakarta
1 Yuli@amikom.ac.id
3 angga.2000@students.amikom.ac.id
4 nurdini.kharomadhona@students.amikom.ac.id
* Program Studi Sistem Informasi, Universitas Amikom Yogyakarta Jl.Padjajaran, Ring Road Utara, Condongcatur, Depok, Sleman, Daerah Istimewa Yogyakarta
2 rofni@amikom.ac.id
Abstrak—  Banyak  masalah  yang  terjadi  dalam  proses pembelajaran  daring,  salah  satunya  adalah  kesulitan mahasiswa dalam memahami materi dengan baik. Berbagai upaya telah diklakukan dosen untuk mendukung pembelajaran  secara  daring,  mulai  dari  penjelasan  materi langsung melalui media conference maupun pembuatan video pembelajaran. Untuk mengetahui apakah siswa benar-benar memahami materi yang disampaikan dosen, maka diperlukan penelusuran dengan tujuan jika terdapat banyak mahasiswa yang  belum  menguasai  materi  maka  perlu  ada  perubahan pada  proses  penyampaian  materinya.  Penelitian  ini melakukan prediksi tingkat pemahaman dalam perkuliahan daring. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data nilai  mata  kuliah  Algoritma  Struktur  Data.  Data  dengan variable tugas, praktikum, UTS, UAS dan jumlah kehadiran perkuliahan diperoleh dari nilai mahasiswa program studi D3 Manajemen  Informatika  angkatan  2020  dan  2019.  Metode yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  Naïve  Bayes dengan  hasil  prediksi  pada  angkatan  2019  sebesar  46.15% dengan  akurasi  confusion  matrix  69.23%  dan  hasil prediksi angkatan  2020  sebesar  54.54%  dengan  akurasi  confusion matrix  72.73%,  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa perkuliahan  online  tingkat  pemahamanya  meningkat  dari perkuliahan offline.
Kata  kunci — Naïve  Bayes,  Online,  Prediksi,  Pemahaman, Kuliah

## I. P ENDAHULUAN
Kementerian pendidikan dan kebudayaan pada Tanggal 9  Maret  2020  telah  menerbitkan  surat  edaran  Nomor  3 tahun  2020  tentang  pencegahan coronavirus  disease (Covid 19) dan surat edaran Nomor: 36962/MPK.A/HK/2020 tertanggal 17 Maret 2020 tentang Pembelajaran secara Daring dan Bekerja dari Rumah dalam rangka  Pencegahan  Penyebaran Coronavirus  Disease (Covid-19)[1].  Selama  dua  semester  pembelajaran  secara
online telah  dilakukan  dari  tingkat  sekolah  taman  kanak- kanak  hingga  perguruan  tinggi.  Banyak  kendala  pada perkuliahan  yang  dilakukan  secara  online,  mulai  dari jaringan internet, kesiapan infrastruktur lembaga pendidikan,  kesiapan  dosen  serta  pemahaman  mahasiswa dalam  menangkap  materi.  Selain  kendala  tersebut  juga membawa pro dan kontra bagi banyak orang, seperti yang sudah  dilakukan  [2]  dalam  penelitiannya  tentang  analisis sentiment    terhadap  pembelajaran  daring  dengan kesimpulan  42%  menyatakan  negatif,  52%  menyatakan positif  dan  3%  menyatakan  netral  dari  88.389  total percakapan  yang  diambil  melalui  Twitter.  Prediksi  status kelulusan  mahasiswa  di  tengah  semester  pernah  diteliti oleh  [3]  untuk  mengantisipasi  atau  memberi  perhatian khusus  bagi  yang  tidak  lulus.  Selain  nilai  juga  jumlah mahasiswa  di  setiap  kelasnya  akan  mempengaruhi keberhasilan prosesnya [4]. Prediksi kelulusan menggunakan  hybrid Fuzzy  Inference  System dapat memprediksi  status  kelulusan  mahasiswa  ditengah semester  [5].  Penerapan machine  learning untuk memprediksi  tingkat  pemahaman  mahasiswa  tehadap kuliah  menggunakan Mining  Rough  Set menghasilkan pengetahuan  baru  dengan  memprediksi  dengan  atribut komunikasi,  suasana  belajar,  media  pembelajaran, penampilan dan metode pengajaran[6]. Pengklasifikasisan Naïve Bayes diterapkan untuk melakukan prediksi dengan atribut  signifikan  yang  mempengaruhi  penyelesaian program yaitu pendapatan orang tua, Pendidikan ayah dan ibu,  IPK  SMA  [7].  Metode  Naïve  Bayes  dapat direkomendasikan  untuk  memprediksi  tingkat  kepuasan dosen dengan kinerja institusi berdasarkan hasil pengujian menggunakan  kriteria  kesiapan,  kasih  sayang,  keandalan dan akuntabilitas [8].  Naïve bayes dapat  digunakan untuk memprediksi siswa putus sekolah dengan faktor akademik,
demografi, psikologis, masalah  kesehatan, pendapat  guru, dan perilaku siswa [9].
Data  mining  merupakan  cara  atau  proses  untuk menemukan  pola  dari  data  yang  sangat  besar  untuk mendapatkan sesuatu yang baru dan bermanfaat [10]. Pada data  mining  terdapat  penemuan  pengetahuan  dalam database  atau  dengan  istilah Knowledge  Discovery  in Database (KDD)  yaitu  data  selection,  Data  Cleaning, Transformation, Data mining, Evaluation [11]. Pembelajaran online dapat  memfasilitasi kebutuhan siswa dalam belajar sehingga pembelajaran yang terlaksana lebih luas, lebih banyak dan bervariasi tanpa terbatas oleh jarak, ruang dan waktu [12]. Mata kuliah algoritma struktur data merupakan  salah  satu  mata  kuliah  yang  mempelajari mengenai  pengertian,  konsep  dan  penerapan  ilmu  logika yang  kemudian  diterapkan  dalam  bahasa  pemrograman [13].  Algotitma  naïve  bayes  merupakan  metode  untuk mengklasifikasi  probabilitassederhana  yang  didasari  oelh teorema  bayes  [14].  Algoritma  Naïve  Bayes  merupakan salah satu algoritma yang digunakan untuk mengkasifikasi tetapi  tidak  bisa  mengatasi  klasifikasi  berjenis  numerik pada classnya [15].
Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  prediksi  tingkat pemahaman  dalam  perkuliahan  online  atau  daring.  Data yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  nilai  Tugas, Praktikum,  UTS,  UAS  dan  jumlah  presensi  kehadiran mahasiswa  program  studi  D3  Manajemen  Informatika angkatan tahun 2020 dan 2019 yang mengikuti perkuliahan Algoritma Struktur menggunakan Naïve Bayes.

## II. METODE
Metode  penelitian  untuk  menganalisis  permasalahan prediksi  tingkat  pemahaman  kuliah  online  terhadap  mata kuliah dijabarkan pada Gambar. 1.

## Gambar. 1  Tahapan proses penelitian
Pada  Gambar.  1,  terdapat  beberapa  proses  tahapan  dalam penelitian dengan penjelasan sebagi berikut:
1. Identifikasi  permasalahan  pada  perkuliahan  secara online terhadap mata kuliah Algoritma Struktur Data.
2. Pengumpulan  data  ini  adalah  data  nilai  mata  kuliah Algoritma Struktur Data angkatan 2019 dan 2020.
3. Olah data meliputi :
a. Preparating data  yaitu  dari  keseluruhan  data  nilai hanya diambil nilai sesuai variabel yang diperlukan yaitu  Tugas,  Praktikum,  UTS,  UAS  dan  jumlah kehadiran perkuliahan.
b. Cleaning data , yaitu membuang data yang nilainya tidak lengkap atau kosong.
c. Klasifikasi yaitu pemberian label binominal dengan keterangan paham dan tidak paham
d. Split  data  adalah  pembagian  data  training  dan testing yaitu dengan pembagian 80% untuk training dan 20% untuk testing.
4. Implementasi pemodelan Naïve Bayes
5. Pengujian akurasinya menggunakan Confusion Matriks .
6. Dan  hasil  dari  penelitian  ini  adalah  persentase keberhasilan  kuliah  online  terhadap  pemahaman  mata kuliah Algoritma Struktur Data.

## III. H ASIL DAN P EMB AHASAN
Untuk  mengetahui  tingkat  keberhasilan  perkuliahan online,  maka  terlebih  dahulu  dilakukan  pengolahan  data untuk  mendapatkan  keberhasilan  perkuliahan  offline sehingga dapat membandingkan hasil dari keduanya.

## A. Pengolahan Data Perkuliahan Offline
Analisis data Offline class dilakukan untuk mengetahui hasil prediksi tingkat pemahaman perkuliahan offline.

## 1. Analisis Data Offline Class
Data  nilai  mahasiswa  pada  Offline  class  matakuliah Algoritma  Struktur  Data  Angkatan  2019  menggunakan  5 (lima)  variable  yaitu  Tugas,  Praktikum,  UTS,  UAS  dan jumlah  kehadiran  dengan  72  record  data.  Pada  data preparation offline cla ss masih terdapat banyak data yang bernilai  0  maupun  kosong,  sehingga  akan  dilakukan cleaning  data agar  tidak  mempengaruhi  hasil  prediksi. Hasil cleaning dari 72 record data yaitu menjadi 67 record data. Sample cleaning data seperti pada Tabel 1 dan Tabel 2.
TABEL I SAMPLE D ATA REPRESENTASI OFFLINE CLASS No Nama Uts Uas Teori Prakti kum Presensi 1 Kevin 70 0 11.43 8.63 4 2 Chatrin 75 90 62.14 69.27 50 3 Ahmad 0 65 0.00 0.00 0 4 Andi 90 80 72.14 82.88 51 5 Rama 75 85 56.43 56.57 50 TABEL II SAMPLE D ATA CLEANING OFFLINE CLASS
No Nama Uts Uas Teori Prakti kum Presensi 1 Chatrin 75 90 62.14 69.27 50 2 Andi 90 80 72.14 82.88 51 3 Rama 75 85 56.43 56.57 50
Setelah proses cleaning data tahapan selanjutnya adalah pemberian label atau mengklasifikasikan kedalam kategori paham  dan  tidak  paham.  Pemberian  label  ini  dilakukan
dengan ketentuan jika nilai UTS >= 70 dan UAS >= 50 dan Tugas  teori  >=  65  danpraktikum  >=  70  dan  jumlah presensi  >=  40  maka  masuk  ke  klasifikasi  paham,  jika ketentuan  tidak  sama  maka  masuk  ke  klasifikasi  tidak paham, sample hasil klasifikasi terdapat pada tabel 3.
TABEL III SAMPLE KLASIFIKASI D ATA OFFLINE CLASS No Nama Uts Uas Teo ri Prakti kum Pres ensi Pah am 1 Chatrin 75 90 62.1 4 69.27 50 Tida k 2 Andi 90 80 72.1 4 82.88
51 Ya 3 Rama 75 85 56.4 3 56.57 50 Tida k

## 2. Desain Model Offline Class
Data  yang  telah  diklasifikasi  akan  dijadikan  sebagai dataset prediksi dengan pembagian 80% untuk data training dan  20%  untuk  data  testing,  kemudian  membuat pemodelan.  Pengolahan  data  ini  menggunakan  tools Rapidminer 9.9, hasil pemodelan terdapat pada Gambar. 2.
Gambar. 1  Desain modelan offline class
Retrieve  model  diambil  dari  dataset  yang  sudah dicleaning sebanyak 67 record data, kemudian di split data dengan pembagian 80% untuk data training dan 20% untuk data  testing.  Data  training  adalah  data  yang  akan  dilatih dengan metode naïve bayes sedangkan data testing adalah data  yang  akan  dilakukan  untuk  prediksi  berdasarkan pelatihan data yang sudah ditraining. Pada pembagian data ini selain menggunakan split  bisa juga dilakukan manual, artinya  pembagian  data  langsung  dipisah  antara  data training  dan  data  testing.  Walaupun  dengan  dataset  yang sama,  jika  berbeda  cara  pembagiannya  maka  akan mempengaruhi  hasilnya.  Jika  melakukan  pembagian manual,  record  data  yang  dibagi  sudah  pasti,  tetapi  jika dilakukan pembagian  dengan  split data maka sistem  akan membagi secara acak.
Operator Naïve bayes menghasilkan model berdasarkan algoritma  naïve  bayes  yang  dapat  digunakan  untuk klasifikasi. Naïve bayes disini adalah metode untuk melatih data dari dataset yang sudah split atau diambil 80% untuk dilatih. Apply model digunakan untuk menerapakan model yang  telah  dilatih  sebelumnya  dan  bertujuan  untuk mendapatkan prediksi pada data testing yang sebanyak 20% dari prses split sebelumnya. Data training dan testing harus memiliki urutan, jenis atau peran yang sama. Performance
digunakan  untuk  menguji  performa  dari  metode  naïve bayes.

## 3. Hasil Prediksi Offline Class
Data  testing  diambil  20%  dari  67  record  dataset,  yaitu sejumlah  13  record,  pemodelan  ini  menghasilkan  hasil prediksi yang dapat dilihat pada Gambar. 3.
Gambar. 3  Hasil prediksi offline class

## 4. Performance Offline Class
Hasil  akurasi  penggunaan  metode  naïve  bayes  untuk memprediksi  pada  nilai  mahasiswa  secara  offline  ini mendapatkan 69,23% di mana data dengan klasifikasi sama antara data aktual dan prediksi tidak paham sebanyak 7 dan sebanyak 2 data dengan klasifikasi paham dan sejumlah 4 data  dengan  data  aktual  tidak  paham  namun  pada  hasil prediksi  menghasilkan  paham.  Selanjutnya  dilakukan pengujian akurasi  menggunakan confusion  matrix dengan hasil pada Gambar. 4.
Gambar. 4  Hasil pengujian confusion matrix offline class

## 5. Grafik Hasil Prediksi Offline Class
Pada grafik ini diambil nilai praktikum terhadap tingkat pemahaman  mahasiswa,  karena  algoritma  adalah  mata kuliah yang ada praktikumnya dan merupakan matakuliah dasar  dari  pemrograman  pada  semester  selanjutnya  maka variabel  praktikum  ini  menjadi  pokok  penting  utk menentukan  tingkat  pemahamannya.  Grafik  ini  berisi  13 record  data  yaitu  20%  dari  67  record  dataset  yang menghasilkan prediksi paham sebanyak 6 dan tidak paham 7  jika  diambil  prosentase  maka  tingkat  pemahamanya masih  cukup  rendah  yaitu  46,15%.  Grafik  hasil  prediksi terdapat pada Gambar. 5.
Gambar.  5  Grafik hasil prediksi offline class

## B. Pengolahan Data Perkuliahan Online
Analisis data online class dilakukan untuk mengetahui hasil prediksi tingkat pemahaman perkuliahan online .
1. Analisis Data Online Class
Proses pembelajaran mata kuliah algoritma saat  offline berbobot 8 sks sehingga jumlah presensi lebih banyak dari matakuliah  algoritma  ketika  online  yaitu  sebanyak  4  sks. Dari  perbedaan  ini  maka  peneliti  merubah  batas  presensi dimana  pembelajaran  offline  dengan  bobot  8  sks  masuk klasifikasi paham jika jumlah kehadiran >= 40 sedangkan pada  pembelajaran  online  dengan  bobot  4  sks  masuk klasifikasi paham jika jumlah kehadiran >= 20. Pada data preparation online class masih  terdapat  banyak data yang bernilai  0  ataupun  kosong,  maka  dilakukan  pembersihan atau cleaning agar  tidak  mempengaruhi  hasil  prediksi. Hasil cleaning data  dari  60  record  menjadi  55  record. Sample cleaning data seperti pada Tabel 4 dan Tabel 5.
TABEL IV SAMPLE D ATA SET REPRESENTASI O N LINE CLASS
No Nama Uts Uas Teori Prakti kum Prese nsi 1 Fathur 30 10 58.00 70.29 26 2 Agus 90 50 64.50 83.17 26 3 Laura 0 0 28.75 19.67 12 4 Daffa 0 50 12.50 20.83 26 5 Trisa 90 60 77.50 75.08 26 TABEL V SAMPLE D ATA SET REPRESENTASI O N LINE CLASS
No Nama Uts Uas Teori Prakti kum Prese nsi 1 Fathur 30 10 58.00 70.29 26 2 Agus 90 50 64.50 83.17 26 3 Trisa 90 60 77.50 75.08 26
Setelah proses cleaning data tahapan selanjutnya adalah pemberian label atau mengklasifikasikan kedalam kategori paham  dan  tidak  paham.  Pemberian  label  ini  dilakukan dengan ketentuan jika nilai UTS >= 70 dan UAS >= 50 dan Tugas  teori  >=  65  danpraktikum  >=  70  dan  jumlah presensi  >=  20  maka  masuk  ke  klasifikasi  paham,  jika ketentuan  tidak  sama  maka  masuk  ke  dalam  klasifikasi tidak paham, hasil klasifikasi terdapat pada tabel 6.
TABEL VI
KLASIFIKASI D ATA ONLINE CLASS
No Nama Uts Uas Teori Prakti kum Pres ensi Pah am 1 Fathur 30 10 58.00 70.29 26 Tida k 2 Agus 90 50 64.50 83.17 26 Tida k 3 Trisa 90 60 77.50 75.08 26 Ya

## 2. Desain Model Online Class
Data  yang  telah  diklasifikasi  akan  dijadikan  sebagai dataset  prediksi  dengan  pembagian  80%  untuk  daata training  dan  20%  untuk  data  testing,  kemudian  kita modelkan.  Pengolahan  data  ini  menggunakan  tools Rapidminer 9.9, hasil pemodelan terdapat pada Gambar. 6.
Gambar. 6  Desain modelan online class

## 3. Hasil Prediksi Online Class
Data  testing  diambil  20%  dari  55  record  dataset,  yaitu sejumlah  11  record,  pemodelan  ini  menghasilkan  hasil prediksi yang dapat dilihat pada Gambar. 7.
Gambar. 7  Hasil prediksi online class

## 4. Performance Online Class
Hasil  akurasi  penggunaan  metode  naïve  bayes  untuk memprediksi  pada  nilai  mahasiswa  secara  online  ini mendapatkan 72.73% dimana data dengan klasifikasi sama antara data aktual dan prediksi tidak paham sebanyak 5 dan sebanyak 3 data dengan klasifikasi paham dan sejumlah 3 data  dengan  data  aktual  tidak  paham  namun  pada  hasil
prediksi  menghasilkan  paham.  Selanjutnya  dilakukan pengujian akurasi  menggunakan confusion  matrix dengan hasil pada Gambar. 8.
Gambar. 8  Hasil pengujian confusion matrix online class

## 5. Grafik Hasil Prediksi Online Class
Pada grafik ini diambil nilai praktikum terhadap tingkat kepahaman mhs, karena algoritma adalah mata kuliah yang ada  praktikumnya  dan  merupakan  mkul  dasar  dari pemrograman  pada  semester  selanjutnya  maka  variabel praktikum  ini  menjadi  pokk  penting  utk  menentukan tingkat  kepahamannya.  Grafik  ini  berisi  11  record  data yaitu  20%  dari  55  record  dataset  yang  menghasilkan prediksi paham sebanyak 6 dan tidak paham 5 jika diambil persentase  maka  tingkat  54.54%.  Grafik  hasil  prediksi terdapat pada Gambar. 9.
Gambar. 9  Grafik hasil pengujian prediksi online class

## IV. K ESIMPULAN
Setelah  dilakukan  olah  data  dan  proses  prediksi  serta membandingkan hasil antara perkuliahan offline dan online ternyata perkuliahan online lebih banyak keberhasilannya walaupun  tidak  signifikan.  Persentase  keberhasilan perkuliahan offline sebesar 46.15% dengan akurasi 69.23% dan  hasil  perkuliahan  online  sebesar  54.54%  dengan akurasi  72.73%.  Terdapat  peningkatan  persentase  tingkat pemahaman  terhadap  perkuliahan  online  mata  kuliah
Algoritma Struktur Data. Tetapi angka persentase ini masih rendah karena belum mencapai 70%.
U CAPAN T ERIMA K ASIH / A CKNOWLEDGMENT
Peneliti  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Lembaga Penelitian Universitas Amikom Yogyakarta.
R EFERENSI
[1] Pusdiklat,  “Surat  Edaran  Mendikbud  No  4  Tahun  2020  Tentang Pelaksanaan  Kebijakan  Pendidikan  Dalam  Masa  Darurat Penyebaran  Corona  Virus  Disease  (Covid-  1  9),”  Kementrian Pendidikan  Dan  Kebudayaan  Ri,  2020.  Surat  Edaran  Mendikbud No  4  Tahun  2020  Tentang  Pelaksanaan  Kebijakan  Pendidikan Dalam Masa Darurat Penyebaran Corona Virus Disease (Covid- 1 9) (accessed May 01, 2021). [2] A.  Bashith;  and  Waluyo  Satrio  Adji,  “ANALISIS  SENTIMEN PUBLIK TERHADAP PEMBELAJARAN DARING,” Subulana, vol. 3, no. 2, pp. 67–74, 2020,
doi:
https://doi.org/10.47731/subulana.v3i2.32.
[3] A.  Izzah  and  R.  Widyastuti,  “Prediksi  Kelulusan  Mata  Kuliah Menggunakan  Hybrid  Fuzzy  Inference  System,”  Regist.  J.  Ilm. Teknol.  Sist.  Inf.,  vol.  2,  no.  2,  p.  60,  2016,  doi: 10.26594/r.v2i2.548.
[4] A.  F.  Nugraha,  Y.  Pristyanto,  I.  Pratama,  and  K.  Kunci, “PENERAPAN  EDUCATIONAL  DATA  MINING  PADA PREDIKSI KINERJA SISWA DI KELAS : STUDI LITERATUR Abstraksi Keywords : Pendahuluan Dataset Siswa,” vol. 2, no. 1, pp. 40–45.
[5] E.  D.  Mining,  “Prediksi  Kelulusan  Mata  Kuliah  Menggunakan Hybrid Fuzzy Inference System,” vol. 2, pp. 60–67.
[6] M. R. Raharjo and A. P. Windarto, “Penerapan Machine Learning dengan  Konsep  Data  Mining  Rough  Set  (  Prediksi  Tingkat Pemahaman Mahasiswa terhadap Matakuliah ),” vol. 5, pp. 317–
326, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i1.2745.
[7] J.  G.  Perez  and  E.  S.  Perez,  “Predicting  Student  Program Completion  Using  Naïve  Bayes  Classification  Algorithm,”  no.
June, pp. 57–67, 2021, doi: 10.5815/ijmecs.2021.03.05.
[8] J.  G.  Perez  and  E.  S.  Perez,  “Predicting  Student  Program Completion  Using  Naïve  Bayes  Classification  Algorithm,”  no.
June, pp. 57–67, 2021, doi: 10.5815/ijmecs.2021.03.05. [9] V.  Hegde,  “Higher  Education  Student  Dropout  Prediction  and
Analysis through Educational Data Mining,” 2018  2nd  Int.  Conf. Inven. Syst. Control , no. Icisc, pp. 694–699, 2018.
[10] H. Kamber, Data mining : Concept and Techniques Second Edition. San Fransisco, 2006.
[11] U. Fayyad, Advances in Knowledge Discovery and Data Mining.
MIT Press, 1996. [12] Riyana,Cepi. Modul 1 Konsep Pembelajaran Online. diakses pada 21 Agustus 2021 Jam 14:46 melalui link : www.pustaka.ut.ac.id/lib/wp-content/uploads/pdfmk/TPEN4401- M1.pdf .
[13] Anonim. Modul Teori Algoritma Struktur Data. Program Studi D3 Manajemen  Informasi.  Fakultas  Ilmu  Komputer.  Universitas AMikom Yogyakarta. 2018.
[14] Wijaya,  Ahmad  Fuyudi,  dkk.  Sistem  Diagnosis  Penyakit  Kucing Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes.  Jurnal  Pengembangan Teknologi Informasi dan Komputer, vol.2, No.8, Agustus 2018.
[15] H.K.Saputra, “Analisis Data Mining Untuk Pemetaan Mahasiswa Yang  Membutuhkan  Bimbingan  Dan  Konseling  Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier,” Teknol. Inf. Dan Pendidik. , vol. XI, 2018.