Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 968-976 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Klasifikasi Anak Berpotensi Putus Sekolah dengan Metode Naïve Bayes Di Kabupaten Manokwari
Maria Leonila Yawa Yoridi¹*, Magdalena A. Ineke Pakereng² 1,2 Jurusan Teknik Informatika, FTI UKSW, Salatiga, Indonesia e-mail: 1 672019185@student.uksw.edu , ²ineke.pakereng@uksw.edu

## Abstract
National development is determined by qualified human resources. Education is a universal activity in the  life  of  a  human  being.  To  create  quality  human  beings  must  be  equipped  with  education,  both education at school and outside school. The main problem of education in Manokwari Regency, West Papua is that there are still many children who do not continue their education or stop going to school in the middle of their journey. The Naïve Bayes algorithm with Cross Validation operators was used to analyze the  data and predict children who could potentially  drop out of school.  The  results showed that the prediction accuracy rate was 70%. The Naïve Bayes method tends to provide accurate results in  predicting  children  who  are  not  likely  to  drop  out  of  school  with  a  class  precision  of  88.89%. However, this method has limitations in predicting children who are potentially or very likely to drop out of school, with class precision and class recall being low for the label of 0.00%.
Keywords : Classification, Naïve Bayes, Data Mining

## Abstrak
Pembangunan  nasional  ditentukan  oleh  sumber  daya  manusia  yang  berkualitas.  Pendidikan merupakan  kegiatan  yang  universal  dalam  kehidupan  suatu  manusia.  Untuk  menciptakan  manusia yang berkualitas harus dibekali dengan pendidikan, baik pendidikan di sekolah maupun pendidikan luar  sekolah.  Permasalahan  utama  pendidikan  yang  ada  di  Kabupaten  Manokwari,  Papua  Barat adalah  masih  banyaknya  anak-anak  yang  tidak  melanjutkan  Pendidikan  atau  berhenti  sekolah ditengah perjalanannya. Algoritma Naïve Bayes  dengan operator Cross Validation digunakan untuk menganalisis  data  dan  memprediksi  anak  yang  berpotensi  putus  sekolah.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  tingkat  akurasi  prediksi  sebesar  70%.  Metode  Naïve  Bayes  cenderung memberikan  hasil  yang  akurat  dalam  memprediksi  anak-anak  yang  tidak  berpotensi  putus  sekolah dengan class precision sebesar 88.89%. Namun, metode ini memiliki keterbatasan dalam memprediksi anak-anak  yang  berpotensi  atau  sangat  berpotensi  putus  sekolah,  dengan  class  precision  dan  class recall yang rendah untuk label tersebut 0.00%.
Kata kunci : Klasifikasi, Naïve Bayes, Data Mining
1. PENDAHULUAN
Pendidikan  merupakan  salah  satu  pilar  utama  dalam  keberhasilan  suatu wilayah.  Indikator  pendidikan  angka  lama  sekolah  menjadi  salah  satu  target pemerintah dalam program Wajib Belajar 12 Tahun. Provinsi Papua Barat sebagai salah  satu  provinsi  termuda  di  Indonesia,  diharapkan  mampu  bersaing  didalam mengembangkan  kualitas  sumber  daya  manusianya.  Pada  masa  sekarang  ini pendidikan  merupakan  suatu  kebutuhan  primer,  pendidikan  memegang  peranan penting.  Pada  saat  orang-orang  berlomba  untuk  mengenyam pendidikan  setinggi mungkin, tetapi disisi lain ada sebagian masyarakat yang tidak dapat mengenyam pendidikan secara layak, baik dari tingkat dasar maupun sampai ke jenjang yang lebih tinggi. Selain itu ada juga anggota masyarakat yang sudah dapat mengenyam pendidikan dasar namun pada akhirnya putus sekolah juga [1]. Banyak faktor yang
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 968-976 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
menyebabkan  anak  putus  sekolah.  Menurut  Mc  Millen  Kaufman  dan  Whitener (1996) faktor internal merupakan faktor yang berasal dari dalam diri anak putus sekolah  baik  berupa  kemalasan  anak  putus  sekolah,  hobi  bermain  anak  putus sekolah,  rendahnya  minat  yang  menyebabkan  anak  putus  sekolah.  Sedangkan faktor eksternal merupakan faktor yang berasal dari luar diri anak putus sekolah baik berasal dari orang tua yakni keadaan ekonomi keluarga, perhatian orang tua, hubungan orang tua  yang kurang harmonis, latar belakang pendidikan orang tua sehingga  menyebabkan  dorongan  anak  untuk  bersekolah  juga  rendah,  ataupun lingkungan  yang  kurang  mendukung  seperti  jarak  rumah  dengan  sekolah  yang jauh [2].
Anak  putus  sekolah  merupakan  hal  yang  cukup  banyak  menjadi  sorotan didunia  pendidikan.  Manokwari  merupakan  salah  satu  kota  di  Papua  Barat. Manokwari tergolong kota dengan memiliki kemudahan akses pendidikan, namun pada  kenyataannya  tidak  terlepas  dari  persoalan  anak  putus  sekolah.  Masalah putus sekolah ini dapat menjadi penghambat dalam perkembangan pembangunan manusia karena secara tidak langsung anak putus sekolah akan menjadi beban di dalam  masyarakat  dan  nantinya  akan  mempengaruhi  kesejahteraan  masyarakat. Data yang peneliti dapatkan Angka Partisipasi Murni pada tahun 2022 total anak yang tidak dapat menyelesaikan Pendidikan SD sebanyak 94,57%, SLTP sebanyak 76,64%  dan  SMA  sebanyak  69,77%.  Dari  permasalahan  tersebut  diatas,  maka didalam  penulisan  ini  penulis  menerapkan  metode  naïve  bayes  untuk mengklasifikasikan Anak yang berpotensi putus sekolah di Kabupaten Manokwari. Adapun  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  melakukan  klasifikasi  terhadap data anak sekolah sehingga dapat diprediksi anak yang berpotensi putus sekolah.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Tinjauan Pustaka
Dalam  penulisan  artikel  peneliti  mendapatkan  informasi  dari  beberapa peneliti  sebelumnya  untuk  bahan  perbandingan  dari  kekurangan  atau  kelebihan. Peneliti  juga  mendapat  informasi  dari  buku-buku  maupun  dari  skripsi  gunanya untuk mendapatkan informasi yang ada sebelumnya tentang teori yang berkaitan dengan judul.
Penelitian yang berjudul Faktor Penyebab Anak Putus Sekolah Di Desa Sonuo Kecamatan  Bolangitang  Barat  Kabupaten  Bolaang  Mongondow  Utara  Riswan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor penyebab anak putus sekolah di Desa Sonuo Kecamatan Bolangitang Barat Kabupaten Bolaang Mongondow Utara. Dalam  penelitian  ini  metode  yang  digunakan  adalah  metode  kualitatif.  Dimana peneliti  menggunakan  pendekatan  kualitatif  untuk  menjelaskan  penyebab  anak putus sekolah di Desa Sonuo Kecamatan Bolangitang Barat [2].
Penelitian yang berjudul Penerapan Algoritma Naive Bayes untuk Klasifikasi Prediksi Penerimaan Siswa Baru. Data penelitian ini bersumber dari sekolah SMK Swasta  Anak  Bangsa  tahun  2018  sampai  dengan  tahun  2021  dengan  jumlah sample  data  yang  diambil  sebanyak  110  data  siswa,  dari  162  data  siswa  yang mendaftar.  Hasil  dari  penelitian  ini  berdasarkan  pengujian  sebanyak  30  data
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 968-976 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
testing yang diolah menggunakan Rapid Miner, diperoleh tingkat akurasi sebesar 76,67% yaitu 26 siswa diterima dan sebanyak 4 tidak diterima [3].
Penelitian  yang  berjudul  Klasifikasi  Siswa  Smk  Berpotensi  Putus  Sekolah Menggunakan Algoritma Decision Tree, Support Vector Machine Dan Naive Bayes. Tujuan  penelitian  ini  adalah  melakukan  klasifikasi  terhadap  data  siswa  sehingga dapat  diprediksi  siswa  yang  berpotensi  putus  sekolah  menggunakan  algoritma Decision  Tree,  Naive  Bayes  dan  Support  Vector  Machine.  Kemudian  menentukan algoritma  mana  yang  terbaik.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  algoritma Support Vector Machine menjadi yang terbaik dengan akurasi sebesar 93,77% dan Area Under the Curve sebesar 0,990 [4].
Penelitian  yang  berjudul  Penerapan  Machine  Learning  menggunakan algoritma  C4.5  berbasis  PSO  dalam  Menganalisa  Data  Siswa  Putus  Sekolah. penelitian  ini  adalah  penggunaan  model  decision  tree  dalam  mengkasifikasikan data putus sekolah yang dioptimasi menggunakan PSO di SMK As Salam Gegesik. Dari  hasil  klasifikasi  tersebut  diketahui  nilai  akurasi  dari  model  decision  tree tersebut  adalah  90.86  %.  Artinya  keakuratan  dalam  klasifikasi  tersebut  sudah cukup  baik.  Sedangkan  hasil  klasifikasi  model  decision  tree  yang  menggunakan PSO diketahui memiliki nilai akurasi 92.95 %. Artinya keakuratan dalam klasifikasi tersebut menjadi lebih baik dari decision tree yang tanpa optimasi PSO [5].
Penelitian  yang  berjudul  Penerapan  Metode  Machine  Learning  untuk Prediksi  Nasabah  Potensial  menggunakan  Algoritma  Klasifikasi  Naïve  Bayes. Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  dihasilkan  kesimpulan  bahwa  sistem klasifikasi  masyarakat  miskin  di  wilayah  pemerintahan  Kecamatan  Tibawa Kabupaten  Gorontalo  menghasilkan  pengujian  confusion  matrix  dengan  teknik split  validasi,  penggunaan  metode  klasifikasi  naïve  bayes  terhadap  dataset  yang telah  diambil  pada  objek  penelitian  diperoleh  tingkat  akurasi  sebesar  73%  atau termasuk dalam kategori Good. Sementara nilai Precision sebesar 92% dan Recall sebesar 86% [6].
Penelitian yang berjudul Penerapan Data Mining Dengan Metode Klasifikasi Naïve  Bayes  Untuk  Memprediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Dalam  Mengikuti  English Proficiency  Test  (Studi  Kasus  :  Universitas  Potensi  Utama).  Berdasarkan  data mahasiswa yang mengikuti English Proficiency Test yang dijadikan  data training, metode Naive Bayes berhasil mengklasifikasikan 49  data dari 50 data yang  diuji. Sehingga  dengan  demikian  metode  Naive  Bayes  ini  berhasil  memprediksi kelulusan mahasiswa dengan persentase keakuratan sebesar 98 % [7].
Penelitian  yang  berjudul  Prediksi  Potensi  Pemasaran  Produk  Baru  dengan Metode  Naïve  Bayes  Classifier  dan  Regresi  Linear.  Pada  penelitian  ini menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  Classifier  dan  Regresi  Linear  yang  dapat diterapkan pada kasus dengan class dan data yang banyak, maka diharapkan dapat memudahkan  perusahaan  dalam  mendapatkan  informasi  mengenai  prediksi penjualan produk baru dan derah pemasarannya [8].
Penelitian  yang  berjudul  Klasifikasi  Anak  Putus  Sekolah  di  Provinsi  Jawa Timur  Tahun  2012  Menggunakan  Regresi  Logistik  Biner  dan  Kohonen  Learning Vector  Quantization  (LVQ).  Hasil  identifikasi  anak  putus  sekolah  dengan  model regresi  logistik  biner  mendapatkan  ketepatan  klasifikasi  sebesar  89,6  persen.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 968-976 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Sedangkan  identifikasi  anak  putus  sekolah  dengan  jaringan  LVQ  menggunakan  4 hidden neuron menghasilkan ketepatan klasifikasi sebesar 88,9 persen [9].
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  tentang  penerapan  algoritma  naïve bayes,  maka  dilakukan  penelitian  yang  membahas  tentang  anak  yang  berpotensi putus  sekolah  di  kabupaten  Manokwari  menggunakan  algoritma  naïve  bayes, dimana  dalam  penelitian  ini  memiliki  perbedaan  pada  objek  yang  diteliti, karakteristik data serta variabel yang digunakan.
Data  mining  merupakan  salah  satu  teknik  dalam  pengolahan  data  yang menemukan  hubungan  dari  data  yang  tidak  diketahui  oleh  pengguna  serta menyajikan  nya  kedalam  bentuk  yang  mudah  dipahami  sehingga  dari  hubungan data  tersebut  dapat  dijadikan  sebagai  dasar  dalam  pengambilan  keputusan.  Data mining  dibagi  menjadi  beberapa  kelompok  berdasarkan  tugas  yang  dapat dilakukan yaitu : Deskripsi, Estimasi, Prediksi, Klasifikasi, Clustering, dan Asosiasi [10].  Dalam  klasifikasi  variabel,  tujuan  bersifat  kategorik.  Misalnya,  kita  akan mengklasifikasikan  pendapatan  dalam  tiga  kelas,  yaitu  pendapatan  tinggi, pendapatan sedang, dan pendapatan rendah [11].
Algoritma Naive Bayes adalah salah satu algoritma yang terdapat pada teknik data mining klasifikasi. Naive Bayes merupakan pengklasifikasian dengan metode probabilitas  dan  statistik  yang  dikemukakan  oleh  ilmuan  Inggris  yaitu  Thomas Bayes, Naïve Bayes memprediksi peluang di masa depan berdasarkan pengalaman di  masa  sebelumnya,  sehingga  dikenal  dengan  Teorema  Bayes  [12].  NBC  adalah algoritma  dalam  pengklasifikasian  statistik  yang  berguna  untuk  memprediksi probabilitas  anggota  dalam  suatu  kelas.  NBC  terbukti  mempunyai  akurasi  yang tinggi apabila diterapkan ke dalam sebuah dataset yang besar (Zulfikar dan Lukman, 2016)[13].
Rumus dari teorema Bayes terlihat pada Persamaan 1.
(1) Dimana X : Data dengan class yang belum diketahui.
H : Hipotesis data merupakan suatu class spesifik.
P(H|X) : Probabilitas hipotesis H berdasar kondisi X (posteriori probabilitas). P(H)   : Probabilitas hipotesis H (prior probabilitas). P(X|H): Probabilitas X berdasarkan kondisi pada hipotesis H. P(X)  : Probabilitas X.

## 2.2. Metode Penelitian
Tahapan penelitian yang dilakukan  pada penelitian ini adalah sebagai berikut :
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 968-976 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Gambar 1. Tahapan Metode Penelitian
Tahapan  Identifikasi  Masalah  dilakukan  dengan  meneliti  masalah  yang berkaitan  dengan  Anak  Putus  Sekolah.  Selain  itu,  menentukan  Batasan  masalah dalam  penelitian  ini  yaitu;  Data  yang  diambil  hanya  data  Pendidikan  Angka Partisipasi  Sekolah(APS)  dan  Angka  Partisipasi  Murni(APM).  Tahapan  Studi Pustaka  untuk  mempelajari  dasar  teori  dari  berbagai  literatur  mengenai penerapan metode Naïve Bayes, konsep dan teori data mining dan prediksi Potensi Anak  Putus  Sekolah  melalui  jurnal-jurnal  agar  mendapatkan  dasar  pengetahuan untuk  melakukan  penelitian.  Tahapan  Pengumpulan  Data,  pada  tahap  ini menggunakan  pendekatan  penelitian  Kuantitatif.  Dataset  yang  digunakan  pada penelitian  ini  didapatkan  dari  Badan  Pusat  Statistik(BPS) Kabupaten  Manokwari, data  yang  diambil  yaitu  data  pendidikan.  Tahapan  Analisis  Data,  tahap  ini bertujuan  untuk  seleksi  data  agar  bersih  dan  siap  untuk  diolah  menggunakan RapidMiner.  Tahapan  Implementasi,  pada  tahap  ini  menghitung  probabilitas  dari setiap  class  dan  melakukan  proses  menghitung  akurasi  menggunakan  Tools RapidMiner.  Tahapan  Hasil  dan  Kesimpulan,  Setelah  implementasi  menggunakan Tools  RapidMiner  dilakukan,  maka  selanjutnya  adalah  melihat  hasil  dari penggunaan  rapidminer  dan  dilanjutkan  dengan  membuat  kesimpulan  terkait anak yang berpotensi putus sekolah berdasarkan hasil yang telah diperoleh.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  dilakukan  menggunakan  software  data  mining  yaitu RapidMiner.  Data  yang  digunakan  yaitu  Pendidikan  dengan  klasifikasi  Angka Partisipasi Sekolah (APS) dan Angka Partisipasi Murni (APM) yang diperoleh dari Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  Kabupaten  Manokwari.  Data  yang  diperoleh
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 968-976 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
dimasukkan  dalam  format  excel  dan  diolah  untuk  mendapatkan  informasi  yang dibutuhkan dalam penelitian ini.
Tabel 1. Dataset Penelitian No  Hasil Nama Jenis Kelamin  Rata-rata 1 Tidak Berpotensi APS 7-12
Laki-Laki
94,66 2 Tidak Berpotensi APS 7-12 Perempuan 98,43 3 Tidak Berpotensi APS 13-15 Laki-Laki
100,00 4 Tidak Berpotensi APS 13-15 Perempuan
99,24 5 Tidak Berpotensi APS 16-18 Laki-Laki 84,27 6 Tidak Berpotensi APS 16-18 Perempuan 88,00 7 Tidak Berpotensi APM 7-12 Laki-Laki 93,37 8 Tidak Berpotensi APM 7-12 Perempuan 95,85 9 Tidak Berpotensi APM 13-15  Laki-Laki 81,20 10 Sangat Berpotensi  APM 13-15  Perempuan 70,46 11 Berpotensi APM 16-18  Laki-Laki 74,87 12 Sangat Berpotensi  APM 16-18  Perempuan 64,67
Adapun nilai probabilitas setiap kriteria yang didapatkan dari dataset pada Tabel 1, yaitu :
a) Probabilitas jenis kelamin pada setiap class seperti pada tabel 2.
Tabel 2. Probabilitas jenis kelamin Predictor Prior Probability Prior Probability Class P(laki-laki) 6/12  0,5  P(Tidak Berpotensi)  9/12  0,75 P(perempuan)  6/12  0,5 P(Berpotensi) 1/12  0,08
P(Sangat Berpotensi)  2/12  0,16
b) Probabilitas rata-rata pada setiap class seperti pada tabel 3.
Tabel 3. Probabilitas Rata-rata Predictor Prior Probability Prior Probability Class P(94,66) 1/12 0,08   P(Tidak Berpotensi)  9/12  0,75 P(98,43) 1/12 0,08 P(Berpotensi) 1/12  0,08 P(100,00) 1/12 0,08  P(Sangat Berpotensi)  2/12  0,16 P(99,24) 1/12 0,08 P(84,27) 1/12 0,08 P(88,00) 1/12 0,08 P(93,37) 1/12 0,08 P(95,85) 1/12 0,08 P(81,20) 1/12 0,08 P(70,46) 1/12 0,08 Predictor Prior Probability P(74,87) 1/12 0,08 P(64,67) 1/12 0,08
Dalam  menentukan  data  training  dan  testing  dari  dataset  pada  tabel  1 menggunakan  operator  Cross  Validation  dengan  jumlah  10-fold.  K-Fold  Cross Validation  adalah  metode  umum  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi  kinerja
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 968-976 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
classifier.  Dalam  pendekatan  cross  validation,  setiap  record  digunakan  beberapa kali dalam jumlah yang sama untuk training dan tepat sekali untuk testing [14].
Gambar 2. Data Training dan Testing
Gambar 3 menunjukan proses evaluasi dan validasi dari metode Naïve Bayes. Pada  proses  validasi  terbagi  menjadi  dua  bagian  dengan  3  proses.  Bagian  proses training  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  Naïve  Bayes.  Kemudian,  bagian proses  testing  dilakukan  dengan  pengujian  model  dan  performance  untuk mendapatkan nilai akurasi.

## Gambar 3. Algoritma Naïve Bayes
Berdasarkan data yang diolah, hasil yang diperoleh dari penerapan algoritma naïve  bayes  dengan  menggunakan  operator  Cross  Validation  nilai  akurasi  yang didapat  adalah  sebesar  70%,  dimana  nilai  dari  class  precision  pada  label  tidak berpotensi  88.89%,  berpotensi  0.00%,  dan  sangat  berpotensi  0.00%,  kemudian pada  class  recall  label  tidak  berpotensi  88.89%,  berpotensi  0.00%,  dan  sangat berpotensi 0.00%.
Gambar 4 . Nilai Akurasi Algoritma Naïve Bayes
4.  SIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  tentang  anak  berpotensi  putus sekolah,  di  Kabupaten  Manokwari  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  dengan operator  Cross  Validation,  dapat  disimpulkan  bahwa  1)  Nilai  akurasi  yang diperoleh sebesar 70%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa metode  Naïve Bayes memiliki kemampuan yang cukup baik dalam melakukan prediksi terkait dengan anak yang berpotensi putus sekolah di Kabupaten Manokwari; 2) Class precision, diperoleh nilai 88.89% untuk label tidak berpotensi, 0.00% untuk label berpotensi, dan 0.00% untuk label sangat berpotensi. Hasil tersebut dapat diartikakan bahwa
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 968-976 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
metode  Naïve  Bayes  cenderung  memberikan  hasil  yang  lebih  akurat  dalam memprediksi anak yang tidak berpotensi putus sekolah dibandingkan dengan anak yang  berpotensi  atau  sangat  berpotensi  putus  sekolah;  3)  Class  recall,  diperoleh nilai  88.89%  untuk  label  tidak  berpotensi,  0.00%  untuk  label  berpotensi,  dan 0.00%  untuk  label  sangat  berpotensi.  Hasil  tersebut  mengindikasikan  bahwa metode Naïve Bayes memiliki kemampuan yang lebih baik dalam mengidentifikasi anak  yang  tidak  berpotensi  putus  sekolah  dibandingkan  dengan  anak  yang berpotensi atau sangat berpotensi putus sekolah.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Rahmad. M, „Perilaku Sosial Anak Putus Sekolah“, Equilib. Pendidik. Sosiol. , том IV, бр 1, с-ци 1–10, 2015.
[2] E.  J.  R.  K.  Riswan  Assa  и  J.  Lumintang,  „Faktor  Penyebab  Anak  Putus  Sekolah  Di Desa Sonuo Kecamatan Bolangitang Barat Kabupaten Bolaang Mongondow Utara“, J. Ilm. Soc. , том 2, бр 1, с-ци 1–10, 2022.
[3] S. Sinaga, R. W. Sembiring, и S. Sumarno, „Penerapan Algoritma Naive Bayes untuk Klasifikasi Prediksi Penerimaan Siswa Baru“, J. Mach. … , том 1, бр 1, с-ци 55–64, 2022, [Онлайн]. Available at: https://journal.fkpt.org/index.php/malda/article/view/162%0Ahttps://journal.f kpt.org/index.php/malda/article/download/162/115.
[4] N. Nurajijah, D. A. Ningtyas, и M. Wahyudi, „Klasifikasi Siswa Smk Berpotensi Putus Sekolah  Menggunakan  Algoritma  Decision  Tree,  Support  Vector  Machine  Dan Naive  Bayes“, J.  Khatulistiwa  Inform. ,  том  7,  бр  2,  с-ци  85–90,  2019,  doi: 10.31294/jki.v7i2.6839.
[5] A.  Surip,  M.  A.  Pratama,  I.  Ali,  A.  R.  Dikananda,  и  A.  I.  Purnamasari,  „Penerapan Machine Learning menggunakan algoritma C4.5 berbasis PSO dalam Menganalisa Data Siswa Putus Sekolah“, INFORMATICS Educ. Prof.  J. Informatics , том 5, бр 2, с 147, 2021, doi: 10.51211/itbi.v5i2.1530.
[6] D.  Fitrianah,  S.  Dwiasnati,  H.  H.  H,  и  K.  A.  Baihaqi,  „Penerapan  Metode  Machine Learning  untuk  Prediksi  Nasabah  Potensial  menggunakan  Algoritma  Klasifikasi Naïve  Bayes“, Fakt.  Exacta ,  том  14,  бр  2,  с  92,  2021,  doi: 10.30998/faktorexacta.v14i2.9297.
[7] A.  Saleh,  „Penerapan  Data  Mining  Dengan  Metode  Klasifikasi  Naïve  Bayes  Untuk Memprediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Dalam  Mengikuti  English  Proficiency  Test“, Univ. Potensi Utama , бр June, с-ци 1–6, 2015.
[8] T.  I.  Andini,  W.  Witanti,  и  F.  Renaldi,  „Prediksi  Potensi  Pemasaran  Produk  Baru dengan Metode Naïve Bayes Classifier dan Regresi Linear“, Semin. Nas. Apl. Teknol.
Inf. , с-ци 27–32, 2016.
[9] A. A. Widhesaputi и B. Sutijo S.U., „Klasifikasi Anak Putus Sekolah di Provinsi Jawa Timur“, с-ци 1–6, 2015.
[10] H. F. Putro, R. T. Vulandari, и W. L. Y. Saptomo, „Penerapan Metode  Naive Bayes Untuk  Klasifikasi  Pelanggan“, J.  Teknol.  Inf.  dan  Komun. ,  том  8,  бр  2,  2020,  doi: 10.30646/tikomsin.v8i2.500.
[11] M. S. Mustafa, M. R. Ramadhan, и A. P. Thenata, „Implementasi Data Mining untuk Evaluasi  Kinerja  Akademik  Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes Classifier“, Creat.  Inf.  Technol.  J. ,  том  4,  бр  2,  с  151,  2018,  doi: 10.24076/citec.2017v4i2.106.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 968-976 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
[12] W. P. Nurmayanti, „Penerapan Naive Bayes dalam Mengklasifikasikan Masyarakat Miskin di Desa Lepak“, Geodika J. Kaji. Ilmu dan Pendidik. Geogr. , том 5, бр 1, с-ци 123–132, 2021, doi: 10.29408/geodika.v5i1.3430.
[13] B.  H.  Hayadi,  „Bab  2  Landasan  Teori“, Apl.  dan  Anal.  Lit.  Fasilkom  UI ,  том  m,  бр 1998, с-ци 7–34, 2018, [Онлайн]. Available at: http://elib.unikom.ac.id/files/disk1/655/jbptunikompp-gdl-supriadini-32740-6-
12.unik-i.pdf.
[14] A.  M.  Hidayat  и  M.  Syafrullah,  „Algoritma  Naïve  Bayes  Dalam  Analisis  Sentimen Untuk Klasifikasi Pada Layanan Internet PT.XYZ“, J. Telemat. MKOM , том 9, бр 2, с- ци 91–95, 2017, [Онлайн]. Available at: http://journal.budiluhur.ac.id/index.php/telematika/article/view/532.