## ANALISIS KINERJA ALGORITMA C4.5 DAN NAÏVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI PRESTASI SISWA SEKOLAH MENENGAH KEJURUAN
Astrid Noviriandini 1 ; Nurajijah 2
1,2 Ilmu Komputer
1,2 STMIK Nusa Mandiri
1,2 http://www.nusamandiri.ac.id
1 astridnovi81@gmail.com, 2 nurazizah6878@gmail.com
Abstract— This  research  informs  students  and teachers  to  anticipate  early  in  following  the learning  period  in  order  to  get  maximum  learning outcomes.  The  method  used  is  C4.5  decision  tree algorithm  and  Naïve  Bayes  algorithm.  The  purpose of  this  study  was  to  compare  and  evaluate  the decision  tree  model  C4.5  as  the  selected  algorithm and  Naïve  Bayes  to  find  out  algorithms  that  have higher  accuracy in  predicting student  achievement. Learning achievement can be measured by the value of  report  cards.  After  comparison  of  the  two algorithms,  the  results of  the  learning achievement prediction are obtained. The results showed that the Naïve  Bayes  algorithm  had  an  accuracy  value  of 95.67% and the AUC value of 0.999 was included in Excellent  Clasification,  for  the  C4.5  algorithm  the accuracy  value  was  90.91%  and  the  AUC  value  of 0.639 was included in the state of Poor Clasification. Thus  the  Naïve  Bayes  algorithm  can  better  predict student achievement.
Keywords:  Student  Achievement,  Naïve  Bayes, Decision Tree C4.5.
Intisari—Penelitian ini menginformasikan kepada siswa  dan  guru  untuk  antisipasi  dini  dalam mengikuti  masa  belajar  agar  mendapatkan  hasil belajar  yang  maksimal.  Metode  yang  digunakan adalah  algoritma  decision  tree  C4.5  dan  algoritma Naïve  Bayes.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah melakukan  komparasi  dan  evaluasi  model  pohon keputusan  C4.5  sebagai  algoritma  terpilih  dan Naïve  Bayes  untuk  mengetahui  algoritma  yang memiliki keakuratan lebih tinggi dalam memprediksi prestasi siswa. Prestasi belajar dapat diukur  dari  nilai  raport.  Setelah  dilakukan komparasi  dari  kedua  algoritma  tersebut,  maka didapatkan  hasil  prediksi  prestasi  belajar.  Hasil penelitian  menunjukan  bahwa  algoritma  Naïve Bayes  memiliki  nilai  akurasi  sebesar  95,67%  dan nilai  AUC  sebesar  0,999  termasuk  kedalam Excellent  Clasification,  untuk  algoritma  C4.5 memiliki  nilai  akurasi  sebesar  90,91%  dan  nilai AUC  sebesar  0,639  termasuk  kedalam  keadaan Poor  Clasification.  Dengan  demikian  algoritma
Naïve  Bayes  dapat  memprediksi  prestasi  belajar siswa dengan lebih baik.
Kata  Kunci:  Prestasi  Siswa,  Naïve  Bayes,  Decision Tree C4.5.

## PENDAHULUAN
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,  akhlak  mulia,  serta keterampilan yang diperlukan dirinya, masyarakat, bangsa dan negara. Berdasarkan UU. No. 20 Tahun 2003 mengenai Sistem Pendidikan Nasional dalam pasal 3, bahwa tujuan pendidikan nasional adalah 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.  Berdasarkan  tujuan  pendidikan  tersebut maka  kualitas  dan  manajemen  pembelajaran  di sekolah atau lembaga pendidikan perlu ditingkatkan.  Salah  satu  indikator  kualitas  dan manajemen  sekolah  atau  lembaga  pendidikan dapat dilihat dari prestasi belajar siswa.
Sekolah
Menengah
Kejuruan (SMK) merupakan  bentuk  suatu  pendidikan  yang orientasinya  memberi  bekal  siswa  untuk memasuki  lapangan  kerja  tingkat  menengah  dan melanjutkan  pendidikan  ke  jenjang  yang  sesuai dengan  kekhususannya  (kejuruannya).  Pada pendidikan  kejuruan  memberikan  suatu  bentuk pengembangan bakat, pendidikan dasar keterampilan  dan  kebiasaan-kebiasaan  yang mengarah  pada  dunia  kerja  yang  dipandang sebagai  latihan  keterampilan.  Siswa  akan disiapkan  untuk  memasuki  persaingan  didunia kerja.  Kegiatan  pembelajaran  pun  tidak  hanya terjadi  di  sekolah,  namun  kegiatan  praktik industry  di  dunia  kerja  nyata  sangat  ditekankan untuk mendapatkan dan meningkatkan pengalaman  bekerja  di  persaingan  dunia  kerja.
Menurut  Peraturan  Pemerintah  No.  29  Tahun 1990 pasal 2 ayat (1) menyebutkan bahwa sekolah kejuruan bertujuan untuk meningkatkan pengetahuan siswa dalam pengembangan diri dan untuk  meningkatkan  kemampuan  siswa  sebagai anggota masyarakat. Menurut Peraturan
Pemerintah  No.  29  Tahun  1990  Pasal  3  ayat  (2) disebutkan  bahwa  sekolah  kejuruan  bertujuan untuk  menyiapkan  siswa  dalam  memenuhi lapangan  kerja,  menyiapkan  siswa  agar  mampu memiliki  karir  dan  menyiapkan  tamatan  agar menjadi  warga  Negara  yang  produktif,  adatif  dan normatif (Susanto & sudiyatno, 2014).
Beberapa  faktor  yang  mempengaruhi  prestasi belajar  siswa  Sekolah  Menengah  Kejuruan  antara lain  sosial  ekonomi  orang  tua,  fasilitas  belajar sekolah,  motivasi,  kedisiplinan  siswa  dan lingkungannya  (Susanto  &  sudiyatno,  2014). Faktor sosial ekonomi orang tua yang mewujudkan pada  kemampuan  finansialnya.  Kemampuan finansial  yang  berbeda-beda  akan  berpengaruh terhadap  prestasi  belajar  siswa  (Susanto  & sudiyatno, 2014).
Berdasarkan
Undang-Undang
Sistem
Pendidikan  Nasional  No.  20  Tahun  2003  Bab  III
Pasal 45 tentang sarana dan prasarana pendidikan,
dinyatakan  bahwa  (1)  setiap  satuan  pendidikan formal  maupun  non  formal  menyediakan  sarana dan  prasarana  yang  memenuhi  keperluan pendidikan  sesuai  dengan  pertumbuhan  dan perkembangan secara fisik, kecerdasan intelektual sosial,  emosional  dan  kejiwaan  peserta  didik;  (2) ketentuan  mengenai  penyediaan  sarana  dan prasarana  pendidikan  pada  semua  satuan pendidikan  sebagaimana  dimaksud  pada  ayat  (1) diatur  lebih  lanjut  dengan  peraturan  pemerintah. Dari kedua ayat tersebut dimaksudkan agar setiap sekolah  menyediakan  sarana  dan  prasarana pembelajaran  yang  memadai  semua  keperluan pendidikan  agar  siswa  dapat  memanfaatkannya sebagai penunjang belajar siswa.
Belajar  sudah  menjadi  kewajiban  yang  harus dilakukan oleh seorang siswa. Kadang siswa jenuh dan  akhirnya  memilih  untuk  tidak  belajar.  Untuk itulah  mereka  perlu  diberi  dorongan  baik  dari segala pihak. Pengaruh motivasi terhadap prestasi belajar siswa sangat besar karena itu orang-orang disekitar hendaknya memberi motivasi yang tepat. Faktor  kedisiplinan  merupakan  suatu  hal  yang sangat  penting.  Tanpa  adanya  kesadaran  akan keharusan  melaksanakan  aturan  yang  sudah ditentukan sebelumnya pengajaran tidak mungkin mencapai  target  yang  maksimal.  Sikap  disiplin yang timbul dari kesadarannya sendiri akan dapat lebih  memacu  dan  tahan  lama  dibandingkan dengan  sikap  disiplin  yang  timbul  karena  adanya pengawasan dari orang lain. Disiplin dapat tumbuh dan  dibina  melalui  latihan,  pendidikan  atau
peneneman  kebiasaan  yang  harus  dimulai  sejak dalam lingkungan keluarga. Tujuan dari penelitian ini  adalah  melakukan  komparasi  dan  evaluasi model  pohon  keputusan  C4.5  sebagai  algoritma terpilih  dan  Naïve  Bayes  untuk  mengetahui algoritma  yang  memiliki  keakuratan  lebih  tinggi dalam memprediksi prestasi siswa.

## BAHAN DAN METODE
Penelitian  ini  terdiri  dari  beberapa tahapan (Gambar1). Dua pendekatan utama dalam penelitian  yaitu  pendekatan  kualitatif  dan pendekatan  kuantitatif.  Dalam  penelitian  ini metode  yang  digunakan  yaitu  metode  penelitian kuantitatif.  Jenis  penelitian  yang  dilakukan  pada penelitian  ini  adalah  jenis  penelitian  experiment, yaitu  penelitian  yang  dilakukan  dengan  cara menguji  kebenaran  sebuah  hipotesis  dengan statistik  yang  melibatkan  penyelidikan  beberapa variabel  dengan  menggunakan  tes  tertentu  dan menghubungkannya  dengan  masalah  penelitian. Penelitian  ini  menggunakan  data  primer  yang diperoleh dari arsip data siswa SMK Al-Ijtihad.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Langkah-langkah untuk melakukan penelitian
(Wahyudi, Indrajit, & Muh. Fauzi, 2017) yaitu:
1. Pengumpulan data, pada bagian ini dijelaskan tentang bagaimana dan darimana data dalam penelitian  ini  didapatkan,  meliputi  data sekunder dan data primer.
2. Pengolahan  data  awal,  pengolahan  data  awal meliputi  proses  input  data  ke  format  yang dibutuhkan,
pembersihan
data, pengelompokan  dan  penentuan  atribut  data, serta pemecahan data (split) untuk digunakan dalam  proses  pembelajaran  (training)  dan pengujian (testing).
3. Metode  yang  diusulkan,  Setelah  proses pengolahan  data  awal  dilakukan,  maka dibuatkan  model  yang  sesuai  dengan  jenis data. Pembagian data ke dalam data pelatihan (training dataset) dan data pengujian (testing dataset)  juga  diperlukan  untuk  pembuatan model.  Metode  yang  diusulkan  untuk digunakan  pada  prediksi  prestasi  siswa dengan  menggunakan  pemilihan  atribut- atribut melalui uji coba.
4. Experimen dan pengujian model, pada bagian ini  dijelaskan  tentang  langkah-langkah eksperimen meliputi cara pemilihan
arsitektur yang tepat dari model atau metode yang  diusulkan  sehingga  didapatkan  hasil yang dapat membuktikan bahwa metode yang digunakan adalah tepat.
5. Evaluasi  hasil,  pada  bagian  ini  dilakukan pengujian  terhadap  model-model  untuk mendapatkan  informasi  model  yang  akurat. Evaluasi  menggunakan  metode  Confusion Matrix dan Curva ROC.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Eksperimen dan pengujian Model C4.5
Pembuatan  model  C4.5  dilakukan  pada dataset  yang  terdiri  dari  21  atribut  yang merupakan  atribut  dari  prediksi  prestasi  siswa dan  class  yang  merupakan  hasil  akhir  prediksi. Data  kemudian  di  validasi  agar  proses  pelatihan dapat  berjalan  dengan  cepat  dan  mampu digunakan untuk melakukan pelatihan.
Tahap  ini  dibuatkan  model  pengolahan dengan  menggunakan  perangkat  lunak  aplikasi Rapidminer  seperti  Gambar  2.  Model  dari algoritma  C4.5  yaitu  berupa  pohon  keputusan, untuk  dapat  membuat  pohon  keputusan,  langkah pertama  adalah  menghitung  jumlah  class  yang berprestasi  dan  yang  tidak  berprestasi  dari masing-masing  class  berdasarkan  atribut  yang telah  ditentukan  dengan  menggunakan  data training.  Kemudian  menghitung  Entropy  (Total) dengan menggunakan persamaan.
Gambar 2. Model Proses DT

## Gambar 3. Model Validasi DT
Untuk  mendapat  gain  tiap  atribut,  maka harus  dihitung  entropy  atribut  berdasarkan  tiap- tiap kasus (Persamaan 1,2 dan 3). Setelah entropy dari  atribut  sudah  didapat  maka  langkah berikutnya menghitung gain pada Persamaan 4.
Entropy (Total) =
((− 188 232 )𝑙𝑜𝑔2 ( 188 232 )) + ((− 44 232 )𝑙𝑜𝑔2 ( 44 232 )) (1) Entropy (Total) = 0,70074955
Entropy (JK, 0) = ((− 81 113 )𝑙𝑜𝑔2 ( 81 113 )) + ((− 32 113 )𝑙𝑜𝑔2 ( 32 113 )) (2) Entropy (JK, 0) = 0,859755509
Entropy (JK, 1) = ((− 115 119 )𝑙𝑜𝑔2 ( 115 119 )) + ((− 4 119 )𝑙𝑜𝑔2 ( 4 119 )) (3) Entropy (JK, 1) = 0,212201328
Gain(Total ,JK ) =
0,70074955- ((( 113 232 ) ∗ 0,859755509) +
(( 119 232 ) ∗ 0,212201328)) (4)
Gain (Total, JK) = 0,173144677
Gambar 4. Pohon Keputusan Klasifikasi Prediksi Prestasi Siswa
Menggunakan Algoritma C4.5
Gambar 5. Model Proses Naïve Bayes

## Gambar 6. Model Validasi Naïve Bayes
Dari  hasil  perhitungan  manual  entropy dan gain keseluruhan atribut, diketahui atribut PJS memiliki  nilai  paling  tinggi  yaitu  0,422618468, oleh karena itu atribut PJS menjadi akar atau node yang  pertama  dari  pohon  keputusan  yang terbentuk. Setelah didapatkan
hasil perhitungan  entropy  dan  gain,  maka  pohon keputusan  yang  terbentuk  dapat  dilihat  seperti gambar 4.

## B. Evaluasi  dengan  Confusion  Matrix  Model C4.5
Model  confusion  matrix  akan  membentuk matrix  yang  terdiri  dari  true  positive  atau  tupel positif  dan  true  negative  atau  tupel  negatif, kemudian  masukan  data  testing  yang  sudah disiapkan  ke  dalam  confusion  matrix  sehingga didapatkan hasil pada Tabel 1. Berdasarkan Tabel 1 data testing terdapat rincian jumlah True Positive (TP)  178,  False  Negative  (FN)  33,  False  Positive (FP)  11,  dan  True  Negative  (TN)  10.  Dari  data tersebut  maka  dapat  dihitung  nilai  accuracy, sensitivity,  specifity,  PPV,  dan  NPV.  Data  hasil olahan dapat dilihat pada Tabel 2.
C. Eksperimen  dan  Pengujian  Model  Naïve

## Bayes
Pembuatan  model  Naïve  Bayes  dilakukan pada  dataset  yang  terdiri  dari  21  atribut  yang merupakan  atribut  dari  prediksi  prestasi  siswa dan class yang meupakan hasil akhir prediksi. Data kemudian  di  validasi  agar  proses  pelatihan  dapat berjalan  dengan  cepat  dan  mampu  digunakan untuk  melakukan  pelatihan.  Tahap  ini  dibuatkan model pengolahan dengan menggunakan perangkat  lunak  aplikasi  Rapidminer  seperti Gambar 5. D. Evaluasi  Dengan  Confusion  Matrix  Model

## Naïve Bayes
Model  confusion  matrix  akan  membentuk matrix  yang  terdiri  dari  true  positive  atau  tupel positif  dan  true  negative  atau  tupel  negatif, kemudian  masukan  data  testing  yang  sudah disiapkan  ke  dalam  confusion  matrix  sehingga didapatkan hasil pada Tabel 3.
Tabel 1. Confusion Matrix Algoritma Klasifikasi C4.5 pada data Testing True 0 True 1 Class Precision Pred. 0 33 10 76.74% Pred. 1 11 178 94.18% Class Recall 75.00% 94.68% Tabel 2. Nilai Accuracy, Sensitivity, Specificity, PPV dan NPV C4.5 Nilai Accuracy 0,9095 Sensitivity 0,8436 Specificity 0,4762 PPV 0,9418 NPV 0,2326
Tabel 3. Confusion Matrix Algoritma Naïve Bayes Pada data Testing True 0 True 1 Class Precision Pred. 0 44 10 81.48% Pred. 1 0 178 100.00% Class recall 100.00% 94.68% Tabel 4. Nilai Accuracy, Sensitivity, Specificity, PPV dan NPV Naïve Bayes Nilai Accuracy 0,9569 Sensitivity 0,8018 Specificity 1,0000 PPV 1,0000 NPV 0, 1852 Tabel 5. Pengujian Algoritma Klasifikasi C4.5 dan Naïve Bayes Accuracy AUC C4.5 90,95% 0,639 Naïve Bayes  95,69% 0,999
Berdasarkan  Tabel  3  dari  data  testing terdapat  rincian  jumlah  true  Positive  (TP)  178, False  Negative  (FN)  44,  False  Positive  (FP)  0,  dan True  Negative  (TN)  10.  Dari  data  tersebut  maka dapat  dihitung  nilai  Accuracy,  Sensitivity,  Specifity PPV, dan NPV. Data hasil olahan dapat dilihat pada Tabel 4.

## E. Komparasi  Model  Algoritma  C4.5  dengan Algoritma Naïve Bayes
Hasil  pengujian  model  C4.5  dibandingkan dengan model Naïve Bayes dapat dilihat pada Tabel 5.  Perbedaan  akurasi  dan  AUC  Algoritma  C4.5  dan Algoritma Naïve Bayes, dapat dilihat pada Gambar 7 dan Gambar 8.
Dari  hasil  pengujian,  dengan  dilakukan evaluasi  baik  secara  confusion  matrix  terbukti bahwa maupun ROC terbukti bahwa pengujian yang dilakukan oleh algoritma Naïve Bayes memilki nilai akurasi  yang  lebih  tinggi  dibanding  C4.5.  Nilai akurasi untuk model algoritma Naïve Bayes sebesar 95,69%  dengan  nilai  AUC  0,999  dan  nilai  akurasi model algoritma C4.5 sebesar 90,95% dengan nilai AUC  0,639.  Berdasarkan  nilai  tersebut  diperoleh selisih  akurasi  sebesar  4,74%  dan  selisih  AUC sebesar 0,36.

## KESIMPULAN
Dalam  penelitian  ini  dilakukan  analisis  dan komparasi  dua  metode  klasifikasi  data  mining yang  memiliki  karakteristik  yang  berbeda. Algoritma  C4.5  atau  Decision  Tree  yaitu  metode yang  mengubah  data  menjadi  pohon  keputusan dan  menghasilkan  rule.  Dari  hasil  pengujian dengan  mengukur  kinerja  kedua  metode  tersebut
menggunakan  confusion  matrix,  kurva  ROC  dan  t- Test  pada  dataset  SMK  Al-Ijtihad  Tangerang diketahui  bahwa  Naïve  Bayes  memiliki  nilai akurasi  95,69%,  nilai  AUC  0,999  dan  signifikan terhadap  algoritma  C4.5  memiliki  nilai  akurasi 90,95%, nilai AUC 0,639. Adapun model yang telah terbentuk  selanjutnya  dapat  dikembangkan  dan dapat diimplementasikan ke dalam sebuah aplikasi sehingga  dapat  membantu  dan  memudahkan  bagi para  pemegang  kepentingan  dalam  pengambilan sebuah  keputusan  untuk  memprediksi  prestasi siswa.
Gambar 7. Perbedaan Akurasi Algoritma C4.5 dan Algoritma Naïve Bayes
Gambar 8. Perbedaan AUC Algoritma C4.5 dan Algoritma Naïve Bayes
88,00% 89,00% 90,00% 91,00% 92,00% 93,00% 94,00% 95,00% 96,00% 97,00% C4.5 Naïve Bayes Accuracy Accuracy
0,000 0,200 0,400 0,600 0,800 1,000 1,200 C4.5 Naïve Bayes AUC AUC

## REFERENSI
Andini,  T.  I.,  Witanti,  W.,  &  Renaldi,  F.  (2016). Prediksi  Potensi  Pemasaran  Produk  Baru dengan  Metode  Naïve  Bayes  Classifier  dan Regresi  Linear.  Seminar  Nasional  Aplikasi Teknologi Informasi (SNATi), 27–32.
Arora,  R.  K.  (2013).  Evaluating  Student  ’  s Performance Using k-Means Clustering, 8491. Defiyanti  Sofi,  M.  K.  (2013).  Analisis  dan  Prediksi Kinerja  Mahasiswa  Menggunakan  Teknik Data Mining. Syntak, 2, 1–10.
Mariño, M. A., Rezende, C. A., & Tasic, L. (2018). A multistep  mild  process  for  preparation  of nanocellulose from orange bagasse. Cellulose, 25(10),5739–5750. https://doi.org/10.1007/s10570-018-1977- y
Nelson  Butarbutar,  Agus  Perdana  Windarto,  Dedi
Hartama,  S.  (2016).  Komparasi  Kinerja Algoritma  Fuzzy  C-Means  Dan  K-Means Dalam Pengelompokan Data Siswa Berdasarkan  Prestasi  Nilaiakademik  Siswa. JURASIK  (Jurnal  Riset  Sistem  Informasi  & Teknik Informatika), 1(2012), 46–55. https://doi.org/10.30645/jurasik.v1i1.8
Novandya,  Adhika.,  Oktria,  I.  (2017).  Penerapan Algoritma  Klasifikasi  Data  Mining  C4.5  Pada Dataset Cuaca Wilayah Bekasi. Jurnal Format, 6(2),98–106. https://doi.org/10.1016/j.surfcoat.2005.02. 204
Pagnotta,  F.  (2016).  Using  Data  Mining  To  Predict Secondary  Using  Data  Mining  To  Predict Secondary  School,  2014(September),  0–9. https://doi.org/10.13140/RG.2.1.1465.8328
Purba,  W.,  Tamba,  S.,  &  Saragih,  J.  (2018).  The effect  of  mining  data  k-means  clustering toward  students  profile  model  drop  out potential.  Journal  of  Physics:  Conference Series,1007(1). https://doi.org/10.1088/1742- 6596/1007/1/012049
Puspita, A., & Wahyudi, M. (2015). Algoritma C4.5 Berbasis  Decision  Tree  untuk  Prediksi
Kelahiran  Bayi  Prematur.  Konferensi  Nasinal Ilmu  Pengetahuan  Dan  Teknologi  (KNIT), 1(1), 97–102. Retrieved from http://konferensi.nusamandiri.ac.id/proceed ing/index.php/KNIT/article/view/175 Rima  Ramadhani,  D.  (2014).  Data  Mining Menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering Untuk Menentukan Strategi Promosi. Industrial  Marketing Management,  1(1),  1–9. https://doi.org/10.1016/j.indmarman.2016. 05.016
Shovon, H. I., & Haque, M. (2012). An Approach of Improving Student ’ s Academic Performance by  using  K-means  clustering  algorithm  and Decision  tree.  International  Journal  of Advanced Computer Science and Applications, 3(8), 146–149.
Sri  Rahayu,  Dodon  T.  Nugrahadi,  F.  I.  (2014). Clustering  Penentuan  Potensi  Kejahatan Daerah  Di  Kota  Banjarbaru  Dengan  Metode K-Means.  Kumpulan  jurnaL  Ilmu  Komputer (KLIK), 1(1), 33–45.
Susanto,  Heri,  and  sudiyatno.  2014.  “Data Mining  Untuk  Memprediksi  Prestasi Siswa  Berdasarkan  Sosial  Ekonomi, Motivasi, Kedisiplinan Dan Prestasi Masa Lalu.”  Jurnal  Pendidikan  Vokasi  4(2):
222–31.
http://journal.uny.ac.id/index.php/jpv/a rticle/view/2547.
Widodo,  &  Wahyuni,  D.  (2017).  Implementasi algoritma k-means clustering untuk mengetahui  bidang  skripsi  mahasiswa multimedia  pendidikan  teknik  informatika dan  komputer  universitas  negeri  jakarta. Pinter,1(2),157–156. https://doi.org/10.21009/pinter.1.2.10