## Terakreditasi SINTA Peringkat 4
Surat Keputusan Direktur Jenderal Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi, Nomor: 200/M/KPT/2020 Masa berlaku mulai Volume 9 Nomor 1 Tahun 2019 sampai Volume 13 Nomor 2 Tahun 2023 Terbit online pada laman: https://ojs.stmikplk.ac.id/index.php/saintekom/index

## Klasifikasi Performa Akademik Siswa Menggunakan Metode Decision Tree dan Naive Bayes
Abdul Rahman Informatika, Fakultas Teknik dan Komputer, Universitas Baturaja
Jl. Ratu Penghulu No.2301, Karang Sari, Tj. Baru, Kec. Baturaja Timur, Kab. Ogan Komering Ulu, Sumatera Selatan Email: abdulrahman@ft.unbara.ac.id

## ABSTRACT
Getting  good  academic  performance  is  the  goal  of  the  learning  process  carried  out  by  the education  office  under  the  auspices  of  the  Ministry  of  Education  and  supervised  by  the  government. Governments that want to be successful in educating students should pay attention to their new generation because they are the future successors of the nation. Students of all levels are the benchmark for a country's success.  Therefore, it is necessary to know the student's academic performance from an early age, in order to  get  special  treatment  related  to  the  student's  learning  achievement.    In  this  study,  the  academic achievement of students from various levels of education such as elementary, middle, and high schools was tried to be determined by applying various data mining classification methods such as Decision Tree and Naive Bayes. This data grouping is open where the data can be accessed easily and can be used in future research.  The data  grouping  is divided into 3 categories, namely Low (L), Medium (M) and High (H). From the results of the dataset trial, it shows that the highest classification accuracy is Decision Tree of 83.89% and Naive Bayes of 85.97%. Thus the Naïve Bayes method is more accurate in grouping students' academic performance data.   The results of this study will  be used to create a student grouping  system based on student learning performance using the appropriate algorithm. So that his contribution later when creating the application system for the formation of study groups can use the Naïve Bayes method.
Keywords : academic; classification; data mining; decision tree; naive bayes

## ABSTRAK
Mendapatkan  performa  akademik  yang  baik  adalah  tujuan  dari  proses  pembelajaran  yang diselenggarakan  oleh  dinas  pendidikan  dibawah  naungan  kementerian  pendidikan  dan  diawasi  oleh pemerintah. Pemerintah yang ingin sukses dalam mendidik siswa harus memperhatikan generasi barunya karena  mereka  adalah  masa  depan  penerus  bangsa.  Peserta  didik  dari  segala  jenjang  adalah  tolak  ukur kesuksesan sebuah negara.  Oleh karena itu perlu untuk mengetahui performa akademik siswa sejak dini, agar bisa mendapatkan penanganan khusus terkait dengan prestasi belajar siswa tersebut.  Dalam penelitian ini,  prestasi  akademik  siswa  yang  berasal  dari  berbagai  jenjang  pendidikan  seperti  SD,  SMP,  dan SMA dicoba ditentukan dengan menerapkan berbagai metode klasifikasi data mining seperti Decision Tree dan Naive Bayes. Pengelompokan data ini bersifat terbuka dimana data bisa diakses dengan mudah dan dapat digunakan dalam penelitian selanjutnya.  Pengelompokan data dibagi menjadi 3 kategori yaitu Rendah(L), Sedang(M) dan Tinggi(H). Dari hasil uji coba dataset menunjukkan bahwa akurasi hasil klasifikasi tertinggi adalah Decision Tree Sebesar 83.89% dan Naive Bayes sebesar 85.97%. Dengan demikian metode Naïve Bayes lebih akurat dalam mengelompokkan data-data performa akademik siswa. Hasil dari penelitian ini nantinya digunakan untuk membuat sistem pengelompokan mahasiswa berdasarkan performa belajar siswa dengan menggunakan algoritma yang sesuai. Sehingga  kontribusi  nya  nanti pada saat  pembuatan sistem aplikasi pembentukan kelompok belajar bisa menggunakan metode Naive Bayes.
Kata kunci : akademik; klasifikasi; data mining ; decision tree; naive bayes
ISSN 2088-1770 (Print) ISSN 2503-3247 (Online) Vol. 13 No.1 (2023) 22-31

## 1. PENDAHULUAN
Setiap siswa ingin sukses, begitu juga dengan pemerintah berusaha meningkatkan keberhasilan siswa untuk menjamin  masa  depan  yang  cerah  bagi negara mereka. Jadi, peningkatan prestasi  akademik  siswa  sangat  penting dengan membawa sistem pendidikan ke tingkat  yang  lebih  baik.  Keberhasilan siswa  berubah  sesuai  dengan  beberapa kondisi. Jika kondisi ini dapat ditentukan, prestasi siswa dapat meningkat. Kondisi yang mempengaruhi keberhasilan siswa seperti “sikap siswa dan orang tuanya”, “nilai siswa”, “kesulitan
mata pelajaran”, dan lain-lain. Untuk meningkatkan  prestasi  akademik  siswa, pertama-tama  kita  perlu  menentukan faktor  mana  yang  paling  efektif  atas keberhasilan akademik (Nida Uzel et al., 2018). Untuk tujuan ini, berbagai metode penambangan data telah diterapkan pada beberapa kumpulan data yang disiapkan sebelumnya.  Saat  ini,  kumpulan  data baru terus dibuat, dan teknik data mining diterapkan  untuk  mendapatkan  hasil yang lebih baik.
Data  mining adalah  prosedur untuk  mengekstraksi  informasi  yang berarti  dari  kumpulan  data  dengan
menggunakan berbagai teknik pembelajaran  mesin  (Abdul  Rahman  et al.,  2021).  Baru-baru  ini, data  mining pendidikan  yang  merupakan  bidang yang  menggunakan  teknik data  mining untuk  memprediksi  kinerja  siswa. Data mining pendidikan  juga  menentukan faktor-faktor yang mempengaruhi prestasi  siswa,  membuat  kesimpulan dengan menggunakan faktor-faktor tersebut,  dan  memberikan  perbaikan bagi  sistem  pendidikan  (Rahman  et  al., 2019).
Dataset yang  digunakan  dalam penelitian ini  adalah dataset pendidikan Experience  Application  Programming Interface (xAPI)  yang  dihasilkan  dari sistem e-learning oleh  (Aljarah,  2022).
Dataset tersebut  mencakup  informasi tentang  480  siswa  dari  berbagai tingkatan  seperti  tingkat  Sekolah  Dasar (SD),  Sekolah  Menengah  Pertama (SMP),  dan  Sekolah  Menengah  Atas (SMA) yang berisi 16 atribut. Atribut ini dibagi  menjadi  tiga  kategori  yaitu sebagai  “demografi”,  “akademik”,  dan “informasi perilaku”. 305 siswa laki-laki dan  175  siswa  perempuan  yang  berasal dari  14  negara  yang  berbeda  (misalnya Kuwait, Yordania, Irak dan lain-lain) ada di dataset . Menurut 16 atribut, penelitian sebelumnya  (Nida  Uzel  et  al.,  2018)
mengklasifikasikan tingkat keberhasilan siswa  menjadi  tiga  kategori  sebagai “rendah”, “sedang”, atau “tinggi”. Pada penelitian sebelumnya (Nida Uzel et al., 2018)  menggunakan  algoritma  apriori. Namun,  dalam  penelitian  ini  kami menggunakan naive  bayes dan decision tree .
Penelitian  yang  dilakukan  oleh (Alturki et al., 2021) menjelaskan bahwa salah  satu  tujuan  utama  lembaga pendidikan tinggi adalah untuk memberikan pendidikan berkualitas tinggi  kepada  siswa  mereka  dan mengurangi angka putus sekolah. Hal ini dapat  dicapai  dengan  memprediksi prestasi  akademik  siswa  sejak  dini menggunakan Educational Data mining
(EDM)  .  Penelitian  ini  bertujuan  untuk memprediksi  nilai  akhir  siswa  dan mengidentifikasi  siswa  honorer  pada tahap  awal.  Penelitian  EDM  telah muncul  sebagai  bidang  penelitian  yang menarik, yang dapat membuka pengetahuan  berharga  dari database pendidikan  untuk  berbagai  tujuan, seperti  mengidentifikasi  siswa  putus sekolah  dan  siswa  yang  membutuhkan perhatian khusus dan menemukan siswa kehormatan untuk mengalokasikan beasiswa (Tanoli et al., 2021). Hasilnya adalah  prediksi  kinerja  akademik  dapat
membantu guru dan siswa dalam banyak hal  (Rahman  et  al.,  2019).  Hal  ini  juga memungkinkan  penemuan  awal  siswa berprestasi  (Rahman  &  Budiyanto, 2019).  Dengan  demikian,  peluang  yang memang layak dapat ditawarkan misalnya beasiswa, magang, dan workshop. Hal ini juga dapat membantu mengidentifikasi siswa yang memerlukan  perhatian  khusus  untuk mengambil  intervensi  yang  tepat  pada tahap  sedini  mungkin.  Selain  itu, instruktur dapat mengetahui kemampuan setiap  siswa  dan  menyesuaikan  tugas mengajar  berdasarkan  kebutuhan  siswa (Alturki et al., 2021).

## 2. METODE
Penelitian  klasifikasi  performa akademik  siswa  menggunakan  metode decision  tree  dan  naive  bayes  ini menggunakan  dua  buah  metode  yang sudah  populer  dikalangan  para  peneliti yaitu  metode  klasifikasi Decision  Tree (DT) dan naive bayes .

## 2.1 Decision Tree
Menurut (Charbuty & Abdulazeez, 2021) Algoritma klasifikasi dalam pembelajaran mesin berisi beberapa algoritma, dan dalam artikel ini difokuskan  pada  algoritma  DT  secara
umum seperti pada Gambar 1 mengilustrasikan struktur DT.
Gambar 1. Ilustrasi struktur decision tree (Charbuty & Abdulazeez, 2021)
Gambar  1  menjelaskan  bahwa DT  adalah  salah  satu  metode  ampuh yang biasa digunakan diberbagai bidang, seperti pembelajaran mesin, pemrosesan gambar, dan identifikasi pola. DT adalah model  berurutan  yang  menyatukan serangkaian tes dasar secara efisien dan kohesif dimana fitur numerik
dibandingkan dengan nilai ambang batas disetiap pengujian (Charbuty & Abdulazeez,  2021)  (Tangirala,  2020) (Karacan  et  al.,  2020)  (Jena  &  Dehuri, 2020).  Aturan  konseptual  jauh  lebih mudah  untuk  dibangun  dari  pada  bobot numerik  dalam  jaringan  saraf  koneksi antar  node  (Charbuty  &  Abdulazeez,
2021).  Selain  itu,  DT  adalah  model klasifikasi  yang  biasanya  digunakan dalam Data  mining (Zhou  et al.,  2021).
Node dan  cabang  terdiri  dari  setiap pohon. Setiap node mewakili fitur dalam
kategori yang akan diklasifikasikan dan setiap  subset  mendefinisikan  nilai  yang dapat  diambil  oleh node (Zhou  et  al.,
2021). Karena analisisnya yang
sederhana  (Asruddin  et  al.,  2020)  dan presisinya  pada  berbagai  bentuk  data, DT  telah  menemukan  banyak  bidang implementasi  (Zhou  et  al.,  2021), Gambar  2  menunjukkan  contoh  DT dengan menggunakan algoritma C4.5.
Gambar 2. Contoh Decision Tree
Gambar  2  menjelaskan  bahwa terlihat  contoh  dari  model  DT  dengan algoritma C4.5 yang digambarkan dalam bentuk  cabang  dari  masing-masing atribut  yaitu  Age,  Student,  CR.  Dari masing-masing statement akan menghasilkan algoritma baru sesuai data yang kita inginkan.

## 2.2 Naïve Bayes
Metode  klasifikasi naive  bayes adalah  salah  satu  algoritma  dalam teknologi klasifikasi yang mudah diimplementasikan  dan  cepat  dalam kecepatan  pemrosesan  (Nugroho  et  al.,
2021). Metode Naïve Bayes
menggunakan  model  statistik  untuk melakukan  proses  klasifikasi  data. Metode ini menghitung nilai probabilitas data  uji  berdasarkan  data  kasus  yang sudah  pernah  terjadi  (Nugroho  et  al., 2021). Berikut adalah simulasi
perhitungan  pada  probabilitas naïve bayes yang bisa dilihat pada  Persamaan 1 berikut:
𝑷(𝑨|𝑩) = 𝑷( 𝑩 | 𝑨 )𝑷(𝑩) 𝑷(𝑨) (1)
P (A|B) adalah peluang A jika diketahui keadaan  B,  P(B|A)  adalah  peluang evidence B  jika  diketahui  hipotesis  A, P(B)   adalah probabilitas B  tanpa melihat evidence apapun,  P(A)  adalah peluang evidence A.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini menggunakan dataset  dari  (Aljarah,  2022)  dengan statistik pada Tabel 3 sebagai berikut :

## Table 3. Dataset Xapi-Edu-Data
Gender NationalITy PlaceofBirth StageID GradeID SectionID Topic … Student Absence Days Class M KW KuwaIT MiddleSchool G-07 A Math … Under-7 H M KW KuwaIT MiddleSchool G-07 B Math … Under-7 M M KW KuwaIT lowerlevel G-04 A IT … Above-7 L M lebanon lebanon MiddleSchool G-08 A Math … Above-7 L F KW KuwaIT MiddleSchool G-08 A Math … Above-7 H F KW KuwaIT MiddleSchool G-06 A IT … Under-7 M M KW KuwaIT MiddleSchool G-07 B IT … Above-7 M M KW KuwaIT MiddleSchool G-07 A Math … Above-7 M F KW KuwaIT MiddleSchool G-07 A IT … Under-7 M M KW KuwaIT MiddleSchool G-07 B IT … Under-7 H F KW KuwaIT MiddleSchool G-07 A IT … Above-7 M F KW KuwaIT MiddleSchool G-07 B IT … Under-7 M M KW KuwaIT MiddleSchool G-07 A IT … Under-7 M M KW KuwaIT MiddleSchool G-07 A IT … Above-7 L M KW KuwaIT MiddleSchool G-07 B IT … Above-7 L M KW KuwaIT MiddleSchool G-07 A IT … Above-7 L M KW KuwaIT MiddleSchool G-07 B IT … Under-7 M M KW KuwaIT MiddleSchool G-08 A Arabic … Above-7 L M KW KuwaIT MiddleSchool G-08 A Science … Under-7 M … … … … … … … … … … F Jordan Jordan MiddleSchool G-08 A History … Above-7 L F Jordan Jordan MiddleSchool G-08 A History … Above-7 L
(Sumber: Aljarah, 2022)
Kumpulan data pendidikan yang dikumpulkan dari Learning Management System (LMS) yang
disebut  Kalboard  360.  Kalboard  360 adalah  LMS  multi-agen,  yang  telah dirancang untuk memfasilitasi pembelajaran melalui penggunaan teknologi  terdepan.  Sistem  tersebut memberi  pengguna  akses  sinkron  ke sumber  daya  pendidikan  dari  perangkat apa  pun  dengan  koneksi  Internet.  Data dikumpulkan menggunakan alat pelacak aktivitas pelajar yang disebut xAPI.
xAPI  adalah  komponen Total
Learning  Architecture (TLA)  yang memungkinkan untuk
memantau kemajuan  pembelajaran  dan  tindakan pelajar  seperti  membaca  artikel  atau menonton video pelatihan. xAPI membantu penyedia aktivitas pembelajaran untuk menentukan pelajar,
aktivitas, dan objek yang menggambarkan pengalaman belajar.
Dataset terdiri  dari  480  catatan siswa  dan  16  fitur.  Ciri-ciri  tersebut diklasifikasikan  ke  dalam  tiga  kategori utama:  (1)  Ciri-ciri  demografis  seperti jenis kelamin dan kebangsaan. (2) Fitur latar  belakang  akademik  seperti  tahap pendidikan,  Tingkat  kelas  dan  bagian. (3)  Fitur  perilaku  seperti  mengangkat
tangan  di  kelas,  membuka  sumber, menjawab  survei  oleh  orang  tua,  dan kepuasan sekolah.
Dataset terdiri dari 305 laki-laki dan 175 perempuan. Mahasiswa tersebut berasal dari berbagai daerah seperti 179 siswa  dari  Kuwait,  172  mahasiswa  dari Yordania,  28  mahasiswa  dari  Palestina, 22  mahasiswa  dari  Irak,  17  mahasiswa dari Lebanon, 12 mahasiswa dari Tunis, 11 mahasiswa dari Arab Saudi, sembilan mahasiswa dari Mesir, tujuh mahasiswa dari  Syria,  enam  mahasiswa  dari  USA, Iran  dan  Libya,  empat  mahasiswa  dari Maroko  dan  satu  mahasiswa  dari Venezuela.
Dataset dikumpulkan  melalui dua  semester  pendidikan:  245  catatan siswa    dikumpulkan  selama  semester pertama dan 235 catatan siswa dikumpulkan  selama  semester  kedua. Kumpulan  data  juga  mencakup  fitur kehadiran sekolah seperti siswa diklasifikasikan  ke  dalam  dua  kategori berdasarkan hari ketidakhadiran mereka 191 siswa melebihi 7 hari ketidakhadiran dan 289 siswa dengan hari ketidakhadiran di bawah 7.
Dataset ini  juga  mencakup kategori fitur baru, fitur ini adalah proses persalinan  orang  tua  dalam  proses
pendidikan.  Fitur  partisipasi  orang  tua memiliki  dua  sub  fitur  yaitu  survei jawaban orang tua dan kepuasan sekolah orang tua. Ada 270 orang tua menjawab survei dan 210 tidak, 292 orang tua puas dari sekolah dan 188 tidak.
Terdapat dataset 480 siswa yang ada  pada dataset diambil  50  data  yang digunakan  sebagai  data  latihan,  dimana data  ini  nanti  akan  dijadikan  patokan seberapa pintar metode klasifikasi dalam mengelompokkan data yang ada.

## 3.1 Metode Decision Tree
Langkah awal dalam
menggunakan  metode  ini  kita  harus memberikan  label  dari  masing-masing data  yang  ada,  disini  terbagi  menjadi  3 buah  kelas  data  yaitu  Rendah  (L), Sedang (M) dan Tinggi (H), seperti pada ditampilkan pada Gambar 4.
Gambar 3. Detail kelas dataset
Setelah data mempunyai label yang jelas baru  kita  akan  mengelompokan  data berdasarkan dengan kelas. Untuk
membuat  data  bisa  terbagi  menjadi dataset dan data testing dalam penelitian ini  menggunakan  operator  split  pada Rapid  Miner,  dengan  ketentuan  data training sebesar  70%,  dan  data testing 30%.  Hasilnya terlihat pada Gambar 5.
Gambar 4. Desain Process Klasifikasi Data Menggunakan Metode Decision Tree
Hasil  akurasi  klasifikasi  data performance akademik  siswa  adalah sebesar 83.89%. Berikut adalah tampilan sebaran  kelompok  dalam  berdiskusi berdasarkan  negara  bagian  seperti  pada Gambar 6.

## Gambar 5. Keaktifan dalam berdiskusi berdasarkan negara bagian
Dalam  hal  peminatan  dalam memilih  mata  pelajaran  yang  disukai, mata  pelajaran Information  Technology
(IT)  menduduki  peringkat  pertama.
Seperti pada Gambar 7 berikut.
Gambar 6. Topik Belajar Yang Paling Diminati
3.2 Metode Naïve Bayes
Setelah dilakukan
analisa
perhitungan dengan menggunakan tools
Rapid  Miner  dengan  data  yang  sama dengan  model  desain  yang  sama naïve bayes tingkat  akurasi  nya sebesar 85.97%.  Seperti  pada  desain  proses Gambar 8 berikut :
Gambar 7. Desain Proses Klasifikasi Dengan Metode Naive Bayes
Untuk  sebaran  kelompok  dalam berdiskusi  berdasarkan  negara  bagian seperti Gambar 9.
Gambar 8. Kelompok Diskusi Dengan
Naive Bayes
Pada data yang terkategori peminatan dalam memilih mata pelajaran yang disukai, mata pelajaran IT menduduki  peringkat  pertama  seperti Gambar 10 berikut.
Gambar 9. Topik Belajar Yang Paling Diminati Dengan Metode Naive Bayes
Dalam  hal  keaktifan  bertanya naïve  bayes juga  lebih  unggul  seperti Gambar 11.
Gambar 10. Keaktifan Dalam Bertanya Dan Berdiskusi

## 4. KESIMPULAN
Setelah  dilakukan  uji  data  dari dataset yang  digunakan  dalam  proses perbandingan  metode data  mining dan menggunakan dataset dari  Kaggle metode  dengan  akurasi  tertinggi  adalah naïve bayes dengan nilai 85.97%, untuk metode  DT  nilai  akurasinya  sebesar 83.89%.  Data  presentasi  hasil  diketahui bahwa  Naïve  Bayes  mendapatkan  hasil yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan Decision  Tree,  ini  berarti  bahwa  untuk pembuatan sistem aplikasi pengelompokan  belajar  siswa  dapat menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes agar  mendapatkan  akurasi  hasil  yang maksimal.
Setelah dilakukan uji  coba dataset  dengan  menggunakan  metode data  mining  diatas,  diharapkan  pada penelitian selanjutnya bisa menggunakan metode data mining yang lainnya,  sehingga  nilai  akurasi  nya  bisa lebih tinggi.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdul Rahman, Destiarini, & Kuswanto,
J. (2021). Fuzzy Logic Recommended Student Learning Levels. Jurnal Informatika Polinema , 7 (2). https://doi.org/10.33795/jip.v7i2
.531
Aljarah,  I.  (2022). Students’  Academic Performance  Dataset .  Kaggle.
Retrieved  April  15,  2022,  from https://www.kaggle.com/dataset s/aljarah/xAPI-Edu-Data Alturki, S., Alturki, N., & Stuckenschmidt, H. (2021). Using  Educational  Data  Mining To  Predict  Students’  Academic Performance For Applying Early Interventions. Journal of Information Technology Education: Innovations in Practice , 20 . https://doi.org/10.28945/4835 Asruddin, Rahman, A., & Rambe, J. K. (2020). Analisa SWOT Pengembangan  Media  Belajar Sejarah  Di  Sekolah  Menengah Pertama  Kelas  IX  Semester
Ganjil. INTECH , 1 (1), 8–16.
Charbuty, B., & Abdulazeez, A. (2021). Classification Based on Decision
Tree  Algorithm  for  Machine Learning. Journal  of  Applied Science and Technology Trends , 2 (01).
https://doi.org/10.38094/jastt201 65
Hameed,  I.  A.  (2016).  A  simplified implementation of interval type-
2 fuzzy system and its application in students’ academic evaluation. 2016 IEEE International Conference on Fuzzy Systems, FUZZ-IEEE 2019 , 650–656. https://doi.org/10.1109/FUZZ- IEEE.2016.7737748
Jena, M., & Dehuri, S. (2020). Decision tree for classification and regression:  A  state-of-the  art review. In Informatica (Slovenia) (Vol. 44, Issue 4).
https://doi.org/10.31449/INF.V4 4I4.3023
Karacan,  I.,  Sennaroglu,  B., &  Vayvay, O.  (2020).  Analysis  of  life expectancy across countries using  a  decision  tree. Eastern Mediterranean  Health  Journal , 26 (2).
https://doi.org/10.26719/2020.26 .2.143
Nida Uzel, V., Sevgi Turgut, S., & Ayşe Özel,  S.  (2018).  Prediction  of Students’  Academic  Success
Using  Data  Mining  Methods. Proceedings  -  2018  Innovations in Intelligent Systems and Applications  Conference,  ASYU 2018 .
https://doi.org/10.1109/ASYU.2 018.8554006
Nugroho,  F.  A.,  Solikin,  A.  F., Anggraini, M. D., & Kusrini, K. (2021).  Sistem  Pakar  Diagnosa
Virus  Corona  Dengan  Metode Naïve  Bayes. Jurnal  Teknologi Informasi Dan Komunikasi (TIKomSiN) , 9 (1).
https://doi.org/10.30646/tikomsi
n.v9i1.553
Rahman,  A.,  &  Budiyanto,  U.  (2019). Case based reasoning adaptive e- learning system based on visual-
auditory-kinesthetic learning styles.  In  Irawan,  H.  Irawan,  M. A.  Riyadi,  &  M.  Facta  (Eds.), International Conference on Electrical Engineering, Computer Science and Informatics  (EECSI) (pp.  177– 182). IEEE.
https://doi.org/10.23919/EECSI4
8112.2019.8976921
Rahman,  A.,  Mutiarawan,  R.  A., Darmawan,  A.,  Rianto,  Y.,  & Syafrullah, M. (2019). Prediction
of  students  academic  success using  case  based  reasoning.  In
Irawan, H. Irawan, M. A. Riyadi, & M. Facta (Eds.), International Conference on Electrical Engineering,  Computer  Science and  Informatics  (EECSI) (pp. 171–176). IEEE. https://doi.org/10.23919/EECSI4 8112.2019.8977104 Tangirala,  S.  (2020).  Evaluating  the impact  of  GINI  index  and information gain on classification using decision tree classifier algorithm. International Journal of Advanced Computer Science and Applications , 2 . https://doi.org/10.14569/ijacsa.2 020.0110277 Tanoli,  Z.,  Seemab,  U.,  Scherer,  A., Wennerberg,  K.,  Tang,  J.,  & Vähä-Koskela, M. (2021). Exploration  of  databases  and methods supporting drug repurposing:  A  comprehensive survey. In Briefings in
Bioinformatics (Vol. 22, Issue 2). https://doi.org/10.1093/bib/bbaa 003
Zhou, H. F., Zhang, J. W., Zhou, Y. Q., Guo, X. J., & Ma, Y. M. (2021). A  feature  selection  algorithm  of decision  tree  based  on  feature weight. Expert  Systems  with
Applications , 164 . https://doi.org/10.1016/j.eswa.20 20.113842