## PENERAPAN NAÏVE BAYES CLASSIFIER
UNTUK PEMILIHAN KONSENTRASI MATA KULIAH
Annisa Paramitha Fadillah 1 , Bella Hardiyana 2
Program Studi Sistem Informasi, Universitas Komputer Indonesia annisa@email.unikom.ac.id 1 , bella.hardiyana@email.unikom.ac.id 2

## ABSTRAK
UNIKOM  merupakan  perguruan  tinggi  yang  berkembang  pesat  di  Indonesia,  yang  memanfaatkan perkembangan teknologi berupa layanan sistem informasi. UNIKOM menggunakan sistem informasi untuk membantu berjalannya proses akademik, terutama dalam pengolahan data yang berkaitan dengan kegiatan perkuliahan. Sistem informasi merupakan salah satu program studi yang cukup besar yang ada di  UNIKOM.  Sebagai  program  studi  yang  cukup  besar,  program  studi  sistem  informasi  memiliki mahasiswa   cukup banyak untuk setiap angkatan. Pada prodi sistem informasi mahasiswa semester 6 wajib  melakukan  pemilihan  konsentrasi  matakuliah,  akan  tetapi  mahasiswa  merasa  cukup  kesulitan dalam melakukan pemilihan konsentrasi mata kuliah, bahkan dosen wali kesulitan dalam memberikan rekomendasi pilihan konsentrasi mata kuliah kepada mahasiswanya. Oleh karena itu, akan dilakukan penelitian  mengenai  pemilihan  konsentrasi  matakuliah,  dengan  menggunakan naïve  bayes .  Dengan menggunakan naïve bayes  diharapkan   dapat memberikan rekomnedasi pemilihan konsentrasi mata kuliah  baik  untuk  mahasiswa  maupun  dosen  wali.    Penggunaan naïve  bayes  classifier ,  dikarenakan naïve bayes classifier merupakan metode yang mudah dipahami dan cukup sederhana.
Kata kunci: Naïve bayes, Data mining, Pemilihan konsentrasi mata kuliah.

## I. P ENDAHULUAN

## 1.1. Latar Belakang Masalah
Perkembangan dunia pendidikan sebagai salah satu aspek penting dalam kehidupan saat ini sangatlah pesat. Pendidikan saat ini didapatkan dengan berbagai cara, baik secara formal dan non formal. Perguruan tinggi sebagai salah satu institusi pendidikan juga ikut berkembang. Perguruan tinggi merupakan salah satu organisasi yang memberikan jasa pelayanan pendidikan kepada masyarakat. Untuk meningkatkan kualitas pendidikan  harus  diikuti  oleh  perkembangan  teknologi  yang  ada  saat  ini,  sehingga  perkembangan pendidikan yang ada pada institusi tersebut semakin maksimal untuk mencapai tujuannya.
Sistem  informasi  adalah  kumpulan  perangkat  keras  dan  perangkat  lunak  yang  dirancang  untuk mentransformasikan  data  ke  dalam  bentuk  informasi  yang  berguna.  Informasi  adalah  data  yang  telah diproses sedemikian rupa sehingga meningkatkan pengetahuan seseorang yang menggunakannya. [1]
UNIKOM  merupakan  salah  satu  universitas  yang  memanfaatkan  perkembangan  teknologi  berupa layanan sistem informasi. UNIKOM menggunakan sistem informasi untuk membantu berjalannya proses akademik, terutama dalam pengolahan data yang berkaitan dengan kegiatan perkuliahan. Salah satu sistem informasi  yang  digunakan  untuk  mengolah  data  tersebut  yaitu  sistem  informasi  perwalian.  Data  yang diolah berupa mata kuliah, penilaian dan absensi.
Prodi  sistem  informasi  merupakan  program  studi  yang  cukup  besar  yang  ada  di  UNIKOM  dengan jumlah mahasiswa >200 mahasiswa pada setiap angkatannya. Sesuai dengan kurikulum yang berlaku pada prodi  SI  saat  ini,  mahasiswa  yang  akan  melanjutkan  studi  di  semester  6  harus  melakukan  pemilihan matakuliah berdasarkan minatnya.
Pemilihan  konsentrasi  mata  kuliah  dilakukan  mahasiswa  saat  akan  mengambil  studi  di  semester  6, terdapat 2 pilihan konsentrasi mata kuliah yaitu Rekayasa Sistem Informasi dan Teknologi Informasi. Jika mahasiswa  sudah  memilih  salah  satu  konsentrasi  mata  kuliah  maka  mahasiswa  tersebut  tidak  dapat memilih konsentrasi lain.
Dari 364 mahasiswa yang terdaftar terdapat 312 mahasiswa yang aktif dan hanya ada 286 mahasiswa yang  telah  melakukan  pemilihan  konsentrasi  matakuliah  pada  semester  6  tahun  ajaran  2015/2016, diketahui bahwa pemilihan mata kuliah berdasarkan minat dapat dilihat dari data pada tabel 1 dibawah ini :
Tabel 1 Data Pilihan Konsentrasi Mahasiswa Konsentrasi Mata Kuliah Mata Kuliah Jumlah Mahasiswa Rekayasa Sistem Informasi Sistem Informasi Terdistribusi 211 Teknologi Informasi Jaringan Komputer Lanjut 78 Total Mahasiswa 289
Dari tabel diatas dapat diketahui jumlah mahasiswa yang memilih konsentrasi mata kuliah Rekayasa Sistem  Informasi  dengan  mata  kuliah  yang  diajarkan  Sistem  Informasi  Terdistribusi  sebanyak  211 mahasiswa.  Sedangkan  untuk  konsentrasi  mata  kuliah  Teknologi  Informasi  dengan  mata  kuliah  yang diajarkan Jaringan Komputer Lanjut sebanyak 78 mahasiswa. Akan tetapi dari data diatas belum diketahui model klasifikasi pemilihan mata kuliah untuk mahasiswa semester 6 tersebut, dan juga belum diketahui faktor-faktor apa saja yang mendasari pemilihan mata kuliah tersebut. Hal ini disebabkan salah satunya adalah  pengolahan  data  yang  kurang  maksimal.  Pengolahan  data  yang  belum  maksimal  mengakibatkan informasi yang dihasilkan menjadi tidak berkualitas atau kurang bernilai.
Berdasarkan uraian tersebut, maka yang akan diteliti adalah klasifikasi pemilihan mata kuliah pada mahasiswa  semester  6  program  studi  sistem  informasi  UNIKOM.  Agar  dapat  dapat  memberikan pengetahuan juga rekomendasi standar untuk pemilihan konsentrasi mata kuliah pada program studi sistem informasi, agar data yang digunakan sebaga sample dapat dijadikan acuan untuk pemilihan mata kuliah mahasiswa untuk angkatan berikutnya.
1.2. Identifikasi Masalah
Berdasarkan  uraian  latarbelakang  masalah  di  atas  maka  dapat  diketahui  identifikasi  masalah  adalah sebagai berikut:
1. Belum adanya standar untuk pemilihan konsentrasi pemilihan mata kuliah di program studi sistem informasi untuk mahasiswa semester 6 UNIKOM.
2. Dosen Wali masih kesulitan dalam memeberikan rekomendasi pemilihan mata kuliah.
1.3. Batasan Masalah
1. Pemodelan  menggunakan  naïve  bayes,  pada  program  studi  sistem  informasi  dengan  kurikulum 2012 dengan data sample mahasiswa semester 6 tahun ajaran 2015/2016.
2. Hanya  terdapat  dua  pilihan  konsentrasi  mata  kuliah,  yaitu  Rekayasa  Sistem  Informasi  dan Teknologi Informasi.
3. Parameter  yang  digunakan  dalam  perhitungan  naïve  bayes  hanya  berdasarkan  nilai  mata  kuliah yang terkait dengan pilihan konsentrasi mata kuliah.

## 2. L ANDASAN T EORI 2.1. Tinjauan Pustaka
Penelitian yang dilakukan saat ini merupakan pengembangan dari penelitian sebelumnya yang berjudul “ Classification of Subject Concentration using Algorithm C4.5 ”, penelitian sebelumnya menggunakan algoritma  C4.5  dalam  tahapan  pemodelannya,  dan  menghasilkan  rekomendasi  pola  berupa  pohon keputusan. [2] Sedangkan dalam penelitian ini metode yang digunakan adalah naïve bayes classifier yang menghasilkan rekomendasi berdasarkan perhitungan dataset.
Penelitian  yang  berkaitan  dengan  penelitian  ini  salah  satunya  yaitu,  penelitian  dengan  judul Data Mining Menggunakan  Algoritma Naïve  Bayes Untuk  Klasifikasi  Kelulusan  Mahasiswa  Universitas Dian Nuswantoro. [3] Penelitian tersebut membahas klasifikasi kelulusan mahasiswa, dan peningkatan maupun  penurunan  kelulusan  mahasiswa,  sebagai  salah  satu  bahan  evaluasi  dalam  penentuan kebijakan.
Penelitian lain yang berkaitan yaitu penelitian dengan judul, Prediksi Persediaan Obat Dengan Metode Naïve Bayes . Penelitian ini membahas mengenai prediksi stok obat yang terjual. Sehingga pihak apotek bisa mengetahui jumlah obat yang akan dipasok. [4]
Penelitian  berikutnya  yang  terkait lainnya,  yaitu  berjudul teknik  data  mining  menggunakan  metode bayes  classifier  untuk  optimalisasi  pencarian  pada aplikasi  perpustakaan (studi kasus:  perpustakaan Universitas Pasundan – Bandung). Penelitian ini menggunakan Naïve Bayes Classfier untuk klasifikasi dokumen (di sini dokumen berupa data buku yang ada di perpustakaan) yang akan diterapkan dalam membangun perangkat lunak pencarian pada Aplikasi Perpustakaan. Fungsinya untuk mempercepat proses pencarian data buku pada Aplikasi Perpustakaan sehingga membantu meningkatkan pelayanan pada perpustakaan. [5]

## 2.2. Data Mining
Data Mining adalah serangkaian proses untuk menggali nilai tambah dari suatu kumpulan data berupa pengetahuan yang selama ini tidak diketahui secara manual. [6]
Data  Mining Konsep dan Aplikasi Menggunakan MATLAB’ mendefinisikan data  mining sebagai proses untuk mendapatkan informasi yang berguna dari gudang basis data yang besar. Data mining juga dapat  diartikan  sebagai  pengekstrakan  informasi  baru  yang  diambil  dari  bongkahan  data  besar  yang membantu dalam pengmbilan keputusan. Istilah data mining kadang disebut juga knowledge discovery . [7]

## 3. M ETODE P ENELITIAN 3.1. Pengumpulan Data Tahap pengumpulan data dapat dilakukan dengan cara:
a. Observasi
b. Wawancara.
c. Kusioner
3.2. Persiapan Data
Data  –  data  yang  telah  dikumpulkan  pada  tahap  sebelumnya,  kemudian  akan  dilakukan  proses persiapan data, dengan cara mengumpulkan data-data nilai mahasiswa secara keseluruhan.

## 3.3. Pemodelan
Pemodelan merupakan tahapan yang secara langsung melibatkan data mining . Pemilihan teknik data mining, algoritma dan menentukan parameter dengan nilai yang optimal. Pada tahapan pemodelan, ada  beberapa  hal  yang  dilakukan  antara  lain,  memilih  teknik  pemodelan,  membangun  model,  dan menilai model. [6]

## 3.4. Rancangan Rekomendasi
Dari hasil rancangan pola yang telah dilakukan pada tahap sebelumnya, maka pada tahap ini dapat menghasilkan rekomendasi dari hasil analisis pola yang ada, dan diharapkan rekomendasi ini dapat menjadi acuan atau standar untuk pemilihan konsentrasi mata kuliah mahasiswa, dan diharapkan dapat menjadi pendukung keputusan dalam pemilihan konsentrasi pemilihan matakuliah mahasiswa.

## 4. P EMBAHASAN DAN H ASIL P ENELITIAN
4.1. Pengumpulan Data Dari hasil pengumpulan data didapatkan data sample sebanyak 40 mahasiswa. Proses pengambilan data dilakukan  dengan  menggunakan sample pada  sebuah  kelas  mahasiswa  angkatan  tahun  2013  yang terdapat pada program studi 3ystem informasi. Data yang digunakan merupakan data mahasiswa yang dinyatakan aktif melakukan kegiatan perkuliahan. Dari data yang digunakan diketahui:
a) Terdapat 22 Mahasiswa yang memilih konsentrasi mata kuliah Rekayasa Sistem Informasi
b) Terdapat 15  Mahasiswa yang memilih konsentrasi mata kuliah Teknologi Informasi
c) Sedangkan terdapat 3 Mahasiswa yang belum memilih konsentrasi mata kuliah.

## 4.2. Persiapan Data
Data  yang  digunakan  untuk  penelitian  merupakan  data  nilai  /  transkrip  nilai  sementara  mahasiswa. Contoh data yang digunakan adalah sebagai berikut:
Tabel 3 Contoh Data Nilai Transkrip Mahasiswa Tahun Akademik 2013/2014 Semester Ganjil Kode Mata Kuliah Nama Mata Kuliah SKS Nilai IS31271 Bahasa Inggris I 2 B IS31272 Pengantar Ilmu Komputer 3 A IS31273 Matematika I 3 A IS31274 Dasar Manajemen & Bisnis 3 A IS31275 Algoritma & Struktur Data I 3 B IS31371L Komputer Aplikasi SI 2 A IS31372L Komputer Aplikasi IT 2 B Tahun Akademik 2013/2014 Semester Genap

## 4.3. Pemodelan
Tahapan  awal  yang  dilakukan  sebelum  memodelkan  data  dengan  menggunakan  data  mining,  yaitu mengetahui pola kurikulum yang digunakan sehingga dapat diketahui mata kuliah yang berhubungan dengan pemilihan konsentrasi pada mahasiswa semester 6.  Pola dari kurikulm yan digunakan tersebut apat dilihat pada gambar dibawah ini;
Gambar 1 Pola Kurikulum Mata Kuliah
Dari pola tersebut dapat diketahui mata kuliah yang menjadi standar awal untuk mata kuliah pilihan. Dapat dilihat pada tabel 4 berikut ini:
Tabel 4 mata kuliah yang terkait dengan pilihan konsentrasi Teknologi Informasi Rekayasa Sistem Informasi 1. Lab pemrograman I a. Konsep Sistem informasi
2. Lab pemrograman II b. Analisis Proses Bisnis
3. Lab pemrograman III  c.
Konsep E-Business
4. Pemrograman WEB d. Manajemen Sistem Informasi
5. Jaringan Komputer
Dari data-data yang telah dikumpulkan diatas maka tahap berikutnya adalah melakukan pemisahan data sample nilai  mahasiswa  berdasarkan  konsentrasi  mata  kuliah,  agar  perhitungan  dengan  algoritma  data mining dapat dilakukan. Data nilai yang dikumpulkan kemudian di konveriskan kedalam bentuk predikat, sesuai dengan aturan yang berlaku di universitas. Konversi data sample berdasarkan aturan berikut:
Tabel 5 Indeks Nilai Mahasiswa NILAI INDEKS PREDIKAT 80 ≤ NA ≤ 100 A LULUS, Sangat Baik 68 ≤ NA ≤ 79 B LULUS, Baik 56 ≤ NA ≤ 67 C LULUS, Cukup 45 ≤ NA ≤ 55 D LULUS, Kurang 0 ≤ NA ≤ 44 E TIDAK LULUS
Pada  tahap  ini  data  sample  yang  digunakan  kemudian  dihitung  dengan  menggunakan naïve  bayes . Diketahui jumlah data yang digunakan sebanyak 37, dengan konsentrasi pemilihan Teknologi Informasi (TI) sebanyak 15 dan pemilihan konsentrasi Rekayasa Sistem Informasi (RSI) sebanyak 22. Perhitungan yang  pertama  kali  dilakukan  adalah  menghitung  P(X),  probabilitas  untuk  konsentrasi  mata  kuliah Teknologi Informasi dan Rekayasa Sistem Informasi.
Kemudian tahap berikutnya adalah melakukan perhitungan probabilitas X berdasar kondisi pada hipotesis H, untuk setiap atribut yang ada pada matakuliah. Berikut perhitungan menggunakan naïve bayes :
Tabel 6 Hasil perhitungan Naïve Bayes
1. P(RSI) =  22/37 = 0,595 2. P(TI) = 15/37
= 0,405 1) P(Lab. I = Sangat Baik |TI) P(Lab. I = Baik | TI) P(Lab. I = Cukup | TI) = 11/15 = 0,733 = 4/15 = 0,267 = 0/15 = 0 2) P(Lab. I = Sangat Baik |RSI) P(Lab. I = Baik | RSI) P(Lab. I = Cukup | RSI) = 18/22 = 0,818 = 3/22 = 0,136 = 1/22 = 0,045 3) P(Lab. II = Sangat Baik |TI) P(Lab. II= Baik | TI) P(Lab. II = Cukup | TI) = 9/15 = 0,600 = 6/15 = 0,400 = 0/15 = 0 4) P(Lab. II= Sangat Baik |RSI) P(Lab. II= Baik | RSI) P(Lab. II= Cukup | RSI) = 3/22 = 0,136 = 14/22 = 0,636 = 5/22 = 0,227 5) P(Lab. III = Sangat Baik |TI) = 10/15 = 0,667 6) P(Lab. III= Sangat Baik |RSI) = 8/22 = 0,364
Kemudian  dari  hasil  perhitungan  diatas,  akan  diuji  menggunakan  data  sample  baru,  sehingga  dapat diketahui apakah data sample awal sudah sesuai. Contoh pengetesan pada data berikut:
Tabel 7 Contoh Data Uji NIM 10513122 Lab. Pemrograman I Sangat Baik Lab. Pemrograman II Cukup Lab. Pemrograman III Baik Pem. Web Sangat Baik Jarkom Sangat Baik Konsep Sistem Informasi Sangat Baik P(Lab. III= Baik | TI) P(Lab. III = Cukup | TI) = 4/15 = 0,267 = 1/15 = 0,067 P(Lab. III= Baik | RSI) P(Lab. III= Cukup | RSI) = 13/22 = 0,591 = 1/22 = 0,045 7) P(Pem.Web = Sangat Baik |TI) P(Pem.Web = Baik | TI) P(Pem.Web = Cukup | TI) = 9/15 = 0,600 = 6/15 = 0,400 = 0/15 = 0 8) P(Pem.Web = Sangat Baik |RSI) P(Pem.Web = Baik | RSI) P(Pem.Web = Cukup | RSI) = 8/22 = 0,364 = 13/22 = 0,591 = 1/22 = 0,045 9) P(Jarkom = Sangat Baik |TI) P(Jarkom = Baik | TI) P(Jarkom = Cukup | TI) = 11/15 = 0,733 = 3/15 = 0,200 = 1/15 = 0,067 10) P(Jarkom = Sangat Baik |RSI) P(Jarkom = Baik | RSI) P(Jarkom = Cukup | RSI) = 18/22 = 0,818 = 3/22 = 0,136 = 1/22 = 0,045 11) P(KSI = Sangat Baik |TI) P(KSI = Baik | TI) P(KSI = Cukup | TI) = 7/15 = 0,467 = 8/15 = 0,533 = 0/15 = 0 12) P(KSI = Sangat Baik |RSI) P(KSI = Baik | RSI) P(KSI = Cukup | RSI) = 10/22 = 0,455 = 7/22 = 0,318 = 5/22 = 0,227 13) P(APB = Sangat Baik |TI) P(APB  = Baik | TI) P(APB  = Cukup | TI) = 5/15 = 0,333 = 10/15 = 0,667 = 0/15 = 0 14) P(APB  = Sangat Baik |RSI) P(APB  = Baik | RSI) P(APB  = Cukup | RSI) = 8/22 = 0,364 = 14/22 = 0,636 = 0/22 = 0 15) P(Konsep = Sangat Baik |TI) P(Konsep = Baik | TI) P(Konsep = Cukup | TI) = 10/15 = 0,667 = 5/15 = 0,333 = 0/15 = 0 16) P(Konsep = Sangat Baik |RSI) P(Konsep = Baik | RSI) P(Konsep = Cukup | RSI) = 16/22 = 0,727 = 6/22 = 0,273 = 0/22 = 0 17) P(MSI = Sangat Baik |TI) P(MSI = Baik | TI) P(MSI = Cukup | TI) = 12/15 = 0,800 = 2/15 = 0,133 = 1/15 = 0,067 18) P(MSI = Sangat Baik |RSI) P(MSI = Baik | RSI) P(MSI = Cukup | RSI) = 19/22 = 0,864 = 3/22 = 0,136 = 0/22 = 0
Analisis Proses Bisnis Sangat Baik Konsep E-Business Baik Manajemen Sistem Informasi Baik Pilihan Konsentrasi Dicari?
Maka setelah dihitung kemudian menghasilkan data sebagai berikut:
Tabel 8 Hasil perhitungan Lab-Pemrograman 1 Sangat Baik Rekayasa Sistem Informasi 0.88888888888889 Teknologi Informasi 0.76923076923077 Lab-Pemrograman 2 Cukup Rekayasa Sistem Informasi 0.11111111111111 Teknologi Informasi 0 Lab-Pemrograman 3 Baik Rekayasa Sistem Informasi 0.55555555555556 Teknologi Informasi 0.15384615384615 Pemrograman Web Sangat Baik Rekayasa Sistem Informasi 0.38888888888889 Teknologi Informasi 0.61538461538462 Jaringan Komputer Sangat Baik Rekayasa Sistem Informasi 0.88888888888889 Teknologi Informasi 0.76923076923077 Konsep Sistem Informasi Sangat Baik Rekayasa Sistem Informasi 0.38888888888889 Teknologi Informasi 0.38461538461538 Analisis Proses Bisnis Sangat Baik Rekayasa Sistem Informasi 0.38888888888889 Teknologi Informasi 0.23076923076923 Konsep E-Business Baik Rekayasa Sistem Informasi 0.22222222222222 Teknologi Informasi 0.30769230769231 Manajemen Sistem Informasi Baik Rekayasa Sistem Informasi 0.16666666666667 Teknologi Informasi 0.23076923076923 Nilai Atribut Total Nilai Hasil Akhir Rekayasa Sistem Informasi 0.0001062411544269 2 0.0019123407796845 Teknologi Informasi 0 0
Dari hasil perhitungan dengan menggunakan data uji dapat dilihat pada tabel 8, sehingga dapat diperoleh kesimpulan dibawah ini:
Kesimpulan
Mahasiswa dengan nilai : Lab-Pemrograman 1 : Sangat Baik Lab-Pemrograman 2 : Cukup Lab-Pemrograman 3 : Baik
Pemrograman Web : Sangat Baik
Kesimpulan
Jaringan Komputer : Sangat Baik
Konsep Sistem Informasi : Sangat Baik Analisis Proses Bisnis : Sangat Baik
Konsep E-Business : Baik
Manajemen Sistem Informasi : Baik
Direkomendasikan Untuk Memilih
Pilihan Konsentrasi : Rekayasa Sistem Informasi dengan Nilai Terbesar = 0.0019123407796845

## 5. KESIMPULAN DAN S ARAN
5.1. Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan, dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Analisis  pemilihan  konsentrasi  pemilihan  mata  kuliah  di  program  studi  sistem  informasi UNIKOM, dilakukan dengan menggunakan naïve bayes classifier.
2. Hasil pemodelan dengan menggunakan naïve bayes classifier menghasilkan rekomendasi yang dapat membantu dosen wali maupun mahasiswa memilih konsentrasi mata kuliah, berdasarkan data set (data sample dari angkatan sebelumnya) yang telah dijadikan acuan perhitungan.
5.2. Saran
Berdasarkan kesimpulan yang dipaparkan, hal yang diharapkan adalah sebagai berikut:
1. Penggunaan Algoritma lain untuk membuat pola atau standar dalam pemilihan konsentrasi mata kuliah untuk membandingkan hasil yang didapatkan.
2. Hasil pemodelan dapat diterapkan untuk kurikulum baru (KKNI) yang digunakan pada prodi saat ini.
3. Membangun  sistem  pendukung  keputusan,  untuk  mempermudah  pengolahan  data  untuk  pemilihan konsentrasi mata kuliah.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Ucapan  terimakasih  ditujukan  kepada  Direktorat  Riset  dan  Pengabdian  Masyarakat,  Direktorat  Jendral Penguatan  Riset  dan  Pengembangan  Kementrian  Riset,  Teknologi  dan  Pendidikan  Tinggi  yang  telah mendanai penelitian ini.

## D AFTAR P USTAKA
[1]   A. Kadir, Pengenalan Sistem Informasi Edisi Revisi, Yogyakarta: Penerbit Andi, 2014.
[2]   A. P. Fadillah and B. Hardiyana, “Classification of Subject Concentration using Algorithm C4.5,” in INCITEST- IOP conference series : Science & Engineering , Bandung, 2018.
[3]   Y. S. Nugroho, “DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI KELULUSAN MAHASISWA UNIVERSITAS DIAN NUSWANTORO,” 2014.
[4]   I. C. Gumilang, D. S. M. and A. R. S. , “PREDIKSI PERSEDIAAN OBAT DENGAN METODE NAÏVE BAYES (STUDI KASUS : APOTEK SAPUTRA),” PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA, FAKULTAS KOMUNIKASI DAN INFORMATIKA UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH SURAKARTA, Surakarta, 2014.
[5]   S. L. B. Ginting and R. P. Trinanda, “TEKNIK DATA MINING MENGGUNAKAN METODE BAYES CLASSIFIER UNTUK OPTIMALISASI PENCARIAN PADA APLIKASI PERPUSTAKAAN (STUDI KASUS : PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS PASUNDAN – BANDUNG),” JATI : Jurnal Teknologi dan Informasi UNIKOM, vol. Volume 1 No 6, 2014.
[6]   Kusrini, Algoritma Data Mining, Yogyakarta: Penerbit Andi, 2009.
[7]   E. Prasetyo, Data Mining konsep dan Aplikasi menggunakan MATLAB, Yogyakarta: Penerbit Andi, 2012.
[8]   Budiman, Irawan; Prahasto, Toni; Christyono, Yuli;, “Data Clustering menggunakan metodologi CRISP –DM untuk pengenalan pola proporsi pelaksanaan Tridharma,” Jurnal Sistem Informasi Bisnis, vol. Volume 1 Nomor 3, pp. 129-134, 2011.
[9]   A. Prajitno, “Prediksi Kinerja Penjualan Karya Musik Menggunakan Framework CRISP-DM (studi kasus: X Music Indonesia),” 2012.
[10]  Suyanto, Buku Data Mining untuk Klasifikasi dan Klasterisasi Data, Bandung: Penerbit Informatika, 2017.
[11]  Kamagi, David Hartanto; Hansun, Seng;, “library.umn.ac.id,” 2014. [Online]. Available: http://library.umn.ac.id/jurnal/public/uploads/papers/pdf/be20fbb34fbc7c5d2fe06044edf6d37e.pdf. [Accessed Mei 2015].
[12]  K. Ahmed and T. Jesmin, “Comparative Analysis of Data Mining Classification Algorithms in Type-2 Diabetes Prediction Data Using WEKA Approach,” International Journal of Science and Engineering (IJSE), vol. Vol. 7 (2), pp. 155-160, 2014.
[13]  E. d. Turban, Decicion Support Systems and Intelligent Systems, Andi Offset, 2005.
[14]  A. P. Fadillah, “Penerapan Metode CRISP-DM untuk Prediksi Kelulusan Studi Mahasiswa Menempuh Mata Kuliah (Studi Kasus Universitas XYZ),” JUTISI, vol. VOL. 1, pp. 260-270, 3 Desember 2015.