## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3267

## Implementasi Penerapan Metode C4.5 dan Naïve Bayes Dalam Tingkat Kelulusan Akreditasi Lembaga PAUD Pada Badan Akreditasi Nasional
Lenggo Genisa, Dadang Iskandar Mulyana *
Prodi Teknik Informatika, STIKOM CKI, Jakarta, Indonesia Email: 1 lenggo.genisa@gmail.com, 2,* mahvin2012@gmail.com Email Penulis Korespondensi: mahvin2012@gmail.com
Abstrak− Pendidikan sejak usia dini merupakan salah satu cara untuk menstimulasi potensi anak. Hal ini dijelaskan dalam Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 20 tahun 2003 tentang Sistem Pendidikan Nasional menyatakan bahwa Pendidikan Anak Usia Dini (PAUD) adalah suatu upaya pembinaan yang ditujukan kepada anak sejak lahir sampai dengan usia enam tahun yang  dilakukan  melalui  pemberian  rangsangan  pendidikan  untuk  membantu  pertumbuhan  dan  perkembangan  jasmani  dan rohani agar anak memiliki kesiapan dalam memasuki pendidikan lebih lanjut. Badan Akreditasi Nasional Pendidikan Anak Usia Dini dan Pendidikan Non Formal yang selanjutnya disebut BAN PAUD dan PNF adalah badan evaluasi mandiri yang menetapkan kelayakan program dan/ atau satuan PAUD dan PNF. BAN PAUD dan PNF dibentuk berdasarkan Permendikbud Nomor  52  tahun  2015  tentang  Badan  Akreditasi  Nasional  Pendidikan  Anak  Usia  Dini  dan  Pendidikan  Non  Formal  yang merupakan pengganti dari Permendikbud 59 tahun 2012. Peningkatan kualitas pelaksanaan Akreditasi PAUD dan PNF dapat dilakukan dengan cara meningkatkan ketersediaan layanan akreditasi pendidikan nonformal. Hal lain yang dapat dilakukan Meningkatkan  kualitas  pelaksanaan  akreditasi  PAUD  adalah  dengan  memberikan  kepastian  dan  keterjaminan memperoleh layanan akreditasi pendidikan nonformal serta meningkatkan sistem tata kelola yang handal dalam menjamin terselenggaranya layanan akreditasi pendidikan nonformal. Penelitian ini menggunakan teknik data mining dalam memprediksi status akreditasi satuan  pendidikan  PAUD.  Pertama,  preprocessing  digunakan  untuk  mendapatkan  dataset  yang  berkualitas.  Kedua,  data diproses  untuk  mendapatkan  serangkaian  prediksi.  Dilangkah  ini kedua  algoritma  data  mining  diterapkan,  yaitu  Algoritma Naïve Bayes dan Algoritma C4.5 dengan tujuan untuk mengetahui kinerja dari kedua algoritma dengan tingkat akurasi yang lebih besar akan direkomendasikan dalam menyelesaikan masalah prediksi terakreditasinya satuan pendidikan PAUD di BAN PAUD  dan  PNF  Provinsi DKI Jakarta.  Lalu  yang  Ketiga,  hasilnya  akan di  Conffusion  Matrix  untuk  memvalidasikan  nilai akurasi hasil prediksi. Dan hasil penilaian meunjukkan bahwa metode Algoritma C4.5 dan Naïve Bayes sama sama bisa di gunakan untuk memprediksi status akreditasi satuan pendidikan PAUD dengan akurasi 99,00%.
Kata Kunci: Akreditasi; Algoritma; C4.5; Naïve Bayes; Implementasi
Abstract− Education from an early age is one way to stimulate children's potential. This is explained in the Law of the Republic of  Indonesia  Number  20  of  2003  concerning  the  National  Education  System  which  states  that  Early  Childhood  Education (PAUD)  is  a  coaching  effort  aimed  at  children  from  birth  to  the  age  of  six  which  is  carried  out  through  the  provision  of educational  stimuli  to  help  growth  and  physical  and  spiritual  development  so  that  children  have  readiness  to  enter  further education. The National Accreditation Board for Early Childhood Education and Non-Formal Education, hereinafter referred to as BAN PAUD and PNF, is an independent evaluation body that determines the feasibility of PAUD and PNF programs and/or  units.  BAN  PAUD  and  PNF  were  formed  based  on  Permendikbud  Number  52  of  2015  concerning  the  National Accreditation Board for Early Childhood Education and Non-Formal Education which is a substitute for Permendikbud 59 of 2012. Improving the quality of the implementation of PAUD and PNF Accreditation can be done by increasing the availability of non-formal education accreditation services. Other things that can be done to improve the quality of the implementation of PAUD accreditation are by providing certainty and guarantee of obtaining non-formal education accreditation services and improving a reliable governance system in ensuring the implementation of non-formal education accreditation services. This study uses data mining techniques in predicting the accreditation status of PAUD education units. First, preprocessing is used to get a quality dataset. Second, the data is processed to get a series of predictions. In this step, two data mining algorithms are applied, namely the Naïve Bayes Algorithm and the C4.5 Algorithm with the aim of knowing the performance of the two algorithms with a greater level of accuracy will be recommended in solving the problem of predicting the accreditation of PAUD education units in BAN PAUD and PNF DKI Jakarta Province. Then the third, the results will be in the Conffusion Matrix to validate the accuracy of the prediction results. And the results of the assessment show that the C4.5 and Naïve Bayes Algorithm methods can be used to predict the accreditation status of PAUD education units with an accuracy of 99.00%.
Keywords : Accreditation; Algorithm; C4.5; Naive Bayes; Implementation

## 1. PENDAHULUAN
Pendidikan sejak usia dini merupakan salah satu cara untuk menstimulasi potensi anak. Hal ini dijelaskan dalam Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 20 tahun 2003 tentang Sistem Pendidikan Nasional pada bab I pasal 1 ayat 14 menyatakan bahwa Pendidikan Anak Usia Dini (PAUD) adalah suatu upaya pembinaan yang ditujukan kepada anak sejak lahir sampai dengan usia enam tahun yang dilakukan melalui pemberian rangsangan pendidikan untuk  membantu  pertumbuhan  dan  perkembangan  jasmani  dan  rohani  agar  anak  memiliki  kesiapan  dalam memasuki  pendidikan  lebih  lanjut.  Hal  ini  menjelaskan  bahwa  tujuan  Pendidikan  Anak  Usia  Dini  adalah mengembangkan  berbagai  potensi  anak  sejak  dini  sebagai  persiapan  untuk  hidup  dan  dapat  menyesuaikan  diri dengan lingkungannya.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3267
Lenggo Genisa , Copyright ©2021, MIB , Page 1596 Submitted: 29/08/2021 ; Accepted: 26/10/2021 ; Published: 26/10/2021
Upaya pengembangan potensi yang dimiliki oleh setiap anak pada usia emasnya (golden age) diperlukan sebuah  bentuk  layanan  yang  dapat  memberikan  stimulasi,  perawatan,  dan  pengasuhan  yang  dapat  membantu pertumbuhan  dan  perkembangan  anak.  Pendidikan  usia  dini  merupakan  wahana  pendidikan  yang  sangat fundamental  dalam memberikan kerangka dasar terbentuk  dan berkembangnya dasar-dasar pengetahuan, sikap, dan keterampilan pada anak. Pendidikan anak usia dini (PAUD) menjadi harapan baru bagi terbentuknya generasi penerus  bangsa  yang  berkualitas  dan  berkarakter  sebagai  generasi  dan  calon  pemimpin  masa  depan.  Dalam mewujudkan harapan tersebut, bentuk penyelenggaraan pendidikan anak usia dini pun harus dilaksanakan secara serius sesuai dengan kebutuhan dan tahapan perkembangan anak.
Pemerintah  melalui  Kemendikbud  sebagai  lembaga  yang  mewadahi  penyelenggaraan  Pendidikan  Anak Usia Dini (PAUD) telah memberikan standar bagi penyelenggaraan Pendidikan Anak Usia Dini. Melalui Peraturan Menteri Pendidikan dan Kebudayaan Republik Indonesia Nomor 137 Tahun 2014, pemerintah telah menetapkan standar  Nasional  Pendidikan  Anak  Usia  Dini  yang  terdiri  dari  Delapan  Standar,  yaitu  1)  Standar  Tingkat Pencapaian Perkembangan Anak; 2) Standar Isi; 3) Standar Proses; 4) Standar Penilaian; 5) Standar Pendidik dan Tenaga  Kependidikan;  6)  Standar  Sarana  dan  Prasarana;  7)  Standar  Pengelolaan;  dan  8)  Standar  Pembiayaan. Delapan Standar yang telah ditetapkan melalui peraturan Menteri Pendidikan dan Kebudayaan merupakan dasar dan acuan dari setiap satuan dan aktivitas PAUD untuk mewujudkan tujuan pendidikan dan penjaminan kualitas mutu PAUD.
Badan  Akreditasi  Nasional  Pendidikan  Anak  Usia  Dini  dan  Pendidikan  Non  Formal  yang  selanjutnya disebut BAN PAUD dan PNF adalah badan evaluasi mandiri yang menetapkan kelayakan program dan/ atau satuan PAUD dan PNF. BAN PAUD dan PNF dibentuk berdasarkan Permendikbud Nomor 52 tahun 2015 tentang Badan Akreditasi  Nasional  Pendidikan  Anak  Usia  Dini  dan  Pendidikan  Non  Formal  yang  merupakan  pengganti  dari Permendikbud 59 tahun 2012.
Peningkatan kualitas pelaksanaan Akreditasi PAUD dan PNF dapat dilakukan dengan cara meningkatkan ketersediaan layanan akreditasi pendidikan nonformal.
Hal  lain  yang  dapat  dilakukan  Meningkatkan  kualitas  pelaksanaan  akreditasi  PAUD  adalah  dengan memberikan  kepastian  dan  keterjaminan  memperoleh  layanan  akreditasi  pendidikan  nonformal  serta meningkatkan  sistem  tata  kelola  yang  handal  dalam  menjamin  terselenggaranya  layanan  akreditasi  pendidikan nonformal.
Dengan memanfaatkan ilmu pengetahuan yang semakin maju, berdasarkan permasalahan tersebut peneliti melakukan  penelitian,  yaitu  Implementasi  Penerapan  Metode  C4.5  dan  Naïve  Bayes  dalam  tingkat  kelulusan akreditasi  Lembaga  PAUD  pada  Badan  Akreditasi  Nasional.  Dengan  demikian  peneliti  akan mengimplementasikan metode C4.5 dan Naïve Bayes dalam melihat hasil akurasi dari kedua metode tersebut.
Teknik data mining merupakan cara yang mudah dan relatif cepat untuk memperoleh pengetahuan secara otomatis  (Suyanto,  2017)  dan  pengetahuan  abstrak  dari  sebuah database yang  besar  (Mulya,  2019)[1]  yang meliputi bentuk dan/atau hubungan antar data [2].
Data  mining disebut  sebagai  proses  ekstraksi  pengetahuan  dari  data  yang  besar,  sesuai  fungsinya  data mining adalah proses pengambilan keputusan dari volume data yang besar yang disimpan dalam basis data, data warehouse , atau informasi yang disimpan dalam repository (Wu et al., 2008)[3].
Data  mining  merupakan  tahap  dalam  pengklasifikasian  terhadap  data  dengan  menghubungkan  masing masing pola pada setiap data set yang berukuran besar dengan jumlah data yang besar pula. Data mining dapat juga didefenisikan menggali data dari banyaknya informasi yang akan dicari sehingga data yang perlu diketahui akan lebih mudah dicari dengan adanya sistem pola yang dibuat berdasarkan titik terdekat dengan informasi yang sering di perlukan[4], [5]. Istilah data mining berasal dari kemiripan antara pencarian informasi yang bernilai dari basis data yang besar dengan menambang sebuah gunung untuk memperoleh sesuatu yang bernilai (Sumathi & Sivanandam, 2007)[3].   Secara teknis, data mining dapat  disebut  sebagai  proses untuk  menemukan aturan atau pola dari ratusan atau ribuan data dari sebuah relasasi basis data yang sangat besar[6]
Menurut  Han  dan  Kamber  (2011),  data  mining  adalah  proses  menemukan  pola  yang  menarik  dan pengetahuan  dari  data  yang  berjumlah  besar  [7].  Salah  Satu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  menganalisa database tersebut adalah metode data mining. Menurut Jing dan Marceron (2017) data yang berlimpah membuka peluang  diterapkannya  data  mining  untuk  pengelolaan  pendidikan  yang  lebih  baik  dan  data  mining  untuk pelaksanaan pembelajaran[8]
Bagian  penting  dalam  data  mining  adalah  teknik  klasifikasi,  yaitu  cara  digunakan  dalam  mempelajari dataset agar didapatkan hubungan antara data yang membentuk pattern (pola) sehingga dapat diperoleh knowledge. Ada  beberapa  jenis  metode  pada  penerapan  data  mining  yang  bisa  diterapkan  untuk  klasifikasi,  diantaranya Artificial Neural Network, Algoritma C4.5, Nearest Neighbour Rule, Naïve Bayes, K-Mean, dan lain-lain.
Peneliti  mengambil  topik  tentang  klasifikasi  dan  penerapan data  mining telah  banyak  dilakukan sebelumnya.  Sebagian  peneliti  sebelumnya  juga  mengukur  tingkat  akurasi  pada  masing-masing  metode data mining. Menurut Mulya (2019) RapidMiner adalah sebuah alat data mining yang digunakan untuk menganalisis informasi [1]. Pada penelitiannya Supriyanti dkk (2016) menyatakan bahwa RapidMiner merupakan sebuah tool yang dapat digunakan untuk membantu menyelesaikan masalah prediksi, proses data mining dan text mining [9]. RapidMiner adalah sebuah tools yang digunakan dalam teknik yang berada di lingkungan machine learning , data

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3267
mining, text  mining  dan predictive analytics [10]  RapidMiner merupakan software atau perangkat  lunak untuk pengolahan  data.  Dengan  menggunakan  prinsip  dan  algoritma  data  mining.  RapidMiner  mengesktrak  pola  dari dataset  yang besar dengan  mengkombinasikan metode statistika, kecerdasan buatan dan database. RapidMiner memudahkan  penggunanya  dalam  melakukan  perhitungan  data  yang  sangat  banyak  dengan  menggunakan operator. Operator berfungsi untuk memodifikasi data. Data dihubungkan dengan node-node pada operator, lalu dihubungkan ke node hasil untuk melihat hasilnya. Hasil yang ditampilkan RapidMiner dapat ditampilkan secara virtual dengan grafik. Menjadikan RapidMiner adalah salah satu software pilihan untuk melakukan ekstraksi data dengan metode-metode data mining [11].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada penelitian ini menggunakan tahap penelitian sebagai berikut:
1. Studi Pustaka ( Study Literature )
Studi  Pustaka  adalah  proses  pengumpulan  data  yang  bersumber  dari  informasi  tertulis  atau  bisa  dari  data sekunder yang didapat melalui referensi buku dan internet. Pada tahap ini peneliti melakukan studi literatur untuk mendapatkan referensi untuk mendukung penelitian ini menjadi semakin relevan.
2. Pengamatan Lapangan (Observasi)
Observasi adalah metode pengumpulan data melalui pengamatan langsung atau peninjauan secara cermat dan langsung di lapangan. Dalam hal ini perlu mengunjungi lokasi penelitian untuk mengamati langsung berbagai hal  atau kondisi yang ada di  lapangan. Pada Langkah ini peneliti  melakukan observasi  untuk  mendapatkan data penelitian yang akan diolah. Peneliti melakukan pengamatan dengan mendatangi ke BAN PAUD dan PNF Provinsi DKI Jakarta. Dengan datang langsung ke kantor BAN PAUD dan PNF Provinsi DKI Jakarta, penulis mengamati sistem yang sudah berjalan. Sistem yang sudah berjalan di BAN PAUD dan PNF Provinsi DKI Jakarta sudah lumayan efektif, karena sudah menggunakan sistem aplikasi.
3. Wawancara
Wawancara  adalah  percakapan  dengan  maksud-maksud  tertentu.  Pada  metode  ini  penulis  dan  responden berhadapan  langsung  (face  to  face)  untuk  mendapatkan  informasi  secara  lisan  dengan  tujuan  mendapatkan data yang dapat menjelaskan permasalahan penelitian yang berkaitan dengan masalah yang diangkat dalam penelitian ini. Penulis melakukan wawancara tanya-jawab dengan mengajukan beberapa pertanyaan secara langsung dengan salah seorang karyawan di bagian pemegang data dan sistem akreditasi.
4. Pengumpulan Data
Pada  penelitian  ini,  peneliti  mengambil  data  dokumen  berupa  SK  Akreditasi  BAN  PAUD  dan  PNF  tahun 2019, berguna untuk peneliti mengetahui satuan lembaga PAUD mendapatkan peringkat akreditasi  berapa, dan juga mengambil data 8 standar tiap 100 satuan Lembaga PAUD yang ikut akreditasi di tahun 2019.
5. Analisis Data
Setelah mendapatkan data penelitian, peneliti melakukan tahap analisis data dimana data tersebut disesuaikan dengan kebutuhan penelitian saat ini. Tahap ini dilakukan pengolahan data awal untuk mendapatkan data yang baik sebelum data diolah menggunakan metode Algoritma C4.5 dan Naïve Bayes .
6. Pengolahan Data Pada Sistem
Tahap berikutnya dilakukan proses mining menggunakan metode Algoritma C4.5 dan Naïve Bayes pada tools RapidMiner .
7. Menarik Kesimpulan
Tahap selanjutnya hasil pengujian dari metode Algoritma C4.5 dan Naïve Bayes akan dibandingkan   dengan tujuan  untuk  melihat  akurasi  klasifikasi  yang  mana  yang  bagus  Ketika  diimplementasikan  dengan menggunakan kedua metode tersebut, yaitu metode C4.5 dan Naïve Bayes dan juga bisa melihat persyaratan yang paling berpengaruh dengan akreditasi.
Agar lebih jelas desain pada penelitian yang penulis gunakan, maka dapat dilihat pada gambar 1
Mulai
Studi Literatur e Observasi Wawancara Pengumpulan
Data Analisa Data Pengolahan Data Pada Sistem Menarik Kesimpulan Selesai

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3267

## 2.2 CRISP-DM
Metodologi  CRISP-DM  menyediakan  standar  proses  baku  untuk data  mining yang  dapat  diterapkan  ke  dalam strategi pemecahan masalah umum pada unit penelitian. CRISP-DM membandingkan metodologi data mining lain lebih lengkap dan terdokumentasi  dengan baik. Tiap fase terstruktur dan terdokumentasi  dengan jelas sehingga mudah diaplikasikan.
CRISP-DM – awalnya dibangun oleh 3 perusahaan yaitu SPSS , Daimler Chrysler , dan NCR yang kemudian dikembangan  ratusan  organisasi  dan  perusahaan  secara  bersama-sama. CRISP-DM merupakan  singkatan  dari Cross-Industry Standard Process for Data Mining dan memiliki 6 tahapan yaitu Business Understanding , Data Understanding , Data Preparation , Modeling , Evaluation , dan Deployment . Selain penggunaan metode yang tepat, pemilihan Algoritma yang tepat adalah yang penting dilakukan dalam data mining. Peneliti memilih Algoritma C4.5 dan Naïve Bayes pada Implementasi penerapan dalam tingkat kelulusan akreditasi lembaga paud pada badan akreditasi nasional[12]. Proses CRISP-DM pada penelitian ini dapat dilihat pada gambar 2:
Gambar 2. Proses CRISP-DM menggunakan metode C4.5 dan Naïve Bayes

## 2.3 Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  merupakan  tahap  yang  paling  strategis  dalam  penelitian,  karena  tujuan  utama  dari penelitian  adalah  mendapatkan  data.  Pengumpulan  data  dilakukan  langsung  dilapangan  yaitu  data  akreditasi lembaga satuan PAUD tahun 2019 yang telah mengikuti tahap akreditasi yang diperoleh dari tim bagian pemegang data  akreditasi  di  BAN  PAUD  dan PNF  Provinsi  DKI  Jakarta.  Data  yang  diperoleh  yaitu  100  dataset  lembaga satuan PAUD dengan 9 variabel. Variabel yang digunakan antara lain adalah Standar 1 Standar Tingkat Pencapaian Perkembangan Anak, Standar 2 Standar Isi, Standar 3 Standar Proses, Standar 4 Standar Pendidikan dan Tenaga Kependidikan,  Standar  5  Standar  Sarana  dan  Prasarana,  Standar  6  Standar  Pengelolaan,  Standar  7  Standar Pembiayaan, Standar 8 Standar Penilaian, dan Peringkat Akreditasi. Adapun contoh data yang digunakan dapat dilihat pada tabel 1:
Tabel 1. Contoh Data No NPSN Nama Lembaga Standar Tingkat Pencapaian Perkembangan Anak Standar 2 Standar Isi Standar 3 Standar Proses Standar 4 Standar Pendidikan dan Tenaga Kependidikan Standar 5 Standar Sarana dan Prasarana Standar 6 Standar Pengelolaan Standar 7 Standar Pembiyaan Standar 8 Standar Penilaiaan Peringkat Akreditasi 1  69929608 PAUD PELITA HATI Lengkap Lengkap  Lengkap Lengkap Lengkap Tidak Lengkap Tidak Lengkap Lengkap  Terakreditasi 2  69857264 PAUD MATAHARI 2 Lengkap Lengkap  Lengkap Lengkap Lengkap Tidak Lengkap Lengkap  Lengkap  Terakreditasi 3  69821033 AYAH BUNDA Lengkap Lengkap  Lengkap Lengkap Lengkap Tidak Lengkap Lengkap  Lengkap  Terakreditasi 4  69820933 BKB PAUD RIZKI Lengkap Lengkap  Lengkap Lengkap Lengkap Tidak Lengkap Lengkap  Lengkap  Terakreditasi 5  20112056 TK MARGA LAKSANA Lengkap Lengkap Tidak Lengkap Lengkap Lengkap Lengkap Lengkap  Lengkap  Terakreditasi
6  69844981 PAUD NUSA INDAH Lengkap Lengkap  Lengkap Lengkap Lengkap Tidak Lengkap Lengkap  Lengkap  Terakreditasi 7  69821006 bkb PAUD WIJAYA KUSUMA Lengkap Lengkap  Lengkap Lengkap Lengkap Lengkap Lengkap  Lengkap  Terakreditasi
8  20177886 TK LINTANG HARAPAN Lengkap Lengkap  Lengkap Lengkap Lengkap Lengkap Tidak Lengkap Lengkap  Terakreditasi 9  69732552 RA Al Lathifiyah Lengkap Lengkap  Lengkap Lengkap Lengkap Lengkap Tidak Lengkap Lengkap  Terakreditasi 10  69945470 PAUD OXFORD Lengkap Tidak Lengkap Lengkap Lengkap Lengkap Lengkap Lengkap  Lengkap  Terakreditasi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3267
No NPSN Nama Lembaga Standar Tingkat Pencapaian Perkembangan Anak Standar 2 Standar Isi Standar 3 Standar Proses Standar 4 Standar Pendidikan dan Tenaga Kependidikan Standar 5 Standar Sarana dan Prasarana Standar 6 Standar Pengelolaan Standar 7 Standar Pembiyaan Standar 8 Standar Penilaiaan Peringkat Akreditasi

## UTOMO PRESCHOOL

## 2.5 Analisis Data
Setelah  mendapatkan  data  penelitian,  peneliti  melakukan  tahap  analisis  data  dimana  data  tersebut  disesuaikan dengan kebutuhan penelitian saat ini. Tahap ini dilakukan pengolahan data awal untuk mendapatkan data yang baik sebelum  data  diolah  menggunakan  metode  Algoritma  C4.5  dan Naïve  Bayes .  Hal  ini  dimaksudkan  agar  dapat diketahui nilai akurasi hasil prediksi berdasarkan penerapan dari dua metode data mining yang digunakan. Hasil dari  pengumpulan data didapatkan record sebanyak 100 dataset  Lembaga satuan PAUD yang telah menyelesaikan Akreditasi tahun 2019 dengan 11 atribut. Lembaga PAUD yang dikategorikan terakreditasi adalah Lembaga  PAUD  yang  dapat  melengkapi  8  persyaratan  yang  diminta  untuk  syarat  akreditasi  satuan  PAUD. Sedangkan Lembaga PAUD yang tidak melengkapi 8 persyaratan, maka dikategorikan tidak terakreditasi.
Tetapi dari hasil pengumpulan data, data record dan atribut tidak seluruhnya bisa digunakan karena perlu dilakukan  Analisis  Data  untuk  mendapatkan  data  yang  baik.  Adapun  rincian  atribut  yang  belum  dilakukan Analisis Data seperti tabel 2. Atribut berikut:
Tabel 2 . Atribut Data Sebelum Analisis Data No Nama Jenis Data 1 NPSN Karakter 2 Nama Lembaga Karakter 3 Standar 1 Karakter 4 Standar 2 Karakter 5 Standar 3 Karakter 6 Standar 4 Karakter 7 Standar 5 Karakter 8 Standar 6 Karakter 9 Standar 7 Karakter 10 Standar 8 Karakter 11 Peringkat Akreditasi Kategorikal
Dari beberapa penelitian yang telah dilakukan menyatakan bahwa melakukan Analisis data perlu dilakukan untuk mendapatkan dataset dengan kualitas yang baik. Untuk mendapatkan data dengan kualitas baik, beberapa teknis yang dapat dilakukan antara lain validation, integration and transformation, size reduction/discretization. Maka pada penelitian ini, untuk Analisis data dilakukan untuk mendapatkan data dengan kualitas baik. Analisis data yang penulis gunakan diantaranya:
a. Memperbaiki keterangan data pada atribut peringkat akreditasi, yang awalnya peringkat akreditasi terdiri dari A (Sangat Baik), B (Baik), C (Cukup), dan TT (Tidak Terakreditasi), dan berubah menjadi Terakreditasi dan Tidak Terakreditasi. Pada tahap ini dipakai untuk menghindarkan adanya missing value dalam dataset.
b. Reduksi  data  dilakukan  untuk  mendapatkan  dataset  dengan record dan  jumlah  atribut  yang  bersifat  hanya Informasinya  saja.  Contohnya  pada  atribut  “NPSN”  dan  “Nama  Lembaga”  tidak  digunakan  pada  proses mining  karena  tidak  relevan.  Jadi  atribut  yang  dipakai  pada  proses  mining  hanya  atribut  yang  bersifat informasi, yaitu “Standar 1”, “Standar 2”, “Standar 3”, “Standar 4” “Standar 5”, “Standar 6”, “Standar 7”, “Standar 8”, dan “Peringkat Akreditasi”. Setelah melakukan proses analisis data, maka dataset yang digunakan pada proses mining adalah 100 data satuan akreditasi dengan 9 atribut yang telah dinormalisasi dan missing value tidak ada pada dataset tersebut. Adapun atribut yang digunakan pada proses data mining seperti pada tabel 3:
Tabel 3 . Atribut Data Sesudah Analisis Data No Nama Jenis Data 1 Standar 1 Karakter 2 Standar 2 Karakter 3 Standar 3 Karakter 4 Standar 4 Karakter 5 Standar 5 Karakter 6 Standar 6 Karakter 7 Standar 7 Karakter

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3267
No Nama Jenis Data 8 Standar 8 Karakter 9 Peringkat Akreditasi Kategorikal

## 2.6 Algoritma C4.5
Algoritma C4.5 adalah metode yang bisa diterapkan untuk menyelesaikan masalah klasifikasi data dengan atribut kategori  [13].  Sedangkan  (Anam  &  Santoso  2018)  berpendapat  bahwa  Algoritma  C4.5  diterapkan  guna membentuk sebuah pohon keputusan yang mempresentasikan aturan dalam klasifikasi [14]. C4.5 adalah ekstensi dari  algoritma decision-tree  ID3.  Algoritma  ID3/ C4.5  ini  secara  rekursif  membuat  sebuah  decision  tree berdasarkan training data yang telah disiapkan [15]. Elemen penting dalam Algoritma C4.5 antara lain Entropy dan Gain. Tahapan dalam membagun pohon keputusan diantaranya:
1. Memilih atribut untuk dijadikan node/akar
2. Membuat cabang dari setiap nilai
3. Membagi kasus pada setiap cabang
4. Mengulang proses tiap cabang hingga seluruh kasus pada cabang berada pada kelas yang sama.
Pemilihan atribut sebagai node/akar yakni berdasarkan nilai Gain tertinggi dari semua atribut. Perhitungan metode algoritma C4.5 menggunakan konsep information gain atau entropy reduction untuk memilih pembagian yang optimal. Tahapan dalam membuat sebuah pohon keputusan dengan algoritma C4.5 yaitu [16]:
1. Mempersiapkan  data  training,  dapat  diambil  dari  data  histori  yang  pernah  terjadi  sebelumnya  dan  sudah dikelompokan dalam kelas-kelas tertentu
2. Menentukan akar dari  pohon dengan menghitung  nilai  gain  yang tertinggi  dari  masing-masing  atribut atau berdasarkan nilai indeks entropi terendah.
Gaint (S, A) = Entropy (S) ∑ |𝑆𝑖| |𝑆| 𝑛 𝑖=𝑖 ∗ (1)
Keterangan: S : Himpunan Kasus A : Atribut n : Jumlah Partisi Atribut A | Si | : Jumlah Kasus Pada Partisi Ke – i | S | : Jumlah Kasus Dalam S Nilai Entropy dapat dihitung menggunakan persamaan berikut: Entropy (S) = ∑ 𝑃𝑖 ∗ 𝐿𝑜𝑔 𝑛 𝑖=𝑖 2 𝑃𝑖 (2) Keterangan : S : Himpunan Kasus A : Fitur n : Jumlah Partisi S Pi : Proporsi Dari Si Terhadap S

## 2.8 Naïve Bayes
Naïve  Bayes  merupakan  pengklasifikasian  dengan  metode  probabilitas  dan  statistic  yang  dikemukakan  oleh ilmuan Inggris Thomas Bayes. Naïve Bayes telah banyak digunakan dalam prediksi di berbagai hal. Naïve Bayes telah  digunakan  untuk  prediksi  di  bidang  perbankan/keuangan,  bidang  sosial  kemasyarakatan,  serta  bidang pendidikan[17].  Naïve  bayes  digunakan  untuk  Algoritma  perhitungan  untuk  menyelesaikan  masalah  prediksi. Metode ini  menggunakan teorema Bayes, yang bekerja berdasarkan probabilitas sederhana dinyatakan persamaan berikut:
𝑃 (𝐻|𝐸) = P(E|H)P(H) 𝑃(𝐸) (3)
Keterangan:
E
: Buki
H : Hipotensi P(H|E) : Hipotesis H benar untuk bukti E
P(E|H)     :  Kemungkinan  sebuah  bukti  E  terjadi  akan  memengaruhi  hipotesis  H  atau  kata  lain  kemungkinan bahwa bukti E benar untuk hipotesis H
P(H) : Probabilitas awal (priori) hipotesis H terjadi tanpa memandang bukti apapun P(E) : Probabilitas awal (priori) bukti E terjadi tanpa memandang hipotesis/bukti yang lain.
Maksud dari aturan bayes yakni berdasarkan bukti-bukti (E) yang diamati maka  hasil hipotesis (H) dapat diprediksi.
2.9 Evaluasi Metode Klasifikasi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3267
Evaluasi ini bertujuan untuk menganalisis perbandingan pada metode klasifikasi yang digunakan. Pada penelitian ini, hasil implementasi metode C4.5 akan dibandingkan dengan Naïve Bayes. Untuk memvalidasi nilai akurasi model ini dibagun menggunakan metode Confusion Matrix.
a. Confusion Matrix
Tujuan  menganalisis  menggunakan  metode Confusion  Matrix adalah  untuk  menganalisis  kualitas  kinerja model klasifikasi dalam mengetahui variabel dari seluruh kelas. Confusion Matrix berisi mengenai informasi kelas sebenarnya dan kelas presiksi dari suatu proses klasifikasi. Misalnya dataset terbagi menjadi kelas A dan B, maka kelas A dikategorikan menjadi variabel positif dan kelas B dikategorikan menjadi variabel negatif. Nilai accuracy,  reccal dan precission didapat  dari  hasil  evaluasi  menggunakan Confusion  Matrix.  Contoh Confusion Matrix di lihat pada gambar 2:
Ya Tidak Jumlah Kelas Ya TP FN P Aktual Tidak  FP TN N Jumlah P N P + N Gambar 2. Confusion Matrix
Berikut perhitungan nilai akurasi, precission dan reccal dinyatakan dalam persamaan:
Accuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑃+𝑁 (4) Precission = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (5)
Reccal  = 𝑇𝑃 𝑃 (6)
Keterangan:
TP (True Positive)   : Jumlah variabel positife yang dilabeli dengan benar oleh classifier, sebagai contoh variabel dengan label status kelulusan = tepat waktu
TN (True Negative)  : Jumlah variabel negatif yang dilabeli dengan benar oleh classifier FP (False Positive)   : Jumlah variabel negatif yang salah dilabeli oleh classifier FN (False Negative)  : Jumlah variabel positif yang salah dilabeli oleh classifier P : Jumlah sampel positif

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengolahan Data Pada Sistem
Data yang digunakan pada proses training dan testing telah melewati proses Analisis data, sehingga data telah siap diolah. Dataset yang dipakai dalam proses training ataupun testing sejumlah 100 record. Sedangkan untuk atribut yang  digunakan  dalam  proses  training  dan  testing  terdiri  dari  atribut  Standar  1  Standar  Tingkat  Pencapaian Perkembangan Anak, Standar 2 Standar Isi, Standar 3 Standar Proses, Standar 4 Standar Pendidikan dan Tenaga Kependidikan,  Standar  5  Standar  Sarana  dan  Prasarana,  Standar  6  Standar  Pengelolaan,  Standar  7  Standar Pembiayaan, Standar 8 Standar Penilaian, Peringkat Akreditasi. Proses ini diterapkan pada tool RapidMiner 9.9, dan  dengan  memakai  metode  perhitungan  yaitu  Algoritma  C4.5  dan  Naïve  bayes.  Selanjutnya  hasil  pengujian dapat dilihat dari Confussion Matrik seperti Gambar 4 dan Gambar 6.
Tahap  selanjutnya  dilakukan  pembuktian  hasil  penelitian  menggunakan  software  RapidMiner  Studio, atribut yang digunakan sebagai Class adalah Peringkat Akreditasi. Tahap modeling dapat dilihat pada gambar 3

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3267

## 3.2 Implementasi Metode Algoritma C4.5
Pada hasil implementasi dengan menggunakan metode Algoritma C4.5 didapatkan nilai akurasi sebesar 99,00% yang telah dievaluasi menggunakan Confusion Matrix. Pada Gambar 4 menunjukan detail hasil yang didapatkan pada proses mining yang dikerjakan dengan menggunakan Algoritma C4.5:
Gambar 4. Nilai Akurasi Metode Algoritma C4.5
Pada  gambar  3,  menampilkan  hasil  perhitungan  akurasi  dataset  dengan  menggunakan  metode  C4.5 berdasarkan Confussion matrix. Pada gambar tersebut dapat dilihat nilai Accuracy rata rata sebesar 99,00% nilai Reccal Terakreditasi  sebesar  100,00%,  Nilai Reccal Tidak  Terakreditasi  sebesar  0,00%.  Nilai Preccision Terakreditasi sebesar 99,00%, dan nilai Preccision Tidak Terakreditasi sebesar 0,00%. Dari 100 dataset terdapat 99  data  yang  sesuai  dengan  prediksi  yaitu  “Terakreditasi”,  dan  1  diprediksi  “Terakreditasi”  ternyata  “Tidak Terakreditasi”.  Dan  sebanyak  0  data  yang  diprediksi  “Tidak  Terakreditasi”  ternyata  termasuk  klasifikasi “Terakreditasi” dan sebanyak 0 data prediksi yaitu “Tidak Terakreditasi”.
Dari  hasil  implementasi  Algoritma  C4.5  menggunakan tool RapidMiner,  maka  terbentuklah  pohon keputusan berdasarkan nilai gain tertinggi, dapat dilihat di gambar 5:

## Gambar 5. Pohon Keputusan Berdasrkan Informasi Gain
Pada gambar 4, dapat dilihat bahwa variabel atau kriteria yang berpengaruh dalam prediksi Terakreditasi pada BAN PAUD dan PNF Provinsi DKI Jakarta adalah di Standar 4 Standar Pendidikan dan Tenaga Pendidikan. Variabel standar 4 adalah nilai komulatif terakhir yang diambil selama proses akreditasi pada satuan pendidikan PAUD.  Data  tersebut  merupakan  data  paling  dekat  yang  menggambarkan  data  prediksi  terakreditasi  satuan pendidikan PAUD dibandingkan variabel variabel lain.

## 3.3 Implementasi Metode Naïve Bayes
Selanjutnya pada hasil implementasi dengan menggunakan metode Naïve Bayes didapatkan nilai akurasi sebesar 99,00%  yang  telah  dievaluasi  menggunakan Confusion  Matrix. Pada  Gambar  6  menunjukan  detail  hasil  yang didapatkan pada proses mining yang dikerjakan dengan menggunakan Naïve Bayes:

## Gambar 6. Nilai Akurasi Metode Naïve Bayes
Pada  Gambar  4,  menampilkan  hasil  perhitungan  akurasi  dataset  dengan  menggunakan  metode  Naïve  Bayes berdasarkan Confussion matrix. Pada gambar tersebut dapat dilihat nilai Accuracy rata rata sebesar 99,00% nilai Reccal Terakreditasi  sebesar  100,00%,  Nilai Reccal Tidak  Terakreditasi  sebesar  0,00%.  Nilai Preccision Terakreditasi sebesar 99,00%, dan nilai Preccision Tidak Terakreditasi sebesar 0,00%. Dari 100 dataset terdapat 99  data  yang  sesuai  dengan  prediksi  yaitu  “Terakreditasi”,  dan  1  diprediksi  “Terakreditasi”  ternyata  “Tidak Terakreditasi”.  Dan  sebanyak  0  data  yang  diprediksi  “Tidak  Terakreditasi”  ternyata  termasuk  klasifikasi “Terakreditasi” dan sebanyak 0 data prediksi yaitu “Tidak Terakreditasi”.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3267
3.4 Perbandingan Hasil Akurasi Metode Algoritma C4.5 dan Naïve Bayes
Hasil dari Implementasi yang telah dilakukan, perbandingan tingkat akurasi antara metode  Algoritma C4.5 dan Naïve Bayes.
Tabel 4. Perbandingan Hasil Akurasi Metode Algoritma C4.5 dan Naïve Bayes
No  Metode Nilai Akurasi 1 Algoritma C4.5 99,00% 2 Naïve Bayes 99,00%
Dari hasil tabel 4, prediksi Terakreditasi satuan pendidikan PAUD menggunakan metode C4.5 memiliki nilai akurasi sama dengan nilai akurasi metode Naïve Bayes, yaitu 99,00%. Akhir pada pengujian ini, yaitu hasil prediksi Terakreditasi satuan pendidikan PAUD pada BAN PAUD dan PNF Provinsi DKI Jakarta berdasarkan dataset yang telah diimplementasikan dengan metode Algoritma C4.5 dan Naïve Bayes sama sama menunjukkan nilai Accuracy 99,00%. Dari pohon keputusan hasil implementasi Algoritma C4.5 disimpulkan bahwa variabel atau kriteria yang berpengaruh dalam prediksi Terakreditasi satuan pendidikan PAUD di BAN PAUD dan PNF Provinsi DKI Jakarta adalah Standar 4 Standar Pendidikan dan Tenaga Pendidikan.

## 4. KESIMPULAN
Dari permasalahan di Badan Akreditasi Nasional Pendidikan Anak Usia Dini dan Pendidikan Nonformal (BAN PAUD dan PNF Provinsi DKI Jakarta) untuk kesimpulan dari penelitian ini bahwa prediksi Nilai Akreditasi pada Lembaga Satuan PAUD berdasarkan data set yang diimplementasikan dengan metode Naïve Bayes menunjukan nilai Accuracy sama dengan nilai Accuracy pada metode Algoritma C4.5 yaitu dengan nilai Accuracy 99,00%. Karena  hasil  nilai Accuracy kedua  metode  sama,  maka  Metode  Algoritma  C4.5  dan  Naïve  Bayes  sama  sama direkomendasikan  untuk  digunakan  dalam  menyelesaikan  masalah  prediksi  menentukan  nilai  akreditasi  pada lembaga satuan PAUD pada Badan Akreditasi Nasional Pendidikan Anak Usia Dini dan Pendidikan Nonformal Provinsi  DKI  Jakarta  (BAN  PAUD  dan  PNF  Provinsi  DKI  Jakarta).  Dari  pohon  keputusan  hasil  implementasi Algoritma C4.5, dapat disimpulkan bahwa variable atau kriteria yang berpengaruh dalam prediksi nilai akreditasi Lembaga satuan PAUD di BAN PAUD dan PNF Provinsi DKI Jakarta adalah standar 4 Standar Pendidikan dan Tenaga Pendidikan.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan Terimakasih peneliti sampaikan kepada Bpk. Dadang Iskandar Mulyana, selaku Dosen Pembimbing dan Kepala Program Studi Teknik Informatika di Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika, yang telah memberikan  saran,  masukan  dan  arahan  sehingga  penelitian  ini  dapat  diselesaikan  dengan  baik.  Selain  itu terimakasih kepada Bpk. Hidayat Darwis selaku Sekretaris dan Amirul Hilman selaku Sekretariat Bagian SIMA di  BAN  PAUD  dan  PNF  Provinsi  DKI  Jakarta  yang  telah  memberikan  referensi  data  untuk  bisa  melakukan penelitian ini. Serta terimakasih kepada Orang tua dan serta Teman teman seperjuangan di STIKOM CKI yang senantiasa memberikan semangat dan masukan kepada peneliti dalam menyelesaikan penelitian ini.

## REFERENCES
[1] D. P. Mulya, “Analisa Dan Implementasi Association Rule Dengan Algoritma Fp-Growth Dalam Seleksi Pembelian Tanah Liat (Studi Kasus Di Pt. Anveve Ismi Berjaya),” J. Teknol. Dan Sist. Inf. Bisnis , vol. 1, no. 1, pp. 47–57, 2019.
[2] E. Etriyanti, D. Syamsuar, and N. Kunang, “Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritme Naive Bayes Classifier dan  C4.5  untuk  Memprediksi  Kelulusan  Mahasiswa,” Telematika ,  vol.  13,  no.  1,  pp.  56–67,  2020,  doi: 10.35671/telematika.v13i1.881.
[3] H. Dhika, F. Destiawati, and A. Fitriansyah, “Implementasi Algoritma C4. 5 terhadap Kepuasan Pelanggan,” pp. 80–86, 2018, doi: 10.31227/osf.io/fgc7a.
[4] A.  Amrin,  “Perbandingan  Metode  Neural  Network  Model  Radial  Basis  Function  Dan  Multilayer  Perceptron  Untuk Analisa Risiko Kredit Mobil,” Paradig. Komput. dan Inform. , vol. 20, no. 1, pp. 31–38, 2018.
[5] E. Buulolo, Data Mining Untuk Perguruan Tinggi . Deepublish, 2020.
[6] D.  Srianto  and  E.  Mulyanto,  “Perbandingan  K-Nearest  Neighbor  Dan  Naive  Bayes  Untuk  Klasifikasi  Tanah  Layak Tanam Pohon Jati,” Techno. Com , vol. 15, no. 3, pp. 241–245, 2016.
[7] Septiani,  “Komparasi  Metode  Klasifikasi  Data  Mining  Algoritma  C4.  5  Dan  Naive  Bayes  Untuk  Prediksi  Penyakit Hepatitis,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 13, no. 1, pp. 76–84, 2017.
[8] L. Setiyani and M. W. D. A. S. P. Purwani, “Analisis Prediksi Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu Menggunakan Metode Data  Mining  Naïve  Bayes :  Systematic  Review,” Fakt.  Exacta ,  vol.  13,  no.  1,  pp.  38–47,  2020,  doi: 10.30998/faktorexacta.v13i1.5548.
[9] W.  Supriyanti,  K.  Kusrini,  and  A.  Amborowati,  “Perbandingan  Kinerja  Algoritma  C4.  5  dan  Naïve  Bayes  Untuk Ketepatan Pemilihan Konsentrasi Mahasiswa,” J. Inf. J. Penelit. dan Pengabdi. Masy. , vol. 1, no. 3, pp. 61–67, 2016.
[10]  W.  Muslehatin  and  Ibnu,  “Penerapan  Naïve  Bayes  Classification  untuk  Klasifikasi  Tingkat  Kemungkinan  Obesitas

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3267
Mahasiswa  Sistem  Informasi  UIN  Suska  Riau,” in Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi  Komunikasi  dan  Industri , 2017, pp. 250–256.
[11]  I. et al Brilian Rahmat C.T.I, “Implemetasi k-means clustering pada rapidminer untuk analisis daerah rawan kecelakaan,” in Prosiding Seminar Nasional Riset Kuantitatif Terapan , 2017, pp. 58–62.
[12]  A.  P.  Fadillah,  “Penerapan  Metode  CRISP-DM  untuk  Prediksi  Kelulusan  Studi  Mahasiswa  Menempuh  Mata  Kuliah (Studi  Kasus  Universitas  XYZ),” J.  Tek.  Inform.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  1,  no.  3,  pp.  260–270,  2015,  doi: 10.28932/jutisi.v1i3.406.
[13]  S. A. Prakoso and E. T. Tutik, “KOMPARASI ALGORITMA C4. 5 DENGAN NAÏVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI KELULUSAN MAHASISWA TEPAT WAKTU DI PTS ‘KZX,’” KOMPUTAKI , vol. 3, no. 1, 2017.
[14]  C. Anam and Santoso, “Perbandingan Kinerja Algoritma C4. 5 dan Naive Bayes untuk Klasifikasi Penerima Beasiswa,” ENERGY , vol. 8, no. 1, pp. 13–19, 2018.
[15]  Deteksi et al, “Eksperimen Naïve Bayes Pada Deteksi Berita Hoax Berbahasa Indonesia Naïve Bayes’s Experiment On Hoax News Detection In Indonesian Language,” vol , vol. 23, pp. 1–15, 2019.
[16]  H.  Amalia  and  E.  Evicienna,  “PENENTUAN  PROSES  PERSALINAN  IBU  MELAHIRKAN  MENGGUNAKAN ALGORITMA C4. 5,” in PROSIDING SEMINAR NASIONAL CENDEKIAWAN , 2017, pp. 101–107.
[17]  B. Bahar and D. W. Pratama, “Penerapan Teorema Bayes Dalam Sistem Pakar Untuk Konsultasi Siswa Bermasalah,” Jutisi J. Ilm. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 6, no. 2, pp. 1529–1540, 2018.