## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 235 − 240 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1752

## Dimensional Data Unsupervised Learning Using an Analytic Hierarchy Process in Determining Attributes in the Classification Algorithm
Shinta Ayunda Putri 1,* , Mustakim 2
Fakultas Sains dan Teknologi, Sistem Informasi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: 1 shintaikhtiar@gmail.com, 2 mustakim@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: shintaikhtiar@gmail.com Submitted: 23/06/2022 ; Accepted: 28/06/2022 ; Published : 30/06/2022
Abstrak− Penanganan sistematis diperlukan dalam meningkatkan mutu perguruan tinggi, salah satunya yaitu perlu ditingkatkannya kompetensi lulusan setiap tahunnya. Dalam meningkatkan kelulusan Mahasiswa, maka perlu dilakukannya klasifikasi kelulusan Mahasiswa untuk mengetahui apakah Mahasiswa tersebut dikatakan Tepat Waktu (TW) atau Kemungkinan Tepat Waktu (KTW) dengan menggunakan metode BPNN dan PNN. Data yang digunakan yaitu data Alumni Mahasiswa Sistem Informasi angkatan 2013-2020  dengan  7  kriteria  yang  digunakan  yaitu  IPK,  Total  SKS,  Jumlah  Mata  Kuliah  Mengulang,  Ambil  Mata  Kuliah  TA disemester  7,  Prokrastinasi,  Kepercayaan  Diri, dan  Disiplin.  Data  yang  diperoleh  selanjutnya  dilakukan  proses  pembagian  data training dan data testing menggunakan K-Means Clustering dengan tujuan untuk mendapatkan hasil akurasi terbaik. Selanjutnya tahap pengklasifikasian menggunakan BPNN dan PNN menghasilkan hasil akurasi sebesar 98% dan 95,45% dengan learning rate 0,125 dan nilai spread 0,1.
Kata Kunci: BPNN; PNN; K-Means Clustering; dan Klasifikasi Mahasiswa.
Abstract −Systematic keyword is needed in improving the quality of higher education, one of which is the needed to increase the competence  of  graduates  every  year.  In  increasing  student  graduation,  it  is necessary  to  classify  student  graduation  to  find  out whether the student is said to be on time (TW) or possibility on time (KTW) using the BPNN and PNN methods. The data used is the Alumni data of the 2013-2020 Information System  study program with 7 criteria use, namely GPA, Total Credits, Number of Repetitive Courses, Taking TA Curse in Semester 7, Procrastination, Self-Confidence, and Discipline. The data obtained is then carried  out  in  the  process  of  sharing  training  data  and  testing data  using  K-Means  Clustering  with the  aim;  of  getting  the best accuracy results. Furthermore, the classification stage using BPNN and PNN resulted in an accuracy of 98% and 95% with learning rate of 0.125 and a spread value of 0.1.
Keywords : BPNN; PNN; K-Means Clustering; Classification

## 1. PENDAHULUAN
Pendidikan  menjadi  bagian  penting yang  mempengaruhi  kehidupan  manusia.  Menurut Undang-Undang  Nomor  20 Tahun  2003,  Perguruan  tinggi  turut  berkewajiban  menyelenggarakan  pendidikan,  penelitian  serta  pengabdian masyarakat.  Perguruan  tinggi  dan  program  studi  memiliki  hubungan  timbal  balik  yang  erat.  Kementerian menyebutkan bahwa diperlukan suatu perencanaan penanganan sistematis dalam meningkatkan mutu perguruan tinggi dan  program  studi,  salah  satunya  yaitu  perlu  ditingkatkan  kompetensi  lulusan  setiap  tahunnya[1].  Pada  Program Sistem  Informasi  tercatat  masih  banyaknya  Mahasiswa  belum  menyelesaikan  perkuliahan  lebih  dari  empat  tahun. Melalui hal tersebut penting bagi Manajemen/Administrator Program Studi untuk mencari cara dalam meningkatkan kelulusan  Mahasiswa  dengan  mengetahui  faktor  apa  saja  yang  mempengaruhi  masa  belajar  Mahasiswa[2]. Penggunaan data mining dapat digunakan sebagai pertimbangan dalam pengambilan keputusan lebih lanjut[3].
Data mining adalah proses pencarian hubungan dengan menganalisis pola-pola pengetahuan yang sebelumnya tidak diketahui atau tersembunyi dari sekumpulan data besar dalam database melalui statistik matematika dan mesin belajar[4].  Dalam  memperoleh  keberhasilan  hasil  estimasi,  penerapan  teknik clustering dilakukan  untuk mengelompokkan dataset menjadi dua bagian yaitu training dan testing yang dapat mewakili sebaran data[5].
Sebagai salah satu metode dalam data mining yang bersifat unsupervised [6], clustering berperan penting dalam memberikan  hasil  pembagian  data  yang  efektif  untuk  menentukan  data training dalam  melakukan  klasifikasi.  K- Means merupakan salah satu metode yang mempartisi data ke dalam bentuk satu kelompok atau lebih yang memiliki tingkat  kemiripan  yang  tinggi.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh[5]  memperoleh  hasil  bahwa  algoritma  K-Means memiliki akurasi yang tinggi dibandingkan dengan K-Fold Cross Validation.
Untuk menunjang hasil estimasi digunakan algoritma Probabilistic Neural Network (PNN). Kelebihan yang didapatkan dari penerapan PNN yaitu pelatihan yang bersifat mudah, bobot tidak terlatih tetapi ditugaskan sehingga tidak akan berganti dan hanya vektor baru yang dimasukkan ke dalam matriks bobot ketika pelatihan [7]. Penelitian dengan  studi  kasus  prediksi  kelulusan  tepat  waktu  Mahasiswa  menggunakan  metode  Decision  Tree  dan  Artificial Neural Network (ANN) menghasilkan tingkat akurasi tinggi sebesar 74,51% untuk metode Decision Tree dan akurasi sebesar 79,74% dihasilkan oleh metode ANN[8].
Penelitian  terdahulu pernah  dilakukan oleh  Sari, 2018  mengenai  estimasi  kelulusan  mahasiswa  tepat  waktu menggunakan tujuh kriteria/atribut yang berpengaruh terhadap kelulusan tepat waktu mahasiswa yaitu Indeks Prestasi Kumulatif  (IPK),  Total  Satuan  Kredit  Semester  (SKS),  Ambil  Mata  Kuliah  Tugas  Akhir  (TA)  pada  Semester  7, Prokrastinasi,  Kepercayaan  Diri,  Jumlah  Mata  Kuliah  Mengulang  dan  Disiplin  dengan  menggunakan  algoritma Backpropagation  Neural  Network  (BPNN).  Dimana  dalam  penelitian  [9]diperoleh  hasil  akurasi  algoritma  BPNN sebesar 87% dengan nilai error sebesar 0,3443[9]. Dari ketujuh kriteria yang digunakan, didapatkan 3 kriteria yang

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 235 − 240 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1752
berpengaruh  terhadap  kelulusan  tepat  waktu  mahasiswa  yaitu  Prokrastinasi,  Total  SKS,  dan  Jumlah  Mata  Kuliah Mengulang[10].  Berbeda  pada  penelitian  sebelumnya,  pada  penelitian  ini  tahap  prediksi  kelulusan  mahasiswa menggunakan  algoritma  PNN.  Hal  ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  mengetahui  algoritma  mana  yang  memiliki tingkat akurasi tertinggi dari algoritma yang dikerjakan sebelumnya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada  penelitian  ini,  data  yang  digunakan  merupakan  data  Lulusan  Mahasiswa  atau  Alumni  pada  Prodi  Sistem Informasi Tahun Ajaran 2013-2020. Atribut yang digunakan pada penelitian ini sebanyak 7 kriteria yang meliputi IPK,  Total  SKS,  Jumlah  Mata  Kuliah  Mengulang,  Mengambil  Mata  Kuliah  TA  di  Semester  7,  Prokrastinasi, Kepercayaan  Diri,  dan  Disiplin.  Dataset  awal  yang  terkumpul  kemudian  dilakukan  tahap  preprocessing  meliputi cleaning data , transformation data dan normalization data . Sebelum dilakukan tahap klasifikasi, data terlebih dahulu dibagi menjadi data training dan data testing menggunakan K-Means Clustering. Selanjutnya proses mengestimasi menggunakan algoritma Backpropagation Neural Network dan Probabilistic Neural Network. Kemudian hasil dari tiap percobaan dibandingkan sehingga didapatkan hasil terbaik berdasarkan nilai uji evaluasi Root Mean Square Error (RMSE) terendah. Alur metodologi penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Metodologi Penelitian

## 2.1.1 K-Means Clustering
K-Means  Clustering  merupakan  salah  satu  algoritma  tanpa  pengawasan  yang  paling  banyak  digunakan  untuk mengelompokkan data dalam sejumlah klaster tertentu[11]. Alur perhitungan pada algoritma k-means dimulai dengan menentukan  jumlah  cluster  atau  nilai  k  yang  ingin  dibentuk  dan  menentukan  nilai centroid awal  secara  acak. Kemudian  melakukan  perhitungan  jarak  antar  data  ke  masing-masing  centroid  dengan  menggunakan  persamaan Euclidean Distance dengan rumus:
𝐷𝐿 2 (𝑥 1 – 𝑥 2 ) = || 𝑥 1 – 𝑥 2 || 2 √∑ (𝑥 𝑛 𝑗=1 2 𝑗 − 𝑥 1 𝑗) 2 (1)
Selanjutnya kelompokkan setiap data berdasarkan jarak terdekat atau dengan melihat nilai jarak terkecil antar data dengan centroid nya[12].

## 2.1.2 Backpropagation Neural Network (BPNN)
Backpropagation merupakan salah satu contoh algoritma pembelajaran dalam jaringan syaraf tiruan[13] yang dapat digunakan dalam prediksi dan klasifikasi. Tahapan pada algoritma BPNN yaitu:
a. Inisialisasi bobot secara acak untuk setiap sinapsis dalam jaringan saraf b. Ulangi untuk semua lapisan tersembunyi atau hidden layer
c. Untuk semua sample training X lakukan:
1. Forward Propagation
Tiap  unit input menerima  sinyal  dan  meneruskan  ke  lapisan  tersembunyi  yang  kemudian  tiap  lapisan tersembunyi menjumlahkan sinyal-sinyal input.
𝑍 𝑖 𝑛 𝑗 = 𝑉 0 𝑗 + ∑ 𝑋 𝑛 𝑗=1 i 𝑉 𝑖 𝑗 (2)
Setelah itu sinyal dikirim ke semua output dengan rumus:
Estimasi Menggunakan Backpropagation Neural Network (BPNN) Estimasi Menggunakan Probabilistic Neural Network (PNN) Perbandingan Hasil Terbaik Dataset Preprocessing Data Pembagian Data Menggunakan K- Means Clustering

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 235 − 240 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1752
𝑍 𝑖 = 𝑓(𝑍 𝑖 𝑛 𝑗 ) (3)
2. Backward Propagation
Menghitung nilai eror disetiap unit output dan lapisan tersembunyi menggunakan Persamaan 4 dan Persamaan 5.
𝜎 𝑘 = (𝑡 𝑘 − 𝑦 𝑘 )𝑓(𝑦 𝑖 𝑛𝑘) (4)
𝛿 𝑖 𝑛𝑗 = ∑ 𝛿 𝑚 𝑘=1 k 𝑊 𝑗 𝑘 (5)
Kemudian bobot pada setiap neuron akan diperbaharui dengan rumus:
𝑊 𝑗 𝑘(𝑏𝑎𝑟𝑢) = 𝑊 𝑗 𝑘(𝑙𝑎𝑚𝑎) + ∆𝑊 𝑗 𝑘 (6)
Yang mana nilai ∆𝑊 𝑗 𝑘 diperoleh dengan rumus:
∆𝑊 𝑗 𝑘 =  𝛼𝛿 𝑗 𝑋 𝑖 (7)
𝛼 merupakan learning rate.

## 2.1.3 Probabilistic Neural Network (PNN)
Jaringan syaraf tiruan probabilistic didasarkan pada algoritma statistik yang diterapkan dalam jaringan Bayesian[14]. Algoritma ini termasuk dalam pembelajaran terawasi atau supervised learning karena output yang diharapkan telah diketahui sebelumnya serta pemodelan yang dibentuk berdasarkan penaksiran peluang yang akan muncul. Arsitektur PNN dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Arsitektur Algoritma PNN
Output  pada  algoritma  ini  akan  menghasilkan  klasifikasi  berdasarkan  nilai  pada summation  layer yang memiliki nilai paling besar yang dapat dilihat pada Persamaan 8.
𝑃𝑑 (𝑥) = 𝐶 𝑘 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑝 (𝑥|𝐶 𝑘 ) >  𝑝(𝑥|𝐶 𝑖 )Pr (𝐶 𝑗 ) (8)

## 2.1.4 Validasi dan Pemodelan Terbaik
Tahapan  ini  dilakukan  untuk  mencari  dan  mengetahui  keakuratan  hasil  peramalan  dengan  data  histori  dengan menggunakan  Root  Mean  Square  Error  (RMSE).  Hasil  peramalan  yang  dilakukan  akan  semakin  bagus  jika  nilai RMSE semakin kecil. Adapaun perhitungan RMSE dapat dilihat pada Persamaan 9.
RMSE = √∑ (Yt−Y′t)2 n (9)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini, dataset yang digunakan berasal dari data Lulusan Mahasiswa atau Alumni pada Program Studi Sistem Informasi dari tahun 2013-2020 dengan total keseluruhan data awal sebanyak 210 data dengan penggunaan atribut atau kriteria sebanyak 7 kriteria yang meliputi IPK, Total SKS, Jumlah Mata Kuliah Mengulang, Mengambil Mata  Kuliah  TA  disemester  7,  Prokrastinasi,  Kepercayaan  diri,  dan  Disiplin.  Tahap  selanjutnya  setelah mengumpulkan dataset adalah melakukan preprocessing data yang meliputi cleaning data , transformation data , dan normalization data. Dataset yang digunakan serta hasil preprocessing data dapat dilihat pada Tabel 1 dan Tabel 2.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 235 − 240 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1752
Tabel 1. Data Lulusan Mahasiswa Sistem Informasi
No Kode IPK Total SKS Jumlah MK. Mengulang Ambil MK. TA Smst.7 Prokrastinasi Kepercayaan Diri Disiplin 1 SI001 3 149 3 Tidak Rendah Sedang Tinggi 2 SI002 3.12 140 3 Ya Sedang Sedang Sedang 3 SI003 3.37 149 0 Ya Rendah Tinggi Tinggi 4 SI004 3.3 144 0 Ya Rendah Tinggi Tinggi 5 SI005 3.16 171 3 Tidak Sedang Sedang Sedang ... ... ... ... ... ... ... ... ... 210  SI210 2.55 145 0 Ya Sedang Sedang Sedang Tabel 2. Hasil Preprocessing Data No Kode IPK Total SKS Jumlah MK. Mengulang Ambil MK. TA Smst.7 Prokrastinasi Kepercayaan Diri Disiplin 1 SI001 0,669 0,2692 0,333 0 0 0 1 2 SI002 0,718 0,2 0,333 1 0,5 0 0 3 SI003 0,819 0,269 0 1 0 1 1 4 SI004 0,790 0,231 0 1 0 1 1 5 SI005 0,734 0,438 0,333 0 0,5 0 0 ... ... ... ... ... ... ... ... ... 145  SI145 0,480 0,238 0 1 0,5 0 0

## 3.1 Penentuan Kelas Target
Terdapat  2  target  yang  ditetapkan  untuk  mengklasifikasi  kelulusan  Mahasiswa  yaitu,  Tepat  Waktu  (TW)  dan Kemungkinan  Tepat  Waktu  (KTW).  Untuk  penetapan  target  merujuk  pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [10] menggunakan metode Analytic Hierarchy Process dengan diambil 3 nilai eigen tertinggi sebagai kriteria yang paling berprioritas yaitu kriteria Prokrastinasi, Total SKS dan Jumlah Mata Kuliah Mengulang dengan nilai eigen berturut sebesar 0,301; 0,216; 0,170 yang selanjutnya dalam penentuan kelas target dikondisikan dari 3 kriteria berpengaruh tersebut. Penentuan kelas target dapat dilihat pada Tabel 3. Untuk memudahkan dalam  menentukan kelas target, data yang telah di normalisasi terlebih dahulu di denormalisasi seluruhnya sehingga berbentuk data transformasi yang dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 3. Penentuan Kelas Target
No Jika Maka 1 Prokrastinasi dalam kategori “Rendah” Tepat Waktu (TW) 2 Total SKS > 136 pada semester 7
3 Mata Kuliah Mengulang < 3
4 Salah satu atau semua kondisi tidak terpenuhi  Kemungkinan Tepat Waktu (KTW)
Tabel 4. Data Setelah Penetapan Target No Kode IPK Total SKS Jumlah MK. Mengulang Ambil MK. TA Smst.7 Prokrastinasi Kepercayaan Diri Disiplin Kelas Target 1 SI001 3 149 3 Tidak Rendah Sedang Tinggi KTW 2 SI002 3.12 140 3 Ya Sedang Sedang Sedang KTW 3 SI003 3.37 149 0 Ya Rendah Tinggi Tinggi TW 4 SI004 3.3 144 0 Ya Rendah Tinggi Tinggi TW 5 SI005 3.16 171 3 Tidak Sedang Sedang Sedang KTW ... ...
... ...
... ... ... ... ... 145  SI145 2.53 145 0 Ya Sedang Sedang Sedang KTW

## 3.2 Pembagian Data Menggunakan K-Means Clustering
Data yang telah melalui tahap normalisasi selanjutnya dilakukan proses pembagian data menjadi data training dan data testing yang pada tahap ini menggunakan algoritma K-Means. Hasil percobaan pembagian data latih dan data uji menggunakan algoritma K-Means dapat dilihat pada Gambar 3. Dari Gambar 3. diketahui bahwa cluster 2 atau k=2

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 235 − 240 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1752
terpilih sebagai cluster terbaik dengan nilai DBI terendah sebesar 0,063. Pada cluster 1 dan cluster 2 secara berturut memiliki  anggota  sebanyak  69 record dan  76 record yang  nantinya  dilakukan  pengelompokkan  kembali  dengan ketentuan 70%;30% data training ;data testing disetiap cluster yang dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 3. Grafik Evaluasi Nilai Davies Bouldin Index (DBI)K-Means Clustering
Gambar 4. Pembagian Data Training dan Data Testing

## 3.3 Pemodelan Menggunakan BPNN
Pada penelitian ini, learning rate yang diuji sebanyak 10 percobaan dengan rentang nilai 0,001; 0,0025; 0,005; 0,0075; 0,01; 0,025; 0,05; 0,075; 0,1; 0,15 dan dengan 1000 epoch atau perulangan maksimal. Hasil percobaan learning rate dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil percobaan BPNN Percobaan Ke Learning Rate RMSE 1 0,001 0,681 2 0,005 0,022 3 0,0025 0,045 4 0,0075 0,022 Percobaan Ke Learning Rate RMSE 5 0,01 0,022 6 0,05 0,022 7 0,025 0,022 8 0,075 0,022 9 0,1 0,022 10 0,15 0,022
Berdasarkan Tabel 4. diketahui bahwa nilai learning rate terbaik diperoleh pada saat percobaan ke 2 dengan nilai learning rate; error ; akurasi berturut sebesar 0,005; 0,022; 98%.

## 3.4 Pemodelan Menggunakan PNN
Pada  penelitian  ini,  nilai  parameter  penghalus  atau spread yang  diuji  sebanyak  6  percobaan  dengan  rentang  nilai 0,000001; 0,00001; 0,0001; 0,001; 0,01; 0,1. Hasil percobaan pada tahap ini dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Percobaan PNN
Percobaan ke Nilai Spread RMSE 1 0,1 0,0455 2 0,01 0,0455 3 0,001 0,1136 2 Cluster 3 Cluster 4 Cluster 5 Cluster 6 Cluster 7 Cluster 8 Cluster 9 Cluster Nilai DBI 0,063 0,069 0,07 0,079 0,069 0,067 0,066 0,071 0,063 0,069 0,07 0,079 0,069 0,067 0,066 0,071 Evaluasi Nilai DBI 0 20 40 60 Data Training Data Testing 48 53 21 23
Cluster 1
Cluster 2

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 235 − 240 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1752
4 0,0001 0,1818 5 0,00001 0,1818 6 0,000001 0,1818
Berdasarkan Tabel 5. diketahui bahwa nilai dengan akurasi terbaik diperoleh pada percobaan ke 1 dengan nilai spread sebesar 0,1 dengan nilai error sebesar 0,0455 dan akurasi sebesar 95,45%.

## 4. KESIMPULAN
Dari  percobaan  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma  K-Means  Clustering  pada  proses  pembagian  data menjadi data training dan data testing didapat hasil cluster terbaik pada saat k=2 dengan nilai DBI sebesar 0,063. Selanjutnya,  pada  tahap  klasifikasi  kelulusan  mahasiswa  digunakan  metode  Backpropagation  Neural  Network dan Probabilistic  Neural  Network.  Dari  percobaan  yang  telah  dilakukan  diketahui  bahwa  algoritma  BPNN  memiliki akurasi  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  PNN  dengan  nilai  akurasi  BPNN  sebesar  98%  dan  PNN  sebesar  95,45%, sehingga pada kasus dengan menggunakan data lulusan Mahasiswa penggunaan algoritma BPNN memiliki performa yang lebih baik dibanding PNN.

## REFERENCES
[1] Akreditasi Program Studi Sarjana Ban-Pt, no. November. 2008.
[2] J. S. Bassi, E. G. Dada, A. A. Hamidu, and M. D. Elijah, “Students Graduation on Time Prediction Model Using Artificial Neural Network,” IOSR J. Comput. Eng., vol. 21, no. 3, pp. 28–35, 2019, doi: 10.9790/0661-2103012835.
[3] A.  Noercholis  and  M.  Zainuddin,  “Comparative  Analysis  of  5  Algorithm  Based  Particle  Swarm  Optimization  (Pso)  for Prediction of Graduate Time Graduation,” MATICS J. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf., vol. 12, no. 1, pp. 1–9, 2020, doi: 10.18860/mat.v12i1.8216.
[4] Y. Yin, L. Long, and X. Deng, “Dynamic Data Mining of Sensor Data,” IEEE Access, vol. 8, pp. 41637–41648, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.2976699.
[5] Mustakim,  “Effectiveness  of  K-means  clustering  to  distribute  training  data  and  testing  data  on  K-nearest  neighbor classification,” J. Theor. Appl. Inf. Technol., vol. 95, no. 21, pp. 5693–5700, 2017.
[6] G. E. I. Kambey et al., “Penerapan Clustering pada Aplikasi Pendeteksi Kemiripan Dokumen Teks Bahasa Indonesia,” J. Tek. Inform., vol. 15, no. 2, pp. 75–82, 2020.
[7] C. WU, H. JIANG, and P. WANG, “Education quality detection method based on the probabilistic neural network algorithm,” Diagnostyka, vol. 21, no. 4, pp. 79–86, 2020, doi: 10.29354/diag/127194.
[8] E. P. Rohmawan, “Prediksi Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu Menggunakan Metode Decision Tree dan Artificial Neural Network,” J. Ilm. MATRIK, vol. 20, no. 1, pp. 21–30, 2018.
[9] N.  K.  Sari,  “Estimasi  Kelulusan  Tepat  Waktu  Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma  Backpropagation  Neural  Network (BPNN),” 2018.
[10]  Mustakim, N. K. Sari, Jasril, I. Kusumanto, and N. G. I. Reza, “Eigenvalue of analytic hierarchy process as the determinant for class target on classification algorithm,” Indones. J. Electr. Eng. Comput. Sci., vol. 12, no. 3, pp. 1257–1264, 2018, doi: 10.11591/ijeecs.v12.i3.pp1257-1264.
[11]  J. M. Haut, M. Paoletti, J. Plaza, and A. Plaza, “Cloud implementation of the K-means algorithm for hyperspectral image analysis,” J. Supercomput., vol. 73, no. 1, pp. 514–529, 2017, doi: 10.1007/s11227-016-1896-3.
[12]  R. Gustrianda and D. I. Mulyana, “Penerapan Data Mining Dalam Pemilihan Produk Unggulan dengan Metode Algoritma K-Means Dan K-Medoids,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 6, no. 1, p. 27, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3294.
[13]  S. J. A. Sarosa, F. Utaminingrum, and F. A. Bachtiar, “Breast cancer classification using GLCM and BPNN,” Int. J. Adv. Soft Comput. its Appl., vol. 11, no. 3, pp. 157–172, 2019.
[14]  M.  Alweshah,  L.  Rababa,  M.  H.  Ryalat,  A.  Al  Momani,  and  M.  F.  Ababneh,  “African  buffalo  algorithm:  Training  the probabilistic neural network to solve classification problems,” J. King Saud Univ.  - Comput. Inf. Sci., vol. 34, no. 5, pp. 1808–1818, 2022, doi: 10.1016/j.jksuci.2020.07.004.