Walisongo Journal of Information Technology, Vol. 1 No. 2 (2019): 101-110 DOI : http://dx.doi.org/10.21580/wjit.2019.1.2.4529 Copyright © 2019 WJIT: Walisongo Journal of Information Technology

## Klasifikasi Pemahaman Santri Dalam Pembelajaran Kitab Kuning Menggunakan Algoritma Naive Bayes Berbasis Forward Selection
Adzhal Arwani Mahfudh 1 , Hery Mustofa 2 1 2 Universitas Islam Negeri Walisongo Semarang Indonesia adzhal@walisongo.ac.id , herymustofa@walisongo.com

## Abstract
The yellow book is a traditional book containing Islamic tradition taught in Islamic boarding schools,  ranging  from  Arabic  language  structures  (nahwu  and  shorof  science),  'ulumul qur'an,  hadith,  aqidah,  tasawuf  /  akhlaq,  commentary,  fiqh  to  social  and  social  sciences (nahwu and shorof),' ulumul qur'an, hadith, aqidah, tasawuf / akhlaq, interpretation, fiqh to social and social sciences (social science and society) mu'amalah). Also called the bare book because it does not have harakat (fathah, kasroh, dhammah, breadfruit) to be able to read and  understand  thoroughly  takes  a  relatively  long  time.  This  study  aims  to  obtain  a classification  model  of  the  yellow  book  learning  data  in  Islamic  boarding  schools.  The method  used  in  this  research  is  forward  selection  as  a  preprocess  in  reducing  data dimensions, eliminating irrelevant data and naive bayes that are useful for classifying data. The  results  of  the  yellow  book  learning  data  classification  use  attributes  that  have  been classified  based  on  its  features  and  iterated  on  cross  validation  so  as  to  produce  precise accuracy.  Based  on  the  results  of  testing  with  two  methods,  testing  with  the  Naive  Bayes algorithm  alone  produces  an  accuracy  of  96.02%,  for  the  Naive  Bayes  algorithm  based  on forward selection produces an accuracy of 97.38%. There is an increase in accuracy with the addition of the selection feature.
Keywords: Data Mining, classification, forward selection, naive bayes, yellow book

## Abstrak
Kitab  kuning  merupakan  kitab  tradisional  yang  mengandung  diraasah  islamiyah  yang diajarakan  pada  pondok  pesantren,  mulai  dari  struktur  bahasa  arab  (ilmu  nahwu  dan shorof), ‘ulumul qur’an, hadits, aqidah, tasawuf/akhlaq, tafsir, fiqh sampai ilmu sosial dan kemasyarakatan  (mu’amalah).    Disebut  juga  dengan  kitab  gundul  karena  tidak  memiliki harakat  (fathah,  kasroh,  dhammah,  sukun)  untuk  bisa  membaca  dan  memahami  secara menyeluruh  dibutuhkan  waktu  yang  relatif  lama.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mendapatkan model klasifikasi dari data pembelajaran kitab kuning di pondok pesantren. Metode yang  digunakan  dalam  penelitian ini  adalah forward  selection sebagai  praproses dalam mengurangi dimensi data, menghilangkan data yang tidak relevan dan naive bayes yang  berguna  untuk  mengklasifikasi  data.  Hasil  dari  klasifikasi  data  pembelajaran  kitab kuning  menggunakan  atribut  yang  telah  diklasifikasi  berdasarkan  fitur-fiturnya  dan dilakukan  iterasi  pada cross  validation sehingga  menghasilkan  akurasi  yang  tepat. Berdasarkan hasil pengujian dengan dua metode, pengujian dengan algoritma Naive bayes saja  menghasilkan  akurasi  96,02%,  untuk  algoritma  Naive  bayes  berbasis  forward selection  menghasilkan  akurasi  97,38% .  Terdapat  peningkatan  akurasi  dengan penambahan fitur seleksi.
Kata kunci:Data Mining, klasifikasi, forward selection, naive bayes, kitab kuning
ISSN 2715-0143 (online) ISSN 2714-9048 (print) http://journal.walisongo.ac.id/index.php/jit/index
Adzhal Arwani Mahfudh 1 , Hery Mustofa 2

## I. PENDAHULUAN
Dalam  proses  klasifikasi  data training atau  data  latih  dibutuhkan untuk  menentukan  pola  suatu  data, data  pembelajaran  kitab  kuning merupakan  data  pengalaman  yang bisa  digunakan  pada  algoritma klasifikasi. Sehingga algoritma klasifikasi  dapat  menggunkan  data tersebut untuk mendapatkan pengetahuan  dan  menggolongkan pemahaman santri dalam pembelajaran kitab kuning berdasarkan parameter-parameter yang telah ditentukan. Sebagai  salah satu  sarana  dalam  menentukan seorang  santri  dapat  dikatakan  layak atau  tidak,  pondok  pesantren  telah menentukan  parameter  yang  harus dicapai  oleh  seorang  calon  santri sebelum memulai pembelajaran kitab kuning,  antara  lain  parameter  yang digunakan  adalah  sebagai  berikut, kemampuan  Jurumiyah,  Tasyrifiyah, kelancaran dalam membaca alqur’an, imlaq (penulisan alqur’an), penguasaan  bahasa  Arab  serta  label yang akan digunakan adalah kemampuan santri dalam pembelajaran kitab kuning. Penelitian ini  memberikan  kontribusi  yang positif terhadap perkembangan pondok pesantren dalam menentukan  santri  yang  memenuhi kriteria,  karena  ditemukan  banyak santri  yang  telah  mengikuti  proses pembelajaran  selama  2  tahun  akan tetapi  belum  dapat  mengikuti  proses pembelajaran kitab kuning dikarenakan kemampuan santri serta seleksi  yang  kurang  cermat  untuk mengikuti pembelajaran kitab kuning. Berdasarkan penelitian sebelumnya, khususnya dalam bidang pendidikan,  para  peneliti  telah menggunakan berbagai macam algoritma data mining untuk meneyelesaikan  masalah  klasifikasi, diantaranya  Naive  bayes,  Decision tree,  C4.5  dan  lain  sebagainya. Berdasarkan  penelitian  yang  telah dilakukan Naive Bayes (NB) merupakan algoritma klasifikasi yang sederhana, efisiensi, komputasi tinggi, dan  akurasi  klasifikasi  yang  baik terutama  untuk  data  berdimensi tinggi  [4].  NB  merupakan  algoritma klasifikasi berbasis probabilistik sederhana  yang  berdasarkan  pada penerapan  teorema  bayes  dengan asumsi  independensi  yang  kuat  pada fitur, artinya bahwa sebuah fitur pada sebuah  data  tidak  berkaitan  dengan ada  atau  tidaknya  fitur  lain  dalam data yang sama, Namun NB memiliki kekurangan  yaitu  atribut  atau  fitur independen  sering  salah  dan  hasil estimasi  probabilitas  tidak  dapat berjalan optimal [5].
Bondhan  Arya  [8]  dalam penelitiannya  pada  tahun  2015 melakukan klasifikasi kelulusan mahasiswa  dengan  menerapkan  fitur seleksi Forward selection menggunakan  algoritma  naive  bayes untuk  menentukan  atribut  yang berpengaruh, penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma  naive bayes  terbukti  meningkat  setelah dilakukan  fitur  seleksi  terhadap  data set  yang  digunakan.  Dari  penelitian tersebut  metode  forward  selection dapat mengurangi dimensi data yang besar dan dapat membantu meningkatkan hasil akurasi
Pengenalan Deoxyribonucleic Acid (DNA) Dengan Marker-Based Augmented Reality
klasifikasi  algoritma  naive  bayes sebesar  3,34%.  Selain  itu  Wiwit supriyanti  dkk  [9]  pada  tahun  2016 melakukan penelitian mengenai perbandingan  kinerja  Algoritma  C.45 dengan Naive Bayes untuk klasifikasi ketepatan  pemilihan  konsentrasi mahasiswa.  Pada  uji  coba  yang dilakukan  menggunakan  data  dari universitas  muhamadiyah  surakarta.
Penggabungan   seleksi fitur  forward selection  pada  algoritma  C4.5  dan naive bayes menunjukkan peningkatan  pada  algoritma  naive bayes sebesar 3,54% sedangkan pada algoritma  C4.5  hanya  meningkat sebesar 0,55%. Pada penenilitian yang dilakukan  Yususf  S.  Nugroho  dan kawan-kawan  [10],  dimana  dari penelitian itu membandingkan algoritma  Naive  bayes  dengan algoritma  C4.5  dan  K-means  dalam pemilihan  jurusan  pada  sekolah menengah  atas.  Dari  penelitian tersebut  diperoleh  hasil  Precision sebesar  77,51%.  Berdasarkan  nilai yang  diperoleh,  metode  naive  bayes mendapatkan  hasil  yang  tebaik dibandingkan  dengan  metode  yang lain.    Pada  tahun  2016  Adhi  Indra Irawan  dan  kawan  kawan  [11] melakukan  melakukan  penelitian dengan  metode  Naïve  Bayes  dan AdaBoost  dalam  mengklasfikasikan penyakit  ginjal  kronik  atau chronic kidney  disease (CKD).  Dari  hasil perhitungan dengan confusion matrix didapatkan  akurasi  sebesar  0,95 untuk metode Naïve Bayes.
Dari  beberapa  penelitian  diatas dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma naive bayes dengan penambahan fitur
seleksi  mampu  melakukan  klasifikasi terhadap  berbagai  macam  data  set.
Dari  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan oleh para peneliti sebelumnya  klasifikasi  pembelajaran kitab  kuning  sangat  mungkin  untuk menggunakan beberapa atribut seperti  yang  dijelaskan  diatas. Penelitian  ini  dengan  penelitan  yang dilakukan  Muhammad  Al  Fajri  dkk sama  sama  menggunakan  algoritma fitur  seleksi  Forward  selectiondan Naïve Bayes. Namun dalam penelitian ini  terdapat  perbedaan  yaitu  pada dataset  serta  penggunanan  atribut yang akan digunakan.

## II. METODOLOGI
Metode  yang  diusulkan  untuk melakuakan  klasifikasi  pemahaman santri  dalam  belajar  kitab  kuning  di pondok  pesantren  yaitu  penerapan Forward  selection  pada  algoritma Naive  Bayes.  Dataset  akan  dilakukan seleksi  dengan  metode  Forward Selection  untuk  menyeleksi  fitur terhadap  atribut  atribut yang  kurang berpengaruh atau  tidak relevan pada dataset dengan tujuan dapat meningkatkan  akurasi.  Selanjutnya dilakukan  pengklasifikasian  dengan algoritma  naive  bayes  sebagai algoritma  yang  melakukan  klasifikasi santri  dalam  belajar  kitab  kuning  di pondok  pesantren.  Sedangkan  untuk validasi menggunakan 10-fold crossvalidation .  Tahapan  dan  metode digambarkan seperti gambar dibawah: 1. Dalam pengolahan  data awal, data melewati preprocessing yaitu data dipilah  dan  dibersihkan.  Proses memilah  data yaitu  dengan
Adzhal Arwani Mahfudh 1 , Hery Mustofa 2
memilih atribut yang akan dipakai dalam  menentukan  klasifikasi santri  dalam  belajar  kitab  di pondok  pesantren.  Atribut  yang tidak  berpengaruh  tidak  dipakai dalam penelitian. Sedangkan pembersihan data dilakukan untuk menghilangkan  data  data  yang inkonsistensi seperti missing value atau data yang tidak lengkap. Pada data yang missing value dilakukan penghapusan  pada  record.  Setelah dibersihkan  dan  dipilah,  data menjadi  sebuah  dataset  baru untuk  dijadikan  data  training  dan testing  dari  atribut  yang  telah ditentukan 2. Kemudian pada tahapan selanjutnya,  data diuji  dengan dua metode  yaitu  data  diuji  hanya menggunakan  algoritma  Naive bayes,  data  diuji  menggunakan naive  bayes  berbasis  forward Selection.
3. Hasil  dari  perbandingan  kedua metode  tersebut  masing  masing akan  menghasilkan  sebuah  model dan  akurasi  dari  data  yang  telah diuji coba.
4. Model yang dihasilkan selanjutnya akan  di  evaluasi  menggunakan confusion  matrix.  Dari  hasil diagram Confusion Matrix tersebut akan  diketahui  hasil  prediksi positive  yang  benar  dan  salah, serta  hasil  prediksi  negative  yang benar  dan  salah.  Kemudian dilakukan proses validasi menggunakan  metode k-fold  cross
validation untuk  mengetahui  rata- rata  keberhasilan  dari  suatu metode,  caranya  yaitu  melakukan perulangan  dengan  mengacak
atribut  masukan  sehingga  metode tersebut  teruji  untuk  beberapa data input yang di acak.

## III. KERANGKA TEORI
Dalam  pendidikan  agama  islam merujuk  pada  kitab–kitab  tradisional yang  berisi  pelajaran  agama  islam yang  diajarkan  pada  pondok  – pondok  pesantren  mulai  dari  fiqih, aqidah,  akhlak/tasawuf,  tata  bahasa arab,  hadist  ,tafsir,’ullumul  quran hingga  pada  ilmu  sosial  dan kemasyarakatan. Dikenal juga dengan kitab  gundul  karena  memang  tidak memiliki  harakat,  tidak  seperti  kitab Al  quran.  Oleh  sebab  itu,untuk  bisa membaca  kitab  kuning  tentang harfiah kalimat per kalimat agar bisa dipahami secara menyeluruh dibutuhkan waktu yang relaif lama.Untuk pembelajaran kitab kuning  dibutuhkan  penguasaan  ilmu nahwu ( syntax ), ilmu shorof ( morfologi ), menerjemahkan kata per kata  ( translate )  dan  menerapkan teori  susunan  kalimat  pada  kitab kuning.
Data  mining  adalah  proses menggunakan teknik statistik, perhitungan,  kecerdasan  buatan,  dan machine learning untuk mengekstrasi dan  mengidentifikasikan  informasi yang  bermanfaat  dan  pengetahuan yang  terkait dari berbagai basis data besar [14]. Keluaran dari data mining dapat  dipakai  untuk  memperbaiki pengambilan keputusan dimasa depan [15]. Beberapa ahli lain berpendapat, data  mining  merupakan  serangkian proses yang digunakan untuk menggali nilai tambah dari kumpulan
Pengenalan Deoxyribonucleic Acid (DNA) Dengan Marker-Based Augmented Reality
data  yang  berupa  pengetahuan  dan tidak diketahui secara manual. Istilah data  mining  dengan Knowledge Discoveryin Databases atau bisa disingkat dengan KDD sering digunakan  secara  bergantian  untuk menjelaskan proses penggalian informasi  yang  tersembunyi  dalam suatu  basis  data  yang  besar.  Kedua konsep  tersebut  memiliki  konsep yang  berbeda,  akan  tetapi  memiliki keterkaitan yang sama [16].
Salah  satu  fungsi  data  mining adalah  prediksi,  prediksi  banyak digunakan untuk menentukan keputusan  sesuai  pengetahuan  baru yang  didapat  dari  pengolahan  data terdahulu  menggunakan  perhitungan suatu  algoritma.  Teknik  klasifikasi dapat  diterapkan  dalam  berbagai bidang  misalnya  bidang  kesehatan [17],  bidang  pendidikan[18],  bidang teknik  bangunan  [19],  serta  banyak digunakan dalam bidang lain. Atribut inilah yang akan dicari dari data baru dengan  dasar  atribut  lain  pada  data terdahulu.  Banyaknya  atribut  dapat mempengaruhi performa suatu algoritma  [20].  Masalah  klasifikasi pada dasarnya adalah sebagai berikut [21]. 1. Masalah klasifikasi berangkat  dari  data  training  yang tersedia. 2. Data training akan diolah dengan menggunakan algoritma klasifikasi Masalah  klasifikasi  berakhir dengan dihasilkannya sebuah pengetahuan  yang  direpresentakikan dalam  bentuk  diagram,  aturan  atau pengetahuan.
Naive  Bayesatau  NB  adalah pengklasifikasian statistik yang didasarkan pada teorema bayes yang dapat  digunakan  untuk  memprediksi probabilitas keanggotaan suatu kelas. NB  terbukti  memiliki  akurasi  dan kecepatan yang tinggi saat diaplikasikan  ke  dalam  database besar.  NB  pertama  kali  dikemukakan oleh  Revered  Bayes  sejak  tahun 1702-1761. Naive Bayes disebut juga
Bayesian  Classification merupakan metode  pengklasifikasian  statistik yang dapat digunakan untuk memprdiksi probabilitas keanggotaan  dari  satu  class.  Naive Bayes  berdasarkan  pada  teorema Bayes  yang  memiliki  kemampuan klasifikasi  serupa  decision  tree  dan neural  network  .  Selain  itu , Naive Bayesterbukti memiliki akurasi kecepatan yang tinggi saat diaplikasikan ke dalam database yang besar  [27].  Berikut  bentuk  umum
Algoritma Naïve Bayes :
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃( 𝑋 | 𝐻 )𝑃(𝐻) 𝑃(𝑋) (2.1) Dimana : X  =  data  dengan  kelas  yang belum diketahui H =  Hipotesa  data  X merupakan suatu kelas spesifik P(H|X)   =Probabilitas  hipotesis H  berdasarkan  kondisi  X  (postrior probability) P(H) = probabilitas hipotesis H (prior Probability) Peluang bersyarat atribut kategorikal  dinyatakan  dalam  bentu [28]:
Adzhal Arwani Mahfudh 1 , Hery Mustofa 2
𝑃(𝐴 𝑖 |𝐶 𝑗 ) = |𝐴 𝑖𝑗 | 𝑁 𝑐𝑗 (2.2)
Dimana  |Aij|  adalah  jumlah contoh  training  dari  kelas  Ai  yang menerima  nilai  Cj.  Jika  hasilnya adalah  nol,  maka  menggunakan pendekatan yang
dinyatakan bentuk[29] :
𝑃(𝐴 𝑖 |𝐶 𝑗 ) = 𝑛 𝑐 + 𝑛 𝑒𝑞𝑢𝑖𝑣 𝑃 𝑛+ 𝑛 𝑒𝑞𝑢𝑖𝑣 (2.3)
Dimana  n  adalah  total  dari jumlah rocord dari kelas Cj. Nc adalah jumlah  contoh  training  dari  kelas  Ai yang  menerima  nilai  Cj.  Nequiv adalah  nilai  konstanta  dari  ukuran sampel  yang  equivalen.  P  adalah peluang estimasi prior, P=l/k dimana k adalah jumlah kelas dalam variable target. Peluang bersyarat atribut kontinu dinyatakan dalam
bentuk[28]:
𝑃(𝐴 𝑖 |𝐶 𝑗 ) = 1 √2𝜋𝜎 𝑖𝑗 𝑒𝑥𝑝 [− (𝐴𝑖−𝑢𝑖𝑗) 2 2 (𝜎𝑖𝑗)2 ]
(2.4)
Seleksi  fitur  adalah  salah  satu tahapan  praproses  yang  berguna terutama  dalam  mengurangi  dimensi data,  menghilangkan  data  yang  tidak relevan  serta  meningkatkan  hasil akurasi [30]. Tujuan dari seleksi fitur adalah  untuk  mengurangi  tingkat kompleksitas  dari  sebuah  algoritma klasifikasi, meningkatkan akurasi dari algoritma  klasifikasi  dan  mampu mengetahui  fitur  fituryang  paling berpengaruh terhadap tingkat akurasi  [9].  Seleksi  fitur  digunakan untuk memberikan karakteristik dari data.  Seleksi  fitur  merupakan  salah satu penelitian
yang banyak
dilakukan  di  berbagai  bidang.  Salah satu  metode  fitur  seleksi  yaitu forward  selection.  Forward  selection termasuk  dalam  teknik  wrapper approach. Banyak yang menggunakan Teknik seleksi fitur wrapper approach  karena  kinerjanya  lebih baik  dibandingkan  dengan filter , embedded dan hybrid  approach dan dapat menghasilkan subset fitur yang lebih sesuai pada klasifikasi sehingga hasil  akurasi  yang  di  dapatkan  lebih tinggi  [31]  [32].  Tahapan  tahapan  di dalam  metode  forward  selection dijelaskan seperti dibawah ini [9]:
1) Membuat model dengan meregresikan variabel respon Y dengan setiap predictor. Kemudian memilih model yang memiliki nilai R 2 tertinggi.  Jika  model  tersebut  adalah yang memuat predictor Xa, yaitu:
Y = b 0 + b a X a (2.5)
2) Meregresikan  variabel respon  Y,  dengan  predictor  Xa ditambah  dengan  setiap  predictor selain  Xa  dan  predictor  lain.
Kemudian dipilih model yang nilai R 2 nya  tertinggi.  Jika  mengandung tambahan prediktor Xb, yaitu model Y = b 0 + b a X a +b b X b (2.6)
Prediktor  terpilih  Xb  berarti mempunyai F sequensial tertinggi.
Formula F sequensial untuk Xb adalah
F seq = R(  b |  0  a MSE/db (2.7) Nilai  F sequensial untuk  Xb  juga dapat diperoleh dengan cara mengkuadratkan  nilai  statistik  uji  T prediktor Xb.
Pengenalan Deoxyribonucleic Acid (DNA) Dengan Marker-Based Augmented Reality
3) Proses  diulang  sampai mendapatkan F sequensial > F in . nilai F in = F  (1,v,α in ),  sehingga  model  terbaik yang dipilih adalah model  yang  tidak mempunyai predictor dengan F sequensial < F in .
Confusion  matrix  adalah  alat visualisasi  yang  biasa  digunaka  pada supervised learning. Tiap kolom pada matrix  adalah  contoh  kelas  prediksi, sedangkan  tiap  baris  mewakili kejadian  di  kelas  yang  sebenarnya. Tabel  2.2  adalah  contoh  tabel confusion  matrix  yang  menunjukan klasifikasi dua kelas
Tabel 2.2 Evaluasi Confusion Matrix
Keterangan :
True Positive (tp) =
proporsi  positif  pada    dataset  yang diklasifikasikan positif True Negative (tn) = proporsi  negatif  pada  dataset  yang diklasifikasikan Negative  False  Positive  (fp)  = proporsi  negative  pada  dataset  yang diklasifikasikan positif False  Negative (fn)  =proporsi negatif pada dataset yang diklasifikasikan sebagai negatif Berikut adalah persamaan model Confusion Matrix: a. Nilai  Akurasi  adalah
jumlah  prediksi  yang  benar.Dihitung dengan formulasi: 𝑎𝑐𝑐 = 𝑡𝑝+𝑡𝑛 𝑡𝑝+𝑡𝑛+𝑓𝑝+𝑓𝑛 (2.8) b. Sensitivity sebagai pembanding  tp  terhadap  tupel  yang positif, dihitung dengan formulasi : 𝑠𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑦 = 𝑡𝑝 𝑡𝑝+𝑓𝑛 (2.9) c. Specificity sebagai pembanding  tn  terhadap  tupel  yang negatif,dihitung dengan formulasi: 𝑠𝑝𝑒𝑐𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑦 = 𝑡𝑛 𝑡𝑛+𝑓𝑏 (2.10) d. PPV( Positive  Predictive Value )  adalah  perandingan  kasus dengan hasil diagnosa positif, dihitung dengan formulasi: 𝑝𝑝𝑣 = 𝑡𝑝 𝑡𝑝+𝑓𝑝 (2.11) e. NPV ( Negative Prediktive Value ) adalah perbandingan  kasus  dengan  hasil diagnosis  negatif,  yang  dihitung dengn formulasi:
𝑛𝑝𝑣 = 𝑡𝑛 𝑡𝑛+𝑓𝑛 (2.12)

## IV PEMBAHASAHAN
Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk meningkatkan  nilai  akurasi  yang dihasilkan  oleh  algoritma  klasifikasi naive  bayes  dengan  mengurangi beberapa  atribut  pada  dataset menggunakan  algoritma  fitur  seleksi berupa forward selection dan menyeimbangkan data  menggunakan algoritma  adaboost.  Dataset  diolah menggunakan  perbandingan  dari hasil yang didapatkan antara algoritma  naive  bayes,  naive  bayes
Adzhal Arwani Mahfudh 1 , Hery Mustofa 2
berbasis  forward  selection  dan penerapan  algoritma  adaboost  pada Nb+Fs.  Perbandingan  dari  ketiga pengujian  dapat  dilihat  pada  tabel dibawah:
Tabel 4.11 Perbandingan Akurasi Metode Akurasi Naive bayes 96,02% Naive bayes + FS 97,38% Dapat  dilihat  pada  tabel  diatas, perbandingan  ketiga  eksperimen yang  telah  dilakukan  dengan  data yang  sama,  terlihat  dari  hasil eksperimen  menggunakan  model adaboost  pada  algoritma  Nb+Fs dengan 1030 data training menghasilkan  akurasi  yang  baik. Dengan mengguakan metode evaluasi 10-fold cross validation yang digunakan  untuk  mengetahui  rata- rata  keberhasilan  nilai  akurasi  yang didapat  valid  atau  tidak,  serta mengukur  performa  dari  algoritma didapatkan  hasil  akurasi  rata-rata
dari 10 kali iterasi pengujian sebesar 97,57%

## V. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  didapatkan berdasarkan hasil penerapan algoritma  naive  bayes  berbasis forward  selection  untuk  klasifikasi pemahaman santri dalam pembelajran  kitab  kuning  sebagai berikut : 1. Hasil  pengujian  dari  kinerja algoritma  Naive  bayes  berbasis forward  selection  dengan  1030 data  menghasilkan  akurasi  lebih baik sebesar 97,38 %. 2. Penerapan  forward  selection sebagai  metode  seleksi  fitur terukti  bahwa  metode  tersebut dapat meningkatkan  akurasi dari naive bayes, dimana atribut yang terlibat  semula    pada  dataset berkurang dengan hanya memilih atribut  yang  berpengaruh  saja dan memperbaiki klasifikasi yang salah.
Pengenalan Deoxyribonucleic Acid (DNA) Dengan Marker-Based Augmented Reality

## DAFTAR PUSTAKA
Kamaru, R. Jurnal Pembaharuan Pendidikan Islam ( JPPI ). 2014. Thoriqussu’ud,  Muhammad.  MODEL-MODEL  PENGEMBANGAN,  225–239.  Jurnal Ilmu tarbiyah “At-Tajdid”. 2012.
Mukroji. METODE TAMYIZ (Sebuah Formulasi Teori Nahwu Shorof Quantum, II(1),
161–184. Jurnal Kependidikan. 2014.
Wu, J., Pan, S.,  Zhu,  X., Cai, Z., Zhang, P., &  Zhang, C. (2015). Expert Systems  with Applications Self-adaptive attribute weighting for Naive Bayes classification. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS, 42(3), 1487–1502.
Zaidi, N. A., Carman, M. J., & Webb, G. I. (2013). Alleviating Naive Bayes Attribute Independence Assumption by Attribute Weighting, 14, 1947–1988.
Quan, Z., G. Lin-gang, W. Chong-jun, W.-j. and C. Shi-fu, "Using An Improved C4.5 for Imbalanced  Dataset  of  Intrusion,"  National  Key  Laboratory  for  Novel Software Technology, Nanjing University, Nanjing 210093
Yu,  L.  H,  "Feature  Selection  for  High  Dimensional  Data:  A  FastCorrelation-Based Filter Solution," 2003
Bondhan, A.P. Penerapan Fitur Seleksi Forward Selection Menggunakan Algoritma Naive  Bayes  Untuk  Menentukan  Atribut  yang  Berpengaruh  Pada  Klasifikasi Kelulusan  Mahasiswa”.  “Tugas  Akhir  Teknik  Informatika  Universitas  Dian Nuswantoro Semarang, 2015.
Supriyati, W., Kusrini, Amborowati, A., "Perbandingan Kinerja Algoritma C4.5 dan Naive Bayes Untuk Ketepatan Pemilihan Konsentrasi Mahasiswa," INFORMA Politeknik Indonusa Surakarta, vol. 1, pp. 2442- 7942, 2016.
Nugroho, Y. S. Graha, I.  "Data MIning Jasa Pengiriman Titipan Kilat di PT CItra Van dengan  Metode  Decision  Tree,"  Naskah  Publikasi  Program  Studi  Teknik Informatika Fakultas Komunikasi dan Informatika Universitas Muhammadiyah Surakarta, Juni 2014.
Irawan,  A.I.,  Saptono,  R.,  Doewes,  A.,  “Implementation  of  Naive  Bayes  Classifier Method  And  Adaboost  Algorithm  For  Prediction  Of  Chronic  Kidney Disease”.Digilib.uns.ac.id.2016.
Wibowo,  K.,  Sfenrianto,  Nainggolan,  K.,”Kalsifikasi  Gangguan  Motorik  Anak Menggunakan Naive Bayes serta Optimasi dengan PSO dan Adaboost”. Vol. 1. No. 1 E-ISSN: 2527-4864, Agustus 2015.
Hongbo S, Xiaoyong Lv. “The Naïve Bayesian Classifier Learning Algorithm based on  Adaboost  and  Parameter  Expectations”  Third  International  Joint Conference  on  Computational  Science  and  Optimization.  978-0-7695-4030- 6/10 $26.00 © 2010 IEEE DOI 10.1109/CSO.2010.161. 2010.
Sutrisno.  (2013).  Penerapan  Data  Mining  Pada  Penjualan  Menggunakan  Metode Clustering Study Kasus Pt . Indomarco, 1–11.
Y.Y.W, “Perbandingan Performa Algoritma Decision Tree C5.0, CART dan CHAID”, Seminar  Nasional  Aplikasi  Teknologi  Informasi  2007  (SNATI  2007),  pp. 1907-5022, 16 Juni 2007.
Adzhal Arwani Mahfudh 1 , Hery Mustofa 2
Maharani,  W.,  “Klasifikasi  Data  Menggunakan  JST  Backpropagation,”  Seminar Nasional Informatika 2009 (semnasIF 2009), vol. 2009, no. semnasIF, pp. 25– 31, 2009
Christobel, Angeline, Sivaprakasam, D.r., “An Empirical Comparison of Data Mining Classification Methods” 3 (2): 24–28. 2011.
Ragab,  Abdul  Hamid  M.,  Amin  Y.  Noaman,  Abdullah  S.  Al-Ghamdi,  and  Ayman  I. Madbouly. “A Comparative Analysis of Classification Algorithms for Students College  Enrollment  Approval  Using  Data  Mining.”  Proceedings  of  the  2014 Workshop  on  Interaction  Design  in  Educational  Environments  -  IDEE  ’14.
New York, New York, USA: ACM Press, 106–13.
doi:10.1145/2643604.2643631. 2014.
Ashari, Ahmad, Iman Paryudi, and A Min Tjoa. “Performance Comparison between Naïve Bayes , Decision Tree and K-Nearest Neighbor in Searching Alternative Design in an Energy Simulation Tool” 4 (11): 33–39. 2013.
Prasetyo,  Eko.  “Data  Mining  Konsep  Dan  Aplikasi  Menggunakan  Matlab”. Yogyakarta: Andi Offset. 2012.
Susanto,  Sani,  Suryadi,  Dedi.  Pengantar  Data  Mining:  Menggali  Pengetahuan  Dari Bongkahan Data. Yogyakarta: Andi Offset. 2010.
Hermawati, F.A. “Data Mining Bab I Teknik Data Mining, Yogyakarta: Cv Andioffset,
2013.
Kusrini, Emha, t.l. “Algoritma Data Mining”, Yogyakarta, 2009. Sijabat, A., “Penerapan Data Mining Untuk Pengolahan Data Siswa dengan Metode Decision  Tree(Studi  Kasus:  Yayasan  Kristen  Andreas),”  informasi  dan teknologi ilmiah (INTI). Vol V, no. 3, pp. 2339-210X, Pebruari 2015.
Prastya,  F.A.,  “Penerapan  Algoritma  C4.5  untuk  Prediksi  Jurusan  Siswa  SMAN  3 Rembang,  “Skripsi  Teknik  Informatika  Universitas  Dian  Nuswantoro Semarang, 2015.
Wirdhaningsih, K. P., Ratnawati, D. E.. , "Penerapan ALgoritma Decision Tree C5.0 untuk Peramalan Forex," Proceding Universitas Brawijaya Malang.
Fitriani,  I.  R.  (2007).  Peningkatan  Metode  Naive  Bayes  Classification  Untuk Penentuan Tingkat Keganasan Kanker Payudara.
Gorunescu, F. (2011). Data Mining. Larose, D. T. (2006). METHODS AND. Yu,  L.  H,  "Feature  Selection  for  High  Dimensional  Data:  A  FastCorrelation-Based Filter Solution," 2003.