## 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.v5i2.2925

## Analisis Komparasi Algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor Untuk Memprediksi Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu
Muhammad Gunawan 1,* , Muhammad Zarlis 2 , Roslina 3
1 Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Program Studi Magister Ilmu Komputer, Universitas Potensi Utama, Medan, Indonesia Email: 1,* gunawan6451kz@gmail.com, 2 m.zarlis@yahoo.com, 3 roslinanich@gmail.com Email Penulis Korespondensi: m.rifqi@mercubuana.ac.id
Abstrak− Mahasiswa  merupakan  salah  satu  pilar  penting  dalam  siklus  hidup  suatu  perguruan  tinggi.    Dalam  proses berkembangnya,  suatu  perguruan  tinggi dapat  dipengaruhi oleh  berapa  banyak jumlah lulusan  strata-1  (S1)  dari  perguruan tinggi  tersebut.  Jumlah  kelulusan  suatu  perguruan  tinggi  terkadang  memiliki  rasio  yang  rendah  jika  dibandingkan  dengan jumlah mahasiswa yang diterima pada tahun ajaran yang sama. Tingkat kelulusan mahasiswa yang rendah ini dapat diakibatkan oleh  beberapa  faktor,  seperti  banyaknya  kegiatan  kemahasiswaan  yang  diikuti,  faktor  ekonomi,  dan  beberapa  faktor  tidak terduga lainnya. Hal ini membuat suatu perguruan tinggi harus memiliki suatu skema atau suatu rumus yang dapat memprediksi apakah mahasiswa tersebut dapat lulus tepat waktu. Normalnya, seorang mahasiswa strata-1 (S1) menempuh pendidikan selama 8  semester.  Tetapi  dengan  adanya  beberapa  faktor  yang  telah  disebutkan  dapat  membuat  waktu  menempuh pendidikan  S1 menjadi lebih banyak, atau bahkan gagal lulus. Penelitian ini akan mencoba untuk membandingkan hasil Analisa dua metode dalam algoritma klasifikasi untuk memprediksi kelulusan mahasiswa. Algoritma yang digunakan ialah Algoritma K-Nearest Neighbour dan Naïve Bayes. Penelitian ini juga bertujuan mengidentifikasi algoritma terbaik di antara dua pilihan algoritma klasifikasi tersebut. Penelitian ini menghasilkan kesimpulan bahwa algoritma Naïve Bayes memiliki tingkat akurasi yang sama dengan algoritma KNN dalam memprediksi kelulusan mahasiswa program studi Pendidikan Kedokteran yaitu sebesar 90 %.
Kata Kunci: Naïve Bayes; K-Nearest Neighbor; Kelulusan Mahasiswa; Prediksi; Perbandingan Algoritma
Abstract− Students are one of the important pillars in the life cycle of a university. In the process of developing, a university can be influenced by how many bachelor degree (S1) graduates from the university are. The number of graduations of a college sometimes has a low ratio when compared to the number of students admitted in the same school year. This low passing rate of students can be caused by several factors, such as the number of student activities that are participated in, economic factors, and several other unexpected factors. This makes a university must have a scheme or a formula that can predict whether the student can graduate on time. Normally, a bachelor (S1) student takes 8 semesters of education. But the existence of several factors that have been mentioned can make the time to take S1 education to be more, or even fail to graduate. This study will try to compare the results of the analysis of the two methods in the classification algorithm to predict student graduation. The algorithm used is the K-Nearest Neighbor and Naïve Bayes Algorithm. This study also aims to identify the best algorithm among the two classification algorithm choices. This research concluded that the Naïve Bayes algorithm has the same level of accuracy as the KNN algorithm in predicting the graduation of students in the Medical Education study program, which is 90%.
Keywords : Naïve Bayes; K-Nearest Neighbor; Student Graduation; Prediction; Algorithm Comparison

## 1. PENDAHULUAN
Mahasiswa  merupakan  salah  satu  pilar  penting  dalam  siklus  hidup  suatu  perguruan  tinggi.    Dalam  proses berkembangnya, suatu perguruan tinggi dapat dipengaruhi oleh berapa banyak jumlah lulusan strata-1 (S1) dari perguruan  tinggi  tersebut.  Jumlah  kelulusan  suatu  perguruan  tinggi  terkadang  memiliki  rasio  yang rendah  jika dibandingkan dengan jumlah mahasiswa yang diterima pada tahun ajaran yang sama. Tingkat kelulusan mahasiswa yang rendah ini dapat diakibatkan oleh beberapa faktor, seperti banyaknya kegiatan kemahasiswaan yang diikuti, faktor ekonomi, dan beberapa faktor tidak terduga lainnya. Hal ini membuat suatu perguruan tinggi harus memiliki suatu  skema  atau  suatu  rumus  yang  dapat  memprediksi  apakah  mahasiswa  tersebut  dapat  lulus  tepat  waktu. Normalnya,  seorang  mahasiswa  strata-1  (S1)  menempuh  pendidikan  selama  8  semester.  Tetapi  dengan  adanya beberapa faktor yang telah disebutkan dapat membuat waktu menempuh pendidikan S1 menjadi lebih banyak, atau bahkan gagal lulus.
Penelitian ini akan mencoba untuk membandingkan hasil Analisa dua metode dalam algoritma klasifikasi untuk memprediksi kelulusan mahasiswa. Algoritma yang digunakan ialah Algoritma K-Nearest Neighbour dan Naïve  Bayes.  Penelitian  ini  juga  bertujuan  mengidentifikasi  algoritma  terbaik  di  antara  dua  pilihan  algoritma klasifikasi tersebut.
Algoritma K-Nearest Neighbor merupakan metode klasifikasi yang mengelompokan data baru berdasarkan jarak data baru itu kebeberapa data/tetangga ( neighbor ) terdekat [1]. K-NN adalah rumus yang paling sederhana yang sering digunakan dalam pengimplementasian pencarian jarak. Rumus yang digunakan dalam perhitungan K- NN adalah rumus Euclidean Distance [2].
Algoritma  Naïve  Bayes  merupakan  algoritma  data  mining  yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan klasifikasi, dan merupakan algoritma yang akan memberikan hasil kemungkinan yang akan terjadi di masa akan datang dari hasil klasifikasi. Naive Bayes merupakan teknik prediksi berbasis probabilitas sederhana yang berdasar pada penerapan aturan bayes dengan asumsi  ketidak tergantungan yang kuat. Selain itu naive bayes juga dapat menganalisa variabel-variabel yang paling mempengaruhinya dalam bentuk peluang [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.v5i2.2925
Berdasarkan  masalah  yang  diuraikan  maka  penelitian  ini  membahas  analisis  komparasi  algoritma  naive bayes dan k-nearest neighbor. Tujuan diadakannya komparasi ini adalah diharapkan akan diketahui metode yang mendapatkan akurasi lebih besar. Berikutnya, metode yang terbaik diantara keduanya dipakai dalam menentukan prediksi kelulusan mahasiswa, yaitu antara tepat waktu atau terlambat, hasil pengujian dengan mengukur kinerja kedua metode tersebut menggunakan metode pengujian Confusion Matrix dalam tool weka.
Penelitian yang dilakukan oleh Yuliandi dan Yondi  menghasilkan kesimpulan bahwa  metode K-Nearest Neighbor  (KNN)  efektif  digunakan  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Bantuan  Siswa  Miskin,  karena  KNN lebih tepat dalam perhitungan nilai [1].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Nuari,  dkk  menghasilkan  kesimpulan  bahwa  implementasi  metode  K- Nearest Neighbor dalam memprediksi varietas padi pada lahan pertanian dapat digunakan sebagai sarana untuk menentukan varietas padi yang cocok untuk ditanam disuatu lahan [4].
Penelitian yang dilakukan oleh Guntur, dkk menghasilkan kesimpulan bahwa algoritma Naïve Bayes dapat digunakan untuk memprediksi harga emas dengan nilai ketepatan sebesar 75 % [5].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Fadlan,  dkk  menghasilkan  kesimpulan  bahwa  Algoritma  Naive  Bayes sangat cocok diterapkan dalam memprediksi peluang dimasa depan berdasarkan pengalaman dimasa sebelumnya sehingga memudahkan pengurus desa dalam menentukan keluarga yang berhak menerima beras rastra [6].
Penelitian  yang  sedang  dilakukan  mengambil  data  dari  indeks  prestasi  mahasiswa  yang  diperoleh  dari pengambilan matakuliah yang ditawarkan pada setiap semesternya. Kelulusan tepat waktu merupakan indikator keberhasilan mahasiswa dalam proses pendidikan dilihat dari nilai yang diperoleh, indeks prestasi serta faktor lain yang dapat menyebabkan kegagalan masa studi mahasiswa sehingga perlu adanya tool yang mampu memprediksi. Penekanan pada penelitian ini adalah mahasiswa Fakultas Kedokteran Universitas Muhammadiyah sumatera Utara sebagai training set yang akan diprediksi kelulusannya ditinjau dari usia, jenis kelamin dan indeks prestasi selama 4  semester  pertama  yaitu  semester  1,  semester  2,  semester  3  dan  semester  4.  Selanjutnya  dilakukan  analisis komparasi algoritma klasifikasi yaitu Algoritma K-Nearest Neighbor dan Naïve Bayes sehingga dapat diketahui algoritma  yang  paling  akurat  untuk  memprediksi  kelulusan  mahasiswa  tepat  waktu  pada  Fakultas  Kedokteran Universitas Muhammadiyah Sumatera Utara.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Kerja Penelitian
Kerangka kerja penelitian merupakan tahapan-tahapan yang akan dilakukan dalam rangka penyelesaian masalah yang akan dibahas. Adapun kerangka kerja dari penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.
Penerapan Dan Pengujian Analisis Data Identifikasi Masalah Analisis Masalah Menentukan Tujuan Analisis Data Dengan K-Nearest Neighbor Pengujian Dengan Tools Analisis Perbandingan Kedua Algoritma Penerapan Analisis Data Dengan Naïve Bayes L it e ra tu r P e n g u m p u la n D a ta D a n A n a li si s D a ta

## 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.v5i2.2925
1. Identifikasi Masalah
Pada  tahap  ini  dilakukan  identifikasi  masalah  yang  akan  diteliti.  Pada  identifikasi  masalah  akan  dilakukan pengenalan  terhadap  masalah  atau  inventarisasi  masalah  yang  akan  diteliti.  Identifikasi  masalah  dilakukan dengan  cara  studi  literatur  dan  observasi  langsung  di  Fakultas  Kedokteran  Universitas  Muhammadiyah Sumatera Utara. Masalah yang ditemukan dalam proses identifikasi masalah ialah masih banyak mahasiswa fakultas kedokteran yang tidak lulus tepat waktu.
2. Analisis Masalah
Permasalahan yang ditemukan kemudian akan dianalisa. Langkah dalam proses analisa masalah adalah langkah untuk  memahami  masalah  yang  telah  ditentukan. Dengan  menganalisa  permasalahan  yang  telah  ditentukan tersebut, maka diharapkan masalah tersebut dapat dipahami dengan baik. Dalam proses analisis masalah juga telah  menemukan  faktor-faktor  penilaian  apa  saja  yang  akan  digunakan  untuk  memprediksi  kelulusan mahasiswa.
3. Menentukan Tujuan
Berdasarkan  pemahaman  dari  permasalahan  yang  telah  dianalisa,  langkah  berikutnya  adalah  menentukan tujuan yang akan dicapai dalam penelitian ini. Pada tujuan ini target yang akan dicapai adalah membandingkan dua metode untuk memprediksi kelulusan mahasiswa.
Setelah menentukan tujuan, maka selanjutnya dilakukan pengumpulan data. Pengumpulan data dilakukan dengan 2 cara yaitu:
a. Pengumpulan Data Primer.
Data  primer  yaitu  data  kelulusan  atau  data  alumni  mahasiswa  program  studi  pendidikan  kedokteran Universitas Muhammadiyah Sumatera Utara tahun angkatan 2015. Data primer tersebut diperoleh langsung dari Prodi Pendidikan Kedokteran UMSU.
b. Studi Literatur
Studi literatur dilakukan untuk mengkaji berbagai teori yang sudah pernah ada melalui jurnal. Pemahaman terhadap metode-metode yang akan dilakukan pada penalitan ini.
4. Analisis Data Dengan Naïve Bayes
Dalam tahap ini, data mahasiswa yang telah diperoleh akan diolah dengan menggunakan algoritma naïve bayes. Proses  analisis  dengan  algoritma  naïve  bayes  dimulai  dengan  penentuan  faktor-faktor  penilaian  kemudian melakukan pemodelan dengan rumus-rumus yang dimiliki oleh algoritma naïve bayes.
5. Analisis Data Dengan K-Nearest Neighbor
Dalam tahap ini, data mahasiswa yang telah diperoleh akan diolah dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor.  Proses  analisis  dengan  algoritma  K-Nearest  Neighbour  dimulai  dengan  penentuan  faktor-faktor penilaian  kemudian  melakukan  pemodelan  dengan  rumus-rumus  yang  dimiliki  oleh  algoritma  K-Nearest Neighbour.
6. Analisis Perbandingan Kedua Algoritma
Pada tahap ini, hasil analisis dari kedua algoritma akan dibandingkan dengan data kelulusan mahasiswa Prodi Pendidikan Kedokteran Angkatan tahun 2016 untuk  mengetahui perbedaan hasil yang diperoleh dari  kedua algoritma ini.
7. Pengujian Dengan Tools
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian  data  dengan  menggunakan  tools  weka  untuk  melihat  tingkat  akurasi perhitungan algoritma yang telah dilakukan.
8. Penerapan
Pada tahap ini, algoritma akan diterapkan untuk memprediksi mahasiswa yang lulus tepat waktu atau tidak.
9. Hasil
Pada tahap ini diketahui  hasil penelitian, yaitu penentuan algoritma mana antara algoritma naïve bayes dan algoritma k-nearest neighbor yang dapat digunakan untuk memprediksi kelulusan mahasiswa Prodi Pendidikan Kedokteran UMSU.

## 2.2 Klasifikasi
Proses  penemuan  model  (atau  fungsi)  yang  menggambarkan  dan  membedakan  kelas  data  atau  konsep  yang bertujuan agar bisa digunakan untuk memprediksi kelas dari objek yang label kelasnya tidak diketahui. Algoritma klasifikasi  yang  banyak  digunakan  secara  luas,  yaitu  Decision/classification  trees,  Bayesian  classifiers/  Naïve Bayes classifiers, Neural networks, Analisa Statistik, Algoritma Genetika, Rough sets, k-nearest neighbor, Metode Rule Based, Memory based reasoning, dan Support vector machines (SVM) [7].

## 2.3 Algoritma Naïve Bayes
Naïve  Bayes  Classifier  merupakan  sebuah  metoda  klasifikasi  yang  berakar  pada  teorema  Bayes.  Metode pengklasifikasian dengan menggunakan metode probabilitas dan statistik yang dikemukakan oleh ilmuwan Inggris Thomas Bayes, yaitu memprediksi peluang di masa depan berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya sehingga dikenal sebagai Teorema Bayes. Ciri utama dari Naïve Bayes Classifier ini adalah asumsi yang sangat kuat (naïf) akan  independensi  dari  masing-masing  kondisi  /  kejadian  [8].  Naïve  Bayes  juga  merupakan  sebuah pengelompokan statistik yang bisa di dipakai untuk memprediksi probabilitas anggota suatu class [9].

## 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.v5i2.2925
Naïve Bayes berasumsi bahwa efek dari suatu pada kelas yang diberikan adalah independen terhadap nilai atirbut  yang  lainnya.  Asumsi  ini  biasa  disebut  dengan  class  conditional  inedependence.  Itu  dibuat  untuk menyederhanakan komputasi yang tekait dan dalam hal ini disebut sebagai “naïve” [10]. Naïve Bayes Classifier merupakan sebuah pengklasifikasian probabilitas sederhana yang mengaplikasikan Teorema Bayes dengan asumsi ketidak  tergantungan  (independent)  yang  tinggi  [11].  Keuntungan  penggunaan  Naïve  Bayes  Classifier  adalah metode  ini  hanya  membutuhkan  jumlah  data  pelatihan  (training  data)  yang  kecil  untuk  menentukan  estimasi parameter yang diperlukan dalam proses pengklasifikasian  [10].
Naive  bayes  merupakan  salah  satu  metode  pembelajaran  mesin  yang  memanfaatkan  perhitungan probabilitas dan statistik yang dikemukakan oleh ilmuan Inggris Thomas Bayes, yaitu memprediksi probabilitas di  masa  depan  berdasarkan  pengalaman  di  masa  sebelumnya  [12].  Dalam  metode  ini  perhitungan  ditunjukkan melalui Persamaan 1 [13]:
P(H|X) = P(X|H) P(X) . P(H) (1) Keterangan X : Data dengan class yang belum diketahui H : Hipotesis data merupakan suatu class spesifik
P(H|X)   : Probabilitas hipotesis H berdasar kondisi X (posteriori probabilitas) P(H)
: Probabilitas hipotesis H (prior probabilitas)
P(X|H)   : Probabilitas X berdasarkan kondisi pada hipotesis H P(X) : Probabilitas X

## 2.4 K-Nearest Neighbor
Algoritma  k-NN  adalah  suatu  metode  yang  menggunakan  algoritma  supervised  Perbedaan  antara  supervised learning  dengan  unsupervised  learning  adalah  pada  supervised  learning  bertujuan  untuk  menemukan  pola  baru dalam  data  dengan  menghubungkan  pola  data  yang  sudah  ada  dengan  data  yang  baru  [14].  Sedangkan  pada unsupervised  learning,  data  belum  memiliki  pola  apapun,  dan  tujuan  unsupervised  learning  untuk  menemukan pola dalam sebuah data. Tujuan dari algoritma k-NN adalah untuk mengklasifikasi objek baru berdasarkan atribut dan  training  samples  [15].  Dimana  hasil  dari  sampel  uji  yang  baru  diklasifikasikan  berdasarkan mayoritas  dari kategori pada k-NN [16]. Pada proses pengklasifikasian, algoritma ini tidak menggunakan model apapun untuk dicocokkan  dan  hanya  berdasarkan  pada  memori [17].  Algoritma  k-NN  menggunakan  klasifikasi  ketetanggaan sebagai nilai prediksi dari sampel uji yang baru [4].
K-Nearest Neighbor menggunakan rumus perhitungan jarak. Jarak yang digunakan adalah jarak Euclidean Distance.  Jarak  Euclidean  adalah  jarak  yang  paling  umum  digunakan  pada  data  numerik.  Euclidean  distance didefinisikan sebagai berikut [4]:
d(x i, x j ) =   √∑ (a r (x i ) − a r (x j )) 2 n r=1 (2)
Keterangan d(x i ,x j ) : Jarak Euclidean (Eucledean Distance). (x i )
: record ke- i (x j ) : record ke- j (a r ) : data ke-r i,j :1,2,3,…n

## 2.5 Weka
Weka  adalah  aplikasi  data  mining  open  source  berbasis  Java.  Aplikasi  ini  dikembangkan  pertama  kali  oleh Universitas Waikato di Selandia Baru sebelum menjadi bagian dari Pentaho. Weka terdiri dari koleksi algoritma machine learning yang dapat digunakan untuk melakukan generalisasi /formulasi dari sekumpulan data sampling. Walaupun kekuatan Weka terletak pada algoritma yang makin lengkap dan canggih, kesuksesan data mining tetap terletak pada faktor pengetahuan manusia implementornya. Tugas pengumpulan data yang berkualitas tinggi dan pengetahuan pemodelan dan penggunaan algoritma yang tepat diperlukan untuk menjamin keakuratan formulasi yang diharapkan.

## 2.6 Komparasi Akurasi Prediksi Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu
Menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan Decision Tree Kerangka pemikiran dari penelitian ini bersumber dari fenomena  akademik  pada  Fakultas  Kedokteran  Universitas  Muhammadiyah  Sumatera  Utara  yaitu  ada ketidaksesuaian  jumlah  mahasiswa  yang  masuk  dan  yang  lulus  tepat  waktu  pada  perguruan  tinggi  sehingga perlunya  sebuah  solusi  yang  tepat  agar  terdapat  kesinambungan  proses  akademik  yang  relevan  dengan mengevaluasi transaksi aktifitas kuliah mahasiswa 5 (lima) semester pertama.

## 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.v5i2.2925
Untuk  mendapatkan  nilai  akurasi  dari  masa  studi  mahasiswa  berdasarkan  atribut  tersebut  menggunakan Algoritma  Naïve  Bayes    kemudian  mengkombinasikannya  dengan  algoritma  Decision  Tree  yang  bertujuan menemukan pola yang terdapat pada data mahasiswa berdasarkan data Indeks Pretasi Sementara (IPS) selama 5 (lima) semester pertama untuk memprediksi kelulusan mahasiswa tepat waktu.
Menghitung tingkat akurasi metode naive bayes dengan cara membandingkan data yang sudah ada dan juga prediksi  yang  telah  dihitung.  Sedangkan  Menghitung  tingkat  akurasi  metode  decision  tree  dengan  cara membandingkan data yang sudah ada dan juga prediksi yang telah dihitung.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Kebutuhan Data
Sebelum  melakukan  proses  perhitungan  algoritma,  terlebih  dahulu  dilakukan  pengumpulan  data.  Data  yang digunakan dalam penelitian ini ialah Data Alumni Mahasiswa Fakultas Kedokteran UMSU Tahun Angkatan 2015. Data mahasiswa yang digunakan adalah 100 data mahasiswa. Data penelitian yang diambil memiliki atribut input indeks prestasi semester (IPS) 1 hingga 5 dan atribut output ialah Kelulusan. Adapun data penelitian yang diperoleh dapat dilihat pada tabel 1 sebagai berikut:
Tabel 1. Data Mahasiswa Fakultas Kedokteran Tahun Angkatan 2015
No Nama IPS 1 IPS 2 IPS 3 IPS 4 IPS 5 Kelulusan 1 Nuryani 3,26 3,29 3,33 3,1 3,5 <= 4 Tahun 2 Yufi Yuwarditra 3,22 3,26 3,26 3,25 3,3 <= 4 Tahun 3 Rima Rahmi Putri Harahap 3,8 3,69 3,5 3,62 3,95 <= 4 Tahun 4 Ida Nuyani 3,23 3,05 3,21 3,19 3,3 <= 4 Tahun 5 Masyithah Pratiwi 2,89 2,9 2,6 3,02 2,65 > 4 Tahun 6 Muhammad Teguh Syahputra 3,34 3,19 2,98 2,45 2,55 <= 4 Tahun 7 Yuni Valentri L.Tobing 3,39 3,29 3,26 3,64 3,5 <= 4 Tahun 8 Fayan Nadya Shahiba. S 3,04 2,93 2,93 3,38 3,38 <= 4 Tahun 9 Fahrul Fadhli Panjaitan 2,89 3,17 3,26 3,4 3,28 <= 4 Tahun 10 Khairidho Rezeki Sembiring 3,57 3,17 1,48 2,74 1,4 > 4 Tahun …  … … … … … … … 99 Muhammad Al Anas 3,84 4 3,9 3,81 3,7 <= 4 Tahun 100  Adinda Nadira Larasati 3,41 3,33 2,64 3,36 3,09 > 4 Tahun

## 3.2 Transformasi Data
Setelah  proses  analisis  kebutuhan  data,  maka  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  proses  transformasi  data. Berdasarkan data alumni tersebut, data yang akan ditransformasi adalah IPS1, IPS2, IPS3, IPS4, dan IPS5. Data tersebut merupakan data yang akan dijadikan atribut input yang akan digunakan untuk analisis dengan algoritma naïve bayes dan k-nearest neighbour. Proses transformasi dilakukan dengan cara membuat klasifikasi pada masing- masing atribut input . Adapun klasifikasi atribut input dapat dilihat pada tabel 2 sebagai berikut.
Tabel 2. Klasifikasi Atribut Input No Atribut Klasifikasi 1 IPS1 < 3,00 (Rendah) 3,00 <= IPK <3,50 (Sedang) >= 3,50 (Tinggi) 2 IPS2
< 3,00 (Rendah) 3,00 <= IPK <3,50 (Sedang) >= 3,50 (Tinggi) 3 IPS3 < 3,00 (Rendah) 3,00 <= IPK <3,50 (Sedang) >= 3,50 (Tinggi) 4 IPS4 < 3,00 (Rendah) 3,00 <= IPK <3,50 (Sedang) >= 3,50 (Tinggi) 5 IPS5 < 3,00 (Rendah) 3,00 <= IPK <3,50 (Sedang) >= 3,50 (Tinggi)
Pada  tabel  2  di  atas  menjelaskan  bahwa  ketujuh  atribut  yang  digunakan  sebagai input sudah  memiliki klasifikasi masing-masing sehingga memudahkan dalam proses mining untuk memprediksi kelulusan mahasiswa

## 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.v5i2.2925
berdasarkan kelima atribut tersebut. Lima atribut prediktor tersebut akan di analisa menggunakan algoritma naïve bayes dan  algoritma  k-nearest  neighbour untuk  menentukan  tepat  waktu  atau  tidak  tepat  waktunya  kelulusan mahasiswa. Adapun atribut target dari data dapat dilihat pada tabel 3 sebagai berikut.
Tabel 3. Klasifikasi Atribut Output Atribut Target Klasifikasi Tepat Waktu Kelulusan <= 4 Tahun Tidak Tepat Waktu Kelulusan > 4 Tahun
Data yang akan digunakan untuk dianalisa terdiri dari 5 atribut input dan 1 atribut target. Untuk analisis data,  akan  digunakan  100  sample  data  yang  diambil  secara  acak  dari  data  alumni,  setelah  itu  100  sample  data alumni tersebut ditransformasi sehingga menghasilkan keputusan (lulus tepat waktu dan tidak tepat waktu) seperti terlihat pada tabel 4 sebagai berikut.
Tabel 4. Transformasi Data Penelitian No Nama IPS 1 IPS 2 IPS 3 IPS 4 IPS 5 Kelulusan 1 Nuryani Sedang Sedang Sedang Sedang Tinggi Tepat Waktu 2 Yufi Yuwarditra Sedang Sedang Sedang Sedang Sedang Tepat Waktu 3 Rima Rahmi Putri Harahap Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi Tepat Waktu 4 Ida Nuyani Sedang Sedang Sedang Sedang Sedang Tepat Waktu 5 Masyithah Pratiwi Rendah  Rendah  Rendah Sedang Rendah  Tidak Tepat Waktu 6 Muhammad Teguh Syahputra Sedang Sedang Rendah  Rendah  Rendah  Tepat Waktu 7 Yuni Valentri L.Tobing Sedang Sedang Sedang Tinggi Tinggi Tepat Waktu 8 Fayan Nadya Shahiba. S Sedang Rendah  Rendah Sedang Sedang Tepat Waktu 9 Fahrul Fadhli Panjaitan Rendah Sedang Sedang Sedang Sedang Tepat Waktu 10 Khairidho Rezeki Sembiring Tinggi Sedang Rendah  Rendah  Rendah  Tidak Tepat Waktu … … … … … … … … 99 Muhammad Al Anas Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi Tepat Waktu 100  Adinda Nadira Larasati Sedang Sedang Rendah Sedang Sedang Tidak Tepat Waktu

## 3.3 Analisis Algoritma Naïve Bayes
Perhitungan probabilitas data yang belum diketahui lulus tepat waktu atau tidak tepat waktu dapat dihitung dengan algoritma naïve bayes sebagai berikut:
X (IPS1: Tinggi, IPS2: Sedang, IPS3: Tinggi, IPS4: Tinggi, IPS5: Tinggi).
Selanjutnya dilakukan perhitungan:
1. Menghitung nilai P(H)
P (Tepat Waktu) = 76 100 = 0,76
Dimana: nilai 76 diperoleh dari jumlah Target Tepat Waktu, sementara 100 merupakan jumlah seluruh data. P (Tidak Tepat Waktu) = 24 100 = 0,24
Dimana: nilai 24 diperoleh dari jumlah Target Tepat Waktu, sementara 100 merupakan jumlah seluruh data.
2. Menghitung nilai P(X|Hi) untuk i = 1, 2, dst.
a. P (IPS 1 = “Tinggi” | Target = “Tepat Waktu”) = 14 76 = 0,184
Dimana:  nilai  14  diperoleh  dari  jumlah  IPS1  Tinggi  yang  lulus  tepat  waktu,  sementara  76  merupakan jumlah lulus tepat waktu.
P (IPS 1 = “Tinggi” | Target = “Tidak Tepat Waktu”) = 1 24 = 0,042
Dimana: nilai 1 diperoleh dari jumlah IPS 1 Tinggi yang lulus tidak tepat waktu, sementara 24 merupakan jumlah lulus tidak tepat waktu.
b. P (IPS 2 = “Sedang” | Target = “Tepat Waktu”) = 39 76 = 0,513
Dimana:  nilai  39  diperoleh  dari  jumlah  IPS  2 Sedang  yang  lulus  tepat  waktu,  sementara  76  merupakan jumlah lulus tepat waktu.
P (IPS 2 = “Sedang” | Target = “Tidak Tepat Waktu”) = 12 24 = 0,5
Dimana: nilai 12 diperoleh dari jumlah IPS 2 Sedang yang lulus tidak tepat waktu, sementara 24 merupakan jumlah lulus tidak tepat waktu.
c. P (IPS 3 = “Tinggi” | Target = “Tepat Waktu”) = 17 76 = 0,223
Dimana:  nilai  17  diperoleh  dari  jumlah  IPS  3  Tinggi  yang  lulus  tepat  waktu,  sementara  76  merupakan jumlah lulus tepat waktu.
P (IPS 3 = “Tinggi” | Target = “Tidak Tepat Waktu”) = 0 24 = 0

## 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.v5i2.2925
Dimana: nilai 0 diperoleh dari jumlah IPS 3 Tinggi yang lulus tidak tepat waktu, sementara 24 merupakan jumlah lulus tidak tepat waktu.
d. P (IPS 4 = “Tinggi” | Target = “Tepat Waktu”) = 20 76 = 0,263
Dimana:  nilai  20  diperoleh  dari  jumlah  IPS  4  Tinggi  yang  lulus  tepat  waktu,  sementara  76  merupakan jumlah lulus tepat waktu.
P (IPS 4 = “Tinggi” | Target = “Tidak Tepat Waktu”) = 0 24 = 0
Dimana: nilai 0 diperoleh dari jumlah IPS 4 Tinggi yang lulus tidak tepat waktu, sementara 24 merupakan jumlah lulus tidak tepat waktu.
e. P (IPS 5 = “Tinggi” | Target = “Tepat Waktu”) = 30 76 = 0,395
Dimana:  nilai  20  diperoleh  dari  jumlah  IPS  5  Tinggi  yang  lulus  tepat  waktu,  sementara  76  merupakan jumlah lulus tepat waktu.
P (IPS 5 = “Tinggi” | Target = “Tidak Tepat Waktu”) = 0 24 = 0
Dimana: nilai 0 diperoleh dari jumlah IPS 5 Tinggi yang lulus tidak tepat waktu, sementara 24 merupakan jumlah lulus tidak tepat waktu.
3. Kalikan semua atribut input yang memiliki Target Tepat Waktu dan Tidak Tepat Waktu.
a. P (X|Target = “Tepat Waktu”) = 0,184 * 0,513 * 0,223 *0,263 * 0,395 = 0,002186
b. P (X|Target = “Tidak Tepat Waktu”) = 0,042 * 0,5 * 0 * 0 * 0 = 0
4. Lakukan perhitungan dengan rumus naïve bayes P(H|X) = P(X|H) * P(H)
a. P(X I Target=”Tepat Waktu) P(Target=“Tepat Waktu”) = 0,002186 * 0,76 = 0,00167
b. P(X I Target=”Tidak Tepat Waktu) P(Target=“Tidak Tepat Waktu”) = 0 * 0,76 = 0
5. Berdasarkan perhitungan pada nomor 4 dapat  diperoleh bahwa nilai  Tepat  Waktu  lebih besar dibandingkan dengan nilai Tidak Tepat Waktu, maka dari itu untuk data X(IPS1: Tinggi, IPS2: Sedang, IPS3: Tinggi, IPS4: Tinggi, IPS5: Tinggi) memiliki Target= “Tepat Waktu”.
Setelah dilakukan perhitungan untuk 30 data baru, maka diperoleh hasil sebagai berikut:
Tabel 5. Hasil Perhitungan Algoritma Naïve Bayes Untuk Data Baru
No Nama IPS1 IPS2 IPS3 IPS4 IPS5 Kelulusan 1 Leni andini Tinggi Sedang Tinggi Tinggi Tinggi Tepat Waktu 2 Rizky syahriani Sedang Sedang Sedang Sedang Sedang Tepat Waktu 3 Hafiz anugrah mursyid Sedang Sedang Sedang Sedang Sedang Tepat Waktu 4 Arman maulana Rendah Sedang Sedang Sedang Sedang Tepat Waktu 5 Atika rahmi Sedang Sedang Sedang Sedang Sedang Tepat Waktu 6 Reyna cintiya Sedang Rendah Sedang Sedang Sedang Tepat Waktu 7 M, fahriza winaldha nst Sedang Sedang Sedang Tinggi Sedang Tepat Waktu 8 Rika rianingsih Sedang Sedang Sedang Sedang Sedang Tepat Waktu 9 Muhammad alip meruza salim Sedang Sedang Sedang Tinggi Sedang Tepat Waktu 10 Diah indah arizka Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi Tepat Waktu … … … … … … … … 29 Kartika handayani Tinggi Sedang Tinggi Tinggi Tinggi Tepat Waktu 30 Andri muhammad idris Rendah Rendah Rendah Rendah Rendah Tidak Tepat Waktu
3.4 Analisis Algoritma K-Nearest Neighbour
Perhitungan probabilitas data yang belum diketahui lulus tepat waktu atau tidak tepat waktu dapat dihitung dengan algoritma k-nearest neighbour sebagai berikut:
X (IPS1: 3.7, IPS2: 3.318, IPS3: 3.549, IPS4: 3.361, IPS5: 3.695).
Langkah-langkah perhitungan algoritma sebagai berikut:
1. Hitung  jarak  data  testing  ke  semua  data  training. Adapun  hasil  perhitungan  jarak Euclidean adalah  sebagai berikut:
𝑑(𝑥 𝑖, 𝑥 𝑗 ) =   √∑ (𝑎 𝑟 (𝑥 𝑖 ) − 𝑎 𝑟 (𝑥 𝑗 )) 2 𝑛 𝑟=1 𝑑(𝑋 𝑖 , 𝑋 𝑗 ) =   √ ((3,26 − 3,7) 2 ) + ((3,29 − 3,318) 2 ) +
((3,3 − 3,549)^2) + ((3,1 − 3,631)^2) + ((3,5 − 3,695)^2))
𝑑(𝑋 𝑖 , 𝑋 𝑗 ) =  0,749887

## 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.v5i2.2925
2. Menentukan nilai k, dalam hal ini k yang digunakan = 5, kerena 5 merupakan k yang paling optimal.
3. Mengurutkan data jarak (dari kecil ke besar) dan mengambil sebanyak k (5) data teratas, sehingga didapatkan 5 deret data sebagai berikut:
Tabel 6. Hasil Uji Pada Data Baru No Ips 1 Ips 2 Ips Ips Ips Baru 1 Kelulusan 12 3,34 3,4 3,38 3,5 3,6 0,437117 Tepat Waktu 24 3,75 3,69 3,57 3,79 3,53 0,440262 Tepat Waktu 3 3,8 3,69 3,5 3,62 3,95 0,464684 Tepat Waktu 7 3,39 3,29 3,26 3,64 3,5 0,467452 Tepat Waktu 97 3,36 3,45 3,26 3,43 3,68 0,50712 Tepat Waktu
4. Pilih data kondisi terbanyak. Dalam hal ini terlihat pada data mayoritas atau 5 dari 5 data menunjukan bahwa kelulusan Tepat Waktu.
Setelah dilakukan perhitungan untuk 30 data baru, maka diperoleh hasil sebagai berikut:
Tabel 7. Hasil Uji Pada 30 Data Baru No Nama IPS 1 IPS 2 IPS 3 IPS 4 IPS 5 Kelulusan 1 Leni andini 3,7 3,318 3,549 3,631 3,695 Tepat Waktu 2 Rizky syahriani 3,201 3,36 3,2 3,4 3,223 Tepat Waktu 3 Hafiz anugrah mursyid 3,301 3,249 3,117 3,499 3,305 Tepat Waktu 4 Arman maulana 2,899 3,117 3,2 3,417 3,055 Tepat Waktu 5 Atika rahmi 3,349 3,167 3,334 3,417 3,497 Tepat Waktu 6 Reyna cintiya 3,334 2,833 3,051 3,252 3,332 Tepat Waktu 7 M, fahriza winaldha nst 3,25 3,217 3,25 3,7 3,388 Tepat Waktu 8 Rika rianingsih 3,201 3,050 3,184 3,433 3,195 Tepat Waktu 9 Muhammad alip meruza salim 3,118 3,25 3,102 3,535 3,332 Tepat Waktu 10 Diah indah arizka 3,85 3,785 3,851 3,868 3,835 Tepat Waktu …  … … … … … … … 29 Kartika handayani 3,666 3,418 3,535 3,598 3,665 Tepat Waktu 30 Andri muhammad idris 1,633 0,566 0 0 0 Tidak Tepat Waktu
3.5 Perbandingan Algoritma Naïve Bayes Dengan Algoritma K-Nearest Neighbour
Hasil dari analisis algoritma naïve bayes dan algortima k-nearest neighbor kemudian akan dibandingkan dengan data real yang ada. Data yang akan digunakan untuk perbandingan ialah data 30 mahasiswa Fakultas Kedokteran Universitas Muhammadiyah Sumatera Utara (UMSU) Tahun Angkatan 2016.  Adapun hasil perbandingan dari kedua algoritma tersebut adalah sebagai berikut:
Tabel 8. Perbandingan Algoritma Naïve Bayes Dengan K-Nearest Neighbor
No Nama Naïve Bayes K-Nearest Neighbour Data Angkatan 2016 1 Leni andini Tepat Waktu Tepat Waktu Tepat Waktu 2 Rizky syahriani Tepat Waktu Tepat Waktu Tidak Tepat Waktu 3 Hafiz anugrah mursyid Tepat Waktu Tepat Waktu Tepat Waktu 4 Arman maulana Tepat Waktu Tepat Waktu Tepat Waktu 5 Atika rahmi Tepat Waktu Tepat Waktu Tepat Waktu 6 Reyna cintiya Tepat Waktu Tepat Waktu Tepat Waktu 7 M, fahriza winaldha nst Tepat Waktu Tepat Waktu Tepat Waktu 8 Rika rianingsih Tepat Waktu Tepat Waktu Tepat Waktu 9 Muhammad alip meruza salim Tepat Waktu Tepat Waktu Tepat Waktu 10 Diah indah arizka Tepat Waktu Tepat Waktu Tepat Waktu … … … … … 29 Kartika handayani Tepat Waktu Tepat Waktu Tepat Waktu 30 Andri muhammad idris Tidak Tepat Waktu Tidak Tepat Waktu Tidak Tepat Waktu
Berdasarkan  hasil  perbandingan  yang  telah  dilakukan  terhadap  30  data  testing  maka  dapat  ditarik kesimpulan bahwa algoritma naïve bayes dan algoritma k-nearest neighbor memiliki tingkat keberhasilan prediksi yang sama yaitu 90%.

## 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.v5i2.2925
3.6 Hasil Pengujian
3.6.1 Hasil Pengujian Algoritma K-Nearest Neighbour Dengan WEKA
Hasil yang diperoleh dari perhitungan sebelumnya yaitu algoritma knn dengan nilai n=5 dan data testing berjumlah 30  data,  memiliki  tingkat  akurasi  90  %  untuk  memprediksi  mahasiswa  yang  Lulus  Tepat  Waktu  atau  Tidak. Aplikasi  WEKA  dapat  digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi  dengan  algoritma  knn.  Penggunaan  aplikasi  ini bertujuan untuk melihat seberapa akurat perhitungan manual yang telah dilakukan. Adapun hasil yang diperoleh setelah melakukan analisis dengan aplikasi weka dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 2. Proses Analisis Algoritma KNN Dengan Aplikasi WEKA Terhadap 30 Data Testing
Gambar 3. Hasil Analisis Algoritma KNN Dengan Aplikasi WEKA Terhadap 30 Data Testing
Gambar 4. Diagram Kedekatan Data Dengan Algoritma KNN
Berdasarkan hasil yang diperoleh dengan aplikasi Weka, maka dapat diketahui bahwa tingkat keberhasilan algoritma knn dalam memprediksi kelulusan mahasiswa adalah 90 %.

## 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.v5i2.2925

## 3.6.2 Hasil Pengujian Algoritma Naïve Bayes Dengan WEKA
Sama halnya dengan algoritma knn, algoritma naïve bayes juga akan diuji dengan 30 data testing. Data testing ini akan diuji menggunakan aplikasi Weka untuk melihat seberapa tingkat keberhasilan algoritma naïve bayes dalam memprediksi kelulusan mahasiswa. Adapun hasil dari analisis dengan aplikasi Weka dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 5. Proses Algoritma Naïve Bayes Dengan Aplikasi WEKA Terhadap 30 Data Testing
Gambar 6. Hasil Analisis Algoritma Naïve Bayes Dengan Aplikasi WEKA Terhadap 30 Data Testing
Gambar 7. Grafik Data Dengan Algoritma Naïve Bayes
Berdasarkan hasil analisa dengan menggunakan aplikasi weka maka diperoleh hasil tingkat keberhasilan algoritma  naïve  bayes  mencapai  90%.  Hasil  ini  sama  dengan  hasil  yang  diperoleh  dengan  perhitungan  secara manual.
Algoritma Naïve Bayes memiliki tingkat akurasi yang sama dengan algoritma KNN dalam memprediksi kelulusan mahasiswa program studi Pendidikan Kedokteran yaitu sebesar 90%. Dalam proses analisis, algoritma naïve  bayes  memiliki  proses  yang  lebih  panjang  karena  harus  melakukan  transformasi  data  terlebih  dahulu, sedangkan  algoritma  k-nearest  neighbor  memiliki  proses  yang  lebih  sedikit  dalam  proses  analisanya.  Sehingga

## 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.v5i2.2925
dapat ditarik kesimpulan bahwa algoritma k-nearest neighbor lebih baik karena memiliki proses yang lebih sedikit dan tingkat akurasi yang tinggi.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan dari  penelitian yang telah dilakukan maka dapat  ditarik  kesimpulan bahwa algoritma Naïve Bayes memiliki tingkat akurasi  yang sama dengan algoritma KNN dalam memprediksi  kelulusan mahasiswa program studi Pendidikan Kedokteran yaitu sebesar 90 %. Hasil ini diperoleh dari analisis yang dilakukan dengan aplikasi Weka terhadap 30 data testing dan 100 data training. Dalam proses analisis, algoritma naïve bayes memiliki proses yang  lebih  panjang  karena  harus  melakukan  transformasi  data  terlebih  dahulu,  sedangkan  algoritma  k-nearest neighbor  memiliki  proses  yang  lebih  sedikit  dalam  proses  analisanya.  Dalam  hal  ini,  maka  dapat  ditarik kesimpulan bahwa algoritma k-nearest neighbor lebih unggul dalam memprediksi kelulusan mahasiswa program studi Pendidikan Kedokteran.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih disampaikan kepada pihak-pihak yang telah mendukung terlaksananya penelitian ini.

## REFERENCES
[1] E. Yulianti and Y. A. Nurdin, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN BANTUAN SISWA MISKIN (BSM) BERBASIS ONLINE DENGAN METODE KNN (K-NEAREST NEIGHBOR) (Studi kasus : SMPN 1 Koto XI Tarusan),” TEKNOIF , vol. 6, no. 1, pp. 12–17, 2018.
[2] N.  L.  G.  P.  Suwirmayanti,  “Penerapan  Metode  K-Nearest  Neighbor  Untuk  Sistem  Rekomendasi  Pemilihan  Mobil,” Techno , vol. 16, no. 2, pp. 120–131, 2017.
[3] R. N. Devita, H. W. Herwanto, and A. Wibawa Prasetya, “PERBANDINGAN KINERJA METODE NAIVE BAYES DAN K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK KLASIFIKASI ARTIKEL BERBAHASA INDONESIA,” JTIIK , vol. 5, no. 4, pp. 427–434, 2018.
[4] R. Nuari, A. Apriliyani, Juwari, and Kusrini, “IMPLEMENTASI METODE K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) UNTUK MEMPREDIKSI VARIETAS PADI YANG COCOK UNTUK LAHAN PERTANIAN,” INFORMA , vol. 4, no. 2, pp. 2–8, 2018.
[5] M. Guntur, J. Santony, and Yuhandri, “Prediksi Harga Emas dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes dalam Investasi untuk Meminimalisasi Resiko,” RESTI , vol. 2, no. 1, pp. 354–360, 2018.
[6] C.  Fadlan,  S.  Ningsih,  and  A.  P.  Windarto,  “PENERAPAN  METODE  NAÏVE  BAYES  DALAM  KLASIFIKASI KELAYAKAN KELUARGA PENERIMA BERAS RASTRA,” JUTIM , vol. 3, no. 1, pp. 1–8, 2018.
[7] H. Annur, “KLASIFIKASI MASYARAKAT MISKIN MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES,” Ilk. J. Ilm. , vol. 10, no. 2, pp. 160–165, 2018.
[8] R. Ardianto, T. Rivanie, Y. Alkhalifi, F. S. Nugraha, and W. Gata, “SENTIMENT ANALYSIS ON E-SPORTS FOR EDUCATION CURRICULUM USING NAIVE BAYES AND SUPPORT VECTOR MACHINE,” J. Ilmu Komput. dan Inf. , vol. 13, no. 2, 2020.
[9] R. W. Pratiwi and Y. S. Nugroho, “Prediksi Rating Film Menggunakan Metode Naïve Bayes,” Tek. Elektro , vol. 8, no. 2, pp. 60–63, 2016.
[10]  Y.  I.  Kurniawan,  “PERBANDINGAN  ALGORITMA  NAIVE  BAYES  DAN  C.45  DALAM  KLASIFIKASI  DATA MINING,” JTIIK , vol. 5, no. 4, pp. 455–464, 2018.
[11]  V. Vangara and S. P. Vangara, “Opinion Mining Classification using Naive Bayes Algorithm,” IJITEE , vol. 9, no. 5, 2020.
[12]  D. Nofriansyah, K. Erwansyah, and M. Ramadhan, “Penerapan Data Mining dengan Algoritma Naive Bayes Clasifier untuk  Mengetahui  Minat  Beli  Pelanggan  terhadap  Kartu  Internet  XL  (Studi  Kasus  di  CV.  Sumber  Utama Telekomunikasi),” SAINTIKOM , vol. 15, no. 2, pp. 81–92, 2016.
[13]  E. Sutoyo and A. Almaarif, “Educational Data Mining untuk Prediksi Kelulusan  Mahasiswa Menggunakan Algoritme Naïve Bayes Classifier,” J. RESTI , vol. 1, no. 10, pp. 95–101, 2021.
[14]  A. P. Giovani, Ardiansyah, T. Haryanti, L. Kurniawati, and W. Gata, “ANALISIS SENTIMEN APLIKASI RUANG GURU DI TWITTER MENGGUNAKAN ALGORITMA KLASIFIKASI,” J. TEKNOINFO , vol. 14, no. 2, pp. 116– 124, 2020.
[15]  H. Saadatfar, S. Khosravi, J. H. Joloudari, A. Mosavi, and S. Shamshirband, “A New K-Nearest Neighbors Classifier for Big Data Based on E ffi cient Data Pruning,” Mathematics , vol. 8, no. 286, pp. 1–12, 2020.
[16]  L. Farokhah, “IMPLEMENTASI K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK KLASIFIKASI BUNGA IMPLEMENTATION OF  K-NEAREST  NEIGHBOR  FOR  FLOWER  CLASSIFICATION  WITH  EXTRACTION  OF  RGB  COLOR FEATURES,” JTIIK , vol. 7, no. 6, pp. 1129–1136, 2020.
[17]  Muhathir, T. T. S. Sibarani, and Al-Khowarizmi, “Analysis K-Nearest Neighbors ( KNN ) in Identifying Tuberculosis Disease ( Tb ) By Utilizing Hog Feature Extraction,” AIoCSIT , vol. 1, no. 1, pp. 33–38, 2020.