Vol.  17,  No. 2, June 2024,  pp. 131~140 eISSN:  2502-339X,  pISSN:  1979-276X, DOI: 10.30998/fa ktore xacta.v17i2.20625  131
Penerapan Data Mining  untuk  Prediksi  Minat  Jurusan Mahasiswa  Baru  dengan Pendekatan Algoritma  Naive Bayes
Niken Harsanti 1 ,Arief  Wibowo 2 1 Budiluhur University M aster computer science Student
2 Department of Information System, Budiluhur University
Article Info ABSTRACT

## Article history:
Received Oct 10,  2023 Revised Jun 08,  2024 Accepted Jun 24,  2024 This research makes a positive contribution to the development of data mining applications  in the  field  of higher education,  which has the potential  to help students and universities improve the efficiency  of major selection. The aim of this  research  is  to  apply  data  mining  techniques  using  the  Naïve  Bayes algorithm to predict new students' majors. Accurate  predictions can help new students  make better  decisions.  Data  obtained  is  based  on  historical  data about past students, including  information  about academic grades, interests, and other factors that influence  major selection.  The Naïve Bayes algorithm is used to  process this  data  and produce  a prediction  model  that  can identify majors that best suit the characteristics of new students. The method using the Naïve Bayes  algorithm forms a grouping model  using the Confusion  Matrix matrix  table  and  classifies  positive  and  negative  values.  The  Naive  Bayes algorithm model obtained  can be implemented  in the form of an application designed  to  predict  new  students' majors in determining  the  study program they  will  take. The  Naïve Bayes algorithm  is able  to provide quite  accurate predictions,  so it  can be used as a guide  for new students  in choosing  their major.  The  results  of  data  processing  for  new  students  obtained  accuracy values with the Naïve Bayes algorithm model of 98.55%, precision of 99.97%, and recall of 98.55%.
Keywords: Data Mining, Prediction,
Student  Interest,  Naïve  Bayes algorithm
Copyright © 2024 Universitas Indraprasta PGRI. All rights reserved.

## Corresponding Author:
Niken  Harsanti, Budiluhur University M aster computer science Student Jl.  Ciledug Raya , Petukangan Utara Jakarta Selatan. Email: 2211600271@student.budiluhur.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Tingkat  perguruan  tinggi  menjadi  langkah  pemikiran  dan  berpola  pikir  yang  tumbuh  dikalangan  siswa  , khususnya selesai  jenjang  pendidikan  tingkat  atas  menyiapkan  bekal  sedini  mungkin  untuk  melanjutka n perguruan tinggi.  Mahasiswa baru  bersiap menentukan  pilihan  dengan melihat  kesesuaian yang  diinginkan dengan melihat  rambu  rambu  aturan  yang  berlaku  untuk  mengambil  jurusan  yang  mampu  ditempuhnya. Fakultas  diperguruan tinggi  yang peminatnya  digandrungi siswa biasanya yang praktis  dan tren  dikalangan siwa  tingkat  atas.  [1].  Sistem  penerimaan  mahasiswa  baru  dilingkup  perguruan  tinggi  beragam  model penerapan serta ketentuan yang berlaku  di  kampusnya  masing  masing.  Penelitian  serupa di  STMIK  Royal dengan  memberikan  reward  pada  mahasiswa  baru  yang  diprediksi  masuk  dalam  program  studi  dengan peminatan  tertentu dengan menggunakan naïve  bayes, dimana  di  perguruan tinggi  tersebut melihat  semakin menurunnya peminat pada program studi tertentu.[2] . Profil  mahasiwa dalam  pemetaan peminatan studi tugas akhir  juga diteliti  dengan menggunakan naïve bayes dan Term  frequency invers document frequency, hasilnya sebagai rekomendasi  berdasarkan  profil  siswa  tersebut.[3].  Penelitian  serupa juga  dilakukan  latifa  dengan menggunakan  metode  naïve  bayes sebagai penunjang promosi  program  studi diperguruan  tinggi  UPGRI S dengan klasifikasi  data mining [4]  . Penelitian  dengan membandingkan antara algoritma  naïve bayes dan SVM juga  dilakukan  untuk  prediksi  mahasiswa  yang  belum  registrasi  dimana  jumlah  tersebut dikelompokka n
132
menjadi  beberapa kelompok,  terbentuk kluster yang akan dijadikan  solusi akhir  perbandingan tersebut  pada fakultas  ilmu  komputer  diteliti  oleh megira.[5].  Penelitian  yang dilakukan  mirza  penerapan algoritma  naïve bayes dalam  upaya menentuka trategi promosi  mahasiswa  baru ,  dimana  hasil penelitian  ini  didapat peminat yang paling banyak jumlahnya sebagai program studi tren dan menjadi  ketertarikan  di bidang promosi. [6] Penelitian ini dilakukan dengan melihat dalam setiap tahunnya perubahan dan minimnya peminat prodi tertentu yang dirasa kurang diminati,  maka  diperlukan pemetaan konsep kebutuhan dari berbagai atribut program studi yang banyak peminatnya dengam prediksi  peminatan mahasiswa baru .
Ragam  model  peminatan mahasiwa baru yang digunakan ditingkat perguruan tinggi dengan melihat  tren serta kekinian  yang dapat diprediksi  dengan beberapa pendekatan. Data  mining  bagian dari  konsep data  dengan tujuan  menggali  data  menjadi  informasi  yang  digunakan  dalam  basis  data  dan  merupakan  bagian  dari Knowledge  Discovery  in  Databased (KDD)  agar  memperoleh  model  informasi  serta pola  ket erkaitan  yang dapat digunakan dalam  penambangan data. [7].  Data mining  menggali  data untuk memperoleh  informasi  yang diinginkan,  bernilai  serta manfaat  untuk pengelompokan  data dimana  unsur lain  terlibat  didalamnya  seperti pengguna dan perangkat yang saling terkoneksi secara online.[8]
Penambangan  data  bagian  dari  proses yang  diperoleh  dari  dara  mining  cluster  atau pengelompokan  yang dibutuhkan para  peneliti  diambil  dari  pola  relation  di  database dalam  jumlah  yang  san gat besar.  Lingkup informatika  sangat tertantang tentang data mining untuk mengkaji  secara mendalam  apa yang ingin di teliti  di berbagai informasi  data yang ingin  di ambil.  Pengambilan  dalam  penambangan data mendapatkan informas i knowledge  yang baru  di  kelompokan  ke  dalam  kumpulan  data.[9]  Pengelompokan  data mining  terdiri  dari beberapa  metode yang dimiliki  dengan tujuan dapat memanfaatkan  ragam himpunan data diantarannya durasi, perkiraan,  pengklasifikasian,  klasterisasi serta as osiasi.[10]
Bagian    yang paling  khusus dalam  teknik  data mining  dan wajib  diperhatikan  ialah  penerapan aturan agar mendapatkan model  terpola frekuensi  tertinggi diantara himpunan  dari atribu t ,item  set biasa disebut sebagai Association Rule (Aturan Asosiasi).[11].  Diantara ragam penggunaan dalam  algoritma  masuk kedalam  aturan asosiasi ialah  AIS  Algorithm,  DHP  Algorithm,  Partition  Algorithm,  dan Naivebayes Algorithm.  Jenis jenis algoritma  itu terdapat satu algoritma  yang sangat tepat dan valid saat digunakan dan cocok dengan data mining dalam  menganalisa prediksi peminatan mahasiswa baru dalam  menggambil  program studi yang sesuai dengan talenta yang dimiliki  sejak awal  yaitu algoritma  Naivebayes .  [12]

## Gambar  1.  Peminatan Mahasiswa Baru 2022
Peminatan mahasiswa baru dalam  setiap semesternya mengalami  perubahan yang agak sulit diprediksi  dengan kasat mata  , disebabkan dalam  mengambil  jurusan mahasiswa dihadapkan pada keadaan yang sulit dipahami peminataanya dengan kealhilan yang dimiliki.  Calon  mahasiswa baru dalam memilih  jurusan terkadang meliha t opini  dari  kakak  kelas dan iklan  iklan  yang bertaburan di  media  online yang memikat  calon mahasiwa  baru dalam  mengambil  jurusan.[13]
Algoritma  Naive Bayes bagian dari klasifikasi  algoritma  biasa digunakan dengan  teorema Bayes diasumsikan naif  (naive)  dimana  semua fitur  yang ada didalam  data disebut independen antara satu dengan yang lainnya. Walaupun terkait  asumsi tersebut adakalanya tidak  terpenuhi berdasarkan hasilnya, Naive Bayes bagian dari algoritma  paling  miniati  pada  data  sains  untuk  pembelajaran  mesin  inferensi  karena  kecepatan  serta keakuratannya terjamin.  [14]
Cara  kerja  algoritma  Naive Bayes adalah sebagai berikut:
133
1. Estimasi  Probabilitas Kelas: Pertama, algoritma  Naive Bayes menghitung probabilitas masing -masing kelas dalam  dataset. Ini dilakukan  dengan menghitung frekuensi kemunculan  setiap kelas  dalam  data pelatihan dan membaginya  dengan jumlah  total sampel.
2. Estimasi  Probabilitas Fitur: Selanjutnya, algoritma  Naive Bayes mengestimasi probabilitas setiap fitur (variabel  independen) untuk setiap kelas.  Ini  melibatkan  menghitung frekuensi  kemunculan   setiap nilai  fitur dalam  setiap kelas dan membaginya  dengan jumlah  total sampel dalam  kelas tersebut.
3. Asumsi Independensi Fitur: Asumsi independensi adalah asumsi kunci dalam Naive Bayes. Algoritma menganggap bahwa semua fitur  dalam  data adalah independen  satu sama lain,  meskipun  asumsi ini sering kali  tidak realistis di dunia nyata.
4. Menghitung Probabilitas Posterior:  Setelah probabilitas kelas dan probabilitas fitur  telah diestimasi, Naive  Bayes  menggunakan  teorema  Bayes  untuk  menghitung  probabilitas  post erior.  Probabilitas posterior adalah probabilitas  bahwa sampel  tertentu termasuk  dalam  suatu kelas  berdasarkan fitur- fiturnya.
5. Klasifikasi:  Setelah  probabilitas posterior  dihitung, algoritma  Naive  Bayes dapat digunakan  untuk memprediksi  kelas  (variabel  dependen) dari  sampel  yang tidak  diketahui.  Algoritma  akan  memilih kelas dengan probabilitas posterior tertinggi sebagai prediksi kelasnya.
6. Naive  Bayes  memiliki  keuntungan dalam  kecepatan komputasi  dan kebutuhan data pelatihan yang relatif sedikit. Namun, asumsi independensi fitur dapat menjadi  keterbatasan jika ada dependensi yang signifikan  antar fitur dalam  data. Meskipun demikian,  Naive Bayes tetap efektif  dalam  banyak kasus dan sering digunakan dalam  klasifikasi  teks, pengenalan pola, dan banyak aplikasi  lainnya.
Naive Bayes bagian dari salah satu algoritma  yang memiliki  akurasi baik  dalam  teknik  pengklasifikasian serta perhitungan untuk menilai  cluster tertinggi  yang menjadi  skala  pengukur dalam  prediksi  berbagai penentu penilaian.[15]  Teorema  Bayes dengan rumus sebagai berikut : Rumus Teorema  Bayes
P ( C | X ) = 𝐏( 𝐗 | 𝐂 ).𝐏(𝐂)
𝐏  (𝐗)
Keterangan.
X = Sampel  data yang memiliki  class (label)  yang tidak diketahui. C = Hipotesis bahwa X adalah data class (label). P(C)  = Probabilitas hipotesis C. P(X)  = Peluang dari  data sampel yang diamati  (probabilitas  C). P(X|C)  = Probabilitas berdasarkan kondisi pada hipotesis. Konsep kerja  dari alur metode naive bayes antara lain.
1. Menghitung nilai  peluang kasus baru dari setiap hipotesa dengan  class (label)  yang ada di P(Ci).
2. Menghitung nilai  akumulasi  peluang dari setiap kelas  P(X|Ci).
3. Menghitung nilai  P(X|Ci)  x  P(Ci).
4. Menentukan class dari kasus baru tersebut.
Dalam  menentukan mahasiswa baru dipilih  peminatan program studi dan dihimpun dalam  10 aturan data yang berlaku.  Terdiri  dari 4 atribut yang akan digunakan Jumlah  pendaftar mahasiswa pada program studi di Fakultas Teknik  (C1). Tingkat kelulusan tes masuk  program studi peminatan (C2). Daftar ulang dan registrasi mahasiswa baru (C3). Keputusan memilih  program  studi yang diminati  (C4).
Alur konsep metode Naïve Bayes sebagai berikut:
a. Baca data training
b. Hitung jumlah  data probabilitas, namun apabila data numerik  maka:
c. Cari  nilai  mean  dan standar deviasi dari masing-masing  parameter  yang merupakan data numerik
134
d. Cari  nilai  probabilitas dengan cara menghitung jumlah  data yang sesuai dari dari kategori yang sama dibagi dengan jumlah  data pada kategori tersebut.
e. Mendapatkan nilai  dalam  table mean,  standar deviasi dan probabilitas
Gambar  2.  Alur Naïve  Bayes Prediksi  Jurusan Peminatan

## Mahasiswa Baru

## 2. METODE
Naïve  bayes menggunakan  metode  Confusion  Matrix  yang  mempresentasikan  hasil  setelah  evaluasi model  dengan menggunakan  tabel matrik.  Dataset terdiri  dari  2  kelas,  kelas  pertama  positif dan kelas kedua negatif.  Evaluasi  menggunakan confusion matrix  menghasilkan  nilai  Akurasi,  Precision,  Recall, serta  F-Measure.  Akurasi  mendapatkan  klasifikasi  presentasi ketepatan  record  data  diklasifikasika n secara benar setelah dilakukan  pengujian pada hasil  klasifikasi.  Precision  merupakan  proposikasi yang diprediksi  positif yang juga positif benar pada data sebenarnya. Recall  merupakan proporsi kasus positif yang sebenarnya diprediksi positif secara benar.
True Positive (TP)  jumlah  record postif dalam  dataset yang diklasifikasikan  positif. True Negative (TN) merupakan  jumlah  record  negative  dalam  dataset yang  diklasifikasikan  positif.  False  Positive  (FP) merupakan  jumlah  record  negative  dalam  dataset yang  diklasifikasikan  positif.  False  Negative  (FN) merupakan  jumlah  record positif dalam  dataset yang diklasifikasikan  negatif.
Rumus persamaan Confusion Matrix:
Application of Data Mining to Prediction of New Students' Interested Departements with an Approach Naive Bayes Algorithm (Nik en Harsanti)
Accuracy  =

## 𝐓𝐏+𝐓𝐍 𝐓𝐏+𝐓𝐍 +𝐅𝐏+𝐅𝐍

## 3. HASIL  DAN  PEMBAHASAN
Data yang didapat sebanyak 2400  ,  namun dari  data tersebut yang dapat digunakan sebanyak 680  data yang lengkap dan dapat diproses untuk berlanjut . Sebanayk 544 digunakan sebagai data training dan 236 digunakan sebagai data testing. Atribut yang didapatkan  ada 8 terdiri  dari  , asal sekolah, jurusan, tahun lulus, pekerjaan, masa kerja,  jenis kelamin,  prodi pilihan,  prodi alternatif.

## 3.1. Data  Set
Gambar  3.  Dataset yang digunakan
Terlihat  dalam  Gambar  3 ada data yang siap digunakan sebanyak data ada 544  baris, dan data yang disajikan tersebut akan dijadikan  sebagai data training maupuan data testing. Data tersebut selanjutnya akan melewati proses perhitungan untuk menentukan nilai  dari  setiap atribut  yang sudah didapat kan, antara lain  mean  dan standar deviasi.
Tabel 1.  Perhitungan Mean Prodi Peminatan Asal Sekolah Jurusan T ahun Lulus Pekerjaan Prodi pilihan Prodi alternatif Arsitek 77.678 76.793 77.324 77.123 76.346 70.321 Informatika 83.378 82.458 82.645 81.278 82.543 81.123 Visual 81.934 80.234 80.164 80.268 81.268 80.326
Terlihat  dalam Pada Tabel 1 didapatkan hasil perhitungan mean dari data training yang telah disediakan.
Tabel 2.  Perhitungan Standar Deviasi Prodi Peminatan Asal Sekolah Jurusan T ahun Lulus Pekerjaan Prodi pilihan Prodi alternatif Arsitek 4.011 3.893 3.734 3.586 3.044 4.246 Informatika 4.236 4.680 3.562 4.68 4.446 4.551 Visual 4.840 4.840 4.840 4.840 4.840 4.840
Terlihat  dalam Pada Tabel 2 didapatkan hasil perhitungan standar deviasi dari data training yang telah disediakan.
136
Tabel 3.  Probabilitas
Terlihat  dalam Pada Tabel 3 didapatkan hasil nilai  probabilitas dari data training yang telah disediakan.

## IMPLEMENTAS I  SISTEM
Setelah  serangkaian  perhitungan  data  mining  dilakukan  dan  didapatkan  sebuah  hasil,  maka dilanjutkan  perhitungan tersebut dapat di uji  dengan menggunakan aplikasi  RapidMiner  yang dibuat. Beriku t bagian awal  tampilan  dari prediksi jurusan peminatan mahasiswa baru dengan menggunakan algoritma  Naïve Bayes. Mulai dari  testing koneksi RapidMiner,  impor  data, data training,  data testing, data baru, perhitungan hasil prediksi, klasifikasi  dan akurasi.
Gambar  4.  Testing koneksi rapidminer
Pada  gambar  4,  tersebut diatas  bagian  tampilan  dari  Testing  koneksi  RapidMiner  dimana  terlihat  fungsi, koneksi dapat dilanjutkan  .Dilanjutkan  untuk proses data tersebut nanti nya akan diproses untuk perhitungan Naïve Bayes.
Gambar 5. Import Data
Prodi Peminatan Nilai Arsitek 0.3873434783443 Informatika 0.4273454795435 Visual 0.2542367881123
137
Pada gambar 5,  merupakan  tampilan  dari import  data dimana  terdapat fungsi  untuk menambah  data atau pun mengimport  data training ulang, yang dimana  data training tersebut nanti nya akan diproses untuk perhitungan Naïve Bayes.
Gambar  6. Tampilan  Data Testing
Pada  gambar  6  merupakan  tampilan  dari  data training  dimana  fungsi yang terdapat didalam  tampilan  data training ini  hampir  sama dengan gambar  2.  Data testing ini nantinya akan digunakan untuk menentukan hasil prediksi dan klasifikasi  yang tepat dengan mengg unakan algoritma  Naïve Bayes . Pada gambar 5 diatas terlihat proses hasil  perhitungan prediksi  menggunakan algoritma  Naïve  Bayes berdasarkan data training  set   yang sudah di import.  Setelah proses perhitungan selesai maka hasil akan terlihat prediksi tersebut. Tingkat accuracy : 98,52%  +/- 0,58%  (micro  average : 98,52%)
true false true true class precision pred.false 9824 3 99,97% pred.true 145 18 11,04% class recall 98,55% 85,71%
Gambar  7.  Tampilan  Uji  Akurasi
Pada  gambar  7  tampilan  terlihat  hasil  dari  pengolahan data  testing  maka  akan  diperoleh  hasil  pengujian menggunakan metode Confusion Matrix untuk melihat  nilai  dari akurasi,  class precision , dan class recall .

## UJI  AKURASI
Setelah  dilakukan    pengolahan terhadap data training  set maka  akan  diperoleh  akurasi  pada pelatihan  data. Untuk  perhitungan akurasi  menggunakan  Confusion  Matrix  dilakukan  dengan cara  menjumlah  nilai  True Positive dengan True Negative kemudian  dibagi dengan total keseluruhan data yang ada. Perhitungan tersebut berdasarkan data didapat nilai  sebagai berikut :

## 145 + 3
145 + 3 + 2 + 0 ∗ 100 = 98.52%
Nilai  presisi  didapatkan  dengan melihat  data  dan  membagi True  false dengan total  penjumlah  dari False Positive dan True true dari data yang ada menjadi   data yang ada menjadi  class precision
138 148
145 + 1 ∗ 100 = 99.97%
Nilai recall didapat  dengan  cara  menghitung  nilai True  Positive yang  dibagi  dengan  total  data  yang dijumlahkan  antara False Negative dengan True Positive dari data, yaitu sebesar
148 148 + 1 ∗ 100 = 98.55%

## PENUTUP
Berdasarkan perhitungan , prediksi hasil serta pembahasan tersebut diatas kesimpulan didapat  prediksi jurusan peminatan  mahasiswa  baru  dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  sangat akurat.  Hasil pemrosesan data mahasiswa baru diperoleh nilai  akurasi dengan model algoritma  Naïve Bayes sebesar 98.55%, precision sebesar 99.97%,  dan recall sebesar 98.55%.  Model  algoritma  naive  bayes yang  diperoleh  dapat diimplementasikan  ke dalam bentuk aplikasi yang dirancang untuk prediksi peminatan jurusan mahasiswa baru dalam  menentukan  program  studi  yang  akan  diambil.Selain  itu  dapat disimpulkan  algoritma  naive  bayes tingkat  akurasinya  sangat cocok  digunakan  untuk  prediksi  peminatan  mahasiswa  baru  ,  dapat  digunakan sebagai konsep peminatan jurusan di perguruan tinggi lain.

## UCAPAN  TERIMAKASIH
Terimakasih  kepada Bapak  Dr.  Arief Wibowo Pengampu Mata kuliah  Data Mining di program  pasca sarjana ilmu  komputer  Universitas Budiluhur  yang telah memberikan  ilmunya  , mensupport serta memberikan  data, informasi  yang valid dan  terbaik dalam  tulisan ini , serta rekan rekan  seperjuangan .

## DAFTAR  PUSTAKA
[1] A. Yobioktabera and A. W. Wibowo, “Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi  Penerimaan  Calon Mahasiswa Baru  Fakultas  Kedokteran  Menggunakan Algoritma  K-NN,” JTET  (Jurnal Tek . Elek tro Ter. ,  vol. 10,  no. 1,  2021.
[2] W. Handoko and M. Iqbal,  “PREDIKSI  PEMINATAN  PROGRAM  STUDI  PADA PENERIM A A N MAHASISWA BARU  STMIK  ROYAL  MENGGUNAKAN  NAÏVE  BAYES,” J. Sci. Soc. Res. , vol. 4, no. 2,  2021,  doi: 10.54314/ jssr.v4i2.661.
[3] H. Ar - Rasyid, S. F. Pane, and M. Y.  H. Setyawan, “Pemetaan Profil  Mahasiswa Untuk Memprediks i Peminatan  Mahasiswa,” PETIR ,  vol. 16,  no. 1, 2023,  doi: 10.33322/petir.v 16i1.1337.
[4] K.  Latifah,  “ANALISIS  DAN  PENERAPAN  ALGORITHMA  C45  DALAM  DATA  MINING UNTUK  MENUNJANG  STRATEGI  PROMOSI  PRODI  INFORMATIKA  UPGRIS,” J. Tek . Inform. , vol. 11,  no. 2, 2018,  doi:  10.15408/jti.v11i2.6706.
[5] S.  Megira,  Kusrini,  and  E.  T.  Luthfi,  “PERBANDINGAN  KINERJA  NAIVE  BAYES  DAN SUPPORT  VECTOR  MACHINE  UNTUK  PREDIKSI  HERREGISTRASI  |  Jurnal Sistem  Informasi Komputer dan Teknologi Informasi  (SISKOMTI),” J. Sisk omti , vol. 3, no. 2,  2020.
[6] A.  H.  Mirza,  “Application  of  Naive  Bayes  Classifier  Algorithm  in  Determining  New  Student Admission  Promotion  Strategies  Penerapan  Algoritma  Naive  Bayes  Classifier  Dalam  Menentukan Strategi Promosi  Penerimaan  Mahasiswa Baru,” J. Inf.  Syst. Informatics , vol. 1, no. 1,  2019.
[7] Y.  E.  Fadrial,  “Algoritma  Naive  Bayes  Untuk  Mencari  Perkiraan  Waktu  Studi  Mahasiswa,” INTECOMS  J. Inf.  Technol. Comput. Sci. , vol. 4,  no. 1, 2021,  doi: 10.31539/ intecoms.v4i1.2219.
[8] J.  Dongga,  A.  `  Sarungallo,  N.  Koru,  and  G.  Lante,  “Implementasi  Data  Mining  Menggunakan Algoritma  Apriori  Dalam  Menentukan  Persediaan  Barang  (Studi  Kasus:  Toko  Swapen  Jaya Manokwari),” G-Tech J. Tek nol. Terap. , vol. 7, no. 1,  2023,  doi: 10.33379/gtech.v7i1.1938.
[9] A. Andika, S. Syarli,  and C. R. Sari,  “DATA MINING  KLASIFIKASI  KELULUSAN  MAHASISWA MENGGUNAKA N  METODE  NAÏVE  BAYES,” J. Peqguruang Conf. Ser. , vol.  4, no. 1,  2022,  doi: 10.35329/jp.v 4i1.2358.
[10] M.  Arifin,  “Implementasi  Data  Mining  Pada  Prediksi  Pemesanan  Menggunakan Algoritma  A priori (Studi Kasus : Kimia  Farma),” J. Pelita Inform. ,  vol. 8, no. 3,  2020.
[11] I. P. Astuti, “Algoritma Apriori Untuk Menemukan Hubungan Antara Jurusan Sekolah Dengan Tingkat Kelulusan Mahasiswa,” J. Tek . Inform. ,  vol. 12,  no. 1, 2019,  doi: 10.15408/ jti.v12i1.10525.
[12] A. Syahrul  and A.  Solichin,  “Rekomendasi  Pemilihan  Mata Kuliah  dalam  Pengisian  Rencana Studi Mahasiswa  dengan  Penerapan  Algoritma  Apriori,” J.  Eltik om ,  vol.  6,  no.  1,  2022,  doi: 10.31961/elt iko m.v6i1.522.
139
[13] “Implementasi  Data  Mining  Menggunakan  Algoritme  Naive  Bayes  Classifier  dan  C4.5  untuk Memprediksi Kelulusan Mahasiswa,” Telematik a , vol. 13, no. 1, 2020, doi:
10.35671/tele mat ika .v13i1.881.
[14] S.  Raschka  and Vahid  Mirjalili,  “Python Machine Learning  Second Edition  Machine Learning   and Deep Learning  with Python, Scikit-learn  and TensorFlow,” Taiwan Rev. , vol. 69,  no. 4, 2019.
[15] Z.  Zulfauzi  and M.  N.  Alamsyah,  “Penerapan  Algoritma  Naive  Bayes  Untuk  Prediksi  Penerimaan Mahasiswa Baru  Studi Kasus Universitas Bina  Insan Fakultas Komputer,” J. Tek nol. Inf.  Mura , vol. 12,  no. 02,  2020,  doi: 10.32767/ jti.v12i02.1096.