## 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.v6i4.4786

## Komparasi Evaluasi Kinerja Siswa Belajar dengan Mengggunakan Algoritma Machine Learning
Elin Panca Saputra 1* , Mawadatul Maulidah 2 , Nadiyah Hidayati 2 , Andi Saryoko 3
1 Fakultas Teknik & Informatika, Prodi Teknologi Informasi, Universitas Bina Sarana Informatika, Jakarta, Indonesia
2 Fakultas Teknik & Informatika, Prodi Teknik Komputer, Universitas Bina Sarana Informatika, Jakarta, Indonesia
3 Fakultas Teknologi Informasi, Prodi Informatika, Universitas Nusa Mandiri, Jakarta, Indonesia Email: 1 elin.epa@bsi.ac.id, 2 mawadatul.mwm@bsi.ac.id, 3 nadiyah.nyy@bsi.ac.id, 4 andi.asy@nusamandiri.ac.id Email Korespondensi: andi.asy@nusamandiri.ac.id
Abstrak− Pada Penelitian kami saat ini adalah melakukan komparasi dari  beberapa algoritma yang telah kami ujikan yaitu dalam  melakukan  pencarian  tingkat  akurasi  kinerja  belajar  pada  siswa,  permasalahan  dari  penelitian  ini  adalah  bagaimana mendapatkan hasil kemampuan generalisasi yang sangat baik sehingga didapat nilai akurasi yang lebih tinggi selain itu tujuan penelitian kami adalah untuk mendapatkan hasil tingkat akurasi dengan performa terbaik yang selanjut untuk mengidentifikasi fitur-fitur yang dapat mempengaruhi dalam kinerja siswa belajar. Dari hasil algoritma yang telah kami uji cobakan sebanyak empat  yang  diantaranya  Naïve  Bayes,  Support  Vectore  Machine,  Neural  Network  dan  KNN  yang  terdapat  pada  machine learning. Hasil dari keempat algoritma tersebut  untuk algoritma Naïve Bayes didapatkan nilai akurasinya sebesar 96.30% , pada algoritma Support Vectore Machine akurasi sebesar 98.70%, serta pada algoritma Naural Network akurasi sebesar 99.50% dan  yang  terakhir  dengan  algoritma  KNN  menghasilkan  akurasi  sebesar  94.80%.  maka  dapat  disimpulkan  dengan menggunakan  algoritma  Neural  Network  merupakan  algoritma  dengan  performa  terbaik  daripada  menggunakan  algoritma lainnya dalam mengevaluasi kinerja siswa belajar, selain itu Neural Network dapat dijadikan sebuah alternatif yang baik sekali untuk digunakan sebagai prediksi khususnya dibidang pendidikan.
Kata Kunci: Komparasi; Neural Network; Evaluasi; Kinerja; Machine Learning
Abstract− In our current study, we are doing a comparison of several algorithms that we have tested, namely in searching for the  accuracy  level  of  learning  performance  in  students,  the  problem  of  this  research  is  how  to  get  the  results  of  excellent generalization abilities so that a higher accuracy value is obtained. Our goal is to get the best-performing accuracy level results and then to identify features that can affect student learning performance. From the results of the algorithm that we have tested, four of them are Naïve Bayes, Support Vectore Machine, Neural Network and KNN contained in machine learning. The results of the four algorithms for the Naïve Bayes algorithm have an accuracy value of 96.30%, the Support Vectore Machine algorithm has an accuracy of 98.70%, and the Naural Network algorithm has an accuracy of 99.50% and the last one with the KNN algorithm produces an accuracy of 94.80%. it can be concluded that using the Neural Network algorithm is an algorithm with the best performance than using other algorithms in evaluating student learning performance, besides that the Neural Network can be used as an excellent alternative to be used as predictions, especially in the field of education.
Keywords : Comparation; Neural Network; Evaluation; Performance; Machine Learning.

## 1. PENDAHULUAN
Membandingkan  algoritma machine  learning itu  sendiri  penting  dalam  mencari  tingkat  prediksi  yang  akan digunakan untuk  menentukan kebijakan dimasa yang akan datang. Data mining dalam  suatu sistem pendidikan begitu  juga  penting  untuk  menganalisis  sebuah  kinerja  siswa  di  bidang  akademik  dengan  melihat  faktor-faktor kinerja yang berbeda [1]. dalam pengelolahan pada Data mining baru selain diperkenalkan di sektor bisnis, tetapi juga terbukti diterapkan untuk sector pada pendidikan [2]. Begitupun memprediksi kinerja akademik siswa sangat penting  untuk  mengembangkan  strategi  bagi  pelajar  yang  lemah  untuk  meningkatkan  kinerja  mereka  secara keseluruhan  karena  kinerja siswa tergantung  pada perbedaan faktor sosial, demografi,  psikologis, dan keluarga [3].  untuk  meningkatkan  prestasi  siswa  di  lembaga  pendidikan,  beberapa  mengupayakan  yang  dapat  dilakukan untuk meningkatkan perbaikkan dalam pendidikan perlu juga untuk dilakukan [4].
Prediksi  kinerja  siswa  tampaknya  menghawatirkan  dan  penting  bagi  sebagian  besar  institusi  akademik pendidikan tinggi lembaga Pendidikan lainnya. Hal ini menyebabkan banyak penelitian dalam pekerjaan prediksi yang termasuk siswa dari berbagai latar belakang dan bidang akademik[5]. Evaluasi sistem pembelajaran sangat penting untuk menentukan keberhasilan hasil belajar siswa belajar[6]. Maka dari itu penting untuk ditinjau kembali untuk melakukan peningkatan kinerja dalam kegiatan belajar mengajar, sehingga kami dapat mengetahui seberapa besar keberhasilan siswa.
Prestasi siswa sangat menentukan keberhasilan sebuah lembaga pendidikan. Terutama, prestasi akademik adalah salah satu metrik yang digunakan dalam penilaian lembaga berkualitas tinggi. Terlepas dari volume data pendidikan  yang  besar,  memprediksi  kinerja  siswa  dapat  dilakukan  secara  akurat  [7].  Masalah  dari  pernyataan diatas adalah bagaimana kami mendapatkan kemampuan generalisasi dengan pendekatan learning mechine dari percobaan beberapa algoritma yang diuji cobakan. maka pada penelitian ini kami mencoba untuk mnedapatkan hasil  tingkat  prediksi  pada  kinerja  pembelejaran  siswa,  yaitu  mencoba  menerapkan  dengan Machine  Learning namun dalam melakukan pengelolahan data untuk mencari nilai akurasi kami mengalami kesulitan dalam jumlah besar maka perlu  adanya algoritma yang tepat untuk  mengatasinya. Machine learning (ML) merupakan sebuah sistem  dari  kecerdasan  buatan  yang  secara  sistematis  dalam  penerapan  sebuah  algoritma  untuk  menemukan kombinasi hubungan mendasar antara data yang dapat menghasilkan sebuah informasi. Tujuan utama dari ML dari

## 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.v6i4.4786
tersebut adalah untuk memprediksi peristiwa yang akan mendatang atau skenario masa depan yang tidak diketahui komputer.[8].
Machine Learning (ML ) dapat menawarkan sistem level  yang akurat untuk sekolah. Algoritma Machine Learning. (ML)  juga  banyak  dipergunakan  pada  berbagai  bidang  seperti  ilmu  kesehatan,  prediksi  deret  waktu keuangan, analisis genetika, analisis citra, dan pembelajaran online. Machine Learning(ML) juga dapat mengubah cara pendidikan disampaikan dan secara mendasar mengubah metode pengajaran, pembelajaran dan riset [9].
Tujuan  dari  penelitian  kami lakukan  adalah  melakukan  perbandingan  algoritma  yang  ada  pada machine learning untuk menghasilkan performa akurasi yang lebih performa dari pada algoritma – algoritma lainnya yang ada pada machine learning. Kami mencoba untuk menerapkan sebanyak empat algoritma yang akan di ujicobakan untuk  mendapatkan  hasil  akurasi  performa  yang  lebih  tinggi  diantaranya  adalah  dengan Naïve  Bayes,  Support Vectore Machine, Neural Network dan KNN . Dari ke empat algortima yang kami telah ujikan maka didapat dengan menggunakan Neural  Network memmiliki  tingkat  akurasi  yang  lebih  permaforma  dibandingkan  menggunakan algoritma Naïve-Bayes, Support Vectore Machine, dan KNN . Penelitian sebelumnya kami menggunakan beberapa metode  yang  kami  terapkan  pada  metode Naural  Network ,  dan  memang  memiliki  akurasi  tertinggi  daripada metode lainnya [10], karena algoritma adalah metode kecerdasan buatan Karena sulit untuk menginterpretasikan berapa banyak variabel input, dalam artifisial Neural Network berkontribusi untuk memprediksi variabel keluaran [11],  maka  hasil  dari  algoritma Neural  Network memang  unggul  dalam  menentukan  tingkat  prediksi  dalam mengevaluasi kinerja siswa belajar. Maka untuk algoritma Neural Network dapat dijadikan sebagai rekomendasi sebagai algoritma yang untuk melakukan prediksi khususnya pada bidang Pendidikan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penerapan  penelitian  ini  kami  menerapkan  beberapa  metode-metode  yang  ada  pada  machine  learning  diantara metode yang kami implementasikan antara lain adalah Naïve Bayes, Support Vectore Machine, Neural Network dan KNN, untuk lebih detailnya kami akan memaparkan satupersatu mengenai metode tersebut dan berikut kami tampilkan tahapan-tahapan dalam melakukan penelitian.
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Pengumpulan Data
Data yang akan kami olah, kami mendapatkannya pada situs Kaggle, Kaggle itu sendiri adalah situs yang berbagi ide yang terdapat kumpulan konmunitas pada machine learning online yang di dilamnya memiliki beberapa data science. Sedangkan data yang akan kami oleh sebanyak 1000 data. Sebagai contoh Untuk lebih detailnya dapat ditampilkan pada table 1.
Mulai Mengupulkan data yang akan di Proses Penggujian dengan Algoritma Naïve Bayes Klasifikasi data untuk penghitungan Penggujian dengan Algoritma SVM Penggujian dengan Algoritma NN Penggujian dengan Algoritma KNN Hasil Komparasi yang telah diujikan

## 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.v6i4.4786

## Tabel 1. Data Students Performance
gen der race/ethn icity parental level of education lunch Test- preparation course Math- score Reading- score Writing- score fema le groupB bachelor's-degree standard none 72 72 74 fema le groupC Some-college standard completed 69 90 88 fema le groupB master's-degree standard none 90 95 93 male groupA associate's-degree free/red uced none 47 57 44 male groupC Some-college standard none 76 78 75 fema
le groupB associate's-degree standard none 71 83 78 fema le groupB Some-college standard completed 88 95 92 male groupB Some-college free/red uced none 40 43 39 male groupD highschool free/red uced completed 64 64 67 fema le groupB High-school free/red uced none 38 60 50 male groupC associate's-degree standard none 58 54 52 male groupD associate's-degree standard none 40 52 43 fema le groupB High-school standard none 65 81 73 male groupA Some-college standard completed 78 72 70 fema
le group A master's-degree standard none 50 53 58
Dari table 1 yang diatas, Langkah selanjutnya kami akan melakukan klasifikasi terhadap data tersebut untuk memudahkan dalam pengelolahan dan penghitungan data, selanjutnya dapat ditampilkan pada table 2.
Tabel 2. Reduction and Discritization No Atribut Keterangan Nilai 1 Gender Male / female 1/2 2 race/ethnicity Grup A/ B/ C/ D/ E 1/2/3/4/5 3 parental level of education high school 1 Some colleges 2 associate degree 3 bachelor 4 Master's degree 5 4 lunch standard 1 free/reduced 2 5 Test-preparation-course completed 1 None 2 6 Math-score > 60 1 <60 2 7 Reading-score > 60 1 <60 2 8 Writing-score > 60 1 <60 2 9 Rerata Score > 60 1 <60 2
Pada table 2 diatas yaitu menjelaskan data size reduction dan discritization , adalah untuk memperoleh data set dengan jumlah atribut serta record yang lebih sedikit namun bersifat informatif.
2.3. Algoritma Naïve Bayes (NB)
Naive Bayes(NB) merupakan sebuah algoritma  yang melakukan  klasifikasi  data  yang didasari  oleh probabilitas yang  dapat  terjadi  di  ramalkan  di  masa  yang  akan  datang.  Metode  ini  dianggap  mudah  serta  efektif  untuk

## 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.v6i4.4786
menganalisa sebuah data. Pengklasifikasi pada algoritma tersebut adalah salah satu algoritma pengklasifikasi pada sebuah  statistik,  Adapun  pengklasifikasi  algoritma NB dapat  memprediksikan  sebuah  probabilitas  keanggotaan kelas  suatu  data  dari  sebuah  tuple  yang  akan  masuk  kedalam  kelas  tertentu,  sesuai  dengan  penghitungan  dari probabilitas  [12]. Teori  dari  algoritma  bayes adalah  dasar  pengaturan  dari naive bayes  classifier berikut  adalah teori bayes akan dijelaskan pada persamaan:
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃( 𝑋 | 𝐻 ) 𝑃(𝑋) . P(H) (1)
Yang mana X sebagai Data pada class yang tidak identifikasi, sedangkan H sebagai Hipotesis data yang merupakan  dari  suatu class  yang spesifik,  selanjutnya  P(H|X)  merupakan  Probabilitas  dari  hipotesis  H  yang berdasar dari kondisi X ( posteriori probabilitas ), selanjutnya P(H) adalah sebagai Probabilitas hipotesis H ( prior probabilitas ), P(X|H) merupakan Probabilitas X berdasarkan kondisi pada sebuah hipotesis H, dan yang terakhir adalah P(X) sebagai Probabilitas X. Untuk mendetalkan Kembali tentang Teori dari Naïve Bayes, perlu pahami bahwa  pada  proses klasifikasi  tentunya  membutukan sejumlah petunjuk untuk  penentuan kelas apa yang  sesuai dari sampel yang akan dianalisis. Dengan begitu, Teorema Bayes di atas diselaraskan sebagai berikut:
𝑃(𝐶|𝐹 1 , . . . , 𝐹 𝑛 ) = 𝑃(𝐹 1 ,...,𝐹 𝑛 |𝐶) 𝑃(𝐹 1 ,...,𝐹 𝑛 ) . 𝑃(𝐶) (2)

## 2.4. Algoritma Support Vectore Machine
Support Vectore  Machine(SVM) adalah  sebuah  metode  pada  machine  learning  yang  didasaarii  dengan  teknik pembelajaran yang dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi serta regresi [13]. Dengan kata lain, dapat juga dikatakan bahwa itu adalah pengklasifikasi diskriminatif dengan hyperplane pemisah yang ditentukan. Jaringan support-vektor dapat  melakukan  mengimplementasikan  kinerja  berikut:  memetakan  input  vektor  ke  beberapa ruang  fitur  dimensi  tinggi  Z  melalui  beberapa  pemetaan  non-linear  dipilih  secara  apriori.  Dalam  ruang  ini permukaan  keputusan  linier  dibangun  dengan  sifat-sifat  khusus  yang  memastikan  kemampuan  generalisasi jaringan yang tinggi [14]. Untuk lebih mengetahuinya dapat dilihat pada gambar 1 dibawah ini.
Gambar 2. dalam ruang 2 dimensi. Vektor pendukung
Pada  gambar  diatas  mencotontohkan  Untuk  mendapatkan  permukaan  keputusan  yang  sesuai  dengan polinomial derajat dua, satu dapat membuat ruang fitur, Z, yang memiliki koordinat 𝑵 = 𝐧(𝐧+𝟑) 𝟐 dengan bentuk: 𝑍 𝑛 = 𝑋 1 , . . . , 𝑍 𝑛 = 𝑋 𝑛 ,                                                   𝑛 𝑐𝑜𝑜𝑟𝑑𝑖𝑛𝑎𝑡𝑒𝑠,
(3)
𝑍 𝑛 + 1 = 𝑋 2 1 , . . . , 𝑍 2𝑛 = 𝑋 2 𝑛 ,                              𝑛 𝑐𝑜𝑜𝑟𝑑𝑖𝑛𝑎𝑡𝑒𝑠,
(4)
𝑍 2𝑛 + 1 = 𝑋 1 𝑋 2 , . . . , 𝑍 𝑁 = 𝑋 𝑛 𝑋 𝑛 − 1, 𝑛(𝑛−1) 2 𝑐𝑜𝑜𝑟𝑑𝑖𝑛𝑎𝑡𝑒𝑠,
(5)
dimana x = (xl . . . . xn). Hyperplane kemudian dibangun di ruang ini.
2.5. Algoritma Neural Network
Neural  Network (NN) terinspirasi  secara biologis teknik cerdas yang umumnya terbuat  dari  sejumlah unit atau node elemen pemrosesan yang sangat saling berhubungan yang fungsinya secara longgar didasarkan pada neuron hewan[5]. NN sendiri sebanyak tiga lapisan, yaitu input, hidden dan lapisan keluaran. Lapisan tersembunyi dapat terdiri dari satu atau dua lapisan tersembunyi dan secara teoritis tidak ada penelitian dasar tentang berapa banyak lapisan tersembunyi yang memadai untuk jaringan tersebut. Pada Neural Network ada terdapat Sebuah neuron, yang memungkinkan untuk melakuan pemetaan input yang berbeda ke sebuah output, ini merupakan yang paling mendasar pada sebuah elemen dalam NN apapun [15]. Untuk melakukannya, setiap neuron memiliki blok jumlah di mana input dijumlahkan setelah dibobot dan fungsi aktivasi, dimana output dihitung setelah menerima hasil dari penjumlahan memblokir. Bobot mewakili kekuatan hubungan antara neuron dan informasi yang digunakan oleh jaringan untuk meminimalkan kesalahan sehubungan dengan keluaran. Setelah melatih NN , jaringan terlatih diuji dan divalidasi. Untuk menguji dan memvalidasi NN terlatih, sampel yang tidak diketahui adalah digunakan untuk menguji Jaringan. Untuk mengekspresikan masalah NN , kita dapat menggunakan himpunan pada input (6) [16].
𝑿 = {𝑿 = 𝑿 𝟏
|𝒙 𝝐 𝓡 𝒏 , 𝒊 = 𝟏, 𝟐, . . . , 𝒏
(6)
and outputs in

## 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.v6i4.4786
𝑿 = {𝒀 = 𝒀 𝟎
|𝒀 𝝐 𝓡 𝒎 , 𝟎 = 𝟏, 𝟐, . . . , 𝒏 (7 ) Dari (6) dan (4),7kita dapat mengamati bahwa lapisan input dan output dari JST memiliki n dan m neu- ron masing-masing.
2.6. Algoritma K-Nearest Neighbor (NN)
Metode  ini  adalah  termasuk  metode  yang  sangat  baik  dalam  melakukan  klasifikasi.  Algoritma K-Nearest Neighbor .  Hitung  D  (x,  y)  dengan  K-Nearest  Neighbor  algoritma  untuk  setiap  data  yang  disimpan.  Langkah terakhir menentukan urutan minimum nilai D (x, y) pada hasil perhitungan. Input data berasal dari data pelatih maka  keluaran  yang  diharapkan  adalah  hasil  prediksi  berdasarkan  jarak  terdekat  algoritma K-Nearest Neighbor(KNN) [17]. Algoritma klasifikasi K-Nearest  Neighbor(KNN )  berdasarkan pengelompokan data k =1, k=2, k=3 dengan nilai sekecil mungkin. Pada percobaan menggunakan metode KNN didapatkan hasil terlihat jelas dan menunjukkan akurasi yang cukup baik [18].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari  hasil  pengujian  yang  kami  lakukan  maka  akan  kami  bahas  satu  persatu  algoritma-algoritma  mana  yang memiliki tingkat akurasi dengan performa yang tertinggi untuk klasifikasi untuk mengetahui tingkat kinerja siswa belajar pada point ini. Uji Coba yang dilakukan, kami menggunakan sebanyak 1000 data dengan 9 atribut yang akan kami ujikan. Berikut hasil dari algoritma yang telah kami ujikan.

## 4.1. Eksperimen Pengujian Algoritma Naïve Bayes (NB)
Hasil  observasi  dari  penghitungan  dengan  Algoritma Naïve  Bayes(NB) dengan K-Fold  Cross  Validation menunjukkan bahwa nilai tertinggi dari akurasi dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes(NB) yaitu sebesar 96.30% selanjutnya nilai AUC yaitu 0.99.99% . Langkah selanjjutnya kami melakukan penghitungan hasil dari confusion matrix dengan metode Naïve Bayes (NB ) adalah sebagai berikut dapat ditampilkan pada table 3:
Tabel 3. Hasil Pengujian dan Pengolahan Data NB
Classification Predicted Class Class= 1  Class= 2 Class= 1 680 2 Class= 2 35 283 Accuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 = 680+283
680+283+35+2 = 0,963
Sencisivity = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 = 680 680+2 = 0,997
Specificity = 𝑇𝑁 𝑇𝑁+𝐹𝑃 = 283 283+35 = 0,889
PPF = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 = 680 680+35 = 0,951
NPV = 𝑇𝑁 𝑇𝑁+𝐹𝑁 = 283 283+2 = 0,992

## 4.2. Eksperimen Pengujian Algoritma Support Vectore Machine
Hasil  observasi  dari  penghitungan  dengan  Algoritma Support  Vectore  Machine(SVM) dengan K-Fold  Cross Validation menunjukkan bahwa nilai tertinggi dari akurasi dengan menggunakan dari algoritma Support Vectore Machine(SVM) yaitu  sebesar 98.70% sedangkan  nilai  AUC  yaitu 0.99.99% .  Langkah  selanjjutnya  kami melakukan  penghitungan  hasil  dari  sebuah  confusion  matrix  dengan  metode Support  Vectore  Machine  (SVM) adalah sebagai berikut dapat ditampilkan pada table 4:
Tabel 4. Hasil Pengujian dan Pengolahan Data SVM
Classification Predicted Class Class = 1  Class = 2 Class= 1 709 7 Class= 2 6 278 Accuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 = 708+278 709+278+6+7 = 0,987
Sencisivity = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 = 709 709+7 = 0,990
Specificity = 𝑇𝑁 𝑇𝑁+𝐹𝑃 = 278 278+6 = 0,978

## 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.v6i4.4786
PPF = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 = 709 709+6 = 0,991
NPV = 𝑇𝑁 𝑇𝑁+𝐹𝑁 = 278 278+7 = 0,975

## 4.3. Eksperimen Pengujian Algoritma Neural Network
Hasil  observasi  dari  penghitungan  dengan  Algoritma Neural  Network  (NN) dengan K-Fold  Cross-Validation menunjukkan  bahwa  nilai  tertinggi  dari  akurasi  dengan  menggunakan  algoritma Neural Network(NN) yaitu sebesar 99.50% sedangkan nilai AUC yaitu 1% . Langkah selanjjutnya kami melakukan penghitungan hasil dari sebuah confusion matrix dengan metode Neural Network (NN) adalah sebagai berikut dapat ditampilkan pada table 5:
Tabel 5. Hasil Pengujian dan Pengolahan Data NN Classification Predicted Class Class= 1  Class= 2 Class= 1 712 2 Class= 2 3 283 Accuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 = 712_283 712+283+3+2 = 0,995
Sencisivity = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 = 712 712+2 = 0,997
Specificity = 𝑇𝑁 𝑇𝑁+𝐹𝑃 = 283 283+3 = 0,989
PPF = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 = 712 712+3 = 0,995
NPV = 𝑇𝑁 𝑇𝑁+𝐹𝑁 = 283 283+2 = 0,992

## 4.4. Eksperimen Pengujian Algoritma KNN
Hasil sebuah observasi dari penghitungan dengan pengujian Algoritma K-Nearest Neighbor(KNN) dengan K-Fold Cross  Validation menunjukkan  bahwa  nilai  tertinggi  dari  akurasi  dengan  menggunakan  algoritma K-Nearest Neighbor(KNN) yaitu sebesar 94.80% sedangkan nilai AUC yaitu 0.5% . Langkah selanjjutnya kami melakukan penghitungan hasil dari confusion matrix dengan metode K-Nearest Neighbor (KNN) adalah sebagai berikut dapat ditampilkan pada table 6:
Tabel 6. Hasil Pengujian dan Pengolahan Data KNN Classification Predicted Class Class= 1  Class= 2 Class= 1 691 28 Class= 2 24 257 Accuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 = 691+257 691+257+24+28 = 0,948
Sencisivity = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 = 691 691+28 = 0,961
Specificity = 𝑇𝑁 𝑇𝑁+𝐹𝑃 = 257 257+24 = 0,914
PPF = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 = 691 691+24 = 0,966
NPV = 𝑇𝑁 𝑇𝑁+𝐹𝑁 = 257 257+28 = 0,901

## 3.5 Hasil Evaluasi dari Hasil Komparasi
Hasil  dari  melakukan komparasi  dari  berbagai  metode yang telah kami ujikan maka dapat  disimpulkan dengan membandingkan  nilai  tingkat  akurasi  dari  berbagai  metode  yang  diujikan,  maku  untuk  lebih  detailnya.  dapat ditampilkan pada tabel 7 sebagai berikut:
Table 7. Komparasi Nilai Akurasi dan Nilai AUC Algoritma Accuracy AUC Naïve Bayes 96.30% 99.99% Support Vectore Machine 98.70% 99.99%

## 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.v6i4.4786
Algoritma Accuracy AUC Neural Network 99.50% 1% K-Nearest Neighbor 94.80% 0.50%
Hasil dari  komparasi  dengan  beberapa algoritma yang kami ujikan maka dengan algoritma Naïve Bayes Mendapatkan  nilai  akurasi  sebesar  96.30%  sedangkan  nilai AUC yang  didapat  sebanyak  99.99%,  algoritma Support  Vectore  Machine mendapatkan  hasil  sebesar  98.70%  dengan AUC sebesar  99.99%  sama, selanjutnya dengan  menggunakan  algoritma Neural  Network mendapatkan  hasil  akurasi  sebesar  99.50%  dengan AUC sebanyak  1%  dan  yang  terakhir  menggunakan K-Nearest  Neighbor nilai  akurasi  yang  didapat  sebesar  94.80% namun  nilai  AUC  yang  didapat  0.50%.  jika  dibandingkan  dengan  algoritma  lainnya  maka Neural  Network memiliki nilai yang lebih unggul dari pada algoritma yang lainnya.

## 4. KESIMPULAN
Hasil pengujian pada beberapa algoritma yang telah kami lakukan dalam mencari tingkat akurasi yang lebih tinggi atau dengan performa yang terbaik dari berbagai algortima yang kami gunakan, maka dapt diseimpulkan bahwa Nilai akurasi dengan algoritma Naïve Bayes sebesar 96.30% sedangkan nilai AUC sebesar 99.99%, selanjutnya dengan perhitungan menggunakan algoritma Support Vectore Machine nilai akurasi yang didapat sebesar 98.70% sedangkan nilai Area under the Curve(AUC) sebesar 99.99%, berikutnya algoritma yang ketiga yang kami gunakan dengan menggunakan algoritma Neural Network(NN) yang menghasilkan nilai akurasi sebesar 98.70% sedangkan nilai Area Under the Curve(AUC) menghasilkan nilai akurasinya sebesar 1%, dan yang terakhir algortima yang kami gunakan menggunakan K-Nearest Neighbor menghasilkan nilai akurasinya sebesar 94.80% sedangkan nilai AUC yang didapat sebesar, 0.5%. Maka jelas dari ke empat algoritma yang kami gunakan dalam mencari performa nilai akurasi dengan nilai tertinggi maka algoritma Neural Network yang memiliki nilai akurasi tertinggi dan nilai akurasi AUC teritinggi daripada menggunakan ketiga algoritma Naïve Bayes, Support Vectore Machine, dan K- Nearest  Neighbor .  Dan  memang  terbukti  dari  penelitian-penelitian  kami  sebelumnya  mengenai  data  mning khususnya pada prediksi pembelajaran berbasis e-learning ataupun online, Neural Network selalu unggul dari pada menggunakan  metode  lainnya.  Kelebihan  dari  algoritma Neural  Network juga  memiliki  keunggulan  dalam menentukan pola saat melakukan klasifikasi data dalam jumlah yang banyak, akan tetapi jumlah atribut dalam data yang  besar    akan  mengurangi  akurasi  dan menambah  kompleksitas  dari  algoritma  tersebut  jika  dilakukan  fitur seleksi atribut, maka untuk penelitian selanjutnya kami akan mencoba dengan mengkomparasikan dengan metode lainnya.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima  kasih  kami  ucapkan  yang  pertama  kepada  Allah  SWT,  para  Autor-autor  yang  mendudukung  pada penulisan ini, LPPM Universitas Bina Sarana Informatika, Editorial Team Jurnal Media Informatika dan teman- teman yang mendukung dalam kegiatan-kegiatan pembuatan jurnal ilmiah.

## REFERENCES
[1] S. F. Aziz, “Students’ Performance Evaluation Using Machine Learning Algorithms,” Univ. Al-hamdaniya , vol. 16, no. 3, pp. 976–986, 2020.
[2] N. Ketui, “Using Classification Data Mining Techniques for Students Performance Prediction,” 2020 Jt. Int. Conf. Digit. Arts, Media Technol. with ECTI North. Sect. Conf. Electr. Electron. Comput. Telecommun. Eng. ECTI DAMT NCON 2020 , pp. 359–363, 2020.
[3] A. Tousi and M. Lujan, “Comparative Analysis of Machine Learning Models for Performance Prediction of the SPEC Benchmarks,” IEEE Access , vol. 10, pp. 11994–12011, 2022.
[4] Z.  A.  Adriani  and  I.  Palupi,  “Prediction  of  University  Student  Performance  Based  on  Tracer  Study  Dataset  Using Artificial Neural Network,” J. Komtika (Komputasi dan Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 72–82, 2021.
[5] P. M. Arsad, N. Buniyamin, and J. L. A. Manan, “A neural network students’ performance prediction model (NNSPPM),” 2013 IEEE Int. Conf. Smart Instrumentation, Meas. Appl. ICSIMA 2013 , no. November, 2013.
[6] E. P. Saputra, Supriatiningsih, Indriyanti, and Sugiono, “Prediction of Evaluation Result of E-learning Success Based on Student Activity Logs with Selection of Neural Network Attributes Base on PSO,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1641, no. 1, 2020.
[7] Y.  A.  Alsariera,  Y.  Baashar,  G.  Alkawsi, A.  Mustafa,  A.  A.  Alkahtani,  and  N.  Ali,  “Assessment  and  Evaluation  of Different Machine Learning Algorithms for Predicting Student Performance,” Comput. Intell. Neurosci. , vol. 2022, pp. 1–11, 2022.
[8] M. Zafari, A. Sadeghi-Niaraki, S. M. Choi, and A. Esmaeily, “A practical model for the evaluation of high school student performance based on machine learning,” Appl. Sci. , vol. 11, no. 23, 2021.
[9] S.  Ghareeb et  al. ,  “Evaluating  student  levelling  based  on  machine  learning  model’s  performance,” Discov.  Internet Things , vol. 2, no. 1, 2022.
[10]  E. S. Panca Saputra and Indriyanti, “Comparison of Data Mining In E-Learning Learning Based On Log Aktivity On PSO-Based Nural Network Algorithms With PSO-Based SVM,” Indones. J. Artif. Intell. Data Min. , vol. 3, no. 2, pp. 95–

## 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.v6i4.4786
102, 2020.
[11]  I. Technologies, “Predicting student final performance using artificial neural networks in online learning environments,” Educ. Inf. Technol. , 2019.
[12]  F. Handayani and S. Pribadi, “Implementasi Algoritma Naive Bayes Classifier dalam Pengklasifikasian Teks Otomatis Pengaduan dan Pelaporan Masyarakat melalui Layanan Call Center 110,” J. Tek. Elektro , vol. 7, no. 1, pp. 19–24, 2015.
[13]  F. Janan and S. K. Ghosh, “Prediction of student’s performance using support vector machine classifier,” Proc. Int. Conf. Ind. Eng. Oper. Manag. , pp. 7078–7088, 2021.
[14]  V. V. Corinna Cortes, “Support-Vector Networks,” IEEE Expert. Syst. their Appl. , vol. 7, no. 5, pp. 63–72, 1995.
[15]  C. F. Rodríguez-Hernández, M. Musso, E. Kyndt, and E. Cascallar, “Artificial neural networks in academic performance prediction: Systematic implementation and predictor evaluation,” Comput. Educ. Artif. Intell. , vol. 2, no. March, 2021.
[16]  G.  S.  and  V.  G.  Gupta  N.,  Khosravy  M.,  Patel  N., Artificial  Neural  Network  Trained  by  Plant  Ge-  netic-Inspired Optimizer, Frontier Applications of Nature Inspired Computation , Frontier A. 2020.
[17]  Y. F. Safri, R. Arifudin, and M. A. Muslim, “K-Nearest Neighbor and Naive Bayes Classifier Algorithm in Determining The Classification of Healthy Card Indonesia Giving to The Poor,” Sci. J. Informatics , vol. 5, no. 1, p. 18, 2018.
[18]  A. Nugroho, O. R. Riady, A. Calvin, and D. Suhartono, “Identification of Student Academic Performance using the KNN Algorithm,” Eng. Math. Comput. Sci. J. , vol. 2, no. 3, pp. 115–122, 2020.