## Komparasi Algoritma Naive Bayes dan Decision Tree Untuk Memprediksi Lama Studi Mahasiswa
Indera Cahyo Wibowo 1,* , Abd Charis Fauzan 2 , Marshella Dwi Putri Yustiana 3 , Fiqih Ainul Qhabib 4
Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Nahdlatul Ulama Blitar, Indonesia 1 inderacw1902@gmail.com; 2 abdcharis@unublitar.ac.id; 3 marshelladwi17@gmail.com; 4 fiqihainul61@gmail.com * corresponding author

## PENDAHULUAN
Salah  satu  faktor  yang  menentukan  kualitas  perguruan  tinggi  adalah  kemampuan mahasiswa  untuk  menyelesaikan  masa  studi  secara  tepat  waktu  karena  kegagalan mahasiswa  dalam  menyelesaikan  program  sarjana  (S1)  akan  menyebabkan  masalah- masalah  baru  yang  berkaitan  dengan  masa  depan  mahasiswa  tersebut.  Pada  dasarnya mahasiswa diberi waktu untuk menyelesaikan program sarjana (S1) dalam kurun waktu 8 semester agar studi selesai tepat waktu. Oleh karenanya, setiap perguruan tinggi pun dirasa perlu  untuk  melakukan  prediksi  untuk  memperoleh  informasi  yang  tepat  dan  akurat mengenai  mahasiswa  yang  mampu  menyelesaikan  masa  studinya  dengan  tepat  waktu  8 semester  sehingga  perguruan  tinggi  dapat  mencegah  kegagalan  kegiatan  akademik mahasiswa  secara  dini  [1]. Pada  penelitian  terdahulu,    algoritma  K-Nearest  Neighbor btelah digunakan untuk klarifikasi data [2]. Pada penelitian ini akan dirancang perhitungan lama  studi  mahasiswa  dengan  menggunakan  metode  algoritma  naive  bayes  dan  decision tree.  Naive  bayes  dan  decision  tree  merupakan  metode  pengklasifikasi  yang  terkenal dengan  tingkat  keakuratan  yang  baik  [3].  Banyak  peneliti  yang  melakukan  penelitian dengan  menggunakan  klarifikasi  dua  metode  tersebut  [4].  Kebanyakan  dari  peneliti mempunyai  dasar  pada  ilmu  komputer  dan  informatika  komputer  sehingga  pada pembahasan ini lebih ditekankan pada hasil pemrograman, keakuratan, dan yang terpenting adalah pada probabilitasnya [5].  Berdasarkan masalah  yang diuraikan maka penelitian ini membahas  komparasi  algoritma  naive  bayes  dan  decision  tree.    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.

## A R T I K E L I N F O A B S T R A K
Article history Diterima: 3 Oktober 2019 Direvisi: 11 November 2019 Diterbitkan: 30 Desember 2019 Penelitian  ini  bertujuan  memprediksi  lama  studi  mahasiswa  lulus  tepat waktu  atau  terlambat  lulus.  Data  yang  digunakan  yaitu:  gender,  status mahasiswa,  nilai,  dan  beasiswa  dari  semester  awal  sampai  semester akhir  di  tahun  ajaran  2018  –  2019.  Penelitian  ini  menggunakan  2 metode,  untuk  metode  yang  pertama  adalah  Naïve  Bayes  dan  yang kedua adalah Decision Tree. Gunakan semua data yang telah diperoleh dan  hitung  dengan  kedua  metode  sampai  mendapatkan  hasil  akhir  dan akurasinya  lalu  komparasikan  keduanya.  Hasil  pengkomparasian  dari data  dan  menggunakan  dua  metode  perhitungan  keakurasiannya  yaitu 30%  untuk  Naïve  bayes,  dan  55%  untuk  metode  Decision  Tree.  Dari komparasi  menggunakan  dua  metode  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa metode Decision Tree memiliki persentase keakuratan yang lebih tinggi dibandingkan  Naïve  Bayes  sehingga  dapat  dikatakan  metode  Decision Tree lebih akurat dan lebih detail daripada Naïve Bayes.
Keywords Naïve bayes Decision tree Komparasi algoritma

## METODE
Pengumpulan data beserta tahapan untuk komparasi algoritma pada Gambar 1. Gambar 1 menunjukkan  urutan  dalam  pengerjaan  komparasi  Naive  Bayes  dan  Decision  Tree  untuk mendapatkan tingkat akurasi yang paling besar diantara dua metode.

## Pengumpulan Data
Data  studi  mahasiswa  didapat  dari  Universitas  Nahdlatul  Ulama  Blitar  dari  semester awal  sampai  semester  akhir  pada  tahun  ajaran  2018  -  2019,  pada  data  tersebut  terdapat atribut asli yaitu: Gender, Status Mahasiswa, Nilai, dan Beasiswa seperti pada Tabel 1.

## Perhitungan Naive Bayes
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 [6]. Dalam metode ini perhitungan ditunjukkan melalui Persamaan 1 :
(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 [7]

## Perhitungan Decision Tree
Konsep  Decision  Tree  atau  Pohon  keputusan  adalah  mengubah  data  menjadi  aturan  - aturan  keputusan.  Manfaat  utama  dari  penggunaan  decision  tree  adalah  kemampuannya untuk  mem-break  down  proses  pengambilan  keputusan  yang  kompleks  menjadi  simple, sehingga pengambilan keputusan akan lebih memudahkan solusi dari sebuah permasalahan [8]. Decision Tree adalah salah satu metode klasifikasi yang paling populer karena mudah diinterprestasikan  oleh manusia  [9].  Decision  Tree  digunakan  untuk  pengenalan  pola  dan termasuk  dalam  pengenalan  pola  secara  statistic  [10].  Decision  Tree  menggunakan  2
Pengumpulan Data Perhitungan Naive Bayes Perhitungan Desicion Tree

## Komparasi
Gambar 1. Urutan Pengerjaan Komparasi Naive Bayes dan Decision Tree
Vol. 1, No. 2, Desember 2019, Halaman 65-74
perhitungan  yang  pertama  adalah  perhitungan  Gain  pada  Persamaan  2    dan  perhitungan Entropy pada Persamaan 3 [5].

## Perhitungan Gain
(2) Keterangan: S : himpunan A
:atribut n : jumlah partisi atribut A |Si| : jumlah kasus pada partikel ke-i |S| : jumlah kasusdalam S
Menghitung Nilai Entropy
(3)
Keterangan :
S
: himpunan kasus
A : fitur n : jumlah partisi S pi : Proporsi dari Si terhadap S [5]

## PEMBAHASAN
Untuk  menentukan  masa  studi  mahasiswa,  pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  analisis menggunakan  Algoritma  Decision  Tree  dan  juga  Naive  bayes  untuk  mengetahui  mana yang  lebih  baik  diantara  keduanya,  sehingga  perlu  dilakukan  proses  analisa  data  terlebih dahulu  sebelum  data  yang  digunakan  tersebut  di  komparasikan.  Dalam  menganalisa  data mahasiswa  alumni  tersebut,  maka  ada  atribut  yang  digunakan  untuk  menentukan  masa studi  mahasiswa  yaitu:  Gender,  Status  Mahasiswa,  Nilai  dan  juga  Status  Beasiswa. Beberapa  dari  empat  atribut  tersebut  akan  dijadikan  atribut  prediktor  atau  atribut  input untuk  menghasilkan  atribut  target,  di  mana  atribut  target  tersebut  menjadi  class  output untuk  menentukan  masa  studi  yaitu  dibedakan  menjadi  2  class  (Tepat  Waktu  dan Terlambat).  Berikut  ini  adalah  keterangan  data  mahasiswa  yang  akan  digunakan  dalam menentukan masa studi mahasiswa terlihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Keterangan Data Mahasiswa NO ATRIBUT KETERANGAN 1 Gender Menentukan jenis kelamin dari mahasiswa (pria/wanita) 2 Status Mahasiswa Menentukan status mahasiswa (mahasiswa/bekerja) 3 Nilai Menentukan nilai mahasiswa (A, B / C) 4 Beasiswa Menentukan status beasiswa (YA / TIDAK)
Vol. 1, No. 2, Desember 2019, Halaman 65-74
Berdasarkan data tersebut kemudian dilakukan pemilihan atribut dan sebagian dari data dalam atribut  yang  ada  akan  ditransformasikan  untuk  memudahkan  proses  mining  dalam  menentukan masa  studi.  Adapun  data  yang  digunakan  untuk  menentukan  masa  studi  mahasiswa  ditunjukkan pada  Tabel  2,  yakni  100  data  yang  diambil  secara  acak.  Data  pada  Tabel  3  didapat  dari  data mahasiswa Universitas Nahdlatul Ulama Blitar pada tahun akademik 2018-2019.
Tabel 2. Sample Data Mahasiswa NO GENDER STATUS MAHASISWA NILAI BEASISWA LAMA STUDI PREDIKSI 1 PRIA MAHASISWA A YA TEPAT WAKTU TERLAMBAT 2 WANITA BEKERJA B YA TEPAT WAKTU TEPAT WAKTU 3 PRIA MAHASISWA C TIDAK TERLAMBAT TEPAT WAKTU 4 PRIA MAHASISWA A YA TEPAT WAKTU TEPAT WAKTU 5 WANITA MAHASISWA A YA TEPAT WAKTU TEPAT WAKTU 6 PRIA BEKERJA B YA TERLAMBAT TEPAT WAKTU 7 WANITA MAHASISWA B YA TEPAT WAKTU TEPAT WAKTU 8 PRIA BEKERJA C TIDAK TERLAMBAT TEPAT WAKTU 9 PRIA BEKERJA C TIDAK TERLAMBAT TEPAT WAKTU 10 WANITA MAHASISWA A YA TEPAT WAKTU TEPAT WAKTU 11 WANITA BEKERJA A YA TEPAT WAKTU TEPAT WAKTU 12 WANITA BEKERJA B YA TERLAMBAT TEPAT WAKTU 13 WANITA MAHASISWA A YA TEPAT WAKTU TEPAT WAKTU 14 PRIA BEKERJA B YA TEPAT WAKTU TEPAT WAKTU 15 PRIA MAHASISWA C TIDAK TERLAMBAT TEPAT WAKTU 16 WANITA MAHASISWA A YA TEPAT WAKTU TEPAT WAKTU 17 WANITA MAHASISWA C TIDAK TERLAMBAT TEPAT WAKTU 18 PRIA BEKERJA B YA TEPAT WAKTU TERLAMBAT 19 PRIA BEKERJA C TIDAK TERLAMBAT TEPAT WAKTU 20 PRIA BEKERJA B YA TERLAMBAT TEPAT WAKTU 21 PRIA MAHASISWA A YA TEPAT WAKTU TEPAT WAKTU 22 WANITA MAHASISWA A YA TEPAT WAKTU TEPAT WAKTU 23 WANITA MAHASISWA B YA TEPAT WAKTU TEPAT WAKTU 24 PRIA MAHASISWA C TIDAK TERLAMBAT TEPAT WAKTU 25 PRIA BEKERJA C TIDAK TERLAMBAT TEPAT WAKTU 26 WANITA MAHASISWA B YA TERLAMBAT TEPAT WAKTU 27 WANITA BEKERJA A YA TEPAT WAKTU TEPAT WAKTU 28 WANITA BEKERJA A YA TEPAT WAKTU TEPAT WAKTU 29 WANITA MAHASISWA B YA TERLAMBAT TEPAT WAKTU 30 WANITA BEKERJA B YA TEPAT WAKTU TEPAT WAKTU 31 PRIA BEKERJA C TIDAK TERLAMBAT TEPAT WAKTU 32 PRIA MAHASISWA C TIDAK TERLAMBAT TEPAT WAKTU 33 WANITA BEKERJA C TIDAK TERLAMBAT TEPAT WAKTU 34 PRIA MAHASISWA A YA TEPAT WAKTU TERLAMBAT 35 WANITA BEKERJA B YA TEPAT WAKTU TEPAT WAKTU 36 PRIA BEKERJA B YA TERLAMBAT TEPAT WAKTU 37 WANITA BEKERJA B YA TEPAT WAKTU TEPAT WAKTU 38 PRIA MAHASISWA B YA TEPAT WAKTU TEPAT WAKTU 39 PRIA MAHASISWA A YA TEPAT WAKTU TEPAT WAKTU 40 PRIA MAHASISWA A YA TEPAT WAKTU TEPAT WAKTU 41 PRIA MAHASISWA A YA TEPAT WAKTU TEPAT WAKTU 42 WANITA BEKERJA B YA TERLAMBAT TEPAT WAKTU 43 WANITA MAHASISWA B YA TERLAMBAT TEPAT WAKTU 44 PRIA BEKERJA B YA TEPAT WAKTU TEPAT WAKTU 45 PRIA BEKERJA A YA TEPAT WAKTU TEPAT WAKTU
Vol. 1, No. 2, Desember 2019, Halaman 65-74
46 WANITA MAHASISWA C TIDAK TERLAMBAT TEPAT WAKTU 47 WANITA BEKERJA C TIDAK TERLAMBAT TERLAMBAT 48 PRIA BEKERJA C TIDAK TERLAMBAT TERLAMBAT 49 PRIA MAHASISWA A YA TEPAT WAKTU TEPAT WAKTU 50 PRIA BEKERJA A YA TEPAT WAKTU TEPAT WAKTU 51 PRIA BEKERJA B YA TERLAMBAT TEPAT WAKTU 52 WANITA MAHASISWA B YA TEPAT WAKTU TEPAT WAKTU 53 WANITA BEKERJA A YA TEPAT WAKTU TEPAT WAKTU 54 PRIA MAHASISWA A YA TEPAT WAKTU TEPAT WAKTU 55 WANITA BEKERJA A YA TEPAT WAKTU TEPAT WAKTU 56 PRIA BEKERJA C TIDAK TERLAMBAT TEPAT WAKTU 57 WANITA BEKERJA B YA TERLAMBAT TEPAT WAKTU 58 WANITA MAHASISWA C TIDAK TERLAMBAT TEPAT WAKTU 59 WANITA MAHASISWA B YA TEPAT WAKTU TERLAMBAT 60 PRIA BEKERJA A YA TEPAT WAKTU TEPAT WAKTU 61 PRIA BEKERJA B YA TEPAT WAKTU TEPAT WAKTU 62 PRIA BEKERJA A YA TEPAT WAKTU TEPAT WAKTU 63 WANITA MAHASISWA C TIDAK TERLAMBAT TEPAT WAKTU 64 WANITA MAHASISWA C TIDAK TERLAMBAT TERLAMBAT 65 PRIA MAHASISWA C TIDAK TERLAMBAT TERLAMBAT 66 WANITA BEKERJA B YA TEPAT WAKTU TEPAT WAKTU 67 PRIA MAHASISWA B YA TERLAMBAT TEPAT WAKTU 68 WANITA BEKERJA B YA TEPAT WAKTU TEPAT WAKTU 69 PRIA MAHASISWA A YA TEPAT WAKTU TEPAT WAKTU 70 PRIA BEKERJA C TIDAK TERLAMBAT TEPAT WAKTU 71 PRIA MAHASISWA C TIDAK TERLAMBAT TEPAT WAKTU 72 PRIA MAHASISWA B YA TERLAMBAT TEPAT WAKTU 73 WANITA MAHASISWA B YA TEPAT WAKTU TEPAT WAKTU 74 WANITA BEKERJA C TIDAK TERLAMBAT TEPAT WAKTU 75 WANITA MAHASISWA A YA TEPAT WAKTU TERLAMBAT 76 PRIA BEKERJA A YA TEPAT WAKTU TEPAT WAKTU 77 WANITA MAHASISWA C TIDAK TERLAMBAT TEPAT WAKTU 78 PRIA BEKERJA C TIDAK TERLAMBAT TERLAMBAT 79 WANITA MAHASISWA B YA TEPAT WAKTU TEPAT WAKTU 80 PRIA BEKERJA A YA TEPAT WAKTU TEPAT WAKTU 81 PRIA MAHASISWA B YA TEPAT WAKTU TEPAT WAKTU 82 PRIA BEKERJA C TIDAK TERLAMBAT TEPAT WAKTU 83 WANITA MAHASISWA C TIDAK TERLAMBAT TEPAT WAKTU 84 WANITA MAHASISWA C TIDAK TERLAMBAT TERLAMBAT 85 PRIA MAHASISWA A YA TEPAT WAKTU TERLAMBAT 86 WANITA BEKERJA A YA TEPAT WAKTU TEPAT WAKTU 87 PRIA MAHASISWA A YA TEPAT WAKTU TEPAT WAKTU 88 PRIA BEKERJA B YA TERLAMBAT TEPAT WAKTU 89 WANITA MAHASISWA B YA TEPAT WAKTU TEPAT WAKTU 90 WANITA BEKERJA B YA TERLAMBAT TEPAT WAKTU 91 PRIA MAHASISWA A YA TEPAT WAKTU TEPAT WAKTU 92 PRIA MAHASISWA C TIDAK TERLAMBAT TEPAT WAKTU 93 WANITA BEKERJA B YA TEPAT WAKTU TEPAT WAKTU 94 PRIA MAHASISWA C TIDAK TERLAMBAT TEPAT WAKTU 95 WANITA MAHASISWA B YA TEPAT WAKTU TEPAT WAKTU 96 PRIA MAHASISWA C TIDAK TERLAMBAT TEPAT WAKTU 97 PRIA MAHASISWA B YA TERLAMBAT TEPAT WAKTU 98 WANITA BEKERJA A YA TEPAT WAKTU TEPAT WAKTU 99 PRIA BEKERJA A YA TEPAT WAKTU TEPAT WAKTU
Vol. 1, No. 2, Desember 2019, Halaman 65-74
100 WANITA MAHASISWA A YA TEPAT WAKTU TEPAT WAKTU

## Perhitungan Menggunakan Metode Naive Bayes
Pada kasus ini, data training bisa dilihat pada Tabel 3, data training sendiri terdiri dari 4 atribut  yaitu,  Gender,  Status  Mahasiswa,  Nilai,  dan  Status  Beasiswa  dan  juga  terdapat  2 kelas yaitu Tepat Waktu dan Terlambat. Selanjutnya, dilakukan proses untuk  menghitung jumlah kelas/label “P(H)” dihitung untuk probabilitas masing-masing kelas:
a. P(Tepat Waktu) =  Jumlah  data  “Tepat  Waktu”  dibagi  Jumlah  data
keseluruhan = 55 : 100 = 0,55 = 55% b. P(Terlambat) = 45 : 100 = 0,45 = 45 %
Tabel  4  menunjukkan  bahwa  probabilitas  Kelas  Tepat  sebesar  55%  dan  Kelas  Terlambat sebesar  45%.  Proses  berikutnya  adalah  menghitung  jumlah  kasus  per  kelas  “P(X|H)”  , Berdasarkan  Tabel  5  dihitung  probabilitas  per  kelas  pada  tiap  atributnya.  Tabel  6  adalah proses mengalikan semua variabel kelas dengan hasil probabilitas yang telah didapatkan.
Tabel 5. Probabilitas Masing-Masing Atribut
Tabel 6. Hasil Perhitungan Kelas Tepat Waktu & Terlambat
Kemudian,  dibandingkan  hasil  per  kelas  yang  telah  didapatkan  untuk  mendapatkan prediksinya.  Berdasarkan  Tabel  7  bisa  diketahui  hasil  dari  prediksi  yang  didapatkan  dari perbandingan kelas Tepat Waktu dan Terlambat.
Tabel 2. Probabilitas Kelas Tepat waktu & Terlambat
Tabel 7. Perbandingan Kelas Tepat Waktu & Terlambat

## Perhitungan Menggunakan Metode Decision Tree
Berdasarkan Tabel 2, maka dilakukan proses perhitungan entropy (1) dan gain (2) untuk menentukan  akar (root) dari  pohon  keputusan  dalam  membantu  menentukan  masa  studi mahasiswa.  Hasil dari perhitungan entropy dan gain pada  Node 1 dapat ditunjukkan pada Tabel 8.
Tabel 8. Hasil Perhitungan Gain dan Entrophy pada Node 1
Dari hasil Tabel 8, dapat diketahui bahwa atribut dengan gain tertinggi adalah “Nilai”, yaitu  0,6400217.  Dengan  demikian  atribut  “Nilai”  dapat  dijadikan  node  akar.  Dari  hasil perhitungan  nilai  entropy  dan  gain  pada  node  1,  maka  dapat  digambarkan  decision  tree sementara seperti terlihat pada Gambar 1.
Tabel 9. Hasil Perhitungan Gain dan Entrophy pada Node 1.2

## Gambar 1. Decision Tree Node 1
Ada 3 nilai atribut “Nilai” yaitu “A”, “B”, dan “C” dimana didapatkan nilai nilai “A” adalah  “Tepat  Waktu”  nilai  “C”  adalah  terlambat  dan  nilai  “B”  masih  belum  bisa diputuskan,  oleh  karena  itu  nilai  B  dihitung  entrophy  dan  gain  lebih  lanjut,  terlihat  pada Tabel  9.  Pada  hasil  Tabel  9  dapat  diketahui  bahwa  atribut  dengan  gain  tertinggi  adalah “Gender”  yaitu  0,045262.  Dengan  demikian  “Gender”  dapat  menjadi  node  cabang  dari “Nilai”  yang  bernilai  “B”.  Dari  Hasil  perhitungan  nilai  entropy  dan  gain  pada  node  1.1, maka dapat digambarkan decision tree sementara seperti yang terlihat pada Gambar 2.
Gambar 1. Decision Tree Node 1.1
Gambar 2. Decision Tree Node 1.2
Pada  Gambar  2  ada  2  nilai  atribut  “Gender”  yaitu  “Pria”  dan  “Wanita”  dimana didapatkan  nilai  “Wanita”  adalah  “Terlambat”  dan  nilai  “Pria”  masih  belum  bisa diputuskan,  oleh  karena  itu  nilai  “Pria”  dihitung  entrophy  dan  gain  lebih  lanjut,  terlihat pada  Tabel  10.  Dari  hasil  Tabel  10  dapat  diketahui  bahwa  atribut  dengan  gain  tertinggi adalah  “Beasiswa”  yaitu  0,985228.  Dengan  demikian  “Beasiswa”  dapat  menjadi  node cabang  dari  “Nilai”  yang  bernilai  “B”  dan  juga  “Gender”  yang  bernilai  pria.  Dari  Hasil perhitungan  nilai entropy  dan  gain  pada node  1.2,  maka  dapat  digambarkan  decision  tree akhir  seperti  terlihat  pada  Gambar  3.  Berdasarkan  Gambar  3  maka  didapatkan  Decision Tree  akhir  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  IF  Nilai  =  B  AND  Gender  =  Pria  AND Beasiswa = YA THEN Tepat Waktu.
Tabel 10. Perhitungan Gain dan Entrophy pada Node 1.2

## Komparasi Akurasi Metode Naive Bayes dan Decision Tree
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.  Berdasarkan  perhitungan  yang  telah  ditentukan  dengan menggunakan  100  data  sample  mahasiswa  yang  diambil  secara  acak  sebagai  bahan perhitungan maka didapatkan hasil akhir yaitu perhitungan menggunakan Metode Decision Tree  mendapatkan  hasil  dengan  tingkat  akurasi  55%,  dan  perhitungan  menggunakan Metode Naive Bayes mendapatkan tingkat akurasi sebesar 30%. Berdasarkan perhitungan tersebut  dapat  diketahui  bahwa  perhitungan  menggunakan  Metode  Decision  Tree  lebih akurat.

## KESIMPULAN
Berdasarkan perhitungan yang telah ditentukan dengan menggunakan 100 data sample yang sama dari masing-masing metode sebagai bahan perhitungan maka didapatkan hasil akhir  yaitu  perhitungan  menggunakan  Metode  Decision  Tree  mendapatkan  hasil  dengan tingkat  akurasi  55%,  dan  perhitungan  menggunakan  Metode  Naive  Bayes  mendapatkan tingkat  akurasi  sebesar  30%.  Dari  perhitungan  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  tingkat akurasi  Metode  Decision  Tree  lebih  tinggi  dibandingkan  tingkat  akurasi  Metode  Naive Bayes, maka penulis memberi saran kepada penelitia data mining selanjutnya untuk lebih menggunakan Metode Decision Tree daripada Metode Naive Bayes.

## REFERENSI
[1] D.  Marutho,  “PERBANDINGAN  METODE  NAÏVE  BAYES  ,  KNN  ,  DECISION  TREE  PADA LAPORAN WATER LEVEL JAKARTA,” pp. 90–97, 2019.
[2] H.  Leidiyana,  “Penerapan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  Untuk  Penentuan  Resiko  Kredit Kepemilikan Kendaraan Bermotor,” J. Penelit. Ilmu Komputer, Syst. Embed. Log. , 2013.
[3] S.  Defiyanti  and  D.  L.  Crispina  Pardede,  “Perbandingan  kinerja  algoritma  id3  dan  c4.5  dalam klasifikasi spam-mail,” ReCALL , 2008.
Vol. 1, No. 2, Desember 2019, Halaman 65-74
[4] K.  Hastuti,  “Analisis  komparasi  algoritma  klasifikasi  data  mining  untuk  prediksi  mahasiswa  non aktif,” Semin. Nas. Teknol. Inf. Komun. Terap. , 2012.
[5] P. G. S. C. Nugraha, I. W. Aribawa, I. P. O. Priyana, and G. Indrawan, “PENERAPAN METODE DECISION TREE(DATA  MINING)  UNTUK  MEMPREDIKSI  TINGKAT  KELULUSAN  SISWA SMPN1 KINTAMANI,” Semin. Nas. Vokasi dan Teknol. , 2016.
[6] D.  Dicky  Nofriansyah,  “Penerapan  Data  Mining  dengan  Algoritma  Naive  Bayes  Clasifier  untuk Mengetahui Minat Beli Pelanggan terhadap Kartu Internet XL ( Studi Kasus di,” Saintikom , 2016.
[7] A.  Fathan  Hidayatullah,  M.  Rifqi  Ma,  and    arif  Program  Studi  Manajemen  Informatika  STMIK Jenderal  Achmad  Yani  Yogyakarta  Jl  Ringroad  Barat,  “Penerapan  Text  Mining  dalam  Klasifikasi Judul Skripsi,” Semin. Nas. Apl. Teknol. Inf. Agustus , pp. 1907–5022, 2016.
[8] Rismayanti,  “Decision  Tree  Penentuan  Masa  Studi  Mahasiswa  Prodi  Teknik  Informatika  (  Studi Kasus : Fakultas Teknik dan Komputer Universitas Harapan Medan ),” Query , 2018.
[9] S.  Wahyuningsih,  “Perbandingan  Metode  K-Nearest  Neighbor  ,  Naïve  Bayes  dan  Decision  Tree untuk Prediksi Kelayakan Pemberian Kredit,” Konf. Nas. Sist. Inf. 2018 , 2018.
[10] “PERBANDINGAN  METODE  NAIVE  BAYES  CLASSIFIER  DENGAN  METODE  DECISION TREE (C4.5) UNTUK MENGANALISA KELANCARAN PEMBIAYAAN (Study Kasus : KSPPS / BMT AL-FADHILA,” J. Teknol. Inf. Magister Darmajaya , 2016.