## PERBANDINGAN AKURASI ALGORITMA NAÏVE BAYES, K-NN DAN SVM DALAM MEMPREDIKSI PENERIMAAN PEGAWAI
Novendra Adisaputra Sinaga 1*) ,  B. Herawan Hayadi 2) ,  Zakarias Situmorang 3)
1 Program Studi Komputerisasi Akuntansi, Politeknik Bisnis Indonesia Email : mrnoven@gmail.com
2 Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Potensi Utama E-mail : b.herawan.hayadi@gmail.com
3 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Katolik Santo Thomas E-mail : zakarias65@yahoo.com

## Abstract
To supporting academic and non-academic activities, the Polytechnic Business Indonesian (PBI) must be supported by employees  with reliable Human Resources (HRD) who have good behavior, good abilities and  can  complete  work  professionally  and  responsibly.  Conventional  techniques  for  analyzing  existing large amounts of data cannot be handled which is the background for the emergence of a new branch of science to overcome the problem of extracting important information from data sets, which is called Data Mining. Utilizing methods to classify data by utilizing methods including: Naïve Bayes method, K-Nearest Neighbor  (K-NN)  and  Supervise  Vector  Machine  (SVM).  From  this  research,  in  Predicting  Applicants Graduation at PBI, the SVM method is better than Naïve Bayes and K-NN. With 33 test data used, SVM has 84.9% accuracy, 85.1% precision while K-NN has 81.8% accuracy, 84.1% precision and Naïve Bayes has 78.8% accuracy and 80.1% precision.
Keywords : Datamining, Classification, Naïve Bayes, Supervise Vector Machine, K-Nearest Neighbor.

## 1. PENDAHULUAN
Dalam mendukung aktivitas akademik dan non akademik Politeknik Bisnis  Indonesia harus didukung  oleh  pegawai  dengan  Sumber  Daya Manusia  (SDM)  yang  handal  dengan  memiliki perilaku  yang  baik,  kemampuan  yang  baik  serta dapat menyelesaikan pekerjaan secara profesional  dan  bertanggung  jawab  dalam menyelenggarakan yang diberikan [1]–[4].
Informasi  dari  HRD  di  Politeknik  Bisnis Indonesia  melalui  Bapak  Arwin  Tanuari,  M.Pd memaparkan  bahwa  proses  rekrutmen  bertujuan untuk  mengatahui  sejauh  mana  kecakapan, kepribadian,  dan  kemampuan  lain  yang  dimiliki oleh  pelamar.  Melalui  tahapan  test  akan mendapatkan  informasi  dari  pelamar.  Dari Informasi  dari  hasil  test  dapat  menentukan apakah  pelamar  tersebut  berkualitas  dan  pantas untuk masuk ke dalam perusahaan[1], [5].
Materi yang diujikan meliputi materi yang berhubungan  dengan  posisi  penempatan  yang
akan  diduduki  dari  calon  pelamar  nantinya. Faktor-faktor menentukan apakah pelamar dapat diterima  atau  lulus  adalah:  produktiftas  usia, pengalaman kerja dari calon pelamar, pendidikan terakhir,  jenis kelamin, nilai TPA, nilai Psikologi dan tes saat wawancara [5].
Era  perkembangan  teknologi  informasi yang begitu pesat, membutuhkan informasi yang akurat  sangat  dibutuhkan  dalam  kehidupan sehari-hari [6]–[10]. Tingginya kebutuhan informasi tidak sesuai informasi yang disajikanan,  hal  ini  berdampak  untuk  menggali ulang  informasi  dari  data  yang  kapasistasnya sangat  besar.  Perkembangan  Teknologi  dalam mengumpulkan  dan  menyimpan  berbagai  jenis tidak sebanding dengan proses analisis, meringkas  serta  mengekstrak  pengetahuan  dari data.  [1],  [6],  [9]–[13].  Teknik  konvensional untuk menganalisis data yang ada dalam jumlah yang besar  tidak dapat ditangani. Para pembuat keputusan berupaya untuk memanfaatkan
kumpulan  data  untuk  menggali  informasi  yang berguna  dalam  mengambil  keputusan.    Hal  ini memicu  munculnya  cabang  ilmu  baru  untuk mengatasi  masalah  penggalian  informasi  yang penting dari kumpulan data, yang disebut dengan Data Mining [1], [8], [11], [14], [15].
Memanfaatkan
Metode untuk mengklasifikasi  Data  dengan  memanfaatkan Metode  antara  lain  :    Metode  Naïve  Bayes,  K- Nearest Neighbor (K-NN) dan Supervise Vector Machine  (SVM)  [8],  [10]–[12],  [14],  [16]–[18]. Dengan  memanfaatkan  metode  tersebut  akan
dilakukan perbandingan akurasi dalam mengklasifikasi Data Latih yang ada. Penelitian
Sebelumnya dengan membandingkan  Metode  Decision  Tree,  K-NN dan  SVM  dengan  dari  245  data  latih  yang digunakan diperoleh SVM memiliki nilai akurasi 89%, presisi 87% sedangkan KNN memiliki nilai akurasi  84%  ,  presisi  81%  dan  Decision  Tree memiliki nilai akurasi 78% dan presisi 75%.
Penelitian ini dilakukan untuk
membandingkan  performa  algoritma  Naïve Bayes,  KNN  dan  SVM  dalam  meprediksi  hasil dengan jumlah Data Latih sebanyak 33.

## 2. METODE PENELITIAN
Tahapan penelitian dilaksanakan seperti pada gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian Tahapan  yang  akan  dilakukan  seperti  pada Gambar 1 antara lain :
1. Selection
Tahapan  ini  menyeleksi  data    pelamar melalui data yang ada pada beberapa variabel prediksi  dan  variable  target.  Status  adalah variable Target, sedangkan pendidikan, nilai TPA,  nilai  Psikotes,  nilai  wawancara, pengalaman  kerja,  pendidkan  dan  jenis kelamin termasuk pada variabel prediksi.
2. Preprocessing
Total  Data  yang  diambil  sesuai  dengan jumlah total pelamar di periode  tahun 2021 sampai  Bulan  Maret  2022.    Data  tersebut dicleaning  dan  jika  ada  ditemukan  data gandan atau/dan data yang hilang.
3. Transformation
Setelah  proses  pembersihan  data  dari kesalahan, selanjutnya dilakukan transformasi  pada  data  sesuai  dengan  jenis data.  Jenis  akan  dikelompokkan  menjadi kategori  data  untuk  masing-masing  variable prediksi  dan  kategori  data  untuk  variabel target
Tabel 1. Variabel Target Variabel Nilai Status Lulus Gagal
Pada  Tabel  1  Variabel  Status  yang  merupakan variable  target  terdiri  dari  2  opsi  pilihan  nilai yaitu Lulus dan Gagal.
Untuk  Variabel  Prediksi  antara  lain  : pendidikan,  Pengalaman  Kerja,  Jenis  Kelamin, TPA, Psikotest, Wawancara dan Usia. Pada Tabel 2  dibawah  ini  dapat  dilihat  nilai  untuk  masing masing  variable  pendidikan,  pengalaman  kerja dan jenis kelamin.
Tabel 2. Nilai Pendidikan, Pengalaman Kerja dan Jenis Kelamin Variabel Kategori Pendidikan SMA D3 Pengalaman Kerja Jenis Kelamin Ada Tidak Pria Wanita
Untuk  Variabel  Prediksi  lainya  antara  lain  : TPA, Psikotest dan Wawancara. Pada Tabel 3 dibawah ini dijelaskan untuk kategori dari masing-masing variable.
Tabel 3. Nilai TPA, Psikotest dan Wawancara Variabel Range Kategori TPA, Psikotest, Wawancara 85-100 60-84 <60 Sangat Bagus Bagus Kurang Bagus
Pada Tabel 3 diatas dari ketiga variable masing- masing memiliki nilai konversi yang sama. Nilai konversi tersebut antar lain Sangat Bagus dengan range nilai antara nilai 85 sampai nilai 100. Untuk Nilai  konversi  Bagus  dengan  range  nilai  antara nilai 60 sampai dengan nilai 84. Sedangkan untuk konversi  nilai  Kurang  Bagus  berada  pada  range nilai dibawah nilai 60.
Untuk  Variabel  Prediksi  yang  terakhir  adalah Usia seperti Tabel 4 dibawah ini :
Tabel 4.Nilai Usia Variabel Range Kategori Usia 18-21 22-26 >26 1 2 3
Pada Tabel 4 diatas , variable usia memiliki nilai antar  lain  1  dengan  range  nilai  antara  nilai  18 sampai nilai 21. Untuk nilai 2 dengan range nilai antara nilai 22 sampai 26 dan untuk nilai 3 dengan range > 26.

## 4. Data Mining
Tahapan    ini  hal  yang  dilakukan  adalah pemilihan  status  kelulusan  dari  pelamar  untuk fungsi klasifikasi supervised learning digunakan algoritma Naïve Bayes, k-NN dan SVM [5], [19], [28], [20]–[27].

## 5. Evaluation
Tahap  ini  melakukan  evalusi  dari  hasil prediksi  yang  didapatkan  dari  masing-masing metode.Selanjutnya  akan  didapat  metode  yang terbaik  mendekati  klasifikasi  data  sebenarnya. Menafaatkan  Confusion  Matrix  dan  kurva  ROC (Receiver Operating Characteristic) untuk
mendapatkan Evaluasi Kriteria. Nilai performansi didapatkan dari Nilai Accuracy  dan error.

## 2.1 Atribut Penelitian
Data  Pelamar  di  Politeknik  Bisnis Indonesia  dari  tahun  2021  sampai  Bulan  Maret 2022 dapat dilihat seperti pada Tabel 5.
Tabel 5. Data Pelamar di Politeknik Bisnis Indonesia No Jenis Kelamin Usia Pendidikan Pengalaman Kerja TPA Psiokologi Wawancara Status 1 Pria 1 SMA Ada Bagus Bagus Sangat Bagus Lulus 2 Wanita 1 SMA Ada Bagus Sangat Bagus Bagus Lulus ………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… 33 Pria 3 SMA Tidak Kurang Bagus Bagus Kurang Bagus Gagal
Pada  Tabel  5  diatas  terdapat  33  Data Colon  Pelamar  di  Politeknik  Bisnis  Indonesia. Yang  menjadi  variable  target  adalah  variable status dan yang variable prediksi antara lain jenis kelamin,  usia,  pendidikan,  pengalaman  kerja, nilai TPA, nilai Psikologi, dan nilai Wawancara.

## 2.2 Data Prepocessing
Tahapan prepocessing pelamar di Politeknik  Bisnis  Indonesia  pada  data  tidak terjadi  missing  value,  hal  ini  dapat  melanjutkan tahapan selanjutnya yaitu pemilihan atribut untuk melakukan  pengolahan  data.  Apabila  terdapat lost value pada  data  mengakibatkan  gangguan pada proses klasifikasi. Langkah ini dapat dilihat pada Gambar 2.
Pada  gambar  2  dimasukkan  variable  pada Widged  Feature  yaitu  Jenis  Kelamin,  usia, pendidikan,  pengalaman  kerja,  TPA,  Psikotest, dan  wawancara.  Pada  Widged  Target  yaitu variable status. Variabel-variabel diatas diperoleh dari Data yang di import dari file berformat .csv yang  telah  dilakukan  tahapan  cleaning  data  dan struktur dari field nya sudah sesuai dengan format yang telah ditentukan.
Gambar 2. Variabel pada Widged Feature

## 2.3 Data Mining
Aplikasi Orange terdapat  beberapa model klasifikasi. Pada langkah ini sesuai dengan pendekatan algoritma yang dibahas menggunakan  metode  Naïve  Bayes,  K-NN  dan SVM. Gambar 3 akan memperihatkan di aplikasi Orange ketiga model tersebut.
Gambar 3. Model Klasifikasi di Aplikasi Orange
Pada  Gambar  3  diatas  Model  Klasifikasi  dapat dimodelkan  secara  bersamaan  dengan  metode KNN, SVM dan Naïve Bayes yang telah ada pada aplikasi Oranges. Dari ketiga model tersebut dan data  yang  di  import  dari  file  excel  yang ditampilkan  pada  Data  Tabel  masuk  ke  Model Test  and  Score untuk  melakukan  traning  model dan testing model sehingga dapat di perolah nilai akurasi, presisi dan recall.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Confusion Matrix
Performa dapat diukur dengan Confusion Matrix untuk masing-masing metode: 1. Hasil Confusion Matrix dengan  metode K- NN seperti pada Gambar 4
Gambar 4. Hasil Confusion Matrix pada Metode K-NN
Dari  Gambar 6 dapat dilihat nilai Untuk Status Gagal nilai TP = 14,  TN = 1, FP = 5, FN = 13. Untuk Status Lulus nilai TP = 13, TN=5, FP = 1, FN = 14.
2. Hasil Confusion Matrix  dengan metode SVM seperti pada Gambar 5
Gambar 5. Hasil Confusion Matrix pada
Metode SVM
Dari Gambar 5 dapat dilihat nilai Untuk Status Gagal nilai TP = 13,  TN = 2, FP = 3, FN = 15. Untuk Status Lulus nilai TP = 15, TN=3, FP = 2, FN = 13.
3. Hasil Confusion Matrix dengan metode Naïve Bayes pada Gambar 6
Gambar 6. Hasil Confusion Matrix pada Metode Naïve Bayes
Dari Gambar 6 dapat dilihat nilai Untuk Status Gagal nilai TP = 13,  TN = 2, FP = 5, FN = 13. Untuk Status Lulus nilai TP = 13,
TN=5, FP = 2, FN = 13.

## 3.2 Test dan Score
S etelah  diproses  dengan  tools  orange didapatkan  hasil Test  and  Score dari  masing- masing  model  dengan  data  training  dengan  1 atribut sebagai target,  dan  atribut lainnya seperti Jenis  Kelamin,  Usia,  Pendidikan,  Pengalaman kerja,  TPA,  Psikologi  dan  Wawancara  sebagai prediksi,  serta  didapatkan  hasil  test  score  pada Gambar 7.
Gambar 7. Model Klasifikasi di Aplikasi Orange
Pada Gambar 7 Data pelamar sebanyak 33 setelah  dilakukan  pengujian,  maka  diperoleh hasil  perhitungan  Precision,  accuracy  dan  recall melalui  Aplikasi  Oranges  setiap  model  seperti pada Tabel 7.
Tabel 7 . Perbandingan Hasil Metode Accuracy Precision Recall Naïve Bayes 0.788 0.801 0.788 KNN 0.818 0.841 0.818 SVM 0.849 0.851 0.848
Pada  Tabel  7  diatas  dapat  dilihat perbandingan  nilai Accuracy,  Precision  dan Recall untuk  masing  masing  medode  Naïve Bayes, KNN dan SVM. Metode KNN dan SVM memiliki  hasil  yang  tidak  terlalu  berbeda  dari ketiga indikator penilaian dengan selisih tertinggi 0.030.
Dari  hasil  perbandingan  untuk  model Naïve  Bayes,  K-NN  dan  SVM  maka  diperoleh nilai akurasi tertinggi adalah metode SVM yaitu 0.849  (84.9%).  Perbandingan  dari  3  model tersebut  terdapat  metode  SVM  memiliki  nilai AUC  yang  tertinggi  dengan  nilai  0.922.  Nilai AUC bertujuan untuk menilai kinerja diskriminatif dengan memperkirakan kemungkinan output dari ilustrasi yang diseleksi secara acak dari data positif atau negatif. Ketika AUC semakin besar maka Hasil  klasifikasi  juga semakin baik.

## 4. KESIMPULAN
Dari penelitian ini setelah menggunakan metode Naïve  Bayes,  K  Nearest  Neighbor  (KNN)  dan Supervise  Vector  Machine  (SVM)  untuk Memprediksi  Kelulusan  Pelamar  di  Politeknik Bisnis  Indonesa  didapatkan  hasil  hasil  kinerja metode  SVM  lebih  baik    dari  metode  Naïve Bayes  dan  K-NN.  Dengan  33    data  uji  yang digunakan diperoleh SVM memiliki nilai akurasi 84.9%, presisi 85.1% sedangkan K-NN memiliki nilai  akurasi  81.8%  ,  presisi  84.1%  dan  Naïve Bayes  memiliki  nilai  akurasi  78.8%  dan  presisi 80.1%.

## 5. REFERENSI
[1] F.  Ferdian  Harryanto  and  S.  Hansun, “Penerapan  Algoritma  C4.5  untuk Memprediksi Penerimaan Calon Pegawai
Baru di PT WISE,” 2017.
[2] S.  Sonang  S  and  A.  T.  Purba, “Implementasi  Topsis  Dalam  Pemberian Reward Guru Terbaik Pada Smk Swasta 1 Hkbp  Pematangsiantar,” J.  Tek.  Inf.  dan Komput. , vol. 4, no. 1, pp. 1–8, 2021, doi:
10.37600/tekinkom.v4i1.226. [3] K.  H.  Sabi  and  L.  Van  Gobel,  “Promosi Jabatan Eselon Iv Pada Badan
Kepegawaian  Pendidikan  Dan  Pelatihan Kabupaten  Gorontalo,” Publik  J.  Manaj. Sumber  Daya  Manusia,  Adm.  dan Pelayanan  Publik ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  94–
105, 2019, doi: 10.37606/publik.v6i2.10. [4] U. Bagou, “PROSES SELEKSI PEGAWAI TIDAK TETAP DI
SEKOLAH  STIA,” J.  Manaj.  Sumber Daya  Manusia,  Adm.  dan  Pelayanan Publik , vol. I, no. 2, pp. 127–135, 2014.
[5] C.  Paramitha  Lubis,  R.  Rosnelly,  and  Z. Situmorang,  “PENERAPAN  METODE
NAÏVE  BAYES  DAN  C4.5  PADA PENERIMAAN
PEGAWAI DI
UNIVERSITAS  POTENSI  UTAMA,” CSRID J. , vol. 12, no. 1, pp. 51–63, 2020, doi: 10.22303/csrid.12.1.2020.51-63.
[6] N. A. Sinaga and A. T. Purba, “Penerapan Algoritma  C.45  Untuk  Memprediksi
Tingkat  Kepuasan  Mahasiswa  Terhadap Politeknik Bisnis Indonesia,” TEKINKOM ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  245–254, 2021.
[7] A. T. Purba and V. M. M. Siregar, “Sistem Penyeleksi  Mahasiswa  Baru  Berbasis Web  Menggunakan  Metode  Weighted Product,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol. 3,
no. 1, pp. 1–8, 2020, doi: 10.37600/tekinkom.v3i1.117. [8] N.  A.  Sinaga,  K.  Dalimunthe,  and  M. Sayid, “Komparasi Metode Decision Tree ,  KNN  ,  dan  SVM  Untuk,” J.  Sist. Komput. dan Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 94– 100, 2021, doi: 10.30865/json.v3i2.3598.
[9] Z.  I.  Sholihati  and  I.  Tahyudin, “Pengembangan  Aplikasi  Tiga-Tingkat
Menggunakan Metode Scrum pada Aplikasi Presensi Karyawan Glints
Academy,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan
Teknol. Informasi) , vol. 6, no. 1, pp. 169– 176, 2022.
[10] Y.  Chen et  al. ,  “Fast  density  peak clustering  for  large  scale  data  based  on kNN,” Knowledge-Based  Syst. ,  vol.  187, p. 104824, 2020, doi: 10.1016/j.knosys.2019.06.032.
[11] W. Xing and Y. Bei, “Medical Health Big Data  Classification  Based  on  KNN Classification  Algorithm,” IEEE  Access , vol.  8,  pp.  28808–28819,  2020,  doi: 10.1109/ACCESS.2019.2955754.
[12] Y.  K.  Saheed,  M.  A.  Hambali,  M.  O.
Arowolo, and Y. A. Olasupo,
“Application of GA Feature Selection on Naive  Bayes,  Random  Forest  and  SVM for  Credit  Card  Fraud  Detection,” 2020 Int.  Conf.  Decis.  Aid  Sci.  Appl.  DASA 2020 ,  pp.  1091–1097, 2020, doi: 10.1109/DASA51403.2020.9317228.
[13] I.  G.  Bendesa  Subawa,  “Prediksi Kelulusan Mahasiswa Menggunakan
Teorema  Teorema  Bayes,” JANAPATI , vol. 8, no. 3, pp. 227–236, 2019.
[14] A.  M.  Rahat,  A.  Kahir,  and  A.  K.  M. Masum, “Comparison of Naive Bayes and
SVM  Algorithm  based  on  Sentiment
Analysis  Using  Review  Dataset,” Proc. 2019 8th Int. Conf. Syst. Model. Adv. Res. Trends, SMART 2019 , pp. 266–270, 2020, doi: 10.1109/SMART46866.2019.9117512.
[15] Y.  F.  Manalu  and  G.  Ginting,  “Analisis Perancangan  Aplikasi  Pengklasifikasi Dokumen  pada  BPKA  Deli  Serdang Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 8, no. 4, pp. 114–119, 2021, doi: 10.30865/jurikom.v8i4.3591.
[16] T.  Purwoningsih,  H.  B.  Santoso,  K.  A. Puspitasari,  and  Z.  A.  Hasibuan,  “Early Prediction  of  Students’  Academic Achievement :  Categorical  Data  from Fully  Online  Learning  on  Machine- Learning  Classification  Algorithms,” J. Hunan Univ. Sci. , vol. 48, no. 9, pp. 131–
141, 2021, [Online]. Available: http://jonuns.com/index.php/journal/articl e/view/713/710.
[17] H.  N.  Irmanda  and  Ria  Astriratma, “Klasifikasi Jenis Pantun Dengan Metode Support  Vector  Machines  (SVM),” J. RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol. Informasi) ,  vol.  4,  no.  5,  pp.  915–922, 2020, doi: 10.29207/resti.v4i5.2313.
[18] J.  W.  Iskandar  and  Y.  Nataliani, “Perbandingan Naïve Bayes, SVM, dan k-
NN  untuk  Analisis  Sentimen  Gadget Berbasis  Aspek,” J.  RESTI  (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 5, no. 6, pp. 1120–1126, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i6.3588. [19] B.  Budiman,  “Perbandingan  Algoritma Klasifikasi Data Mining untuk Penelusuran  Minat  Calon  Mahasiswa Baru,” Nuansa Inform. , vol. 15, no. 2, pp. 37–52, 2021, doi: 10.25134/nuansa.v15i2.4162.
[20] N.  Nuraeni,  “Klasifikasi  Data  Mining untuk  Prediksi  Potensi  Nasabah  dalam Membuat  Deposito  Berjangka,” J.  Ilm. Intech Inf. Technol. J. … ,  vol.  3,  no.  01, pp.  65–74,  2021,  [Online].  Available: http://jurnal.umus.ac.id/index.php/intech/
article/view/418%0Ahttp://jurnal.umus.a
c.id/index.php/intech/article/download/41 8/281.
[21] H.  Hozairi,  A.  Anwari,  and  S.  Alim, “Implementasi  Orange  Data  Mining Untuk  Klasifikasi  Kelulusan  Mahasiswa Dengan  Model  K-Nearest  Neighbor,
Decision Tree Serta Naive Bayes,” Netw. Eng.  Res.  Oper. ,  vol.  6,  no.  2,  p.  133,
2021, doi: 10.21107/nero.v6i2.237.
[22] D. I. Ramadhan, B. Santoso, D. Teknik, I. Teknologi,  and  S.  Nopember,  “Analisis
Kinerja Peramalan dan Klasifikasi
Permintaan  Auto  Parts  Berbasis  Data
Mining,” J.  Tek.  ITS ,  vol.  9,  no.  2,  pp.
162–169, 2020.
[23] M.  Azhari,  Z.  Situmorang,  and  R. Rosnelly, “Perbandingan Akurasi, Recall,
dan  Presisi  Klasifikasi  pada  Algoritma C4.5,  Random  Forest,  SVM  dan  Naive Bayes,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 2, p. 640, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i2.2937.
[24] P.  Akurasi,  C.  Algoritma,  and  D.  A.  N. Naïve, “Perbandingan Akurasi Algoritma
C4.5 dan Naïve Bayes untuk Deteksi Dini Gangguan Autisme pada Anak,” J. IKRA- ITH  Inform. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  119–128,
2019.
[25] S.  A.  Naufal,  A.  Adiwijaya,  and  W. Astuti,
“Analisis Perbandingan Klasifikasi  Support  Vector  Machine
(SVM)  dan  K-Nearest  Neighbors  (KNN) untuk  Deteksi  Kanker  dengan  Data Microarray,” JURIKOM  (Jurnal  Ris. Komputer) , vol. 7, no. 1, p. 162, 2020, doi: 10.30865/jurikom.v7i1.2014.
[26] Z.  Situmorang,  “Analisis  Menentukan Pengembangan Karir Siswa SMK Dengan Mengunakan  Metode  K-Nerest  Neighbor
( K-NN ),” vol. 1, pp. 589–594, 2019.
[27] Y. D. Atma and A. Setyanto,
“Perbandingan  algoritma  c4.5  dan  k-nn dalam  identifikasi  mahasiswa  berpotensi drop out,” Metik J. , vol. 2, no. 2, pp. 31–
37, 2018.
[28] P. Bidang Komputer Sains dan
Pendidikan  Informatika,  D.  Akademi Perekam  dan  Informasi  Kesehatan  Iris Padang Jl Gajah Mada No, and S. Barat, “Data Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5,” J. Edik Inform. , vol. 2, pp. 213–219, 2019.