## Perbandingan Metode  Klasifikasi Naive Bayes Dan
K-Nearest Neighbor Dalam Memprediksi Prestasi Siswa
Asih Winantu 1* , Chusnul Khatimah 1
1 Sistem Informasi, STMIK El Rahma, Yogyakarta, 55153, Indonesia asihwinantu@stmikelrahma.ac.id, chusnulchusnaa@gmail.com

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan memprediksi prestasi siswa dengan cara melakukan pengolahan terhadap nilai raport siswa dengan pendekatan metode data mining klasifikasi Naïve Bayes dan k-Nearest Neighbor , serta  memanfaatkan  software  Orange  sebagaialat  bantu  pengujian.  Data  yang  digunakan  adalah  data nilai  siswa  kelas  1  tahun  ajaran  2019  sampai  2022  berjumlah  143  data.Hasil  evaluasi  dengan menggunakan  test  and  score  menghasilkan  nilai  CA( ClassificationAccuracy )  algoritma  Naïve  Bayes 0.909  dan  algoritma  k-NN  0.848,nilai  F1  algoritma  Naïve  Bayes  0.858  dan  algoritma  k-NN  0.820, nilai  Precision  algoritma  Naïve  Bayes  0.862  dan  algoritma  k-NN  0.821  nilai  Recall  algoritmaNaïve Bayes  0.857  dan  algoritma  k-NN  0.820.  Nilai  AUC  Naïve  Bayes  bernilai0,909  dan  k-NN  bernilai 0,848.
Oleh karena itu, untuk studi kasus dievaluasikan model ROC Analysis yang memiliki nilai akurasi pal- ing  baik  adalah  Naïve  Bayes  karena  kurvanya  paling  dekat  dengan  titik  koordinat  0,1.Berdasarkan analisis masing-masing nilai tersebut memiliki jumlah data False Negatif dan False Positif mendekati ( Symmetric ) dan nilai akurasi sangat tinggi maka akurasi dapat digunakan sebagai acuan performansi algoritma.Dengan  adanya  penelitian  ini  diharapkan  dapat  mempermudah  untuk  menentukan  potensi siswa dan dapat membantu meningkatkan sistem pembelajaran bagi siswa yang mengalami kesulitan dalam mencapai prestasi.
Kata kunci: k-Nearest Neighbor,N aive Bayes , Prediksi prestasi siswa

## Abstract
This study aims to predict student achievement by processing students' report cards using the Naïve Bayes  classification  and  k-Nearest  Neighbor  data  mining  method  approach,  and  utilizing  Orange software  as  a  testing  tool.  The  data  used  is  data  on  grade  1  student  scores  for  the  2019  to  2022 academic year totaling 143 data. The evaluation results using test and score yield CA (Classification Accuracy) values for the Naïve Bayes algorithm 0.909 and the k-NN algorithm 0.848, the F1 value for the  Naïve  Bayes  algorithm  0.858  and  the  k-NN  algorithm  0.820,  the  Precision  value  for  the  Naïve Bayes algorithm 0.862 and the k-NN algorithm 0.821 the Recall value of the Naïve Bayes algorithm is 0.857 and the k-NN algorithm is 0.820. The Naïve Bayes AUC value is  0.909 and the k-NN value is 0.848.Therefore, for the case study, the ROC analysis model that has the best accuracy value is Naïve Bayes  because  the  curve  is  closest  to  the  coordinate  point  of  0.1.  Based  on  the  analysis  of  each  of these  values,  the  amount  of  False  Negative  and  False  Positive  data  is  close  to  (Symmetric)  and  the accuracy value is very high, so accuracy can be used as a reference for algorithm performance. With this  research,  it  is  hoped  that  it  will  make  it  easier  to  determine  student  potential  and  can  help improve the learning system for students who have difficulty in achieving achievement.
Keywords : k-Nearest Neighbor,Naive Bayes,Prediction of student achievement

## 1. PENDAHULUAN
Dalam dunia pendidikan nilai menjadi salah satu penentu  prestasi  siswa.Prestasi  belajar  siswa merupakan salah satu aspek yang paling penting
dalam bidang pendidikan. Hal ini dianggap seri- us karena  sulitnya menentukan faktor atau vari- abel  yang  mempengaruhi  hasil  belajar  siswa. Prestasi belajar yang tinggi selalu menjadi hara- pan  semua  pihak.  Bagi  pihak  madrasah  prestasi
belajar siswanya merupakan salah satu indikator efektif  proses  belajar  mengajar,  yang  sekaligus dapat digunakan untuk meningkatkan citra mad- rasah.  Prestasi  belajar  yang  dicapai  oleh  siswa berdasarkan nilai rata-rata ujian akhir mata pela- jaran yang tertulis pada buku raport.
Prediksi  prestasi  belajar  siswa  dapat  dijadikan sebagai  dasar  untuk  melakukan  intervensi  dini terhadap  potensi  kegagalan  siswa  untuk  men- capai tujuan pembelajaran dan disaat yang sama dapat  melakukan  perubahan  strategi  pembelaja- ran agar dapat memfasilitasi keragaman siswa.
Untuk  bisa  memprediksi  prestasi  siswa,  dapat dilakukan dengan metode Datamining.Data min- ing  didefinisikan  sebagai  sebuah  proses  untuk menemukanhubungan,  pola  dan  tren  baru  yang bermakna  dengan  menyaring  data  yangsangat besar  yang  tersimpan  dalam  penyimpanan, menggunakan  teknikpengenalan  pola  seperti teknik statistik dan matematika. Data mining ju- gadisebut  sebagai  serangkaian  proses  untuk menggali  nilai  tambah  berupapengetahuan  yang selama  ini  tidak  diketahui  secara  manual  dari suatu kumpulandata. (Marcoulides, 2005)
Tugas  utama  pada  data  miningdiantaranya  yaitu klasifikasi  yang  merupakan  suatu  teknik  dengan melihat pada kelakuan dan atribut dari kelompok yang  telah  didefinisikan.  Pada  penelitian  ini digunakan  metode  klasifikasi Naive  Bayes dan k-Nearest Neighbor.
Algoritma  K-Nearest  Neighbor  merupakan metode  klasifikasi  yang  mengelompokan  data baru  berdasarkanjarak  data  baru  itu  kebeberapa data/tetangga  (neighbor)  terdekat  (Yulianti  & Nurdin, 2018).
SedangkanAlgoritma  Naïve  Bayes  merupakan algoritma data mining yang dapat digunakan un- tuk  melakukan  klasifikasi, dan  merupakan  algo- ritma yang akan memberikan hasil kemungkinan yang akan terjadi di masa akan datang dari hasil klasifikasi (Devita et al., 2018).
Penelitian  prediksi  prestasi  siswa  dengan menggunakan  metode  Naive  Bayesdan k- Nearest  Neighbor ,  sudah  sering  dilakukan sebelumnya.  Antara  lain  adalah  penelitian  yang dilakukan oleh Nuari et al.( 2018). Penelitian ini menganalisis  varietas  padi  yang  sosok  untuk lahan pertanian. . Peneliti lainnya yaitu Widayati,(  2021),  yang  melakukan  penelitian dengan menggunakan data missing value untuk memprediksi  tingkat  kelulusan  dari  lama  studi
dan  IP  (Indeks  Predikat),  menggunakan  metode Naïve Bayes.
Basri  &  Sari,  (2020)  melakukan  penelitian dengan  merancang  sebuah  sistem  informasi klasifikasi  hasil  belajar  peserta  didik  SDN Inpres 046 menggunakan teknik metode data mining K-Nearest  Neighbor  (K-NN) untuk memudahkan  mengklasifikasi  hasil  belajar sekolah  tersebut.  Dengan  sistem  tersebut hasil  pengklasifikasiannya  dapat  menjadi bahan  bagi  pihak  sekolah  dalam  proses penilaian  untuk  mendapatkan  hasil  peserta didik dengan nilai terbaik setiap tahunnya
Sedangkan  Suwirmayanti,  (2017),  melakukan penelitian  untuk  memberikan  rekomendasi pemilihan tipe mobil menggunakan algoritma  k- Nearest Neighbor,
Dengan  adanya  penelitian  ini  diharapkan  dapat mempermudah  untuk  menentukan  potensi  siswa dan dapat membantu meningkatkan sistem pem- belajaran  bagi  siswa  yang  mengalami  kesulitan dalam mencapai prestasi.

## 2. METODE

## 2.1 Metode Pengumpulan data
Observasi  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini fokus  pada  buku  catatan  nilai  siswa.Hasil  yang didapat  berupa  catatan  guru,  data  siswa,  tran- skrip  nilai,  buku  nilai  atau  raport.  Sehingga didapatkan  143  data  berupa  catatan  nilai  akhir hasil  belajar  siswa  kelas  1  tahun  ajaran  2019 sampai  2022  dimana  10  data  sebagai  data  vali- dasi  sehingga  menyisakan  133  data  yang  akan digunakan  sebanyak  80%  sebagai  data  training dan 20% data testing. Data yang diperoleh akan digunakan  penelitian  tentunya  data  yang  berkai- tan  dengan  keterangan  diri  dari  siswa  dan  data akademik  selama  masih  aktif  yaitu  nama  siswa, jenis  kelamin,  nilai  setiap  mata  pelajaran,  nilai hafalan, nilai praktek dan nilai kepribadian.

## 2.2 Preprocssing
Penelitian ini bersifat kuantitatif dengan data set yang  dikumpulkan,  diolah  dan  dianalisis  untuk mencari  hubungan  antar  variabel  yang  diteliti serta  membandingkan  dua  algoritma  klasifikasi sebagai  penentuan  algoritma  terbaik.  Penghi- tungan yang digunakan untuk memprediksi pres- tasi  siswa  MDTU  Miftahul  Huda  dengan  data mining  algoritma  Naive  Bayes  dan  algoritma  k-
Nearest Neighbordisertai dengan alat bantu pen- gujian Orange 3.
Pada  tahap  penelitian  menggunakan  KDD (Knowledge  Discovery  in  Database) sebagai langkah-langkah  dalam  pengerjaan.  Proses  ini digunakan  untuk  menjelaskan  penggalian  infor- masi tersembunyi dalam suatu basis yang besar. Proses  data  mining  menggunakan  aplikasi  mi- crosoft  excel  yang  merupakan  aplikasi  yang dapat membuat tabel.
Proses yang dilalui pada tahap KDD ini adalah :
1. Seleksi data
Data selection bertujuan  untuk  menyeleksi  data dengan cara menghapus atribut yang tidak diper- lukan dalam proses klasifikasi dan prediksi yaitu jumlah  dan  rata-rata  setiap  mata  pelajaran.  Se- dangkan  atribut  yang  dibutuhkan  terdapat  14 atribut  yaitu  jenis  kelamin,  nilai  UAS  6  mata pelajaran  wajib,  nilai  UAS  4  mata  pelajaran tambahan, nilai hafalan, nilai praktek dan atribut prestasi sebagai label kelas target.
2. Pembersihan Data Pada  tahap  ini  merupakan  tahap  dari prepro- cessing pada    data    mining  yang  mencakup membuang duplikasi data, memeriksa data yang inkosisten, dan memperbaiki kesalahan pada da- ta, seperti kesalahan cetak (typografi) pada kese- luruhan data . Berdasarkan hasil pembersihan data terdapat 14 atribut yang dibutuhkan berupa jenis kelamin,  nilai  Al-Qur’an  Hadist,  nilai  Aqidah, nilai  Fiqih,  nilai  Akhlaq,  nilai  Tarikh,  nilai  Ba- hasa Arab, nilai Diniyatul Islam, nilai Khot, nilai Imla/Ejaan  nilai  menggandeng,  nilai  hafalan, nilai  praktek  dan  atribut  prestasi  sebagai  label kelas target
3. Tranformasi
Fase  ini  melakukan  normalisasi  atau  proses mengubah atau mentransformasikan data kedalam bentuk yang paling tepat/cocok dan tid- ak  memiliki  jarak  yang  terlalu  jauh  antar  data. Data  di  ubah  dan  disatukan  ke  dalam  bentuk yang sesuai untuk dimining. Dalam data terdapat atribut kategori jenis kelamin yaitu laki-laki dan perempuan  yang  akan  diubah  kedalam  bentuk diskrit  menjadi  bernilai  1  jika  perempuan  dan  2 jika  laki-laki.  Pengubahan  atribut  pada  data training  ini  akan  digunakan  saat  perhitungan  al- goritma k-Nearest Neighor.
4. Data mining
Tahapan  ini  adalah  tahapan  yang  menerapkan metode  dari  data  mining    untuk  mengolah  data
yang ada. Metode yang digunakan adalah Naive Bayes Classifier dan k-Nearest Neighbor dengan cara  mengklasifikasi  data  sebenarnya  dan  mem- prediksi data berdasrkan pengujian pada orange. Nantinya  akan  dilakukan  penghitungan  ber- dasarkan tiap-tiap atributnya sesuai dengan kelas yang telah ditentukan, hasil yang didapat adalah prediksi  data  terhadap  data  actual  serta  per- bandingan nilai akurasi yang tinggi bahwa algo- ritma  tersebut  merupakan  metode  yang  cocok atau sesuai untuk digunakan berdasarkan data uji yang  telah  dihitung  sebelumnya.Pada  tahap  ini akan  dilakukan  perhitungan  algoritma  Naïve Bayes  dengan  mencari  probabilitas  tiap  atribut dan  perhitungan  algoritma  k-NN  dengan  cara mencari  jarak  data  latih  dengan  data  uji menggunakan  rumus euclidean  distance pada data yang telah dinormalisasi.
5. Pemodelan (Modelling)
Tahapan setelah dilakukannya persiapan da- ta  dilanjutkan  dengan  pemodelan  untuk mencari  ,  mengidentifikasi  dan  menampil- kan  pola.  Pemilihan  algoritma  berdasarkan tipe data yang akan diklasifikasi dan dipred- iksi menggunakan model Test and Score dan Prediction.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Evaluasi
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  pemilihan  kolom data  dan  pemisahan  datatraining  dan  testing yang  akan  digunakan.  Kolom  data  yang  akan digunakanakan disimpan sedangkan kolom yang tidak terpakai akan dihapus. Dimana data  yang  digunakan  adalah  data  siswa  kelas  1 tahun  ajaran  2019  sampai  2022berjumlah  143 data dimana data akan dibagi secara proporsion- al  berdasarkanlabel  target  yang  sesuai  dengan label prestasi yaitu sejumlah 10 data sebagaidata validasi  yang  diambil  dari  data  berlabel  Ya sejumlah  6  dari  91  data  dandata  berlabel  Tidak sejumlah 4 dari 52 data.
Data  training  yang  digunakansejumlah  106  data yang  diambil  dari  data  berlabel  Ya  sejumlah  70 dari 83 datadan data berlabel Tidak sejumlah 36 dari 50 data. Data testing yang digunakansejumlah  27  data  yang  diambil  dari data berlabel Ya sejumlah 13 dari 83 datadan da- ta berlabel Tidak sejumlah 14 dari 50 data.
a. Model Prediction
Evaluasi model prediksi bertujuan untuk menge- tahui  kemampuanmodel  dalam  penentuan  klas- ifikasi  prestasi  siswa.Dalam  analisiskemampuan model,  klasifikasi  dalam  meprediksi  prestasi siswamenggunakan  dua  metode  algoritma  yaitu klasifikasi  Naïve  Bayes  danklasifikasi  k-NN. Pengujian dilakukan dengan menerapkan 10 data validasisebagai  data  yang  akan  diprediksi. Hasil dari data uji dibandingkan dengan data yang sebenarnya,  selanjutnya  dihitung  akurasinya dengan menggunakan persamaan AUC/ROC, F1,  CA,  F1  Precission dan Recall untuk model prediksi data.
Gambar 1.Alur model prediksi
Hasil  pengujian  klasifikasi  dengan  data  ujipres- tasi  siswa  menggunakan  metode  Naïve  Bayes dan metode k-NN dapatdilihat pada tabel 1.
Tabel 1.Hasil Uji Naïve Bayes dan k-NN
No. Data sebenarnya Naïve Bayes k-NN 1 Tidak Tidak Tidak 2 Tidak Tidak Tidak 3 Tidak Ya Tidak 4 Tidak Tidak Tidak 5 YA Ya Ya 6 YA Ya Ya 7 YA Ya Ya 8 YA Ya Ya 9 YA Ya Ya 10 Tidak Tidak Tidak Data salah 1 0 Data Benar 9 10 Jumlah Data 10 10 Akurasi 90% 100%
Pada tabel 1 tersebut menunjukan bahwa dari 10 data  validasi  prestasi  siswa  yang  diprediksi dengan  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes sejumlah1  data  diprediksi  salah,  9  data  dipred- iksi benar dengan menghasilkan akurasi90%.
Sedangkan  data  prestasi  siswa  yang  diprediksi menggunakan algoritmak-Nearest Neighbor sejumlah 0 data diprediksi salah, 10 data dipred- iksi  benardengan  menghasilkan  akurasi  100%. Dari  hasil  tersebut  dapat  dikatakanbahwa  algo- ritma  k-Nearest  Neighbor  lebih  baik  dalam melakukan  prediksiterhadap  data  baru  prestasi siswa.
b. Model Test and Score
Model test and score digunakan untuk  men- gevaluasi kinerja algoritma dalam mengklas- ifikasi  data  menggunakan  metode  k-Fold Cross  Validation  dengan  bantuan widget Test and Score.

## Gambar 2 Model klasifikasi dan Evaluasi data
Klasifikasi  pada tahap ini dilakukan dengan menggunakan  kumpulan    data    uji  jika  data yang digunakan 80% dari sejumlah 133 data dengan 1 atribut sebagai target, 1 atribut kat- egorial  dan  13  atribut  numerik  sehingga  di- peroleh  hasil  test  and  score  seperti  terlihat pada tabel 2 berikut :

## Tabel 2 Hasil Test and Score
Mod- el AUC CA F1 Preci- sion Re- call Naïve Bayes 0.90 9 0.85 7 0.85 8 0.862 0.857 kNN 0.84 8 0.82 0 0.82 0 0.821 0.820
Berdasarkan  tabel  2,  diperoleh  hasil  perhi- tungan  Precision,  recall,  accuracy  dari  mas- ing-masing model seperti terlihat pada gam- bar. Hasil klasifikasi model Naive Bayes dan KNN  menunjukkan  bahwa  terdapat  perbe- daan  nilai  pada  dua  model  AUC,  diketahui bahwa  nilai  AUC  yang  paling  tinggi  adalah
metode  Naive  Bayes  yaitu  0.909.  AUC dipakai  untuk  mengukur  kinerja  diskrimi- natif  dengan  memperkirakan  probabilitas output  dari  ilustrasi  yang  diseleksi  secara acak  dari  populasi  positif  ataupun  negatif, semakin  besar  AUC,  semakin  baik  hasil klasifikasi yang digunakan.
c. Confusion Matrix
Gambar 3 Confusion Matrix Naïve Bayes
Pada  gambar  1  tersebut  menunjukkan  bahwa nilai  dari  True  Positif  (TP)  adalah  71,True Negatif  (TN)  adalah  43,  False  Positif  (FP)  ada- lah  7,  dan  False  Negatif(FN)  adalah  12.  Maka nilai  Accuracy,  Precision  dan  Recall  dari metodeNaïve Bayes adalah sebagai berikut:
Accuracy   = = 0.86 = 86% Precission   = = 0.91 = 91% Recall = = 0.85 = 85% F1 = = 0.88 = 88%
Gambar 4 Confusion Matrix k-Nearest Neighbor
Pada  Gambar  4 menunjukkan  bahwa  nilai  dari True  Positif  (TP)adalah  70,  True  Negatif  (TN) adalah 39, False Positif (FP) adalah 11, danFalse Negatif  (FN)  adalah  13.  Maka  nilai  Accuracy, Precision  dan  Recalldari  metode  KNN  adalah sebagai berikut:
Accuracy = = 0.82 = 82% Precission = = 0.86 = 86% Recall     = = 0.84 = 84% F1     = = 0.85 = 85%
Berdasarkan  hasil  evaluasi  dan  validasi  dengan menggunakan  ConfusionMatrix  diperoleh  nilai perbandingan  Accuracy,  Precision  dan  Recall dari 2metode Naive Bayes dan KNN seperti ter- lihat pada Tabel 2.

## Tabel 3 Perbandingan Kinerja
Model Accuracy Precision Recall F1 Naïve Bayes 86% 91% 85% 88% kNN 82% 86% 84% 85%
Berdasarkan  tabel  3  dapat  diketahui  bahwa kinerja  dari  model  NaïveBayes  lebih  baik  dari model KNN. Akurasi klasifikasi tidak bisa men- capaihasil  yang  sempurna  karena  pasti  ada  nilai eror.  Hal  tersebut  dipengaruhi  olehbanyaknya data  uji  dan  data  latih  yang  digunakan  dalam proses  simulasimaupun  normalisasi  yang  dil- akukan.
d. Evaluasi Model ROC Analysis
Kurva  ROC  adalah  suatu  kurva  yang  ter- bentukdari titik koordinat antarasensitivitas yang berada  di  sumbu  Y  dan  1-spesifisitas  yang  be- rada di sumbuX. Setiap titik koordinat mewakili sensitifitas  dan  1-  spesifisitas  yangdihasilkan oleh  tiap  nilai  hasil  pengukuran  confusion matrik. Penilaianterhadap kemampuan suatu test dilakukan  dengan  menggunakan  luas  area under the curve (AUC).
AUC  meliputi  keseluruhan  area  di  bawah  curva yang terbentuk dari semua koordinat sensitifi- tas dan 1-spesifisitas.Nilai AUCberkisar dari 0 – 1, semakin luas AUC maka semakin baik kemampuan  suatu  test  untuk  mendeteksi suatu  penyakit.  Kemampuan  suatu  test dinyatakan baik jika AUC ≥ 0,7.
Gambar 5 Kurva ROC Naïve Bayes

## Gambar 6 Kurva ROC k-NN
Nilai  akurasi  secara  manual  bisa  dilakukan dengan  melihat  perbandingancurve  ROC  yang divisualisasi  dari  Confusion  Matrix.  Model melihat kurvaROC adalah cara yang paling mu- dah  terlihat  untuk  membandingkan  nilaiakurasi masing-masing  model  klasifikasi  secara  grafis. S emakin  tinggiTrue  Positive  Rate  dan  semakin kecil  False  Positive  Rate  maka  thresholdny- asemakin bagus.
Hasil  grafis  ROC  dapat  dilihat  pada  gambar  6 menunjukka  nbahwa  hasil  analisis  model  per- bandingan  dengan  AUC  Naïve  Bayes  ber- nilai0,909 dan k-NN bernilai 0,848. Oleh karena itu,  untuk  studi  kasusdievaluasikan  model  ROC Analysis yang memiliki nilai akurasi paling baik adalah Naïve Bayes karena kurvanya paling dek- at dengan titik 0,1.

## 4. KESIMPULAN
Data  yang  digunakan  untuk  klasifikasi  adalah data  prestasi  siswa  denganfitur  nama,  jenis  ke- lamin, nilai Al-Qur’an Hadist, nilai Aqidah, nilai Fiqih,nilai Akhlaq, nilai Tarikh, nilai Bahasa Ar- ab,  nilai  Diniyatul  Islam,  nilaiKhot,  nilai  Im- la/Ejaan  nilai  menggandeng,  nilai  hafalan,  nilai praktek  danatribut  prestasi  sebagai  label  kelas target.
Hasil  evaluasi  dengan  menggunakan  test  and score  menghasilkan  nilai  CA( Classification  Ac- curacy )  algoritma  Naïve  Bayes  0.909  dan  algo- ritma  k-NN0.848,  nilai  F1  algoritma  Naïve Bayes  0.858  dan  algoritma  k-NN  0.820,nilai Precision algoritma Naïve Bayes 0.862 dan algo- ritma  k-NN  0.821  nilaiRecall  algoritma  Naïve Bayes  0.857  dan  algoritma  k-NN  0.820.  Ber- dasarkan  analisis  masing-masing  nilai  tersebut memiliki  jumlah  dataFalse  Negatif  dan  False Positif mendekati ( Symmetric ) dan nilai akurasisangat tinggi maka akurasi dapat digunakan sebagai acuan performansialgoritma.
Hasil  grafis  ROC  Analysis  dapat  dilihat  pada gambar    6  menunjukkan  bahwa  hasil  analisis model  perbandingan  dengan  AUC  Naïve  Bayes bernilai 0,909 dan k-NN bernilai 0,848. Oleh ka- rena  itu,  untuk  studi  kasus  dievaluasikan  model ROC  Analysis  yang  memiliki  nilai  akurasi  pal- ing  baik  adalah  Naïve  Bayes  karena  kurvanya paling dekat dengan titik koordinat 0,1.
Hasil  evaluasi  kemampuan  prediksi  terhadap  10 data nilai siswa sejumlah 1data diprediksi salah, 9  data  diprediksi  benar  dengan  menghasilkan akurasi90%. Sedangkan data prestasi siswa yang diprediksi menggunakanalgoritmak-Nearest Neighbor  10  data  diprediksi  benar  dengan- menghasilkan  akurasi  100%.Dari  hasil  tersebut dapat  dikatakan  bahwa  algoritma  k-Nearest Neighbor  lebih  baik  dalam  melakukan  pred- iksiterhadap data prestasi siswa.

## DAFTAR PUSTAKA
Basri,  A.  F.,  &  Sari,  C.  R.  (2020).  Sistem Informasi
Pengklasifikasian Hasil Belajar  Peserta  Didik  Dengan  Teknik Data Mining Metode K-Nearest
Neighbor (K-NN). Journal Peqguruang:
Conference Series, 2(1), 79–84.
Devita, R. N., Herwanto, H. W., & Wibawa, A.  P.  (2018).  Perbandingan  Kinerja
Metode  Naive  BayesDan  K-Nearest Neighbor  Untuk  Klasifikasi  Artikel Berbahasa Indonesia. JTIIK, 5(4), 427– 434.
Marcoulides,  G.  A.  (2005).  Discovering Knowledge  in  Data:  an  Introduction  to Data  Mining.  Journal  of  the  American Statistical Association, 100(472).
Nuari, R., Apriliyani, A., Juwari, & Kusrini.
(2018). Implementasi Metode K- Nearest Neighbor (Knn) UntukMemprediksi Varietas Padi Yang Cocok Untuk Lahan Pertanian. Informa, 4(2), 2–8. Pratiwi, L. (2020). Clustering Data Kelulusan  Mahasiswa  STMIK  EL- Rahma  Menggunakan  Metode  K- Means. STMIK El Rahma Yogyakarta.
Suwirmayanti, N. L. G. P. (2017). Penerapan Metode  K-Nearest  Neighbor  Untuk Sistem  Rekomendasi  Pemilihan  Mobil. Techno, 16(2), 120–131.
Widayati, T. (2021). Pengaruh Data Missing
Value Pada Prediksi Kelulusan Mahasiswa STMIK El Rahma Yogyakarta Menggunakan Metode Klasifikasi  Naïve  Bayes.  STMIK  El Rahma Yogyakarta.
Yulianti, E., & Nurdin, Y. A. (2018). Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan
Bantuan  Siswa  Miskin(BSM)  Berbasis Online  Dengan  Metode  KNN  (K- Nearest Neighbor) (Studi kasus : SMPN 1 Koto XI Tarusan). Teknoif, 6(1), 12– 17.