## Institute of Research and Publication Indonesia
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 1 Iss. 1 April 2021, pp: 58-63 P-ISSN: 2797-2313 ISSN(E): 2775-8575

## Analysis of Public Opinion Sentiment About Covid-19 Vaccination in Indonesia Using Naïve Bayes and Decission Tree

## Analisa Sentimen Opini Publik Tentang Vaksinasi Covid-19 di Indonesia Menggunakan Naïve Bayes dan Decission Tree
Ahmad Harun 1 , Dea Putri Ananda 2
1,2 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim, Riau
E-Mail: 1 11850310375@students.uin-suska.ac.id, 2 11850320366@students.uin-suska.ac.id
Received March 01 th 2021; Revised May 5 st 2021; Accepted May 19 th 2021 Corresponding Author: Dea Putri Ananda

## Abstract
COVID-19 is a new disease reported in Wuhan China in December 2019. Based on www.covid19.go.id, in Indonesia as of January 20, 2021 there were more than 939 thousand cases and more than 26 thousand cases which resulted in death. The  rapid  spread  of  COVID-19  and  the  dangers  it  causes,  the  Indonesian  government  is  taking  precautions  with vaccination, the information of which has been spread across various social media, including the facebook page owned by the Ministry of Health. Facebook pages that have a comment feature on their posts  have not been able to determine the amount of user sentiment about positive or negative comments automatically. Sentiment analysis is part of text mining for grouping text polarity in knowing the polarity of an opinion given is positive or negative using a certain algorithm. This  study  aims  to  provide  results  of  public  opinion  about  the  sentiment  analysis  of  COVID-19  vaccination  using  the Naïve Bayes Classifier (NBC) algorithm and the Decision Tree and to compare the accuracy of the two algorithms. The results of the research on the analysis of public opinion about the  COVID-19  vaccination that have been carried  out, tend  to  be  negative  responses  with  an  accuracy  value  of  100.00%  using  the  NBC  algorithm  and  50.39%  using  the Decision Tree algorithm.
Keyword: Covid-19, Decission Tree, Facebook, NBC, Sentiment Analysis.

## Abstrak
COVID-19  adalah  penyakit  baru  yang  dilaporkan  di  Wuhan  China  pada  Desember  2019.  Berdasarkan  dari www.covid19.go.id,  di Indonesia per tanggal 20 Januari 2021 terdapat 939 ribu lebih kasus dan sebanyak lebih dari 26 ribu kasus yang mengakibatakan kematian. Pesatnya penyebaran COVID-19 dan bahaya yang ditimbulkan, pemerintahan Indonesia  melakukan  pencegahan  dengan  vaksinisasi  yang  informasinya  sudah  tersebar  diberbagai  media  sosial, diantarnya ialah facebook page yang dimiliki oleh Kementrian Kesehatan. Facebook page yang memiliki fitur komentar pada  postingannya,  belum  dapat  menentukan  besar  sentimen  pengguna  tehadap  komentar  postif  atau  negatif  secara otomatis.  Analisa  sentimen  merupakan  bagian  dari  teks  mining  untuk  pengelompokan  polaritas  teks  dalam  mengetahui polaritas suatu opini yang diberikan bersifat positif atau negatif menggunakan algoritma tertentu. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan hasil opini masyarakat tentang analisa sentimen vaksinasi COVID-19 menggunakan algoritma Naïve Bayes  Classifier  (NBC)  dan  Decision  Tree  serta  membandingkan  tingkat  akurasi  kedua  algoritma  tersebut.  Hasil penelitian analisa sentimen opini masyarakat tentang vaksinasi COVID-19 yang telah dilakukan, cenderung ke tanggapan negatif dengan nilai akurasi 100.00% menggunakan algoritma NBC dan 50.39% menggunakan algoritma Decision Tree.
Keyword: Analisa Sentimen, Covid-19, Decission Tree, Facebook, NBC.

## 1. PENDAHULUAN
Corona Virus Disease 2019 (COVID-19) adalah penyakit baru yang dilaporkan di Wuhan China pada Desember  2019  [1].  Meskipun  pusat  penyebaran  virus  tersebut  berada  di  Kota  Wuhan,  China,  kini  virus tersebut telah tersebar menjangkit keseluruh masyarakat dunia, berdasarkan sumber dari www.covid19.go.id di Indonesia sendiri per tanggal 20 Januari 2021 terdapat 939 ribu lebih kasus dan sebanyak lebih dari 26 ribu lebih kasus yang mengakibatakan kematian. Dilihat dari pesatnya penyebaran COVID- 19 serta bahaya yang
ditimbulkan bila tidak lekas ditangani, pemerintah Indonesia mengembangkan vaksin sebagai salah satu cara menghambat  penyebaran.  Vaksin  tidak  hanya  melindungi  mereka  yang  telah  divaksinasi  namun  juga  akan melindungi masyarakat luas dengan mengurangi penyebaran penyakit yang terjadi didalam populasi tersebut [2].
Informasi  vaksinasi  serta  tata  cara  pencegahan  virus  ini  telah  tersebar  diberbagai  media  sosial  [3]. Media sosial ialah salah satu sumber yang sangat umum digunakan untuk berkomunikasi, berbagi dokumen serta data dengan jumlah komunitas yang besar [4]. Salah satu media sosial tersebut yakni Facebook yang di dalamnya ada terdapat informasi  yang sangat berharga sebagai alat penentu kebijakan dengan jumlah opini yang besar[5].
Facebook mempunyai banyak fitur yang bisa digunakan oleh para penggunanya, namun yang sangat sesuai  untuk  lembaga  pemerintahan  ialah  Facebook  Page.  Facebook  Page  dapat  digunakan  untuk menyampaikan  informasi  kepada  para  pengikutnya.  Pihak  instansi  pemerintahan  seperti  Kementrian Kesehatan  menggunakan  Facebook  Page  untuk  memberikan  informasi  sehingga  pengguna  Facebook  dapat meng-like  dan  memberikan  komentar  pada  Facebook  Page  tersebut.  Komentar  dari  pengikut  dapat  berupa komentar  persetujuan  maupun  penolakan  (pro  atau  kontra).  Namun  informasi  yang  berasal  dari  komentar- komentar  yang  ada  pada  Facebook  belum  bisa  mengidentifikasi  seberapa  besar  sentimen  pengguna  (pro ataupun kontra) dari komentar-komentar tersebut, baik positif maupun negatif secara otomatis[6].
Teknologi  komputer  memberikan  peluang  yang  sangat  besar  untuk  memerangi  wabah  penyakit menular  dan  memiliki  peran  yang  luar  biasa,  terutama  dalam  analisis  sentimen  untuk  media  sosial  [7]. Analisa  sentimen  adalah  bagian  dari  teks  mining  yang  dapat  mengelompokkan  polaritas  dari  teks. Pengelompokan  dilakukan  untuk  mengetahui  bagaimana  polaritas  dari  suatu  komentar  apakah  opini  yang diberikan bersifat positif atau negatif [8].
Ada beberapa algoritma  yang dapat digunakan dalam  melakukan analisa sentiemen, diantarnya ialah Naïve  Bayes  Classifier  (NBC)  dan  Decission  Tree.  NBC  dan  Decission  Tree  digunakan  untuk  menilai akurasi  dalam  analisis  data.  Kelebihan  NBC  yaitu  dalam  algoritmanya  yang  sederhana,  NBC  hanya membutuhkan  data  pelatihan  yang  kecil  dan  terhadap  atribut  yang  tidak  relevan  dapat  diandalkan  [9], sedangkan kelebihan Decission Tree dapat menghasilkan akurasi yang baik dalam penelitian mengklasifikasi dan prediksi terhadap mahasiswa yang lulus tepat waktu [10].
Penelitian  ini  akan  membahas  bagaimana  respon  dan  opini  masyarakat  Indonesia  terhadap  vaksin COVID-19  menggunakan  data  yang  bersumber  dari  media  sosial  Facebook  dengan  melakukan  analisis sentimen  dan  mengklasifikasikan  respon  masyarakat  tersebut  ke  dalam  sentimen  positif  dan  negatif menggunakan algoritma NBC dan Decission  Tree. Tujuan penelitian ini ialah untuk  memberikan gambaran kepada  masyarakat  apakah  vaksinasi  COVID-19  cenderung  ke  opini  postif  atau  negatif,  selain  itu  untuk membandingkan tingkat akurasi NBC dengan decision tree.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  menerepkan  algoritma  NBC  dan  algoritma  Decision  Tree  untuk  melihat  hasil  akurasi terbaik  analisa  sentimen  opini  publik  tentang  vaksinasi  COVID-19  di  Indonesia  pada  komentar  Facebook Page Kementrian Kesehatan. Alur penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.

## 1.1 Pre-Processing
Pre-processing merupakan  kegiatan  pengumpulan  dan  penggunaan  data  historis  dalam  menemukan kesesuain  pola  atau  hubungan  pada  data  besar  [11]. Pre-processing digunakan  untuk  menghasilkan  model yang  menjadi  kelas  penting  dari  data.  Teknik pre-processing memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap performa  algoritma  pembelajaran  mesin.  Perancangan  database  dan  analisis  yang  baik  dapat  mengurangi masalah kehilangan data melalui processing [4].

## 1.2 Tokenize
Menurut  Santoso, et  al .,  “ tokenize merupakan  proses  memisahkan  kata-kata  pada  setiap  kalimat menjadi kata tersendiri, sedangkan untuk tanda baca akan dihilangkan”.

## 1.3 Stemming
Akar  adalah  sekelompok  kata  alami  dengan  arti  yang  sama  (atau  sangat  mirip).  Metode  ini menjelaskan dasar dari kata tertentu. Stemming infleksi dan derivasional adalah dua jenis metode. Salah satu algoritma  yang  populer  untuk stemming adalah  algoritma  Porter.  misalnya  jika  sebuah  dokumen  berkaitan dengan  kata  seperti  pengunduran  diri,  mengundurkan  diri,  mengundurkan  diri  maka  itu  akan  dianggap mengundurkan diri setelah menerapkan metode stemming [12].

## 1.4 Klasifikasi
Klasifikasi  dikategorikan  kedalam  metode supervised  learning yang  menemukan  relasi  atribut input dan antribut target yang bertujuan untuk meningkatkan keunggulan hasil yang didapat dari data.
Gambar 1. Metodologi Penelitian

## 2.5. Analisis Sentimen
Analisis sentimen adalah cabang text mining yang bertujuan untuk memperjelas ulasan ke dalam kelas tertentu.  Review  bisa  diklasifikasikan  menjadi  kelas  positif  atau  negatif.  Dalam  skala  perusahaan,  analisis sentimen  tinjauan  penjualan  dapat  digunakan  oleh  dewan  manajemen  perusahaan  sebagai  dasar  berbagai proses pengambilan keputusan di perusahaan [13].

## 2.6. Feature Selection
Feature  selection merupakan  salah  satu  optimasi  sebelum  digunakannya  algoritma  sebagai  model dalam analisis sentiment [14].

## 2.7. Data Mining
Yuli Mardi mengemukakan data mining ialah proses yang memanfaatkan teknik atau metode tertentu dalam pencarian informasi dari kumpulan data yang besar [15]. Data mining  memanfaatkan banyak disiplin ilmu  yang  menggabungkan  teknik mechine  learning ,  statistik,  pengenalan  pola,  database,  dan  visualisasi dalam penyelesaian masalah pengumpulan informasi dari database [16].

## 2.8. Naïve Bayes Classifier (NBC)
NBC  adalah  algoritma  klasifikasi  berdasarkan  teorema  Bayes  dengan  asumsi  independen  yang digunakan untuk memprediksi data seakurat mungkin [9]. Dalam menerapkan metode pengklasifikasi Naive Bayes Classifier , digunakan persamaan berikut:
N𝑐𝑤 + 1 p( Wi|Cj) = 𝑁𝑐  + 𝑉 (1)

## 2.9. Decission Tree
Decission  tree merupakan flowchart yang  berstruktur  pohon  ( tree ),  dimana  setiap node (simpul internal)  mempresentasikan  atribut  dan  cabangnya  menandakan  hasil  tes  atau  nilai  dari  atribut,  sedangkan daunnya digunakan untuk mempresentasikan kelas atau distibusai dari kelas [17].

## 2.10. Confusion Matrix
Confusion  matrix merupakan  salah  satu  alat  yang  digunakan  untuk  mengukur  kinerja  suatu  metode klasifikasi  dalam  mengestimasi  objek  yang  bernilai true atau false .  Pada  dasarnya confusion  matrix
membandingkan  kelas  input  awal  yang  memuat  informasi  nilai  aktual  dan  prediksi  pada  hasil  klasifikasi. Confusion  matrix juga  merupakan  model  pengukuran  kinerja  klasifikasi  berdasarkan  pengujian  data  dan setiap hasil prediksi data dengan proporsi yang tepat [11]. Rumas yang digunakan untuk menghitung akurasi.
Akurasi = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 x 100% 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑎𝑡𝑎 (2)

## 3. HASIL DAN ANALISIS
Data training  yang diujikan diambil pada Facebook Page Kementrian Kesehatan  Republik Indonesia dengan meng-scrape komentar dan didapatkan data sebanyak 510 data diantaranya 253 data ber opini positif dan  257  data  ber  opini  negatif.  Selanjutnya  data  tersebut  diolah,  ditesting  dan  ditraining  sehinggan didapatkan  nilai  Accuracy,  recall  dan  precision.  Jumlah  populasi  data  yang  digunakan  dapat  dilihat  pada Gambar 2.
Gambar 2. Jumlah Populasi Data

## 3.1. Analisis Sentimen Positif dan Negatif
Dataset  yang  digunakan  sebagai  nnalisis  sentiment  positif  dan  negatif  yang  diperoleh  dapat  dilihat pada Tabel 1:
Tabel 1. Analisa Sentimen Positif dan Negatif No Text Label 1. alhamdulillah moga proses vaksinasi laksana disiplin jaga protokol sehat vaksinasi dilaksankan tuntas positif 2. semangat pikir positif doa moga pandemi cepat akhir utama medis korban jasa garda moga allah lindung amin positif 3. mantappp jabat lindung ayo jabat monggo pake vaksin duluan rakyat kalah negatif 4. ragu vaksin sinovac china padahal china vaksin maka china beli vaksin pfizer biontech dari negara lain kenapa indonesia mau nya alat coba vaksin sinovac jelas udah uji negatif 5. dgn varian virus yg muncul apakah vaksin yg beli tangkal atau konsumen vaksin yg lanjut varian virus baru moga tyme mudah musnah virus bumi ini amiin negatif 6. perintah usaha maksimal putus rantai virus geram tangan pandemi ini tinggal kita masyarakat mari bantu perintah kita salah jaga sehat negatif 7. harap kl vaksin fokus dl presiden jajar biar sehat krn tugas2 yg selesai positif 8. alhamdulillah moga bentar covid19 pergi negara cinta aamiin positif 9. semangat dokter awat moga sllu dlm lindung allah amiin tip pakai masker stop salin salah tetap semangat berdo a moga demi cepat amiin positif ... ... ... 10 vaksin blum ijin bpom hrs teliti sah bpom baru bs masyarakat krn sdh teliti dokter byk vaksin yg efek nya tdk bgs utk tubuh utk jangka nya sdh byk saksi warga amerik negatif

## 3.2. Pre-Processing Data
Pada tahap ini dilakukan pembersihan data, diantaranya ialah dengan cara:
a. Tokenize
Yaitu proses pemotongan teks menjadi kata, simbol, karakter atau tanda baca, sehingga menjadi token yang dapat di analisa.
b. Cleaning
Tahap untuk mengganti atau membersihkan data maupun karakter yang tidak baku seperti penggunaan tag @ yang dapat mengganggu pengolahan data.
253 257 510 0 100 200 300 400 500 600 positif negatif jumlah
c. Filtering
Tahap  ini  merupakan  proses  menghapus  kata  yang  tidak  mempunyai  makna  seperti  angka,  kata  ke, yang, di, atau disebut stop words .
d. Stemming
Steemming merupakan  proses  pengecekan  ejaan  untuk  menghitung  frekruensi  data  secara  akurat, pemeriksaan  ini  sangat  penting  dilakukan  untuk  mengetahui  kalimat  yang  didapat  terdiri  dari  kata baku atau kata yang tidak keliru dalam pengejaan.

## 3.3. Perbandingan Algoritma Naïve Bayes Classifier dan Decission Tree
Setelah  semua  tahap  pembersihan  data  selesai,  langkah  selanjutnya  mengolah  data  menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier dan Decission Tree . Penulis menggunakan aplikasi Rapid Miner versi 9.8, pada tahap ini penulis menggambarkan rancangan pengolahan data sebagai berikut:
Gambar 3 . Rancangan Pengolahan Data Menggunakan Naïve Bayes Classifier
Gambar 4 . Rancangan Pengolahan Data Menggunakan Decission Tree
Dari rancangan pengolahan data diatas, jika di jalankan maka akan menghasilkan data sebagai berikut:
a. Naïve Bayes Classifier
Confusion matrix yang didapatkan  dari hasil pemodelan pengolahan data menggunakan Naïve Bayes Classifier dengan hasil akurasi sebesar 100.00% dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 2. Hasil Confusion Matrix Naïve Bayes Classifier
True Positif True Negatif Class Precision Pred. Positif 253 0 100.00% Pred. Negatif 0 257 100.00% Class Recall 100.00% 100.00%

## b. Decission Tree
Confusion Matrix yang didapatkan dari hasil pemodelah pengolahan data menggunakan Decision Tree dengan hasil akurasi sebesar 50.39% dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 3. Hasil Confusion Matrix Decision Tree
True Positif True Negatif Class Precision Pred. Positif 0 0 0.00% Pred. Negatif 253 257 50.39% Class Recall 0.00% 100.00%

## 4. KESIMPULAN
Dari  analisis  dan  hasil  yang  telah  dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa  Analisis  sentimen  opini masyarakat tentang vaksinasi COVID-19 di Indonesia cenderung sedikit lebih banyak tanggapan negatif nya dibanding  tanggapan  positif.  Dari  sisi  penggunaan  algoritma  machine  learning  dapat  disimpulkan  bahwa Naïve  Bayes  Classifier  dan  Decision  Tree  dapat  digunakan  untuk  menganalisis  sentimen  dari  data  kolom komentar Facebook namun dengan perbandingan akurasi yang jauh berbeda. Analisis sentimen opini publik terhadap  vaksinasi  COVID-19  di  Indonesia  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  Naïve  Bayes  Classifier dengan  nilai  Akurasi  100.00%  dan  Decision  Tree  dengan  nilai  akurasi  50.39%.  Pada  paper  ini  dapat diimplementasikan  Naive  Bayes  Classifier  sebagai  algoritma  rekomendasi  terkait  dengan  sentimen masyarakat di Indonesia pada Fanspages Kementerian Kesehatan Republik Indonesia.

## REFERENSI
[1] S.  S.  Aljameel et  al. , “A Sentiment  Analysis  Approach to Predict an Individual’s  Awareness of the Precautionary  Procedures  to  Prevent  COVID-19  Outbreaks  in  Saudi  Arabia,” Int.  J.  Environ.  Res. Public Health , vol. 18, no. 1, p. 218, 2020, doi: 10.3390/ijerph18010218.
[2] F.  F.  Rachman  and  S.  Pramana,  “Analisis  Sentimen  Pro  dan  Kontra  Masyarakat  Indonesia  tentang Vaksin COVID-19 pada Media Sosial Twitter,” Indones. Heal. Inf. Manag. J. , vol. 8, no. 2, pp. 100– 109, 2020.
[3] Ratino, N. Hafidz, S. Anggraeni, and W. Gata, “Sentimen Analisis Informasi Covid-19 menggunakan Support Vector Machine dan Naïve Bayes,” J. JUPITER , vol. 12, no. 2, pp. 1–11, 2019.
[4] Mustakim et  al. , “DBSCAN  algorithm: Twitter text clustering of trend topic  pilkada  pekanbaru,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1363, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1363/1/012001.
[5] A.  Salam,  J.  Zeniarja,  and  R.  S.  U.  Khasanah,  “Analisis  Sentimen  Data  Komentar  Sosial  Media Facebook Dengan K-Nearest Neighbor (Studi Kasus Pada Akun Jasa Ekspedisi Barang J&T Ekpress Indonesia),” Pros. SINTAK , pp. 480–486, 2018.
[6] A.  Rachmat  C  and  Y.  Lukito,  “Klasifikasi  Sentimen  Komentar  Politik  dari Facebook Page Menggunakan Naive Bayes,” J. Inform. dan Sist. Inf. Univ. Ciputra , vol. 02, no. 02, pp. 26–34, 2016.
[7] A.  A. Z. A.H.  Alamoodi a, B.B. Zaidan, R. Q. M. , O.S. Albahri, K.I. Mohammed, and M. A. E.M. Almahdi,  M.A.  Chyad,  Z.  Tareq,  A.S.  Albahri,  Hamsa  Hameed,  “Sentiment  analysis  and  its applications in fghting COVID-19 and infectious diseases: A systematic review,” Expert Syst. Appl. , vol. 14(4), no. January, pp. 337–339, 2020.
[8] R. Kurniawan and A. Apriliani, “Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Visur Corona Berdasarkan Opini dari Twitter Berbasis Web Scrapper,” Inform. Sains dan Teknol. , vol. 5, no. 1, 2020.
[9] Mustakim et  al. ,  “Data  Sharing  Technique  Modeling  for  Naive  Bayes  Classifier  for  Eligibility Classification  of  Recipient  Students  in  the  Smart  Indonesia  Program,”  2019,  doi:  10.1088/1742- 6596/1424/1/012009.
[10] F.  Satria,  Z.  Zamhariri,  and  M.  A.  Syaripudin,  “Prediksi  Ketepatan  Waktu  Lulus  Mahasiswa Menggunakan  Algoritma  C4.5  Pada  Fakultas  Dakwah  Dan  Ilmu  Komunikasi  UIN  Raden  Intan Lampung,” J. Ilm. Matrik , vol. 22, no. 1, pp. 28–35, 2020, doi: 10.33557/jurnalmatrik.v22i1.836.
[11] Mustakim,  R.  Hastarimasuci,  P.  Papilo,  Zarkasih,  Zaitun,  and  A.  Nazir,  “Variable  Selection  to Determine  Majors  of  Student  using  K-Nearest  Neighbor  and Naïve  Bayes  Classifier Algorithm,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1363, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1363/1/012057.
[12] P. S. M. Inzalkar, J. Sharma, S. M. Inzalkar, and J. D. I. E. T. Yavatmal, “A Survey on Text Mining- techniques and application,” Int. J. Res. Sci. Enginering .
[13] A.  A.  Lutfi,  A.  E.  Permanasari,  and  S.  Fauziati,  “Corrigendum:  Sentiment  Analysis  in  the  Sales Review  of  Indonesian  Marketplace  by  Utilizing  Support  Vector  Machine,” J.  Inf.  Syst.  Eng.  Bus. Intell. , vol. 4, no. 2, p. 169, 2018, doi: 10.20473/jisebi.4.2.169.
[14] I. Santoso, Windu Gata, and Atik Budi Paryanti, “Penggunaan Feature Selection di Algoritma Support Vector  Machine  untuk  Sentimen  Analisis  Komisi  Pemilihan  Umum,” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan Teknol. Informasi) , vol. 3, no. 3, pp. 364–370, 2019, doi: 10.29207/resti.v3i3.1084.
[15] Y. Mardi, “Data Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5,” J. Edik Inform. , 2017.
[16] D. T. Larose, Discovering Knowledge in Data: An Introduction to Data Mining . 2005.
[17] Wahyudin,  “Metode  Iterative  Dichotomizer  3  (ID3)  untuk  Penyeleksian  Penerimaan  Mahasiswa Baru,” J. Pendidik. Teknol. Inf. Dan Komun. , 2009.