Jurnal Teknologi Informasi, Vol 10 No 1 Juni 2024                                                          E-ISSN : 2623-1700 P-ISSN : 1693-3672
Penggunaan Rapidminer Untuk Memprediksi Kelulusan Mahasiswa Dengan
Algorithm Naive Bayes
Fauziah, Azzahra Sri Ramadhantya
Universitas Islam As-syafi’iyah, Teknik Informatika fauziah.fst@uia.ac.id

## Abstrak
Data mining dengan metode Algoritma Naïve Bayes mampu memprediksi masa depan dengan menggunakan perhitungan probabilitas. Penelitian ini bertujuan  untuk  mengukur  akurasi  dan  mengetahui  penggunaan Algoritma  Naïve  Bayes  untuk  memprediksi  kelulusan  mahasiswa.  Penelitian  ini  menggunakan  penelitian kuantitatif  dengan  subyek  penelitian  yaitu  data  lulusan  dari  mahasiswa  Teknik  Informatika  tahun  2016, 20217, 2018, dan 2019 menjadi data training dan data mahasiswa Teknik Informatika yang masih aktif tahun angkatan 2020, 2021, dan  2022  menjadi  data  testing.  Algoritma  Naïve  Bayes  memprediksi  masa  depan dengan  menggunakan  pengalaman  sebelumnya.  Perhitungan  menggukan  RapidMiner  Studio  10.1.  Hasil penelitian pengujian menggunakan RapidMiner Studio 10.1 dengan data training sebanyak 45 data diperoleh keakurasian  sebesar  94.12%.  Data  training  sebanyak  42  data  di  uji  dan  di  dapatkan  hasil  sebanyak  3 mahasiswa diprediksi tepat waktu dan 39 mahasiswa diprediksi terlambat Kata kunci : Algoritma Naïve Bayes, Klasifikasi, Prediksi Kelulusan

## Abstract
Data mining using the Naïve Bayes Algorithm method is able to predict the future using probability calculations. This research aims to measure accuracy and determine the use of the Naïve Bayes algorithm to predict student graduation.  This  research  uses  quantitative  research  with  research  subjects,  namely  graduate  data  from Informatics Engineering students  in 2016, 20217,  2018, and 2019 as  training data and data from Informatics Engineering students who are still active in the 2020, 2021, and 2022 classes.   become testing data. The Naïve Bayes algorithm predicts the future using previous experience. Calculations using RapidMiner Studio 10.1. The results of testing research using RapidMiner Studio 10.1 with 45 training data obtained an accuracy of 94.12%. 42 training data were tested and the results obtained were that 3 students were predicted to be on time and 39 students were predicted to be late Keywords: Naïve Bayes Algorithm, Classification, Graduation Prediction
Jurnal Teknologi Informasi, Vol 10 No 1 Juni 2024                                                          E-ISSN : 2623-1700 P-ISSN : 1693-3672

## PENDAHULUAN
Tahun  ajaran  baru  seringkali  ditandai dengan masuknya mahasiswa baru pada suatu universitas.  Data  yang  diperoleh  bagian akademik  Fakultas  Sains  dan  Teknologi terhadap  mahasiswa  yang  lulus  pada  Prodi Teknik  Informatika  berjumalah  87  data mahasiswa yang lulus pada tahun 2019-2023. Jumlah  mahasiswa  yang  masuk  lebih  banyak dibandingkan  mahasiswa  yang  lulus.  Hal  ini menyebabkan banyaknya informasi mahasiwa yang menumpuk. Jumlah mahasiswa baru dan mahasiswa  yang  lulus  tepat  waktu  tidak sebanding,  sehingga  perlu  dilakukan  kajian metode  yang  memungkinkan  prediksi  awal kelulusan mahasiwa untuk membantu perguruan tinggi dalam mengambil keputusan, mengurangi jumlah mahasiwa yang lulus tidak tepat  waktu.  Prediksi  ini  menggunakan metode  klasifikasi.  Tugas  metode  klasifiaksi adalah  memprediksi  hasil  suatu  variable (kelas)  yang  memiliki  nilai  polinominal  2 (kategoris). Prediksi waktu kelulusan mahasiwa kedalam kelompok tepat waktu dan terlambat yang dilihat dari data master bagian akademik fakultas. Dalam penelitian ini peneliti menggunakan metode Algoritma Naïve Bayes. Naïve  Bayes  adalah algoritma yang digunakan untuk  klasifikasi  memprediksi  probabilitas suatu  peristiwa  dengan  menggunakan teknik probabilistic  dan  statistic  yang  lebih  dikenal dengan Teorema Bayes. DATA MINING
Perkembangan  teknologi  informasi  dan arus informasi yang semakin pesat memerlukan  pengelolaan  yang  tepat  agar dapat  menghasilkan  informasi  yang  dapat digunakan  dalam  pengambilan  Keputusan. Saat  ini  berkembang  bidang  ilmu  yang mempelajari  penggalian  data  (data  mining). Pada  dasarnya  data  mining
adalah  tentang  mencari  atau  mengekstraksi kumpulan data untuk menemukan informasi yang tidak terduga. Data mining dapat menangani data berskala  besar,  serta  data  mining  dapat menggunakan pengalaman 7 masa lampau untuk meningkatkan  proses  model  pembelajarannya seperti  pada  penerapan  klasifikasi(Ni  Luh  Wiwik Sri Rahayu Ginantra et al. , 2021).

## METODE

## ALGORITMA NAÏVE BAYES
Algoritma Naïve Bayes merupakan salah satu algoritma  yang  terdapat  pada  teknik  klasifikasi. Naïve Bayes adalah klasifikasi yang menggunakan metode probabilitas dan statistik yang ditemukan oleh  ilmuwan  Inggris  Thomas  Bayes,  untuk memprediksi kemungkinan masa depan berdasarkan pengalaman masa lalu, oleh karena itu  dikenal  dengan  Teorema  Bayes.  Teorema  ini dikombinasikan  dengan  Naïve  Bayes  yang mengasumsikan  bahwa  suku-suku  antar  atribut adalah  independen.  Klasifikasi  Naïve  Bayes mengasumsikan bahwa ada atau tidaknya ciri-ciri tertentu  suatu  kelas  tidak  ada  hubungannya dengan  ciri  kelas  lain.  Banyak  penelitian sebelumnya yang menggunakan algoritman data mining Naïve Bayes untuk
menyelesaikannya(Sadewo et al. , 2019).
Teorema  Bayes  memiliki  bentuk  umum  sebagai berikut:

## CONFUSION MATRIX
Confusion matrix ialah tabel yang memberikan  output  pekerjaan  berdasarkan klasifikasi. Menghitung angkayang akurat merupakan hal terpenting dalam penelitian agar bisa diketahui    tingkat    keberhasilan    dan
Jurnal Teknologi Informasi, Vol 10 No 1 Juni 2024                                                          E-ISSN : 2623-1700 P-ISSN : 1693-3672
Kegagalan terhadap penelitian(Malelak, Ardiada and Feoh, 2021) Table 1. Confusiom Matrix Aktual Prediksi Cepat Terlambat Positif True Positive (TN) False Positve (FN) Negatif False Negative (FN) True Negative (TN)
Confusion  matrix  Tabel  2.1  terdapat  4  istilah untuk  menunjukkan  hasil  klasifikasi,  antara lain:
1. True  Positive  (TP)  yaitu  data  yang bersifat positif dan terdeteksi positif
2. False  Positive  (FP)  yaitu  data  yang bersifat  positif  namun  terdeteksi negative
3. False  Negative  (FN)  yaitu  data  yang bersifat negatifdan terdeteksi positif
4. True  Negative  (TN)  yaitu  data  yang bersifat negtif dan terdeteksi negative

## JAVA
Setiap software memiliki  fitur  dan manfaatnya  masing-masing.  Java  adalah  bahasa pemograman  tingkat  tinggi  (high  level).  Namun, pemograman  ini  memiliki  bahasa  yang  mudah dipahami  karena  menggunakan  bahasa  sehari- hari.  Java  diciptakan James  Gosling , Patrick
Naughton,  dan  Mike  Sheridan pada  perusahaan
Sun Microsystems di tahun 1991. Perusahaan ini memerlukan  waktu  sekitar  18  bulan  untuk mengembangkan versi pertamanya yang awalnya disebut  Oak  menjadi  nama  Java.  Java  diakusisi oleh  perusahanaan Oracle selama  tahap
pengembangannya. Sejak
perkembangannya  hingga  saat  ini  Java  sudah beberapa  kali  mengalami  perubahan.  Java mempunyai  banyak  keunggulan.  Salah  satunya adalah  mudah  dipelajari  oleh  siapa  saja  karna
syntax  (tata  bahasa)  yang  mirip  dengan bahasa manusia. Di sisi lain, banyak artikel atau tutorial yang membahas tentang pemograman Java. Hal ini sangat memungkinkan  pemulayang  belum  pernah mempelajari  bahasa  pemograman  apa  pun untuk  mempelajari  pemograman  (Yuni Sugiarti, 2018).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## RAPIDMINER
RapidMiner merupakan perangkat lunak yang  dibuat  oleh  Dr.  Markus  Hofmann  dari Institute  of  Technologi  Blanchardstown dan Ralf Klinkenberg dari rapid-i.com dan mereka memiliki layar GUI ( Graphical User Interface ) yang  memudahkan  penggunaan  perangkat lunak  ini.  Perangkat  lunak  ini  bersifat  open source  dan  dibangun  dengan  menggunakan program  Java  di  bawah  lisensi  GNU Public Licence dan RapidMiner dapat  dijalankan pada sistem operasi apapun. Tidak diperlukan keahlian coding khusus untuk  menggunakan RapidMiner karena  semua  model  sudah disediakan. RapidMiner dikhususkan  untuk penggunaan  data  mining.  Model  yang ditawarkan  juga  cukup  banyak  dan  lengkap, seperti  Model  Bayesian,  Modelling,  Tree Induction,  Neural  Network  dan  lain-
lain(Sudarsono et al. , 2021)
Gambar 1.  Diagram Rapidminer
Jurnal Teknologi Informasi, Vol 10 No 1 Juni 2024                                                          E-ISSN : 2623-1700 P-ISSN : 1693-3672
RapidMiner adalah  perangkat  lunak analisis data penambangan data mandiri yang dapat  diintegrasikan  ke  dalam  berbagai bahasa        pemrograman.
RapidMiner ditulis  dalam  bahasa  pemograman Java,  sehingga  dapat  dijalankandi  bebrapa sistem  operasi. RapidMiner menyediakan  UI untuk  mendesain  pipa  analisis,  di  mana  akan menghasilkan file XML yang dapat menjelaskan proses  analisis  yang  ingin  diterapkan  oleh pengguna ke data. Rapid Miner akan membaca file  ini  untuk  menjalankan  analisis  secara otomatis(Prasetyo et al. , 2021)
metode  penelitian  kuantitatif.
Penerapan metode penelitian kuantitatif berfokus pada penyajian hasil informasi yang diperoleh melalui gambar, table, diagram, dam grafik, serta digunakan sebagai bahan analisi data dengan menggunakan metode Naïve Bayes . Setelah pengumpulan data, maka dilakukan analisis data untuk menyesuaikan proses data yang ditangani
dengan metode Naïve Bayes .

## IMPLEMNTASI
Dalam hal pengolahan data, tahap implementasi adalah bagaimana pengolahan data diimplementasikan  pada tools . Tools yang digunakan untuk melakukan penelitian ini adalah Software RapidMiner.  Selanjutnya  diuji  apakah penelitian  tersebut  sesuai  dnegan  tujuan  yang telah  ditetapkan,  yaitu  untuk  memprediksi kelulusan  mahasiswa  khususnya  pada  prodi Teknik Informatika.
5. Proses Seleksi Pembersihan dan Transformasi Data a. Seleksi Data Seleksi data akan melakukan
pemilihan atribut yang dibutuhkan dan menghilangkan  atribut  yang  tidak  digunakan. Pada dataser mahasiswa Gambar 1 Diagram Alir
alumni  dipergunakan  untuk  data training, atribut yang digunakan meliputi:
1) Jenis Kelamin
Variable  jenis  kelamin  hanya  terdiri  dari  dua
kemungkina yaitu laki-laki dan perempuan.
2) Kota Kelahiran
Variabel  kota  kelahiran  dikelompokan menjadi  dari  dalam  kota  Jakarta  dan Bekasi atau dari luar Jakarta  dan  Bekasi. Untuk  kota  kelahiran Jakarta dan Bekasi dikelompokkan data dalam kota sedangkan untuk kota kelahiran      luar Jakarta
1) ataupun Bekasi dikelompokkan Keputusan
Variable keputusan merupakan data yang berfungsi untuk menentukan hasil keputusan. Dalam data keputusan hanya memiliki 2 nilai yaitu tepat waktu dan tidak tepat waktu.
Table 2.  Keputusan Lama Studi Keputusan < 4 Tahun Tepat Waktu > 4 Tahun Terlambat
b. Pembersihan  Data  Pembersihan data  dari  noise dan atribut yang tidak  digunakan  sehingga  akan dibersihkan  agar  memperoleh
atribut  yang  relevan dan  tidak  missing  value  sesuai dengan    atribut yang digunakan.
c. Transformasi Data Tahap transformasi data yaitu data yang  sudah  dibersihkan  akan ditransformasika n formatnya sehungga bisa duolah menggunakan data mining . Format yang
Jurnal Teknologi Informasi, Vol 10 No 1 Juni 2024                                                          E-ISSN : 2623-1700 P-ISSN : 1693-3672

## Table 3. Data Training
Jenis Kela min Tempat Lahir IP K Tipe Sekol ah Ekon omi Keputu san LK Luar Kota 3 Kejur uan Tinggi Terlamb at LK Luar Kota 3 Umu m Sedan g Terlamb at LK Dalam Kota 3 Kejur uan Rend ah Terlamb at LK Luar Kota 3 Umu m Sedan g Terlamb at LK Dalam Kota 3 Umu m Tinggi Terlamb at PR Dalam Kota 3 Umu m Tinggi Terlamb at PR Luar Kota 3 Umu m Tinggi Terlamb at LK Luar Kota 3 Umu m Tinggi Terlamb at LK Dalam Kota 2 Kejur uan Tinggi Terlamb at LK Dalam Kota 3 Kejur uan Sedan g Terlamb at LK Dalam Kota 3 Kejur uan Tinggi Terlamb at LK Luar Kota 3 Kejur uan Sedan g Terlamb at LK Dalam Kota 3 Umu m Tinggi Terlamb at LK Dalam Kota 3 Kejur uan Tinggi Tepat Waktu LK Dalam Kota 3 Kejur uan Tinggi Terlamb at LK Dalam Kota 3 Umu m Tinggi Terlamb at LK Luar Kota 3 Kejur uan Tinggi Terlamb at LK Luar Kota 3 Kejur uan Tinggi Terlamb at LK Dalam Kota 3 Kejur uan Tinggi Terlamb at LK Dalam Kota 3 Kejur uan Sedan g Terlamb at LK Dalam Kota 3 Kejur uan Tinggi Terlamb at PR Luar Kota 3 Kejur uan Tinggi Terlamb at LK Luar Kota 2 Kejur uan Tinggi Terlamb at LK Luar Kota 3 Umu m Sedan g Terlamb at LK Dalam Kota 3 Kejur uan Tinggi Terlamb at LK Luar Kota 3 Kejur uan Tinggi Terlamb at LK Luar Kota 3 Kejur uan Tinggi Terlamb at LK Dalam Kota 3 Kejur uan Tinggi Terlamb at LK Dalam Kota 3 Kejur uan Tinggi Terlamb at PR Luar Kota 3 Kejur uan Sedan g Terlamb at LK Dalam Kota 2 Kejur uan Sedan g Terlamb at LK Dalam Kota 3 Kejur uan Tinggi Terlamb at LK Dalam Kota 3 Umu m Tinggi Terlamb at LK Dalam Kota 2 Umu m Tinggi Terlamb at LK Dalam Kota 3 Kejur uan Tinggi Terlamb at LK Luar Kota 3 Umu m Tinggi Terlamb at PR Dalam Kota 3 Umu m Tinggi Terlamb at PR Dalam Kota 3 Umu m Tinggi Tepat Waktu PR Dalam Kota 3 Umu m Tinggi Tepat Waktu LK Dalam Kota 3 Umu m Tinggi Terlamb at PR Dalam Kota 3 Kejur uan Tinggi Terlamb at LK Luar Kota 3 Kejur uan Tinggi Terlamb at LK Dalam Kota 3 Kejur uan Tinggi Terlamb at LK Dalam Kota 3 Kejur uan Tinggi Terlamb at LK Luar Kota 3 Kejur uan Tinggi Terlamb at
Jurnal Teknologi Informasi, Vol 10 No 1 Juni 2024                                                          E-ISSN : 2623-1700 P-ISSN : 1693-3672
Berikut  adalah  proses  pengujian  data  dan tampilan RapidMiner Studio 10.1
Gambar  2.  Tampilan  RapidMiner  Studio 10.1 Buka aplikasi Rapidminer, setelah muncul seperti  maka  akan  muncul  tampilan  start  with kemudian  pilih  blank  process  untuk  membuka lembar  kerja  baru/  membuka  file  yang  telah tersimpan seperti Gambar 2
Gambar 3. Tampilan Lembar Kerja Selanjutnya proses input data dan membutuhkan operator read excel dengan drag and drop kedalam  lembar  kerja  serperti  Proses pengambilan data dengan menggunakan double click pada  operator read  excel lalu  pilih  file  data  seperti Gambar 4 dan 5
Gambar 4. Operator Read Excel
Gambar 5. Import Data Training Selanjutnya klik  next pada data yang dipilih seperti Setelah  itu  tentukan  tipe  data  lalu  pada  kelas  data diberi  atribut  label  dengan  pilihan  change  role  dan klik finish maka tampilannya seperti Gambar 6 dan 7
Jurnal Teknologi Informasi, Vol 10 No 1 Juni 2024                                                          E-ISSN : 2623-1700 P-ISSN : 1693-3672
Gambar 6 Import data Gambar 6. Tampilan model pengujian data
dibersihkan  kemudian  digunakan.  Adapun  atribut yang  digunakan  yaitu  jenis  kelamin,  asal  sekolah, ekonomi, tempat lahir dan indeks prestasi komulatif (IPK).  Data  yang  diambil  dibagi  menjadi  dua kelompok  yaitu  data  mahasiswa  yang  telah  lulus sebgai data  training diambil  sebnayak  45  data  dan data mahasiswa aktif tahun angkatan 2020, 2021 dan 2022  sebagai data  testing berjumlah  42 data. Pada penelitian  ini  memiliki  dua  kelas  dat  yaitu  tepat waktu dan terlambat. Selanjutnya pengujian dengan RapidMiner  Studio 10.1  sebagai  alat  bantu  untuk memperoleh  tingkat  akurasi  dari  metode Naïve Bayes .  Berikut  ini  adalah  perhitungan  untuk mendapatkan  nilai  akurasi  dengan  persamaan berikut:
TP+T 𝙽 TP+F 𝙽 +F P+T 𝙽 = 13+3 13+0+1+3 × 100%
Gambar 7 Hasil prediksi pengujian data Jumlah  data  testing  yang  digunakan sebanyak  42  mahasiswa  teknik  informatika angkatan  tahun  2020,  202,  2022  dengan menggunakan  metode Naïve  Bayes didapatkan hasil  prediksi  penelitian  bahwa  mahasiswa  lulus tepat waktu sebanyak 3 mahasiswa.
Gambar 8. Grafik Presentase Kelulusan

## PEMBAHASAN
Penelitian  ini  menerapkan  metode Naïve Bayes . Data yang didapatkan berasal dari bagian akademik fakultas sains dan teknologi Universitas Islam As- syafi’iyah dan juga menggunakan survei kepada  mahasiswa  aktif  teknik  informatika. Data      yang      diperoleh
= 94.12%
Nilai  94.12%  membuktikan  bahwasannya metode Naïve  Bayes dapat  digunakan  untuk melakukan klasifikasi prediksi kelulusan mahasiswa. Nilai  akurasi  94.12%  bisa  diakibatkan  oleh  atribut saling bebas dengan atribut lainnya.
Prediksi  dilakukan  dengan  42 data  training menggunakan Naïve  Bayes mendapatkan  hasil sebanyak  3  mahasiswa  diprediksi  tepat  waktu,  39 mahasiswa diprediksi terlambat.

## K ESIMPULAN DAN SARAN

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan menggunakan  metode Naïve  Bayes dengan  alat bantu RapidMiner Studio 10.1, maka diperoleh:
6. Implementasi  data  training  sebanyak  45 data  dengan  menggunakan metode
algoritma Akurasi = × 100%

## Presentase Kelulusan
Mahasiswa Angkatan

## Tahun 2020-2022
7%
93%
Tepat Waktu Terlambat
Jurnal Teknologi Informasi, Vol 10 No 1 Juni 2024                                                          E-ISSN : 2623-1700 P-ISSN : 1693-3672
Naïve  Bayes  berhasil  memprediksi kelulusan mahasiswa dengan presentase
keakuratan 94.12%.
7. Data  mining  mampu  untuk  mengolah dan  mengetahui  pola  data  dalam jumlah  besar  secara  otomatis,  yang dimana  bertujuan  untuk  mendukung hasil  agar  sesuai  dengan  yang diharapkan.
8. Naive Bayes mampu menampilkan informasi prediksi kelulusan mahasiswa dengan menggunakan  data  mahasiswa  yang telah  lulus  sebagai  data  traing  dan mahasiswa aktif sebagai  data  testing. Sebanyak 42  data  uji  yang  dihasilkan  penelitian ini  bahwa  mahasiswa  yang  diprediksi lulus tepat waktu sebanyak 3 mahasiswa  dari  jumlah  data  testing dengan keakurasian sebesar 94.12%

## SARAN
Penelitian ini masih banyak kekurangan dan kelemahan.  Peneliti  menyarankan  untuk penelitain selanjutnya, yaitu:
1. Menggunakan  tambahan  data-  data dengan  jumlah  yang  lebih  besar  dan variable  atau  atribut  dalam  penentuan prediksi kelulusan.
2. Pengambangan metode klasifikasi diharapkan    menggunakan    dua
aatau  lebih  metode  sehingga  dapat membandingkan keakuratan.
3. Pada penelitian ini menggunakan alat  bantu RapidMiner  Studio 10.1  diharapkan  pada penelitian  selanjutnya  dapat  menggunakan aplikasi  tambahan  untuk  memperkuat  dan mendukung hasil akurasi.

## DAFTAR PUSTAKA
Malelak,  K.H.L.,  Ardiada,  I.M.D.  and  Feoh,  G. (2021)  ‘Implementasi  Klasifikasi  Naive  Bayes Dalam Memprediksi Lama Studi Mahasiswa (Studi Kasus  :  Universitas  Dhyana  Pura)’, SINTECH (Science  and  Information  Technology)  Journal , 4(2), pp. 202–209.
Available at: https://doi.org/10.31598/sintechjournal.v4i2.964.
Ni  Luh  Wiwik  Sri  Rahayu  Ginantra,  F.N.A. et  al. (2021) ‘DATA MINING DAN PENERAPAN
ALGORITMA’.
Prasetyo,  V.R. et  al. (2021)  ‘Penerapan  Aplikasi RapidMiner  Untuk  Prediksi  Nilai  Tukar  Rupiah Terhadap  US  Dollar  Dengan  Metode  Linear Regression’, Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi ,  7(1),  pp.  8–17.  Available  at: https://doi.org/10.25077/teknosi.v7i1.2021.8-17.
Fauziah (2022) ‘Sistem Informasi pada Persediaan Barang  Berbasis  Web  di  Frozen  Food’, SATESI: Jurnal Sains Teknologi dan Sistem Informasi , 2(2),
pp.  177– 181. Available at: https://doi.org/10.54259/satesi.v2i2.1211.
Jurnal Teknologi Informasi, Vol 10 No 1 Juni 2024                                                          E-ISSN : 2623-1700 P-ISSN : 1693-3672
Sudarsono, B.G. et al. (2021) ‘Analisis Data Mining Data Netflix Menggunakan Aplikasi Rapid Miner’, JBASE - Journal of Business and Audit Information Systems ,  4(1),  pp.  13–21.  Available  at:
https://doi.org/10.30813/jbase.v4i1.2729.
Yuni  Sugiarti,  S.T.M.K.  (2018)  ‘Dasar-Dasar Pemograman Java Netbeans: Database, UML, dan Interface’,  in.  ’Alfian,  D.  and  ’Fatih,  W.  (2024) ‘Aplikasi  Perancangan  Berbasis  Android  Pada Bengkel Jasa Service AC’, INSIT-  Informatika  Sains Teknologi , 2(1), pp. 30–37.