## PENERAPAN ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK PREDIKSI PENERIMAAN MAHASISWA BARU STUDI KASUS UNIVERSITAS BINA INSAN FAKULTAS KOMPUTER
Zulfauzi, M. Nur Alamsyah Program Studi Informatika, Universitas Bina Insan, Lubuklinggau e-mail: zulfauzi@univbinainsan.ac.id

## Abstrak
Universitas  Bina  Insan  belum  melakukan  proses  prediksi  yang  dapat  digunakan  untuk mengetahui  informasi  dari  mahasiswa  baru.  Sehingga  untuk  melakukan  pendekatan  dengan calon mahasiswa baru Universitas Bina Insan hanya melakukan kegiatan sosialisasi ke sekolah- sekolah di kota Lubuklinggau dan sekitarnya menjadi kegiatan rutin yang terus dilakukan tanpa mengetahui  target  minat  mahasiswa  yang  lebih  detail.  Penelitian  ini  menggunakan  metode pengumpulan  data  dengan  cara  melakukan  observasi  ke  Universitas  Bina  Insan,  wawancara dengan  staff  marketing  penerimaan  mahasiswa  baru  Universitas  Bina  Insan  dan  literatur  pada buku  yang  berhubungan  dengan  judul  penulis.  Hasil  Penelitian  yaitu  Penerapan  Algoritma Naive Bayes Untuk Prediksi Penerimaan Mahasiswa Baru Tahun Akademik 2019/2020, aplikasi dibangun  dengan  bahasa  pemrograman PHP dengan MySQL sebagai  database  aplikasi  serta interface aplikasi  dibangun  berbasis  Web.  Dapat  disimpulkan  bahwa  aplikasi  yang  telah dibangun  dapat  memberikan  gambaran  informasi  tentang  calon  mahasiswa  baru  Universitas Bina Insan.
Kata kunci :  Aplikasi; Algoritma Naive Bayes; Waterfall

## Abstract
Bina  Insan  University  has  not  made  a  prediction  process  that  can be  used  to  find  information from new  students. So that to approach the prospective new  students of Bina Insan University only  to  carry  out  socialization  activities  to  schools  in  the  city  of  Lubuklinggau  and  its surroundings, it became a routine activity that continued to be carried out without knowing the target  of  student  interest  in  more  detail.  This  study  uses  data  collection  methods by  observing Bina  Insan  University,  interviewing  marketing  staff  at  Bina  Insan  University  new  admissions and literature on books relating to the author's title. The results of the study are the Application of  Naive  Bayes  Algorithm  for  the  Prediction  of  New  Student  Admissions  in  the  2019/2020 Academic Year, the application is built with the PHP programming language with MySQL as an application  database  and  application  interfaces  built  on  Web.  It  can  be  concluded  that  the application that has been built can provide an overview of information about prospective  new students at Bina Insan University.
Keywords : Application;  Algorithm Naive Bayes; Waterfall

## I PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  informasi sangatlah  cepat yang  didorong  oleh kebutuhan akan data dan informasi berbasiskan  komputer.  Data  dan  informasi sangat  dibutuhkan  suatu  perusahaan  dan lembaga  baik  yang  berskala  besar,  sedang, dan  kecil.  Dengan  adanya  pemanfaatan teknologi informasi tersebut dapat mempercepat kinerja, sehingga meningkatkan  keuntungan  serta  dapat meningkatkan  persaingan  antara  instansi dan perusahaan [1]. Pada bidang pendidikan seperti  perguruan  tinggi  juga  saat  ini membutuhkan pemanfaatan teknologi informasi  pada  berbagai  kegiatan,  salah satunya  kegiatan  penerimaan  mahasiswa baru yang dilakukan pada setiap tahunnya.
Perguruan  tinggi  negeri  ataupun swasta  secara  berkala  pada  setiap  tahunnya melakukan kegiatan penerimaan mahasiswa baru.  Untuk  memaksimalkan  kegiatan penerimaan  mahasiswa  baru  butuh  sebuah langkah-langkah khusus yang harus dilakukan  perguruan  tinggi  untuk  dapat mengetahui  target  dari  mahasiswa  baru secara detail. Dengan pemanfaatan teknologi informasi salah satunya penerapan algoritma Naive Bayes
merupakan  salah  satu  algoritma  yang terdapat  pada  teknik  klasifikasi,  dengan metode  probabilitas  dan  statistik  untuk memprediksi  peluang  di  masa  depan berdasarkan pengalaman dimasa sebelumnya [2]. Penerapan algoritma Naive Bayes akan  berguna  sebagai  sumber informasi  dari  hasil  prediksi  peluang mahasiswa  yang  akan  menjadi  target  dari perguruan tinggi.
Pada Universitas Bina Insan
Lubuklinggau  yang  merupakan  salah  satu perguruan  tinggi  di  kota  Lubuklinggau, Saat  ini  Universitas  Bina  Insan  belum melakukan  proses  prediksi  yang  dapat digunakan untuk mengetahui informasi dari mahasiswa baru. Sehingga untuk
melakukan pendekatan dengan calon mahasiswa  baru  Universitas  Bina  Insan hanya  melakukan  kegiatan  sosialisasi  ke sekolah-sekolah  di  kota  Lubuklinggau  dan sekitarnya  menjadi  kegiatan  rutin  yang terus  dilakukan  tanpa  mengetahui  target minat mahasiswa yang lebih detail. Kegiatan  sosialisasi  sering  dinilai  tidak tepat  sasaran  karena  target  sekolah  yang menjadi  tempat  sosialisasi    merupakan target  dengan  jumlah  peminat  yang  rendah untuk melanjutkan pendidikan di
Universitas Bina Insan. Untuk  mengatasi  permasalahan Universitas  Bina  Insan,  maka  diperlukan suatu  sistem  yang  dapat  memberikan informasi gambaran tentang calon mahasiswa Universitas Bina Insan dengan menggunakan  algoritma Naive  Bayes . Dengan  Algoritma Naive  Bayes proses prediksi peluang mahasiswa yang berminat  melanjutkan  pendidikan  di Universitas  Bina  Insan  dapat  diketahui. Pengelompokan  yang  lebih  spesifik  yang dihasilkan dari proses prediksi berdasarkan history data  mahasiswa ditahun sebelumnya menggunakan algoritma Naive  Bayes akan  dapat memaksimalkan kegiatan penerimaan mahasiswa  baru  dengan  menghasilkan pola-pola  calon  mahasiswa  Universitas Bina Insan. Sistem akan dibangun dengan Berbasis  Web  yang  akan  dibangun dengan bahasa pemrograman PHP
( Hypertext  Prepprocessor ) dengan MySql sebagai database sistem
II

## KAJIAN PUSTAKA
2.1 Prediksi Prediksi adalah suatu proses
memperkirakan  secara  sistematis  tentang sesuatu  yang  paling  mungkin  terjadi  di masa  depan  berdasarkan  informasi  masa lalu  dan  sekarang  yang  dimiliki,  agar kesalahannya  (selisih  antara  sesuatu  yang terjadi  dengan  hasil  perkiraan)  dapat
diperkecil  [5].    Definisi  lain,  Prediksi  atau peramalan  mendefinisikan  seni  dan  ilmu memprediksi peristiwa-peristiwa masa
depan [6]. 2.2 Algoritma Naive Bayes Algoritma Naive Bayes dapat didefinisikan juga sebagai metode klasifikasi yang berdasarkan teori probabilitas  dan  teorema  bayesian  dengan asumsi bahwa setiap variabel atauparameter penentu keputusan bersifat bebas (independence)  sehingga  keberadaan  setiap variabel  tidak  ada  kaitannya  dengan keberadaan atribut yang lain [9]. Perhitungan persamaan
dari Algoritma Naive Bayes adalah [2]: Keterangan : 𝑋 :  Data  dengan  class  yang  belum diketahui 𝐻 :  Hipotesis  data 𝑋 merupakan suatu class spesifik
( 𝐻 | 𝑋 ) :  Probabilitas hipotesis 𝐻 berdasar kondisi 𝑋 (posteriori probability) ( 𝐻 ) :  Probabilitas  hipotesis 𝐻 (prior
probability)
( 𝑋 | 𝐻 ) :  Probabilitas 𝑋 berdasarkan kondisi pada hipotesis 𝐻 ( 𝑋 ) : Probabilitas 𝑋
Adapun  alur  dari  metode Naive  Bayes adalah berikut [9]:
1) Menghitung Nilai Peluang Kasus Baru Dari  Setiap  Hipotesa  dengan  Klas (Label) yang ada "P(XK|Ci)"
2) Menghitung  Nilai  Akumulasi  Peluang Dari Setiap Klas "P(X|Ci)"
3) Menghitung Nilai P(X|Ci) x P(Ci)
4) Menentukan  Klas  dari  Kasus  baru tersebut.
III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Metode Analisis Dan Desain Sistem 1 Analisis Sistem Dalam analisis ini, penulis
mengumpulkan  data-data  yang  diperlukan dalam  penyusunan    skripsi  ini,  seperti peninjauan  langsung  ke  Universitas  Bina Insan  pada  Fakultas  Komputer,  wawancara dengan bagian penerimaan mahasiswa baru Universitas  Bina  Insan  pada  Fakultas Komputer,  dan  melakukan  pengambilan dan  pengumpulan  data  baik  yang  berasal dari  dokumen  lembaga  yang  bersangkutan maupun  dari  buku-buku  yang  berasal  dari berbagai sumber yang relevan dengan judul penulis.
a. Analisis Prosedur Kerja Universitas Bina Insan belum melakukan  proses  prediksi  yang  dapat digunakan untuk mengetahui informasi dari  mahasiswa  baru.  Sehingga  untuk melakukan  pendekatan  dengan  calon mahasiswa baru Universitas Bina Insan hanya  melakukan  kegiatan  sosialisasi ke sekolah-sekolah di kota Lubuklinggau  dan  sekitarnya  menjadi kegiatan  rutin  yang  terus  dilakukan tanpa mengetahui target minat mahasiswa  yang  lebih  detail.  Kegiatan sosialisasi  sering  dinilai  tidak  tepat sasaran  karena  target  sekolah  yang menjadi tempat sosialisasi   merupakan target  dengan  jumlah  peminat  yang rendah  untuk  melanjutkan  pendidikan di Universitas Bina Insan.
b. Analisis Pemecahan Masalah Untuk mengatasi permasalahan penerimaan mahasiswa baru Universitas Bina Insan, maka diperlukan  suatu  sistem  yang  dapat memberikan informasi gambaran tentang  calon  mahasiswa  Universitas Bina  Insan  dengan  menggunakan algoritma Naive Bayes . Dengan Algoritma Naive Bayes proses prediksi
peluang  mahasiswa  yang  berminat melanjutkan  pendidikan  di  Universitas Bina Insan dapat diketahui. Pengelompokan  yang  lebih  spesifik yang  dihasilkan  dari  proses  prediksi berdasarkan history data  mahasiswa ditahun  sebelumnya    menggunakan algoritma Naive  Bayes akan  dapat memaksimalkan  kegiatan  penerimaan mahasiswa  baru  dengan  menghasilkan pola-pola calon mahasiswa Universitas
Bina  Insan.  Sistem  akan  dibangun dengan  Berbasis  Web  yang  akan dibangun dengan bahasa pemrograman PHP ( Hypertext Prepprocessor ) dengan MySql sebagai database sistem.
2 Desain Sistem
Desain  Sistem  dengan  menerapkan algoritma  naive  bayes untuk  prediksi penerimaan mahasiswa baru akan dilakukan penulis  dengan  menggunakan  alat  bantu UML ( Unified Modeling Language ) dengan berupa use case diagram, activity diagram, class  diagram  dan  sequence  diagram .
Selain  itu  penulis  juga  mendesain  antar muka bisa berupa input / output sistem. a. Use Case Diagram ADMIN DEKAN FAKULTAS KOMPUTER Mengelola Prodi input edit hapus lihat mengelola Data Mahasiswa input edit hapus lihat mengelola Data Training input edit hapus lihat mengelola hasil klasifikasi input/proses klasifikasi lihat << include >> HOME MASTER DATA << extend >> << extend >> << ex ten d > > Data Training DataCalon Mahasiswa LAPORAN Laporan Persebaran Calon Mahasiswa Baru Laporan hasil klasifikasi mahasiswa baru < < e x te n d > > << extend >> << extend >> << extend >> STAFF MARKETING login login login PROFIL UNIVBI Laporan Histori data mahasiswa << extend >> Laporan Persebaran histori mahasiswa << extend >> << include >> << include >> < < in cl ud e > > < < in cl ud e > > < < i n c lu d e > > << include >> << include >> << include >> << include >> << include >> << include >> << include >> << include >>
Gambar 1. Use Case Diagram
b. Definisi Aktor Tabel 1. Definisi Aktor No.  Aktor Deskripsi 1. Admin Aktor yang berhak mengatur keseluruhan data yang ada di sistem 3. Staff Marketing Aktor  dekan  Fakultas Komputer Universitas Bina Insan berhak untuk melakukan  pengolahan data mahasiswa, mengelola hasil klasifikasi serta menampilkan laporan hasil klasifikasi mahasiswa baru dan laporan persebaran calon mahasiswa baru 4. Dekan Fakultas Komputer Aktor  staff  marketing Fakultas Komputer Universitas  Bina  Insan (Bagian Administrasi Umum  )  berhak  untuk menampilkan laporan hasil klasifikasi mahasiswa baru dan laporan persebaran calon mahasiswa baru
c. Activity Diagram
Login dengan Username dan Password Cek Akses Login Gagal Login Halaman sistem Sistem Admin, tim marketing, dekan fakultas komputer
Gambar 2. Activity Diagram Login Admin ke Sistem
Klik Menu Mengelola prodi Halaman mengelola prodi Data prodi Berhasil disimpan Gagal simpan data Sistem admin Cek input data klik input data baru prodi Input data prodi dan klik simpan login
Gambar 3. Activity Diagram  Input Data Prodi d. Class Diagram +formProdi() +formMahasiswa() +formDataTraning() +formHasilKlasifikasi() +formLogin() +tampilProdi() +tampilMahasiswa() +tampilDataTraning() +tampilHasilKlasifikasi() +tampilLaporanSistem() +tampilLogin() antarmuka +main() main +InputData() +EditData() +HapusData() +LihatData() MengelolaProdi +setData() +getData() +queryInputProdi() +queryEditProdi() +queryHapusProdi() +queryLihatProdi() id_prodi :char (5) nama_prodi :varchar (40) ket : text Prodi +getId() +setId() +getNama() +setNama() +getUsername() +setUsername() +getPassword() +setPassword() +getLevel() +setLevel() -id -nama -Username -password -level admin +Login() +Logout() +Cek_login() validasi +open() +getCube() +getResult() +close HostName DatabaseName Username Password KoneksiDatabase +InputData() +EditData() +HapusData() +LihatData() MengelolaMahasiswa +InputData() +EditData() +HapusData() +LihatData() MengelolaDataTraining +InputData() +LihatData() MengelolaHasilKlasifikasi +setData() +getData() +queryInput/ProsesHasilKlasifikasi() +queryLihatHasilKlasifikasi() Id_hasil : Char (5) Nama_mhs : varchar (40) nama_prodi :varchar (40) asal_sekolah : varchar (30) jurusan_sekolah : varchar (30) alamat_asal : text Hasil_status_mhs : Varchar (20) HasilKlasifikasi +setData() +getData() +queryInputCalonMahasiswa() +queryEditCalonMahasiswa() +queryHapusCalonMahasiswa() +queryLihatCalonMahasiswa() Id_mhs :char (5) id_prodi :char (5) Nama_mhs : varchar (40) jk :char (5) asal_sekolah : varchar (30) jurusan_sekolah : varchar (30) tgl_pendaftaran : date tahun_angkatan : char (10) alamat_asal : text Mahasiswa +getId() +setId() +getNidn() +setNidn() +getNama_dekan() +setNama_dekan() +getJk_dekan() +setJk_dekan() +getAlamat_dekan() +setAlamat_dekan() +getUsername() +setUsername() +getPassword() +setPassword() +getLevel() +setLevel() id nidn nama_dekan jk_dekan alamat_dekan no_tlp_dekan tgl_lahir_dekan username password level DEKAN_FAKULTAS_KOMPUTER +setData() +getData() +queryInputDataTraining() +queryEditDataTraining() +queryHapusDataTraining() +queryLihatDataTraining() Id_training :char (5) Id_mhs :char (5) status_registrasi :varchar (20) DataTraining +getId_staff() +setId_staff() +getNama() +setNama() +getAlamat() +setAlamat() +getNo_telp() +setNo_telp() +getTgl_lahir() +setTgl_lahir() +getUsername() +setUsername() +getPassword() +setPassword() +getLevel() +setLevel() id_staff nama jk alamat no_tlp tgl_lahir username password level STAFF_MARKETING
Gambar 4. Class Diagram

## e. Diagram Sekuen
Diagram  Sequence biasanya  digunakan untuk  menggambarkan  scenario  atau  rangkaian langkah-langkah  yang  dilakukan  sebagai  respons dari event untuk menghasilkan output tertentu.
m : Main an: Antarmuka v : Validasi k : KoneksiBasisData admin 1 : main() 2 : form login() 3 : username dan password 4 : login() 5 <<create>> a : admin 6 <<create>> 7 : open() 8 : queryCekLogin() 9 : execute() 10 : getResult() 11 : username dan password admin 12 : close() 13 <<destroy>> 14 <<destroy>>
Gambar 5. Sequence Diagram Login User
m : Main an: Antarmuka v : Validasi
admin 1 : main() 2 : tampilMenu()
3 : klik menu logout 4 : logout()
Gambar 6. Sequence Diagram Logout User
m : Main an: Antarmuka v : Validasi admin
1 : main() 2 : tampilMenu()
3 : klik menu logout 4 : logout()
Gambar 7. Sequence Diagram Input Data Prodi 3 Perancangan Desain Tabel Adapun table-tabel yang akan dibutuhkan pada sistem dengan menerapkan algoritma  naive  bayes untuk  prediksi penerimaan mahasiswa baru adalah sebagai berikut :
1) Tabel Admin Nama Tabel : admin Primary key : Id Tabel 2. Desain File Admin Nama Field Type Ukuran id Int 11 nama Varchar 50 username Varchar 40 password Varchar 100 level Varchar 20 2) Tabel Dekan Fakultas Komputer Nama Tabel  : dekan_fakultas_komputer Primary key  : id Tabel  3. Desain  File  Dekan  Fakultas Komputer Nama Field Type Ukuran id Int 11 nidn Varchar 35 nama_dekan Varchar 50 jk_ dekan Varchar 24 alamat_dekan Text - no_tlp_dekan Varchar 15 tgl_lahir_dekan Date - username Varchar 40 password Varchar 100 level Varchar 20 3) Tabel Staff Marketing Nama Tabel  : staff_marketing Primary key  : id_staff Tabel 4. Desain File Staff Marketing Nama Field Type Ukuran id_staff Int 11 nama Varchar 50 jk Varchar 24 alamat Text - no_tlp Varchar 15 tgl_lahir Date - username Varchar 40 password Varchar 100 level Varchar 20
4) Tabel Prodi Nama Tabel  : Prodi Primary key  : id_prodi Tabel 5. Desain File Prodi Nama Field Type Ukuran id_prodi Int 11 nama_prodi Varchar 40 ket Text - 5) Tabel Mahasiswa Nama Tabel : data_mahasiswa Primary key : id_mhs Tabel 6 . Desain File Mahasiswa Nama Field Type Ukuran id_mhs Int 11 id_prodi Int 11 nama_mhs Varchar 40 jk Varchar 24 asal_sekolah Varchar 30 jurusan_sekolah Varchar 30 tgl_pendaftaran Date - tahun_angkatan Char 10 alamat_asal Text -

## IV HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Hasil Penelitian
Pada  bab  ini  akan  dibahas  hasil Penerapan  Algoritma  Naive  Bayes  Untuk Prediksi  Penerimaan  Mahasiswa  Baru Tahun  Akademik  2019/2020  Studi  Kasus Universitas  Bina  Insan  Fakultas  Komputer. Aplikasi  yang  telah  dibuat  pada  penelitian ini merupakan aplikasi yang dapat digunakan  sebagai  alat  bantu  Universitas
Bina  Insan  khususnya  bagian  marketing
Universitas Bina Insan untuk dapat melaksanakan kegiatan penerimaan mahasiswa baru disetiap tahunnya 1) Tampilan Halaman Login Sistem
Halaman Login Sistem  akan  tampil setelah user melakukan akses pertama pada url sistem. Halaman Login sistem merupakan verifikasi awal untuk melakukan akses  pada  sistem  dengan  menerapkan Algoritma Naive  Bayes Untuk  Prediksi Penerimaan  Mahasiswa  Baru.  Adapun
gambar halaman Login Sistem dapat dilihat pada gambar sebagai berikut :
Gambar 8. Tampilan Halaman Login
2) Tampilan Halaman Awal Sistem
Halaman  Awal  sistem  akan  tampil
setelah user yaitu admin, staff marketing dan dekan fakultas computer berhasil melakukan login pada  halaman  login  sistem.  Adapun gambar  Awal  sistem  dapat  dilihat  pada gambar sebagai berikut :
Gambar 9. Tampilan . Halaman Awal
Sistem ( User : Admin)
Gambar 10. Tampilan . Halaman Awal
Sistem ( User : Staff)
Gambar 11. Tampilan . Halaman Awal Sistem ( User : Dekan) 3) Tampilan Halaman Proses Klasifikasi Halaman Proses Klasifikasi merupakan  halaman  proses  pengolahan data  prodi  yang  dapat  melakukan  input, update,  hapus  dan  tampil  data  Proses Klasifikasi.  Halaman  Proses  Klasifikasi dapat dilihat pada gambar sebagai berikut:
Gambar 12. Tampilan Halaman Input /
Proses Klasifikasi
Gambar 13. Tampilan Halaman Hasil Proses Klasifikasi
Gambar 14. Tampilan Halaman Data Hasil Proses Klasifikasi 4.2 Pembahasan Sistem dengan menerapkan Algoritma Naive  Bayes Untuk  Prediksi Penerimaan  Mahasiswa  Baru  yang  telah dibuat  pada  penelitian  ini  merupakan aplikasi  yang  dapat  digunakan  sebagai  alat bantu  Universitas  Bina  Insan  khususnya bagian  marketing  Universitas  Bina  Insan untuk dapat melaksanakan kegiatan
penerimaan mahasiswa baru disetiap tahunnya. Sistem dengan menerapkan Algoritma Naive  Bayes Untuk  Prediksi Penerimaan Mahasiswa Baru secara terstruktur yang dengan melakukan
perancangan  sitem  dengan  menggunakan alat bantu diagram UML. Berdasarkan hasil dan  perancangan  sistem  maka  dapat diketahui aktor yang dapat melakukan akses pada  sistem  yaitu  admin,  staff  dan  dekan fakultas  komputer  dimana  setiap  aktor memilki  hak  akses  masing-masing  pada sistem. Sistem dengan menerapkan Algoritma Naive  Bayes Untuk  Prediksi Penerimaan  Mahasiswa  Baru  yang  dapat memberikan  gambaran  informasi  tentang calon  mahasiswa  baru  Universitas  Bina Insan  dan  dapat  memprediksi  status registrasi  dari  setiap  calon  mahasiswa berhasarkan history data mahasiswa ditahun sebelumnya  yang  akan  ditampilkan  pada laporan  data  yang  dihasilkan  pada  sistem yaitu  laporan    hasil  klasifikasi  mahasiswa
baru dan laporan persebaran calon mahasiswa baru. V KESIMPULAN Dari  hasil  dan  pembahasan  pada  bab sebelumnya maka dapat disimpulkan sebagai berikut: 1. Sistem  dapat  memberikan  gambaran informasi  tentang  calon  mahasiswa baru  Universitas  Bina  Insan  dari laporan persebaran calon mahasiswa.
2. Sistem dapat melakukan proses perhitungan  menggunakan algoritma naïve  bayes untuk  memprediksi  status registrasi  dari  setiap  calon  mahasiswa berdasarkan history data  mahasiswa ditahun sebelumnya yang telah terdapat pada system. VI SARAN
Berdasarkan dari analisis dan perancangan  sistem,  maka  dibuat  saran sebagai berikut :
1. Agar  dapat  mengabungkan  dengan algoritma  lainnya  untuk  menghasilkan keakuratan proses klasifikasi.
2. Agar  dapat  memberikan  akses  kepada mahasiswa  untuk  dapat  melakukan proses registrasi online pada sistem.
3. Perlu  adanya backup data,  sehingga jika  kehilanggan  data  sistem dapat sercara langsung melakukan recovery.

## VII DAFTAR PUSTAKA
[1] Ferdian  Sukarno  Putra.  Bambang Eka  Purnama  dan  Indah  Uly
Wardati,  “Pembangunan  Sistem Informasi  Pendaftaran  Mahasiswa
Baru  Pada  Universitas  Terbuka
Pacitan,” pp. 1–6, 2015.
[2] Bustami,  “Penerapan  Algoritma Naive  Bayes  Untuk  Mengklasifikasi Data Nasabah Asuransi,” J.  Inform. ,
vol. 8, no. 1, pp. 884–898, 2014. [3] Yoseph Pahlefi Ario, “Implementasi
Peraturan Presiden Nomor 26 Tahun 2009  Tentang  Penerapan  E-KTP,” vol. 2, no. 2, pp. 465–478, 2014. [4] Medan Yonathan Mael, “Implementasi Kebijakan Pemerintah  dalam  Meningkatkan Kesejahteraan Petani melalui Program  Padat  Karya  Pangan,” Agrimor ,  vol.  2,  no.  04,  pp.  48–49, 2018.
[5] Fitri  Rohmawati.  Ghofar  Rohman dan  Siti  Mujilahwati,  “Sistem Prediksi  Jumlah  Pengunjung  Wisata
Wego  Kec.Sugio  Kab.Lamongan Menggunakan  Metode  Fuzzy  Time Series,” vol. 3, no. 2, 2017. [6] Kristiawan Nugroho, “Model Analisis Prediksi Menggunakan Metode  Fuzzy  Time  Series,” AMIK JTC Semarang , pp. 46–50, 2016. [7] Devi  dan  Hendri,  “Penerapan Metode Naive Bayes pada Pengelompokan Mahasiswa Potensial  Drop  Out,” Inf.  dan Teknol. Ilm. , vol. 12, no. September, pp. 287–291, 2017.
[8] Fakhruddin dan Eka Safrianti, “Pelayanan  Penasehat  Akademik
(PA)  Dalam  Meningkatkan  Prestasi Mahasiswa,” Al-Idarah  J.  Manaj. Dan  Adm.  Islam  Pelayanan ,  vol.  1, no. 1, pp. 105–118, 2017.
[9] Dicky  Nofriansyah,  “Penerapan
Data  Mining  dengan  Algoritma Naive Bayes Clasifier untuk Mengetahui  Minat  Beli  Pelanggan,” pp. 81–92, 2016. [10] Sandy  Ferdinandus.  Lumenta  and Arthur Rumagit, “Perancangan Aplikasi  Surat  Masuk  Dan  Surat Keluar  Pada  PT.PLN  (Persero)
Wilayah  Suluttenggo,” Am.  J.  Ger. Linguist. Lit. , vol. 3, no. 2, pp. 161–
174, 2014. [11] Mara Destiningrum and Qadhli Jafar Adrian, “Sistem Informasi
Penjadwalan  Dokter  Berbassis  Web Dengan  Menggunakan  Framework Codeigniter,” vol. 11, no. 2, pp. 30– 37, 2017. [12] B.  Sidik, Pemrograman  Dengan
Web  PHP  7 .  Bandung:  Informatika,
2017.
[13] Meiska  Firstiara  Maudi,  “Desain Aplikasi Sistem Informasi Pelanggan  PDAM  WebGIS,” J. Geod.  Undip ,  vol.  3,  no.  3,  pp. 2337–845, 2014.
[14] A. C. Setiawan, Dahsyatkan Aplikasi  PHP  dengan  Sentuhan Javascript . Yogyakarta:  Lokomedia,
2015.
[15] Rosa  and  Shalahuddin, Rekayasa
Perangkat  Lunak  Terstruktur  dan Berorientasi Objek . Bandung: Informatika, 2015. [16] Andri  Suryadi  dan  Erwin  Harahap, “Sistem  Rekomendasi  Penerimaan Mahasiswa Baru Menggunakan Naive  Bayes  Classifier  Di  Institut Pendidikan Indonesia,” Joutica , vol.
3, no. 2, p. 171, 2018.
[17] Alfa Saleh, “Penerapan Data Mining Dengan  Metode  Klasifikasi  Naïve Bayes Untuk Memprediksi Kelulusan Mahasiswa Dalam Mengikuti English Proficiency Test,” no. February 2015, 2016.
[18] Ati  Suci  Dian  Martha  dan  Popy Widiyan,  “Penerapan  Algoritma Naive  Bayes  Untuk  Memprediksi
Profil Lulusan STMIK LPKIA,” vol.
1, no. 1, pp. 2–7, 2017.
[19] Mega  Kartika  Sari.  Ernawati  dan Irya  Wisnubhadra,  “Pembangunan Aplikasi Klasifikasi Mahasiswa Baru  untuk  Prediksi  Hasil  Studi Menggunakan Naive Bayes Classifier,” J. Buana Inform. , vol. 7,
no. 2, pp. 135–142, 2017.
[20] Mongan  Winny  Amelia.  Arie  dan Agustinus  Jacobus,  “Prediksi  masa
studi mahasiswa dengan menggunakan algoritma naive
bayes,” E-Journal Tek. Inform. , vol. 11, no. 1, 2017.
[21] Aah Sumiah. Wisnu Ahmad Maulana dan Deris Rinaldi, “Implementasi  Data  Mining  Untuk
Rekomendasi  Penentuan  Mahasiswa Penerima  Beasiswa  Menggunakan Metode  Naive  Bayes,”  pp.  1–11,
2014.