ISSN online: 2476-9754, ISSN print: 2623-0429 DOI : https://doi.org/10.21067/smartics.v8i1.6996
Penerapan Algoritma Naïve Bayes Classifier dan Fungsi Gaussian Untuk Penentuan Penjurusan Siswa Kelas X
Nilam Ramadhani a,* , Zainollah Effendy b , Irwan Darmawan c
a,b,c Universitas Madura, Jl. Raya Panglegur Km 35, Pamekasan, Indonesia
* correspondence email : nilam_ramadhani@unira.ac.id
Abstract — Majoring in the X degree students needs to be done by the school. To optimise necessary to take steps that can assist the school in determining student majors. The approach can apply the Naïve Bayes Classifier algorithm and Gaussian Function. The dataset used is 100 records, consisting of attribute values for Mathematics, Physics, Biology, and Chemistry subjects. The target or class attributes are science (IPA) and social (IPS) majors. From the dataset, there are 47 records in the IPA class and 52 records in IPS. Results of the implementation of the Naïve Bayes Classifier algorithm and the Gaussian function can determine the majors class on the entered test data. The classification results can be used as consideration for the school to assist in the process of student majors.
Index Terms — Majoring Student,Data Mining, Classification, Naïve Bayes classifier,Gaussian function.
Abstrak — Penjurusan pada siswa kelas X perlu dilakukan oleh pihak sekolah. Untuk mengoptimalkan hal tersebut perlu dilakukan langkah-langkah yang dapat membantu pihak sekolah dalam menentukan jurusan siswa. Pendekatan yang bisa dilakukan adalah dengan menerapkan algoritma Naïve Bayes Classifier dan Fungsi   Gaussian.Dataset   yang   digunakan   sebanyak   100   record,terdiri   dari   atribut   nilai   mata   pelajaran Matematika,Fisika,Biologi, dan Kimia. Atribut target atau class yaitu jurusan IPA dan IPS. Dari dataset tersebut ada 47 record yang terdapat pada class IPA dan 52 record. Dari hasil implementasi algoritma Naïve Bayes Classifier dan fungsi Gaussian, dapat ditentukan class jurusan pada data uji yang dimasukkan. Hasil klasifikasi tersebut bisa dijadikan bahan pertimbangan bagi pihak sekolah untuk membantu dalam proses penjurusan siswa.

## Kata Kunci — Penjurusan siswa, Data mining,Klasifikasi,Naïve Bayes classifier,fungsi Gaussian

## I. PENDAHULUAN
Sekolah Menengah  Atas (disingkat SMA), adalah jenjang pendidikan menengah pada pendidikan formal di Indonesia yang ditempuh dalam waktu 3 tahun, mulai dari kelas X sampai kelas XII. Pada tahun kedua (yakni kelas XI), siswa SMA dapat memilih salah satu dari dua jurusan yang ada, yaitu sains dan sosial,   Idealnya,   pemilihan   jurusan   itu   berdasarkan   minat,   bakat,   dan   kemampuan   siswa.   Penentuan penjurusan   dilakukan   mulai   akhir   semester   dua   pada   tahun   pertama.   Penentuan   ini   dipertimbangkan berdasarkan nilai akademik siswa dan minat bakat siswa yang dilihat dari hasil psikotes. Penjurusan dilakukan   sebagai   upaya   untuk   lebih   mengarahkan   siswa   berdasarkan     minat   dan   kemampuan akademiknya. Hal ini juga dimaksudkan untuk memudahkan siswa dalam memilih bidang ilmu yang akan ditekuninya di jenjang universitas.
Ada  beberapa  teknik yang bisa digunakan  untuk menyelesaikan  masalah  yang berkenaan  dengan adanya data,diantaranya data mining[1][2]. Dengan memanfaatkan data mining, proses penjurusan siswa bisa dilakukan dengan menggunakan data akademik siswa. Ada beberapa teknik klasifikasi yang bisa diterapkan pada studi kasus ini. Salah satunya adalah algoritma Naïve Bayes  dan fungsi Gauss. Naïve Bayes menyimpulkan keputusan dari banyaknya probabilitas dari kejadian  yang ada sehingga menjadi perbandingan dari data baru[3][4].  Sedangkan fungsi Gauss merupakan sebuah fungsi probabilitas yang menunjukkan distribusi atau penyebaran suatu variabel[5].

## II. METODE PENELITIAN
A. Alur Pelaksanaan
Pada penelitian ini, tahapan yang dilakukan menggunakan algoritma Naïve Bayes seperti pada gambar 1[6].

## Gambar-1. Tahapan dengan algoritma Naïve Bayes
Berdasarkan pada gambar 1,tahapan metode yang dilakukan dapat diurai sebagai berikut :
1) Pengambilan sampel data training
Data   set   yang   digunakan   sebanyak   100 record .   Terdiri   dari   atribut   nomor   induk   siswa,nama siswa,jenis kelamin,nilai mata pelajaran IPA.
2) Melakukan data cleaning. Pada tahap ini dilakukan proses menghilangkan noise dan data yang tidak konsisten atau data tidak relevan.
3) Melakukan transformasi data. Pada proses ini data diubah atau digabung sesuai dengan algoritma Naïve Bayessian Classifier.
4) Menentukan nilai mean dan standar deviasi masing-masing atribut. Pada  tahap  ini  mencari   probabilitas tiap  atribut, serta   mencari  nilai  terbesar   untuk  menghasilkan keputusan sebagai diagnosis.
5) Melakukan perhitungan probabilitas kelas terbesar. Mencari probabilitas terbesar pada masing-masing kelas atau target atribut.
6) Menentukan nilai Ci dan nilai X.
Memasukkan parameter atau input data yang akan diproses. Setelah itu  mencari nilai atribut hasil terakhir yang akan menjadi hasil penjurusan siswa.
7) Melakukan perhitungan Ci dan X|Ci. Mencari nilai probabilitas dari setiap atribut berdasarkan pengelompokan hasil akhir.
8) Melakukan perhitungan X|pilihanCi.
Penerapan Algoritma Naïve Bayes Classifier dan Fungsi Gaussian Untuk Penentuan Penjurusan Siswa Kelas X (Nilam Ramadhani)
Melakukan pengelompokkan (dalam hal ini melakukan pengkalian) pada masing-masing probabilitas tiap-tiap atribut sesuai dengan jenis hasil penjurusan. Setelah itu mencari nilai probabilitas  terbesar sehingga dihasilkan kesimpulan atau keputusan penjurusannya.
9) Penentuan hasil probabilitas kelas terbanyak.
B. Tahapan Penghitungan Penentuan Kelas
Pada proses penghitungan kelas, langkah yang dilakukan disajikan seperti pada gambar 2.

## Gambar-2. Tahapan proses penentuan kelas
Pada   proses   perhitungan   ini   menggunakan   gabungan   metode   Naïve   Bayessian   Classification dengan fungsi distribusi Gauss (Distribusi Normal) dengan tahapan sebagai berikut :
1. Menentukan Mean dan dan Standar deviasi dari masing-masing Atribut. Nilai Mean dan dan Standar deviasi dari masing-masing class pada setiap mata pelajaran yang sudah didapatkan dengan algoritma Naïve Bayes.
2. Menentukan Data Tes. Memberikan data tes untuk diuji penentuan kelasnya.
3. Melakukan perhitungan dengan Fungsi Gauss. Masing-masing probabilitas yang muncul pada setiap mata pelajaran di masing-masing class yang didapat dengan algoritma Naïve Bayes kemudian dihitung menggunakan Fungsi Gauss. Rumus fungsi Gauss adalah seperti yang disajikan pada persamaan 1[7][8].
f ( x )= 1 σ √ 2 π e − ( x − μ) 2 2 σ 2 (1)
4. Menentukan Likehood dari masing masing kelas. Menghitung likehood atau kedekatan nilai probabilitasnya pada setiap class dengan mengalikan semua nilai probabilitas pada setiap mata pelajaran menggunakan fungsi Gauss.
5. Menentukan Nilai Probabilitas.
Menghitung nilai probabilitas untuk setiap class sesuai nilai likehoodnya.
Penerapan Algoritma Naïve Bayes Classifier dan Fungsi Gaussian Untuk Penentuan Penjurusan Siswa Kelas X (Nilam Ramadhani)

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
A.  Sampel Data Set Data set yang digunakan adalah data dari siswa kelas X SMAN 1 SAMPANG Tahun Ajaran 2012- 2013 seperti disajikan pada tabel 1. Data set training yang dipakai sebanyak 100 record .
Tabel 1. Dataset yang digunakan No No Induk Nama Peserta Didik L/ P NILAI IPA PILIHAN MAT FIS BIO KIM 1 11560 Abdul Majid Abdillah L 78 81 79 78 IPA 2 11561 Ahmad Riski L 79 82 77 75 IPA 3 11562 Anaz Riskilah L 76 79 77 75 IPS 4 11563 Dedi Fadhila Ardiansya L 76 78 77 75 IPS 5 11564 Dewi Rohmatul Aini P 79 77 79 80 IPA 6 11565 Dwi Riski Saummillaili P 79 77 79 80 IPA 7 11566 Evi Indriani P 80 82 80 75 IPA 8 11567 Fajar Wahyudi L 84 79 80 78 IPA 9 11568 Fatimatus Zahro P 85 80 80 83 IPA 10 11569 Firtia Herdiana Utami P 75 78 81 83 IPA 11 11570 Fuad Hasan L 78 76 78 75 IPS 12 11571 Haqiqiyatul Riskiyah P 78 77 78 71 IPS .. … … .. .. .. .. .. .. .. … … .. .. .. .. .. .. .. … … .. .. .. .. .. .. 88 11646 Lailatul Yunia P 76 77 75 75 IPS 89 11647 Moh Jafri L 79 77 79 80 IPA 90 11630 Siti Maftuhah P 79 77 79 80 IPA 91 11631 Siti Safira P 80 82 80 75 IPA 92 11632 Siti Sofiatul P 84 79 80 78 IPA 93 11633 Sofiatun P 77 78 75 75 IPS 94 11634 Tataq L 85 80 78 75 IPA 95 11635 Tri Sulton L 79 77 79 80 IPA 96 11636 Wulan purnamasari P 79 77 79 80 IPA 97 11637 Yuliana Dewi P 80 82 80 75 IPA 98 11638 Yuyun P 84 79 80 78 IPA 99 11639 Hasbi L 81 80 75 78 IPA 100 11640 Hurun P 75 75 75 75 IPS
Dataset pada tabel 1 merupakan dataset yang sudah dilakukan cleaning dan transformasi sesuai langkah 2 dan 3 pada tahapan metodologi.
Adapun beberapa kriteria yang menjadi dasar dari penjurusan SMAN 1 Sampang adalah:
1. Kriteria   Ketuntasan   Minimal   Untuk   IPA   adalah   75,   artinya   Mata   kuliah   IPA   yang   meliputi Matematika, Fisika, Biologi, Kimia harus mencapai nilai minimal 75.
2. Nilai Rata-rata MIPA (Matematika IPA) adalah 78. Hasil nilai ini diambil dari Semester genap untuk penentuan penjurusan, sedangkan untuk semester ganjil hanya untuk pengarahan.
3. Bagi siswa yang pada semester genap, nilai rata-rata MIPA tidak mencapai 78 maka akan otomatis masuk jurusan IPS atau mengikuti training selama 2 bulan untuk bisa masuk jurusan IPA.
B.  Penentuan Mean dan Standart Deviasi dengan Algoritma Naive Bayes Pada tahapan ini dilakukan perhitungan standar deviasi nilai pada masing-masing mata pelajaran, yaitu Matematika,Fisika,Biologi,Kimia pada seluruh target atribut IPA dan IPS. a) Probabilitas Setiap Nilai untuk Mata Pelajaran
Sesuai dataset awal,jumlah nilai untuk mata pelajaran Matematika pada kelas IPA sebanyak 47,dan untuk kelas IPS sebanyak 52. Hasil perhitungan nilai Mean (Rata-rata) dan Standart Deviasi (simpangan baku) pada mata pelajaran Matematika disajikan pada tabel 2.
Tabel 2. Nilai Mean dan deviasi Matematika (X1) Parameter IPA IPS Standart Deviasi 3.364603 3.398346 Mean 78.83838 78.84536
Penerapan Algoritma Naïve Bayes Classifier dan Fungsi Gaussian Untuk Penentuan Penjurusan Siswa Kelas X (Nilam Ramadhani)
Untuk mata pelajaran Fisika,pada target atribut IPA sebanyak 47 dan IPS sebanyak 52. Adapun hasil perhitungan  nilai Mean (Rata-rata) dan Standart Deviasi (simpangan baku) pada mata pelajaran Fisika disajikan pada tabel 3.
Tabel 3. Nilai Mean dan deviasi Fisika (X2) Parameter IPA IPS Standart Deviasi 2.212761 2.176836 Mean 78.0404 77.96907
Pada mata pelajaran Biologi,terdapat 47 untuk pilihan IPA dan 52 untuk pilihan IPS. Nilai Mean (Rata- rata) dan Standart Deviasi (simpangan baku) pada mata pelajaran Biologi disajikan pada tabel 4.
Tabel 4. Nilai Mean dan deviasi Biologi (X3) Parameter IPA IPS Standart Deviasi 2.741415 2.766042 Mean 77.92929 77.92784
Pada mata pelajaran Kimia terdapat 47 untuk pilihan IPA dan 52 untuk pilihan IPS. Nilai Mean (Rata- rata) dan Standart Deviasi (simpangan baku) pada mata pelajaran Kimia disajikan pada tabel 5.
Tabel 5. Nilai Mean dan deviasi Kimia (X4) Parameter IPA IPS Standart Deviasi 2.172949 2.184764 Mean 76.51515 76.51546

## b) Perhitungan  Probabilitas Kelas Terbesar
Data yang akan diproses pada tabel data training ini adalah data penjurusan dengan memasukkan 2 pilihan yaitu IPA dan IPS. Terdapat dua class dari  klasifikasi yaitu seperti yag disajikan pada tabel 6.
Tabel 6. Penentuan Class Ci Class Keterangan C1 IPA C2 IPS
Setelah   itu   mencari   nilai   atribut   hasil   terakhir   yang   akan   menjadi   hasil   penjurusan   siswa.   Nilai Matematika, Fisika, Biologi, Kimia sesuai aturan di tempat penelitian menurut KKM (Kriteria Ketuntasan Minimal) nilai MIPA harus 75. Jadi dalam atribut dicari nilai yang banyak keluar yaitu ≥ 75. Setelah itu mencari nilai probabilitas dari setiap atribut berdasarkan pengelompokan hasil akhir. Hasil pilihan pada masing-masing class disajikan pada tabel 7.
Tabel 7. Probabilitas masing-masing class Ci Class Jumlah Probabilitas IPA 47 0.47 IPS 52 0.52
Kemudian dilakukan perhitungan probabilitas untuk masing-masing mata pelajaran  pada setiap class. Untuk   pelajaran   Matematika   nilai   probabilitasnya   disajikan   pada   tabel   8,yang   didapatkan   melalui perhitungan sebagai berikut :
P ( mat ≥ 75 ∣ IPA )= 47 100 = 0,47
P ( mat ≥ 75 ∣ IPS )= 52 100 = 0,52
Tabel 8. Nilai P pelajaran Matematika |Ci P(MAT=  ≥ 75 | Ci ) Hasil IPA 0,47 IPS 0,52
Untuk pelajaran Fisika nilai probabilitasnya disajikan pada tabel 9,yang didapatkan melalui perhitungan sebagai berikut :
P ( Fis ≥ 75 ∣ IPA )= 47 100 = 0,47
P ( Fis ≥ 75 ∣ IPS )= 52 100 = 0,52

## Tabel 9. Nilai P pelajaran  Fisika |Ci
Penerapan Algoritma Naïve Bayes Classifier dan Fungsi Gaussian Untuk Penentuan Penjurusan Siswa Kelas X (Nilam Ramadhani)
P(FIS=  ≥ 75 | Ci ) Hasil IPA 0,47 IPS 0,52
Untuk   pelajaran   Biologi   nilai   probabilitasnya   disajikan   pada   tabel   10,   yang   didapatkan   melalui perhitungan sebagai berikut :
P ( Bio ≥ 75 ∣ IPA )= 47 100 = 0,47
P ( Bio ≥ 75 ∣ IPS )= 52 100 = 0,52
Tabel 10. Nilai P pelajaran Biologi | Ci P(BIO=  ≥ 75 | Ci ) Hasil IPA 0,47 IPS 0,52
Untuk pelajaran Kimia nilai probabilitasnya disajikan pada tabel 11,yang didapatkan melalui perhitungan sebagai berikut :
P ( Kim ≥ 75 ∣ IPA )= 47 100 = 0,47
P ( Kim ≥ 75 ∣ IPS )= 52 100 = 0,52
Tabel 11.Nilai P pelajaran  Kimia |Ci P(KIM=  ≥ 75 | Ci ) Hasil IPA 0,47 IPS 0,52
Langkah selanjutnya melakukan proses perhitungan  terakhir  yaitu menghitung X | Pilihan Ci. Adapun prosesnya sebagai berikut:
(a) Melakukan pengelompokkan (dalam hal ini melakukan perkalian) pada masing-masing probabilitas tiap-tiap atribut sesuai  dengan jenis hasil penjurusan yang disajikan pada tabel  12. Nilai tersebut didapatkan melalui perhitungan berikut :
P(X|PILIHAN =IPA)
Didapatkan 0,47 X 0,47 X 0,47 X 0,47= 0,048
P(X|PILIHAN =IPS) Didapatkan 0,52 X 0,52 X 0,52 X 0,52 = 0,073
Tabel 12.Nilai Probabilitas masing-masing class P(X|PILIHAN= Ci ) Hasil IPA 0,048 IPS 0,073
Dari pengelompokan ini di dapat hasil dari pilihan IPA = 0,048 dan dari Pilihan IPS = 0,073.
(b) Mencari nilai probabilitas   terbesar sehingga dihasilkan kesimpulan atau keputusan penjurusannya. Untuk  mencari   nilai   probabilitas     terbesar   dilakukan   perhitungan   sebagaimana   berikut,yang merupakan   perkalian   nilai   probabilitas   terbesar   pada   masing-masing   class   pada   seluruh   mata pelajaran.
P(X|PILIHAN =IPA) P (PILIHAN = IPA)
Didapatkan 0,048 X 0,47=0,02256 P(X|PILIHAN =IPS) P (PILIHAN = IPS) Didapatkan 0,073X 0,52 =0,03796
Hasil penentuan nilai probabilitas kelas terbesar disajikan pada tabel 13.
Tabel 13. Nilai Probabilitas Akhir P(X|PILIHAN= Ci ) Hasil IPA 0,02256 IPS 0,03796
Penerapan Algoritma Naïve Bayes Classifier dan Fungsi Gaussian Untuk Penentuan Penjurusan Siswa Kelas X (Nilam Ramadhani)

## c) Perhitungan  Probabilitas Penentuan Pilihan Kelas
Sesuai tahapan yang dijabarkan pada metodologi ,maka dilakukan tahapan perhitungan  probabilitas penentuan pilihan kelas,yang merupakan lanjutan langkah setelah penggunaan algoritma Naïve Bayes. Untuk itu digunakan data tes seperti disajikan pada tabel 14 yang akan dicari pilihan kelasnya.
Tabel 14.  Data Tes X1 (MAT) X2 (FIS) X3 (BIO) X4 (KIM) Pilihan 75 80 78 80 ?
Untuk mencari kelas dari data tes tersebut,maka dilakukan langkah perhitungan dengan fungsi Gauss untuk setiap nilai Xi. Adapun perhitungan fungsi Gauss nya adalah sebagai berikut :
f ( x 1 = 75 ∣ IPA ) = 1 √ 23.14 ( 3.364603 ) e −( 75 − 78.83838 ) 2 2 ( 3.364603 ) 2 = 0.062
f ( x 1 = 75 ∣ IPS ) = 1 √ 23.14 ( 3.398346 ) 2.71 −( 75 − 78.84536 ) 2 2 ( 3.398346 ) 2 = 0.061
f ( x 2 = 80 ∣ IPA ) = 1 √ 23.14 ( 2.212761 ) 2.71 −( 80 − 78.0404 ) 2 2 ( 2.212761 ) 2 = 0.001
f ( x 2 = 80 ∣ IPS ) = 1 √ 23.14 ( 2.176836 ) 2.71 −( 80 − 77.96 ) 2 2 ( 2.176836 ) 2 = 0.00095
f ( x 3 = 78 ∣ IPA ) = 1 √ 23.14 ( 2.741415 ) 2.71 −( 78 − 77.92 ) 2 2 ( 2.741415 ) 2 = 0.109
f ( x 3 = 78 ∣ IPS ) = 1 √ 2 3.14 ( 2.766042 ) 2.71 −( 78 − 77.92 ) 2 2 ( 2.766042 ) 2 = 0.108
f ( x 4 = 80 ∣ IPA ) = 1 √ 23.14 ( 2.172949 ) 2.71
−( 80 − 76.51 ) 2 2 ( 2.172949 ) 2 = 0.021
f ( x 4 = 80 ∣ IPS ) = 1 √ 23.14 ( 2.184764 ) 2.71 −( 80 − 76.51 ) 2 2 ( 2.184764 ) 2 = 0.021

## Yang bisa disimplifikasi pada table 15.
Tabel 15.  Hasil Perhitungan Gauss pada setiap class untuk Xi X1 X2 X3 X4 IPA IPS IPA IPS
IPA IPS IPA IPS 0.062 0.061 0.001 0.00095 0.109 0.108 0.021 0.021
Setelah itu menghitung Likehood dari masing masing kelas. Untuk LikeHood IPA = 0.062 x 0.001 x 0.109 x 0.021 = 0.00000014
Sedangkan untuk LikeHood IPS = 0.061 x 0.00095 x 0.108 x 0.021 = 0.00000013 Setelah   itu   menghitung   nilai   probabilitas   untuk   masing-masing   class.   Didapatkan   melalui perhitungan berikut :
Probabilitas IPA = 0.00000014 0.00000014 + 0.00000013 = 0.518518519 Probabilitas IPS = 0.00000013 0.00000013 + 0.00000014 = 0.481481481
Dari   hasil   perhitungan   diatas   didapatkan   bahwa   nilai   probabilitas   class   IPA   lebih   besar   dari probabilitas class IPS sehingga dapat disimpulkan bahwa hasil klasifikasi mengarah pada pilihan jurusan IPA.

## IV. KESIMPULAN
Dari hasil implementasi algoritma Naïve Bayes dan fungsi Gauss dapat diketahui hasil klasifikasi untuk   menentukan   jurusan   pada   setiap   siswa.   Hasil   klasifikasi   yang   diperoleh   dapat   dijadikan pertimbangan dalam pengambilan keputusan karena bisa disesuaikan dengan kebutuhan sekolah.
Penerapan Algoritma Naïve Bayes Classifier dan Fungsi Gaussian Untuk Penentuan Penjurusan Siswa Kelas X (Nilam Ramadhani)

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N. Ramadhani, A. W. Syahroni, A. Supikar, and W. Zumam, “Penerapan Market Basket Analysis Menggunakan Metode Multilevel Association Rules dan Algoritma ML_T2L1 Pada Data Order PT. Unirama,” InfoTekJar J. Nas. Inform. dan Teknol. Jar. , vol. 4, no. 2, pp. 261–274, 2020.
[2] N. Ramadhani and N. Fajarianto, “Sistem Informasi Evaluasi Perkuliahan dengan Sentimen Analisis Menggunakan Naïve Bayes dan Smoothing Laplace,” JSINBIS (Jurnal Sist. Inf. Bisnis) , vol. 10, no. 2, pp. 228–234, 2020.
[3] J. Han, M. Kamber, and J. Pei, Data Mining: Concepts and Techniques . Morgan kaufmann, 2012.
[4] S. Aggarwal and D. Kaur, “Naive Bayes Classifier with Various Smoothing Techniques for Text Documents,” Int. J. Comput. Trends Technol. , vol. 4, no. 4, pp. 873–876, 2013.
[5] P. Batarius and I. P. A. N. Samane, “Analisis Metode Gauss-Jordan Dalam Penentuan Arus Pada Rangkaian Listrik,” J. Ilm. MATRIK , vol. 23, no. 3, pp. 279–290, 2021.
[6] F. Harahap, N. E. Saragih, E. T. Siregar, and H. Sariangsah, “Penerapan Data Mining Dengan Algoritma Naive Bayes Classifier Dalam Memprediksi Pembelian Cat,” J. Ilm. Inform. , vol. 9, no. 1, pp. 19–23, 2021.
[7] A. P. Laksitaningtyas, D. Legono, and B. Yulistiyanto, “Metode Uji Ketelitian Unjuk Kerja Alat Ukur Dengan Penerapan Persamaan Distribusi Normal (Contoh Kasus Laser Doppler Anemometer),” J. Ilm. Tek. Sipil , vol. 24, no. 1, pp. 80–89, 2020.
[8] S. A. Purba, “Estimasi Parameter Data Berdistribusi Normal Menggunakan Maksimum Likelihood Berdasarkan Newton Raphson,” J. Sains Dasar , vol. 9, no. 1, pp. 16–18, 2020.
Nilam  Ramadhani Meraih gelar sarjana teknik (S.Kom) dari Universitas Merdeka Malang pada tahun 2006. Kemudian meraih gelar Master (M.Kom) dari Sekolah Tinggi Teknik Surabaya pada tahun 2014. Saat ini Penulis menjadi dosen program studi Informatika di Universitas Madura Pamekasan.
Irwan   Darmawan,   Meraih   gelar   sarjana   informatika   (S.Kom)   dari   Universitas   Trunojoyo   Bangkalan   pada   tahun   2010. Kemudian meraih gelar Master (M.Kom) dari Sekolah Tinggi Teknik Surabaya pada tahun 2018. Saat ini Penulis menjadi dosen program studi Informatika di Universitas Madura Pamekasan.
Penerapan Algoritma Naïve Bayes Classifier dan Fungsi Gaussian Untuk Penentuan Penjurusan Siswa Kelas X (Nilam Ramadhani)