I
n
d
on
e
s
i
an
Jo
u
r
n
al
o
f
El
e
c
t
r
i
c
al
En
gi
n
e
e
r
i
n
g
an
d
C
o
m
p
u
te
r
S
c
i
e
n
c
e
V
o
l
.
1
6
,
N
o
.
3
,
D
e
c
e
m
b
e
r
201
9
,
pp
.
1
5
8
4
~
1592
IS
S
N
:
2502
-
4752
,
D
O
I
:
10.
1
1591
/
i
j
e
e
c
s
.
v
1
6
.i
3
.
pp
1
5
8
4
-
1
592
1584
Jou
r
n
al
h
o
m
e
pa
ge
:
ht
t
p:
/
/
i
ae
s
c
or
e
.
c
om
/
j
our
na
l
s
/
i
nde
x
.
php/
i
j
e
e
c
s
S
u
p
e
r
v
i
sed
d
a
t
a
m
i
n
i
n
g
a
p
p
r
o
a
c
h
f
o
r
p
r
e
d
i
c
t
i
n
g
s
t
u
d
e
n
t
p
e
r
f
o
r
m
a
n
c
e
Wan
F
ai
r
o
s
Wan
Y
aa
c
o
b
,
S
ye
r
i
n
a
A
z
l
i
n
M
d
N
as
i
r
,
Wan
F
ai
z
ah
Wan
Y
aa
c
o
b
,
N
o
r
af
e
fah
M
o
h
d
S
o
b
r
i
F
a
c
ul
t
y
o
f
C
o
m
put
e
r
a
nd
M
a
t
he
m
a
t
i
c
a
l
S
c
i
e
nc
e
s
,
U
n
i
v
e
r
s
i
t
i
T
e
kno
l
o
g
i
M
A
R
A
C
a
w
a
ng
a
n
K
e
l
a
nt
a
n
,
M
a
l
a
y
s
i
a
A
r
ti
c
l
e
I
n
fo
A
B
S
TR
A
C
T
Ar
t
i
c
l
e
h
i
s
t
or
y
:
R
e
c
e
i
v
e
d
A
pr
1
,
201
9
R
e
v
i
s
e
d
J
ul
22
,
201
9
A
c
c
e
pt
e
d
J
ul
28
,
201
9
D
a
t
a
m
i
ni
ng
a
pp
r
o
a
c
h
ha
s
be
e
n
s
uc
c
e
s
s
f
ul
l
y
i
m
pl
e
m
e
nt
e
d
i
n
hi
g
he
r
e
duc
a
t
i
o
n
a
nd
e
m
e
r
g
e
a
s
a
n
i
n
t
e
r
e
s
t
i
ng
a
r
e
a
i
n
e
duc
a
t
i
o
na
l
da
t
a
m
i
n
i
ng
r
e
s
e
a
r
c
h
.
T
he
a
pp
r
o
a
c
h
i
s
i
nt
e
nd
e
d
f
o
r
i
de
nt
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
nd
e
xt
r
a
c
t
i
o
n
of
ne
w
a
nd
po
t
e
nt
i
a
l
l
y
v
a
l
ua
bl
e
kno
w
l
e
dg
e
f
r
o
m
t
he
da
t
a
.
P
r
e
d
i
c
t
i
v
e
m
o
de
l
de
v
e
l
o
pe
d
us
i
ng
s
up
e
r
v
i
s
e
d
d
a
t
a
m
i
n
i
ng
a
ppr
o
a
c
h
c
a
n
de
r
i
v
e
c
o
nc
l
us
i
o
n
o
n
s
t
ud
e
n
t
s
'
a
c
a
de
m
i
c
s
uc
c
e
s
s
.
T
h
e
a
b
i
l
i
t
y
t
o
pr
e
di
c
t
s
t
ude
n
t
’
s
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
c
a
n
be
be
n
e
f
i
c
i
a
l
f
o
r
i
nno
v
a
t
i
o
n
i
n
m
o
de
r
n
e
duc
a
t
i
o
na
l
s
y
s
t
e
m
s
.
T
he
m
a
i
n
o
bj
e
c
t
i
v
e
o
f
t
hi
s
pa
p
e
r
i
s
t
o
de
v
e
l
o
p
pr
e
di
c
t
i
v
e
m
o
de
l
s
us
i
ng
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
l
g
o
r
i
t
hm
t
o
pr
e
di
c
t
s
t
ude
nt
’
s
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
a
t
s
e
l
e
c
t
e
d
un
i
v
e
r
s
i
t
y
i
n
M
a
l
a
y
s
i
a
.
T
he
p
r
e
d
i
c
t
i
o
n
m
o
de
l
de
v
e
l
o
pe
d
c
a
n
be
us
e
d
t
o
i
de
n
t
i
f
y
t
he
m
o
s
t
i
m
po
r
t
a
nt
a
t
t
r
i
bu
t
e
s
i
n
t
he
da
t
a
.
S
e
v
e
r
a
l
p
r
e
d
i
c
t
i
v
e
m
o
de
l
l
i
ng
t
e
c
hni
qu
e
s
o
f
K
-
N
e
a
r
e
s
t
N
e
i
g
hbo
r
,
N
a
ï
v
e
B
a
y
e
s
,
D
e
c
i
s
i
o
n
T
r
e
e
a
nd
L
o
g
i
s
t
i
c
R
e
g
r
e
s
s
i
o
n
M
o
de
l
m
o
de
l
s
w
e
r
e
us
e
d
t
o
pr
e
di
c
t
s
t
u
de
n
t
’
s
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
w
he
t
h
e
r
e
xc
e
l
l
e
nt
o
r
no
n
-
e
xc
e
l
l
e
n
t
.
B
a
s
e
d
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
m
e
a
s
ur
e
,
pr
e
c
i
s
i
o
n,
r
e
c
a
l
l
a
nd
R
O
C
c
ur
v
e
,
r
e
s
ul
t
s
s
ho
w
t
ha
t
t
he
N
a
ï
v
e
B
a
y
e
s
o
ut
pe
r
f
o
r
m
o
t
he
r
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
l
g
o
r
i
t
hm
.
T
he
N
a
ï
v
e
B
a
y
e
s
r
e
v
e
a
l
s
t
h
a
t
t
he
m
o
s
t
s
i
g
ni
f
i
c
a
n
t
f
a
c
t
o
r
s
c
o
nt
r
i
but
i
ng
t
o
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
o
f
e
xc
e
l
l
e
nt
s
t
ude
nt
s
i
s
w
he
n
t
h
e
s
t
u
de
n
t
s
c
o
r
e
s
A
+
a
nd
A
i
n
M
ul
t
i
v
a
r
i
a
t
e
A
na
l
y
s
i
s
;
A
+
,
A
a
nd
A
-
i
n
S
A
S
P
r
o
g
r
a
m
m
i
ng
a
nd
A
,
A
-
a
nd
B
+
i
n
I
T
S
47
2
.
Ke
y
w
or
d
s
:
Cl
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
t
e
c
hni
que
D
a
t
a
m
i
ni
n
g
P
r
e
di
c
t
i
v
e
m
o
de
l
S
t
ude
nt
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
C
opy
r
i
gh
t
©
201
9
I
n
s
t
i
t
ut
e
o
f
A
dv
anc
e
d
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
and
S
c
i
e
nc
e
.
A
l
l
r
i
gh
t
s
r
e
s
e
r
v
e
d
.
Cor
r
e
s
pon
di
n
g
Au
t
h
or
:
W
a
n
F
a
i
r
o
s
W
a
n
Y
a
a
c
o
b
,
F
a
c
ul
t
y
of
Co
m
put
e
r
a
n
d
M
a
t
h
e
m
a
t
i
c
a
l
S
c
i
e
n
c
e
s
,
U
n
i
v
e
r
s
i
t
i
Te
kn
o
l
o
gi
M
A
R
A
C
a
w
a
n
g
a
n
K
e
l
a
nt
a
n,
18500
B
uki
t
Il
m
u,
M
a
c
ha
n
g,
K
e
l
a
nt
a
n
,
M
a
l
a
y
s
i
a
.
E
m
a
i
l
:
w
n
f
a
i
r
o
s
@
ke
l
a
nt
a
n.
ui
t
m
.
e
du.
m
y
1.
I
N
TR
O
D
U
C
TI
O
N
Cu
rr
e
nt
l
y
,
un
i
v
e
r
s
i
t
i
e
s
a
r
e
w
o
r
ki
n
g
i
n
a
v
e
r
y
c
o
m
pl
e
x
a
n
d
hi
g
h
l
y
c
o
m
pe
t
i
t
i
v
e
e
n
v
i
r
o
n
m
e
n
t
.
O
n
e
of
t
h
e
hi
g
h
qua
l
i
t
y
un
i
v
e
r
s
i
t
y
c
r
i
t
e
r
i
a
i
s
b
a
s
e
d
o
n
i
t
s
e
xc
e
l
l
e
nt
r
e
c
o
r
d
o
f
a
c
a
de
m
i
c
a
c
hi
e
v
e
m
e
n
t
s
.
H
e
n
c
e
,
i
n
hi
g
h
e
r
l
e
a
rni
ng
i
n
s
t
i
t
ut
i
o
n
s
,
s
t
ude
nt
’s
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
i
s
a
n
i
m
p
o
r
t
a
nt
p
a
rt
t
o
b
e
f
oc
us
by
t
h
e
m
a
na
ge
m
e
n
t
o
f
t
h
e
uni
v
e
r
s
i
t
y
.
A
b
i
l
i
t
y
t
o
pr
e
di
c
t
t
h
e
s
t
ude
n
t
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
us
i
n
g
da
t
a
m
i
ni
n
g
(D
M
)
h
a
s
r
e
c
e
i
ve
d
m
uc
h
a
t
t
e
n
t
i
o
n
[1
-
10]
.
T
h
o
ug
h
p
r
e
d
i
c
t
i
n
g
t
h
e
s
t
ude
n
t
’s
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
i
s
a
c
o
m
pl
e
x
t
a
s
k
due
t
o
t
h
e
i
n
c
r
e
a
s
e
i
n
t
h
e
n
u
m
b
e
r
o
f
da
t
a
a
v
a
i
l
a
b
l
e
r
e
l
a
t
i
n
g
t
o
s
t
ude
n
t
’s
a
c
a
de
m
i
c
r
e
s
ul
t
s
i
n
hi
g
h
e
r
l
e
a
rni
n
g
i
n
s
t
i
t
u
t
i
o
n,
da
t
a
m
i
n
i
ng
a
ppl
i
c
a
t
i
o
n
c
a
n
h
e
l
p
t
h
e
a
c
a
de
m
i
c
m
a
na
ge
m
e
n
t
s
y
s
t
e
m
s
t
o
i
n
v
e
s
t
i
ga
t
e
a
n
d
i
de
n
t
i
fy
gr
o
up
o
f
e
x
c
e
l
l
e
n
t
s
t
ude
nt
s
a
n
d
g
r
o
up
o
f
dr
o
ppe
d
o
ut
s
t
ude
nt
s
f
r
o
m
t
h
e
u
n
i
v
e
r
s
i
t
y
.
T
h
e
da
t
a
m
i
ni
n
g
t
e
c
hni
que
i
s
i
m
po
rt
a
nt
i
n
hi
g
h
e
r
l
e
a
rni
n
g
i
n
s
t
i
t
ut
i
o
n
a
s
s
t
ud
i
e
s
o
n
e
xi
s
t
i
ng
pr
e
di
c
t
i
o
n
m
e
t
h
o
d
i
s
s
t
i
l
l
i
n
s
uf
f
i
c
i
e
n
t
t
o
i
de
n
t
i
f
y
t
h
e
m
o
s
t
s
ui
t
a
b
l
e
m
e
t
h
o
ds
t
o
pr
e
di
c
t
s
t
ude
nt
’s
a
c
h
i
e
v
e
m
e
n
t
i
n
pa
rt
i
c
ul
a
r
c
o
ur
s
e
s
.
W
i
t
h
t
h
e
a
c
c
u
r
a
t
e
da
t
a
m
i
ni
n
g
t
e
c
hn
i
q
ue
s
pr
e
di
c
t
i
o
n
a
l
go
ri
t
hm
,
i
t
c
a
n
h
e
l
p
t
o
i
de
n
t
i
fy
t
h
e
m
o
s
t
i
m
po
r
t
a
n
t
a
t
t
ri
b
ut
e
s
i
n
c
o
n
t
ri
b
ut
i
n
g
t
o
s
t
ude
n
t
’s
pe
rfo
r
m
a
n
c
e
.
H
i
gh
e
r
i
n
s
t
i
t
ut
i
o
n
s
c
a
n
ga
i
n
de
e
p
a
n
d
t
h
o
r
o
ug
h
k
n
o
w
l
e
dge
t
o
e
n
ha
n
c
e
i
t
s
l
e
s
s
o
n
pl
a
n,
a
s
s
e
s
s
m
e
nt
,
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
pl
a
nn
i
ng
a
nd
de
c
i
s
i
o
n
-
m
a
k
i
n
g
b
a
s
e
d
o
n
t
h
e
f
i
n
di
ng
o
b
t
a
i
n
e
d.
D
M
o
f
fe
r
s
m
a
n
y
t
e
c
h
n
i
que
s
s
uc
h
a
s
p
r
e
di
c
t
i
v
e
m
o
de
l
s
,
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
,
a
s
s
o
c
i
a
t
i
o
n
a
n
d
m
a
n
y
o
t
h
e
r
s
[
8,
11]
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
IS
S
N
:
2502
-
4752
Supe
r
v
i
s
e
d
da
t
a
m
i
ni
n
g
a
ppr
oac
h
f
or
pr
e
di
c
t
i
ng
s
t
ude
nt
pe
r
f
or
m
anc
e
(
W
an
F
ai
r
os
W
an
Y
aa
c
ob)
1585
T
h
us
,
t
h
e
a
i
m
o
f
t
h
i
s
r
e
s
e
a
r
c
h
p
a
pe
r
i
s
t
o
de
v
e
l
o
p
pr
e
di
c
t
i
v
e
m
o
de
l
s
us
i
n
g
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
l
go
r
i
t
hm
t
o
pr
e
di
c
t
s
t
ude
n
t
’s
pe
r
f
o
rm
a
n
c
e
i
nt
o
e
xc
e
l
l
e
n
t
o
r
n
o
n
-
e
xc
e
l
l
e
n
t
s
t
ude
n
t
s
de
pe
n
di
ng
o
n
t
h
e
r
e
s
ul
t
s
o
f
t
h
e
i
r
a
c
a
de
m
i
c
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
v
i
a
e
duc
a
t
i
o
n
a
l
d
a
t
a
m
i
ni
n
g
.
F
o
ur
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
s
s
uc
h
a
s
D
e
c
i
s
i
o
n
T
r
e
e
s
,
N
a
ï
v
e
B
a
y
e
s
,
K
-
N
e
a
r
e
s
t
N
e
i
g
h
b
o
ur,
L
o
gi
s
t
i
c
R
e
gr
e
s
s
i
o
n
a
r
e
a
do
pt
e
d
i
n
p
r
e
di
c
t
i
n
g
t
h
e
s
t
ude
nt
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
a
n
d
c
a
t
e
go
r
i
z
e
d
t
h
e
m
e
i
t
h
e
r
e
xc
e
l
l
e
nt
o
r
n
o
n
-
e
xc
e
l
l
e
n
t
.
I
n
t
h
i
s
c
a
s
e
,
R
a
pi
dM
i
n
e
r
t
o
o
l
i
s
ut
i
l
i
z
e
d
f
o
r
t
h
e
m
o
de
l
b
ui
l
di
n
g
p
r
o
c
e
s
s
t
o
e
v
a
l
ua
t
e
s
t
ude
nt
s
’
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
f
o
r
da
t
a
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n.
In
r
e
v
i
e
w
i
n
g
l
i
t
e
ra
t
u
r
e
o
n
p
r
e
di
c
t
i
ng
s
t
ude
n
t
’s
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
,
t
h
e
r
e
a
r
e
t
w
o
m
a
i
n
f
a
c
t
o
r
s
b
e
i
ng
hi
g
h
l
i
g
ht
e
d
w
hi
c
h
a
r
e
a
t
t
r
i
b
ut
e
s
a
n
d
p
r
e
di
c
t
i
o
n
m
e
t
h
o
ds
.
T
h
e
r
e
a
r
e
l
o
t
s
o
f
r
e
s
e
a
r
c
h
i
n
v
e
s
t
i
ga
t
i
n
g
t
h
e
a
t
t
r
i
b
ut
e
s
t
ha
t
ha
v
e
b
e
e
n
f
r
e
que
nt
l
y
us
e
d
i
n
p
r
e
d
i
c
t
i
n
g
s
t
ude
n
t
’s
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
T
h
e
c
o
m
m
o
n
l
y
us
e
d
a
t
t
r
i
b
ut
e
s
i
s
CG
P
A
a
n
d
i
nt
e
rna
l
a
s
s
e
s
s
m
e
n
t
.
CG
P
A
i
s
t
h
e
m
o
s
t
i
m
po
r
t
a
nt
a
t
t
ri
b
ut
e
us
e
d
by
r
e
s
e
a
r
c
h
e
r
[12]
t
o
de
t
e
r
m
i
n
e
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
of
t
h
e
s
t
ude
n
t
s
w
h
i
l
e
i
nt
e
rna
l
a
s
s
e
s
s
m
e
n
t
s
uc
h
a
s
qu
i
z
z
e
s
,
t
e
s
t
a
nd
a
t
t
e
nda
n
c
e
w
e
r
e
a
l
s
o
u
s
e
d
by
r
e
s
e
a
r
c
h
e
r
s
[13
-
1
4].
T
h
e
n
e
xt
i
m
po
r
t
a
n
t
a
t
t
r
i
b
ut
e
s
us
e
d
i
s
de
m
o
gr
a
p
h
i
c
s
uc
h
a
s
ge
n
de
r
[15
-
16]
a
n
d
e
xt
e
rna
l
a
s
s
e
s
s
m
e
nt
w
h
i
c
h
i
de
n
t
i
fy
t
h
e
m
a
r
ks
o
r
gra
de
ob
t
a
i
n
e
d
fo
r
a
pa
r
t
i
c
ul
a
r
s
u
b
j
e
c
t
[14
,
17].
T
h
e
r
e
i
s
a
l
s
o
o
t
h
e
r
r
e
s
e
a
r
c
h
e
r
t
ha
t
us
e
ph
y
s
c
o
m
e
t
r
i
c
f
a
c
t
o
r
s
uc
h
a
s
i
nt
e
r
e
s
t
t
o
p
r
e
di
c
t
s
t
ude
n
t
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
[15]
a
n
d
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
i
n
e
x
a
m
i
n
a
t
i
o
n.
T
h
e
s
e
c
o
n
d
pa
rt
o
f
l
i
t
e
ra
t
u
r
e
i
n
s
t
ude
n
t
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
pr
e
di
c
t
i
o
n
i
s
a
b
o
ut
t
h
e
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
m
e
t
h
o
d.
I
n
da
t
a
m
i
ni
n
g
,
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
m
o
de
l
l
i
n
g
i
s
us
ua
l
l
y
b
e
i
n
g
us
e
d
i
n
p
r
e
di
c
t
i
n
g
s
t
ude
n
t
’s
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
T
h
e
t
e
c
hn
i
que
s
c
a
n
v
a
r
y
f
r
o
m
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
,
r
e
g
r
e
s
s
i
o
n
o
r
c
a
t
e
go
r
i
z
a
t
i
o
n
[17].
T
h
e
m
o
s
t
po
pul
a
r
o
n
e
i
s
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
l
go
ri
t
hm
s
u
nde
r
p
r
e
di
c
t
i
v
e
m
o
de
l
l
i
n
g
t
e
c
hni
que
s
s
uc
h
a
s
D
e
c
i
s
i
o
n
T
r
e
e
,
N
a
ï
v
e
B
a
y
e
s
,
K
-
N
N
,
N
e
ura
l
N
e
t
w
o
r
k,
L
o
gi
s
t
i
c
Re
gr
e
s
s
i
o
n
m
o
de
l
a
n
d
m
a
n
y
o
t
h
e
r
s
c
a
n
be
s
e
e
n
us
e
d
by
m
a
n
y
r
e
s
e
a
r
c
h
e
r
s
[8
,
11
,
18].
S
e
ve
r
a
l
w
o
r
ks
f
oc
us
o
n
c
o
m
pa
ri
n
g
t
h
e
s
e
t
e
c
hni
que
s
pa
rt
i
c
ul
a
r
l
y
i
n
p
r
e
d
i
c
t
i
n
g
s
t
ude
n
t
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
[17]
c
o
n
duc
t
e
d
a
m
e
t
a
-
a
n
a
l
y
s
i
s
a
n
d
p
r
o
po
s
e
d
a
s
y
s
t
e
m
a
t
i
c
a
l
l
i
t
e
r
a
t
u
r
e
r
e
v
i
e
w
us
i
n
g
da
t
a
m
i
ni
n
g
t
e
c
hni
que
s
i
n
pr
e
di
c
t
i
n
g
s
t
ude
n
t
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
w
h
i
c
h
i
de
n
t
i
f
i
e
s
t
h
a
t
N
e
ura
l
N
e
t
w
o
r
k
a
n
d
D
e
c
i
s
i
o
n
T
r
e
e
a
r
e
t
w
o
h
i
g
h
l
y
us
e
d
m
e
t
h
o
ds
.
[19]
a
l
s
o
us
e
da
t
a
m
i
ni
n
g
t
e
c
hn
i
que
s
t
o
e
xpl
o
r
e
t
e
n
v
a
r
i
a
b
l
e
s
t
h
a
t
m
a
y
i
n
f
l
ue
n
c
e
d
r
o
po
ut
of
s
t
ude
n
t
s
i
n
a
n
o
n
l
i
n
e
p
r
o
gra
m
us
i
ng
10
-
fo
l
d
c
r
o
s
s
-
v
a
l
i
da
t
i
o
n
t
e
c
hni
que
.
W
o
r
k
by
[20]
a
do
pt
s
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
s
s
uc
h
a
s
D
e
c
i
s
i
o
n
T
r
e
e
,
B
a
y
e
s
i
a
n
,
K
-
N
e
a
r
e
s
t
N
e
i
g
h
b
o
ur
,
R
ul
e
l
e
a
rn
e
rs
t
o
pr
e
di
c
t
s
t
ude
n
t
s
’
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
b
a
s
e
d
o
n
t
h
e
i
r
pe
r
s
o
n
a
l
a
n
d
p
r
e
-
u
ni
v
e
r
s
i
t
y
c
h
a
r
a
c
t
e
r
i
s
t
i
c
s
.
O
n
t
h
e
o
t
h
e
r
ha
nd,
[21]
p
r
o
po
s
e
d
a
m
o
d
e
l
of
s
t
ude
n
t
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
pr
e
di
c
t
o
r
s
by
us
i
n
g
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
t
e
c
hni
que
s
w
h
i
c
h
r
e
s
ul
t
e
d
t
o
b
e
s
a
t
i
s
f
a
c
t
o
r
y
w
i
t
h
o
v
e
r
a
l
l
a
c
c
ur
a
c
y
of
t
h
e
t
e
s
t
e
d
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
s
i
s
a
b
ov
e
60%.
2.
R
ES
EA
R
C
H
M
ET
H
O
D
In
t
h
i
s
s
t
udy
t
h
e
s
t
e
ps
i
n
v
o
l
v
e
d
i
n
m
e
t
h
o
do
l
o
g
y
fo
r
de
v
e
l
o
p
i
n
g
p
r
e
di
c
t
i
v
e
m
o
de
l
us
i
n
g
d
a
t
a
m
i
n
i
ng
i
s
i
m
pl
e
m
e
n
t
e
d
f
o
l
l
ow
i
n
g
t
h
e
CR
IS
P
-
D
M
(C
r
o
s
s
In
dus
t
r
y
S
t
a
n
d
a
r
d
P
r
o
c
e
s
s
fo
r
D
a
t
a
M
i
n
i
ng)
m
o
de
l
[22].
T
h
e
CR
IS
P
-
D
M
pr
o
c
e
s
s
i
s
a
c
y
c
l
i
c
a
ppr
o
a
c
h
w
h
i
c
h
c
o
n
s
i
s
t
s
of
s
i
x
s
t
e
ps
a
s
i
n
F
i
gu
r
e
1.
T
h
e
f
i
r
s
t
s
t
e
p
i
s
unde
r
s
t
a
n
d
i
n
g
b
us
i
n
e
s
s
a
c
t
i
v
i
t
i
e
s
a
n
d
p
r
o
b
l
e
m
s
w
h
e
r
e
t
he
pr
o
c
e
s
s
i
n
v
o
l
ve
s
t
r
a
n
s
f
o
r
m
i
ng
t
h
e
b
us
i
n
e
s
s
pr
o
b
l
e
m
o
f
pr
e
di
c
t
i
n
g
s
t
ude
n
t
s
’
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
i
nt
o
da
t
a
m
i
ni
ng
p
r
o
b
l
e
m
.
T
h
e
n
,
t
h
e
s
e
c
o
n
d
s
t
e
ps
i
n
v
o
l
ve
d
da
t
a
a
n
a
l
y
s
i
s
i
n
c
l
ud
i
n
g
c
o
l
l
e
c
t
i
o
n
a
n
d
f
a
m
i
l
i
a
r
i
z
a
t
i
o
n
o
f
r
a
w
da
t
a
.
N
e
xt
,
da
t
a
p
r
e
pa
ra
t
i
o
n.
T
h
e
fo
ur
t
h
s
t
e
p
i
s
da
t
a
m
o
de
l
i
ng
w
h
i
c
h
i
n
v
o
l
v
e
d
s
e
ve
r
a
l
p
r
e
di
c
t
i
v
e
a
l
go
r
i
t
h
m
s
w
e
r
e
de
v
e
l
o
pe
d
i
n
c
l
u
di
n
g
K
-
N
N
,
N
a
ï
v
e
B
a
y
e
s
,
D
e
c
i
s
i
o
n
T
r
e
e
a
n
d
L
o
gi
s
t
i
c
R
e
gr
e
s
s
i
o
n
M
o
de
l
.
A
f
t
e
r
t
h
e
m
o
de
l
s
h
a
v
e
b
e
e
n
de
ve
l
o
pe
d,
n
e
xt
l
a
s
t
s
t
e
p
i
s
m
o
de
l
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
a
n
d
de
pl
oy
m
e
n
t
.
F
i
g
u
r
e
1
.
T
h
e
CR
IS
P
-
D
M
M
o
de
l
i
n
e
duc
a
t
i
o
n
a
l
da
t
a
m
i
n
i
ng
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2502
-
4752
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
1
6
,
N
o
.
3
,
D
e
c
e
m
be
r
2
01
9
:
1
5
8
4
-
1
5
9
2
1586
2.
1
.
D
ata
D
e
s
c
r
i
p
ti
o
n
T
h
e
da
t
a
o
f
un
de
r
g
ra
du
a
t
e
s
t
ude
nt
s
of
B
a
c
h
e
l
o
r
o
f
S
c
i
e
n
c
e
i
n
S
t
a
t
i
s
t
i
c
s
pr
o
g
r
a
m
m
e
h
a
s
b
e
e
n
s
e
l
e
c
t
e
d
f
r
o
m
F
a
c
ul
t
y
of
Co
m
put
e
r
a
n
d
M
a
t
h
e
m
a
t
i
c
a
l
S
c
i
e
n
c
e
s
a
t
U
n
i
v
e
r
s
i
t
i
T
e
k
n
o
l
o
gi
M
A
R
A
Ca
w
a
n
g
a
n
K
e
l
a
n
t
a
n
a
n
d
U
ni
v
e
r
s
i
t
i
T
e
k
n
o
l
o
gi
M
A
R
A
Ca
w
a
n
ga
n
N
e
ge
ri
S
e
m
b
i
l
a
n
.
W
e
o
b
t
a
i
n
e
d
t
h
e
p
r
o
g
r
a
m
s
t
udy
pl
a
n
a
n
d
c
o
ur
s
e
s
c
o
n
duc
t
e
d
f
o
r
t
hr
e
e
-
y
e
a
r
s
t
udy
pl
a
n
w
i
t
h
t
w
o
s
e
m
e
s
t
e
r
s
f
o
r
e
ve
r
y
y
e
a
r
w
hi
c
h
t
o
t
a
l
up
t
o
s
i
x
s
e
m
e
s
t
e
r
s
.
T
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
o
n
l
y
fo
c
us
e
s
o
n
t
h
e
c
o
r
e
c
o
ur
s
e
s
o
ffe
r
e
d
by
t
h
e
p
r
o
gra
m
m
e
a
s
i
t
do
m
i
na
t
e
s
t
h
e
s
t
u
d
y
pl
a
n
w
h
i
c
h
i
n
t
u
rn
g
i
v
e
s
gr
e
a
t
i
m
p
a
c
t
t
o
t
h
e
f
i
na
l
g
r
a
de
poi
n
t
a
v
e
r
a
ge
(CG
P
A
).
H
e
n
c
e
,
t
h
e
t
ra
n
s
c
ri
pt
da
t
a
w
e
r
e
c
o
l
l
e
c
t
e
d
w
i
t
h
a
ut
h
o
ri
z
e
pe
rm
i
s
s
i
o
n
f
r
o
m
E
x
a
m
i
n
a
t
i
o
n
D
e
pa
r
t
m
e
nt
o
f
t
h
e
u
n
i
v
e
r
s
i
t
y
.
W
e
c
o
l
l
e
c
t
e
d
631
t
r
a
n
s
c
r
i
p
t
s
f
r
o
m
y
e
a
r
2013
t
o
2016
f
o
r
s
t
ude
n
t
s
w
h
o
ha
v
e
c
o
m
pl
e
t
e
d
t
h
e
i
r
a
c
a
de
m
i
c
de
g
r
e
e
s
.
E
a
c
h
s
t
ude
nt
r
e
c
o
r
d
ha
s
t
h
e
f
o
l
l
o
w
i
n
g
a
t
t
ri
b
ut
e
s
:
s
t
ude
n
t
n
a
m
e
,
s
t
ude
n
t
ID
,
ge
n
de
r,
f
i
n
a
l
CG
P
A
,
a
nd
a
l
l
t
h
e
c
o
ur
s
e
s
e
nr
o
l
l
e
d
by
t
h
e
s
t
ude
n
t
s
i
n
c
l
ud
i
n
g
t
h
e
c
o
ur
s
e
’
g
ra
de
.
T
h
e
t
a
rge
t
a
n
d
i
nput
v
a
r
i
a
b
l
e
s
i
n
v
o
l
v
e
d
i
n
t
hi
s
s
t
udy
a
r
e
pr
e
s
e
nt
e
d
i
n
T
a
b
l
e
1
.
T
a
b
l
e
1
.
D
e
s
c
r
i
pt
i
o
n
o
f
V
a
r
i
a
b
l
e
s
A
t
t
ri
b
u
t
e
D
e
s
c
ri
p
t
i
o
n
P
o
s
s
i
b
l
e
V
a
l
u
e
s
P
E
R
F
O
R
M
S
t
u
d
e
n
t
s
P
e
r
f
o
r
m
a
n
c
e
{
E
x
c
e
l
l
e
n
t
,
N
o
t
-
E
x
c
e
l
l
e
n
t
}
S
T
A
5
0
0
N
o
n
p
a
ra
m
e
t
ri
c
S
t
a
t
i
s
t
i
c
s
{
A
+
,
A
,
A
-
,
B+
,
B,
B
-
,
C+
,
C,
C
-
D
+
,
D
,
D
-
,
E
,
F
}
M
A
T
5
2
3
L
i
n
e
a
r
A
l
g
e
b
ra
II
{
A
+
,
A
,
A
-
,
B+
,
B,
B
-
,
C+
,
C,
C
-
D
+
,
D
,
D
-
,
E
,
F
}
IT
S
4
7
2
D
a
t
a
b
a
s
e
M
a
n
a
g
e
m
e
n
t
S
y
s
t
e
m
s
{
A
+
,
A
,
A
-
,
B+
,
B,
B
-
,
C+
,
C,
C
-
D
+
,
D
,
D
-
,
E
,
F
}
S
T
A
5
5
0
S
a
m
p
l
i
n
g
M
e
t
h
o
d
s
{
A
+
,
A
,
A
-
,
B+
,
B,
B
-
,
C+
,
C,
C
-
D
+
,
D
,
D
-
,
E
,
F
}
Q
M
T
5
5
6
Q
u
a
n
t
i
t
a
t
i
v
e
F
i
n
a
n
c
i
a
l
M
a
n
a
g
e
m
e
n
t
{
A
+
,
A
,
A
-
,
B+
,
B,
B
-
,
C+
,
C,
C
-
D
+
,
D
,
D
-
,
E
,
F
}
S
T
A
5
6
0
S
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
I
n
f
e
re
n
c
e
{
A
+
,
A
,
A
-
,
B+
,
B,
B
-
,
C+
,
C,
C
-
D
+
,
D
,
D
-
,
E
,
F
}
S
T
A
5
7
0
T
i
m
e
S
e
ri
e
s
A
n
a
l
y
s
i
s
&
F
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g
{
A
+
,
A
,
A
-
,
B+
,
B,
B
-
,
C+
,
C,
C
-
D
+
,
D
,
D
-
,
E
,
F
}
S
T
A
6
0
0
In
t
e
r
m
e
d
i
a
t
e
R
e
g
re
s
s
i
o
n
A
n
a
l
y
s
i
s
{
A
+
,
A
,
A
-
,
B+
,
B,
B
-
,
C+
,
C,
C
-
D
+
,
D
,
D
-
,
E
,
F
}
S
T
A
6
1
0
S
A
S
/
R
P
ro
g
ra
m
m
i
n
g
{
A
+
,
A
,
A
-
,
B+
,
B,
B
-
,
C+
,
C,
C
-
D
+
,
D
,
D
-
,
E
,
F
}
S
T
A
6
4
0
E
x
p
e
ri
m
e
n
t
a
l
D
e
s
i
g
n
&
A
n
a
l
y
s
i
s
o
f
V
a
ri
a
n
c
e
{
A
+
,
A
,
A
-
,
B+
,
B,
B
-
,
C+
,
C,
C
-
D
+
,
D
,
D
-
,
E
,
F
}
S
T
A
6
8
0
A
p
p
l
i
e
d
M
u
l
t
i
v
a
r
i
a
t
e
A
n
a
l
y
s
i
s
{
A
+
,
A
,
A
-
,
B+
,
B,
B
-
,
C+
,
C,
C
-
D
+
,
D
,
D
-
,
E
,
F
}
In
da
t
a
p
r
e
pa
ra
t
i
o
n
p
h
a
s
e
,
w
e
a
ppl
i
e
d
p
r
e
-
p
r
o
c
e
s
s
i
n
g
t
e
c
hni
que
f
o
r
t
h
e
c
o
l
l
e
c
t
e
d
da
t
a
t
o
p
r
e
pa
r
e
t
h
e
da
t
a
f
o
r
m
i
ni
n
g
pu
r
po
s
e
s
.
T
h
e
da
t
a
w
a
s
c
l
e
a
n
e
d
t
o
e
n
s
ur
e
n
o
m
i
s
s
i
n
g
v
a
l
ue
t
h
a
t
a
b
ov
e
50%
a
n
d
n
o
un
w
a
n
t
e
d
v
a
l
ue
s
e
xi
s
t
i
n
t
h
e
da
t
a
s
e
t
.
S
o
m
e
i
rr
e
l
e
v
a
n
t
a
t
t
ri
b
ut
e
s
w
e
r
e
a
l
s
o
e
l
i
m
i
na
t
e
d.
W
e
a
l
s
o
r
e
m
o
v
e
d
a
n
y
da
t
a
r
e
l
a
t
e
d
t
o
t
h
e
p
r
e
pa
ra
t
o
r
y
y
e
a
r
.
T
h
e
n
w
e
r
e
-
a
rra
n
ge
d
t
h
e
da
t
a
s
o
t
ha
t
s
t
ude
n
t
h
a
s
t
h
e
fo
l
l
ow
i
n
g
a
t
t
ri
b
ut
e
s
:
ID
,
CG
P
A
e
ve
r
y
s
e
m
e
s
t
e
r
a
n
d
t
h
e
c
o
ur
s
e
g
ra
de
s
t
ude
nt
f
o
r
t
h
e
d
u
r
a
t
i
o
n
o
f
2013
t
o
2016.
I
n
t
h
e
f
i
n
a
l
s
t
e
p
,
t
h
e
n
um
e
ri
c
a
l
a
t
t
ri
b
ut
e
s
w
e
r
e
di
s
c
r
e
t
i
z
e
d
t
o
c
a
t
e
go
r
i
c
a
l
o
n
e
s
.
T
h
e
t
a
r
ge
t
v
a
ri
a
b
l
e
,
CG
P
A
gr
o
up
i
s
c
o
de
d
i
n
t
o
t
hr
e
e
gr
o
ups
:
1
=
E
xc
e
l
l
e
nt
a
nd
2
=
N
o
t
-
E
xc
e
l
l
e
n
t
.
T
h
e
di
s
t
ri
b
ut
i
o
n
o
f
t
h
e
d
a
t
a
s
e
t
a
c
c
o
r
di
n
g
t
o
t
h
e
CG
P
A
g
r
o
up
i
s
s
h
o
w
n
i
n
F
i
gu
r
e
1.
S
a
m
e
a
s
t
h
e
s
t
ude
n
t
’s
g
r
a
de
i
n
e
a
c
h
c
o
ur
s
e
i
s
c
o
de
d
i
n
t
o
:
A
+
,
A
,
A
-
,
B
+
,
B
,
B
-
,
C+
,
C
,
C
-
,
D
+
,
D
,
E
a
n
d
F
.
N
e
xt
,
t
h
e
da
t
a
w
a
s
pa
rt
i
t
i
o
n
e
d
i
nt
o
t
ra
i
ni
n
g
a
nd
t
e
s
t
i
n
g
s
e
t
.
T
h
e
pu
r
po
s
e
of
pa
r
t
i
t
i
o
n
i
ng
t
h
e
da
t
a
i
s
t
o
t
e
s
t
o
n
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
of
t
h
e
m
o
de
l
.
In
t
ra
i
ni
n
g
s
e
t
,
t
h
e
k
-
N
N
,
N
a
i
v
e
s
B
a
y
e
s
,
D
e
c
i
s
i
o
n
T
r
e
e
a
nd
L
o
gi
s
t
i
c
R
e
gr
e
s
s
i
o
n
m
o
de
l
w
e
r
e
de
v
e
l
o
pe
d
t
o
pr
e
di
c
t
t
h
e
s
t
ude
n
t
s
’
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
W
h
i
l
e
i
n
t
e
s
t
i
ng
s
e
t
,
t
h
e
m
o
de
l
s
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
w
a
s
m
e
a
s
u
r
e
d.
R
a
p
i
d
M
i
n
e
r
8
.
3
s
o
f
t
w
a
r
e
w
a
s
u
s
e
d
t
o
b
ui
l
d
t
h
e
de
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
m
o
de
l
.
2.
2
.
D
ata
M
i
n
i
n
g
M
e
th
o
d
D
a
t
a
m
i
ni
n
g
i
s
a
b
us
i
n
e
s
s
pr
o
c
e
s
s
fo
r
e
xpl
o
r
i
ng
l
a
rge
a
m
o
unt
o
f
da
t
a
t
o
di
s
c
ov
e
r
m
e
a
ni
n
gf
ul
pa
t
t
e
rn
s
a
n
d
rul
e
s
[23]
.
I
t
i
n
v
o
l
ve
d
c
o
m
put
a
t
i
o
n
a
l
m
e
t
h
o
d
w
h
i
c
h
i
s
ha
s
b
e
e
n
s
uc
c
e
s
s
f
ul
l
y
a
ppl
i
e
d
i
n
m
a
n
y
a
r
e
a
s
.
D
a
t
a
m
i
ni
n
g
t
e
c
hni
que
s
m
o
s
t
l
y
us
e
d
t
o
b
ui
l
d
a
m
o
de
l
fo
r
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
,
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
o
f
n
da
t
a
i
nt
o
c
a
t
e
go
r
i
e
s
o
r
t
o
d
i
s
c
ov
e
r
a
n
y
m
e
n
a
i
n
gf
ul
l
hi
dde
n
pa
t
t
e
rn
a
n
d
r
e
l
a
t
i
o
n
s
hi
ps
i
n
t
h
e
ob
s
e
r
v
e
d
da
t
a
.
H
e
n
c
e
,
t
h
i
s
c
a
n
b
e
d
o
n
e
us
i
n
g
a
l
go
ri
t
hm
s
o
f
t
h
e
d
a
t
a
m
i
ni
n
g
w
hi
c
h
a
r
e
d
i
v
i
de
d
i
n
t
o
t
w
o
b
a
s
i
c
c
a
t
e
go
r
i
e
s
:
i)
u
n
s
upe
r
v
i
s
e
d
a
l
go
ri
t
hm
s
a
n
d
i
i
)
s
upe
r
v
i
s
e
d
a
l
go
ri
t
hm
s
.
T
h
e
t
a
s
k
o
f
un
s
upe
r
v
i
s
e
d
a
l
go
ri
t
hm
i
s
t
o
di
s
c
o
ve
r
u
n
de
r
l
y
i
n
g
p
a
t
t
e
rn
s
i
n
t
h
e
da
t
a
w
i
t
h
o
ut
k
n
o
w
i
n
g
t
h
e
t
a
r
ge
t
v
a
ri
a
b
l
e
.
A
m
e
t
h
o
d
o
f
c
l
us
t
e
r
i
n
g
a
n
d
a
s
s
o
c
i
a
t
i
o
n
r
ul
e
s
b
e
l
o
n
gs
t
o
t
h
i
s
g
r
o
up.
W
h
i
l
e
s
upe
r
v
i
s
e
d
a
l
go
ri
t
hm
s
a
r
e
d
a
t
a
m
i
ni
n
g
a
l
go
r
i
t
hm
t
ha
t
m
e
a
n
t
f
o
r
b
ui
l
di
ng
m
o
de
l
s
w
i
t
h
k
n
o
w
n
t
a
r
ge
t
a
n
d
a
r
e
c
o
n
s
t
r
uc
t
e
d
t
o
pr
e
di
c
t
t
h
e
c
l
a
s
s
t
o
w
h
i
c
h
u
n
k
n
o
w
n
da
t
a
w
i
l
l
b
e
l
o
n
g.
T
h
e
m
o
s
t
c
o
m
m
o
n
m
e
t
h
o
ds
o
f
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
s
a
r
e
:
de
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
s
,
i
n
duc
t
i
o
n
r
u
l
e
s
o
r
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
r
u
l
e
s
,
pr
o
b
a
b
i
l
i
s
t
i
c
o
r
B
a
y
e
s
i
a
n
n
e
t
w
o
r
ks
,
n
e
u
r
a
l
n
e
t
w
o
r
ks
a
nd
h
y
b
r
i
d
p
r
o
c
e
dur
e
s
.
In
t
h
i
s
s
t
udy
w
e
i
nv
e
s
t
i
ga
t
e
d
t
h
e
i
m
pa
c
t
o
f
f
o
ur
a
l
go
ri
t
hm
s
:
k
-
N
N
,
N
a
i
v
e
B
a
y
e
s
,
D
e
c
i
s
i
o
n
T
r
e
e
a
n
d
L
o
gi
s
t
i
c
s
R
e
gr
e
s
s
i
o
n
.
2.
2
.
1.
K
-
N
N
A
l
go
r
i
th
m
K
-
N
N
a
l
go
r
i
t
h
m
i
s
o
n
e
o
f
w
e
l
l
-
kn
o
w
n
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
m
e
t
h
o
ds
.
T
hi
s
a
l
go
ri
t
hm
c
l
a
s
s
i
f
i
e
s
ob
j
e
c
t
s
b
a
s
e
d
o
n
c
l
o
s
e
s
t
r
a
i
n
i
n
g
e
xa
m
pl
e
s
i
n
t
h
e
f
e
a
t
u
r
e
s
pa
c
e
.
T
h
e
c
l
o
s
e
n
e
s
s
i
s
de
f
i
n
e
d
i
n
t
e
rm
s
o
f
a
d
i
s
t
a
n
c
e
m
e
t
r
i
c
c
a
l
l
e
d
E
uc
l
i
de
a
n
d
i
s
t
a
n
c
e
.
T
h
us
,
t
h
e
o
b
j
e
c
t
i
s
c
l
a
s
s
i
f
i
e
d
by
a
m
a
j
o
r
i
t
y
vo
t
e
of
i
t
s
n
e
i
g
h
b
o
r
w
i
t
h
t
h
e
o
bj
e
c
t
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
IS
S
N
:
2502
-
4752
Supe
r
v
i
s
e
d
da
t
a
m
i
ni
n
g
a
ppr
oac
h
f
or
pr
e
di
c
t
i
ng
s
t
ude
nt
pe
r
f
or
m
anc
e
(
W
an
F
ai
r
os
W
an
Y
aa
c
ob)
1587
b
e
i
n
g
a
s
s
i
g
n
e
d
t
o
t
h
e
c
l
a
s
s
m
o
s
t
c
o
m
m
o
n
a
m
o
n
g
i
t
s
k
n
e
a
r
e
s
t
n
e
i
g
h
b
o
r
s
.
T
h
e
b
e
s
t
c
h
o
i
c
e
of
k
de
pe
n
ds
upo
n
t
h
e
da
t
a
.
2.
2
.
2.
N
aï
v
e
B
ay
e
s
A
l
go
r
i
th
m
N
a
ï
v
e
B
a
y
e
s
i
s
a
m
e
t
h
o
d
fo
r
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
b
a
s
e
d
o
n
t
h
e
t
h
e
o
r
y
of
pr
ob
a
b
i
l
i
t
y
[24,
25].
It
i
s
a
s
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
w
hi
c
h
p
r
e
di
c
t
s
c
l
a
s
s
m
e
m
b
e
r
s
hi
p
p
r
o
b
a
bi
l
i
t
i
e
s
i
n
w
h
i
c
h
t
h
e
p
r
o
b
a
b
i
l
i
t
y
of
a
gi
v
e
n
s
a
m
p
l
e
b
e
l
o
n
gs
t
o
a
p
a
r
t
i
c
ul
a
r
c
l
a
s
s
.
B
a
y
e
s
i
a
n
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
i
s
b
a
s
e
d
o
n
B
a
y
e
s
’
t
h
e
o
r
e
m
c
a
l
c
ul
a
t
e
t
h
e
po
s
t
e
r
i
o
r
pr
o
b
a
b
i
l
i
t
y
(
|
),
f
r
o
m
(
),
(
|
)
a
n
d
(
)
a
s
f
o
l
l
ow
[24]
(H
a
n
e
t
a
l
.
,
2012)
:
(
|
)=
(
|
)
(
)
(
)
.
In
t
hi
s
s
t
udy
,
t
h
e
o
ut
put
i
s
t
h
e
l
i
ke
l
i
h
o
o
d
of
a
n
e
xc
e
l
l
e
nt
s
t
ud
e
n
t
(1=
e
xc
e
l
l
e
nt
,
0
=
n
o
t
e
xc
e
l
l
e
nt
).
2.
2
.
3.
D
e
c
i
s
i
o
n
Tr
e
e
T
h
e
de
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
m
o
de
l
s
de
ve
l
o
p
e
d
i
n
t
h
i
s
s
t
udy
a
r
e
ba
s
e
d
o
n
s
pl
i
t
t
i
ng
c
r
i
t
e
r
i
a
o
f
G
i
n
i
a
n
d
In
f
o
r
m
a
t
i
o
n
G
a
i
n
(
E
nt
r
o
p
y
).
T
h
e
f
i
r
s
t
s
p
l
i
t
t
i
n
g
c
r
i
t
e
ri
a
i
s
G
i
n
i
w
hi
c
h
i
s
o
n
e
o
f
t
h
e
m
o
s
t
po
pul
a
r
s
p
l
i
t
t
i
n
g
c
r
i
t
e
ri
o
n
s
s
i
n
c
e
i
t
i
s
a
l
s
o
b
e
i
n
g
us
e
d
by
b
i
o
l
o
gi
s
t
a
n
d
e
c
o
l
o
gi
s
t
.
G
i
n
i
g
i
v
e
s
pr
o
b
a
b
i
l
i
t
y
t
h
o
s
e
t
w
o
i
t
e
m
s
c
h
o
s
e
n
a
t
ra
n
do
m
f
r
o
m
a
po
pul
a
t
i
o
n
i
n
t
h
e
s
i
m
i
l
a
r
c
l
a
s
s
.
T
h
e
m
e
a
s
ur
e
s
o
f
n
o
de
i
n
t
h
e
G
i
n
i
i
s
t
h
e
s
u
m
o
f
s
qua
r
e
s
of
t
h
e
pr
o
-
po
r
t
i
o
n
s
of
t
h
e
c
l
a
s
s
e
s
i
n
t
h
e
n
o
de
a
nd
a
pe
r
f
e
c
t
l
y
pur
e
n
o
de
h
a
s
a
G
i
ni
s
c
o
r
e
of
1
G
i
n
i
i
n
de
x
o
f
a
pur
e
t
a
b
l
e
c
o
n
s
i
s
t
o
f
s
i
n
gl
e
c
l
a
s
s
i
s
z
e
r
o
b
e
c
a
us
e
t
h
e
p
r
o
b
a
b
i
l
i
t
y
i
s
1
a
n
d
1
–
12
=
0
.
T
h
e
i
n
de
x
a
l
s
o
r
e
a
c
h
e
d
m
a
x
i
m
u
m
v
a
l
ue
s
w
h
e
n
a
l
l
c
l
a
s
s
e
s
i
n
t
h
e
t
a
b
l
e
h
a
v
e
e
qua
l
prob
a
b
i
l
i
t
y
.
T
h
e
h
i
g
h
e
r
v
a
l
ue
o
f
r
e
duc
t
i
o
n
i
n
G
i
n
i
In
de
x
i
m
pl
i
e
s
t
ha
t
a
f
e
a
t
u
r
e
i
s
a
b
e
t
t
e
r
c
a
ndi
d
a
t
e
i
n
t
h
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
t
a
s
k
.
T
h
e
s
e
c
o
n
d
de
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
m
o
de
l
i
s
b
a
s
e
d
o
n
I
n
f
o
rm
a
t
i
o
n
G
a
i
n
(
E
n
t
r
o
py
).
E
n
t
r
o
py
r
e
duc
t
i
o
n
i
s
a
l
s
o
kn
o
w
n
a
s
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
g
a
i
n
s
pl
i
t
t
i
n
g
c
r
i
t
e
ri
o
n
.
E
n
t
r
o
py
of
a
pur
e
t
a
b
l
e
(c
o
n
s
i
s
t
of
s
i
n
gl
e
c
l
a
s
s
)
i
s
z
e
r
o
be
c
a
us
e
t
h
e
pr
o
b
a
b
i
l
i
t
y
i
s
1
a
n
d
l
o
g
(1)
=
0
.
E
nt
r
o
p
y
r
e
a
c
h
e
s
m
a
xi
m
um
v
a
l
ue
w
h
e
n
a
l
l
c
l
a
s
s
e
s
i
n
t
a
b
l
e
h
a
v
e
e
qua
l
pr
o
b
a
b
i
l
i
t
y
[18].
T
h
e
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
ga
i
n
de
f
i
n
e
s
pu
r
i
t
y
i
n
a
s
i
m
i
l
a
r
w
a
y
a
s
m
a
c
h
i
n
e
l
e
a
rn
i
ng
do
e
s
.
T
h
i
s
m
e
a
n
s
t
h
a
t
i
f
l
e
a
f
i
s
e
n
t
i
r
e
l
y
pur
e
t
h
e
n
i
t
i
s
de
s
c
r
i
b
e
d
a
s
t
h
e
c
l
a
s
s
e
s
i
n
t
h
e
l
e
a
f
.
O
n
t
h
e
o
t
h
e
r
h
a
nd,
i
f
l
e
a
f
i
s
h
i
g
h
l
y
i
m
pu
r
e
,
t
h
e
n
i
t
i
s
c
o
m
pl
i
c
a
t
e
d.
P
e
r
f
e
c
t
l
y
pur
e
n
o
t
e
o
f
e
n
t
r
o
py
ha
s
l
o
w
e
r
s
c
o
r
e
w
h
i
c
h
i
s
z
e
r
o
.
T
h
e
hi
g
h
e
r
v
a
l
ue
E
n
t
r
o
py
i
n
di
c
a
t
e
s
pr
e
f
e
r
e
n
c
e
o
f
f
e
a
t
ur
e
f
o
r
di
s
c
r
i
m
i
na
t
i
o
n
o
f
c
l
a
s
s
v
a
l
ue
.
F
o
r
e
xa
m
pl
e
,
i
f
f
e
a
t
ur
e
s
e
pa
r
a
t
e
s
t
h
e
t
w
o
c
l
a
s
s
e
s
c
o
m
pl
e
t
e
l
y
,
i
t
h
a
s
t
h
e
m
o
s
t
I
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
G
a
i
n
a
n
d
i
s
t
h
e
b
e
s
t
f
e
a
t
ur
e
f
o
r
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
.
2.
2
.
4.
Lo
gi
s
ti
c
R
e
g
r
e
s
s
i
o
n
L
o
gi
s
t
i
c
r
e
g
r
e
s
s
i
o
n
s
t
ud
i
e
s
t
h
e
a
s
s
o
c
i
a
t
i
o
n
b
e
t
w
e
e
n
di
c
h
o
t
o
m
o
us
de
pe
n
de
nt
v
a
r
i
a
b
l
e
s
a
n
d
a
s
e
t
o
f
k
i
n
de
pe
n
de
n
t
v
a
r
i
a
b
l
e
s
i
n
w
hi
c
h
t
h
e
i
n
de
pe
nde
nt
v
a
r
i
a
b
l
e
s
a
re
us
e
d
t
o
e
s
t
i
m
a
t
e
t
h
e
o
ut
c
o
m
e
o
f
t
h
e
de
pe
n
de
nt
v
a
r
i
a
b
l
e
s
(
H
os
m
e
r
,
L
e
m
e
s
h
o
w
a
n
d
S
t
u
r
d
i
v
a
nt
,
2
013)
.
T
h
e
pr
o
b
a
b
i
l
i
t
y
of
e
v
e
n
t
Y
=
1
de
n
o
t
e
d
a
s
p
i
s
ob
t
a
i
n
e
d
a
s
f
o
l
l
ow
s
:
=
ln
(
1
−
)
=
+
1
T
h
e
go
a
l
i
s
t
o
e
s
t
i
m
a
t
e
t
h
e
p
r
o
b
a
b
i
l
i
t
y
t
h
a
t
a
n
e
v
e
n
t
o
c
c
ur
,
p
.
I
n
t
hi
s
s
t
udy
,
a
m
e
t
h
o
d
c
a
l
l
e
d
m
a
x
i
m
u
m
l
i
ke
l
i
h
o
o
d
i
s
us
e
d
t
o
f
i
n
d
t
h
e
b
e
s
t
‐f
i
t
l
i
n
e
f
o
r
l
o
gi
s
t
i
c
r
e
gr
e
s
s
i
o
n.
2.
3
.
P
e
r
fo
r
m
an
c
e
Ev
al
u
ati
o
n
T
o
e
v
a
l
ua
t
e
t
h
e
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r,
t
hi
s
s
t
u
dy
pe
r
fo
r
m
s
10
-
f
o
l
d
c
ro
s
s
v
a
l
i
da
t
i
o
n
by
s
pl
i
t
t
i
n
g
t
h
e
d
a
t
a
s
e
t
ra
n
do
m
l
y
i
nt
o
10
s
ub
s
e
t
s
of
t
ra
i
ni
n
g
a
n
d
t
e
s
t
i
ng
s
i
z
e
.
T
he
n
,
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
m
e
a
s
u
r
e
s
w
e
r
e
c
a
l
c
ul
a
t
e
d
.
R
e
s
ul
t
s
pr
o
duc
e
d
by
t
h
e
s
e
pr
e
di
c
t
i
o
n
m
o
de
l
s
w
e
r
e
c
o
m
pa
r
e
d
us
i
ng
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
t
a
b
l
e
i
n
w
h
i
c
h
i
t
p
r
o
v
i
de
s
A
c
c
ur
a
c
y
,
M
i
s
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
R
a
t
e
,
S
e
n
s
i
t
i
v
i
t
y
,
S
pe
c
i
f
i
c
i
t
y
a
n
d
R
e
c
e
i
ve
r
O
pe
r
a
t
i
ng
C
h
a
ra
c
t
e
ri
s
t
i
c
(R
O
C)
Cha
r
t
.
10
-
f
o
l
d
c
r
o
s
s
v
a
l
i
da
t
i
o
n
i
s
us
e
d
fo
r
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
w
i
t
h
b
a
s
e
l
i
n
e
m
e
t
h
o
ds
fo
r
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
.
E
a
c
h
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
pa
ra
m
e
t
e
r
s
a
r
e
de
f
i
n
e
d
a
s
f
o
l
l
ow
s
.
a.
A
c
c
ur
a
c
y
i
s
t
h
e
c
l
o
s
e
n
e
s
s
o
f
a
m
e
a
s
u
r
e
m
e
nt
o
f
a
q
ua
nt
i
t
y
t
o
t
h
e
q
ua
nt
i
t
y
’s
t
r
ue
.
b.
S
e
n
s
i
t
i
v
i
t
y
i
s
t
h
e
t
r
ue
po
s
i
t
i
v
e
(T
P
)
ra
t
e
w
h
i
c
h
i
s
t
h
e
p
r
o
ba
b
i
l
i
t
y
of
de
t
e
c
t
i
n
g
a
t
rue
o
ut
c
o
m
e
.
It
i
s
t
h
e
pr
o
po
r
t
i
o
n
o
f
po
s
i
t
i
v
e
c
a
s
e
s
t
h
a
t
a
r
e
c
o
rr
e
c
t
l
y
i
de
n
t
i
f
i
e
d.
c.
S
pe
c
i
f
i
c
i
t
y
i
s
t
h
e
t
r
ue
n
e
ga
t
i
v
e
(T
N
)
r
a
t
e
w
h
i
c
h
i
s
t
h
e
pr
o
b
a
b
i
l
i
t
y
of
d
e
t
e
c
t
i
n
g
a
f
a
l
s
e
o
ut
c
o
m
e
.
It
i
s
t
h
e
pr
o
po
r
t
i
o
n
o
f
n
e
ga
t
i
v
e
c
a
s
e
s
t
ha
t
a
r
e
c
o
rr
e
c
t
l
y
i
de
n
t
i
f
i
e
d.
d.
R
O
C
c
h
a
r
t
o
f
a
m
o
de
l
s
h
o
w
s
t
h
e
t
r
a
de
-
o
ff
be
t
w
e
e
n
T
rue
P
o
s
i
t
i
v
e
a
n
d
T
rue
N
e
ga
t
i
v
e
.
F
o
r
a
n
y
i
n
c
r
e
a
s
e
s
of
t
r
ue
po
s
i
t
i
v
e
r
a
t
e
w
i
l
l
o
c
c
ur
a
t
t
h
e
c
o
s
t
of
f
a
l
s
e
p
o
s
i
t
i
v
e
r
a
t
e
,
R
O
C
c
ur
v
e
a
b
l
e
t
o
s
h
ow
t
h
e
a
c
c
ura
c
y
of
t
h
e
pr
e
di
c
t
i
o
n
m
o
de
l
fo
r
e
v
e
r
y
pos
s
i
b
l
e
t
hr
e
s
h
o
l
d
o
f
pr
e
di
c
t
e
d
pr
o
b
a
b
i
l
i
t
i
e
s
.
T
h
e
v
e
r
t
i
c
a
l
a
xi
s
r
e
p
r
e
s
e
n
t
s
t
h
e
T
P
ra
t
e
w
h
e
r
e
a
s
t
h
e
h
o
r
i
z
o
nt
a
l
a
x
i
s
r
e
p
r
e
s
e
nt
s
t
h
e
F
P
.
A
s
t
h
e
T
P
ra
t
e
i
n
c
r
e
a
s
e
,
t
h
e
F
P
r
a
t
e
w
i
l
l
i
n
c
r
e
a
s
e
a
s
w
e
l
l
.
H
ow
e
ve
r
,
t
h
e
a
r
e
a
u
n
de
r
t
h
e
c
u
r
v
e
(A
U
C)
w
i
l
l
i
n
di
c
a
t
e
t
h
e
a
c
c
ura
c
y
o
f
t
h
e
m
o
de
l
.
A
s
a
b
i
gge
r
A
U
C
i
n
di
c
a
t
e
s
l
ow
e
r
i
n
c
r
e
m
e
nt
o
f
F
P
r
a
t
e
w
h
e
n
c
o
m
pa
r
e
t
o
a
l
a
r
ge
r
i
n
c
r
e
m
e
n
t
o
f
T
P
f
o
r
e
v
e
r
y
i
n
c
r
e
m
e
n
t
of
pr
e
di
c
t
e
d
p
r
o
b
a
b
i
l
i
t
y
t
hr
e
s
h
o
l
d.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2502
-
4752
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
1
6
,
N
o
.
3
,
D
e
c
e
m
be
r
2
01
9
:
1
5
8
4
-
1
5
9
2
1588
3.
R
ES
U
LTS
A
N
D
A
N
A
L
Y
S
I
S
In
t
hi
s
p
a
pe
r
,
t
h
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
o
f
e
xc
e
l
l
e
n
t
s
t
ude
n
t
w
a
s
pe
r
f
o
r
m
e
d
us
i
ng
t
h
e
s
upe
r
v
i
s
e
d
da
t
a
m
i
ni
n
g
pr
e
di
c
t
i
v
e
m
o
de
l
b
a
s
e
d
o
n
k
-
N
N
,
D
T
,
N
B
a
n
d
L
o
gi
s
t
i
c
R
e
gr
e
s
s
i
o
n
M
o
de
l
.
10
-
fo
l
d
c
r
o
s
s
v
a
l
i
da
t
i
o
n
w
a
s
pe
r
f
o
r
m
e
d
t
o
v
a
l
i
da
t
e
e
a
c
h
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r.
W
h
e
n
t
h
e
t
e
s
t
w
a
s
c
om
pl
e
t
e
d,
t
h
e
a
v
e
r
a
ge
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
n
t
h
e
t
e
s
t
w
a
s
c
o
m
put
e
d
t
o
de
t
e
rm
i
n
e
t
h
e
a
c
c
ura
c
y
of
t
h
e
m
o
de
l
de
v
e
l
o
p
e
d.
W
e
f
i
r
s
t
p
r
e
s
e
nt
t
h
e
r
e
s
ul
t
s
o
f
k
-
N
N
m
o
de
l
.
T
h
e
r
e
s
ul
t
i
ng
10
-
f
o
l
d
c
r
o
s
s
-
v
a
l
i
da
t
i
o
n
o
f
k
-
N
N
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
w
a
s
pe
r
f
o
r
m
e
d
a
t
di
f
f
e
r
e
n
t
k
v
a
l
ue
t
o
f
i
n
d
t
h
e
b
e
s
t
k
v
a
l
ue
t
ha
t
c
a
n
m
e
a
s
u
r
e
t
h
e
b
e
s
t
a
c
c
ur
a
c
y
.
In
ge
n
e
ra
l
,
c
r
o
s
s
v
a
l
i
da
t
i
o
n
h
a
s
b
e
e
n
pr
o
v
e
d
t
obe
s
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
l
y
goo
d
e
n
o
ugh
i
n
e
v
a
l
ua
t
i
n
g
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
t
h
e
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r.
A
s
r
e
f
e
rr
i
n
g
t
o
F
i
gu
r
e
2
,
t
h
e
b
e
s
t
k
t
h
a
t
c
a
n
a
c
hi
e
v
e
d
h
i
g
h
e
s
t
a
c
c
u
r
a
c
y
i
s
w
i
t
h
9
-
N
N
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r.
F
i
g
u
r
e
2
.
10
-
f
o
l
d
c
r
o
s
s
v
a
l
i
da
t
i
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
l
e
ve
l
s
of
k
-
N
N
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
f
o
r
d
i
f
f
e
r
e
n
t
k
v
a
l
ue
s
T
h
e
de
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
m
o
de
l
us
i
ng
G
IN
I
a
n
d
I
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
G
a
i
n
a
l
go
ri
t
hm
w
e
r
e
a
l
s
o
i
m
pl
e
m
e
n
t
e
d
o
n
t
h
e
da
t
a
a
nd
t
h
e
r
e
s
ul
t
s
o
f
t
h
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
r
e
p
r
e
s
e
nt
e
d
i
n
T
a
b
l
e
2.
R
e
fe
r
ri
n
g
t
o
T
a
b
l
e
2,
I
n
f
o
rm
a
t
i
o
n
G
a
i
n
a
l
go
ri
t
hm
h
a
s
c
o
rr
e
c
t
l
y
c
l
a
s
s
i
f
i
e
d
a
bo
ut
82.
15%
fo
r
t
h
e
10
-
f
o
l
d
c
r
o
s
s
v
a
l
i
da
t
i
o
n
t
e
s
t
i
n
g
w
hi
l
e
G
i
n
i
D
e
c
i
s
i
o
n
T
r
e
e
a
l
go
r
i
t
hm
o
ff
e
r
a
l
ow
e
r
ra
t
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
o
f
a
b
o
ut
80.
15%.
T
h
e
p
r
e
c
i
s
i
o
n
o
f
In
f
o
r
m
a
t
i
o
n
G
a
i
n
i
s
hi
g
h
fo
r
E
xc
e
l
l
e
n
t
c
l
a
s
s
(78
.
61
%)
a
nd
N
o
n
-
E
xc
e
l
l
e
n
t
c
l
a
s
s
(83
.
7
8%)
c
o
m
pa
r
e
t
o
G
IN
I
w
i
t
h
75
.
25
%
a
nd
83
.
78
%
fo
r
E
xc
e
l
l
e
nt
a
n
d
N
o
n
-
E
xc
e
l
l
e
nt
c
l
a
s
s
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
l
y
.
T
a
b
l
e
2
.
C
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
r
e
s
ul
t
s
f
o
r
D
e
c
i
s
i
o
n
T
r
e
e
-
a
l
go
ri
t
hm
D
T
-
I
n
fo
r
m
a
t
i
o
n
G
a
i
n
D
T
–
G
IN
I
P
re
c
i
s
i
o
n
P
re
c
i
s
i
o
n
E
x
c
e
l
l
e
n
t
7
8
.
6
1
7
5
.
2
5
N
o
n
-
E
x
c
e
l
l
e
n
t
8
3
.
7
8
8
3
.
7
8
O
v
e
ra
l
l
A
c
c
u
ra
c
y
8
2
.
1
5
8
0
.
1
5
H
e
n
c
e
,
c
o
m
pa
r
i
ng
t
hi
s
t
w
o
D
e
c
i
s
i
o
n
T
r
e
e
a
l
go
ri
t
hm
;
I
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
G
a
i
n
a
n
d
G
IN
I
,
I
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
G
a
i
n
pe
r
f
o
r
m
e
d
b
e
t
t
e
r
.
B
y
a
ppl
y
i
n
g
p
r
e
-
p
ru
n
i
n
g
w
i
t
h
m
i
n
i
m
a
l
ga
i
n
o
f
0.
01
a
nd
m
i
n
i
m
a
l
l
e
a
f
s
i
z
e
o
f
3,
i
t
p
r
o
duc
e
s
a
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
t
r
e
e
o
f
19
n
o
de
s
a
n
d
16
l
e
a
v
e
s
.
F
i
gur
e
3
a
nd
F
i
gu
r
e
4
s
h
o
w
s
t
h
e
s
c
r
e
e
n
s
h
o
t
o
f
de
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
us
i
n
g
I
n
f
o
rm
a
t
i
o
n
G
a
i
n
r
e
s
ul
t
s
.
0
.
7
6
5
4
0
.
7
4
0
5
0
.
8
2
1
6
0
.
8
0
3
4
0
.
8
3
6
4
0
.
8
1
9
9
0
.
8
4
3
0
.
8
2
8
1
0
.
8
4
8
0
.
8
2
9
8
0
0.
1
0.
2
0.
3
0.
4
0.
5
0.
6
0.
7
0.
8
0.
9
1
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Accur
a
cy
k
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
IS
S
N
:
2502
-
4752
Supe
r
v
i
s
e
d
da
t
a
m
i
ni
n
g
a
ppr
oac
h
f
or
pr
e
di
c
t
i
ng
s
t
ude
nt
pe
r
f
or
m
anc
e
(
W
an
F
ai
r
os
W
an
Y
aa
c
ob)
1589
F
i
g
u
r
e
3
.
D
e
c
i
s
i
o
n
T
r
e
e
us
i
ng
I
n
f
o
rm
a
t
i
o
n
G
a
i
n
Tr
e
e
S
T
A
680_6
=
A
:
E
xc
e
l
l
e
n
t
{
E
xc
e
l
l
e
nt
=
1
00,
N
o
n
-
E
xc
e
l
l
e
n
t
=
2
3}
S
T
A
680_6
=
A
+
:
E
xc
e
l
l
e
n
t
{
E
xc
e
l
l
e
n
t
=
7,
N
o
n
-
E
xc
e
l
l
e
n
t
=
1}
S
T
A
680_6
=
A
-
|
S
T
A
610_
5
=
A
:
E
xc
e
l
l
e
nt
{
E
xc
e
l
l
e
n
t
=
21
,
N
o
n
-
E
xc
e
l
l
e
n
t
=
4}
|
S
T
A
610_
5
=
A
-
:
N
o
n
-
E
xc
e
l
l
e
n
t
{
E
xc
e
l
l
e
nt
=
10
,
N
o
n
-
E
xc
e
l
l
e
n
t
=
20}
|
S
T
A
610_
5
=
B
:
E
xc
e
l
l
e
n
t
{
E
xc
e
l
l
e
n
t
=
3
,
N
o
n
-
E
xc
e
l
l
e
n
t
=
3
}
|
S
T
A
610_
5
=
B
+
:
N
o
n
-
E
xc
e
l
l
e
n
t
{
E
xc
e
l
l
e
n
t
=
8
,
N
o
n
-
E
xc
e
l
l
e
nt
=
23}
S
T
A
680_6
=
B
:
N
o
n
-
E
xc
e
l
l
e
n
t
{
E
xc
e
l
l
e
n
t
=
18
,
N
o
n
-
E
xc
e
l
l
e
nt
=
93}
S
T
A
680_6
=
B
+
|
IT
S
472
_3
=
A
:
E
xc
e
l
l
e
n
t
{
E
xc
e
l
l
e
n
t
=
4
,
N
o
n
-
E
xc
e
l
l
e
n
t
=
0}
|
IT
S
472
_3
=
A
-
:
E
xc
e
l
l
e
n
t
{
E
xc
e
l
l
e
n
t
=
14
,
N
o
n
-
E
xc
e
l
l
e
nt
=
4}
|
IT
S
472
_3
=
B
:
N
o
n
-
E
xc
e
l
l
e
nt
{
E
xc
e
l
l
e
n
t
=
7,
N
o
n
-
E
xc
e
l
l
e
nt
=
26}
|
IT
S
472
_3
=
B
+
:
E
xc
e
l
l
e
nt
{
E
xc
e
l
l
e
n
t
=
11
,
N
o
n
-
E
xc
e
l
l
e
n
t
=
10}
|
IT
S
472
_3
=
B
-
:
N
o
n
-
E
xc
e
l
l
e
nt
{
E
xc
e
l
l
e
n
t
=
3,
N
o
n
-
E
xc
e
l
l
e
nt
=
22}
|
IT
S
472
_3
=
C:
N
o
n
-
E
xc
e
l
l
e
nt
{
E
xc
e
l
l
e
n
t
=
1,
N
o
n
-
E
xc
e
l
l
e
nt
=
2}
|
IT
S
472
_3
=
C+
:
N
o
n
-
E
xc
e
l
l
e
n
t
{
E
xc
e
l
l
e
nt
=
1
,
N
o
n
-
E
xc
e
l
l
e
n
t
=
9}
S
T
A
680_6
=
B
-
:
N
o
n
-
E
xc
e
l
l
e
n
t
{
E
xc
e
l
l
e
nt
=
5
,
N
o
n
-
E
xc
e
l
l
e
nt
=
71}
S
T
A
680_6
=
C:
N
o
n
-
E
xc
e
l
l
e
n
t
{
E
xc
e
l
l
e
n
t
=
1
,
N
o
n
-
E
xc
e
l
l
e
n
t
=
35}
S
T
A
680_6
=
C
+
:
N
o
n
-
E
xc
e
l
l
e
nt
{
E
xc
e
l
l
e
nt
=
1,
N
o
n
-
E
xc
e
l
l
e
nt
=
44}
T
h
e
r
e
s
ul
t
s
f
o
r
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
s
e
l
e
c
t
e
d
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
l
go
ri
t
hm
s
(A
c
c
ura
c
y
,
P
r
e
c
i
s
i
o
n
a
nd
R
e
c
a
l
l
)
a
r
e
s
u
m
m
a
r
i
z
e
d
a
n
d
p
r
e
s
e
n
t
e
d
i
n
T
a
b
l
e
3.
T
a
b
l
e
3
.
Co
m
p
a
r
i
s
o
n
o
f
M
o
de
l
A
c
c
ur
a
c
y
N
o
.
M
o
d
e
l
P
e
r
c
e
n
t
a
g
e
A
c
c
u
ra
c
y
P
re
c
i
s
i
o
n
Re
c
a
l
l
1
K
-
NN
8
4
.
8
0
7
3
.
3
9
8
4
.
6
5
2
N
a
i
v
e
s
Ba
y
e
s
8
9
.
2
6
8
5
.
3
8
8
4
.
1
9
3
D
T
–
In
f
o
r
m
a
t
i
o
n
G
a
i
n
8
2
.
1
5
7
8
.
6
1
6
8
.
3
7
4
D
T
–
G
i
n
i
8
0
.
9
9
7
5
.
2
5
6
9
.
3
0
5
L
o
g
i
s
t
i
c
R
e
g
r
e
s
s
i
o
n
(L
R)
8
5
.
2
8
7
9
.
7
2
7
8
.
6
0
T
h
e
a
c
h
i
e
v
e
d
r
e
s
ul
t
s
r
e
v
e
a
l
t
h
a
t
t
h
e
N
a
ï
v
e
B
a
y
e
s
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
pe
r
f
o
r
m
b
e
s
t
(
w
i
t
h
t
h
e
h
i
g
h
e
s
t
o
v
e
r
a
l
l
a
c
c
ur
a
c
y
)
fo
l
l
ow
e
d
by
L
R
,
K
-
N
N
,
D
T
In
f
o
r
m
a
t
i
o
n
G
a
i
n
a
nd
D
T
G
IN
I.
A
l
l
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
t
e
s
t
e
d
a
r
e
pe
r
f
o
r
m
i
n
g
w
i
t
h
o
v
e
r
a
l
l
a
c
c
ura
c
y
a
b
ove
80%
w
h
i
c
h
m
e
a
n
s
t
h
e
e
rr
o
r
r
a
t
e
i
s
l
o
w
a
n
d
p
r
e
di
c
t
i
o
n
s
a
r
e
r
e
l
i
a
b
l
e
.
T
h
e
de
t
e
c
t
i
o
n
o
f
s
e
n
s
i
t
i
v
i
t
i
e
s
o
f
N
a
i
ve
B
a
y
e
s
,
L
R
,
D
T
I
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
G
a
i
n
,
D
T
G
IN
I
a
n
d
k
-
N
N
,
w
e
r
e
85
.
4%
,
79.
7%
,
78.
6%
,
75
.
3
%
a
n
d
73.
4%
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
l
y
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2502
-
4752
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
1
6
,
N
o
.
3
,
D
e
c
e
m
be
r
2
01
9
:
1
5
8
4
-
1
5
9
2
1590
R
e
c
e
i
v
e
r
o
pe
r
a
t
i
n
g
C
h
a
ra
c
t
e
r
i
s
t
i
c
s
(R
O
C)
c
ur
v
e
i
s
a
l
s
o
us
e
d
fo
r
t
h
e
e
v
a
l
u
a
t
i
o
n
o
f
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
l
go
ri
t
hm
.
T
h
e
R
O
C
Cu
r
v
e
m
e
a
s
u
r
e
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
t
h
e
m
o
de
l
by
pl
o
t
t
i
ng
t
h
e
t
r
ue
po
s
i
t
i
v
e
r
a
t
e
s
a
g
a
i
n
s
t
f
a
l
s
e
po
s
i
t
i
v
e
r
a
t
e
s
.
A
t
e
s
t
w
i
t
h
pe
r
f
e
c
t
di
s
c
ri
m
i
n
a
t
i
o
n
ha
s
R
O
C
pl
o
t
t
ha
t
p
a
s
s
e
s
t
hr
o
ug
h
t
h
e
uppe
r
t
e
s
t
c
o
rn
e
r
(100%
s
e
n
s
i
t
i
v
i
t
y
,
100%
s
pe
c
i
f
i
c
i
t
y
).
A
c
c
o
r
di
n
g
t
o
R
O
C
c
ur
v
e
i
n
F
i
g
u
r
e
5
,
i
t
c
a
n
b
e
fo
un
d
t
ha
t
t
h
e
N
a
ï
v
e
B
a
y
e
s
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
i
s
t
h
e
b
e
s
t
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
a
s
t
h
e
R
O
C
c
ur
v
e
i
s
t
h
e
a
pp
r
o
a
c
hi
n
g
1
.
H
e
n
c
e
,
t
h
e
r
e
s
ul
t
s
i
n
di
c
a
t
e
N
a
ï
v
e
B
a
y
e
s
pe
r
f
o
r
m
s
v
e
r
y
w
e
l
l
i
n
p
r
e
di
c
t
i
ng
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
t
he
s
t
ude
nt
.
F
i
g
u
r
e
5
.
Co
m
p
a
r
i
s
o
n
o
f
R
O
C
Cur
v
e
f
o
r
N
a
ï
v
e
B
a
y
e
s
,
D
e
c
i
s
i
o
n
T
r
e
e
,
k
-
N
N
a
nd
L
o
gi
s
t
i
c
R
e
gr
e
s
s
i
o
n
M
o
de
l
4.
C
O
N
C
LU
S
I
O
N
In
t
hi
s
pa
pe
r,
f
o
ur
s
upe
r
v
i
s
e
d
da
t
a
m
i
ni
n
g
a
l
go
ri
t
hm
s
w
e
r
e
a
ppl
i
e
d
o
n
t
h
e
s
t
ude
n
t
s
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
da
t
a
t
o
pr
e
di
c
t
s
t
ude
nt
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
e
i
t
h
e
r
e
xc
e
l
l
e
nt
o
r
n
o
n
-
e
xc
e
l
l
e
n
t
b
a
s
e
d
o
n
pr
e
di
c
t
i
v
e
a
c
c
ur
a
c
y
.
It
h
a
s
a
l
s
o
b
e
e
n
i
n
di
c
a
t
e
d
t
ha
t
a
go
o
d
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
m
o
de
l
ha
s
t
o
b
e
bo
t
h
a
c
c
u
ra
t
e
a
nd
c
o
m
pr
e
h
e
n
s
i
b
l
e
[26,
27]
.
I
n
t
h
i
s
s
t
udy
,
s
e
v
e
r
a
l
p
r
e
di
c
t
i
v
e
m
o
de
l
l
i
n
g
t
e
c
hn
i
q
ue
of
da
t
a
m
i
n
i
ng
a
pp
r
o
a
c
h
w
e
r
e
a
ppl
i
e
d
pr
e
d
i
c
t
t
h
e
s
t
ude
n
t
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
T
h
e
r
e
s
ul
t
s
i
n
d
i
c
a
t
e
t
ha
t
t
h
e
N
a
ï
v
e
B
a
y
e
s
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
o
ut
pe
r
f
o
r
m
e
d
o
t
h
e
r
a
l
go
r
i
t
hm
c
o
m
pa
r
e
d
t
o
D
e
c
i
s
i
o
n
T
r
e
e
,
k
-
N
N
,
a
n
d
L
o
gi
s
t
i
c
R
e
gr
e
s
s
i
o
n
w
i
t
h
a
c
c
ura
t
e
a
n
d
c
o
m
p
r
e
h
e
n
s
i
v
e
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
.
T
hi
s
i
s
i
n
a
c
c
o
r
da
n
c
e
w
i
t
h
t
h
e
f
i
n
d
i
n
gs
by
[20]
t
ha
t
f
o
un
d
N
a
ï
v
e
B
a
y
e
s
m
o
de
l
i
s
o
ut
pe
r
f
o
r
m
i
n
g
o
t
h
e
r
p
r
e
di
c
t
i
v
e
m
o
de
l
w
i
t
h
hi
g
h
er
a
c
c
ura
c
y
r
a
t
e
.
T
hi
s
s
t
udy
h
a
s
p
r
o
v
e
d
t
h
a
t
s
t
u
de
n
t
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
pr
e
di
c
t
i
o
n
i
s
i
m
po
r
t
a
n
t
t
o
be
c
o
n
duc
t
e
d
fo
r
t
h
e
u
n
i
v
e
r
s
i
t
y
t
o
i
m
pr
o
v
e
t
h
e
i
r
t
e
a
c
h
i
ng
pe
r
f
orm
a
n
c
e
.
S
o
m
e
h
i
g
h
i
n
f
l
ue
n
c
e
a
t
t
ri
b
ut
e
t
o
pr
e
di
c
t
s
t
ude
nt
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
c
a
n
b
e
c
o
n
s
i
de
r
e
d
by
t
h
e
u
n
i
v
e
r
s
i
t
y
t
o
pl
a
n
f
ur
t
h
e
r
a
c
t
i
o
n
f
o
r
i
m
p
r
o
v
e
m
e
n
t
.
T
h
e
s
t
udy
c
a
n
b
e
f
ur
t
h
e
r
e
xt
e
n
de
d
t
o
p
r
e
di
c
t
s
t
ude
n
t
’s
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
ot
h
e
r
c
o
ur
s
e
s
us
i
n
g
o
t
h
e
r
a
t
t
ri
b
ut
e
s
.
A
C
K
N
O
WL
ED
G
E
M
EN
TS
T
h
e
a
ut
h
o
r
s
g
ra
t
e
f
ul
l
y
a
kn
o
w
l
e
dge
us
e
of
t
h
e
f
a
c
i
l
i
t
i
e
s
o
f
U
n
i
v
e
r
s
i
t
i
T
e
k
n
o
l
o
gi
M
A
R
A
Ca
w
a
n
g
a
n
K
e
l
a
n
t
a
n.
T
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
w
a
s
s
upp
o
r
t
e
d
by
U
n
i
v
e
r
s
i
t
i
T
e
k
n
o
l
o
gi
M
A
R
A
,
M
a
l
a
y
s
i
a
t
hr
o
ug
h
A
R
A
S
G
r
a
n
t
600
-
IR
M
I/
D
A
N
A
5/
3/
A
R
A
S
(002
6/
201
6)).
R
EF
ER
EN
C
ES
[
1]
A
.
S
o
ni
,
e
t
a
l
.
,
“
P
r
e
di
c
t
i
ng
S
t
u
de
n
t
P
e
r
f
o
r
m
a
n
c
e
U
s
i
ng
D
a
t
a
M
i
ni
ng
T
e
c
hni
qu
e
s
,
”
I
n
t
e
r
na
t
i
o
nal
J
o
ur
n
al
of
P
ur
e
and
A
pp
l
i
e
d
M
a
t
he
m
at
i
c
s
,
v
o
l
.
119
,
pp.
2
21
-
227
,
2018
.
[
2]
M
.
B
uc
o
s
a
nd
B
.
D
r
a
g
ul
e
s
c
u,
“
P
r
e
di
c
t
i
ng
S
t
ude
nt
S
uc
c
e
s
s
U
s
i
ng
D
a
t
a
G
e
ne
r
a
t
e
d
i
n
T
r
a
di
t
i
o
na
l
E
duc
a
t
i
o
na
l
E
nv
i
r
o
nm
e
nt
,
”
T
E
M
J
u
r
na
l
,
v
o
l
.
7,
pp
.
671
-
625
,
201
8
.
[
3]
A
.
S
ha
nt
i
ni
,
e
t
a
l
.
,
“
P
r
e
d
i
c
t
i
ng
S
t
ude
nt
s
’
A
c
a
de
m
i
c
P
e
r
f
o
r
m
a
nc
e
i
n
t
h
e
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
U
s
i
ng
M
e
t
a
D
e
c
i
s
i
o
n
T
r
e
e
C
l
a
s
s
i
f
i
e
r
s
,
”
J
ur
nal
o
f
C
om
pu
t
e
r
S
c
i
e
nc
e
,
v
o
l
.
14
,
p
p.
65
4
-
662
,
2
01
8
.
[
4]
B
e
nda
ng
nuk
s
ung
a
nd
P
r
a
bu
P
.,
“
S
t
ude
nt
s
'
P
e
r
f
o
r
m
a
nc
e
P
r
e
di
c
t
i
o
n
U
s
i
ng
D
e
e
p
N
e
u
r
a
l
N
e
t
w
o
r
k
,
”
I
n
t
e
r
nat
i
o
nal
J
our
nal
o
f
A
pp
l
i
e
d
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
R
e
s
e
ar
c
h
,
v
ol
.
13
,
pp
.
1171
-
11
76
,
2
018
.
[
5]
A
.
D
a
ud
a
nd
F
.
A
bba
s
,
“
P
r
e
di
c
t
i
ng
S
t
ude
nt
s
P
e
r
f
o
r
m
a
nc
e
U
s
i
ng
A
dv
a
nc
e
d
L
e
a
r
ni
ng
A
na
l
y
t
i
c
s
,
”
I
nt
e
r
na
t
i
ona
l
W
or
l
d
W
i
de
C
on
f
e
r
e
nc
e
C
om
m
i
t
t
e
e
,
(
F
W
30)
,
201
7
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
IS
S
N
:
2502
-
4752
Supe
r
v
i
s
e
d
da
t
a
m
i
ni
n
g
a
ppr
oac
h
f
or
pr
e
di
c
t
i
ng
s
t
ude
nt
pe
r
f
or
m
anc
e
(
W
an
F
ai
r
os
W
an
Y
aa
c
ob)
1591
[
6]
A
.
A
.
S
a
a
,
“
E
d
uc
a
t
i
o
na
l
D
a
t
a
M
i
ni
ng
&
S
t
ude
nt
s
’
P
e
r
f
o
r
m
a
nc
e
P
r
e
d
i
c
t
i
o
n
,
”
I
nt
e
r
n
at
i
ona
l
J
our
nal
of
A
dv
a
nc
e
d
C
om
put
e
r
Sc
i
e
nc
e
an
d
A
ppl
i
c
at
i
on
s
(
I
J
A
C
SA
)
,
v
o
l
.
7
,
201
6
.
[
7]
B
.
A
.
P
e
r
e
i
r
a
a
nd
A
.
P
a
i
,
“
A
C
o
m
pa
r
a
t
i
v
e
A
na
l
y
s
i
s
of
D
e
c
i
s
i
o
n
T
r
e
e
A
l
g
o
r
i
t
hm
s
f
o
r
P
r
e
di
c
t
i
ng
S
t
ud
e
n
t
’
s
P
e
r
f
o
r
m
a
nc
e
,
”
I
nt
e
r
n
at
i
on
al
J
o
ur
n
al
o
f
E
ngi
ne
e
r
i
ng
Sc
i
e
nc
e
and
C
om
put
i
ng
,
v
ol
.
7
,
2017
.
[
8]
A
.
D
.
K
um
a
r
,
e
t
a
l
.
,
“
R
e
v
i
e
w
o
n
P
r
e
di
c
t
i
o
n
A
l
go
r
i
t
hm
s
i
n
E
duc
a
t
i
o
na
l
D
a
t
a
M
i
n
i
ng
,
”
I
n
t
e
r
na
t
i
ona
l
J
o
ur
n
al
of
P
ur
e
and
A
pp
l
i
e
d
M
a
t
he
m
at
i
c
s
,
v
ol
.
118
,
pp.
5
31
-
537
,
2018
.
[
9]
F
.
W
i
dy
a
ha
s
t
u
t
i
a
nd
V
.
U
.
T
j
h
i
n,
“
P
r
e
di
c
t
i
ng
S
t
ud
e
nt
s
P
e
r
f
o
r
m
a
nc
e
i
n
F
i
n
a
l
E
x
a
m
i
n
a
t
i
o
n
us
i
ng
L
i
ne
a
r
R
e
g
r
e
s
s
i
o
n
a
nd
M
u
l
t
i
l
a
y
e
r
P
e
r
c
e
pt
r
o
n
,
”
I
E
E
E
,
2
017
.
[
10]
R
.
A
s
i
f
,
e
t
a
l
.
,
“
P
r
e
d
i
c
t
i
ng
S
t
ude
nt
A
c
a
de
m
i
c
P
e
r
f
o
r
m
a
nc
e
us
i
ng
D
a
t
a
M
i
ni
ng
M
e
t
ho
ds
,
”
I
n
t
e
r
na
t
i
ona
l
J
ou
r
na
l
o
f
C
om
put
e
r
Sc
i
e
nc
e
an
d
N
e
t
w
or
k
Se
c
ur
i
t
y
(
I
J
C
SN
S)
,
vol
.
17
,
2017
.
[
11]
B
.
K
.
B
a
r
a
dw
a
j
a
nd
S
.
P
a
l
,
“
M
i
n
i
ng
e
duc
a
t
i
o
na
l
da
t
a
t
o
a
na
l
y
z
e
s
t
ude
nt
s
'
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
,
”
ar
X
i
v
pr
e
pr
i
n
t
ar
X
i
v
:
1201.
34
17
,
2
012
.
[
12]
H
.
E
.
E
r
de
m
,
“
A
c
r
o
s
s
-
s
e
c
t
i
o
na
l
s
u
r
v
e
y
i
n
pr
o
g
r
e
s
s
o
n
f
a
c
t
o
r
s
a
f
f
e
c
t
i
ng
s
t
ude
nt
s
’
a
c
a
d
e
m
i
c
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
a
t
a
T
ur
k
i
s
h
un
i
v
e
r
s
i
t
y
,
”
P
r
oc
e
di
a
-
So
c
i
a
l
and
B
e
hav
i
o
r
al
S
c
i
e
nc
e
s
,
v
o
l
.
70,
pp
.
691
-
69
5
,
20
13
.
[
13]
G
.
E
l
a
k
i
a
a
nd
N
.
J
.
A
a
r
t
hi
,
“
A
ppl
i
c
a
t
i
o
n
o
f
da
t
a
m
i
ni
ng
i
n
e
d
uc
a
t
i
o
na
l
da
t
a
ba
s
e
f
o
r
p
r
e
d
i
c
t
i
ng
be
ha
v
i
o
ur
a
l
p
a
t
t
e
r
ns
o
f
t
he
s
t
u
de
n
t
s
,
”
I
nt
e
r
n
at
i
ona
l
J
o
ur
na
l
o
f
C
om
put
e
r
Sc
i
e
nc
e
an
d
I
n
f
or
m
at
i
o
n
T
e
c
h
nol
ogi
e
s
,
pp
.
4
649
-
465
2
,
2
014
.
[
14]
S
.
P
a
r
a
c
k
a
nd
F
.
Z
.
Z
a
hi
d,
“
A
ppl
i
c
a
t
i
o
n
o
f
da
t
a
m
i
ni
ng
i
n
e
duc
a
t
i
o
na
l
d
a
t
a
ba
s
e
s
f
o
r
pr
e
di
c
t
i
ng
a
c
a
de
m
i
c
t
r
e
nd
s
a
nd
pa
t
t
e
r
ns
,
i
n:
T
e
c
hno
l
o
gy
E
nha
nc
e
d
E
d
uc
a
t
i
o
n
(
I
C
T
E
E
)
,
”
I
E
E
E
I
n
t
e
r
nat
i
ona
l
C
on
f
e
r
e
nc
e
on
,
I
E
E
E
,
pp.
1
-
4
,
2012
.
[
15]
V
.
A
r
a
m
bu
r
o
,
e
t
a
l
.
,
“
P
r
e
d
i
c
t
i
v
e
F
a
c
t
o
r
s
A
s
s
o
c
i
a
t
e
d
w
i
t
h
A
c
a
de
m
i
c
P
e
r
f
o
r
m
a
nc
e
i
n
C
o
l
l
e
g
e
S
t
u
de
n
t
s
,
”
P
r
oc
e
di
a
-
Soc
i
al
an
d
B
e
ha
v
i
o
r
a
l
Sc
i
e
nc
e
s
,
v
o
l
.
23
7,
pp
.
945
-
94
9
,
20
17
.
[
16]
M
.
G
a
r
ka
z
,
e
t
a
l
.
,
“
F
a
c
t
o
r
s
a
f
f
e
c
t
i
ng
a
c
c
o
unt
i
ng
s
t
ude
n
t
s
’
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
:
t
he
c
a
s
e
o
f
S
t
ude
n
t
s
a
t
t
h
e
i
s
l
a
m
i
c
a
z
a
d
uni
v
e
r
s
i
t
y
,
”
P
r
oc
e
di
a
-
So
c
i
a
l
and
B
e
hav
i
o
r
al
S
c
i
e
nc
e
s
,
v
o
l
.
29
,
pp.
122
-
128
,
2011
.
[
17]
A
.
M
.
S
ha
h
i
r
i
,
e
t
a
l
.
,
“
A
r
e
v
i
e
w
o
n
pr
e
d
i
c
t
i
ng
s
t
ude
nt
'
s
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
us
i
ng
da
t
a
m
i
n
i
ng
t
e
c
hn
i
qu
e
s
,
”
P
r
oc
e
di
a
C
om
put
e
r
Sc
i
e
nc
e
,
v
o
l
.
72
,
pp
.
414
-
422
,
201
5
.
[
18]
S
.
K
.
Y
a
da
v
a
nd
S
.
P
a
l
,
“
D
a
t
a
M
i
n
i
ng
:
A
P
r
e
d
i
c
t
i
o
n
f
o
r
P
e
r
f
o
r
m
a
nc
e
I
m
pr
ov
e
m
e
nt
o
f
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
S
t
u
de
n
t
s
us
i
ng
C
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
,
”
W
or
l
d
of
C
om
pu
t
e
r
Sc
i
e
nc
e
and
I
nf
or
m
a
t
i
on
T
e
c
hn
ol
og
y
J
ou
r
na
l
(
W
C
SI
T
)
,
v
o
l
.
2,
p
p.
51
-
56
,
201
2
.
[
19]
E
.
Y
uk
s
e
l
t
u
r
k
,
e
t
a
l
.
,
“
P
r
e
d
i
c
t
i
ng
d
r
o
po
ut
s
t
ude
n
t
:
a
n
a
pp
l
i
c
a
t
i
o
n
o
f
da
t
a
m
i
n
i
ng
m
e
t
ho
ds
i
n
a
n
o
nl
i
n
e
e
d
uc
a
t
i
o
n
pr
o
g
r
a
m
,
”
E
ur
ope
an
J
ou
r
na
l
of
O
pe
n,
D
i
s
t
anc
e
a
nd
E
-
l
e
ar
n
i
ng
,
v
o
l
.
17,
p
p.
11
8
-
133
,
2
014
.
[
20]
D
.
K
a
ba
kc
h
i
e
v
a
,
“
P
r
e
di
c
t
i
ng
s
t
u
de
n
t
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
b
y
us
i
ng
da
t
a
m
i
n
i
ng
m
e
t
ho
ds
f
o
r
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
,
”
C
y
be
r
ne
t
i
c
s
and
i
n
f
or
m
at
i
on
t
e
c
hno
l
og
i
e
s
,
v
o
l
.
1
3,
pp
.
61
-
72
,
2013
.
[
21]
C
.
A
nur
a
d
ha
a
nd
T
.
V
e
l
m
ur
ug
a
n,
“
A
c
o
m
pa
r
a
t
i
v
e
a
n
a
l
y
s
i
s
o
n
t
h
e
e
v
a
l
u
a
t
i
o
n
o
f
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
l
g
o
r
i
t
hm
s
i
n
t
h
e
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
o
f
s
t
u
de
n
t
s
’
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
,
”
I
nd
i
a
n
J
our
na
l
o
f
Sc
i
e
nc
e
an
d
T
e
c
hno
l
og
y
,
v
o
l
.
8
,
20
15
.
[
22]
Ó
.
M
a
r
bá
n
,
e
t
a
l
.
,
“
A
D
a
t
a
M
i
n
i
ng
&
K
no
w
l
e
dg
e
D
i
s
c
o
v
e
r
y
P
r
o
c
e
s
s
M
o
de
l
,
D
a
t
a
M
i
ni
ng
a
nd
K
no
w
l
e
dg
e
D
i
s
c
o
v
e
r
y
i
n
R
e
a
l
L
i
f
e
A
ppl
i
c
a
t
i
o
ns
,
”
J
ul
i
o
P
o
nc
e
a
nd
A
de
m
K
a
r
a
ho
c
a
(
E
d.
)
,
I
nT
e
c
h,
200
9
.
A
v
a
i
l
a
b
l
e
:
ht
t
p:
/
/
w
w
w
.
i
nt
e
c
ho
pe
n.
c
o
m
/
bo
o
ks
/
da
t
a
_m
i
n
i
ng
_a
n
d_kno
w
l
e
dg
e
_di
s
c
ov
e
r
y
_i
n_r
e
a
l
_l
i
f
e
_a
pp
l
i
c
a
t
i
o
ns
/
a
_d
a
t
a
_m
i
ni
ng
__a
m
p__kno
w
l
e
dg
e
_d
i
s
c
o
v
e
r
y
_pr
o
c
e
s
s
_m
o
de
l
0
[
23]
L
i
no
f
a
nd
B
e
r
r
y
, “
D
a
t
a
M
i
n
i
ng
T
e
c
hni
q
ue
s
,”
W
i
l
e
y
,
T
hi
r
d
E
d
i
t
i
o
n
,
2011
.
[
24]
M
.
K
um
a
r
a
nd
A.
J
.
S
i
ng
h,
“
E
v
a
l
u
a
t
i
o
n
o
f
D
a
t
a
M
i
n
i
ng
T
e
c
hni
que
s
f
o
r
P
r
e
d
i
c
t
i
ng
S
t
u
de
n
t
’
s
P
e
r
f
o
r
m
a
nc
e
,
”
M
ode
r
n
E
duc
a
t
i
on
and
C
om
p
ut
e
r
Sc
i
e
nc
e
,
v
o
l
.
8,
p
p.
25
-
31
,
201
7
.
[
25]
P
.
G
a
l
v
a
n,
“
E
duc
a
t
i
o
na
l
E
v
a
l
u
a
t
i
o
n
a
nd
P
r
e
di
c
t
i
o
n
o
f
S
c
hoo
l
P
e
r
f
o
r
m
a
nc
e
t
h
r
o
ug
h
D
a
t
a
M
i
ni
ng
a
nd
G
e
ne
t
i
c
A
l
go
r
i
t
hm
s
,
”
F
ut
ur
e
T
e
c
hno
l
og
i
e
s
c
on
f
e
r
e
nc
e
I
E
E
E
,
2016
.
[
26]
T
.
D
e
v
a
s
i
a
a
n
d
V
i
n
us
h
r
e
e
,
“
P
r
e
di
c
t
i
o
n
o
f
S
t
ude
nt
s
P
e
r
f
o
r
m
a
nc
e
us
i
ng
E
duc
a
t
i
o
na
l
D
a
t
a
M
i
ni
ng
,
”
D
a
t
a
M
i
n
i
ng
and
A
dv
an
c
e
d
C
om
pu
t
i
ng
(
SA
P
I
E
N
C
E
)
I
E
E
E
,
201
6
.
[
27]
A
.
U
.
K
ha
s
a
na
h
a
nd
H
a
r
w
a
t
i
,
“
A
c
o
m
pa
r
a
t
i
v
e
S
t
udy
t
o
pr
e
di
c
t
S
t
ud
e
nt
’
s
P
e
r
f
o
r
m
a
nc
e
U
s
i
ng
E
du
c
a
t
i
o
na
l
D
a
t
a
M
i
n
i
ng
t
e
c
hn
i
que
s
,”
I
O
P
c
o
nf
.
Se
r
i
e
m
a
t
e
r
i
a
l
s
S
c
i
e
nc
e
a
nd
e
ng
i
ne
e
r
i
ng
,
20
17
.
B
I
O
G
R
A
P
H
I
ES
O
F
A
U
T
H
O
R
S
D
r
.
W
a
n
F
a
i
r
o
s
W
a
n
Y
a
a
c
o
b
ho
l
d
P
hD
i
n
S
t
a
t
i
s
t
i
c
s
f
r
o
m
U
n
i
v
e
r
s
i
t
i
T
e
kno
l
o
g
i
M
A
R
A
,
M
S
c
i
n
S
t
a
t
i
s
t
i
c
s
f
r
o
m
U
ni
v
e
r
s
i
t
i
K
e
ba
ng
s
a
a
n
M
a
l
a
y
s
i
a
a
nd
a
B
a
c
he
l
o
r
’
s
d
e
g
r
e
e
B
S
s
c
H
o
ns
i
n
S
t
a
t
i
s
t
i
c
s
.
D
r
.
W
a
n
F
a
i
r
o
s
w
o
r
ks
i
n
U
n
i
v
e
r
s
i
t
i
T
e
kno
l
o
g
i
M
A
R
A
a
s
f
a
c
ul
t
y
m
e
m
be
r
a
nd
h
a
s
s
e
v
e
r
a
l
y
e
a
r
s
w
o
r
k
e
xpe
r
i
e
nc
e
i
n
t
h
e
a
r
e
a
s
o
f
t
e
a
c
hi
ng
,
r
e
s
e
a
r
c
h
,
a
dm
i
ni
s
t
r
a
t
i
v
e
(
H
e
a
d
o
f
B
us
i
ne
s
s
D
a
t
a
l
y
t
i
c
s
R
e
s
e
a
r
c
h
G
r
o
up)
,
a
r
r
a
ng
i
ng
/
o
r
g
a
ni
z
e
d
r
e
s
e
a
r
c
h
c
o
nf
e
r
e
nc
e
s
,
s
e
m
i
na
r
s
,
w
o
r
ks
ho
ps
,
e
v
e
n
t
s
.
D
r
.
W
a
n
F
a
i
r
o
s
ha
s
s
e
v
e
r
a
l
r
e
s
e
a
r
c
h
pub
l
i
c
a
t
i
o
ns
i
n
w
e
l
l
-
kno
w
n
i
nt
e
r
na
t
i
o
na
l
J
o
ur
n
a
l
s
a
nd
c
o
n
f
e
r
e
nc
e
s
.
S
h
e
r
e
c
e
i
v
e
d
a
t
h
e
B
e
s
t
P
o
t
e
nt
i
a
l
R
e
s
a
e
r
c
h
f
o
r
C
o
m
m
e
r
c
i
a
l
i
z
a
t
i
o
n
A
w
a
r
d
i
n
20
10
,
w
hi
c
h
w
a
s
a
w
a
r
de
d
by
U
ni
v
e
r
s
i
t
i
T
e
k
no
l
o
g
i
M
A
R
A
.
S
he
a
l
s
o
w
o
n
t
he
B
e
s
t
P
a
pe
r
A
w
a
r
d
i
n
A
S
S
T
2017.
D
r
.
W
a
n
F
a
i
r
o
s
ha
s
a
l
s
o
be
e
n
e
ng
a
g
e
d
t
o
c
r
e
a
t
e
l
i
nka
g
e
be
t
w
e
e
n
i
n
dus
t
r
y
a
nd
a
c
a
de
m
i
a
w
h
i
l
e
s
he
ho
l
ds
po
s
i
t
i
o
n
a
s
D
e
p
ut
y
R
e
c
t
o
r
o
f
R
e
s
e
a
r
c
h
a
nd
I
ndus
t
r
i
a
l
L
i
nka
g
e
s
.
S
he
i
s
a
m
e
m
be
r
o
f
I
ns
t
i
t
ut
e
o
f
S
t
a
t
i
s
t
i
c
s
M
a
l
a
y
s
i
a
a
nd
c
e
r
t
i
f
i
e
d
a
s
R
a
pi
d
M
i
ne
r
D
a
t
a
A
na
l
y
s
t
.
H
e
r
r
e
s
e
a
r
c
h
i
nt
e
r
e
s
t
s
i
nc
l
ude
da
t
a
m
i
n
i
ng
,
p
r
e
d
i
c
t
i
v
e
m
o
de
l
l
i
ng
,
s
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
m
o
de
l
l
i
ng
a
nd
pa
n
e
l
c
o
unt
d
a
t
a
m
o
de
l
.
S
he
i
s
c
ur
r
e
n
t
l
y
c
o
m
pl
e
t
i
ng
a
r
e
s
e
a
r
c
h
o
n
s
pa
t
i
a
l
a
nd
t
e
m
po
r
a
l
r
a
ndo
m
e
f
f
e
c
t
m
o
de
l
o
n
d
e
ng
ue
di
s
e
a
s
e
o
ut
b
r
e
a
k.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2502
-
4752
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
1
6
,
N
o
.
3
,
D
e
c
e
m
be
r
2
01
9
:
1
5
8
4
-
1
5
9
2
1592
S
y
e
r
i
na
A
z
l
i
n
M
d
N
a
s
i
r
r
e
c
e
i
v
e
d
he
r
P
h
.
D
.
i
n
I
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
T
e
c
hno
l
o
gy
f
r
o
m
U
ni
v
e
r
s
i
t
i
T
e
kno
l
o
g
i
M
A
R
A
,
K
e
l
a
nt
a
n
,
M
a
l
a
y
s
i
a
.
S
he
i
s
a
s
e
n
i
o
r
l
e
c
t
ur
e
r
a
t
U
ni
v
e
r
s
i
t
i
T
e
k
no
l
o
g
i
M
A
R
A
,
M
a
l
a
y
s
i
a
.
S
h
e
ha
s
be
e
n
t
e
a
c
hi
ng
i
n
t
he
F
a
c
ul
t
y
o
f
C
o
m
put
e
r
a
nd
M
a
t
h
e
m
a
t
i
c
a
l
S
c
i
e
nc
e
,
U
ni
v
e
r
s
i
t
i
T
e
kno
l
o
g
i
M
A
R
A
s
i
nc
e
2004
.
S
h
e
ha
s
be
e
n
e
ng
a
g
e
d
t
o
r
e
s
e
a
r
c
h
w
o
r
ks
s
uc
h
a
s
c
o
n
f
e
r
e
nc
e
s
,
w
o
r
ks
ho
ps
a
nd
be
c
o
m
e
a
m
e
m
be
r
o
f
B
us
i
ne
s
s
D
a
t
a
l
y
t
i
c
s
G
r
o
up.
S
he
ha
s
l
e
a
d
s
he
r
f
a
c
ul
t
y
be
f
o
r
e
ho
l
d
a
po
s
i
t
i
o
n
a
s
D
e
p
ut
y
R
e
c
t
o
r
o
f
R
e
s
e
a
r
c
h
,
I
ndus
t
r
i
a
l
L
i
nka
g
e
s
a
nd
A
l
um
ni
.
S
he
i
s
a
M
i
c
r
o
s
o
f
t
C
e
r
t
i
f
i
e
d
P
r
o
f
e
s
s
i
o
na
l
a
nd
C
e
r
t
i
f
i
e
d
R
a
pi
d
M
i
n
e
r
A
na
l
y
s
t
.
H
e
r
e
a
r
l
i
e
r
publ
i
c
a
t
i
o
ns
a
r
e
o
n
o
nt
o
l
o
gy
c
o
ns
t
r
uc
t
i
o
n
a
nd
m
a
pp
i
ng
s
uc
h
a
s
‘
A
ut
o
m
a
t
i
ng
t
h
e
M
a
pp
i
ng
P
r
o
c
e
s
s
o
f
T
r
a
di
t
i
o
na
l
M
a
l
a
y
T
e
xt
i
l
e
K
no
w
l
e
dg
e
M
o
de
l
w
i
t
h
t
h
e
C
o
r
e
O
nt
o
l
o
gy
,
a
nd
‘
A
na
l
y
s
i
ng
t
he
E
f
f
e
c
t
i
v
e
ne
s
s
o
f
C
O
M
A
+
+
o
n
t
he
M
a
ppi
ng
be
t
w
e
e
n
T
r
a
d
i
t
i
o
na
l
M
a
l
a
y
T
e
xt
i
l
e
(
T
M
T
)
K
no
w
l
e
dg
e
M
o
de
l
a
nd
C
I
D
O
C
C
R
M
’
.
T
he
a
u
t
ho
r
’
s
c
ur
r
e
nt
i
nt
e
r
e
s
t
i
s
o
n
da
t
a
m
i
n
i
ng
,
da
t
a
a
na
l
y
t
i
c
s
a
nd
t
e
x
t
m
i
n
i
ng
.
W
a
n
F
a
i
z
a
h
W
a
n
Y
a
a
c
o
b
i
s
a
M
a
t
h
e
m
a
t
i
c
s
l
e
c
t
u
r
e
r
a
t
t
he
U
n
i
v
e
r
s
i
t
i
T
e
k
no
l
o
g
i
M
A
R
A
.
S
he
r
e
c
e
i
v
e
d
a
ba
c
he
l
o
r
'
s
de
g
r
e
e
i
n
A
c
t
ua
r
i
a
l
S
c
i
e
nc
e
f
r
o
m
U
ni
v
e
r
s
i
t
i
T
e
kno
l
o
g
i
M
A
R
A
a
nd
a
m
a
s
t
e
r
'
s
de
g
r
e
e
i
n
M
a
n
a
g
e
m
e
nt
M
a
t
he
m
a
t
i
c
s
f
r
o
m
U
ni
v
e
r
s
i
t
i
K
e
ba
ng
s
a
a
n
M
a
l
a
y
s
i
a
.
H
e
r
r
e
s
e
a
r
c
h
i
nt
e
r
e
s
t
s
i
nc
l
u
de
m
a
t
he
m
a
t
i
c
a
l
m
o
de
l
l
i
ng
,
o
pe
r
a
t
i
o
na
l
r
e
s
e
a
r
c
h
a
nd
da
t
a
m
i
n
i
ng
.
N
o
r
a
f
e
f
a
h
M
o
ha
m
a
d
S
o
br
i
h
o
l
d
D
i
p
l
o
m
a
i
n
S
t
a
t
i
s
t
i
c
s
a
n
d
B
a
c
he
l
o
r
S
c
i
e
nc
e
(
B
S
c
.
H
o
ns
)
S
t
a
t
i
s
t
i
c
s
f
r
o
m
U
ni
v
e
r
s
i
t
i
T
e
k
no
l
o
g
i
M
a
r
a
S
ha
h
A
l
a
m
a
nd
M
a
s
t
e
r
o
f
A
ppl
i
e
d
S
t
a
t
i
s
t
i
c
s
f
r
o
m
U
ni
v
e
r
s
i
t
i
P
u
t
r
a
M
a
l
a
y
s
i
a
(
U
P
M
)
.
N
o
r
a
f
e
f
a
h
w
o
r
ks
i
n
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
T
e
kno
l
o
g
i
M
a
r
a
a
s
a
f
a
c
ul
t
y
m
e
m
be
r
s
a
nd
h
a
s
s
e
v
e
r
a
l
w
o
r
k
e
xpe
r
i
e
nc
e
i
n
t
e
a
c
hi
ng
a
nd
r
e
s
e
a
r
c
h.
S
he
i
s
a
m
e
m
be
r
o
f
I
ns
t
i
t
u
t
e
o
f
S
t
a
t
i
s
t
i
c
s
M
a
l
a
y
s
i
a
.
H
e
r
r
e
s
e
a
r
c
h
i
n
t
e
r
e
s
t
s
i
nc
l
ude
d
a
t
a
m
i
n
i
ng
,
t
i
m
e
s
e
r
i
e
s
a
na
l
y
s
i
s
,
a
nd
s
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
m
o
de
l
i
ng
.
C
ur
r
e
nt
l
y
he
r
r
e
s
e
a
r
c
h
w
o
r
k
i
s
i
n
da
t
a
m
i
ni
ng
a
nd
s
e
n
t
i
m
e
nt
a
na
l
y
s
i
s
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.