1655 Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1655-1665 E- ISSN 2503-2933

## Analisis RapidMiner Dan Weka Dalam Memprediksi Kualitas Kinerja Karyawan Menggunakan Metode Algoritma C4.5
Hijrah* 1 , Maulidar 2 , Adria 3
1 STAIN Teungku Dirundeng Meulaboh; Alu Penyareng, Meureubo, Aceh Barat
2,3 Sekolah Tinggi Ilmu Administrasi Pelita Nusantara; Cot Kuta, Suka Makmue, Nagan Raya e-mail: * 1 hijrah@staindirundeng.ac.id, 2 maulidar@stiapen.ac.id, 3 adria@stiapen.ac.id.

## Abstrak
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  menemukan  hasil  akurasi,  ketelitian,  dan  tingkat keberhasilan,  dari  aplikasi  rapid  miner  dan  weka  dengan  membandingkan  nilai  confusion matrix,  untuk memperoleh hasil yang dibutuhkan maka dilakukan pengujian data training yang diperoleh  dari  data  kinerja  karyawan  perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  Teknologi. Pengujian  data  tersebut  dilakukan  untuk  memprediksi  kualitas  kinerja  karyawan  dengan algoritma C4.5. pendekatan yang dilakukan pada penenlitian ini dilakukan dengan pendekatan kualitatif serta menggunakan teknik penelitian kajian Pustaka yang hasilnya dianalisis dengan menggunakan  metode  analisa  dari  hasil  perbandingan  nilai  confusion  matrix.  Dari  hasil analisis  perbandingan  yang  telah  dilakukan  diperoleh  hasil  aplikasi  rapid  miner  lebih  unggul dari  segi  Accuracy  sebesar  94,12  %  dan  Recall  95,6  %  sedangkan  aplikasi  weka  lebih  baik hanya  dari  segi    Recall  sebesar  95,6  %.  Pengujian  dilakukan  menggunakan  aplikasi  data mining rapid miner versi 7.6.0.0.1 dan Aplikasi Weka versi 3.8.1.
Kata kunci —Analisis Perbandingan, Confusion Matrix, Aplikasi Data Mining, Algoritma C4.5

## Abstract
This  research  was  conduted  find  the  results  of  accuracy,  accuracy,  and  success  rate, from the rapid miner and weka aplications by comparing the value of the confusion matrix, to obtain the required results, testing the training data obtained from employee performance data at  companies  engaged  in  technology.  Testing  the  data  is  carried  out  to  predict  the  quality  of employee performance with the C4.5 algorithm. The approach taken in ths research is carried out  with  a  qualitatve  approach  and  uses  library  research  research  techniques,  the  result  of which  are  analyzed  using  analytical  method  comparing  the  results  of  confusion  matrix  value. From result of comparative analysis that has caried out, results of the rapid miner application are superior in terms of Accuracy of 94.12% and Recall of 95.6%, while the Weka application is better  only  in  terms  of  Recall  by  95.6%.  The  test  was  carried  out  using  the  rapid  miner  data mining application version 7.6.0.0.1 and the Weka application version 3.8.1.
Keywords — Comparative Analysis, Confusion Matrix, Data Mining Applications, C45 Algorithm
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1655-1665 E-ISSN 2503-2933 1656
Hijrah, et., al [Analisis RapidMiner Dan Weka Dalam Memprediksi Kualitas Kinerja Karyawan Menggunakan Metode Algoritma C4.5]
1. PENDAHULUAN
ata mining adalah metode penggalian data dengan fungsi sebagai penggali informasi data yang  saat  ini  tersimpan  dengan  jumlah  yang  sangat  besar  di  perusahaan  atau  organisasi yang  terus  berkembang,  data  dalam  jumlah  besar  tersebut  hanya  tersimpan  di  dalam database  tanpa  dilakukan  analisis  [1].  Data  yang  tersimpan  tanpa  dapat  dimanfaatkan keberadaannya  hanya  akan  menambah  pengeluaran  tambahan  bagi  perusahaan  terutama  biaya peremajaan  serta  penambahan  partisi  setiap  tahun.  Tujuan  penelitian  ini  dilakukan  agar memperoleh  manfaat  dari  keberadaan  data  kinerja  karyawan  dalam  sebuah  perusahaan.  Data yang  akan  dianalisis  merupakan  data  kinerja  karyawan  yang  diperoleh  dari  divisi Human Resource  Departemen. Dengan  menganalisis  data  kinerja  karyawan  perusahaan  dapat mengoptimalisasi potensi yang ada pada setiap karyawan untuk mencapai tujuan perusahaan [2].
Dalam proses menggali dan menganalisis data kinerja karyawan penulis juga mengkaji penelitian  terdahulu  untuk  memperoleh  pembaharuan  pada  penelitian  yang  sedang  dilakukan. Kajian  terdahulu  dilakukan  pada  beberapa  jurnal  terbaru  dan  terkait  dengan  perbandingan perangkat  lunak  Data  mining  Rapid  Miner  dan  Weka.  Seperti  Penelitian  yang  dilakukan  oleh Ainurrohmah  (2021),  dalam  mengukur  nilai  akurasi  data  yang  diproses  dengan  algoritma klasifikasi  menggunakan  aplikasi  data  mining  rapid  miner  dan  weka.  untuk  menentukan keakuratan  nilai  akurasi,  maka  peneletian  ini  menggunakan  confusion  matrix  dengan  hasil aplikasi  data  mining  weka  lebih  akurat  dengan  metode  klasifikasi SVM,  K-NN dan MLP [3]. Penulis  juga  menganalisis  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Devi  Damayanti  (2021),  dengan meprediksikan  kelulusan  tepat  waktu  mahasiswa  Prodi  Manajemen  Fakultas  Ekonomi Universitas Sahid jakarta. dari hasil penelitian yang dilakukan perangkat lunak weka  memiliki keunggulan pada akurasi menggunakan algoritma K-NN [4].
Penelitian  lainnya  yang  menjadi  bahan  kajian  peneliti  yakni  penelitian  yang  dilakukan oleh  Faid,  M.,  dkk.  (2019),  pada  penelitian  ini  Aplikasi  data  mining  Rapidminer  lebih  baik dibandingkan  dengan  aplikasi  data  mining  weka  pada  sisi  kecepatan  dengan  selisih  rata-rata kecepatan  5,625  detik  sedangkan  tingkat  akurasi  weka  lebih  baik  dibandingkan  dengan rapidminer dengan selsish rata-rata sebesar 2,60 % [5]. Bedasarkan kajian dari penelitian yang pernah dilakukan maka peneliti melakukan pengujian pada data yang berbeda yakni data kinerja karyawan menggunakan metode yang berbeda yakni C 4.5 serta versi aplikasi data mining yang berbeda yakni Rapid Miner 7.6.0.0.1 dan Weka 3.8.1.

## 2. METODE PENELITIAN
Penenlitian  perbandingan  aplikasi  data  mining  ini  dilakukan  dengan  metode  kajian literatur yang mengumpulkan data kajian terdahulu dan telah digali sumber informasinya untuk mencari  perhitungan  nilai Accuracy dari  data  yang  akan  diuji  menggunakan  algorimtma klasifikasi tertentu.[6]

## 2.1   Data Mining
Teknik  pemrosesan  dalam  mengidentifikasi  data  yang  berkapasitas  besar  untuk memperoleh informasi serta pengetahuan yang bersumber dari database atau yang lebih dikenal dengan  proses  mining  atau  penggalian  data.  proses  penggalian  data  tersebut  juga  harus menggunakan  pola  tertentu  dalam  mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat  salah  satu contoh  pola  yang  sering  digunakan  dalam  pemanfaatan  data  mining  yakni  dengan  algoritma C4.5 [7] . Data mining memiliki identitas seperti ukuran data yang sangat besar serta skala yang
D
1657 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1655-1665 E-ISSN 2503-2933
begitu  lama  juga  menjadi  identitas  khusus  dari  data  mining.  data  mining  juga  dapat  dikenali bedasarkan deskripsi, klasifikasi, klusterisasi, asosiasi, estimasi dan prediksi [8] .

## 2.2 Rapid Miner
Rapid miner merupakan aplikasi yang sering digunakan untuk pemrosesan data mining karena  memiliki  banyak  algoritma  klasifikasi,  pengelompokkan,  dan  analisis  regresi  dalam melakukan  penambangan  data.  Rapidminer  memiliki  tampilan  antarmuka  yang  sangat bersahabat  dengan  penggunanya  karena  hanya  ada  3 Perspective yakni welcome,  Design, dan Result [9].  Rapidminer  dapat  digunakan  hanya  dengan  menginport  data  kedalam  aplikasi terlebih dahulu setelah data diinport maka data akan dihubungkan dengan operator missing, data yang  lengkap  akan  di  modelkan  dengan  design  yang  terhubung  dengan  operator  untuk  dapat dilakukan proses mining[3]

## 2.3 Weka
Aplikasi weka memungkinkan para penggunanya  mengenali informasi yang tersimpan di  dalam  database.  weka  juga  merupakan  aplikasi  yang  memiliki  visualisasi  yang  mudah digunakan  oleh  pengguna  nya  [3].  Weka  juga  ditulis  dengan  tingkatan  class  java  yang berorientasi objek sehingga memungkinkan untuk digunakan di berbagai perangkat, weka juga memiliki  banyak  metodelogi  data  mining  dan  sangat  populer  bagi  penggunanya  salah  satunya yakni metode pengenalan node dalam pengambilan keputusan dan lebih dikenal dengan pohon keputusan[10]

## 2.4 C 4.5
C4.5  merupakan  analisis  logika  aritmatika  yang  memiliki  banyak  kelebihan  seperti dalam pengolahan data numerik, atribut yang tidak memiliki nilai, serta dapat memiliki aturan yang  menghasilkan  peforma  yang  lebih  cepat  dibandingkan  dengan  algoritma  lainnya. Penerapan  algotitma  C4.5  dalam  mengukur  kualitas  kinerja  karyawan  pada  penelitian  ini menggunakan  sampel  sebanyak  170  data  karyawan  yang  diklasifikasi  menjadi  dua  kelompok yakni  karyawan  yang  efektif  dan  tidak  efektif  setelah  data  diklasifikasi  maka  langkah selanjutnya  mencari  nilai  informasi  dan  selisih.  Nilai  informasi  digunakan  dalam  mencari ketidakaslian data acak pada sampel untuk mengidentifikasi kelas dari sampel yang digunakan, semakin rendah nilai informasi maka data yang digunakan bernilai baik jika digunakan. berikut rumus yang digunakan untuk mencari nilai entropy pada data yang diuji pada penelitian ini [11];
() = ∑ − . ………………………..  (1) = (-154/170) * (154/170) + (-16/170) * (16/170)
= 0.2495
Sedangkan  information  gain  digunakan  untuk  memisahkan  attribut  yang  tidak  relevan agar peforma dari data mining bekerja secara optimal, atribut yang diproses diperoleh dari nilai informasi  yang  sduah  dipisahkan  dalam  menentukan  nilai  gaint  maka  rumus  yang  digunakan yakni  [12] :
ℎ (, ) =   () − ∑ |"|
|"| ∗   () …………  (2)
= 0,2495 – ((140/170*0,2432) + (30/170*0,2814)) = 0.003499
Setelah  nilai  entropy  ditentukan  dan  information  gain  diperoleh  maka  dilakukan pemilihan atribut information gain yang terbesar sehingga semua atribut terisi. proses pemilihan
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1655-1665 E-ISSN 2503-2933 1658
dan perhitungan dilakukan secara terus menereus dan berulang-ulang hingga semua data masuk ke dalam kelompok yang sama [13].

## 2.4   Confusion Matrix
Confusion  Matrix sering  digunakan  sebagai  metode  untuk  mengukur  kinerja  pada metode  pengelompokkan.  Kerja  dari  metode  ini  dilakukan  dengan  membandingkan  data  yang sudah  diuji  menjadi  ada  empat  kategori  istilah  yang  disematkan  untuk  menggambarkan  hasil proses yakni Positif Salah, Negatif Salah, Positif Benar (TP), dan Negatif Benar (TN) [10].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian  data  dilakukan  dengan  pengumpulan,  pemecahan  jenis  data  serta  dengan cross  validation. pada  tahap  pemecahan  data  terbagi  dua  jenis  data  yakni  data  yang dimanfaatkan  untuk  melatih  algoritma  dan  data  untuk  menguji  algoritma  [14].  Data  yang digunakan untuk membandingkan dua aplikasi data mining terdapat pada gambar 1
Gambar 1.  Data Uji
Tahapan pengujian data yang telah dilakukan selesai maka dilanjutkan dengan analisis secara terstruktur dengan mengenali pola yang lengkap dan kompleks, proses analisis dilakukan dengan proses pemilihan data terlebih dahulu baru selanjutnya dilakukan tahapan membersihkan data  serta  menghilangkan  gangguan  yang  ada  di  dalam  data  hingga  proses  terakhir  yakni mengubah bentuk data yang siap dilakukan penambangan informasi [15]. Proses menguji data untuk memperoleh nilai confusion matrix dengan menggunankan aplikasi rapid miner terdapat pada gambar 2
1659 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1655-1665 E-ISSN 2503-2933
Gambar 2.  Proses Design Import Data Dengan Aplikasi Rapid Miner
Pada  gambar  2  dapat  dilihat  data  uji diimport dengan  aplikasi  rapidminer,  data  yang sudah  dimasukan  tersebut  akan  divalidasi  menggunakan Crossvalidation, yang  merupakan teknik  validasi  data  agar  tidak  terjadi  bias  serta  dapat  meningkatkan  kinerja  akurasi  model aplikasi prediktif yang digunakan.
Gambar 3.  Proses Mining Data Dengan Aplikasi Rapid Miner
Setelah  dilakukan  proses Crossvalidation maka  aplikasi  rapidminer  melakukan proses penerapan  model  pada  data  testing  agar  data  tersebut  bisa  digunakan  sebagai  data  prediksi dengan  ketentuan  data  yang  digunakan  harus  sama  attributnya  dengan  data  tarining,  baik  dari urutuan maupun jenis datanya[16].
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1655-1665 E-ISSN 2503-2933 1660
Hijrah, et., al [Analisis RapidMiner Dan Weka Dalam Memprediksi Kualitas Kinerja Karyawan Menggunakan Metode Algoritma C4.5]
Gambar 4.  Output Data Mining dengan Aplikasi Rapid Miner
Setelah  semua  proses  tahapan  memasukan  data  dan  pengujian  data  selesai  dilakukan maka  nilai  confusion  matrix  yang  diperoleh  dengan  menggunakan  aplikasi  rapidminer  yakni, untuk nilai Accuracy sebesar 94,12 %, Precision 94,4 % dan Recall 95,6 %. Sedangkan untuk gambaran  pohon  keputusan  yang  diperoleh  menggunakan  aplikasi  rapidminer  terdapat  di gambar 5
Gambar 5. Decision Tree Rapid Miner
Decision tree yang ditunjukan pada gambar 5 merupakan hasil dari eksplorasi data yang sudah  diimport  pada  aplikasi  rapidminer,  dari  pohon  keputusan  tersebut  juga  diketahui hubungan  dari  variabel  input  dengan  variabel  target.  dengan  pemanfaatan  algoritma  tersebut maka  keputusan  dapat  diselesaikan  dengan  lebih  sederhana[13].  Setelah  dilakukan  pengujian data  dengan  aplikasi  Rapidminer  maka  pengujian  data  selanjutnya  dilakukan  dengan  aplikasi weka,  berikut  adalah  tahapan  yang  dilakukan  pengujian  data  dengan  menggunakan  aplikasi weka.
1661 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1655-1665 E-ISSN 2503-2933
Gambar 6.  Proses Design dan Import Data Dengan Aplikasi Weka
Pada gambar 6 dapat dilihat proses import data yang akan diuji dengan aplikasi weka, Pemodelan  dengan  aplikasi  weka  juga  dilakukan  dengan  algoritma  c4.5  untuk  mengevaluasi hasil  analisis  yang  dilakukan  dengan  data  training  yang  sudah  diimport  pada  aplikasi  data mining tersebut [17]. Setelah data diimport maka dilakukan proses mining seperti pada gambar 7 untuk memperoleh informasi yang dibutuhkan dari data uji yang dianalisis.
Gambar 7.  Proses Mining Data Oleh Weka
Gambar diatas merupakan proses kalsifikasi dengan menggunakan weka, aplikasi weka mendukung banyak proses klasifikasi pengguna aplikasi hanya mengimport data yang akan diuji serta  memilih  algoritma  pengujiannnya  maka  aplikasi  akan  meproses  data  serta  menampilkan
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1655-1665 E-ISSN 2503-2933 1662
Hijrah, et., al [Analisis RapidMiner Dan Weka Dalam Memprediksi Kualitas Kinerja Karyawan Menggunakan Metode Algoritma C4.5]
tingkat  akurasi,  kegagalan  dan  proses  klasifikasinya  [18].  Sedangkan  untuk  output  dari  proses mining yang dilakukan pada gambar 8 seperti dibawah ini.
Gmbar 8.  Output Data Mining Dengan Weka
Gambar  8  diatas  merupakan  panel  classifier  output  yang  menginformasikan  hasil pengolahan data yang telah diinputkan. Pada panel tersebut juga akan memunculkan informasi nilai akurasi serta atribut yang dapat membentuk pohon keputusan seperti pada gambar 9 [19]. Sedangkan  pengujian  dengan  aplikasi  weka  memperoleh  nilai confusion  matrix dengan  nilai Accuracy sebesar 92, 72 %, Precision 98,6 %, dan Recall 93,6 %.
Gambar  9.  Pohon Keptusan Dengan Weka
Terbentuk  dari  data  uji  yang  dimasukan  pada  aplikasi  weka,  perbedaan  yang  terlihat diantara pohon keputusan pada weka dan rapidminer terlihat pada visualisasi gambarnya. Pohon keputusan  yang  dihasilkan  oleh  aplikasi  weka  dinterpretasikan  dengan  angka  sedangkan  pada pohon  keputusan  dengan menggunakan  rapidminer dinterpretasikan  dengan  warna.  Sedangkan hasil perbandingaan dari kedua aplikasi data mining tersebut dapat dianalisis dengan grafik yang dapat dilihat pada gambar 10.
1663 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1655-1665 E-ISSN 2503-2933

## Gambar 10.  Perbandingan Nilai Confusion Matrix
Dari  grafik  yang  disajikan  maka  perolehan  nilai  dari  kedua  Aplikasi  tersebut  dapat disimpulkan  bahwa  nilai  Acuracy  dan  Recall  yang  diperoleh  dari  pencarian  nilai  confusion matrix  menggunakan  Aplikasi  rapid  miner  lebih  besar  dibandingkan  dengan  Aplikasi  weka. Sedangkan pada Aplikasi weka hanya nilai precision saja yang lebih tinggi jika di bandingkan dengan Aplikasi rapid miner.

## 4. KESIMPULAN
Pengujian data kinerja karyawan pada penelitian ini dilakukan dengan metode C45, dari pengujian  menggunakan  aplikasi  data  mining  Rapid  Miner  7.6.0.0.1  dan  Weka  3.8.1.  maka diperoleh  hasil  aplikasi  rapidminer  lebih  baik  dari  segi  Accuracy  sebesar  94,12  %  dan  Recall 95,6 %. Sedangkan aplikasi weka lebih unggul dari segi Precision 98,6 %.

## 5. SARAN
Pengujian  aplikasi  data  mining  ini  dapat  menghasilkan  nilai  yang  berbeda  jika pengujiannya  dilakukan  dengan  data  uji    yang  berbeda  serta  algoritma  yang  digunakan  juga berbeda sehingga dibutuhkan lebih banyak pengujian lainnya untuk memperkuat penelitian yang sudah dilakukan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  Widaningsih, “Perbandingan  Metode  Data  Mining  Untuk  Prediksi  Nilai  dan Waktu Kelulusan Mahasiswa Prodi Teknik Informatika Dengan Algoritma C4,5, Naïve Bayes, KNN dan SVM,” J. Tekno Insentif , Vol. 13, No. 1, pp. 16–25, 2019, doi: 10.36787/jti.v13i1.78.
Accuracy Precision Recall Rapid Miner 94,12 94,4 95,6 Weka 92,72 98,6 93,6 94,12 94,4 95,6 92,72 98,6 93,6 PERBANDINGAN HASIL NILAI CONFUSION MATRIX Rapid Miner Weka
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1655-1665 E-ISSN 2503-2933 1664
Hijrah, et., al [Analisis RapidMiner Dan Weka Dalam Memprediksi Kualitas Kinerja Karyawan Menggunakan Metode Algoritma C4.5]
[2] S. N. Evita, W. O. Z. Muizu, and Raden Tri Wayu Atmojo, “Penilaian Kinerja Karyawan Dengan Menggunakan Metode Behaviorally Anchor Rating Scale dan Management  By  Objectives  (Studi  Kasus  pada  PT  Qwords  Company International),” Pekbis J. , Vol. 9, No. 1, pp. 18–32, 2017.
[3] Ainurrohmah, “Akurasi  Algoritma  Klasifikasi  pada  Software  Rapidminer  dan Weka,”  Prisma ,  Vol.  4,  pp.  493–499,  2021,  [Online].  Available: https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/prisma/.
[4] D.  Damayanti, “Perbandingan  Akurasi  Software  Rapidminer  dan  Weka Menggunakan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  (K-NN),” J.  Heal.  Sains ,  Vol.  2, No. 6, pp. 994–1006, 2021, doi: 10.46799/jsa.v2i6.247.
[5] M. Faid, M. Jasri, and T. Rahmawati, “Perbandingan Kinerja Tool Data Mining Weka dan Rapidminer Dalam Algoritma Klasifikasi,” Teknika , Vol. 8, No. 1, pp. 11–16, 2019, doi: 10.34148/teknika.v8i1.95.
[6] A.-  Arini,  L.  K.  Wardhani,  and  D.-  Octaviano, “Perbandingan  Seleksi  Fitur Term  Frequency  &  Tri-Gram  Character  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes Classifier (Nbc) pada Tweet Hashtag #2019gantipresiden,” Kilat , Vol. 9, No. 1, pp. 103–114, 2020, doi: 10.33322/kilat.v9i1.878.
[7] Paul V.M.;, G. M.  Indra, B.  E. Damanik;,  I. Parlina;, and W. Saputra;, “Dalam Menentukan  Kelayakan  Penerimaan  Bantuan  Bedah  Rumah  pada  Desa  Tiga Dolok Paul V . M ., Indra Gunawan , Bahrudi Efendi Damanik , Iin Parlina dan Widodo  Saputra  STIKOM  Tunas  Bangsa  Pematangsiantar  Abstrak  Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma C4,” vol. 1, pp. 396–409, 2021.
[8] M.  I.  P.-A.  Sri  Wahyuni,  Kana  Saputra  S, “Implementasi  Rapidminer  Dalam Menganalisa Data Mahasiswa Drop Out 1Sri,” J. Abdi Ilmu , Vol. 10, pp. 421– 437, 2017.
[9] V. R. Prasetyo, H. Lazuardi, A. A. Mulyono, and C. Lauw, “Penerapan Aplikasi RapidMiner  Untuk  Prediksi  Nilai  Tukar  Rupiah  Terhadap  US  Dollar  Dengan Metode Linear Regression,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , Vol. 7, No. 1, pp. 8– 17, 2021, doi: 10.25077/teknosi.v7i1.2021.8-17.
[10]  S.  Pujiono,  A.  Amborowati,  and  M.  Suyanto, “Analisis  Kepuasan  Publik Menggunakan  Weka  Dalam  Mewujudkan  Good  Governance  di  Kota Yogyakarta,” Data Manaj. dan Teknol. Inf. , Vol. 14, No. 2, p. 45, 2013.
[11]  A.  Asroni,  B.  Masajeng  Respati,  and  S.  Riyadi, “Penerapan  Algoritma  C4.5 Untuk  Klasifikasi  Jenis  Pekerjaan  Alumni  di  Universitas  Muhammadiyah Yogyakarta,” Semesta  Tek. ,  Vol.  21,  No.  2,  pp.  158–165,  2018,  doi: 10.18196/st.212222.
1665 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1655-1665 E-ISSN 2503-2933
[12]  F. D. Astuti, “Seleksi Atribut Menggunakan Information Gain Untuk Clustering Penduduk  Miskin  Dengan  Validity  Index  Xie  Beni,” Teknika , Vol. 6, No.  1, pp. 61–65, 2017, doi: 10.34148/teknika.v6i1.58.
[13]  P. B. N. Setio, D. R. S. Saputro, and Bowo Winarno, “Klasifikasi Dengan Pohon Keputusan Berbasis Algoritme C4.5,” Prism. Pros. Semin. Nas. Mat. , Vol. 3, pp. 64–71, 2020.
[14]  A.  Saifudin, “Metode  Data  Mining  Untuk  Seleksi  Calon  Mahasiswa,” Vol.  10, No. 1, pp. 25–36, 2018.
[15]  I. Budiman and R. Ramadina, “Penerapan Fungsi Data Mining Klasifikasi Untuk Prediksi  Masa  Studi  Mahasiswa  Tepat  Waktu  pada  Sistem  Informasi  Akademik Perguruan Tinggi,” Ijccs , Vol. X, No.X, No. 1, pp. 1–5, 2015.
[16]  K.  S.  Nugroho, “Menerapkan  Model  Klasifikasi  Machine  Learning  pada RapidMiner,” 2020. https://ksnugroho.medium.com/menerapkan-model- machine-learning-pada-rapidminer-142259846e13 (accessed Jan. 18, 2022).
[17]  Durrotul, “Implementasi  Data  Mining  Dalam  Prediksi  Performance  Software Engineer  PT.  Emerio  Menggunakan  Decision  Tree,” J.  Ilm.  Inform.  Komput. Univ. Gunadarma , Vol. 22, No. 1, pp. 31–43, 2017.
[18]  M.  T.  .  Dr.  Derwin  Suhartono,  S.Kom., “Weka:  Software  Untuk  Memahami Konsep  Data  Mining,” 2018.  https://socs.binus.ac.id/2018/11/29/weka-software- untuk-memahami-konsep-data-mining/ (accessed Jan. 18, 2022).
[19]  E. Rilvani, A. B. Trisnawan, and P. P. Santoso, “Pelita Teknologi : Jurnal Ilmiah Informatika,  Arsitektur  dan  Lingkungan,” Pelita  Teknol.  J.  Ilm.  Inform.  Arsit. dan Lingkung. , Vol. 14, No. 2, pp. 103–110, 2019.