Vol. 10 No. 3  pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## PENDEKATAN  MACHINE  LEARNING  MENGGUNAKAN ALGORITMA  C4.5  BERBASIS  PSO  DALAM  ANALISA PEMAHAMAN PEMROGRAMAN WEBSITE
P.P.P.A.N.W. Fikrul Ilmi R.H. Zer 1 , B. Herawan Hayadi 2 , Abdi Rahim Damanik 3
1,2 Fakultas Ilmu Komputer dan Teknik, Universitas Potensi Utama, Medan, Indonesia
3 Program Studi Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia
Riwayat artikel: Received: 29 Juli   2022 Accepted: 8  Agustus  2022
Published: 15 Agustus  2022

## Keywords:
Machine Learning; Klasifikasi; C4.5; PSO; Pemrograman Website
Corespondent Email: fikrulilmizer@gmail.com
How to cite this article:
Zer,P.P.P.A.N.W.F.I.R.H., Hayadi, B.H, Damanik, A.R (2022). Pendekatan Machine Learning Menggunakan Algoritma C4.5 Berbasis PSO Dalam Analisa Pemahaman Pemrograman Berbasis Website 10(3).
© 2022 JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan). This article is an open-access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution (CC BY NC)
Abstrak. Bahasa  Pemrograman  merupakan  notasi-notasi  yang  digunakan untuk menulis sebuah program di komputer. Berdasarkan tingkat populernya bahasa  pemrograman  PHP  yang  digunakan  untuk  membuat  Website. Matakuliah  pemrograman  website  menjadi  tolak  ukur  mahasiswa  dalam membuat  website  untuk  digunakan  pembuatan  Tugas  Akhir.  Terdapat beberapa mahasiswa kesulitan dalam memahami pemrograman website yang mengakibatkan  banyak  mahasiswa  yang  mengalami  kesulitan  dalam membuat Tugas Akhir Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah Kemudahan,  Familiar,  Cara  Ajar  Dosen,  Spesifikasi  Perangkat  yang dibutuhkan,  dan  Bentuk  Pemrograman.  Tujuan  dalan  penelitian  ini  adalah untuk  melakukan  mengklasifikasi  pemahaman  mahasiswa  terhadap pemrograman website menggunakan metode C4.5 berbasis PSO dengan data sebanyak  100  sampel  di  AMIK  Tunas  Bangsa  Pematangsiantar.  Penelitian ini  menghasilkan  nilai  akurasi  data  sebesar  83,00%  dengan  variabel Kemudahan  merupakan  node  tertinggi.  Dengan  hasil  penelitian  ini  dapat memberikan  keputusan  yang akan diambil oleh pihak  AMIK  Tunas  Bangsa mengatasi permasalahan tersebut.
Abstract. Programming languages are notations used to write a program on a  computer.  Based  on  the  level  of  popularity  of  the  PHP  programming language  used  to  create  a  website.  The  website  programming  course  is  a benchmark  for  students  in  creating  a  website  to  be  used  for  making  Tugas Akhir. There are some students who have difficulty in understanding website programming  which  resulted  in  many  students  having  difficulty  in  making Tugas  Akhir.  The  variables  used  in  this  research  are  Ease,  Familiarity, Lecturer  Teaching  Methods,  Equipment  Specifications  needed,  and Programming  Forms.  The  purpose  of  this  research  is  to  classify  students' understanding  of  website  programming  using  the  PSO-based  C4.5  method with  100  samples  of  data  at  AMIK  Tunas  Bangsa  Pematangsiantar.  This study  resulted  in  a  data  accuracy  value  of  83.00%  with  the  convenience variable  being  the  highest  node  in  the  Very  Good  category  with  a  total satisfaction  of  19.  With  the  results  of  this  study,  AMIK  Tunas  Bangsa  will make decisions to overcome these problems.

## 1. PENDAHULUAN
Bahasa  Pemrograman  merupakan  notasi- notasi  yang  digunakan  untuk  menulis  sebuah program di komputer[1]. Bahasa Pemrograman menjadi sebuah alat komunikasi yang
menghubungkan  manusia  dengan  perangkat komputer  [2].  Bahasa  Pemrograman  saat  ini menjadi  hal  yang  populer  terkhususnya  dalam menerapkan  permasalahan  manusia  dalam berbagai bidang, seperti Pendidikan,
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062 Fikrul dkk
Pekerjaan,  Kesehatan,  dan  lainnya.  Bahasa pemrograman  terdiri  dari  tiga  bagian,  yaitu bahasa pemrograman tingkat rendah ( low level programming language ), bahasa pemrograman tingkat  menengah (middle  level  programming language ), bahasa pemrograman tingkat tinggi
( high  level  programming  language ).  Saat  ini yang paling banyak mengalami perkembangan adalah  bahasa  pemrograman  tingkat  tinggi. Terkhusus  bahasa  pemrograman  PHP  yang diciptakan  oleh  Rasmus  Lerdorf  sampai sekarang  menjadi  bahasa  pemrograman  yang populer  untuk  membuat Website di  kalangan masyarakat dan pendidikan perguruan tinggi.
Berdasarkan  tingkat  populernya  bahasa pemrograman  PHP  yang  digunakan  untuk membuat Website . Menjadi salah satu matakuliah  wajib  untuk  ditekuni  di  berbagai perguruan  tinggi  bidang  ilmu  komputer  atau informatika. Matakuliah pemrograman website menjadi tolak ukur mahasiswa dalam membuat website  untuk  digunakan  pembuatan  Tugas Akhir. Terdapat beberapa mahasiswa kesulitan dalam  memahami  pemrograman website yang mengakibatkan banyak mahasiswa yang mengalami  kesulitan  dalam  membuat  Tugas Akhir  [1]  untuk  topik  Sistem  Informasi  di AMIK  Tunas  Bangsa.  Apabila  hal  ini  terus terjadi  dan  tidak  ada  solusi  yang  tepat  bagi AMIK Tunas Bangsa, bukan hal yang mustahil banyak alumni mahasiswa yang tidak memiliki kemampuan  pemrograman website karena membeli  program  website  dalam  pengerjaan Tugas  Akhir.  Sehingga  dibutuhkan  langkah- langkah  strategis  agar  mahasiswa  dapat memahami  pemrograman website ,  karena dunia kerja dan industri pada Revolusi Industri 4.0  saat  ini  banyak  membutuhkan  alumni- alumni  mahasiswa  yang  pandai  pemrograman website .  Salah  satu  upaya  nya  adalah  dengan melakukan  analisa  klasifikasi  pemahaman mahasiswa terhadap pemrograman website .
Oleh  karena  itu  salah  satu  cara  untuk mengetahui  faktor  utama  mahasiswa  yang tidak memahami pemrograman website adalah dengan  melakukan  klasifikasi  faktor  tertinggi kendala dalam belajar pemrograman website di AMIK  Tunas  Bangsa.  Proses  yang  dilakukan ini  tidaklah  mudah,  dibutuhkan  tahapan- tahapan  dari  permasalahan  tersebut,  salah satunya  dengan  cara  pendekatan Machine Learning [3][4]  metode  Klasifikasi  [5].  Salah satu  metode  yang  baik  digunakan  adalah
Pendekatan Machine Learning dengan metode C4.5  berbasis  PSO,  karena  metode  C4.5 berbasis  PSO  ( Particle  Swarm  Optimization ) dengan pendekatan Machine Learning ini telah banyak dan berhasil diterapkan dalam mengklasifikasi faktor tertinggi dalam permasalahan [6].
Beberapa  penelitian  yang  menjadi  rujukan penelitian  ini,  diantaranya  penelitian  yang menganalisa data siswa putus sekolah di SMK As  Salam  dengan  menggunakan  Algoritma C4.5  berbasis  PSO.  Dataset  yang  digunakan penelitian  tersebut  adalah  data  jumlah  siswa putus sekolah SMK As Salam 3 tahun terakhir. Hasil  penelitian  ini  adalah  menghasilkan akurasi  sebesar 92,95% dengan node tertinggi adalah  Jumlah  Alpa  [7].  Penelitian  berikutnya adalah  penelitian  yang  menganalisa  lama menghafal  Al-Qur’an  pada  santi  Ma’hadul Qur’an  dengan  menggunakan  Algoritma  C4.5 dengan PSO. Dataset yang digunakan penelitian  tersebut  adalah  data  lulusan  santri yang  berada  di  asrama  Ma’hadul  Qur’an  PP Salafiyah Syafi’iyah Sukorejo dari tahun 2008 sampai tahun 2015  dengan menggunakan 200 data training dan  20  data  testing.  Hasil penelitian  ini  adalah  Algoritma  C4.5  dengan PSO menghasilkan akurasi sebesar 87% [8]. Berdasarkan  latar  belakang  tersebut,  maka penulis melakukan penelitian ini dengan tujuan untuk  melakukan  mengklasifikasi  pemahaman mahasiswa  terhadap  pemrograman website menggunakan  metode  C4.5  berbasis  PSO. Hasil  dari  penelitian  ini  diharapkan  dijadikan bahan  pertimbangan  referensi  untuk  AMIK Tunas  Bangsa  dalam  mengatasi  dan  mencari solusi untuk mahasiswa yang tidak memahami pemrograman  website.  Selain  itu  hasil  dari penelitian  ini  dapat  menjadi  bahan  referensi untuk  penelitian  selanjutnya  terkait  Algoritma C4.5 berbasis PSO atau objek yang diteliti.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Machine Learning
Machine Learning merupakan  cabang  ilmu dari Kecerdasan Buatan ( Intelligence ), menggunakan  bahasa  pemrograman  untuk membuat komputer menjadi berperilaku cerdas seperti  manusia[9]. Machine Learning bekerja apabila  tersedia  data  yang  digunakan  analisis terhadap  kumpulan  data  besar  ( Big Data ) sehingga  menemukan  pola  tertentu. Machine Learning memiliki  tiga  tipe,  yaitu Supervised
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062 Fikrul dkk
Learning [10], Unsurpervised Learning ,  dan
Reiforcement Learning [11].  Penelitian  ini menggunakan Machine Learning dengan  tipe Supervised Learning ,  yaitu  sistem  diberikan training data set berupa  informasi  masukan dan keluaran yang diinginkan, sehingga sistem akan mempelajari berdasarkan data yang telah ada.  Sistem  akan  mencari  pola  dari data set , kemudian pola tersebut akan dijadikan sebagai acuan untuk kumpulan data berikutnya.
2.2. Klasifikasi
Klasifikasi  data  adalah  proses  yang menemukan  properti  yang  sama  dalam sekumpulan  objek  dalam database dan mengklasifikasikannya  ke  dalam  kelas  yang berbeda  sesuai  dengan  model  klasifikasi  yang ditentukan [12].  Tujuan dari  klasifikasi  adalah untuk menemukan model dari training set yang membedakan  atribut  ke  dalam  kategori  atau kelas  yang  sesuai,  model  tersebut  kemudian digunakan  untuk  mengklasifikasikan  atribut yang  kelasnya  belum  diketahui  sebelumnya [6]. Teknik klasifikasi dibagi menjadi beberapa teknik antara lain ID3, CART, dan C4.5.
2.3. Algoritma C4.5 Algoritma  C4.5  merupakan  pengembangan dari ID3 ini  dapat  mengklasifikasikan  data dengan metode pohon keputusan yang
memiliki  kelebihan  dapat  mengolah  data numerik ( kontinyu ) dan diskret, dapat menangani nilai atribut yang hilang, menghasilkan  aturan-aturan  yang  mudah  di interprestasikan, dan tercepat diantara algoritma-algoritma  yang    menggunakan memori  utama  di  komputer  [12].  Algoritma C4.5  menggunakan  kriteria gain dalam menentukan fitur yang menjadi pemecah node pada  pohon  yang  diinduksi.  Berikut  ini formulasi  tahapan  pada  Algoritma  pada persamaan berikut :
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) =  𝐸𝑛𝑡𝑟𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆)– ∑ ⃓ 𝑆𝑖⃓ ⃓ 𝑆⃓ 𝑛 𝑖=1 ∗  𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑖)
Keterangan : S : Himpunan Kasus A : Atribut N : Jumlah partisi atribut A |Si| : Jumlah kasus pada partisi ke i |S| : Jumlah kasus dalam S
Sedangkan perhitungan nilai Entropy dapat dilihat pada persamaan berikut :
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝐴) =   ∑ − 𝑝𝑖 ∗ Log 2 pi
𝑛 𝑖=1
Keterangan :
S : Himpunan Kasus A : Fitur n : Jumlah partisi S pi : Proporsi dari Si terhadap S
Kriteria  yang  paling  banyak  digunakan sebagai pemecah dalam Algoritma C4.5 adalah Gain  Ratio (Rasio  Gain),  dengan  persamaan berikut :
𝑅𝑎𝑠𝑖𝑜𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑠, 𝑗)   = 𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑠, 𝑗)
𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡𝐼𝑛𝑓𝑜(𝑠, 𝑗) Keterangan : Gain (s,j) : Nilai Information Gain SplitInfo (s,j) : Nilai Splitinfo
Dari persamaan menyatakan nilai rasio gain pada  fitur  ke-j. SplitInfo (s,j)  didapat  dari persamaan 4 berikut :
𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡𝐼𝑛𝑓𝑜(𝑠, 𝑗)   =   ∑ 𝑝(𝑣 𝑖 |𝑠) 𝐿𝑜𝑔 2 𝑘 𝑖=1 𝑝(𝑣 𝑖 |𝑠) Keterangan : s
: Data yang digunakan untuk training /
testing
j : Atribut v i : jumlah data untuk atribut ke-i 2.4. Particle Swarm Optimization (PSO)
Particle Swarm Optimization (PSO) merupakan  teknik  optimasi  yang  berbasis populasi yang di usulkankan oleh Eberhart dan Kennedy  pada  tahun  1995.  Metode  ini terinspirasi pada prilaku sosial sekawan burung dan  ikan.  Dalam  mencari solusi  yang  optimal, partikel  tersebut  bergerak  pada  arah  yang terbaik  sebelumnya,  posisi  terbaik  secara global [8].

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Analisis Data
Dalam  penelitian  ini,  data  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  data  penelitian kuantitatif  dari  hasil  kuesioner  yang  diberikan kepada  mahasiswa  di  AMIK  Tunas  Bangsa
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062 Fikrul dkk
terhadap  pemrograman  website.  Penelitian  ini menggunakan  5  variabel  dari  data  yang digunakan untuk kuesioner penelitian, variabel yang digunakan adalah sebagai berikut :
1. Kemudahan (V1),
2. Familiar (V2),
3. Cara Ajar Dosen (V3),
4. Spesifikasi  Perangkat  yang  dibutuhkan (V4), dan
5. Bentuk Pemrograman (V5)
Kuesioner yang telah dilakukan selanjutnya mencari  rata-rata  dari  faktor  yang  digunakan. Data  yang  digunakan  menggunakan  jenis statistik  deskriptif  dengan  kepada  mahasiswa AMIK Tunas Bangsa. Kuesioner  yang diberikan  menggunakan  linker  5  yang  terdiri dari  SB  (Sangat  Baik),  B  (Baik),  C  (Cukup), KB  (Kurang  Baik),  dan  SKB  (Sangat  Kurang Baik)  [13].  Berikut  ini  sampel  data  yang digunakan  sebanyak  100  data  yang  dapat dilihat pada tabel 1 :
Tabel 1. Rekapitulasi Data
No  V1  V2  V3  V4  V5 Label 1 B B B B B Paham 2 C K B C C Tidak Paham 3 B B B B B Paham 4 B B SB C SB  Paham 5 C K B C C Tidak Paham 6 SB  SB SB SB SB  Paham 7 C B B SB B Paham 8 B SB SB SB SB  Paham 9 B SB SB B SB  Paham 10 B C B C B Paham … … … … … … … 91 B B B B C Paham 92 C K B C C Paham 93 B B B B B Paham 94 B B B B B Paham 95 B B B B C Paham 96 C K B C C Paham 97 B B B B B Paham 98 B B B B B Paham 99 C C B C C Tidak Paham 10 0 C C B B C Paham

## 3.2. Rancangan Penelitian
Rancangan  atau  model  penelitian  disajikan dalam  rancangan Flowchart pada  gambar  3.1 berikut :
Mulai Mempelajari Literatur Mengumpulkan Data Proses Data Implementasi Selesai Analisis Masalah Keputusan Gambar 3.1. Rancangan Penelitian
Gambar 3.1 menjelaskan rancangan
penelitian  yang  dilakukan  dengan  penjelasan sebagai berikut :
1. Analisis Masalah
Masalah  yang  terkait  penelitian  ini dengan pemahaman mahasiswa terhadap pemrograman website .
2. Mempelajari Literatur
Penelitian  ini  harus  didasari  rujukan yang  digunakan  untuk  mendapatkan rujukan yang digunakan untuk mendapatkan informasi dalam
penelitian.
3. Mengumpulkan Data Pengumpulan  data  yang  digunakan untuk  penelitian  ini  adalah  dengan menggunakan  kuesioner  yang  diberikan kepada mahasiswa AMIK Tunas Bangsa
4. Proses Data Proses  yang  dilakukan  untuk  mengolah data  secara  konvensional  menggunakan Ms. Excell. 5. Implementasi Implementasi dilakukan dengan menggunakan tools RapidMiner 5.3.
6. Keputusan Hasil  yang  diberikan  oleh  sistem  akan ditindaklanjuti  oleh  pihak  AMIK  Tunas
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062 Fikrul dkk
Bangsa  terkait  pemahaman  mahasiswa terhadap pemrograman website .
3.3. Pemodelan di RapidMiner Penelitian ini melakukan pengujian terhadap data yang diolah menggunakan tools
RapidMiner dengan  metode  C4.5  berbasis PSO.  Pemodelan  di tools RapidMiner dapat dilihat pada gambar 2,3 dan 4 berikut ini :
Gambar 2. Model Proses Secara Global
Dalam  model  tersebut  terdapat  2  operator untuk  menggambarkan  model  secara  umum, yaitu operator read excel dan operator optimize weights (PSO).  Operator read excel berfungsi untuk  penyedia  data  set yang  akan  digunakan. Sedangkan  operator optimize weights PSO digunakan  untuk  model  pemrosesannya.  Di dalam  operator optimize weights (PSO) terdapat  operator  lain,  berikut  dapat  dilihat pada gambar 3 :
Gambar 3. Operator Validation di dalam Operator Optimize Weights (PSO)
Operator  tersebut  digunakan  untuk  jenis model  klasifikasi,  dimana  di  dalam  operator terdeput  terdapat  beberapa  operator  lagi  di dalamnya. Operator Validation ini  berfungsi untuk  memvalidasi  hasil  proses  algoritma utama yang digunakan yaitu Decision Tree .
Gambar 4. Operator Validation di dalam Operator Optimize Weights (PSO)
Model  tersebut  ada  di  dalam operator validation , model ini adalah model utama yang digunakan dalam memprediksi atau mengklasifikasi data.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  yang  diperoleh  dari  penelitian  ini adalah dapat dilihat pada gambar 5 berikut :
Gambar 5. Grafik Hasil C4.5
Berdasarkan gambar 5 diatas dapat dilihat menampilkan  model  pohon  keputusan  yang dihasilkan.  Berdasarkan  gambar  tersebut dapat  disimpulkan  jika  Faktor  Kemudahan menjadi  node  tertinggi  dalam  penelitian  ini. Terdapat  hasil  mahasiswa  yang  tidak  paham dengan model sebagai berikut :
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062 Fikrul dkk
a. Jika  Faktor  Kemudahan  =  K  maka hasilnya Tidak Paham,
b. Jika Faktor Kemudahan = C dan Faktor Familiar  =  K  maka  hasilnya  Tidak Paham,
c. Jika Faktor Kemudahan = C dan Faktor Familiar  =  B,  maka  hasilnya  Tidak Paham,
d. Jika  Faktor  Kemudahan  =  C,  Faktor Familiar  =  C  dan  Faktor  Spesifikasi Perangkat  =  C  maka  hasilnya  Tidak Paham,
e. Jika Faktor Kemudahan = B dan Faktor Bentuk  Pemrograman  =  K  maka hasilnya Tidak Paham,
f. Jika  Faktor  Kemudahan  =  B,  Faktor Bentuk  Pemrograman  =  C  dan  Cara Ajar  Dosen  =  C  maka  hasilnya  Tidak Paham.
Selanjutnya  hasil  akurasi  dari  Algoritma C4.5  berbasis  PSO  pada tools RapidMiner yang dapat dilihat pada gambar 6 berikut :
Gambar 6. Hasil Akurasi C4.5 berbasis PSO
Berdasarkan gambar 6 diatas dapat diketahui  prediksi  Paham  dengan true Paham terdapat  75  item,  sedangkan  prediksi  Paham dengan true Tidak  Paham  memiliki  12  item, sehingga  prediksi  Paham  memiliki class precission sebesar  86,21  %.  Sedangkan prediksi  Tidak  Paham  dengan true Paham memiliki  5  item  dan  prediksi  Tidak  Paham dengan true Tidak  Paham  memiliki  8  item sehingga  prediksi  tersebut  memiliki class precission sebesar 61,54% Dari hasil klasifikasi  tersebut  diketahui  nilai akurasi  dari model  tersebut  adalah  83,00%.  Berikut  ini hasil Attribute Weights dari  PSO  dapat  dilihat pada gambar 7 sebagai berikut :
Gambar 7. Attribute Weights
Berdasarkan plot tersebut  dapat  dilihat bahwa  terdapat  1  atribut  yang  tidak  memiliki weight . Atribut tersebut adalah Familiar. Dapat disimpulkan  bahwa  atribut  Familiar  tidak berpengaruh terhadap hasil yang dilakukan.
Hasil  pemrosesan  yang  telah  dilakukan dapat  diketahui  dengan  Algoritma  C4.5 berbasis  PSO  dengan  hasil  prediksi  Paham dengan true Paham  terdapat  75  item, sedangkan  prediksi  Paham  dengan true Tidak Paham  memiliki  12  item,  sehingga  prediksi Paham memiliki class precission sebesar 86,21 %.  Sedangkan  prediksi  Tidak  Paham  dengan true Paham memiliki 5 item dan prediksi Tidak Paham  dengan true Tidak  Paham  memiliki  8 item sehingga prediksi tersebut memiliki class precission sebesar 61,54% Dari hasil klasifikasi  tersebut  diketahui  nilai akurasi  dari model tersebut adalah 83,00%.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan, penulis menarik beberapa kesimpulan diantaranya :
a) Algoritma  C4.5  berbasis  PSO  dengan pendekatan Machine Learning dapat menganalisa pemahaman terhadap pemrograman website .
b) Hasil  pengujian  menunjukkan  Algoritma C4.5  berbasis  PSO  menghasilkan  akurasi sebesar  83,00%  dengan  Node  tertinggi adalah Faktor Kemudahan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada Dosen  saya  yang  bernama  Dr.  B.  Herawan Hayadi, S.Kom., M.Kom yang telah membimbing saya dalam menulis artikel ini.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062 Fikrul dkk

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  P. P. P. A. N. . F. I. R. . Zer, D. Hartama, and  S.  R.  Andani,  “Analisa  Faktor Dominan Mahasiswa Kesulitan Memahami Bahasa Pemrograman Menggunakan  Metode  C4.5,” Pros. Semin.  Nas.  Ris.  Inf.  Sci. ,  vol.  1,  no. September, p. 492, 2019.
[2]  N.  A.  A.  P.  H.  Saptarini,  R.  A.  Hidayat, and P. I. Ciptayani, “Ajarincode : Aplikasi Pembelajaran Bahasa Pemrograman Berbasis Web,” Just TI , vol. 10, no. 2, p. 21, 2019, doi: 10.46964/justti.v10i2.106.
[3]  A.  Basriadi,  R.  Ridwan,  S.  Sukardi,  A. Rusmardiana, and B. H. Hayadi, “Development  of  Kahoot  Application- Based  Learning  Evaluation  Tool  Using Smartphones  in  Civic  Education  Lessons for  Class  XI  of  Madrasah  Students,”
WESTECH , no. 1, pp. 2–8, 2019.
[4]  D. Puyada, G. Ganefri, A. Ambiyar, R. E. Wulansari, and B. H. Hayadi,
“Effectiveness  of  interactive  instructional media on Electrical Circuits,” Int. J. Eng. Technol. , vol. 7, no. 2.14 Special Issue 14, pp. 220–223, 2018.
[5]  B.  H.  Hayadi,  Ji.-M.  Kim,  K.  Hulliyah, and  H.  T.  Sukmana,  “Predicting  Airline Passenger Satisfaction  with  Classification Algorithms,” IJIIS  Int.  J.  Informatics  Inf. Syst. , vol. 4, no. 1, pp. 82–94, 2021.
[6]  A.  Waluyo,  H.  Jatnika,  M.  R.  S. Permatasari,  T.  Tuslaela,  I.  Purnamasari, and  A.  P.  Windarto,  “Data  Mining Optimization uses C4.5 Classification and
Particle Swarm Optimization (PSO) in the location
selection
of Student
Boardinghouses,” IOP  Conf.  Ser.  Mater.
Sci.  Eng. ,  vol.  874,  no.  1,  pp.  1–9,  2020, doi: 10.1088/1757-899X/874/1/012024.
[7]  A.  Surip,  M.  A.  Pratama,  I.  Ali,  A.  R. Dikananda,  and  A.  I.  Purnamasari,
“Penerapan Machine
Learning
menggunakan  algoritma  C4.5  berbasis PSO  dalam  Menganalisa  Data  Siswa Putus  Sekolah,” INFORMATICS  Educ. Prof. ,  vol.  5,  no.  2,  p.  147,  2021,  doi: 10.51211/itbi.v5i2.1530.
[8]  F.  Santoso,  A.  Syukur,  and  A.  Z.  Fanani,
“Algoritma  C4.5  Dengan  Particle  Swarm Optimization  Untuk  Klasifikasi  Lama Menghafal Al-Quran Pada Santri
Mahadul  Quran,” J.  Teknol.  Inf. ,  vol.  14, pp. 92–103, 2018.
[9]  E.  Retnoningsih  and  R.  Pramudita, “Mengenal  Machine  Learning  Dengan Teknik  Supervised  dan  Unsupervised Learning  Menggunakan  Python,” ICT  J. , vol. 7, no. 2, pp. 156–165, 2020.
[10] Y. Irowati, R. Ridwan, A. Ambiyar, R. D. P.  P.  S.  Permatasari,  and  B.  H.  Hayadi, “Development  of  Authentic  Assessment in  Basic  Automotive  Engineering  Work Learning  to  Measure  the  Skills  of  X Grade Students of Hang Nadim
Vocational  High  School  in  Batam,”
WESTECH ,  2019,  doi:  10.4108/eai.8-12- 2018.2284008.
[11] P.  Santoso,  H.  Abijono,  and  N.  L. Anggreini, “Algoritma Supervised Learning  dan  Unsupervised  Learning Dalam  Pengolahan  Data,”  vol.  4,  no.  2, pp. 315–318, 2021.
[12] P.  P.  P.  A.  N.  W.  F.  I.  R.  H.  Zer,  M. Wahyuni, A. Rangga, and Z. Situmorang, “Analisis  model  kepuasan  mahasiswa terhadap cara pengajaran dosen menggunakan algoritma c4.5,” JIKO , vol.
6, no. 1, pp. 58–64, 2022.
[13] S.  Rice,  F.  Rizal,  A.  Yulastri,  P. Riswandi, and B. H. Hayadi, “Application of  The  SQ3R  Method  to  Improve Learning  Motivation  and  Ability  to  Read English  Text  Understanding  of  it  in Vocational  High  School  of  Ibnu  Sina Batam,” WESTECH ,  pp.  1–6,  2019,  doi: 10.4108/eai.8-12-2018.2284030.