## ANALISIS DATA PENJUALAN DEALER MOTOR BENELLI BRANCH PEKALONGAN MENGGUNAKAN METODE DECISION TREE
Ferryan Nur Setyawan 1) , Magdalena Ariance Ineke Pakereng 2)
1,2 Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana email: 672020066@student.uksw.edu , ineke.pakereng@uksw.edu

## Abstract
This research aims to enhance motorcycle sales strategies at PT. Benelli Anugerah Motor Pusaka Branch Pekalongan by utilizing data mining techniques, specifically the ID3 Decision Tree algorithm, to analyze and classify sales data. Given the increasing prevalence of motorcycles in Indonesia, this study focuses on identifying  key  factors  that  influence  motorcycle  purchases to  optimize  inventory  and  boost  sales.  Data from December 2022 to January 2024, encompassing 82 sales records, were processed using RapidMiner. The ID3 algorithm calculated entropy and information gain to classify motorcycles based on type, color, price,  and  transaction  method  (cash  or  credit).  The  results  indicate  that  motorcycle  type  is  the  most significant  factor,  followed  by  color,  price,  and  payment  method.  The  model  achieved  an  accuracy  of 76.47%, with a precision of 87.50% and recall of 70.00%. This classification provides valuable insights for the dealer to manage inventory efficiently and anticipate customer preferences, thereby enhancing sales performance.  The  findings  demonstrate  the  practical  application  of  Decision  Tree  algorithms  in transforming extensive data into actionable business intelligence.
Keywords: Motorcycle sales, Data mining, Decision tree, ID3 algorithm, Inventory management.

## 1. PENDAHULUAN
Saat ini sepeda motor telah menjadi alat transportasi  utama  di  kalangan  masyarakat Indonesia.  Dengan  mengendarai  sepeda  motor, masyarakat merasa lebih praktis dan cepat sampai tujuan dibanding dengan mengendarai mobil. Di Indonesia sendiri, jumlah pengguna sepeda motor sangat tinggi yaitu mencapai 154 juta lebih pada tahun  2023.  Dengan  adanya  hal  ini,  banyak perusahaan  sepeda  motor  terus  berlomba  untuk mengeluarkan  sepeda motor  yang  lebih  nyaman dan canggih dengan desain yang kekinian. Bukan hanya harga jual melainkan desain jugalah yang mempengaruhi terjualnya produk sepeda motor.
Studi  kasus  pada  penelitian  ini  adalah PT.  Benelli  Anugerah  Motor  Pusaka Branch Pekalongan.  Perusahaan  ini  sudah  banyak membuka dealer di seluruh Indonesia dan salah satunya di kota Pekalongan yang diresmikan pada tanggal  10  Desember  2022.  Benelli  merupakan salah satu perusahaan yang memproduksi sepeda motor  dengan  desain  kekinian.  Sebagai dealer yang  baru  buka  di  suatu  daerah,  tentunya  perlu strategi  untuk  membantu  mengambil  keputusan agar keuntungan yang diperoleh lebih maksimal.
Dari  banyaknya  data  yang  ada  di dealer ,  dapat dibentuk  pola  penjualan  untuk  menentukan produk  mana  yang  paling  sering  dibeli.  Oleh karena  itu,  dibutuhkan  nya  metode  atau  teknik yang  dapat  merubah  banyak  data  tadi  menjadi sebuah informasi yang berharga dan pengetahuan yang  bisa  dimanfaatkan.  Hal  ini  tentu  menjadi tantangan  bagi dealer untuk  mengelola  data tersebut dan menemukan informasi secara cepat dan efektif.
Pada penelitian kali ini diputuskan untuk menggunakan data  mining dan  kemudian  di proses  menggunakan  algoritma  ID3.  Menurut jurnal  dari  Fadila  Shely  Amalia  dengan  judul Data  mining  merupakan  suatu  proses  pencarian pola  dari  data-data  dengan  jumlah  yang  sangat banyak  yang  tersimpan  dalam  suatu  tempat penyimpanan  dengan  menggunakan  teknologi pengenal  pola,  teknik  statistik,  dan  matematika [1].  Sedangkan  Data  mining  menurut  David Hand, Heikki Mannila, dan Padhraic Smyth dari MIT adalah analisa terhadap data (biasanya data yang  berukuran  besar)  untuk  menemukan hubungan  yang  jelas  serta  menyimpulkannya yang  belum  diketahui  sebelumnya  dengan  cara terkini  dipahami  dan  berguna  bagi  pemilik  data
tersebut [2]. Dari kedua penjelasan tersebut dapat ditarik kesimpulan bahwa data mining merupakan  kumpulan  data-data  yang  berukuran besar  kemudian  diolah  untuk  menemukan informasi penting bagi pemiliknya [3] , [4], [5]. Setelah proses data mining selesai, dilakukanlah klasifikasi  data  untuk  mengelompokkan  data penjualan  motor  pada  PT.  Benelli  Anugerah Motor  Pusaka Branch Pekalongan.  Klasifikasi merupakan  Klasifikasi  adalah  suatu  proses penerapan  data  mining  untuk  mengelompokkan suatu  data  ke  dalam  kelas  yang  ditentukan  [6]. Klasifikasi adalah proses pengelompokan data ke dalam  kelas-kelas  sehingga  suatu  objek  dapat diprediksi [7] [8].
Ada  berbagai  teknik  klasifikasi  salah satunya yang sering dipakai adalah decision tree. Decision  Tree merupakan  sebuah  metode  yang mengubah  bentuk  data  tabel  menjadi  sebuah pohon keputusan dan menghasilkan aturan yang sederhana [9]. Ada banyak penerapan metode ini, terutama  dalam  pemecahan  masalah  yang outputnya  bernilai  diskrit  [10].  Kelebihan Decision  Tree adalah  modelnya  yang  mudah dipahami karena berbentuk pohon yang bercabang, sehingga memudahkan untuk interpretasi [11].
Penelitian
yang terkait tentang penggunaan  metode Decision  Tree berjudul “Metode Decision  Tree untuk  Meningkatkan Kualitas  Rencana  Pelaksanaan  Pembelajaran dengan  Algoritm  C4.5”  yang  menghasilkan tingkat  akurasi  sebesar  90%  dengan  927  data [12].  Penelitian  lainya  berjudul  “Algoritma Decision  Tree Untuk  Analisis  Sentimen  Publik Terhadap Marketplace
Di
Indonesia” menghasilkan  akurasi  sebesar  70,27  %  dan memberikan  gambaran  tentang  pentingnya memanfaatkan  algoritma Decision  Tree dalam mengelompokkan  data  di  media  sosial  terutama pada Twitter [13].
Berry, Michael J.A. dan Linoff, Gordon S.,  menjelaskan  tentang  pohon  keputusan,  yang dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma  Iterative Dichotomiser  Three  (ID3)  merupakan  sebuah model  pohon  keputusan  terdiri  dari  sekumpulan aturan  untuk  membagi  sejumlah  populasi  yang heterogen  menjadi  lebih  kecil,  lebih  homogen dengan  memperhatikan  pada  variabel  tujuannya
[5],  [14].  Dengan  menggunakan  algoritma  ID3, dapat menghasilkan faktor-faktor yang mungkin mempengaruhi  alternatif.  Jika  kita  mengambil keputusan alternatif, hal ini akan berdampak pada perolehan estimasi akhir [15].
Adanya  penelitian  ini  diharapkan  dapat membantu dealer untuk meningkatkan penjualan dengan  melihat  hasil  informasi  dari  data  yang berupa  klasifikasi  penjualan  motor  laris  dan kurang laris. Sehingga untuk kedepannya dealer dapat menyiapkan persediaan stok barang dengan efisien.

## 2. METODE PENELITIAN
Data yang digunakan pada penelitian ini yaitu data yang menggunakan banyak angka atau biasa disebut data kuantitatif. Menganalisis data penjualan  pada dealer motor  menggunakan metode Decision  Tree ini  perlu  melakukan tahapan-tahapan antara lain: melakukan pengumpulan data, kemudian data diklasifikasikan, setelah itu mencari nilai entropy dan  gain,  kemudian  data  diproses  dengan tools rapidminer , terakhir analisis data . Sehingga dapat digambarkan prosesnya seperti pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Gambar 1 menunjukan tahapan penelitian  yang  dijelaskan  sebagai  berikut:  1) Pengumpulan  Data,  data  yang  digunakan  pada penelitian  ini  diperoleh  dari dealer Benelli Pekalongan dari awal buka pada bulan Desember
2022  sampai  September  2023.  2)  Klasifikasi Data, data yang ada dikategorikan sesuai dengan atribut yang ada [16]. 3) Perhitungan Entropy dan Gain,  mencari  entropy  dan  gain  untuk  mencari atribut  yang  paling  berpengaruh.  4)  Proses Rapidminer,  data  diproses  menggunakan tools rapidminer  menggunakan  model  algoritma Decision Tree ID3. 5) Analisis Hasil, yaitu hasil pengolahan data dilakukan analisis yang menjadi informasi baru untuk mengambil keputusan.

## 3. Hasil Dan Pembahasan
Data yang digunakan dalam penelitian ini  merupakan data penjualan Desember  2022  sampai  Januari  2024  yang berjumlah  82  data  yang  terdapat  pada dealer Benelli  dengan  berfokus  pada  atribut  data  yaitu unit  yang  sering  dibeli  oleh  pelanggan  dengan menggunakan  algoritma  ID3.Data  ini  akan  di import ke tools yang  sudah  ditentukan  peneliti yaitu rapidminer .  Secara  ringkas,  langkah  kerja Algoritma  ID3  dapat  digambarkan  sebagai berikut [17]:
1. Penghitungan information  Gain dari  setiap atribut menggunakan
Gain(S,A)=Entropy(S) - ∑ |𝑆 𝑉 | |𝑆| Entropy ( 𝑆 𝑣 ) (1)
Dimana:
Entropy(S) = - 𝑃 + 𝑙𝑜𝑔 2 𝑃 + - 𝑃 − 𝑙𝑜𝑔 2 𝑃 − (2)
2. Pemilihan  atribut  yang  memiliki  nilai information gain terbesar.
3. Pembentukan  simpul  yang  berisi  atribut tersebut.
4. Ulangi  proses  perhitungan  information gain akan  terus  dilaksanakan  sampai  semua  data telah  termasuk  dalam  kelas  yang  sama.
Atribut yang telah dipilih tidak diikutkan lagi dalam perhitungan nilai information gain .
Pada penerapan Decision Tree algoritma ID3 akan dilakukan klasifikasi pada setiap atribut dari  data  transaksi  sebanyak  82  data.  Dimana klasifikasi  yang  dimaksud  dibagi  menjadi  4 bagian yaitu Klasifikasi berdasarkan tipe motor, warna motor,  harga motor,  dan cash atau credit
transaksi  pembayaran.  Tabel  klasifikasi  dapat dilihat sebagai berikut:
Tabel 1. Klasifikasi Tipe Motor NO Tipe Status Penjualan Laris Kurang Laris 1 Shiny 150 24 3 2 Panarea 125 11 8 3 Keeway v250 fi 0 4 4 Motobi 200 evo 5 8 5 P.eagle 250 3 5 6 Scr 250 0 2 7 Motobi 200 efi 5 1 8 Versilia 150 0 3

## Tabel 2. Klasifikasi Warna Motor
NO Warna Status Penjualan Laris Kurang Laris 1 Biru 13 2 2 Hitam 18 18 3 Cream 11 1 4 Green 0 3 5 Grey 0 2 6 Merah 2 1 7 Kuning 1 2 8 Putih 4 4
Tabel 3. Klasifikasi Harga Motor NO Harga Status Penjualan Laris Kurang Laris 1 >30000000 13 23 2 <=30000000 35 11

## Tabel 4. Klasifikasi Jenis Transaksi
NO Cash / Credit Status Penjualan Laris Kurang Laris 1 Cash 23 18 2 Credit 25 16
Setelah dilakukan klasifikasi atribut, berikut akan dilakukan proses mencari entropy dan gain untuk mencari atribut yang paling berpengaruh.
Tabel 5. Perhitungan Node Awal Node Jumlah Kasus Status Penjualan Nilai Laris Kurang Laris Entropy Gain 1  Total 82 48 34 0,978869851 2  Tipe Shiny 150 27 24 3 0,503258335 0,29257067 Panarea 125 19 11 8 0,981940787 Keeway v250 fi 4 0 4 0 Motobi 200 evo 13 5 8 0,961236605 P.eagle 250 8 3 5 0,954434003 Scr 250 2 0 2 0 Motobi 200 efi 6 5 1 0,650022422 Versilia 150 3 0 3 0 3  Warna Biru 15 13 2 0,566509507 0,21090375 Hitam 36 18 18 1 Cream 12 11 1 0,41381685 Green 3 0 3 0 Grey 2 0 2 0 Merah 3 2 1 0,918295834 Kuning 3 1 2 0,918295834 Putih 8 4 4 1 4  Harga >30000000 36 13 23 0,943601631 0,11942039 <=30000000 46 35 11 0,79359123 5 Cash / Credit 41 23 18 0,989245297 0,00176881 41 25 16 0,964956767
Gambar 2. Import Data Ke Repository
Pada Gambar 2, dapat dilihat bahwa ada beberapa atribut yang digunakan untuk
menyediakan apa yang dibutuhkan agar menjadi pohon  keputusan.  Kemudian  terlihat  bahwa semua atribut menggunakan tipe data polynominal sesuai  dengan  kebutuhan  tipe  data yang  digunakan  algoritma Decision  Tree ID3. Pada  atribut  Status  menggunakan  role  label karena  akan  dijadikan  atribut  keputusan  antara Laris  dan  Kurang  Laris.  Kemudian  data  akan tersimpan secara otomatis pada repository sesuai dengan lokasi data yang ditentukan.
Pada  penilitian  ini  dilakukan  desain operator  yang  kemudian  menjadi  sebuah  model
dengan  cara drag and  drop .  Beberapa  operator yang digunakan seperti Retrieve , Split Data, ID3, Apply Model, Performance .  Kemudian  desain operator  dikoneksikan  agar  saling  terhubung. Model Algoritma Decision Tree ID3 ditunjukkan sebagai berikut ini.
Gambar 3. Struktur Model Algoritma Decision Tree ID3 untuk Klasifikasi Penjualan Tools Rapidminer
Ada  beberapa  operator  pada  gambar  3 membentuk  sebuah  model  yang  disusun  sesuai dengan algoritma yang digunakan yaitu Decision Tree ID3.  Seperti  operator Retrieve ,  digunakan untuk  membaca  data  penjualan  yang  akan  di proses.  Operator Split Data  digunakan  untuk membagi partisi data antara data latih dan data uji dengan perbandingan 0.8 dan 0.2 . Operator ID3 merupakan  sebuah  proses  dengan criterion accuracy . Operator Apply Model gunanya untuk mengimplementasikan  model  ID3  ke  dataset penelitian.  Terakhir  operator  performance  yaitu digunakan  untuk  mengevaluasi  kinerja  model secara  otomatis  sesuai  dengan  kriteria  seperti accuracy , precision , dan recall .
Gambar 4. Hasil dari Klasifikasi pada
Rapidminer
Setelah model dijalankan dengan mengklik  tombol  run,  maka  akan  muncul hasilnya  yang  berupa  pohon  keputusan  seperti pada  Gambar  4.  Pada  data  penjualan  terdapat beberapa  atribut  utama  yang  mempengaruhi konsumen  untuk  membeli  motor  di  PT.Benelli.
Seperti  Tipe,  Warna,  Harga,  dan  disertakan dengan Cash atau Credit sesuai dengan transaksi dengan  pembayaran  apa  yang  dilakukan konsumen.  Hal  ini  dapat  dilihat  pada  pohon keputusan yang dimana akar pertama merupakan Tipe dan akar kedua merupakan Warna.
Dapat  diketahui  bahwa  hasil  dari klasifikasi  data  penjualan  motor  di  PT.  Benelli Anugerah  Motor  Pusaka Branch Pekalongan faktor  yang  paling  utama  yaitu  tipe.  Pada  tipe sendiri terdapat beberapa turunan yang berjumlah delapan dan ini merupakan tipe motor yang ada pada dealer Benelli  Pekalongan.  Kemudian terdapat tipe kendaraan yang berlabelkan kurang laris  tanpa  adanya  turunan  setelahnya.  Hal  ini berarti  bahwa  tipe  motor  yang  dimaksud  yaitu kurang laris.
Lalu  faktor  kedua  pada  hasil  pohon keputusan adalah warna dari motor yang terjual. Setiap  tipe  motor  memiliki  jumlah  jenis  warna yang berbeda sesuai dengan data penjualan yang ada.  Kemudian  pada  turunan  berikutnya  yaitu harga  dari  setiap  tipe  motor  dan  warnanya masing-masing.  Selanjutnya  disusul  dengan turunan cash atau credit yang  berarti  jenis pembayaran diikuti dengan label laris atau kurang laris. Secara visual dapat dilihat bahwa tipe motor Shiny  150  berwarna  hitam  dengan  harga 28153000 melalui pembayaran cash paling laris dengan ditandai warna biru tanpa adanya warna merah sedikitpun.
Rule Base merupakan hasil dari deskripsi pohon  keputusan  dan  membantu  peneliti  dalam membaca hasil data yang diklasifikasi. [18]. Hasil rule base yang didapatkan adalah sebagai berikut:
Tipe = KEEWAY V250 FI: Kurang Laris {Laris=0, Kurang Laris=4}
Tipe = MOTOBI 200 EFI |  Warna = HITAM |  |  Harga = 37139000 |  |  | Cash / Credit = CASH : Laris {Laris=1, Kurang Laris=0} |  |  | Cash / Credit = CREDIT : Laris {Laris=2, Kurang Laris=1} Tipe = MOTOBI 200 EVO |  Warna = HITAM |  |  Harga = 38532000
|  |  | Cash / Credit = CASH : Kurang Laris {Laris=3, Kurang Laris=3} |  |  | Cash / Credit = CREDIT : Laris {Laris=1, Kurang Laris=0} |  Warna = MERAH |  |  Harga = 38532000 |  |  | Cash / Credit = CREDIT : Kurang Laris {Laris=1, Kurang Laris=2} Tipe = P. EAGLE 250
|  Warna = HIT AM |  |  Harga = 48695000
|  |  | Cash / Credit = CASH : Kurang Laris {Laris=1, Kurang Laris=2} |  |  | Cash / Credit = CREDIT : Kurang Laris {Laris=1, Kurang Laris=2} Tipe = PANAREA 125 |  Warna = HITAM |  |  Harga = 28369000 |  |  | Cash / Credit = CASH : Laris {Laris=2, Kurang Laris=0} |  |  | Cash / Credit = CASH : Kurang Laris {Laris=0, Kurang Laris=1} |  |  | Cash / Credit = CREDIT : Laris {Laris=4, Kurang Laris=0} |  Warna = KUNING |  |  Harga = 28369000 |  |  | Cash / Credit = CASH : Kurang Laris {Laris=1, Kurang Laris=2} |  Warna = PUTIH |  |  Harga = 28369000 |  |  | Cash / Credit = CASH : Kurang Laris {Laris=1, Kurang Laris=2} |  |  | Cash / Credit = CREDIT : Kurang Laris {Laris=1, Kurang Laris=1} Tipe = SCR 250: Kurang Laris {Laris=0, Kurang Laris=2} Tipe = SHINY 150 |  Warna = BIRU |  |  Harga = 28153000 |  |  | Cash / Credit = CASH : Laris {Laris=6, Kurang Laris=0} |  |  | Cash / Credit = CREDIT : Laris {Laris=5, Kurang Laris=2} |  Warna = CREAM |  |  Harga = 28153000 |  |  | Cash / Credit = CASH : Laris {Laris=2, Kurang Laris=0} |  |  | Cash / Credit = CREDIT : Laris {Laris=6, Kurang Laris=1}
Tipe = VERSILIA 150: Kurang Laris {Laris=0, Kurang Laris=2}
Nilai performance diperoleh  dari  model pohon  keputusan  yang  dibuat  untuk  klasifikasi laris  dan  kurang  laris  pada  penjualan  motor. Beberapa  hasil  yang  didapatkan  antara  lain informasi  mengenai accuracy , precision ,  dan recall yang  disebut confusion  matrix [19]. Berikut nilai yang dihasilkan:
Gambar 5. Hasil Confusion Matrix
Nilai accuracy merupakan nilai keakuratan  pada  sebuah  model  [20]. Recall merupakan  nilai  true  positif  dengan  semua  data yang  positif  [21]. Precision adalah  nilai  yang sesuai  data  yang  ada  dengan  menunjukkan  data kelas  negative  atau  kelas  positif  [22].    Dapat dilihat  bahwa  hasil accuracy yang  didapatkan yaitu  76,47%  yang  dimana  artinya  data  yang berhasil  diklasifikasikan  sudah  sangat  baik diikuti dengan nilai precision 87,50% dan recall 70,00%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa  penerapan algoritma ID3 pada data penjualan motor di PT. Benelli  Anugerah  Motor  Pusaka  Branch Pekalongan memberikan hasil yang efektif dalam mengklasifikasikan  tipe  motor  yang  laris  dan kurang  laris.  Dari  82  data  penjualan  yang dianalisis, faktor tipe motor menjadi atribut yang paling dominan mempengaruhi penjualan, diikuti oleh warna, harga, dan metode pembayaran (cash atau  credit).  Model  klasifikasi  yang  dibangun menggunakan RapidMiner menunjukkan tingkat akurasi  sebesar  76,47%,  dengan  precision 87,50% dan recall 70,00%. Hasil ini memberikan informasi berharga bagi dealer untuk mengelola persediaan  stok  secara  lebih  efisien  dan menyusun  strategi  penjualan  yang  lebih  tepat,
sehingga dapat meningkatkan keuntungan secara signifikan.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
[1]
F.  Shely  Amalia  and  D.  Darwis,
“ANALISIS DATA PENJUALAN HANDPHONE  DAN  ELEKTRONIK MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI  (STUDI  KASUS :  CV  REY
GASENDRA),” 2021.
[2] M. Idris et al. , “IMPLEMENTASI DATA
MINING DENGAN ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI ANGKA KELAHIRAN,” 2019.
[3] N.  A.  Prakoso  Indaryono,  “ANALISA PERBANDINGAN ALGORITMA RANDOM  FOREST  DAN  NAÏVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI CURAH

## HUJAN BERDASARKAN
IKLIM  DI  INDONESIA,” JIPI  (Jurnal Ilmiah  Penelitian  dan  Pembelajaran Informatika) ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  158–167,
Feb. 2024, doi: 10.29100/jipi.v9i1.4421. [4] “Implementasi Data Mining Menggunakan  Algoritme  Naive  Bayes Classifier  dan  C4.5  untuk  Memprediksi
Kelulusan  Mahasiswa,” Telematika ,  vol. 13,  no.  1,  pp.  56–67,  Feb.  2020,  doi: 10.35671/telematika.v13i1.881.
[5] P.  B.  N.  Setio,  D.  R.  S.  Saputro,  and  B. Winarno,  “PRISMA,  Prosiding  Seminar Nasional  Matematika  Klasifikasi  dengan Pohon  Keputusan  Berbasis  Algoritme C4.5,” vol. 3, pp. 64–71, 2020, [Online].
Available: https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/ prisma/
[6] A.  Perbandingan et  al. ,  “JIPI  (Jurnal
Ilmiah  Penelitian  dan  Pembelajaran Informatika) Journal homepage: https://jurnal.stkippgritulungagung.ac.id/i ndex.php/jipi ANALISA PERBANDINGAN ALGORITMA
RANDOM  FOREST  DAN  NAÏVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI CURAH HUJAN BERDASARKAN
IKLIM  DI  INDONESIA,”  vol.  9,  no.  1,
pp. 158–167, 2024, doi: 10.29100/jipi.v9i1.4421.
[7] A.  Irzky  Shafarindu,  E.  Patimah,  Y. Marintan  Siahaan,  A.  Wisnu  Wardhana,
B. Vicky Haekal, and D. Sandya Prasvita, Klasifikasi Data Penjualan pada Supermarket  dengan  Metode  Decision Tree . 2021. [Online]. Available: https://www.kaggle.com/aungpyaeap/sup
ermarket-
sales?select=supermarket_sales+- +Sheet1.csv.
[8] A.  Pebdika,  R.  Herdiana,  and  D. Solihudin, “KLASIFIKASI MENGGUNAKAN  METODE  NAIVE BAYES UNTUK

## MENENTUKAN
CALON PENERIMA PIP,” 2023.
[9] S.  Bahri  and  A.  Lubis,  “METODE KLASIFIKASI DECISION TREE UNTUK MEMPREDIKSI JUARA
ENGLISH PREMIER LEAGUE,” vol. 2, no. 1, 2020.
[10] J.  Ma’sum,  A.  Febriani,  and  D. Rachmawaty,  “PENERAPAN  METODE KLASIFIKASI DECISION TREE UNTUK MEMPREDIKSI KELULUSAN TEPAT

## WAKTU,”
Journal  Of  Industrial  Engineering  And Technology  (Jointech)  UNIVERSITAS MURIA KUDUS Journal homepage , vol. 2,  no.  1,  pp.  1–14,  2021,  [Online]. Available:
http://journal.UMK.ac.id/index.php/joint ech
[11] R.  Musfikar,  H.  Apriadinata,  and  B. Yusuf,  “Aplikasi  Prediksi  Prestasi  pada Siswa  Menggunakan  Algoritma  C4.5,” Jurnal Manajemen Informatika (JAMIKA) ,  vol.  13,  no.  2,  pp.  148–162,
Oct. 2023, doi: 10.34010/jamika.v13i2.10649. [12] M.  Solehuddin,  W.  A.  Syafei,  and  R. Gernowo,  “Metode Decision  Tree untuk Meningkatkan Kualitas Rencana Pelaksanaan Pembelajaran dengan Algoritma  C4.5,” Jurnal  Penelitian  dan Pengembangan Pendidikan , vol. 6, no. 3, pp. 510–519, Oct. 2022, doi:
10.23887/jppp.v6i3.52840.
[13] A. Tazidan OctaN et al. , “ALGORITMA

## DECISION  TREE UNTUK  ANALISIS
SENTIMEN PUBLIC TERHADAP
MARKETPLACE DI INDONESIA,” vol.
05, 2023.
[14] W. N. Purba, D. Situmorang, Y. Alfani, D. Hutabarat, and F. W. Anggiono, “Implementasi  Data  Mining  Dengan Metode  Pohon  Keputusan Algoritma  Id3 Untuk Menentukan Memprediksi Penjualan Pada CV. Mitra Baja
Cemerlang,” Jurnal  Mantik  Penusa ,  vol. 2, no. 1, pp. 82–86, 2019.
[15] J.  Tetra,  M.  Aliyah  Nazanah,  and  M.  I. Jambak, “KLIK: Kajian Ilmiah Informatika  dan  Komputer  Pemanfaatan
Algoritma Decision  Tree ID3  Bagi Manajemen  Bimbel  Untuk  Menentukan Faktor Kelulusan Pada Sekolah Kedinasan,” Media Online) , vol. 3, no. 6, pp. 915–924, 2023, doi: 10.30865/klik.v3i6.791. [16] P.  B.  N.  Setio,  D.  R.  S.  Saputro,  and  B. Winarno,  “PRISMA,  Prosiding  Seminar Nasional  Matematika  Klasifikasi  dengan
Pohon  Keputusan  Berbasis  Algoritme C4.5,” vol. 3, pp. 64–71, 2020, [Online].
Available: https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/ prisma/
[17] S. Defiyanti and D. L. Crispina Pardede, “PERBANDINGAN
KINERJA
ALGORITMA  ID3  DAN  C4.5  DALAM
KLASIFIKASI SPAM-MAIL.” [Online]. Available: http://www.ics.uci.edu/
[18] A. Sifaunajah and R. D. Wahyuningtyas, “Penggunaan  Algoritma  ID3  Untuk Klasifikasi  Data  Calon  Perserta  Didik,”
CSRID (Computer Science Research and
Its Development Journal) , vol. 14, no. 2,
p. 103, Sep. 2022, doi: 10.22303/csrid.14.2.2022.103-112. [19] “1383-Article
Text-2719-1-10- 20210714”.
[20] A. Akbar and R. A. Supono, “PREDIKSI KELANCARAN PIUTANG PELANGGAN  PADA  PT.  CITRA  INA FEEDMILL DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE  BAYES  DAN  K-NEAREST NEIGHBORS,” 2022. [21] W.  Hidayat,  M.  Ardiansyah,  and  A. Setyanto, “Pengaruh Algoritma ADASYN dan SMOTE terhadap Performa  Support  Vector  Machine  pada Ketidakseimbangan  Dataset  Airbnb,” Edumatic: Jurnal Pendidikan Informatika , vol. 5, no. 1, pp. 11–20, Jun.
2021, doi: 10.29408/edumatic.v5i1.3125.
[22] M.  Azhari,  Z.  Situmorang,  and  R. Rosnelly, “Perbandingan Akurasi, Recall, dan  Presisi  Klasifikasi  pada  Algoritma C4.5,  Random  Forest,  SVM  dan  Naive Bayes,”
JURNAL
MEDIA INFORMATIKA  BUDIDARMA ,  vol.  5, no.  2,  p.  640,  Apr.  2021,  doi: 10.30865/mib.v5i2.2937.