Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 150-160 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Metode Data Mining Klasifikasi Pada Kualitas Pelayanan Terhadap Nasabah Bank Syariah Mandiri dengan Model C4.5
Ari Supriadi 1 , Poningsih 2 , Hendry Qurniawan 3 1,3 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia 2 AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia Jln. Sudirman Blok A No. 1-3 Pematangsiantar, Sumatera Utara
1 ariesoepradi@gmail.com, 2 poningsih@amiktunasbangsa.ac.id,

## Abstract
Customer  satisfaction  is  the  most  important  thing  in  assessing  the  level  of  management  and services provided by the bank to its customers. The existence of banking services in society is indeed more profitable, especially in the economic sector, where economic actors are more free to carry out the process of economic activities to support survival.  Data mining  is an analysis of  observations of large amounts of data to find relationships that are not known beforehand, data processed by the data mining method will produce a new knowledge sourced from old data, the results of processing can be used  to  determine  future  decisions.  Using  the  C4.5  algorithm  will  predict  which  aspects  are  more dominant towards customer satisfaction. The  data source of this research  was collected based on a questionnaire  (questionnaire)  filled  out  by  customers  of  Bank  Syariah  Mandiri  in  Pematangsiantar City. Data will be processed by calculating the value of entropy, calculating the gain value. So that the final  results  obtained  in  the  form  of  a  decision  tree  are  expected  to  be  input  to  the  Bank  Syariah Mandiri in Pematangsiantar City in maintaining the quality of its services to customers and improving the quality so that customers are always satisfied with the services provided.
Keywords : Customer Satisfaction, Data Mining, Algorithm C4.5

## Abstrak
Kepuasan  nasabah  hal  yang  paling  sangat  penting  dalam  menilai  tingkat  manajemen  dan pelayanan  yang  diberikan  oleh  bank  kepada  nasabahnya.  Keberadaan  jasa  perbankan  dalam masyarakat  memang  lebih  menguntungkan  terutama  pada  sektor  perekonomian,  di  mana  para pelaku  ekonomi  lebih  leluasa  dalam  menjalankan  proses  kegiatan  ekonominya  untuk  menunjang kelangsungan hidup. Data mining merupakan sebuah analisa dari observasi data dalam jumlah besar untuk menemukan hubungan yang tidak diketahui sebelumnya, data yang diolah dengan metode data mining  akan  menghasikan  suatu  pengetahuan  baru  yang  bersumber  dari  data  lama,  hasil  dari pengolahan  dapat  digunakan  untuk  menentukan  keputusan  di  masa  depan.  Dengan  menggunakan algoritma  C4.5  akan  memprediksi  aspek  mana  yang  lebih  dominan  terhadap  kepuasan  nasabah. Sumber  data  penelitian  ini  dikumpulkan  berdasarkan  kuesioner  (angket)  yang  diisi  oleh  nasabah Bank  Syariah  Mandiri  Kota  Pematangsiantar.  Data  akan  diolah  dengan  menghitung  menentukan nilai entropy, menghitung nilai gain. Sehingga diperoleh  hasil akhir berupa pohon keputusan yang diharapkan  dapat  menjadi  masukan  kepata  pihak  Bank  Syariah  Mandiri  Kota  Pematangsiantar dalam menjaga kualitas pelayanannya terhadap nasabah serta meningkatkan kualitas yang ada agar nasabah selalu merasa puas dengan pelayanan yang diberikan.
Kata kunci : Kepuasan Nasabah, Data Mining, Algoritma C4.5

## 1. PENDAHULUAN
Kepuasan  nasabah  merupakan  salah  satu  hal  yang  sangat  penting  dalam menilai  tingkat  pelayanan  yang  diberikan  oleh  pihak  Bank  kepada  setiap nasabahnya.  Bank  merupakan  salah  satu  lembaga  keuangan  yang  mempunyai peranan  penting  dalam  perekononian  pada  suatu  negara  karena  perkembangan
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 150-160 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
dan  kemajuan  sebuah  negara  tidak  lepas  dari  peranan  Bank  sebagai  salah  satu lembaga keuangan.
Jasa perbankan dalam masyarakat yang mengutamakan pelayanan yang baik demi  memperoleh  kepercayaan  dari  masyarakat  sebagai  nasabahnya  yang    akan menghadapi  berbagai  macam  keadaan  atau  pandangan  yang  timbul  dari masyarakat  sebagai  ungkapan  kepuasan  atau  ketidakpuasannya  atas  pelayanan yang diterimanya dari pihak Bank yang dipercayainya.
Sering  kali  terjadi  ketidakseimbangan  antara  kinerja  pihak  bank  dengan kesesuaian  harapan  setiap  nasabah  misalnya  seperti  dalam  hal  antrian,  sering terjadi  pada  setiap  nasabah  mengeluh  akan  pelayanan  yang  dirasakan  kurang cepat  oleh  pihak  nasabah  dan  masih  terdapat  hal-hal  yang  memungkinkan terjadinya pelayanan Bank yang tidak sesuai oleh harapan nasabah.
Setiap Bank mempunyai standar pelayanannya masing-masing. Ada beberapa aspek  yaitu Assurance (Jaminan), Tangible (Bukti  Nyata), Responsiveness ( Tanggapan). Algoritma C4.5 ini merupakan metode klasifikasi dan prediksi yang sangat  terkenal.  Metode  pohon  keputusan  mengubah  fakta  yang  sangat  besar menjadi  pohon  keputusan  yang  mempresentasikan  aturan.  Salah  satu  Algoritma yang digunakan untuk melakukan klasifikasi atau segmentasi atau pengelompokan dan  bersifat  prediktif.  Algoritma  untuk  membuktikan  suatu  pohon  keputusan Decision Tree C4.5. Dengan melihat latar belakang diatas, penilitian ini diharapkan dapat  membantu  kualitas  pelayanan  terhadap  nasabah  dan  sebagai  evaluasi kinerja dan meningkatkan mutu kualitas pelayanan di Bank Syariah Mandiri agar menjadi lebih baik lagi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1. Pengumpulan Data
Penelitian ini dilakukan di Bank Syariah Mandiri yang terletak di Jl. Perintis Kemerdekaan No.1 Pematangsiantar. Dalam penelitian ini data yang diperoleh dari hasil  observasi  dan  pembagian  kuisoner  kepada  nasabah  sebanyak  50  nasabah. Atribute Data yang digunakan terdiri dari :
a) Usia Dengan menggunakan 3 Linked yaitu Remaja : < 20 thn, Dewasa : > 20 – 40, dan Tua : > 40 thn
b) Pekerjaan Sesuai dengan pilihan reponden sendiri
c) Lama menjadi nasabah Dengan  mengelompokkan  menjadi  4  bagian,  yaitu    <  1  Tahun  =  Baru, >1-3 Tahun = Cukup lama , 3 Tahun = Lama , > 3 Tahun = Sangat Lama
d) Assurance (Jaminan) Menggunakan 4 Linked yaitu, Sangat Baik, Baik, Cukup dan Kurang Baik
e) Tangible (Bukti nyata) Menggunakan 4 Linked yaitu, Sangat baik, Baik, Cukup dan Kurang Baik
f) Responsiveness (Ketanggapan)
Menggunakan 4 Linked yaitu, Sangat baik, Baik, Cukup dan Kurang Baik
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 150-160 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Tabel 1. Hasil Rekapitulasi Kuisioner
Alternatif A B C D E F Keterangan A1 Dewasa Pegawai Swasta CL SB SB C Puas A2 Dewasa Wiraswasta BR B B B Puas A3 Dewasa Pegawai Swasta BR SB B C Puas A4 Dewasa Wiraswasta L SB SB SB Puas A5 Dewasa Pegawai Swasta BR SB SB B Puas A6 Dewasa Pegawai Swasta BR SB SB B Puas A7 Remaja Pelajar BR SB SB SB Puas A8 Dewasa Pegawai BUMN CL SB SB B Puas A9 Dewasa Pegawai BUMN L SB SB SB Puas A10 Dewasa Pegawai Swasta BR SB B C Puas
... ... ... ... ...
... ... ... A50 Tua PNS L B B B Puas Keterangan : A : Usia B : Pekerjaaan
C : Lama menjadi nasabah ( BR = Baru, CL = Cukup lama , L = Lama ) D : Bukti nyata ( SB = Sangat baik , B = Baik , C = Cukup ) E : Jaminan ( SB = Sangat baik , B = Baik , C = Cukup ) F : Ketanggapan ( SB = Sangat baik , B = Baik , C = Cukup )

## 2.2. Metode Penelitian

## a. Pengertian Data Mining
Data  Mining merupakan  proses  menemukan  sebuah  kolerasi  baru  yang bermakna,  dengan  memilih  sejumlah  data  yang  tersimpan  di  dalam  repositori, yang  menggunakan  teknologi  penalaran  pola  serta  teknik-teknik  statistik  dan matematika”  [1].  “ Data  Mining didefenisikan  sebagai  sebuah  proses  untuk menemukan  pola,  hubungan  dan  trend  yang  sangat  besar  dengan  cara menggunakan teknik pengenalan pola seperti teknik statistic dan matematika” [2].

## b. Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  ini  sendiri  merupakan  pengembangan  dari  Algoritma  ID3, pengembangan  tersebut  dilakukan  dalam  hal,  mampu  mengatasi  sebuah missing data .  Algoritma  C4.5  merupakan  metode  yang  paling  sering  digunakan  untuk klasifikasi data yang mempunyai atribut atribut numerik dan kategorial” [3]. Algoritma C4.5 untuk membangun  pohon keputusan adalah :
1) Pilih atribut sebagai pakar
2) Buat cabang untuk setiap nilai
3) Bagi kasus dalam cabang
4) Ulangi proses untuk setiap cabang sampai semua cabang mempunyai kelas yang sama
Untuk menjadikan atribut sebagai akar, berdasarkan pada nilai Gain tertinggi dari atribut-atribut yang ada. Untuk menghitung Gain menggunakan rumus seperti sebagai berikut [4][5]:
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 150-160 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
(    )           ( ) ∑ | | | | (  )
(1)
Keterangan: S : Himpunan kasus A : Atribut n : Jumlah partisi atribut A |Si| : Jumlah kasus pada partisi ke i |S| : Jumlah kasus dalam S Sebelum mendapatkan nilai gain maka dicari terlebih dahulu nilai entropy . Untuk mencari nilai entropy menggunakan rumus sebagai berikut :
( )   ∑
(2)
S : Himpunan Kasus n : Jumlah partisi S pi: Proporsi dari Si terhadap S

## c. RapidMiner
RapidMiner adalah  suatu  perangkat  lunak  yang  sifatnya  terbuka (open source). RapidMiner juga merupakan solusi untuk melakukan analisis prediksi yang menggunakan berbagai macam teknik deksriptif dan prediksi untuk memberikan suatu  wawasan  kepada  penggunanya,  sehingga  menghasilkan  sebuah  keputusan yang sangat baik [6].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1. Perhitungan Menggunakan Algoritma C4.5
Perhitungan  Algoritma  C4.5  dimulai  dengan  memilih  atribut  akar  terlebih dahulu dengan  mencari  jumlah  kasus  keseluruhan,  jumlah  kasus  keputusan  puas dan  jumlah  kasus  keputusan  tidak  puas.  Menghitung Entrophy dari  semua  kasus yang  dibagi  berdasarkan  Usia,  Pekerjaan,  Lama  menjadi  nasabah, Assurance , Tangible dan Responsiveness .  Setelah  itu  dilakukan  perhitungan Gain untuk masing-masing atribut. Hasil perhitungan ditunjukkan oleh tabel berikut ini :
Tabel 2. Perhitungan Node 1 Total Jumlah Puas Tidak Puas Entrophy Gain 50 37 13 0,826746372 Umur 0,00447401 Remaja 10 9 1 0,468995594 Dewasa 28 19 8 0,895998576 Tua 12 7 4 0,981925254 Pekerjaan 0,018671265 Pelajar 12 9 3 0,811278124 Pegawai BUMN 8 7 1 0,543564443 Wiraswasta 10 7 3 0,881290899 PNS 10 8 2 0,721928095 Pegawai Swasta 10 5 4 1,028771238 Lama Menjadi Nasabah 0,02362563 L 18 13 5 0,852405179 BR 18 12 6 0,918295834 CL 14 12 2 0,591672779
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 150-160 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Total Jumlah Puas Tidak Puas Entrophy Gain 50 37 13 0,826746372 Tangible 0,251329768 C 7 1 6 0,591672779 B 28 19 7 0,879611456 SB 15 14 0 0 Assurance 0,423481026 C 14 3 11 0,749595257 SB 14 13 0 0 B 22 20 2 0,439496987 Responsiveness 0,286299343 C 18 7 11 0,964078765 B 22 20 2 0,439496987 SB 10 10 0 0
Kolom nilai Entrophy pada baris total dihitung dengan persamaan (1) sebagai berikut :
Entrophy (total) = - (13/50)*LOG2(13/50) - (37/50)*LOG2(37/50) Entrophy (total) = 0,826746372 Kemudian pada nilai Gain pada baris Umur dihitung persamaan (2) sebagai berikut :
Gain (total,Umur) = (0,826746372)-((10/50)*0,468995594 + (28/50)* 0,895998576+ (12/50)* 0,981925254) Gain (total,Umur) = -0,00447401
Dari hasil perhitungan pada tabel 4.1 diperoleh atribut yang menjadi Node (akar) adalah Assurance memiliki Gain tertinggi yaitu 0,423481026 , dimana terdiri dari  3  sub  atribut  yaitu  C,  B,  dan  SB.  Berdasarkan  nilai Entrophy dari  ketiga  sub atribut diatas, sub atribut SB yang memperoleh keputusan. Sedangkan untuk sub atribut C dan B belum memperoleh keputusan maka perlu dilakukan perhitungan lebih  lanjut  untuk  menentukan Node akar  selanjutnya,dapat  digambarkan  pohon keputusan dari tabel diatas sebagai berikut:

## Gambar 1. Pohon Keputusan 1
Untuk hasil perhitungan selanjutnya Algoritma C4.5 dapat ditunjukkan pada tabel berikut ini :
Tabel 3. Perhitungan Node 1.1 Jumlah  Puas  Tidak Puas Entrophy Gain Asurance = B 22 20 2 0,439496987
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 150-160 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Jumlah  Puas  Tidak Puas Entrophy Gain Umur 0,439496987 Remaja 5 5 0 0 Dewasa 10 10 0 0 Tua 7 5 2 0 Pekerjaan 0,262218145 Pelajar 5 5 0 0 Pegawai BUMN 2 2 0 0 Wiraswasta 5 5 0 0 PNS 6 5 1 0,650022422 Pegawai Swasta 4 3 1 0 Lama Menjadi Nasabah 0,233618577 L 4 4 0 0 BR 9 8 1 0 CL 9 8 1 0,503258335 Tangible 0,439496987 C 2 0 2 0 B 16 16 0 0 SB 4 4 0 0 Responsiveness 0,439496987 C 8 6 2 0 B 10 10 0 0 SB 4 4 0 0
Dari  hasil  perhitungan  diatas  pada  tabel  4.2,  atribut  yang  menjadi Node cabang  dari  atribut Assurance -B  adalah Tangible .  Dimana  atribut  dari Tangible sudah  memperoleh  keputusan.  Maka  dapat  digambarkan  pohon  keputusan  dari tabel diatas sebagai berikut :
Gambar 2. Pohon Keputusan 2
Dalam  mencari  hasil  perhitungan  selanjutnya  pada Node akar Asurance -C  dapat ditunjukkan pada tabel berikut ini :
Tabel 4. Perhitungan Node 1.2. Asurance = C Jumlah  Puas  Tidak Puas Entrophy Gain 14 3 11 0,749595257 Umur 0,08539095
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 150-160 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Remaja 1 0 1 0 Dewasa 11 3 8  0,845350937 Tua 2 0 2 0 Pekerjaan 0,321023829 Pelajar 3 0 3 0 Pegawai BUMN 1 0 1 0 Wiraswasta 4 1 3  0,811278124 PNS 3 2 1  0,918295834 Pegawai Swasta 3 0 3 0 Lama Menjadi Nasabah 0,17517783 L 7 2 5  0,863120569 BR 5 0 5 0 CL 2 1 1 1 Tangible 0,000489469 C 5 1 4  0,721928095 B 9 2 7  0,764204507 SB 4 4 0 0 Responsiveness 0,463880972 C 9 0 9 0 B 4 2 2 1 SB 1 1 0 0
Dari hasil perhitungan pada tabel 4.3, atribut yang menjadi Node cabang dari Assurance -C  adalah Responsiveness .  Dimana  sub  atribut  C  dan  SB  sudah menghasilkan keputusan sedangkan sub atribut B belum menghasilkan keputusan, sehingga  perhitungan  dilanjutkan  kembali.  Maka  dapat  digambarkan  pohon keputusan dari tabel diatas sebagai berikut :

## Gambar 3. Pohon Keputusan 3
Selanjutnya  melakukan  perhitungan  pada Node cabang  dari  atribut Assurance -C dan Responsive -B dapat ditunjukan pada tabel 5.
Tabel 5. Perhitungan Node 1.2.1
Asurance = C dan Responsive = B Jumlah Puas Tidak Puas Entrophy Gain 4 2 2 1 Umur 0 Remaja 0 0 0 0 Dewasa 4 2 2 1
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 150-160 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Tua 0 0 0 0 Pekerjaan 1 Pelajar 2 0 2 0 Pegawai BUMN 0 0 0 0 Wiraswasta 1 1 0 0 PNS 1 1 0 0 Pegawai Swasta 0 0 0 0 Lama Menjadi Nasabah 0,5 L 1 1 0 0 BR 2 1 1 1 CL 1 1 0 0
Dari hasil perhitungan diatas pada tabel 5, atribut yang menjadi Node cabang dari  atribut Assurance –C Responsive -B  adalah  pekerjaan.  Dimana  atribut  dari pekerjaan yang terdiri dari Pelajar, Pegawai BUMN, Wiraswasta, PNS dan Pegawai Swasta.  Dimana  seluruh  sub  atribut  sudah  memperoleh  keputusan,  sehingga perhitungan selesai. Maka dapat digambarkan pohon keputusan dari tabel diatas sebagai berikut :

## Gambar 4. Pohon Keputusan 4

## 3.2. Pembahasan
Setelah  dilakukan  perhitungan  dan  pengujian  data  pada  masing-masing atribut dengan Algoritma C4.5, maka akan didapatkan pola pohon keputusan akhir.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 150-160 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Gambar 5. Hasil Decision Tree
Tampilan Deskripsi Decision Tree

## Gambar 6. Deskripsi Decision Tree
Gambar  di  atas  menunjukkan  hasil  deskripsi  secara  lengkap  dari  pohon keputusan  ( Decision  Tree )  yang  telah  terbentuk  dengan  menggunakan  Algoritma C4.5.  Dari  hasil  deskripsi  juga  menunjukkan  bahwa  penggunaan Data  Mining Algoritma C4.5 baik digunakan dalam proses menggali data ( Data Mining Process ) untuk  menarik  beberapa  kesimpulan  yang  divisualisasikan  dengan  pohon keputusan ( Decision Tree) . Berikut ini Rules yang dihasilkan dari pohon keputusan tersebut :
Tabel 6. Rule yang dihasilkan No Rules Keputusan 1. Jika Assurance = B dan Tangible = B
Puas
2. Jika Assurance = B dan Tangible = C
Tidak Puas
3. Jika Assurance = B dan Tangible = SB
Puas
4. Jika Assurance = C dan Responsive = B dan Pekerjaan = PNS
Puas
5. Jika Assurance = C dan Responsive = B dan Pekerjaan = Pelajar Tidak Puas
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 150-160 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
No Rules Keputusan 6. Jika Assurance = C dan Responsive = B dan Pekerjaan = Wiraswasta
Puas
7. Jika Assurance = C dan Responsive = C
Tidak Puas
8. Jika Assurance = C dan Responsive = SB
Puas
9. Jika Assurance = SB Puas
Tingkat Akurasi
Gambar 7. Nilai Akurasi Algoritma C4.5
Gambar 8. Nilai Performance Vector Algoritma C4.5
Berdasarkan  pengolahan  data  menggunakan Software RapidMiner didapat nilai  akurasi  sistem  sebesar  90,00%,  artinya  bahwa Rule yang  dihasilkan  tingkat kebenaran  mendekati  100%.  Dimana  model  yang  telah  dibentuk  diuji  tingkat akurasinya  dengan  memasukan  atau  uji  yang  berasal  dari  data Training dengan menggunakan Split Validation pada aplikasi RapidMiner 5.3 untuk menguji tingkat akurasi.

## 4.  SIMPULAN
Berdasarkan  seluruh  hasil  tahapan  penelitian  yang  telah  dilakukan  pada Penerapan  Algoritma  C4.5  dalam  mengklasifikasi  pada  kualitas  pelayanan terhadap nasabah pada Bank Syariah Mandiri dapat disimpulkan sebagai berikut.
a) Permasalahan  menentukan  kualitas  pelayanan  puas  dan  tidak  puas dapat  diselesaikan  menggunakan  teknik Data  Mining ,  yaitu  dengan Algoritma  C4.5.  Menghasilkan  9  (Sembilan) Rules dan  tingkat  akurasi yang dihasilkan oleh metode tersebut adalah 90,00%.
b) Dengan  adanya  penerapan Data  Mining Algoritma  C4.5  diharapkan mampu memberikan solusi kepada pihak Bank Syariah Mandiri dalam
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 150-160 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
meningkatkan kualitas pelayanan terhadap nasabah menjadi lebih baik lagi.
c) Klasifikasi  dengan  metode  Algoritma  C4.5  dapat  diterapkan  untuk mengukur kualitas pelayanan terhadap nasabah Bank Syariah Mandiri. Sehingga  diperoleh  hasil  dari  suatu  model  aturan  ( Rule) yang  dapat memberikan hasil Klasifikasi yang tepat dan akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D.  Ardiansyah  And  W.  Walim,  “Algoritma  C4.5  Untuk  Klasifikasi  Calon  Peserta Lomba  Cerdas  Cermat  Siswa  Smp  Dengan  Menggunakan  Aplikasi  Rapid  Miner,” J. Inkofar , Vol. 1, No. 2, Pp. 5–12, 2018.
[2] A. Maulana And A. A. Fajrin, “Penerapan Data Mining Untuk Analisis Pola Pembelian Konsumen Dengan Algoritma Fp-Growth Pada Data Transaksi Penjualan Spare Part Motor,” Klik  -  Kumpul.  J.  Ilmu  Komput. ,  Vol.  5,  No.  1,  P.  27,  2018,  Doi: 10.20527/Klik.V5i1.100.
[3] E.  Elisa,  “Analisa  Dan  Penerapan  Algoritma  C4.5  Dalam  Data  Mining  Untuk Mengidentifikasi Faktor-Faktor
Penyebab  Kecelakaan  Kerja  Kontruksi Pt.Arupadhatu  Adisesanti,” J.  Online  Inform. ,  Vol.  2,  No.  1,  P.  36,  2017,  Doi: 10.15575/Join.V2i1.71.
[4] W.  D.  Septiani,  “Komparasi  Metode  Klasifikasi  Data  Mining  Algoritma  C4.5  Dan Naive Bayes Untuk Prediksi Penyakit Hepatitis,” J. Pilar Nusa Mandiri Vol. , Vol. 13, No. 1, Pp. 76–84, 2017.
[5] A.  S.  Febriarini  And  E.  Z.  Astuti,  “Penerapan  Algoritma  C4  .  5  Untuk  Prediksi Kepuasan  Penumpang  Bus  Rapid  Transit  (  Brt  )  Trans  Semarang,”  Pp.  95–103, 2019, Doi: 10.30864/Eksplora.V8i2.156.
[6] D.  N.  Batubara  And  A.  P. Windarto,  “Analisa  Klasifikasi  Data  Mining  Pada  Tingkat Kepuasan Pengunjung Taman Hewan Pematang Siantar Dengan Algoritma,” Komik (Konferensi Nas. Teknol. Inf. Dan Komputer) , Vol. 3, No. 1, Pp. 588–592, 2019, Doi: 10.30865/Komik.V3i1.1664.