## ANALISIS ALGORITMA C4.5 DAN FUZZY SUGENO  UNTUK OPTIMASI RULE BASE FUZZY
Jonson Manurung* 1 , Bosker Sinaga 2 , Paska Marto Hasugian 3 , Logaraj 4 , Sethu Ramen 5 1,2,3,4,5 Rekayasa Perangkat Lunak, STMIK Pelita Nusantara Jalan Iskandar Muda No.1 Medan, Sumatera Utara, Indonesia E-mail : *jhonson.geo@gmail.com
ABSTRAK- Logika  fuzzy  dapat  mengatasi  ketidakmampuan  matematika  konvensional  untuk  model  sistem nonlinear. Fuzzy sugeno merupakan salah satu metode yang sering digunakan dalam logika  fuzzy. Penggunaan metode sugeno dapat  mengatasi  masalah sistem  non  linear. Kelemahan dari logika  fuzzy adalah  meningkatnya beban komputasi yang bertambah secara eksponensial seiring dengan bertambahnya jumlah variabel dan jumlah aturan  dalam  logika  fuzzy.  Beberapa  cara  telah  dilakukan  oleh  para  peneliti  sebelumnya  untuk  mengurangi beban  komputasi,  diantaranya  dengan  mengurangi  sejumlah  aturan  dalam  logika  fuzzy.  Mengurangi  sejumlah aturan akan berdampak pada tingkat akurasi fuzzy yang berkurang. Pada penelitian ini, menggunakan algoritma C4.5  sebagai  optimasi  rule  fuzzy.  Hasil  perbandingan  metode  fuzzy  sugeno  yang  diintegrasikan  dengan algoritma C4.5 mendapatkan hasil akurasi sebesar 88,57 %. Jumlah luaran yang awalnya 288 rule menjadi hanya 57 rule, hal tersebut menyebabkan beban komputsi berkurang. Disamping beban komputasi yang berkurang, hal tersebut berdampak pada berkurangnnya tingkat akurasi.
Kata kunci : Algoritma C4.5, Base Fuzzy, Optimasi, Sugeno.

## 1. PENDAHULUAN
Logika fuzzy ini bertujuan mengatasi ketidakmampuan  matematika  konvensional  untuk model  sistem  nonlinear  yang  cenderung  berubah- ubah  dan  tidak  tetap.  Kemampuannya  dalam menyimpulkan  hasil  yang  valid  dari  basis  aturan yang berisi pengetahuan diekstraksi dari seorang ahli menjadikan  logika  fuzzy  sangat  populer  dikalangan para peneliti[2].
Penggunaan  nilai  fuzzy  secara  signifikan meningkatkan  keakuratan  dalam  system  nonlinear. Kelemahan  dari  penggunaan  logika  fuzzy  adalah meningkatnya  beban  komputasi  yang  bertambah secara  eksponensial  seiring  dengan  bertambahnya jumlah  variable  dan  jumlah  aturan  dalam  logika fuzzy[4]. Hal tersebut membuat penggunaan memori yang  sangat  besar.  Penelitian  ini  menyimpulkan bahwa  dengan  mengurangi  sejumlah  aturan  yang terdapat  pada  fuzzy  dapat  mengurangi  jumlah penggunaan memori. Sebagai akibat dari pengurangan  jumlah  aturan,  maka  tingkat  akurasi fuzzy semakin berkurang[3].
Fuzzy  inference  system  (FIS)  merupakan  salah satu  bagian  dari  logika  fuzzy.  FIS  ini  dapat melakukan penalaran seperti manusia. FIS membutuhkan  angka  sebagai  input  dan  kemudian menerjemahkannya kedalam istilah linguistik seperti kecil,  sedang,  dan  besar.  Terdapat  beberapa  jenis FIS  yaitu  Mamdani,  Sugeno  dan  Tsukamoto. Metode  Mamdani  dan  Sugeno  merupakan  dua metode  yang  sering  digunakan  para  peneliti  dalam penelitiannya,  akan  tetapi  metode  Mamdani  dan Sugeno memiliki kelebihan dan kekurangan masing- masing.  Adapun  kelebihan  dari  metode  Mamdani adalah  metode  ini  lebih  intuitif  dan  cara  kerjanya yang  lebih  mirip  manusia.  Namun  FIS  Mamdani
memiliki  masalah  dalam  hal  komputasi.  Sedangkan metode  Sugeno  lebih  adaptif  dalam  hal  optimasi, komputasi  lebih  efisien  terutama  dalam  hal  sistem dinamis nonlinear[8].
Data  mining  merupakan  proses  percarian  pola dan tren di dalam data set yang besar[7]. Salah satu metode  yang  ada  di  dalam  data  mining  adalah metode  klasifikasi,  yaitu  perkiraan  nilai  variabel sasaran  yang  berupa  data  kategori[10].  Dalam metode  klasifikasi  salah  satunya  Decision  Tree.  Di dalam  Decision  Tree  terdapat  beberapa  algoritma diantaranya ID3, CART, dan C4.5[5].
Algoritma  C4.5  adalah  salah  satu  metode Decision  Tree  yang  populer.  Algoritma  ini  mampu menghasilkan pohon keputusan dan sejumlah aturan dengan pemahaman yang sangat sederhana. Algoritma  C4.5  sangat  baik  dalam  masalah  data mining  karena  menyediakan  akurasi  yang  baik. Algoritma  ini  menggunakan  metode  Devide  and Conquer yakni membagi dan mengelompokkan data yang  sesuai  nilai  gain  yang  diperoleh.  Gain  adalah pengurangan  entropy  untuk  membagi  data  secara optimal. Entropi merupkan ukuran ketidakpastian di dalam atribut. Contoh dari atribut adalah kelembapan, cuaca, temperature, dan sebagainya.
Dalam  penelitian  ini,  peneliti  menggunakan algoritma C4.5 untuk mengklasifikasikan pengambilan keputusan yang dikembangkan bersama  metode  fuzzy  Sugeno  dengan  mengambil aturan  fuzzy  yang  disediakan  oleh  pakar.  Aturan yang  diambil  dari  pakar  tersebut  dipangkas  agar menjadi lebih ringkas. Kemudian, dari hasil tersebut akan  dibandingkan  tingkat  akurasi  dari  fuzzy Sugeno  tanpa  algoritma  C4.5  dan  fuzzy  Sugeno yang telah diintegrasikan dengan algoritma C4.5.
Logika  fuzzy  dimulai  dengan  konsep  himpunan fuzzy.  Himpunan  fuzzy  didefinisikan  sebagai  suatu sistem  tanpa  anggota  tertentu  yang  memiliki  batas yang jelas. Himpunan fuzzy dapat mencakup semua elemen dari semesta pembicaraan hanya dengan satu derajat relatif dari keanggotaan[1].
Fungsi keanggotaan didefinisikan sebagai representasi  dari  besarnya  nilai  keanggotaan  setiap masukan.  Nilai  keanggotaan  dari  masing-masing input  yang  diproses  pada  akhirnya  akan  digunakan untuk  menentukan  respon  output.  Ada  beberapa fungsi  keanggotaan  yang  direpresentasikan  dalam bentuk  kurva  didalam  logika  fuzzy,  diantaranya fungsi  keanggotaan  linear,  segitiga,  trapesium,  dan lonceng[6].
Fuzzifikasi  adalah  proses  mengubah  bilangan crisp kedalam himpunan bilangan fuzzy berdasarkan range  untuk  setiap  variabel  masukan.  Dalam  proses fuzzifikasi  ini  terdapat  dua  hal  yang  harus diperhatikan  yaitu  nilai  masukan  dan  keluaran  serta fungsi  keanggotaan  (membership  function).  Fungsi keanggotaan  (membership  function)  adalah  suatu kurva  yang  menunjukkan  pemetaan  titik-titik  input data  ke  dalam  nilai  keanggotaannya  yang  memiliki interval antara 0 sampai 1[9].
Defuzzifikasi  adalah  proses  mengubah  nilai fuzzy kedalam nilai tegas (crisp). Proses defuzzifikasi merupakan
kebalikan
metode fuzzifikasi, yaitu mengubah nilai crisp kedalam nilai fuzzy[12].
Proses data mining adalah alur yang mengandung banyak tahapan seperti data pembersihan,  ekstraksi  fitur,  dan  desain  algoritmik. Pada bagian ini, kita akan mempelajari ini fase yang berbeda.

## 2. METODOLOGI
Peneliti  mengambil  data  pada  SMK  N  1 Kutalimbaru,  data  yang  didapat  berupa  komponen penilaian  dan  kriteria  penilaia  uji  komptensi  siswa multimedia pada SMK N 1 Kutalimbaru. Kemudian dari data tesebut dibuatlah suatu range penilaian dan variable  himpunan  fuzzy  yang  akan  digunakan dalam  penelitian  ini.  Dari  variabel  himpunan tersebut  dibuatlah  aturan  fuzzy,  yang  kemudian aturan fuzzy tersebut diringkas dengan menggunakan metode klasifikasi.
Rancangan  penelitian  yang  dusulkan  mengikuti tahap-tahap sebagi berikut :
a) Data  inputan  yang  diambil  dari  siswa  jurusan multimedia SMK N 1 Kutalimbaru,
b) Data  kemudian  diproses  menggunakan  metode fuzzifikasi dan menghasilkan output berupa nilai keanggotaan dari setiap variable,
c) Pada  saat  proses  penentuan  rule,  rule  yang digunakan  adalah  rule  fuzzy  yang  telah diintegrasikan menggunakan algoritma C4.5,
d) Proses  defuzzifikasi  dilakukan  dengan  mencari nilai  rata-rata  yang  dilakukan  menggunakan metode Weight Average(WA).
Input Fuzzifikasi Pembentukan Rule Fuzzy
Defuzzifikasi
Output Algoritma C4.5 Pembentukan Rule Fuzzy dengan Algoritma C4.5 Proses Inferensi Fuzzy
Proses Rule Fuzzy yang diintegrasikan dengan Algorima C4.5

## Gambar 1. Tahapan Metode Penelitian

## 2.1. Fungsi Keanggotaan Fuzzy
Adapun variabel yang digunakan sebagai inputan dalam  mesin  inferensi  fuzzy,  yaitu  persiapan  kerja, proses/cara kerja, hasil kerja, sikap kerja, dan waktu. Himpunan  fuzzy  untuk  setiap  variable  akan direpresentasikan sebagai berikut :
Tabel 1. Variabel Himpunan Fuzzy
No  Variabel Fuzzy Himpunan Fuzzy 1 Persiapan Kurang (K) Lengkap (L) Sangat Lengkap (SL) 2 Proses Belum Sesuai (BS) Agak Sesuai (AS) Sesuai (S) Sangat Sesuai (SS) 3 Hasil Rendah (R) Sedang (S) Tinggi (T) Sangat Tinggi (ST) 4 Sikap Buruk (Br) Sedang (S) Baik (B) 5 Waktu Lama (L) Cepat (C)

## 2.2. Basis Pengetahuan
Basis  Pengetahuan  berupa  rule  yang  didapatkan melalui  pengetahuan  dan  pengalaman  pakar  dalam penentuan  nilai  dan  criteria.  Rule  terbentuk  adalah berikut:
Tabel 2. Aturan Fuzzy Rule Persiapan Proses Hasil Sikap Waktu Ket Nilai 1 Kurang Belum Sesuai Rendah  Buruk Lama TL 25.00 2 Kurang Belum Sesuai Rendah  Buruk Cepat TL 32.50 3 Kurang Belum Sesuai Rendah  Sedang  Lama TL 28.75 4 Kurang Belum Sesuai Rendah  Sedang  Cepat TL 36.25 5 Kurang Belum Sesuai Rendah  Baik Lama TL 32.50
Rule Persiapan Proses Hasil Sikap Waktu Ket Nilai 6 Kurang Belum Sesuai Rendah  Baik Cepat TL 40.00 7 Kurang Belum Sesuai Sedang Buruk Lama TL 35.00 8 Kurang Belum Sesuai Sedang Buruk Cepat TL 42.50 9 Kurang Belum Sesuai Sedang Sedang  Lama TL 38.75 10 Kurang Belum Sesuai Sedang Sedang  Cepat TL 46.25 11 Kurang Belum Sesuai Sedang Baik Lama TL 42.50 12 Kurang Belum Sesuai Sedang Baik Cepat TL 50.00 13 Kurang Belum Sesuai Tinggi Buruk Lama TL 45.00 14 Kurang Belum Sesuai Tinggi Buruk Cepat TL 52.50 15 Kurang Belum Sesuai Tinggi Sedang  Lama TL 48.75 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 282 Sangat Lengkap Sangat Sesuai Tinggi Baik Cepat LULUS 90.00 283 Sangat Lengkap Sangat Sesuai Sangat Tinggi Buruk Lama LULUS 82.50 284 Sangat Lengkap Sangat Sesuai Sangat Tinggi Buruk Cepat LULUS 90.00 285 Sangat Lengkap Sangat Sesuai Sangat Tinggi Sedang  Lama LULUS 86.25 286 Sangat Lengkap Sangat Sesuai Sangat Tinggi Sedang  Cepat LULUS 93.75 287 Sangat Lengkap Sangat Sesuai Sangat Tinggi Baik Lama LULUS 90.00 288 Sangat Lengkap Sangat Sesuai Sangat Tinggi Baik Cepat LULUS 97.50
Variabel  nilai  didapat  dari  data  sebenarnya  dan digunakan  sebagai  nilai  z  pada  setiap  aturan  fuzzy. Pada tahap klasifikasi, variabel nilai tidak digunakan sebagai  kriteria.  Variabel  yang  digunakan  pada  saat proses  klasifikasi  adalah  variabel  persiapan,  proses, hasil, sikap, waktu, dan keterangan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1.  Klasifikasi  Aturan  Menggunakan  Algoritma C4.5
Pada tahap ini, aturan yang didapat dari para ahli sebanyak  288  rule.  Aturan  sebanyak  288  ini  akan diklasifikasikan  menggunakan  algoritma  C4.5.
Tahap  klasifikasi  menggunakan  informasi  gain  dan entropy.

## 3.2. If-Then Rule C4.5
Setelah
dilakukan klasifikasi rule menggunakan  algoritma  C4.5,  maka  tebentuklah rule  sebanyak  57  Rule.  Terdapat  37  rule  yang berhasil  diklasifikasikan,  dan  rule  selebihnya tetap digunakan dalam perhitungan ini. Sisa rule setelah diklasifikan adalah sebanyak 20 rule. Dari keseluruhan  rule  yang  akan  digunakan  adalah sebagai berikut :
Tabel 3. Aturan Fuzzy Menggunakan Algoritma C4.5 R Persiapan Proses Hasil Sikap Waktu Ket Nilai 1 Rendah TL 10.00 2 Belum_Sesuai  Sedang TL 27.50 3 Agak_Sesuai Sedang TL 36.07 4 Sesuai Sedang TL 44.64 5 Kurang Sangat_Sesuai  Sedang TL 52.50 6 Lengkap Sangat_Sesuai  Sedang TL 55.83 7 Sangat_Sesuai  Sedang Buruk TL 52.50 8 Sangat_Sesuai  Sedang Sedang TL 56.25 9 Sangat_Lengkap  Sangat_Sesuai  Sedang Lama TL 62.50 10 Sangat_Sesuai  Sedang Baik Lama TL 62.50
R Persiapan Proses Hasil Sikap Waktu Ket Nilai 11 Belum_Sesuai  Tinggi TL 37.50 12 Agak_Sesuai Tinggi TL 46.07 13 Sesuai Tinggi Lama TL 57.14 14 Kurang Sesuai Tinggi Cepat TL 67.14 15 Sesuai Tinggi Buruk Cepat TL 67.14 16 Kurang Sangat_Sesuai  Tinggi Lama TL 65.00 17 Lengkap Sangat_Sesuai  Tinggi Lama TL 68.33 18 Sangat_Sesuai  Tinggi Buruk Lama TL 65.00 19 Sangat_Sesuai  Tinggi Sedang Lama TL 68.75 20 Sangat_Lengkap  Sangat_Sesuai  Tinggi Cepat LULUS 80.00 21 Sangat_Sesuai  Tinggi Baik Cepat LULUS 80.00 22 Belum_Sesuai  Sangat_Tinggi TL 45.00 23 Kurang Agak_Sesuai Sangat_Tinggi TL 56.07 24 Lengkap Agak_Sesuai Sangat_Tinggi TL 59.40 25 Agak_Sesuai Sangat_Tinggi  Buruk TL 56.07 26 Agak_Sesuai Sangat_Tinggi  Sedang TL 59.82 27 Sangat_Lengkap  Agak_Sesuai Sangat_Tinggi Lama TL 66.07 28 Agak_Sesuai Sangat_Tinggi  Baik Lama TL 66.07 29 Kurang Sesuai Sangat_Tinggi Lama TL 67.14 30 Sesuai Sangat_Tinggi  Buruk Lama TL 67.14 31 Lengkap Sesuai Sangat_Tinggi Cepat LULUS 77.98 32 Sangat_Lengkap  Sesuai Sangat_Tinggi Cepat LULUS 82.14 33 Sesuai Sangat_Tinggi  Sedang Cepat LULUS 78.39 34 Sesuai Sangat_Tinggi  Baik Cepat LULUS 82.14 35 Sangat_Sesuai  Sangat_Tinggi Cepat LULUS 77.50 36 Sangat_Lengkap  Sangat_Sesuai  Sangat_Tinggi Lama LULUS 80.00 37 Sangat_Sesuai  Sangat_Tinggi  Baik Lama LULUS 80.00 38 Kurang Sesuai Sangat_Tinggi  Buruk Cepat TL 77.14 39 Kurang Sangat_Sesuai  Tinggi Buruk Cepat TL 75.00 40 Kurang Sangat_Sesuai  Tinggi Sedang Cepat TL 78.75 41 Kurang Sangat_Sesuai  Sangat_Tinggi  Buruk Lama TL 75.00 42 Kurang Sangat_Sesuai  Sangat_Tinggi  Sedang Lama TL 78.75 43 Lengkap Sesuai Tinggi Sedang Cepat TL 76.73 44 Lengkap Sesuai Tinggi Baik Cepat LULUS 80.48 45 Lengkap Sesuai Sangat_Tinggi  Sedang Lama TL 76.73 46 Lengkap Sesuai Sangat_Tinggi  Baik Lama LULUS 80.48 47 Lengkap Sangat_Sesuai  Tinggi Buruk Cepat TL 78.33 48 Lengkap Sangat_Sesuai  Tinggi Sedang Cepat LULUS 82.08 49 Lengkap Sangat_Sesuai  Sangat_Tinggi  Buruk Lama TL 78.33 50 Lengkap Sangat_Sesuai  Sangat_Tinggi  Sedang Lama LULUS 82.08 51 Sangat_Lengkap  Agak_Sesuai Sangat_Tinggi  Baik Cepat LULUS 83.57 52 Sangat_Lengkap  Sesuai Tinggi Sedang Cepat LULUS 80.89 53 Sangat_Lengkap  Sesuai Tinggi Baik Cepat LULUS 84.64
R Persiapan Proses Hasil Sikap Waktu Ket Nilai 54 Sangat_Lengkap  Sesuai Sangat_Tinggi  Sedang Lama LULUS 80.89 55 Sangat_Lengkap  Sesuai Sangat_Tinggi  Baik Lama LULUS 84.64 56 Sangat_Lengkap  Sangat_Sesuai  Sedang Baik Cepat LULUS 80.00 57 Sangat_Lengkap  Sangat_Sesuai  Tinggi Baik Lama LULUS 82.50 3.3. Evaluasi Rule Setelah dilakukan klasifikasi rule
menggunakan  metode  C4.5,  maka  tebentuklah rule  sebanyak  57  Rule.  Terdapat  37  rule  yang berhasil  diklasifikasikan,  sedangkan  sisanya
sebanyak  20  rule  tidak  terklasifikasi  sehingga rule  tersebut  tetap  digunakan  untuk  menjaga keakuratan  rule  fuzzy.  Dari  keseluruhan  rule yang  akan  digunakan  maka  dihasilkan  nilai sebagai berikut :
Tabel 4. Hasil Evaluasi Rule
No Nama Peserta Kriteria penilaian Hasil fuzzy sugeno Hasil Fuzzy Sugeno Dan Algoritma C4.5 Tingkat Akurasi (%) Persiapan  Proses  Hasil  Sikap  Waktu 1 Adi… 11 23 30 8 3 92.14 81.339 88.275 2 Ram… 8 16 21 6 1 59.20 63.46 93.281 3 Des… 12 21 26 8 3 84.64 72.619 85.794 4 Eko… 8 16 21 6 1 59.20 63.46 93.281 5 Fit… 12 19 26 8 3 84.64 80.875 95.548 6 Arf… 11 26 28 8 3 97.50 80.536 82.601 7 Mas… 11 20 23 6 2 78.27 68.961 88.109 8 Mud… 12 23 25 7 3 84.64 78.827 93.129 9 Mut… 11 16 23 6 3 74.20 62.124 83.730 10 Mut… 12 23 26 8 3 84.64 80.875 95.548 11 Mya… 11 23 30 8 3 92.14 81.339 88.275 12 Nur… 11 16 23 6 3 74.20 62.124 83.730 13 Onn… 12 27 29 8 3 97.50 80.536 82.601 14 Put… 12 27 29 8 3 97.50 80.536 82.601 15 Riz… 11 16 23 6 3 74.20 62.124 83.730 16 Zul… 11 26 28 8 3 97.50 80.536 82.601 17 Agu… 12 16 23 6 2 69.70 64.713 92.850 18 Cin… 12 21 26 8 3 84.64 72.619 85.794 19 Har… 12 27 29 8 3 97.50 80.536 82.601 20 Mut… 11 26 28 8 3 97.50 80.536 82.601 21 Rez… 11 26 28 6 3 97.50 80.536 82.601 22 Tam… 12 24 26 8 4 84.64 82.083 96.976 23 Res… 12 19 26 8 3 80.36 70.548 87.793 24 Ame… 8 16 21 5 1 57.93 61.438 94.285 25 Gio… 12 20 26 8 3 84.64 80.875 95.548 26 Fit… 11 26 28 8 3 97.50 80.536 82.601 27 Lai… 12 27 29 8 3 97.50 80.536 82.601 28 Rez… 10 24 25 7 4 84.64 80.875 95.548 29 Cha… 8 16 21 6 1 59.20 63.46 93.281 30 Jua… 9 18 22 6 2 68.07 66.062 97.057 31 Far… 11 15 18 4 1 54.82 55.188 99.335 32 Dam… 11 26 28 8 3 97.50 80.536 82.601 33 Afi… 12 21 26 8 3 84.64 72.619 85.794
Hasil  yang  didapat  dengan  rule  yang  telah dioptimasi  menggunakan  algoritma  C4.5  memiliki tingkat akurasi rata-rata adalah 88,57%.
Grafik  perbandingan  metode  fuzzy  sugeno  dan metode fuzzy sugeno yang dintegrasikan
menggunakan  algoritma  C4.5  adalah  sebagai berikut:

## Gambar 2. Grafik Perbandingan

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan yang telah dilakukan, maka kesimpulan dari penelitian ini adalah :
a) Hasil  perbandingan  metode  fuzzy  sugeno  yang diintegrasikan dengan algoritma C4.5
mendapatkan hasil akurasi sebesar 88,57 %.
b) Jumlah  auran  yang  awalnya  288  rule  menjadi hanya  57  rule,  hal  tersebut  menyebabkan  beban komputsi berkurang.
c) Disamping beban komputasi yang berkurang, hal tersebut  berdampak  pada  berkurangnnya  tingkat akurasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Agrawal,  G.  L.,  &  Gupta,  H.  (2013).
Optimization  of  C4.5  Decision  Tree Algorithm for Data Mining Application.  IJETAE,  3(3),  341–345. www.ijetae.com
[2] A. H. Zavala and O. C. Nieto, "Fuzzy Hardware: A Retrospective and
Analysis,"  in  IEEE  Transactions  on Fuzzy  Systems,  vol.  20,  no.  4,  pp. 623-635, Aug. 2012, doi: 10.1109/TFUZZ.2011.2181179.
[3] P. Albertos and A. Sala, “Fuzzy logic controllers. Advantages
and drawbacks,”  in  Proc.  8th  Congr.
Latinoamericano Control Autom., 1998, pp. 833–844.
[4] Kapitanova,  K.,  Son,  S.  H.,  &  Kang, K.  D.  (2012).  Using  fuzzy  logic  for robust  event  detection  in  wireless sensor  networks.  Ad  Hoc  Networks, 10(4),
709–722. https://doi.org/10.1016/j.adhoc.2011.0
6.008
[5] Larose,  D.  T.,  &  Larose,  C.  D.  (n.d.). Discovering  Knowledge  In  Data  An Introduction  to  Data  Mining  Second Edition  Wiley  Series  on  Methods  and Applications in Data Mining.
[6] Lavanya,  D.,  &  Rani,  K.  U.  (2011). Performance  Evaluation  of  Decision
Tree  Classifiers  on  Medical  Datasets.
International  Journal  of  Computer Applications, 26(4), 1–4. https://doi.org/10.5120/3095-4247. [7] N. Mayana, B. Tarigan, M. Iqbal, and S.  Barus,  “Data  Mining  of  Data Processing Items using Apriori Algorithm in Selly Sport & Electronic Shop  in  Perbaungan,”  Login  J. Teknol.  Komput.,  vol.  13,  no.  2,  pp. 1–5, 2019, doi: https://doi.org/10.24224/login.v13i2.7. [8] Pang, L. M., Tay, K. M., & Lim, C. P. (2016). Monotone fuzzy rule relabeling  for  the  zero-order  TSK fuzzy inference system. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 24(6), 1455–1463. https://doi.org/10.1109/TFUZZ.2016.2 540059
[9] Perangin-Angin,  R.,  Jaya,  I.  K.,  & Rumahorbo,  B.  (2020).  Kombinasi Time  Series  Dengan  Fuzzy  Inferency System  Untuk  Model  Prediksi  Inflasi Dengan Akurasi Tinggi. https://ejournal.stmik- time.ac.id/index.php/jurnalTIMES/arti cle/view/632/173
[10] Sari, P., & Sinaga, B. (2018). Aplikasi
Data  Mining  Dengan  Menggunakan Algoritma  Apriori  Untuk  Penjualan Produk  Terbesar  Pada  CV.  Sakura Photo. Program Studi Teknik Informatika,  STMIK  Pelita  Nusantara Medan.  e-ISSN  2580-9741  p-ISSN 2088-3943. [11] W.  Septiani,  “Optimasi  Algoritma C4.5 Menggunakan Algoritma
Genetika  Untuk  Prediksi  Penyakit Hepatitis”, inti, vol. 15, no. 1, pp. 59- 64, Jul. 2020.
[12] Suhada,  S.,  &  Riana,  D.  (2016). Perbandingan  Defuzzifikasi  Centroid Dan  Maximum  Defuzzifier  Pada Metode  Fuzzy  Inference  System Untuk  Diagnosis  Penyakit  Jantung. http://www.nusamandiri.ac.id
Contac person Author:     Jonson Manurung Hp : 0813-6108-1639 Bosker Sinaga Hp : 0853-7267-0161 Paska Marto Hasugian Hp : 0812-6445-1404 Logaraj Hp : 0821-6863-9549 Sethu Ramen Hp : 0831-9427-1753