## Implementasi Teknik Bagging untuk Peningkatan Kinerja J48 dan Logistic Regression dalam Prediksi Minat Pembelian Online

## Eka Rahmawati
Program Studi Sistem Informasi
Universitas Bina Sarana Informatika
Jakarta, Indonesia eka.eat@bsi.ac.id Candra Agustina Program Studi Sistem Informasi Akuntansi Universitas Bina Sarana Informatika Jakarta, Indonesia candra.caa@bsi.ac.id
Abstract—The  rapid  growth  of  online  shopping  sites  makes business  in  the  virtual  world  very  promising.  Purchasing intentions  is  one  of the keys  to  success in  an online store.  There are  several  data  mining  methods  for  making  predictions  on online  purchase  intentions  datasets.  Data  can  represent  the characteristics  or  habits  of  each  user  who  has  visited  a  site whether  it  ends  with  a  transaction  or  not.  Some  popular algorithms  with  good  performance  in  data  mining  include  J48 and  Logistic  Regression.  However,  in  data  sometimes  there  is  a problem  of  class  imbalance,  so  the  ensemble  technique  needs  to be  applied.  One  technique  that  can  be  applied  is  bagging.  This research examines data using bagging techniques to improve the performance  of  the  J48  algorithm  and  Logistic  Regression.  The results of improving the  performance of data mining  algorithms with  these techniques  have  an accuracy  value  of  89.68%  for the J48 algorithm and 88.50% for the Logistic Regression algorithm. This figure shows an increase when compared with initial testing without  using  ensemble  techniques.  Increases  were  also experienced in Recall, F-Measure, and AUC values.
Keywords—purchasing  intentions;  J48;  Logistic  Regression; Bagging;
Abstrak—  Pesatnya  situs  pembelanjaan  online  menjadikan bisnis  di  dunia  virtual  sangat  menjanjikan.  Minat  pembelian menjadi salah satu kunci kesuksesan pada sebuah toko online. Terdapat  beberapa  metode  data  mining  untuk  melakukan prediksi  pada  dataset  minat  pembelian  online.  Data  dapat mewakili  karakteristik  atau  kebiasaan  dari  setiap  user  yang telah  mengunjungi  suatu  situs  baik  berakhir  dengan melakukan  transaksi  ataupun tidak.  Beberapa  algoritma  yang populer  dengan  kinerja  yang  baik  dalam  data  mining diantaranya  J48  dan  Logistic  Regreession.  Namun,  dalam sebuah  data  terkadang  terdapat  masalah  ketidakseimbangan kelas,  sehingga  perlu  diterapkan  teknik  ensemble.    Salah  satu teknik  yang  dapat  diterapkan  adalah  teknik  bagging. Penelitian  kali  ini  mengujikan  data  dengan  teknik  bagging untuk  meningkatkan  kinerja  algoritma  J48  dan  Logistic Regression.  Hasil  dari  peningkatan  kinerja  algoritma  data mining  dengan  teknik  tersebut  memiliki  nilai  akurasi  89.68% untuk  algoritma  J48  dan  88.50%  untuk  algoritma  Logistic Regression.  Angka  tersebut  menunjukan  adanya  peningkatan jika dibandingkan dengan pengujian awal tanpa menggunakan teknik  ensemble.  Peningkatan  juga  dialami  pada  nilai  Recall, F-Measure, dan AUC.
Keywords—Minat  Pembelian,  J48,  Logistic  Regression, Bagging

## PENDAHULUAN
Peningkatan  penyedia  situs  belanja  online  dengan berbagai  fitur  yang  menguntungkan  membuat  konsumen beralih  dari  konsep  pasar  konvensional.  Jika  dahulu pembelian hanya  dapat  dilakukan  dengan tatap muka  secara real-time ,  maka  saat  ini  sebuah  gambar  dapat  mewakili deskripsi  produk  yang  dibutuhkan.  Pembelian  dengan menggunakan  situs  online  juga  memiliki  tantangan  baik untuk  pembeli  maupun  penjual.  Untuk  mendapatkan pelanggan  dengan  menggunakan  sistem  online,  diperlukan berbagai  strategi  seperti  user  interface yang menarik.  Selain itu,  kepastian  pembelian  terhadap  user  yang  telah mengunjungi  website  juga  diperlukan.  Tidak  jarang  user sudah  memasukan  produk  ke  keranjang,  namun  tidak melakukan  checkout  dan  batal  melakukan  transaksi. Kepastian  pembelian  pelanggan  perlu  diperhatikan  agar dapat dilakukan evaluasi terhadap layanan, tampilan ataupun faktor  lain  yang  memberikan  pengaruh  terhadap  intensitas pembelian.  Proses  evaluasi  dapat  dilakukan  dengan menggunakan  metode  data  minig.  Efektifitas  dari  algoritma dapat  diterapkan  pada  data  untuk  menentukan  tingkat akurasinya.  Penelitian  kali  ini  akan  menguji  kinerja  dari algoritma  J48  dan  Logistic  Regression  pada  prediksi  minat pembelian online.
Penelitian pada data customer churn[1] telah menggunakan algoritma decision tree dan logistic regression karena kedua algoritma tersebut memiliki performance yang bagus.  Penelitian  [2]  telah  melakukan  pengujian  terhadap data  intensitas  minat  beli  pada  sebuah  data  toko  online dengan  algoritma  decision  tree  C45  dan  Random  Forest dengan  nilai  akurasi  82.34  %  dan  82.29  %.  Algoritma decision  tree  juga  memiliki  nilai  akurasi  yang  baik  pada penelitian  loyalitas  pelanggan[3].  Penggunaan  decision  tree pada  penelitian  peningkatan  kredit  bank[4]  juga  telah dilakukan  dengan  tingkat  akurasi  mencapai  82%.  Penelitan dengan logistic regression pada dataset resiko kartu kredit[5] menunjukkan  bahwa  nilai  akurasinya  mencapai  74%  dan 70%  pada  algoritma  Decision  Tree.  Kemudian  peningkatan kinerja  dilakukan  dengan  menggunakan  teknik  bagging. Implementasi  teknik logistic regression juga  dilakukan pada penelitian  loyalitas  pelanggan[6]  dengan  nilai  AUC  0,7320. Kemudian  penelitian  tersebut  juga  menerapkan  teknik ensemble untuk meningkatkan kinerja algoritma. Pentingnya teknik  ensemble  untuk  mengatasi  ketidakseimbangan  kelas juga  dilakukan  pada  penelitian[7]  dalam  klasifikasi  harga
listrik  yang  menunjukan  adanya  peningkatan  setelah diterapkannya teknik ensemble.
Penelitian menggunakan data minat pembelian user yang diperoleh  dari  salah  satu  platform  toko  online  dengan mengidentifikasi  setiap  pembeli.  Dari  data  tersebut  dapat dilakukan  klasifikasi  menggunakan  teknik  data  mining. Untuk menangani ketidakseimbangan kelas, maka diperlukan penerapan teknik tertentu pada klasifikasi data mining. Salah satu teknik yang dapat digunakan untuk mengatasi imbalance class  adalah  teknik  bagging.  Penggunaan  teknik  bagging untuk  mengatasi imbalanced  class telah  dilakukan  pada penelitian[5]  untuk  memprediksi  resiko  dari  kartu  kredit. Selain  itu,  teknik bagging juga  dilakukan  pada  deteksi penipuan kartu kredit[8]. Penelitian juga menunjukan bahwa tingkat  akurasi  meningkat  ketika  teknik  bagging  yang diterapkan  dengan  algoritma  C45.  Penggunaan  teknik bagging  untuk  menangani imbalanced  class juga  telah dilakukan  pada  klasifikasi  harga  listrik[7].    Penggunaan teknik bagging untuk  menangani  ketidak  seimbangan  kelas juga  dilakukan  pada  penelitian[9]  pada  prediksi  cacat software.

## TINJAUAN PUSTAKA
A. Bagging
Ketidakseimbangan  kelas  sering  terjadi  pada  dataset sehingga  proses  klasifikasi  tidak  dapat  dilakukan  dengan masimal.  Bagging  menjadi  salah  satu  teknik  yang  dapat digunakan untuk mengatasi ketidakseimbangan kelas. Teknik ensemble  bekerja  untuk  mengatasi  komponen  classifier dengan  menentukan  bobot  terkecil[7].  Masalah  imbalance class  seringkali  mempengaruhi  kinerja  dari  algoritma. Kombinasi  dari  algoritma  dengan  teknik  ensemble  juga dilakukan  untuk  mendapatkan  performa  yang  tinggi. Terdapat  beberapa  teknik  ensemble  yang  dapat  diterapkan pada  klasifikasi  suatu  data.  Teknik  bagging  juga  menjadi salah  satu  cara  yang  tepat  untuk  menangani  kasus ketidakseimbangan  kelas[10].  Penggunaan  teknik  ini  telah dilakukan  pada  penelitian  sebelumnya  dan  berhasil meningkatkan kinerja algoritma.
Bagging  merupakan  sebuah  mesin  ensemble  aggregate bootstrap  yang  pada  awalnya  dikembangkan  oleh  Breiman untuk  diterapkan  pada  peningkatan  akurasi  klasifikasi[11]. Penerapan  teknik  bagging  dapat  dilakukan  dengan mengkombinasikan  set  pelatihan  untuk  kemudian  diset secara  kasual.  Keefektifan  bagging  untuk  meningkatkan akurasi dari suatu algoritma  klasifikasi telah dibuktikan oleh beberapa  penelitian.  Kelebihan  dari  penggunaan  teknik bagging  adalah  dapat  mengurangi  varians  dari  algoritma dengan  penyesuaian  antara  estimasi  dan  hasil  yang diinginkan  dari  peningkatan  akurasi  suatu  model[12]. Prediksi  dari  out-of-bag  menunjukan  H(X)  pada  vektor  X. Learner  yang  tidak  dilatih  X  yang  akan  terlibat  pada prosesnya[13]. Adapun rumusnya adalah sebagai berikut:
dimana X adalah  vector, x adalah  variabel, y adalah  output spaces, N adalah  data  sample, T adalah  jumlah  learner ( t=1,....,T), H adalah learner dan 𝕀 (.) adalah indikator dari fungsi yang mengambil 1 jika. true dan o or false.
B. Logistic Regression
Logistic  Regression  merupakan  algoritma  klasifikasi yang  digunakan  pada  data  mining.  Algoirtma  ini  dikenal memiliki  performance  tinggi[14]. Algoritma  logistic regressin menjadi populer implementasinya dalam klasifikasi data  mining  karena  performance  yang  dimiliki  sangat  baik. Logsitic  regresi  menjadi  salah  satu  analisis  yang menggunakan  konsep  multivariate  untuk  mendeteksi dependen  variabel  yang  dilakukan  berdasarkan  variabel independen.
Logistic  Regression  mempunyai  keterbatasan,  dalam menangani  variabel  dependen  yang  bersifat  dikotomi ataupun  kategori.  Dalam  kenyataannya,  pada  penelitian terdapat  banyak  variabel  dikotomi  yang  menarik  untuk diteliti.  Regresi  Logistik  menjadi  algoritma  dengan pendekatan model yang dapat digunakan untuk menggambarkan  relasi  beberapa  variabel  independen  X terhadap  variabel  dependen  D  yang  bernilai  biner[15]. Penelitian  ini  menggunakan  Logistic  Regression  yang  akan diimplementasikan  dengan  teknik  bagging  sebagai  cara untuk meningkatkan kinerja algoritma.

## C. Decision Tree
Decision  Tree  merupakan  proses  klasifikasi  pohon keputusan dari kelas yang diberi label tuple pelatihan. Pohon keputusan  berbentuk  bagan  alur  sederhana  seperti  struktur pohon,  di  mana  simpul  paling  atas  dalam  pohon  adalah simpul akar[16]. Decision tree menjadi algoritma yang biasa digunakan  untuk  memprediksi  model,  dan  juga  untuk mengetahui  informasi  berharga  melalui  sejumlah  besar klasifikasi  data.  Algoritma  klasifikasi  ini  yang  telah  banyak diterapkan  dalam  kesalahan  diagnosa.  Ini  mengadopsi regulasi rekursif top-down dan nilai-nilai atribut dibandingkan di node internal pohon keputusan.
Prinsip  klasifikasi  decision  tree  lebih  sederhana  dan mudah  dipahami.  Pada  saat  yang  sama,  model  klasifikasi berdasarkan  decision  tree  menghitung  dengan  cepat[17]. Untuk  meningkatkan  kelengkapan  dan  kegunaan  decision tree  dalam  proses  pembentukanya,  metode  ensemble  dapat diterapkan  untuk  meningkatkan  nilai  akurasi  yang  dicapai. Penerapan  decison  tree  untuk  berbagai  penelitian  juga menghasilkan nilai akurasi yang sangat baik. Penggunaannya untu klasifikasi minat pembelian pada toko online digunakan agar dapat membantu proses pengambilan keputusan.
J48  menjadi  salah  satu  pengembangan  dari  algoritma decision  tree  yang  memiliki  kinerja  yang  baik.  Algritma  ini membuat  pohon  keputusan  yang  tergantung  pada  nilai-nilai atribut  dari  data  pelatihan  yang  tersedia  terhadap  klasifikasi item  baru[18].  Algoritima  akan  menganalisis  semua  item pelatihan  dengan  mengenali  berbagai  atribut  untuk membedakan beragam contoh dengan lebih jelas. Fitur  yang terdapat pada algoritma J48 ini membedakan semua instance yang  digunakan  untuk  mengklasifikasikannya,  yang  terbaik seharusnya  berisi  pencapaian  informasi  tertinggi.  Pohon keputusan  yang  dihasilkan  oleh  J48  dapat  digunakan  untuk klasifikasi. Di setiap simpul pohon, J48 memilih atribut data yang  paling  efektif  membagi  pengaturan  tes  menjadi himpunan  bagian  yang  ditingkatkan  dalam  satu  kelas  atau yang  lain.  Kriteria  pemisahan  adalah  perolehan  informasi terstandarisasi  (berbeda  dengan  entropi).  Atribut  dengan perolehan  informasi  terstandarisasi  tertinggi  yang  layak dibuat  berdasarkan  keputusan[19].  Penerapan  algoritma  J48 dalam  data  mining  juga  harus  ditingkatkan  akurasinya. Ketika  terdapat  ketidakseimbangan  kelas,  maka  teknik
ensemble menjadi salah satu cara yang dapat diimplementasikan.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini melakukan pendekatan terhadap data untuk membandingkan kinerja yang lebih baik antara decision tree dan  logistic  regression.  Dua  algoritma  tersebut  menjadi algoritma yang memiliki performa yang baik jika dilihat dari penelitan  sebelumnya.  Data  yang  digunakan  adalah  data pengelompokan  minat  beli  dari  pengguna  toko  online. Terdapat  12330  data  yang  berhasil  dikumpulkan.  Data tersebut  memiliki  17  atribut  untuk  menentukan  kepastian pembelian.

## Gambar 1 Metode Penelitian

## A. Data Understanding
Data  yang  digunakan  adalah  data  yang  diperoleh  dari dataset  publik  dari  UCI  repository.  Dari  12.330  sesi  dalam dataset,  84,5%  (10.422)  adalah  sampel  kelas  negatif  yang tidak  berakhir  dengan  belanja,  dan  sisanya  (1908)  adalah sampel kelas positif yang berakhir dengan belanja.

## B. Data Preparation
Persiapan  data  dilakukan  dengan  menerapkan  teknik ensemble untuk mengatasi ketidakseimbangan kelas. Teknik ini  juga  digunakan  untuk  mengoptimalkan  kinerja  dari algoritma  klasifikasi.  Teknik  yang  digunakan  dalam  data prepartaion adalah teknik bagging.

## C. Modelling
Selanjutnya  tahapan  modelling  dilakukan  dengan mengimplementasikan  algoritma  decision  tree  dan  logistic regression.

## D. Evaluation
Agar  dapat  dilakukan  evaluasi  dari  pengujian  algoritma, maka nilai  akurasi,  AUC, Recall  dan  F-measure.  Nilai akan diperbandingkan  untuk  mengetahui  efektifitas  penggunaan algoritma.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  [2]  telah  melakukan  prediksi  secara  realtime pada dataset online shoppers intention dengan menggunakan algoritma  C45  dan Random  Forest .  Hasil  penelitian menunjukan  nilai  akurasi  untuk  algoritma  C45  82,34%  dan 82,29%  untuk  algoritma Random  Forest .  Peningkatan  nilai akurasi  masih  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan algoritma decision  tree J48  dan Logistic  Regression serta penambahan  teknik  bagging  untuk  mengatasi imbalanced class .
Pada  penelitian  ini,  data  diujikan  dengan  menggunakan algoritma  J48  dan  logistic  regression.  Pengujian  awal dilakukan  untuk  mengetahui  hasil  dari  kinerja  algoritma sebelum  menerapkan  metode  untuk  peningkatan  kinerja.
Pengujian  yang  dilakukan  memperoleh  hasil  seperti  yang terdapat pada Tabel 1.
TABLE I.
H ASIL P ENGUJIAN A WAL Algoritma Accuracy Recall F-Measure AUC J48 89.53% 0.895 0.892 0.784 LR 88.40% 0.884 0.868 0.894
Hasil pengujian awal menunjukan bhawa J48 memiliki nilai akurasi  yang  lebih  tinggi  1.13%  jika  dibandingkan  dengan algoritma logistic regression. Nilai Recall dari klasifikasi J48 juga  lebih  tinggi  0.011  dari  logistic  regression.  F-measure yang dihasilkan dari algoritma J48 juga lebih baik 0.024 jika dibandingkan  dengan  logistic  regression.  Untuk  nilai  AUC, logistic  regression  lebih  tinggi  0.011  dari  J48.  Secara keseluruhan hingga tahap ini semua algoritma dapat menguji data secara efektif melihat dari nilai AUC yang melebih  0.6 sehingga termasuk dalam kategori good classification.
Selanjutnya,  upaya  peningkatan  kinerja  algoritma dilakukan dengan menggunakan teknik bagging. Implementasi teknik bagging untuk kedua algoritma tersebut kemudian menghasilkan data klasifikasi seperti yang terdapat pada Table 2.
TABLE II. H ASIL P ENGUJIAN DENGAN B AGGING Algoritma Accuracy Recall F-Measure AUC J48 89.68% 0.897 0.893 0.924 LR 88.50% 0.885 0.869 0.924
Hasil pengujian dengan teknik bagging menunjukan bahawa J48  memiliki  nilai  akurasi  yang  lebih  tinggi  1.18%  jika dibandingkan  dengan  algoritma  logistic  regression.  Nilai Recall  dari  klasifikasi  J48  juga  lebih  tinggi  0.012  dari logistic regression. F-measure yang dihasilkan dari algoritma J48  juga lebih  baik  0.024 jika dibandingkan  dengan logistic regression.  Jumlah  ini  masih  sama  seperti  pengujian  awal. Untuk  nilai  AUC,  logistic  regression  dan J48 memiliki nilai yang sama.
Selanjutnya  perbandingan  pengujian  dengan  dan  tanpa bagging dapat dilihat pada Table 3.
TABLE III. P ERBANDINGAN H ASIL P ENGUJIAN Algoritma Accuracy Recall F-Measure AUC J48 89.53% 0.895 0.892 0.784 LR 88.40% 0.884 0.868 0.894 J48+Bagging 89.68% 0.897 0.893 0.924 LR+Bagging 88.50% 0.885 0.869 0.924
Pengujian  dengan  J48  +  Bagging  memiliki  tingkat akurasi  yang  lebih  baik  jika  dibandingkan  dengan  Logistic Regression.  Nilai  Recall,  F-Measure,  dan  AUC  untuk algoritma  J48  juga  lebih  baik  jika  dibandingkan  dengan Logistic  Regression.  Dalam  hal  ini  penggunaan  teknik
bagging  untuk  algoritma  Logistic  Regression  tidak  ada peningkatan yang signifikan.

## KESIMPULAN
Pengujian  yang  dilakukan  untuk  meningkatkan  kinerja algoritma  dengan  teknik  ensemble  bagging  terbukti  dapat meningkatkan  kinerja.  Peningkatan  terjadi  untuk  kedua algoritma  J48  dan  Logistic  Regression.  Kedepannya  akan lebih  baik  jika  digunakan  perbandingan  untuk  algoritma- algoritma  baru  apakah  teknik  bagging  masih  meningkatkan performa dengan baik atau tidak.

## REFERENSI
[1] A. De Caigny, K. Coussement, and K. W. De Bock, “A new hybrid classification algorithm for customer churn  prediction  based  on  logistic  regression  and decision  trees,” Eur.  J.  Oper.  Res. ,  vol.  269,  no.  2, pp. 760–772, 2018.
[2] C.  O.  Sakar,  S.  O.  Polat,  M.  Katircioglu,  and  Y. Kastro,  “Real-time  prediction  of  online  shoppers’ purchasing  intention  using  multilayer  perceptron and  LSTM  recurrent  neural  networks,” Neural Comput.  Appl. ,  vol.  31,  no.  10,  pp.  6893–6908,
2019.
[3] M.  Cendana,  S.  Dian,  and  H.  Permana,  “Analisis Perbandingan  Algoritma  Naive  Bayes  ,  J48  ,  Dan Random  Forest  Tree  Dalam  Peningkatan  Loyalitas Pelanggan  Umkm  Dengan  Voucher  Belanja,”  vol. 11, no. 2, pp. 140–145, 2019.
[4] O.  J.  Okesola,  K.  O.  Okokpujie,  A.  A.  Adewale,  S. N.  John,  and  O.  Omoruyi,  “An  Improved  Bank Credit Scoring Model: A Naïve  Bayesian Approach,” Proc.  -  2017  Int.  Conf.  Comput.  Sci. Comput. Intell. CSCI 2017 , pp. 228–233, 2018.
[5] M.  A.  Muslim,  A.  Nurzahputra,  and  B.  Prasetiyo, “Improving  accuracy  of  C4.5  algorithm  using  split feature  reduction  model  and  bagging  ensemble  for credit  card  risk  prediction,” 2018  Int.  Conf.  Inf. Commun. Technol. ICOIACT 2018 , vol. 2018-Janua, no. 1996, pp. 141–145, 2018.
[6] U.  Ahmed,  A.  Khan,  S.  H.  Khan,  A.  Basit,  I.  U. Haq,  and  Y.  S.  Lee,  “Transfer  Learning  and  Meta Classification Based Deep Churn Prediction System for Telecom Industry,” pp. 1–10.
[7] W. W. Y. Ng, J. Zhang, C. S. Lai, W. Pedrycz, L. L. Lai,  and  X.  Wang,  “Cost-sensitive  weighting  and imbalance-reversed bagging for streaming imbalanced  and  concept  drifting  in  electricity pricing classification,” IEEE Trans. Ind. Informatics , vol. 15, no. 3, pp. 1588–1597, 2019.
[8] S.  Akila  and  U.  S.  Reddy,  “Credit  Card  Fraud Detection  Using  Non-Overlapped  Risk  Based Bagging Ensemble (NRBE),” 2017  IEEE  Int.  Conf.
Comput.  Intell.  Comput.  Res.  ICCIC  2017 ,  no. November, pp. 1–4, 2018.
[9] A. Saifudin, F. Teknik, U. Pamulang, R. S. Wahono,
F. I. Komputer, and U. D. Nuswantoro, “Penerapan Teknik Ensemble untuk Menangani
Ketidakseimbangan  Kelas  pada  Prediksi  Cacat Software,” J.  Softw.  Eng. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  28–37, 2015.
[10] S. Aries and R. S. Wahono, “Pendekatan Level Data untuk  Menangani  Ketidakseimbangan  Kelas  pada Prediksi Cacat Software,” J. Softw. Eng. , vol. 1, no. 2, pp. 76–85, 2015.
[11] J. Dou et al. , “Improved landslide assessment using support vector machine with bagging, boosting, and stacking ensemble machine learning framework in a mountainous  watershed,  Japan,” Landslides ,  no. October, 2019.
[12] D. Tien Bui, T. C. Ho, B. Pradhan, B. T. Pham, V. H.  Nhu,  and  I.  Revhaug,  “GIS-based  modeling  of rainfall-induced  landslides  using  data  mining-based functional  trees  classifier  with  AdaBoost,  Bagging, and  MultiBoost  ensemble  frameworks,” Environ. Earth Sci. , vol. 75, no. 14, 2016.
[13] F.  Schwenker,  “Ensemble  Methods:  Foundations and  Algorithms  [Book  Review],” IEEE  Comput. Intell. Mag. , vol. 8, no. 1, pp. 77–79, 2013.
[14] H. Rianto and R. S. Wahono, “Resampling Logistic Regression  untuk  Penanganan  Ketidakseimbangan Class pada Prediksi Cacat Software,” J. Softw. Eng. , vol. 1, no. 1, pp. 46–53, 2015.
[15] G. Santosa, U. Kristen, D. Wacana, A. Rachmat, U. Kristen,  and  D.  Wacana,  “Perbandingan  Akurasi Model Regresi Logistik umtuk Prediksi Kategori IP Mahasiswa  Jalur  Prestasi  dengan  Non  Jalur Prestasi,” J. Tek. dan Ilmu Komput. , no. May, 2018.
[16] P.  Chandrasekar,  K.  Qian,  H.  Shahriar,  and  P. Bhattacharya,  “Improving  the  Prediction  Accuracy of Decision Tree Mining with Data Preprocessing,” 2017  IEEE  41st Annu.  Comput.  Softw. Appl.  Conf. , pp. 481–484, 2017.
[17] X. Zhang, D. Jiang, Q. Long, and T. Han, “Rotating machinery fault diagnosis for imbalanced data based on  decision  tree  and  fast  clustering  algorithm,” J. Vibroengineering ,  vol.  19,  no.  6,  pp.  4247–4260, 2017.
[18] H.  Kaur  and  A.  Sharma,  “Novel  Email  Spam Classification  using  Integrated  Particle  Swarm Optimization  and  J48,” Int.  J.  Comput.  Appl. ,  vol. 149, no. 7, pp. 23–27, 2016.
[19] N.  S.  anaN  and  V.  G.  thri,  “Performance  and Classification  Evaluation  of  J48  Algorithm  and Kendall’s  Based  J48  Algorithm  (KNJ48),” Int.  J. Comput. Trends Technol. , vol. 59, no. 2, pp. 73–80, 2018.