## Evaluasi Algoritma Klasifikasi Machine Learning Kategori Nilai Akhir Tunjangan Kinerja Pegawai
Ira Dwita Syafitri Tarigan Roni Habibi Rd. Nuraini Siti Fatonah Jurusan Teknik Informatika Jurusan Teknik Informatika Jurusan Teknik Informatika Universitas Logistik dan Bisnis Internasional Universitas Logistik dan Bisnis Internasional Universitas Logistik dan Bisnis Internasional Bandung, Indonesia Bandung, Indonesia Bandung, Indonesia iradwita22@gmail.com roni.habibi@ulbi.ac.id nurainisf@ulbi.ac.id
Abstract— Allowance is a gift of appreciation for services in the form of an imbalance in work performance or  performance  dipsplayes.  AT  the  moment  the  agency  has  not  used  the  final  value  category  for  employee salary allowances, the program needed to determine the final category of employee benefits with a Machine Learning approach using the C4.5 and Naive Bayes Gaussian algorithms and evaluation of prediction results using  Confusion  Matrix  and  K-FOLD  Cross  Validation.  The  purpose  of  this  research  is  to  results  of classification predictions in the category of using the final salary of employees of Confusion Matrix and K- FOLD  Cross  Validation.  After  mining  the  data,  the  performance  of  each  algorithm  is  evaluated  determine mining success rate process on the C4.5 and Naive Bayes Gaussian algorithms. Then the result is obtained and  the  C4.5  algorithms  is  a  better  algorithm  in  determining  the  category  of  employee  salary  allowance values.
Keywords— C4.5  Algorithm,  Naive  Bayes,  Classification,  Performance  Allowance,  Confusion  Matrix,  K- FOLD Cross Validation, Evaluation

## I. P ENDAHULUAN
Tunjangan kinerja merupakan pemberian hadiah penghargaan atas jasa dalam bentuk imbalan  atas  prestasi  kerja  ataupun  kinerja  yang  ditampilkan  [1].  Pegawai  yang mendapatkan  tunjangan  kinerja  ditentukan  sesuai  dengan  kategori  yang  ada,  dengan klasifikasi  algoritma  C4.5  dan Naive  bayes  Gaussian [2]  dapat  membantu  menentukan pegawai  yang  karakteristik  pekerjaan  dapat  memperoleh  tunjangan  kinerja  pegawai  dan menunjukkan  identifikasi  keuntungan  ketika  metode  yang  cukup  berbeda  digabungkan [3].
Perusahaan  berusaha  untuk  mempersiapkan  teknologi  baru  untuk  bertahan  di  era digital  yang  berubah  dengan  cepat,  menyerap  inovasi  melalui  strategi  kerjasama  dapat melengkapi penelitian serta pengembangan internal untuk pengembangan teknologi baru [4]. Klasifikasi hubungan dalam teknologi yang digunakan dalam menentukan tunjangan kinerja pegawai  [5]. Klasifikasi merupakan proses menemukan  model berdasarkan  yang digunakan  untuk  membedakan  satu  kelas  dengan  yang  lainnya  dan  digunakan  dalam situasi dimana atribut target diketahui atau diberi label [6].
Pada  Instansi  saat  ini  belum  menggunakan  kategori  nilai  akhir  untuk  penentuan tunjangan kinerja pegawai, dimana untuk membuat nilai akhir tunjangan kinerja pegawai berdasarkan  penjumlahan  nilai  skp,  nilai  perilaku  dan  faktor  pengurang.  Penentuan  ini dilakukan  secara  manual  yaitu  untuk  data  setiap  bulannya  dihitung  satu  persatu, dibutuhkan  program  untuk  menentukan  kategori  nilai  akhir  tunjangan  kinerja  pegawai dengan  pendekatan Machine  Learning memperuntukkan  algoritma  C4.5  [7]  dan Naive Bayes  Gaussian [8] serta  Evaluasi  hasil  prediksi  memperuntukkan Confusion  Matrix [9] dan K-FOLD Cross Validation [10] , dimana  perbulannya program  yang secara otomatis menentukan  kategori  nilai  akhir  tunjangan  kinerja  pegawai  dengan  tingkat  keberhasilan yang  tinggi  dikarenakan  tingkat  keberhasilan  ini  sangat  penting  pada  instansi  dalam melakukan evaluasi pertahunnya.
Tujuan  penelitian  ini  dalam  ruang  lingkup  tunjangan  kinerja  pegawai  adalah menerapkan  Evaluasi  hasil  prediksi  algoritma  klasifikasi  [11]  pada  kategori  nilai  akhir tunjangan  kinerja  pegawai  memperuntukkan Confusion  Matrix dan K-FOLD Cross Validation untuk  menemukan algoritma  yang baik pengklasifikasian kategori nilai  akhir tunjangan  kinerja  pegawai.  Evaluasi  ini  menentukan  tingkat  keberhasilan  proses penambangan algoritma  C4.5  [12]  [13]  dan Naive  bayes  Gaussian .  Perusahaan  pada bulan  berikutnya  hanya  memasukkan  data  baru  sehingga  sistem  secara  otomatis  akan menentukan  kategori  nilai  akhir  tunjangan  kinerja  pegawai  dengan  tingkat  keberhasilan yang  tinggi.  Program  ini  menggunakan  data training dan  untuk  data  selanjutnya  akan digunakan sebagai data testing dalam  menentukan kategori nilai akhir tunjangan kinerja pegawai.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Metodologi Penelitian ini menggunakan studi kasus yang menyelidiki secara tepat dan teliti  suatu  peristiwa  atau  kegiatan  orang  secara  berkelompok  yang  dibatasi  oleh  waktu dan  perilaku  informan.  Memperuntukkan  tahapan preprocessing data  [14].  Adapun tahapan - tahapan dalam penelitian adalah diagram yang menjelaskan tahap - tahap dalam menyelesaikan penelitian yang diuraikan dan dijelaskan lebih detail seperti berikut ini :

## Gambar 1 Diagram Metodologi Penelitian
Gambar 2 Preprocessing

## A. Identifikasi Masalah
Merupakan  tahapan  pertama  saat  dilakukan  sebuah  penelitian  sebagai  upaya  untuk perumusan  masalah  evaluasi  algoritma  klasifikasi machine  learning kategori  nilai  akhir tunjangan  kinerja  pegawai  untuk  menetapkan  bagian  inti  dari  suatu  penelitin  yang kemudian perumusan masalah tersebut dapat diukur dan diuji.

## B. Studi Literatur
Merupakan  kegiatan  dalam  memahami  secara  utuh  inti  masalah  pada  penelitian  ini, agar mampu memberikan solusi yang tepat terhadap permasalahan yang ditemukan. Studi literatur  dilakukan  dengan  mempelajari  sumber  –  sumber  referensi  atau  jurnal  yang berkaitan  dengan  pelitian  menggunakan  algoritma  C4.5  dan Naive  Bayes  Gaussian . Penentuan state  of  the  art untuk  menentukan  pembeda  penelitian  penulis  dengan penelitian yang sudah ada.
C. Data Collection
Data Collection adalah  tahapan  mengkoleksi  data  mentah  [15]  tunjangan  kinerja pegawai  yang  akan  digunakan  dari  data  suatu  perusahaan.  Mengkoleksi  data  yang nantinya  dimasukkan  kedalam  pemodelan  machine  learning.  Adapun  attribut  yang ditambahkan dari data mentah adalah range nilai SKP, range nilai perilaku, dan dan range nilai akhir. Range nilai SKP yaitu dibuat berdasarkan dari attribute nilai SKP yaitu:
1. Nilai 31 - 60 diberi range angka 1
2. Nilai 0 - 30 yaitu diberi range 2.
Untuk range nilai perilaku dibuat berdasarkan hasil nilai perilaku yaitu:
1. Nilai 21 - 40 diberi range 1
2. Nilai 0 - 20 diberi nilai 2.
Untuk range nilai akhir dibuat berdasarkan hasil nilai akhir yaitu :
1. Nilai 0 - 50 yaitu masuk kategori nilai kecil
2. Nilai 51 - 100 masuk kategori nilai besar

## D. Data Selection
Data  Selection  adalah  kegiatan  menyeleksi  data  yang  akan  diproses  dalam  tahap mining  [16].  Dalam  tahapan  berikut  melakukan  seleksi  data  dengan  memilih  variabel yang  akan  diperuntukkan  sebagai  variabel  input  yaitu  nilai  SKP,  nilai  perilaku,  faktor pegurang,  dan  nilai  akhir.  Selanjutnya  untuk  variabel  outputnya  atau  label  yaitu  range nilai akhir.

## Tabel 1 variabel input
No. Nilai_SKP Nilai_Perilaku  Faktor_Pengurang Nalai Akhir 0 60.0 39.29 0 99.29 1 60.0 38.15 0 98.15 2 60.0 36.65 0 96.65 3 60.0 38.27 0 98.27 4 60.0 39.64 0 99.64 ... ... ... ... ... 285 30.0 20.00 0 50.00 286 0.0 20.68 0 20.68 287 48.6 26.14 0 74.74 288 0.0 27.65 0 27.65 289 12.3 28.15 0 40.45

## Tabel 2 Label
No. Range_Nilai_Akhir 0 Besar 1 Besar 2 Besar 3 Besar 4 Besar
... ... 285 Kecil 286 Kecil 287 Besar 288 Kecil 289 Kecil

## E. Data Transformation
Data Transformation merupakan proses mengubah data pada bentuk yang sesuai untuk diproses pada penambangan data. Data yang sudah dipisah dan dipilih kemudian diubah kedalam numerical [17].  Tahap  selanjutnya  yaitu  mengubah  range  nilai  akhir  atau variabel Y yang semulanya dengan tipe data string diubah menjadi tipe data numerik atau integer dengan menjadikan label 0 sebagai kategori besar dan 1 sebagai kategori kecil.
Tabel 3 Tranformasi label menjad iinteger
No.
Range_Nilai_Akhir
0 0 1 0 2 0 3 0 4 0 ... ... 285 1 286 1 287 0 288 1
289 1
F . Modelling Modeling adalah proses ini kita memasuki tahapan untuk memproses data yg sudah di bersihkan,  dipilih,  dan  ditransformasikan  menggunakan  model  C4.5  dana Naive  Bayes Gaussian.
Gambar 3 Split Data

## Gambar 4 Data Train dan Test
Melihat  jumlah  data  dalam  data training dan  data testing .  Setelah  dilakukan pembagian data kita dapat melihat berapa data yang  diperuntukkan dalam train dan data test.  Pada  gambar  diatas  dapat  dilihat  untuk  data  train  yaitu  174  data  dengan  4  attribut untuk  label  X  dan  1  attribut  untuk  label  Y  dan  untuk  data  testing  digunakan  yaitu  116 data dengan 4 attribut untuk label X dan 1 attribut untuk label Y.

## G. Proses Mining
Merupakan  suatu  tahapan  dalam  menerapkan  sebuah  metode  untuk  menemukan  data yang  tersembunyi.  Setelah  proses  normalisasi  ,  dataset  yang  digunakan  siap  untuk diproses dengan algoritma C4.5  dan Naive Bayes Gaussian [18]. Model algoritma C4.5 dan  algoritma Naive  Bayes Gaussian menggunakan  data  yang  telah  melalui  tahap modeling dengan menggunakan pendekatan Machine Learning [19] .

## Gambar 5 Prediksi algoritma C4.5
Pada pemodelan dalam algoritma C4.5 dalam metode decision tree memperoleh hasil akurasi  97  %  dari  data  testing  yang  digunakan  prediksi  kategori  nilai  akhir  tunjangan kinerja pegawai untuk 0 merupakan kategori besar dan untuk 1 merupakan kategori kecil

## Gambar 6 Prediksi Algoritma Naive Bayes
Pada  pemodelan  menggunakan  algoritma Naive  Bayes memperoleh  hasil  prediksi kategori  nilai  akhir  tunjangan  kinerja  pegawai  untuk  0  merupakan  kategori  besar  dan untuk  1  merupakan  kategori  kecil,  seperti  yang  dapat  dilihat  pada  gambar  11.  Adapun akurasi sebanyak 95% dari data testing yang digunakan.

## H. Evaluasi dan pengujian model
Evaluasi  dan  pengujian  model  adalah  dalam  proses  berikut  memberitahu  mengenai evaluasi yang diterapkan dalam penelitian [20]. Pengujian dilakukan dengan training dan testing dengan algoritma C4.5 dan Naive Bayes Gaussian. Evaluasi hasil prediksi dengan Confusion matrix dan K-FOLD Cross validation untuk menentukan tingkat keberhasilan hasil prediksi pada  algoritma  yang  digunakan  dengan  hasil  dari  evaluasi  algoritma  C4.5 diperoleh :
Precision 1 Recall 1 F1 Score 1
Tabel 4 Confusion Matrix Kategori Nilai Akhir C4.5
Precision Recall F1-Score Support 0 0.99 0.98 0.99 108 1 0.78 0.88 0.82 8 Accuracy 0.97 116 Macro avg 0.88 0.93 0.90 116 Weighted avg 0.98 0.97 0.97 116
Pada  gambar  diatas  dapat  dijelaskan  bahwa  confusion  matrix  kategori  nilai  akhir model C4.5 memproleh hasil :
1. Precision untuk kategori nilai besar senilai 99 % dan kategori nilai kecil 78% 2. Recall kategori untuk nilai besar senilai 98 % dan kategori nilai kecil 88 %.
3. F1-score kategori nilai besar senilai 99 % dan kategori nilai kecil 82 %.
4. Support yang didaptkan pada kategori nilai besar yaitu 108 dan untuk kategori nilai kecil yaitu 8.
5. Untuk akurasi pada f1-score didapatkan 97 % dengan total support yaitu 116, untuk rata  rata  macro  pada  precision  88  %,  recall  93  %,  dan  f1-score  90  %.  Untuk  rata  rata weighted atau ketimbangan pada precision mendapat nilai 98 %, recall 97 %, dan f1-score 97 %.

## Gambar 7 Penyebaran Confusion Matrix C4.5
Selanjutnya  diperoleh  hasil  dari  confusion  matrix  2x2  dengan  algoritma  C4.5  seperti gambar diatas beserta dengan grafiknya. Dengan rincian True Positif dengan jumlah data 106,  True  Negatif  2,  False  Positif  1,  False  Negatif  7.  Lalu  pada  grafik  menampilkan
91.38% yang diperoleh dari TP 106 dari 116 data, selanjutnya 1.72 % diperoleh dari TN 2 sisa, 0.86 % dari FP 1 dan 6.03 % dari FN 7 dari sisa 116 data yang digunakan.
Dengan hasil dari evaluasi algoritma Naive Bayes diperoleh hasil : Precision 1 recall 1 dan F1 score 1.
Tabel 5 Confusion Matrix Kategori Nilai Akhir Naive Bayes
Precision Recall F1-Score Support 0 1.00 0.95 0.98 108 1 0.62 1.00 0.76 8 Accuracy 0.96 116 Macro avg 0.81 0.98 0.87 116 Weighted avg 0.97 0.96 0.96 116
Pada  gambar  diatas  dapat  dijelaskan  bahwa  confusion  matrix  kategori  nilai  akhir algoritma Naïve Bayes memproleh hasil :
1. Precision untuk kategori nilai besar senilai 100 % dan kategori nilai kecil 62 %
2. Recall kategori untuk nilai besar senilai 95 % dan kategori nilai kecil 100 %.
3. F1-score kategori nilai besar senilai 98 % dan kategori nilai kecil 76 %.
4.  Untuk  support  yang  didapatkan  pada  kategori  nilai  besar  yaitu  108  dan  untuk kategori  nilai  kecil  yaitu  8.  Untuk  akurasi  pada  f1-score  didapatkan  96  %  dengan  total support yaitu 116, untuk rata rata macro pada precision 81 %, recall 98 %, dan f1-score 87  %.  Untuk  rata  rata  weighted  atau  ketimbangan  pada  precision  mendapat  nilai  97  %, recall 96 %, dan f1-score 96 %.

## Gambar 8 Penyebaran Confusion Matrix Naive Bayes
Selanjutnya  diperoleh  hasil  dari  confusion  matrix  2x2  dengan  algoritma naïve  bayes seperti  gambar  diatas  beserta  dengan  grafiknya.  Dengan  rincian  True  Positif  dengan jumlah  data  103,  True  Negatif  5,  False  Positif  0,  False  Negatif  8.  Lalu  pada  grafik menampilkan  88.79%  yang  diperoleh  dari TP  103  dari  116  data,  selanjutnya  4.31  % diperoleh dari TN 5 sisa, 0.00 % dari FP 0 dan 6.90 % dari FN 8 dari sisa 116 data yang digunakan.
Tabel 6 Evaluasi K-FOLD Cross Validation No. Model K-FOLD 0 C4.5 0.994444 1 Naive Bayes 0.976797
Tahap ini pada K-FOLD Cross-Validation , data awal dipartisi secara acak menjadi k subset yang saling eksklusif. Pelatihan dan pengujian pada data dilakukan k kali dengan mengambil tingkat akurasi rata-rata. Maka didapatkan Algoritma C4.5 dengan nilai 99 % serta Algoritma Naïve Bayes dengan nilai 97 %.

## I. Perbandingan Algoritma
Perbandingan  algoritma  C4.5  dengan  algoritma Naive  Bayes  Gaussian dalam Menemukan performa model yang paling baik untuk digunakan dalam mengklasifikasikan data tunjangan kinerja pegawai.
Tabel 7 Perbandingan Model Akurasi 0 C4.5 0.974138 1 Naive Bayes 0.956897

## J. Diseminasi Hasil
Diseminasi Hasil merupakan keluaran atau outputan dalam Tugas Akhir yaitu Laporan dan Submit Jurnal

## III. P EMBAHASAN D AN H ASIL
Tabel 8 K-fold Cross Validation
Model K-FOLD 0 C4.5 0.994444 1 Naive Bayes 0.976797 Tabel 9 Confusion Matrix Akurasi Model Akurasi 0 C4.5 0.974138 1 Naive Bayes 0.956897
Pada  tahap  akhir  ini  peneliti  melihat  perbandingan  model  yang  digunakan  melalui akurasi  yang  lebih  baik  dan  hasil  evaluasi  Algoritma  C4.5  dan Naive  Bayes  Gaussian peneliti  memperoleh  hasil  akhir  dari  program  yang  telah  dibangun  yaitu  akurasi  97% untuk  algoritma  C4.5  dan  akurasi  95%  untuk  algoritma Naive  Bayes  Gaussian .  Hasil evaluasi K-FOLD Cross Validation 99 % untuk algoritma C4.5 dan 97 % untuk algoritma Naive  Bayes Sehingga  hasil  komparasi  algoritma  yang  lebih  baik  untuk  mengklasifikasi kategori  nilai  akhir  tunjangan  kinerja  pegawai  ialah  algoritma C4.5 sebagai  algoritma yang memperoleh hasil akurasi dan evaluasi yang lebih tinggi.

## IV. K ESIMPULAN
Adapun kesimpulan yang dapat diambil dalam penelitian ini yaitu untuk menentukkan Kategori  Nilai  Akhir  Tunjangan  Kinerja  Pegawai  dengan  Algoritma  C4.5  dan Naive Bayes  Gaussian peneliti  memperoleh  hasil  Evaluasi Confusion  Matrix dan K-FOLD Cross Validation yaitu : Algoritma C4.5
a) Akurasi 97%.
b) Pada seluruh data yang digunakan pada pengujian memperoleh hasil : Recall 1,
precision 1, f1 score 1
c) Pada pembagian kategori nilai akhir memperoleh hasil :
1. Ketegori besar (0) Recall : 0,98 Precision : 0,99 f1 score : 0,99 2. Kategori kecil (1) Recall : 0,88 Precision : 0,78 f1 score : 0,82
d) Hasil evaluasi K-FOLD Cross Validation Algoritma C4.5 99%
Algoritma Naive Bayes a) Akurasi 95 %
b) Pada seluruh data yang digunakan pada pengujian memperoleh hasil :
Recall 1, precision 1, f1 score 1 c) Pada pembagian kategori nilai akhir memperoleh hasil : 1. Ketegori besar (0) Recall : 0,95 Precision : 1.00 f1 score : 0,98 2. Kategori kecil (1) Recall : 1.00 Precision : 0,62 f1 score : 0,76 d) Hasil evaluasi K-FOLD Cross Validation Algoritma C4.5 97%
Sehingga  diperoleh  algoritma  yang  lebih  baik  untuk  mengklasifikasi  kategori  nilai akhir  tunjangan  kinerja  pegawai  ialah  algoritma  C4.5,  sebagai  algoritma  yang memperoleh  hasil  evaluasi  yang  lebih  tinggi  setelah  melakukan  Evaluasi  dan komparasi.
Dapat  memberikan  kemudahan  pada  instansi  atau  perusahaan  agar  pegawai  dapat dengan  mudah  menentukan  kategori  nilai  akhir  tunjangan  kinerja  pegawai  dengan menggunakan  pendekatan  machine  learning  dan  algoritma  yang  lebih  baik  setelah dilakukan perbandingan yaitu algoritma C4.5 dan algoritma Naive Bayes.

## V. S ARAN
Setelah  dilakukan  pengujian  evaluasi  dengan Confusion  Matrix dan K-FOLD  Cross Validation, diharapkan untuk pengujian selanjutnya menambahkan design user interface (UI) dalam menentukan kategori nilai akhir tunjangan kinerja pegawai.

## R EFERENCES
[1] N. Lawrance, G. Petrides, and M. A. Guerry, “Predicting employee absenteeism for cost effective interventions,” Decis.  Support  Syst. ,  vol.  147,  p.  113539,  Aug. 2021, doi: 10.1016/J.DSS.2021.113539.
[2] R. A. Karthika and M. Maheswari, “Detection analysis of malicious cyber attacks using  machine  learning  algorithms,” Mater.  Today  Proc. ,  no.  xxxx,  2022,  doi: 10.1016/j.matpr.2022.05.510.
[3] D.  J.  Pedregal,  “New  algorithms  for  automatic  modelling  and  forecasting  of decision support systems,” Decis.  Support  Syst. ,  vol.  148,  p.  113585,  Sep.  2021, doi: 10.1016/J.DSS.2021.113585.
[4] H. J. Kim, T. S. Kim, and S. Y. Sohn, “Recommendation of startups as technology cooperation  candidates  from  the  perspectives  of  similarity  and  potential:  A  deep learning  approach,” Decis.  Support  Syst. ,  vol.  130,  p.  113229,  Mar.  2020,  doi: 10.1016/J.DSS.2019.113229.
[5] M.  Gupta  and  R.  Mishra,  “Network  projection-based  edge  classification framework for signed networks,” Decis. Support Syst. , vol. 135, p. 113321, Aug. 2020, doi: 10.1016/J.DSS.2020.113321.
[6] A.  Khalemsky  and  R.  Gelbard,  “A  dynamic  classification  unit  for  online segmentation of big data via small data buffers,” Decis. Support Syst. , vol. 128, p. 113157, Jan. 2020, doi: 10.1016/J.DSS.2019.113157.
[7] A. R. Panhalkar and D. D. Doye, “Optimization of decision trees using modified African buffalo algorithm,” J. King Saud Univ. - Comput. Inf. Sci. , Feb. 2021, doi: 10.1016/J.JKSUCI.2021.01.011.
[8] H.  Zhang  and  L.  Jiang,  “Fine  tuning  attribute  weighted  naive  Bayes,” Neurocomputing , vol. 488, pp. 402–411, 2022, doi: 10.1016/j.neucom.2022.03.020.
[9] J. Xu, Y. Zhang, and D. Miao, “Three-way confusion matrix for classification: A measure  driven  view,” Inf.  Sci.  (Ny). ,  vol.  507,  pp.  772–794,  2020,  doi: 10.1016/j.ins.2019.06.064.
[10] X. Zhang and C. A. Liu, “Model averaging prediction by K-fold cross-validation,” J. Econom. , no. xxxx, 2022, doi: 10.1016/j.jeconom.2022.04.007.
[11] C.  Jin,  F.  Li,  S.  Ma,  and  Y.  Wang,  “Sampling  scheme-based  classification  rule mining  method  using  decision  tree  in  big  data  environment,” Knowledge-Based Syst. , vol. 244, p. 108522, 2022, doi: 10.1016/j.knosys.2022.108522.
[12] J. Shanthi, D. G. N. Rani, and S. Rajaram, “A C4.5 decision tree classifier based floorplanning  algorithm  for  System-on-Chip  design,” Microelectronics  J. ,  vol. 121, no. July 2021, p. 105361, 2022, doi: 10.1016/j.mejo.2022.105361.
[13] B.  F.  Tanyu,  A.  Abbaspour,  Y.  Alimohammadlou,  and  G.  Tecuci,  “Landslide susceptibility  analyses  using  Random  Forest,  C4.5,  and  C5.0  with  balanced  and unbalanced  datasets,” Catena ,  vol.  203,  no.  April,  p.  105355,  2021,  doi: 10.1016/j.catena.2021.105355.
[14] K.  Koc  and  A.  P.  Gurgun,  “Scenario-based  automated  data  preprocessing  to predict  severity  of  construction  accidents,” Autom.  Constr. ,  vol.  140,  p.  104351, Aug. 2022, doi: 10.1016/J.AUTCON.2022.104351.
[15] C.  J.  Mantas  and  J.  Abellán,  “Credal-C4.5:  Decision  tree  based  on  imprecise probabilities to classify noisy data,” Expert Syst. Appl. , vol. 41, no. 10, pp. 4625– 4637, Aug. 2014, doi: 10.1016/J.ESWA.2014.01.017.
[16] F. A. Pratama, R. Narasati, and D. R. Amalia, “Pengaruh Kata Cashback Terhadap Peningkatan Penjualan Menggunakan Data Mining,” vol. 3, no. 2, pp. 1–5, 2019.
[17] I. P. Ninditama, I. P. Ninditama, W. Cholil, M. Akbar, and D. Antoni, “Klasifikasi Keluarga  Sejahtera  Study  Kasus :  Kecamatan  Kota  Palembang,” J.  TEKNO
KOMPAK ,  vol.  15,  no.  2,  pp.  37–49,  2020,  [Online].  Available: https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknokompak/article/view/1156
[18] S.  O.  A.  T.  S.  I.  Narulita,  “Pengujian  Akurasi  Model  PrediksiMenggunakan Metode  Data  MiningClassification  Decision  Tree  Algoritma  C4.5Untuk Penentuan Peminatan Peserta Didik,” J. Media Apl. , vol. 13, pp. 68–82, 2021.
[19] W.  He,  Y.  Wang,  M.  Zhou,  and  B.  Wang,  “A  novel  parameters  correction  and multivariable  decision  tree  method  for  edge  computing  enabled  HGR  system,”
Neurocomputing , vol. 487, pp. 203–213, 2021, doi: 10.1016/j.neucom.2021.08.147.
[20] F. N. Hasan, N. Hikmah, and D. Y. Utami, “Perbandingan Algoritma C4.5, KNN, dan  Naive  Bayes  untuk  Penentuan  Model  Klasifikasi  Penanggung  jawab  BSI Entrepreneur  Center,” J.  Pilar  Nusa  Mandiri ,  vol.  14,  no.  2,  p.  169,  2018,  doi: 10.33480/pilar.v14i2.908.