## I NFORMATICS AND D IGITAL E XPERT (INDEX)- V OL .4 N O . 2 (2022) 75-80
Terbit online pada laman web jurnal : https://e-journal.unper.ac.id/index.php/informatics | ISSN (Print) 2775-2208    |    ISSN (Online) 2715-0453  |

## Prediksi Pengangguran Menggunakan Decision Tree Dengan Algoritma C5.0 Pada Data Penduduk Kecamatan Caringin Kabupaten Bogor
Muhammad Dzatul Kahfi 1 , Fajri Rakhmat Umbara 2 , Herdi Ashaury 3
123 Universitas Jenderal Achmad Yani Cimahi, Jl. Terusan Jend. Sudirman, Kota Cimahi 40531, Indonesia e-mail: mdzatulkahfi17@if.unjani.ac,id 1 , fajri.rakhmat@lecture.unjani.ac.id 2 , herdi.ashaury@lecture.unjani.ac.id 3

## I NFORMASI A RTIKEL ABSTRAK
Sejarah Artikel : Diterima Redaksi : 27 Februari 2022 Revisi Akhir : 29 Juni 2022 Diterbitkan Online : 30 November 2022
Tingkat  kesejahteraan  dalam  kehidupan  bermasyarakat  dapat dilihat  dari  tingkat  penganggurannya.  Pemerintah  daerah biasanya mengadakan sebuah program untuk membantu mengurangi jumlah  pengangguran,  entah  itu  dengan  mengadakan  sebuah pelatihan  atau  hal  lain  yang  dapat  mendorong  kreativitas masyarakat  dan  meningkatkan  kemampuan  hardskill  agar  dapat bersaing  di  dunia  kerja.  Ada  banyak  penelitian  yang memprediksi tingkat pengangguran dan juga ada penelitian yang menggunakan  algoritma  C5.0  untuk  melakukan  prediksi,  namun belum  ada  penelitian  yang  menggabungkan  subjek  dan  metode tersebut.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  membuat sebuah  model  prediksi  menggunakan  algoritma  C5.0  terhadap data penduduk kecamatan caringin dan mencari skenario dengan hasil  akurasi  yang  paling  tinggi.  namun  terdapat  beberapa permasalahan  yang  harus  dihadapi  seperti  bagaimana  tingkat akurasi Model klasifikasi Decision Tree dengan algoritma C5.0 terhadap  dataset  penduduk  Kecamatan  Caringin  dan  Bagaimana rasio data latih data uji dan penggunaan pruning mempengaruhi tingkat akurasi prediksi yang akan dilakukan. Penelitian ini dievaluasi menggunakan beberapa skenario rasio data latih dan data  uji  yang  berbeda  beda  dan  penggunaan  pruning  yang berbeda.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  model  prediksi pengangguran  berhasil  dibuat  dengan  tingkat  akurasi  paling tinggi  yaitu  pada  skenario  data  latih  70%  dan  data  uji  30% dengan menerapkan teknik post pruning.
Kata Kunci :
C5.0, Data mining, Decision tree, Pengangguran, Prediksi.
Korespondensi :
Telepon / Hp : +62 91908332330 E-mail : : mdzatulkahfi17@if.unjani.ac,id

## 1. PENDAHULUAN
Tingkat kesejahteraan dalam kehidupan
bermasyarakat dapat dilihat dari tingkat penganggurannya  [1],  dan  tingkat  pengangguran  yang tinggi  di  suatu  daerah  dapat  menjadi  suatu  masalah  di sektor  sosial  maupun  ekonomi  suatu  daerah  [1], pemerintah  daerah  biasanya  mengadakan  sebuah program untuk membantu mengurangi jumlah pengangguran,  entah  itu  dengan  mengadakan  sebuah pelatihan atau hal lain yang dapat mendorong kreativitas masyarakat  dan  meningkatkan  kemampuan  agar  dapat bersaing di dunia kerja.
Dalam  bidang  pengolahan  data,  teknik  klasifikasi merupakan  salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan untuk melakukan prediksi [2]. Klasifikasi adalah proses menemukan model yang menggambarkan dan membedakan kelas atau konsep data. Model diturunkan berdasarkan analisis sekumpulan data latih (yaitu, objek data  yang  label  kelasnya  diketahui).  Model  digunakan untuk  memprediksi  label  kelas  dari  objek  yang  label kelasnya tidak diketahui.[3]. salah satu teknik klasifikasi adalah  decision  tree,  Decision  tree  merupakan  model prediksi  menggunakan  struktur  pohon  atau  struktur
hirarki. Konsep dari decision tree adalah mengubah data menjadi  pohon  keputusan  dan  aturan-aturan  keputusan [4].  Decision  Tree  (DT)  juga  dapat  disebut  sebagai pembelajaran  induktif.  Untuk  kumpulan  data  tertentu, tujuannya  adalah  untuk  membangun  model  yang menangkap mekanisme yang memunculkan data. Proses penyusunan  model  berjenis  “Supervised  learning” karena  pelatihan  diawasi  oleh  variabel  outcome  yang disebut  target  [5].  Salah  satu  algoritma  decision  tree adalah  algoritma  C5.0,  algoritma  C5.0  merupakan penyempurnaan  dari  algoritma  sebelumnya  yaitu,  ID3 dan C4.5 yang diperkenalkan terlebih dahulu oleh J.Ross Quinlan pada tahun 1987 [6].
Dari  beberapa  penelitian  yang  menggunakan algoritma  C5.0  untuk  melakukan  prediksi  atau klasifikasi,  terdapat  berbagai  tepok  penelitian  seperti penggunaan algoritma C5.0 di bidang kesehatan [7][8]– [11],  lalu  ada  beberapa  penelitian  yang  menggunakan algoritma  C5.0  di  bidang  pendidikan  khususnya memprediksi  lama  studi  mahasiswa  [12]–[14],  dan  ada juga  penelitian  yang  menggunakan  algoritma  C5.0  di bidang sosial masyarakat  seperti klasifikasi  pendapatan masyarakat,  klasifikasi  penentuan  penerima  bantuan
76 Informatics And Digital Expert (INDEX) , Vol. 4, No. 2, November 2022, hlm. 75-80
sosial,  dan  klasifikasi  status  kemiskinan  rumah  tangga [15]–[17].  Namun  penelitian  yang  menggunakan algoritma C5.0 untuk memprediksi status pengangguran belum pernah dilakukan.
Berdasarkan  permasalahan  dan  penelitian  terkait diatas  penelitian  ini  mengusulkan  untuk  menggunakan algoritma  C5.0.  untuk  membuat  model  prediksi  yang memiliki  tingkat  akurasi  tinggi  berdasarkan  data penduduk  kecamatan  caringin.  Decision  tree  dipilih sebagai  metode  klasifikasi  dalam  penelitian  ini  karena dari beberapa penelitian yang membandingkan berbagai metode klasifikasi dengan metode decision tree [18] [19] [20]  ,  metode  decision  tree  menjadi  metode  yang memiliki  tingkat  akurasi  tertinggi.  Algoritma  C5.0 dipilih  karena  algoritma  ini  merupakan  pengembangan dari  algoritma  C4.5  dan  ID3  dimana  algoritma  C5.0 menggunakan  lebih  sedikit  memori  dan  tree  yang dihasilkan  lebih  ringkas  [6].  Penelitian  ini  akan melakukan  perbandingan  evaluasi  terhadap  pembagian data latih data uji dan penggunaan pruning yang berbeda beda.  pembagian  data  latih  dan  data  uji  yang  akan digunakan  yaitu  60:40,  70:30,  80:20  dan  90:10.  Lalu setiap  pembagian  data  latih  tersebut  akan  diterapkan teknik  pruning.  Tujuannya  adalah  untuk  mencari kombinasi  pembagian  data  dan  penggunaan  pruning yang optimal untuk mendapatkan nilai akurasi tertinggi.
Isi  pendahuluan  mengandung  latar  belakang, tujuan, identifikasi masalah dan metode penelitian, yang dipaparkan  secara  tersirat  (implisit).  Kecuali  bab Pendahuluan dan bab Kesimpulan, penulisan judul-judul bab  sebaiknya  eksplisit  menyesuaikan  isinya.  Tidak harus implisit dinyatakan sebagai dasar  teori, perancangan, dan sebagainya.

## 2. METODE PENELITIAN
Adapun tahapan metode penelitian yang digunakan pada penelitian ini seperti yang dapat dilihat pada gambar 1.

## Gambar 1. Metode penelitian

## 2.1. Pre-processing
Tahap pre-processing dilakukan untuk menyiapkan data agar bisa diolah oleh sistem dengan cara mengatasi
data  yang  tidak  lengkap,  menghilangkan  atribut  yang tidak  dibutuhkan,  dan  merubah  data  kedalam  format yang  sama.  Dalam  penelitian  ini  dilakukan  beberapa teknik pre-processing yaitu:
Data Cleaning  untuk  menghilangkan atau mengisi nilai yang kosong dengan nilai yang sesuai. Dalam tahap ini  penduduk  dengan  usia  diluar  angkatan  kerja  yaitu penduduk dengan usia dibawah 15 tahun dan diatas 65 tahun akan dihilangkan.
Data  reduction  untuk  menghilangkan  atribut  yang tidak akan digunakan dalam pembuatan model prediksi, pada  awalnya  dataset  memiliki  22  atribut.  Menurut penelitian  [21]  [22]  beberapa  faktor  yang  memiliki pengaruh yang signifikan terhadap peluang pengangguran  diantaranya  yaitu  pendidikan,  umur  dan status  perkawinan.  Apabila  disesuaikan  dengan  atribut yang terdapat pada dataset maka terdapat 6 atribut atribut yang akan dipakai sebagai penentu, yaitu jenis kelamin, usia,  status  kawin,  partisipasi  sekolah,  jenjang pendidikan, ijazah tertinggi.

## 2.2. Data Transformation
Pada  tahap  ini  bentuk  data  diubah  menjadi format  yang  sama.  Karena  penelitian  ini  menggunakan metode  decision  tree  maka  bentuk  data  numerik  akan diubah  menjadi  kategorial,  seperti  Atribut  usia  diubah menjadi rentang usia. contoh penerapannya dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1 Transformasi atribut usia Atribut Data Asli Setelah Transformasi Usia 23 26-35 31 26-35

## 2.3. Algoritma C5.0
Algoritma  C5.0  merupakan  algoritma  berbasis decision  tree  yang  merupakan  penyempurnaan  dari algoritma ID3 dan C4.5. Dalam algoritma ini pemilihan atribut  yang  akan  diproses  menggunakan  information gain,  sehingga  kesalahan  yang  ditimbulkan  dalam pengambilan keputusan lebih diminimalkan  [16].
Setelah  melalui  tahapan preprocessing data  yang cocok untuk dipakai dalam pemodelan berjumlah 3.532 record  data  yang  kemudian  akan  dilakukan  proses pengklasifikasian dengan menggunakan algoritma C5.0, namun  untuk  yang  akan  dilakukan  secara  manual, diasumsikan terdapat 20 record data dengan atribut yang sama. berikut adalah tahapan tahapan yang dilakukan.
Tahapan  pertama  dalam  algoritma  C5.0  yaitu menghitung Entropy dengan persamaan (1).
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙) = ((− 6 20 𝑥 6 20 ) + (− 14 20 𝑥 14 20 )) = 0.881 (1)
Setelah  dilakukan  perhitungan entropy dilakukan perhitungan gain dengan persamaan (2).
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑗𝑒𝑛𝑖𝑠 𝑘𝑒𝑙𝑎𝑚𝑖𝑛) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙)
− ((( 9 20 ) 𝑥𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑙𝑎𝑘𝑖 𝑙𝑎𝑘𝑖)) + (( 11 20 ) 𝑥𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑝𝑒𝑟𝑒𝑚𝑝𝑢𝑎𝑛))
= 0.05908553                                   (2)
Setelah didapatkan nilai gain dilakukan perhitungan terhadap gain ratio dengan perhitungan (3).
𝐺𝑎𝑖𝑛 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜(𝑗𝑒𝑛𝑖𝑠 𝐾𝑒𝑙𝑎𝑚𝑖𝑛) = 𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑗𝑒𝑛𝑖𝑠 𝑘𝑒𝑙𝑎𝑚𝑖𝑛) 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑙𝑎𝑘𝑖 𝑙𝑎𝑘𝑖) + 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑝𝑒𝑟𝑒𝑚𝑝𝑢𝑎𝑛) = 0.05908553 0.99107606 + 0.684038436 =  0.035272534                                             (3) Untuk  hasil  perhitungan  lengkap  yang  telah dilakukan terhadap semua atribut dapat dilihat pada tabel 2. Tabel 2 tabel perhitungan lengkap jumlah kasus Menganggur Bekerja entropy Gain Gain ratio Total 20 6 14 0.8813 Jenis kelamin 0.0591 0.0352 Laki laki 9 4 5 0.9911 perempuan 11 2 9 0.6840 Rentang usia 0.2041 0.0836 17-25 5 3 2 0.9709 26-35 10 1 9 0.4690 46-55 4 2 2 1 56-65 1 0 1 0

## 2.4. Pruning
Ketika  decision  tree  dibuat  banyak  terjadi anomali  dalam  pembagian  cabang  dalam  data  latih karena  noise  atau  outlier.[23]  Fase pruning bertujuan untuk  mengontrol  kompleksitas decision  tree dan menggeneralisasi  kan decision  tree. Fase pruning bertujuan  untuk  menghapus  leaf  yang  tidak  diperlukan dan menghindari overfitting [24]. Ada berbagai  macam jenis  pruning,  pruning  yang  digunakan  pada  penelitian ini adalah post-pruning. Dalam post-pruning pemangkasan tree dilakukan setelah model tree dibuat,
pemangkasan  tree  biasanya  menghilangkan  node  atau branch  yang  tidak  signifikan.  Contoh  visualisasi  tree dapat dilihat pada gambar 2 dan gambar 3.
Tahapan  penelitian  yang  dijelaskan  diterapkan  ke beberapa skenario pembagian data latih dan data uji yaitu dengan rasio pembagian 60:40, 70:30, 80:20 dan 90:10.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Skenario  penelitian  yang  dibahas  dilakukan terhadap  beberapa  skenario  pembagian  data  latih  dan data  uji  dengan  rasio  pembagian  60:40,  70:30,  80:20, 90:10.  Evaluasi  akurasi  dilakukan  menggunakan Confusion matrix.
Dalam penelitian ini proses perhitungan dilakukan menggunakan  perangkat  lunak  berbasis  desktop menggunakan  bahasa  pemrograman python. Hasil implementasi perangkat lunak dapat dilihat pada gambar 3, gambar 4 dan gambar 5.
Gambar  SEQ Gambar \* ARABIC 2 Visualisasi tree sebelum pruning
Gambar  SEQ Gambar \* ARABIC 3 Visualisasi tree setelah pruning
Gambar 4 Tampilan antarmuka kelola dataset Gambar 5 Antarmuka kelola klasifikasi

## Gambar 6 Antarmuka kelola prediksi
Setelah dilakukan evaluasi untuk berbagai skenario yaitu  pembagian  data  latih  data  uji  dan  penggunaan pruning  didapatkan  hasil  perbandingan  akurasi  seperti bisa dilihat pada tabel 3.
Tabel 3 Hasil evaluasi akurasi Pembagian split data Dengan Pruning (%) Tanpa Pruning (%) 60% / 40% 80.5 80.5 70% / 30% 81.5 80.1 80% / 20% 81.3 81.1 90% / 10% 80.7 80.9
Berdasarkan  tabel  3  diantara  semua  evaluasi skenario yang dilakukan, skenario yang memiliki tingkat akurasi paling tinggi adalah pembagian split data 70:30 dengan  tingkat  akurasi  sebesar  81,5%,  dan  skenario dengan  akurasi  paling  rendah  adalah  skenario  dengan pembagian split data 60:40 dengan penggunaan pruning dan  tanpa  pruning  memiliki  hasil  yang  sama  yaitu sebesar 80,5%.
Untuk evaluasi terhadap data uji beberapa skenario mendapatkan  hasil  akurasi  lebih  tinggi  jika  digunakan pruning  terhadap model  tree  yaitu  pada  skenario 70:30 dan  80:20,  namun  ada  juga  yang  tingkat  akurasinya menurun  ketika  dilakukan  pruning  yaitu  skenario pembagian  split  data  90:10,  hal  ini  bisa  disebabkan karena  pembagian  data  latih  dan  data  uji  yang  tidak seimbang  atau  karena  kurangnya  rasio  data  uji  yang dievaluasi  membuat  data  uji  yang  kurang  representatif, atau karena model  terlalu baik  dalam mempelajari  data latih  sehingga  mempengaruhi  performa  model  ketika dihadapkan  dengan  data  uji.  Ada  pula  skenario  yang tingkat  akurasinya  tidak  berubah  setelah  dilakukan pruning yaitu skenario pembagian split data 60:40 yang merupakan  hasil  akurasi  yang  paling  rendah.  Skenario pembagian split data ini memiliki akurasi paling rendah bisa  disebabkan  karena  training  data  tidak  mewakilkan keseluruhan  data  yang  digunakan  atau  biasa  disebut dengan underfitting.

## 4. KESIMPULAN
Dalam penelitian Prediksi Pengangguran Menggunakan  Decision  Tree  Dengan  Algoritma  C5.0
Pada  Data  Penduduk  Kecamatan  Caringin  Kabupaten Bogor, menghasilkan sebuah model prediksi berdasarkan  data  penduduk  dengan  atribut  yang  telah didefinisikan  berdasarkan  penelitian  penelitian  yang membahas  tentang  faktor  faktor  yang  mempengaruhi tingkat pengangguran.
Hasil  klasifikasi  menggunakan  algoritma  C5.0 mendapatkan tingkat akurasi yang bervariasi berdasarkan  rasio  split  data  yang  dan  penggunaan pruning.  Dengan  hasil  split  data  70:30  yang menggunakan  pruning  memiliki  tingkat  akurasi  paling tinggi  dengan  81,5%  dan  hasil  akurasi  paling  rendah yaitu 60:40 dengan 80,5%. Jika melihat pada penelitian sebelumnya  yang  menggunakan  algoritma  C5.0  untuk mengklasifikasikan  jenis  data  yang  sama  yaitu  yang bertipe nominal dengan hasil akurasi tertinggi di 80,5%, hasil  akurasi  di  penelitian  ini  memiliki  tingkat  akurasi yang  lebih  baik.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa pembagian split data yang seimbang dapat mempengaruhi  tingkat  akurasi  model,  pembagian  data latih dan data uji yang terlalu sedikit atau terlalu banyak dapat menyebabkan terjadinya underfitting dan overfitting terhadap model yang dibuat.
Dalam  penelitian  ini  pemilihan  atribut  diambil berdasarkan  faktor  faktor  yang  mempengaruhi  tingkat pengangguran.  Atribut  yang  dapat  digunakan  pada dataset untuk penelitian ini adalah atribut yang memiliki kaitan  dengan  pendidikan,  status  kawin,  usia  dan  jenis kelamin.  namun  ada  faktor  faktor  lain  yang  dapat mempengaruhi  tingkat  pengangguran  seperti  faktor ekonomi. Dan juga pada penelitian ini jenis pruning yang digunakan  dibatasi  dengan  menggunakan post-pruning Oleh  karena  itu  untuk  penelitian  lebih  lanjut  perlu ditambahkan  atribut  atribut  yang  menjadi  faktor  lain yang mempengaruhi tingkat pengangguran dan menerapkan jenis pruning lain.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  Hermuningsih,  A.  D.  Rahmawati,  and  M. Mujino,  “Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi Return Saham,” J. Ekon. dan Bisnis , vol. 19, no. 3, p. 78, 2018, doi: 10.30659/ekobis.19.3.78-89.
[2] B.  Zhao  and  B.  Xue,  “Genomics  Improving prediction  accuracy  using  decision-tree-based meta-strategy  and  multi-threshold  sequential- voting  exempli  fi  ed  by  miRNA  target prediction,” Genomics , 2017, doi:
10.1016/j.ygeno.2017.04.003.
[3] S. Agarwal, Data mining: Data mining concepts and techniques . 2014.
[4] D. M. Informatika, F. I. Terapan, U. Telkom, J. Telekomunikasi,  and  B.  Batu,  “PREDIKSI NILAI  PROYEK  AKHIR  MAHASISWA MENGGUNAKAN,”  no.  November,  pp.  2–3, 2015.
[5] L.  Vanfretti  and  V.  S.  N.  Arava,  “Electrical Power and Energy Systems Decision tree-based classi  fi  cation of multiple operating conditions for power system voltage stability assessment,” Electr. Power Energy Syst. , vol. 123, no. April,
p. 106251,
2020, doi: 10.1016/j.ijepes.2020.106251.
[6] C.  Hutabarat,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk Memprediksi Permintaan Produk Kartu Perdana Internet  Menggunakan  Algoritma  C5.0  (Studi Kasus: Vidha Ponsel),” J. Pelita Inform. , vol. 6, no. 4, pp. 419–424, 2018.
[7] A.  Kantono,  I.  Y.  Purbasari,  and  F.  T. Anggraeny, “Penerapan pruning pada algoritma c5.0  untuk  mendiagnosis  penyakit  diabetes melitus 1,” no. September, pp. 184–189, 2019.
[8] M.  Santoso  and  P.  Musa,  “REKOMENDASI KESEHATAN JANIN DENGAN PENERAPAN ALGORITMA C5.0 MENGGUNAKAN CLASSIFYING CARDIOTOCOGRAPHY  DATASET,”  vol.  9, no. 2, pp. 65–76, 2021.
[9] S.  Nurnaningsih,  Y.  Susanti,  and  S.  S. Handajani,  “Implementasi  Algoritma  C5.0 Untuk  Klasifikasi  Penyakit  Gagal  Ginjal Kronik,” INTEK  J. Inform. dan Teknol. Inf. , vol.
2, no. 1, pp. 26–31, 2019, doi: 10.37729/intek.v2i1.89.
[10] M.  Riadi,  Y.  Azhar,  and  G.  W.  Wicaksono, “Implementasi Algoritma C5.0 Dan K-Medoids Untuk Klasterisasi Ibu Hamil Beresiko Tinggi,”
J.  Repos. ,  vol.  2,  no.  4,  p.  511,  2020,  doi: 10.22219/repositor.v2i4.696.
[11] U.  S.  Aayi,  T.  W.  Diwangkara,  and  R.  T. Kurniawan,  “Diagnosa  Penyakit  Disk  Hernia Dan Spondylolisthesis Menggunakan Algoritma C5,” Telematika , vol. 16, no. 2, p. 81, 2020, doi: 10.31315/telematika.v16i2.3181.
[12] V. Rahmayanti, Y. Azhar, and A. E. Pramudita, “Penerapan algoritma C5.0 pada analisis faktor- faktor pengaruh kelulusan tepat waktu mahasiswa  Teknik  Informatika  UMM,” J.
Repos. ,  vol.  1,  no.  2,  p.  131,  2020,  doi: 10.22219/repositor.v1i2.545.
[13] M. I. A. Vachroni and A. Hermawan, “Prediksi kelulusan  mahasiswa  menggunakan  metode backpropagation,” Univ.  Teknol.  Yogyakarta , vol. 4, pp. 230–238, 2021.
[14] A.  Nusari,  I.  Purbasari,  and  E.  Puspaningrum, “PREDIKSI KETEPATAN WAKTU KELULUSAN MAHASISWA DENGAN METODE  ALGORITMA  C5.0,”  vol.  1,  no.  3, pp. 817–825, 2020.
[15] F.  N.  Umma,  B.  Warsito,  and  D.  A.  I. Maruddani,  “Klasifikasi  Status  Kemiskinan Rumah  Tangga  Dengan  Algoritma  C5.0  Di Kabupaten Pemalang,” J. Gaussian , vol. 10, no. 2, pp. 221–229, 2021, doi: 10.14710/j.gauss.v10i2.29934.
[16] D.  Wintana,  H.  Hikmatullah,  N.  Ichsan,  J.  J. Purnama,  and  A.  Rahmawati,  “KLASIFIKASI PENENTUAN PENERIMA MANFAAT PROGRAM  KELUARGA  HARAPAN  (PKH) MENGGUNAKAN ALGORITMA C5.0 (Studi kasus: Desa Sukamaju, Kec.Kadudampit),” Klik -  Kumpul.  J.  Ilmu  Komputer. ,  vol.  6,  no.  3,  p. 254, 2019, doi: 10.20527/klik.v6i3.206.
[17] A.  C.  Wijaya,  N.  A.  Hasibuan,  and  P. Ramadhani,  “Implementasi  Algoritma  C5  .  0 Dalam  Klasifikasi  Pendapatan  Masyarakat  ( Studi  Kasus :  Kelurahan  Mesjid  Kecamatan Medan Kota ),” Inf. dan Teknol. Ilm. , vol. 13, pp. 192–198, 2018.
[18] S. Wahyuningsih and D. R. Utari, “Perbandingan Metode K-Nearest Neighbor , Naive Bayes dan Decision  Tree  untuk  Prediksi  Kelayakan Pemberian  Kredit,” Konf.  Nas.  Sist.  Inf.  2018 STMIK Atma Luhur Pangkalpinang, 8 – 9 Maret 2018 , pp. 619–623, 2018.
[19] D.  Sartika  and  D.  Indra,  “Perbandingan Algoritma  Klasifikasi  Naive  Bayes,  Nearest Neighbour, dan Decision Tree pada Studi Kasus
Pengambilan Keputusan Pemilihan Pola Pakaian,” J.  Tek.  Inform.  Dan  Sist. Inf. ,  vol.  1, no. 2, pp. 151–161, 2017.
[20] I. C. Wibowo, A. C. Fauzan, M. D. P. Yustiana, and  FAQ  habib,  “Komparasi  Algoritma  Naive Bayes  dan  Decision  Tree  Untuk  Memprediksi Lama  Studi  Mahasiswa,” Ilk.  J.  Comput.  Sci. Appl. Informatics , vol. 1, no. 2, pp. 65–74, 2019, doi: 10.28926/ilkomnika.v1i2.21.
[21] A. Wardhana, B. Kharisma, and Y. F. Ibrahim, “Pengangguran  Usia  Muda  Di  Jawa  Barat (Menggunakan Data Sakernas),” E-Jurnal Ekon. dan Bisnis Univ. Udayana , vol. 9, p. 1049, 2019, doi: 10.24843/eeb.2019.v08.i09.p04.
[22] S.  Prawira,  “Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi, Upah Minimum Provinsi, Dan Tingkat Pendidikan Terhadap Pengangguran Terbuka Di Indonesia,” J. Ecogen , vol. 1, no. 4, p. 162, 2018, doi: 10.24036/jmpe.v1i1.4735.
[23] P.  Kapoor,  R.  Rani,  and  R.  JMIT,  “Efficient
80 Informatics And Digital Expert (INDEX) , Vol. 4, No. 2, November 2022, hlm. 75-80
Decision  Tree  Algorithm  Using  J48  and Reduced Error Pruning,” Int. J. Eng. Res. Gen. Sci , vol. 3, no. 3, pp. 1613–1621, 2015.
[24] J. Ye et al. , “A Chi-MIC Based Adaptive Multi- Branch Decision Tree,” IEEE Access , vol. 9, pp. 78962–78972,
2021,
doi: 10.1109/ACCESS.2021.3077125.