## KLASIFIKASI DATA PENJUALAN UNTUK MEMPREDIKSI TINGKAT PENJUALAN PRODUK MENGGUNAKAN METODE DECISION TREE
Demira Intan Suranda 1) , Adi Nugroho 2) 1,2 Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana e-mail : 672020118@student.uksw.edu , adi.nugroho@uksw.edu

## Abstract
A mature strategy is one of the keys so that a company can increase sales effectively and consistently. With  recorded  and  accurate  information,  companies  can  make  decisions  quickly  to  predict  what supplies consumers will need for the future. Aruna Boutique sells various types of Muslim clothing such as robes and headscarves with several brands of each type.  The aim of this research is to determine the sales of the best-selling and least-selling products using the Decision Tree method with the ID3 algorithm. The tool used is a rapidminer using boutique sales transaction data from July - September. The results obtained in this research are the best-selling products Gamis 2 (Umama), veil 2 (DYN) and the less popular products Gamis 1 (Mahdani), veil 3 (Azara) with an accuracy value of 88.24%, which means that the method used it's good enough. Based on the rules obtained, information can be used to increase sales in terms of stock inventory, display and promotion strategies.
Keywords: Prediction, Muslim clothing, Decision tree, Algorithm ID3, Rapidminer .

## 1. PENDAHULUAN
Di  era  sekarang  pakaian  menjadi sebuah  trend  dalam  hal  fashion.  Pakaian menjadi  salah  satu  kebutuhan  penting  di kehidupan sehari - hari. Selain itu, pakaian juga dijadikan  sarana  untuk  pengungkapan  jati  diri seseorang. Banyak sekali produk pakaian yang beredar dengan berbagai jenis dan bentuk yang beraneka  ragam,  mulai  dari  pakaian  pria, wanita,  anak,  bahkan  bayi  pun  juga  sangat beragam.
Butik  Aruna  merupakan  sebuah  toko yang bergerak di bidang fashion muslim. Butik ini berdiri pada bulan April 2021 dan terletak di Jl.  Dr.  Sutomo,  Katang,  Tambakboyo,  Kec. Ambarawa, Kabupaten Semarang, Jawa Tengah, 50612. Dalam proses penjualan, Butik Aruna  kurang  maksimal,  dikarenakan  adanya jumlah data yang sangat besar. Selain itu, Butik Aruna masih bersifat manual dalam penjualanya,  seperti  halnya  dalam  mencatat produk yang terjual dengan menggunakan buku sehingga,  sulit  dalam  mengetahui  suatu informasi  mengenai  produk  yang  paling  laris serta  produk  yang  kurang  laris.  Hal  tersebut menyebabkan mereka kesulitan untuk memilih
produk mana yang harus ditingkatkan stoknya untuk memenuhi permintaan pelanggan. Keberhasilan  sebuah  toko  bergantung  pada kemampuannya  memprediksi  dan  mengelola tingkat  penjualan  produk  secara  akurat. Penjualan yang terlalu rendah dapat menyebabkan  kerugian finansial ,  sedangkan penjualan yang terlalu tinggi dapat menyebabkan  kekurangan  stok  atau  kelebihan persediaan stok, yang keduanya dapat merugikan bisnis. Sebagai usaha yang berkiprah  di  bidang  penjualan,  seharusnya dapat  melakukan  pengambilan  keputusan mengenai strategi penjualan untuk mendapatkan laba yang maksimal.
Dengan  itu,  Butik  Aruna  perlu  adanya analisis  untuk  memprediksi  tingkat  penjualan produknya. Dalam penelitian ini, memprediksi adalah untuk memperoleh informasi mengenai perkembangan  penjualan  produk  pada  Butik Aruna di masa yang akan datang [1]. Dengan adanya jumlah data yang sangat banyak, maka diperlukan sebuah data mining untuk mendapatkan  informasi  mengenai  data  yang dibutuhkan [2]. Data mining merupakan suatu proses untuk mencari informasi yang sebelumnya tidak diketahui secara manual dari
basis data [3], [4]. Teknik dalam data mining berguna untuk mencari pola yang tersembunyi dan  bisa  juga  untuk  memprediksi  mode  di masa  depan  [5].  Pemanfaatan data  mining pada  suatu  perusahaan  biasanya  digunakan untuk  pemasaran,  analisis  pasar,  dan  analisis kebutuhan  pelanggan.  Ada  beberapa  teknik analisis  data  mining  salah  satunya  yaitu klasifikasi [6], [7]. Oleh karena itu, penelitian ini  menggunakan  teknik data  mining dengan menggunakan metode decision tree algoritma ID3.  Decision  tree  adalah  proses  yang  dapat mengidentifikasi  berbagai  model  kelas  yang terpisah  dan  membedakan  antar  kelas  [8]. Decision tree sebuah metode machine learning yang didasarkan pada sebuah pohon keputusan yang dapat mengklasifikasi data dan Sebagian besar merupakan tipe data nominal [9]. Tahap klasifikasi  pada  penelitian  ini  menggunakan algoritma ID3 (Iterative Dichotomiser 3) yang menggunakan  konsep  dari  informasi entropy , diman  algoritma  ini  menggunakan  metode gain faktor untuk memilih atribut terbaik pada setiap akarnya [10] . Algoritma ID3 merupakan algoritma  paling  dasar  dengan  membangun sebuah  pohon  keputusan  [11],  [12]  .  Ada beberapa  keunggulan  pada  algoritma  ID3 diantaranya seperti model yang sederhana dan aturan  penilaian  yang  mudah  di  pahami  [13]. Beberapa  studi  kasus  yang  menggunakan metode  decision  tree  untuk  klasifikasi contohnya  seperti  penelitian  oleh  Lazuardi Firdaus  dan   Tedy  Setiadi  (2023)  yang berjudul  Perbandingan  Algoritma  Naive Bayes,  Decision  Tree,  dan  KNN  untuk Klasifikasi Produk Populer Adidas US dengan Confusion  Matrix  berfokus  membandingkan tiga  metode  untuk  melihat  hasil  akurasi  yang paling  akurat  pada  produk  adidas  yang kepopuleranya  belum  diketahui.  Algoritma naive  bayes  menghasilkan  akurasi  sebesar 92,42%, algoritma decision tree menghasilkan 92,42  %,  dan  untuk  algoritma  KNN menghasilkan akurasi 83,33% [14]. Selain itu, penelitian yang berjudul Perbandingan Algoritma K-Nearest  Neighbor Dengan
Decision Tree Dalam Memprediksi Penjualan
Makanan Hewan Peliharaan Di Petshop Dore Vet  Clinic menghasilkan  bahwa  dari  kedua metode  yang  bisa  dijadikan  prediksi  yaitu
metode decision tree C45 yang menghasilkan akurasi sebesar 83% [15].
Pada  penelitian  ini,  tujuan  dari penerapan metode decision tree ID3 diharapkan dapat  menghasilkan  informasi  klasifikasi  data penjualan  produk  gamis  dan  kerudung  yang laris dan kurang laris pada Butik Aruna. Selain itu dengan menerapkan metode tersebut, Butik Aruna  dapat  mengoptimalkan  pengelolaan persediaan produk gamis dan kerudung dengan baik,  mengurangi  risiko  kelebihan  stok  atau kehabisan  stok,  dan  meningkatkan  layanan kepada pelanggan dengan memberikan produk yang diinginkan.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  dilakukan  di  sebuah  butik yang  berada  di  Ambarawa  yaitu  Butik  Aruna. Pada penelitian ini menggunakan data penjualan  produk  gamis  dan  kerudung sebanyak  257  data.  Metode  yang  digunakan yaitu metode decision tree algoritma ID3 dalam mengolah  data. Desain  Penelitian  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  dirancang dan dipaparkan pada gambar 1.

## Gambar 1. Tahap Penelitian
a. Pengumpulan Data
Tahap pengumpulan data, dimana tahap ini  dilakukan  dari  hasil  observasi  dan tanya  jawab  kepada  pemilik  atau karyawan Butik Aruna agar menghasilkan  data  yang  akurat.  Data yang  akan  digunakan  dalam  penelitian ini  adalah  data  penjualan  produk  gamis dan  kerudung  pada  Butik  Aruna  di Ambarawa sekitar 257 data.

## Tabel 1. Data Butik Aruna
No Jenis Produk Harga Diskon Rata - Rata Diskon Merk Status 1 Kerudung 1 20000 0 0 Bella square Kurang Laris 2 Kerudung 1 20000 0 0 Bella square Kurang Laris 3 Kerudung 1 20000 0 0 Bella square Kurang Laris 4 Kerudung 1 20000 0 0 Bella square Kurang Laris 5 Kerudung 1 20000 0 0 Bella square Kurang Laris 6 Kerudung 1 20000 0 0 Bella square Kurang Laris 7 Kerudung 1 20000 0 0 Bella square Kurang Laris 8 Kerudung 1 20000 0 0 Bella square Laris 9 Kerudung 1 20000 0 0 Bella square Laris 10 Kerudung 1 20000 0 0 Bella square Laris ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- ------ 140 kerudung 3 25000 0 0 Azara Laris 141 kerudung 3 25000 0 0 Azara Laris 142 kerudung 3 25000 0 0 Azara Laris 143 kerudung 3 25000 0 0 Azara Laris 144 kerudung 3 25000 0 0 Azara Laris 145 kerudung 3 25000 0 0 Azara Laris ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- ------ 256 Gamis 3 375000 0 0 Odeca Kurang Laris 257 Gamis 3 375000 0 0 Odeca Kurang Laris b. Pengolahan Data Pengolahan data, pada tahap ini peneliti melakukan  proses  pengolahan  data menggunakan tools Rapidminer  dengan membersihkan data atau menghilangkan data  yang  tidak  lengkap  maupun error sebelum  dilakukan  klasifikasi  data menggunakan  metode  decision  tree untuk  menganalisis  produk  mana  yang laris  dan  yang  kurang  laris  pada  Butik Aruna.
c. Tahap Klasifikasi Tahap klasifikasi, metode yang digunakan penelitian ini untuk klasifikasi yaitu  metode  decision  tree  dengan algoritma  ID3.  Dengan  menggunakan algoritma  ID3  pada  penelitian  ini, peneliti  dapat  mengetahui  urutan  data secara  sistematis  yang  berbentuk  pohon keputusan.
d. Hasil dan Analisis
Tahap  akhir  yaitu  hasil  dan  analisis dengan menyusun laporan penelitian dari hasil data yang sudah diolah.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data yang digunakan dalam penelitian ini  adalah  data  penjualan  produk  gamis  dan kerudung  Butik  Aruna  dalam  tiga  bulan sebanyak 257 data dengan format.xlsx (excel). Dataset  penjualan  produk  terdiri  dari  tanggal penjualan,  jenis  produk,  merek,  harga,  jumlah terjual,  diskon,  rata-  rata  diskon,  status.  Pada penelitian  ini,  atribut  yang  digunakan  yaitu jenis  produk,  merek,  rata-  rata  diskon,  harga, dan status penjualan. Pada penelitian ini tahap preprocessing data  mengubah  data  mentah dengan  menghilangkan  data  yang  bermasalah atau error dan  menghasilkan  data  yang  lebih berkualitas sehingga dapat diproses lebih lanjut [16].  Dari  257  data  yang  terkumpul  akan dilakukan  pengecekan  apakah  data  tersebut terdapat  sebuah  data  yang error atau  tidak konsisten.
Gambar 2. Transformasi Data
Pada  gambar  2  menunjukkan  proses transformasi data dan reduksi data.
Transformasi  data  membantu  meningkatkan efisiensi dan keakuratan pada sebuah data [17]. Pada  tahap  ini,  setiap  atribut  diberikan inisialisasi  tipe  data  yang  digunakan  pada algoritma ID3. Tipe data yang digunakan yaitu polinomial dan  pada  atribut  status  diberi  label sebagai penentu klasifikasi data sesuai dengan kebutuhan untuk proses data mining.
Kemudian, data tersebut direduksi yaitu dengan menghilangkan  atribut  yang  tidak  dibutuhkan sehingga  hanya  menyertakan  atribut  yang dibutuhkan  saja  dan  ukuran  database  menjadi berkurang. Pada proses ini dilakukan menghilangkan  atribut  yang  tidak  digunakan, seperti  atribut  diskon.  Jadi  atribut  yang  akan digunakan  yaitu  atribut  jenis  produk,  harga, rata-rata  diskon,  merek,  dan  status  penjualan. Tujuan  data  direduksi  yaitu  menyederhanakan atau  menghilangkan  data  atau  variabel  yang tidak  penting,  tetapi  informasi  yang  diperoleh tetap  penting  dan  berkualitas  [18],  [19]. Pemodelan bertujuan untuk melakukan pemilihan teknik data mining dan menentukan algoritma  yang  akan digunakan  dalam pengolahan  data.  Algoritma  yang  akan digunakan dalam penelitian ini adalah algoritma  ID3.  Berikut  ini  penerapan  model algoritma ID3 pada Rapid Miner:
Gambar 3. Desain Model ID3
Gambar  3  merupakan  desain  operator dalam proses pengolahan data penjualan Butik
Aruna  pada  Rapidminer  dan  pada  setiap operator  dihubungkan  agar  saling  terkoneksi antara  operator  satu  dengan  lainya.  Pertama membaca  sebuah  file  data  dengan  format.xlsx (excel) yang akan diolah dengan menggunakan operator retrieve . Operator retrieve dihubungkan dengan split data. Pada split data terdapat data set yang dibagi menjadi dua yaitu data training sebesar  80%  dan  data testing sebesar 20%. Pada penelitian ini data training digunakan untuk membuat sebuah prediksi atau membentuk  sebuah  model  dari  sebuah algoritma machine  learning .  Data testing sebagai validasi data model atau untuk melihat keakuratan  sebuah  data  dengan  kata  lain  bisa dilihat  dari  segi  performanya.  Kemudian memasukkan  operator  ID3  sesuai  dengan penelitian  ini  dalam  mengklasifikasi  data. Operator ID3 dihubungkan dengan apply model yang  berfungsi  untuk  menampilkan  sebuah model yang menerapkan dataset dari algoritma ID3. Terakhir, operator apply model dihubungkan  dengan operator performance yang  berfungsi  untuk  mengevaluasi  kinerja model  dengan  melihat  performanya  meliputi accuracy,  precision,  dan  recall. Setelah  itu, model dijalankan dengan mengklik tombol run .
Gambar 4. Pohon Keputusan
Pada  gambar  4  didapatkan  sebuah pohon keputusan yang diperoleh dari perhitungan  nilai gain dari  tiap  parameter.
Dalam  pembentukan  pohon  keputusan,  nilai gain terbesar akan dijadikan sebagai akar atau root dari  pohon  keputusan  tersebut  [20].  Pada penelitian ini yang dijadikan sebagai root (node akar) adalah jenis produk.
Selain  pohon  keputusan,  adapun rule yang  diperoleh. Rule dalam  penelitian  ini merupakan deskripsi dari hasil pohon keputusan pada gambar 4. Selain itu, rule dapat membantu  dan  memudahkan  peneliti  dalam membaca  hasil  dari  klasifikasi  data  yang  di dapat.  Berikut  merupakan rule dari  pohon keputusan.
Jenis Produk = Gamis 1
|  Harga = 358000 |  |  Rata - Rata Diskon = 0 |  |  |  Merek = Mahdani: Kurang Laris {Laris=2, Kurang Laris=5} |  |  Rata - Rata Diskon = 12.5 |  |  |  Merek = Mahdani: Laris {Laris=7, Kurang Laris=5} Jenis Produk = Gamis 2: Laris {Laris=34, Kurang Laris=0} Jenis Produk = Gamis 3 |  Harga = 375000 |  |  Rata - Rata Diskon = 0 |  |  |  Merek = Odeca: Laris {Laris=14, Kurang Laris=6} |  |  Rata - Rata Diskon = 15 |  |  |  Merek = Odeca: Laris {Laris=8, Kurang Laris=2} Jenis Produk = Kerudung 1 |  Harga = 20000 |  |  Rata - Rata Diskon = 0 |  |  |  Merek = Bella square: Laris {Laris=30, Kurang Laris=3} Jenis Produk = Kerudung 2: Laris {Laris=60, Kurang Laris=0} Jenis Produk = kerudung 3 |  Harga = 25000 |  |  Rata - Rata Diskon = 0
|  |  |  Merek = Azara: Laris {Laris=20, Kurang
Laris=8} |  |  Rata - Rata Diskon = 10: Laris {Laris=2, Kurang Laris=0}
Gambar 5. Hasil Akurasi ID3
Tabel 2.Hasil Akurasi True Laris True Kurang Laris Class Precision Pred.Laris 43 5 89.58% Pred.Kurang Laris 1 2 66.67% Class Recall 97.73% 28.57%
Berdasarkan  hasil  pada  gambar  5 menyatakan  bahwa accuracy pada  penelitian ini  sebesar  88,24  %yang  artinya  persentase produk yang diprediksi laris dan tidak laris pada Butik  Aruna  sebesar  88,24  %, precision 89,58% artinya prediksi produk laris dibandingkan dengan keseluruhan hasil produk yang  diprediksi  laris  sebesar  89,58  %,  dan recall 97,73%  artinya  prediksi  produk  laris dibandingkan dengan keseluruhan data produk yang sebenarnya laris sebesar 97,73 %.

## 4. KESIMPULAN
Proses klasifikasi metode decision tree ID3 pada penjualan Butik Aruna sebanyak 257 data  menghasilkan rule berdasarkan  variable jenis  produk  yang  laris  yaitu  Gamis  2, Kerudung 2 dan untuk yang kurang laris yaitu gamis  1,  kerudung  3.  Selain  itu,  penelitian  ini menghasilkan accuracy sebesar 88,24%, menyatakan bahwa klasifikasi metode decision tree  ID3  dengan tools rapidminer  dapat digunakan  untuk  mengambil  keputusan  dalam merancang  strategi  bisnis.  Berdasarkan rule yang dihasilkan, Butik Aruna dapat menyiapkan  stok  produk  yang  laris  secara konsisten  agar  tidak  kekurangan  dan  untuk produk  yang  kurang  laris  bisa  dioptimalkan agar  tidak  terjadi  kelebihan  stok.  Mendisplay produk laris pada posisi yang mudah ditemukan oleh konsumen dapat meningkatkan penjualan. Dengan  memanfaatkan  informasi  yang  ada, tingkat penjualan pada perusahaan akan terjadi peningkatan dan lebih efektif.

## 5. REFERENSI
[1] A.  W.  Alfani  P  R  et  al.,  “Prediksi Penjualan Produk Unilever Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor.”JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika,Volume 06, Nomor 01, Juni
2021 : 155 – 160.
[2] I. R. Pratama, M. Maimunah, and E. R. Arumi,  “Sistem  Klasifikasi  Penjualan
Produk  Alat  Listrik  Terlaris  Untuk Optimasi Pengadaan Stok
Menggunakan Naïve Bayes,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA,  vol.  6,  no.  4,  p.  2135, Oct. 2022, doi: 10.30865/mib.v6i4.4418. [3] P.  Mai  et  al.,  “Implementasi  Data
Mining Menggunakan Algoritma Apriori  Dalam  Menentukan  Persediaan Barang  (Studi  Kasus:  Toko  Sinar Harahap),”  2022.  [Online].  Available: https://jurnal.umj.ac.id/index.php/just- it/index
[4] P. Alkhairi and A. P. Windarto, Seminar Nasional Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS) Penerapan K-Means
Cluster  Pada  Daerah  Potensi  Pertanian Karet  Produktif  di  Sumatera  Utara. [Online].  Available:  https://seminar- id.com/semnas-sainteks2019.html
[5] I Kadek, J. Arta, G. Indrawan,Gede, and R. Dantes, “Data Mining Rekomendasi Calon Mahasiswa Berprestasi Di STMIK Denpasar Menggunakan Metode Technique For Others Reference  By  Similarity  To  Ideal Solution,”  Jurnal  Ilmu  Komputer
Indonesia (JIKI), vol. 4, no. 1, 2019.
[6] B. I. Nugroho, Z. Ma’arif, and Z. Arif, “Tinjauan Pustaka Sistematis: Penerapan Data Mining Metode Klasifikasi Untuk Menganalisa Penyalahgunaan  Sosial  Media,”  2022. [Online]. Available: www.journal.peradaban.ac.id [7] F.  Faisal  Nugraha,  I.  Sunandar,  and  C. Juliane,  “Penerapan  Data  Mining Dengan Metode Klasifikasi Menggunakan  Algoritma  C4.5,”  Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi, vol. 9, no. 4, 2022, [Online].
Available: http://jurnal.mdp.ac.id
[8] Robianto, S. Hotlan Sitorus, U. Ristian,
“Penerapan  Metode  Decision  Tree Untuk  Mengklasifikasikan  Mutu  Buah Jeruk  Berdasarkan  Fitur  Warna  Dan Ukuran” J. Rekayasa Sistem Komputer,vol.9,no.1,pp. 76-86,2021. [9] S.  A.  Salasa  and  W.  Maharani,
“Personality Detection of Twitter Social Media  Users  using  the  Support  Vector Machine  Method,”  Jurnal  Sistem Komputer dan Informatika (JSON), vol. 4,  no.  2,  p.  263,  Dec.  2022,  doi: 10.30865/json.v4i2.5345.
[10] A.
Sifaunajah and R. D. Wahyuningtyas, “Penggunaan Algoritma  ID3  Untuk  Klasifikasi  Data Calon Perserta Didik,” CSRID (Computer  Science  Research  and  Its Development Journal), vol. 14, no. 2, p. 103, Sep. 2022, doi: 10.22303/csrid.14.2.2022.103-112.
[11] B.  R.  Waridhon  and  A.  C.  Fauzan, “Implementasi  Algoritma  Iterative Dichotomiser  3  (ID3)  untuk  Prediksi Keberlangsungan Studi Mahasiswa Implementation of (ID3) Algorithm For
Prediction  The  Continuity  Student,”
2021.
[12] Yuswardi,  “Implementasi  Prediksi Kelulusan  Mahasiswa  Menggunakan Metode  ID3  Berdasarkan  IPK,”Jurnal Real Riset, volume 4, Nomor 1, Januari 2022, doi: 10.47647 /jrr.
[13] F.  Ferdina,  N.  Satyahadewi,  and  D. Kusnandar,  “Penerapan  Algoritma
Iterative  Dichotomiser  3  (ID3)  Dalam Klasifikasi  Faktor  Risiko  Penyakit
Diabetes
Melitus,” VARIANCE: Journal of Statistics and Its
Applications, vol. 5, no. 2, pp. 139–146,
Oct.2023,doi:10.30598/variancevol5iss 2page139-146. [14] L. Firdaus and T. Setiadi, “Perbandingan Algoritma Naive Bayes, Decision  Tree,  dan  KNN  untuk Klasifikasi  Produk  Populer  Adidas  US dengan  Confusion  Matrix,” Jurnal Sistem  Komputer  dan  Informatika (JSON)  Hal:  185− ,  vol.  195,  no.  2, 2023, doi: 10.30865/json.v5i2.6124.
[15] D.  M.  Meliala  and  P.  Hasugian, “Perbandingan  Algoritma  K-Nearest Neighbor Dengan Decision Tree Dalam
Memprediksi Penjualan Makanan
Hewan Peliharaan Di Petshop Dore Vet Clinic,”  Jurnal  Teknologi  Informasi, vol. 3, 2020.
[16] F.  Alghifari  and  D.  Juardi,  “Fauzan Alghifari  Penerapan  Data Mining  Pada Penerapan Data Mining Pada Penjualan Makanan Dan Minuman Menggunakan Metode Algoritma Naïve Bayes.”
[17] L.  Rajendra  Haidar,  E.  Sediyono,  A.
Iriani,  and  J.  O.  Notohamidjojo Blotongan  Sidorejo,  “Analisa  Prediksi Mahasiswa  Drop  Out  Menggunakan Metode Decision Tree Dengan Algoritma ID3 dan C4.5,” TRANSFORMATIKA,  vol.  17,  no.  2, pp. 97–106, 2020. [18] A.  T.  Ramadhan  et  al.,  “Penerapan
Algoritma Decision Tree Dalam Melakukan  Analisis  Klasifikasi  Harga Handphone,”  Jurnal  Sistem  Informasi
dan  Ilmu  Komputer,  vol.  1,  no.  4,  pp. 195–206,  2023,  doi:  10.59581/jusiik- widyakarya.v1i4.1861.
[19] D. P. Utomo and M. Mesran, “Analisis Komparasi  Metode  Klasifikasi  Data Mining dan Reduksi Atribut Pada Data Set  Penyakit  Jantung,”  JURNAL
MEDIA INFORMATIKA
BUDIDARMA,  vol.  4,  no.  2,  p.  437, Apr.2020,doi: 10.30865/mib.v4i2.2080.
[20] R.  Pratiwi,  M.  N.  Hayati,  and  S. Prangga,  “Perbandingan  Klasifikasi Algoritma  C5.0  Dengan  Classification And Regression Tree (Studi Kasus: Data Sosial  Kepala  Keluarga  Masyarakat Desa  Teluk  Baru  Kecamatan  Muara Ancalong  Tahun  2019),”  Jurnal  Ilmu Matematika dan Terapan, vol. 14, no. 2, 2020,doi:10.30598/barekengvol14iss2p p267-278.