Page | 112
PURWARUPA SISTEM PAKAR INDENTIFIKASI JAMUR LAYAK KONSUMSI BERBASIS WEB

## Agung Wibowo
Teknik Informatika/STMIK Nusa Mandiri Sukabumi Jl. Veteran II No.20A Kota Sukabumi, 43114 Indonesia
agung.awo@nusamandiri.ac.id
Abstrak —  Jamur  berdasarkan  manfaatnya  dapat  digolongkan  menjadi  layak  makan,  beracun dan  obat.  Penelitian  dan  aplikasi  indentifikasi  jamur  layak  makan/konsumsi  masih  sangat sedikit  padahal  Indonesia  yang  secara  geografis  berada  di  daerah  tropis  mendukung pertumbuhan  jamur.  Sistem  pakar  yang  dikembangkan  pada  penelitian  ini  didasarkan  hasil pengujian dataset jamur family Agaricus dan Lepiota menggunakan algoritma klasifikasi decision tree (J48), dari hasil pengujian rerata galat menggunakan 10-fold cross validation diperoleh nilai galat 0 yang artinya algoritma ini dapat meng-klasifikasi jamur layak konsumsi dengan akurasi sebesar 100%. Paper ini juga menyertakan algoritma dan sumber kode program berbasis web yang dapat dimodifikasi dan diterapkan pada media/bahasa pemrograman lain.
Keywords — Jamur, Prunning, Decision Tree, J48, Data Mining.

## I. PENDAHULUAN
Indonesia  di  daerah  tropis  dan  memiliki  banyak hutan  hujan  tropis  cukup  mendukung  pertumbuhan jamur  [1],  dan  habibat  jamur  ada  pada  bermacam lingkungan dan berasosiasi dengan banyak organisme[2].  Jamur  sendiri  tidak  dapat  tumbuh sepanjang  tahun,  karena  hidup  jamur  sangat tergantung  pada  suhu  dan  kelembaban[3].  jamur dapat  dibedakan  berdasarkan  bentuk  payung (mangkuk,  kuping,  setengah  lingkaran  dan  bulat), akar  semu,  batang/tangkai  ( stipe ),  tudung/cap, bilah/ gills , cincin( annulus/ring ) dan cawan( volva )[3].  Penelitian  mengenai  jamur  di Indonesia masih sangat terbatas [4],[5], berdasarkan manfaatnya  jamur  dapat  digolongkan  menjadi  tiga: dapat  dikonsumsi,  sebagai  obat  dan  beracun. Berdasarkan  bentuknya,  sukar  diketahui  ciri  suatu jamur  beracun  atau  tidak  [6].  Hasil  pencarian menggunakan google cendikia per juni 2017 ada dua peneliti yang membahas identifkasi jamur [7][8]tetapi  belum  ada  yang  mempublikasikan sistem pakar identifikasi jamur.
Algoritma  yang  digunakan  dalam  aplikasi  ini adalah  agoritma  C4.5  atau  lebih  dikenal  dengan Decision tree yang sebelumnyatelah melalui pengujian  menggunakan  berdasarkan  data  publik dari UCI Machine Learning repository. Aplikasi sistem pakar pada umumnya dikembangkan  menggunakan  tiga  media:  personal Personal  Computer (PC) desktop,  Web  based dan mobile  application ,  dari  ketiganya  yang  paling fleksibel  dari  sisi  pengembangan  dan  penguna adalah web based karena  beberapa hal berikut, yang pertama  adalah  mudah  digunakan  dibandingkan
dengan  perangkat  lunak  pengembang,  kita  tidak harus download dan  menginstall driver tambahan, tidak  harus update versi,  tidak  harus  khawatir masalah hardware dan  kompabilitas  yang  tidak mendukung;  yang  kedua  aman,  tidak  ada  data  yang disimpan  atau  diambil  dari  perangkat  lokal pengguna,  data  sensitif  seluruhnya  disimpan  di server ;  dan  yang  ketiga,  dapat  dijalankan  dimana saja, bahkan pada perangkat bergerak [9].
Bahasa  pemrograman  paling  populer  yang digunakan  untuk  pengembangkan  aplikasi  berbasis web adalah ASP.NET, C, C++, D, Erlang, Go, Hack, Java,  JavaScript,  Perl,  PHP,  Phyton,  Ruby,  Scala dan  Xhp.  Bahasa  pemrograman  berbasis  web  yang paling  digunakan  pada  situs  popular  (Google.com, Facebook.com,  youtube.com,  Yahoo,  Amazon.com, Wikipedia.com,  Twitter.com,  Bing,  eBay.com, MSN.com,  Microsoft,  Linkedin.com,  Pinterest  dan Wordpress.com)  adalah  JavaScript[10],  Javascript merupakan  bahasa  pemrograman  yang  dirilis  tahun 1995, javascript berbeda dengan bahasa pemrograman java. Javascript adalah bahasa naskah yang dibaca dan dieksekusi menggunakan interpreter  dan  syntax  serta  strukturnya  mengacu pada  bahasa  pemrograman  C.  javascript  juga mendukung object oriented programming
[11]sehinggaaplikasi  ini  dibuat  sebagai  bentuk penerapan  model  algoritma    pengidentifikasi  jamur layak  konsumsi  berupa  purwarupa  sistem  pakar berbasis web menggunakan  javascript.
Pengolah dataset pada penelitian ini menggunakan WEKA, WEKA (Waikato Environment for Knownledge analysis) adalah suatu perangkat  lunak  pembelajaran  mesin  yang  populer ditulis  dengan  java,  yang  dikembangkan  di
Page | 113
Universitas  Waikato  di  Selandia  Baru.  WEKA adalah  perangkat  lunak  gratis  yang  tersedia  di bawah  GNU  General  Public  Licence.  WEKA menyediakan pengunaan teknik klasifikasi menggunakan  decision  tree  dengan  algoritma  J48. Teknik  klasifikasi  dan  algoritma  yang  digunakan  di WEKA disebut classifier[11].

## II. M ETODE P ENELITIAN
Data  yang  digunakan  pada  aplikasi  ini menggunakan  data  sekunder  yang  bersumber  dari UCI Machine  Learning  repository dan  bersifat terbuka.

## A. Decision Tree
Semua  ahli  teori  dan  spesialis  terus-menerus mencari teknik untuk membuat proses lebih efisien, hemat biaya dan akurat. Decision Tree adalah sistem pendukung keputusan yang menggunakan keputusan berbentuk  grafik  mirip  pohon  dan  kemungkinan hasilnya,  termasuk  probabilitas  hasil,  biaya  sumber daya,  dan  utilitas. Decision  tree ,  atau  disebut  juga pohon  klasifikasi,  digunakan  untuk  mempelajari fungsi  klasifikasi  yang  menyimpulkan  nilai  atribut (variabel)  dependen  dengan  nilai  atribut  (variabel) independen. Decision tree adalah metode pendekatan  yang  paling  kuat  dalam  penemuan pengetahuan dan data mining. Metode ini mencakup teknologi  penelitian  data  besar  dan  kompleks  untuk bisa  menemukan  pola  yang  bermanfaat.  Ide  dari decision  tree sangat  penting  karena  memungkinkan pemodelan  dan  meng-ekstraksi  pengetahuan  dari sebagian besar data yang ada[12].

## B. Prunning Tree
Terdapat  dua  cara  pruning  yaitu postprunning dan preprunning . Postpruning, pemangkasan dilakukan  setelah  pohon  keputusan  jadi,  dengan mengganti subtree  menjadi leafnode .  Sedangkan prepruning ,  pemangkasan  dilakukan  selama  pohon keputusan  dikonstruksi,  kapan  harus  berhenti  dan tidak melanjutkan pembentukan subtree .

## Preprunning
Preprunning memiliki  keuntungan  lebih  hemat waktu. Kita tidak membuang waktu untuk membuat subtree yang  pada  akhirnya  tidak  digunakan (setelah dilakukan simplifikasi). Prepruning dilakukan  dengan  melakukan statistical significance  test pada  setiap splitting .  Jika  hasil tesnya  dibawah threshold artinya  konstruksi  pohon keputusan  berhenti.  Menentukan threshold ini  yang tidak  mudah,  karena  jika  terlalu  tinggi  maka  pohon keputusan  yang  dihasilkan  terlalu simple dan prematur ( underfit ) dan jika threshold terlalu rendah maka simplifikasinya terlalu kecil ( overfit ). Umumnya statistical  significant test yang diterapkan ialah menggunakan chi-squared test .
Postpruning Kebanyakan  algortima decision  tree menerapkan postprunning ,  walaupun  membutuh  waktu  lebih banyak. Postprunning dapat menghasilkan simplified tree yang  lebih  baik  akurasinya.  Dua  cara  yang dapat dilakukan dalam melalukan postprunning.
- Subree replacement Subtree  replacement adalah  mengganti subtree dengan  sebuah leafnode .  Replacement berjalan mulai  dari node yang  paling  bawah  atau  yang memiliki leaf node hingga root node .
- Subtree raising
Pada subtree raising , sebuah node akan dibuang dan digantikan dengan salah satu
cabang node tersebut[14].
Prunning menjadi salah satu cara untuk merampingkan  struktur  dari decision  tree sehingga proses  generalisasi  datanya  menjadi  lebih  baik, menghasilkan  prediksi  yang  lebih  akurat  dan memudahkan  interpretasinya.  Dengan  ini  kita  dapat menghindari  terjadinya overfitting .  Ada  beberapa metode  Prunning,  salah  satunya  digunakan  dalam algoritma  C4.5  (J48  dalan  WEKA).  Metode pruning yang  digunakan  dalam  algoritma  ini dinamakan pessimistic  pruning/preprunning yang didasarkan koreksi statistik. Selain itu, algoritma ini hanya  melakukan training  set untuk  membentuk pohon keputusan dan tidak membutuhkan validation set atau test set untuk mengukur galat selama proses pruning .  Pengukuran  rerata  galat  cukup  dilakukan menggunakan  upper  confidence  limit  (one-tail), yang dihitung menggunakan rumus berikut:
𝑒 = 𝑓 + 𝑧 2 2𝑁 + 𝑧√ 𝑓 𝑁 − 𝑓 2 𝑁 + 𝑧 2 4𝑁 2 1 + 𝑧 2 𝑁
Dimana   N jumlah  sample, 𝑓 = 𝐸 𝑁 , E adalah jumlah galat,  dan   z   adalah  z-score  untuk  interval kepercayaan  ( confidence interval ) c. secara default,
C4.5  akan  menggunakan  25%  confidence  interval (anda  dapat  mengetahui  nilainya  dengan  bantuan tabel z). [13]
Data set bernama mushroom dengan 8124 rekord dan  22  atribut  yang  terbagi  kedalam  katagori  layak konsumsi  berjumlah  4208  rekord  (51.8%%) dan Decision  Tree sisanya  3916  rekord  (48.2%) beracun dari 23 spesies jamur pada family Agaricus dan Lepiota .  Keterangan  dari  data  set  jamur  berupa 22 buah informasi atribut.
Page | 114
Attribute Information : (classes: edible=e, poisonous=p) 1. cap-shape: bell=b,conical=c,convex=x,flat=f ,knobbed=k,sunken=s
2. cap-
surface:fibrous=f,grooves=g,scal y=y,smooth=s
3. cap-color: brown=n,buff=b,cinnamon=c,gray=g ,green=r,pink=p,purple=u,red=e,w hite=w,yellow=y 4. bruises?: bruises=t,no=f
5. odor: almond=a,anise=l,creosote=c,fish y=y,foul=f,musty=m,none=n,pungen t=p,spicy=s
6. gill-attachment: attached=a,descending=d,free=f,n otched=n 7. gill-spacing:
close=c,crowded=w,distant=d
8. gill-size: broad=b,narrow=n
9. gill-color: black=k,brown=n,buff=b,chocolate =h,gray=g,green=r,orange=o,pink= p,purple=u,red=e,white=w,yellow= y 10.stalk-shape: enlarging=e,tapering=t 11.stalk-root: bulbous=b,club=c,cup=u,equal=e,r hizomorphs=z,rooted=r,missing=? 12.stalk-surface-above-ring: fibrous=f,scaly=y,silky=k,smooth =s 13.stalk-surface-below-ring: fibrous=f,scaly=y,silky=k,smooth =s 14.stalk-color-above-ring: brown=n,buff=b,cinnamon=c,gray=g ,orange=o,pink=p,red=e,white=w,y ellow=y 15.stalk-color-below-ring: brown=n,buff=b,cinnamon=c,gray=g ,orange=o,pink=p,red=e,white=w,y ellow=y 16.veil-type: partial=p,universal=u 17.veil-color: brown=n,orange=o,white=w,yellow= y 18.ring-number: none=n,one=o,two=t 19.ring-type: cobwebby=c,evanescent=e,flaring= f,large=l,none=n,pendant=p,sheat hing=s,zone=z 20.spore-print-color: black=k,brown=n,buff=b,chocolate =h,green=r,orange=o,purple=u,whi te=w,yellow=y
21.population: abundant=a,clustered=c,numerous= n,scattered=s,several=v,solitary =y 22. habitat: grasses=g,leaves=l,meadows=m,pat hs=p,urban=u,waste=w,woods=d
WEKA  digunakan  sebagai  alat  bantu  pengujian dan  pembentukan rule  set ( decision  tree )  dari  data set  yang  diujikan.  Pengujian  rerata  galat  data menggunakan  teknik  pembelajaran 10-fold  cross validation sebanyak  10  kali  perulangan,  karena menurut[11]  pengujian 10-fold  cross  validation yang  hanya  dilakukan  hanya  sekali,  nilai  galatnya tidaklah  dapat  diandalkan,  pengujian  berulang  pada data  set  yang  sama  seringkali  menampilkan  nilai galat yang berbeda.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dari  10  kali  10-fold  cross  validation diperoleh  hasil  akurasi  menggunakan  algoritma Decision  Tree  sebesar  100%  dan  rerata  waktu  olah adalah  0,14  detik,  hasil  perhitungan  galat  dapat dilihat pada table 1.

## TABEL 1 HASIL HITUNG GALAT
Stratified cross- validation Summary Correctly Classified Instances 8124 100 % Incorrectly Classified Instances 0 0% Kappa statistic 1 Mean absolute erroe 0 Root mean squared error 0 Relative absolute error 0 Root relative squared error 0 Total Number of Instances 8124 Terninologi pengujian statistik: 1. Kappa
Statistic adalah matrik yang membandingkan akurasi teramati dengan akurasi yang diharapkan (peluang acak)
2. Mean  Absolute  Error :  rerata  absolut  galat antara  nilai  yang  diamati  dengan  yang diprediksi.
3. Root Mean Squared Error : mengukur perbedaan  antara  nilai  (sampel  dan  nilai populasi)  yang  diprediksi  oleh  model  atau estimator  dengan  nilai  yang  benar-benar diamati
Page | 115 4. Relative  Absolute  Error : Rasio  absolute  galat pengukuran  terhadap  nilai  pengukuran  yang diterima
Bentuk  dari  prunning decision  tree nya  akan menghasilkan  25  buah  daun  dan  30  cabang    yang dijabarkan sebagai berikut,
odor = a: e (400.0) odor = c: p (192.0) odor = f: p (2160.0) odor = l: e (400.0) odor = m: p (36.0) odor = n | spore-print-color = b: e (48.0) | spore-print-color = h: e (48.0) | spore-print-color = k: e (1296.0) | spore-print-color = n: e (1344.0) | spore-print-color = o: e (48.0) | spore-print-color = r: p (72.0) | spore-print-color = u: e (0.0) | spore-print-color = w | | gill-size = b: e (528.0) | | gill-size = n | | | gill-spacing = c: p (32.0) | | | gill-spacing = d: e (0.0) | | | gill-spacing = w | | | | population = a: e (0.0) | | | | population = c: p (16.0) | | | | population = n: e (0.0) | | | | population = s: e (0.0) | | | | population = v: e (48.0) | | | | population = y: e (0.0) | spore-print-color = y: e (48.0) odor = p: p (256.0) odor = s: p (576.0) odor = y: p (576.0)
Bentuk  visual dari decision  tree diatas dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Decision tree identifikasi jamur layak konsumsi

## A. Algoritma
Seluruh  dokumen  harus  dalam  Times  New Roman  atau  Times  font.  Type  3  font  tidak  boleh digunakan.  Jenis  font  lain  dapat  digunakan  jika diperlukan untuk tujuan khusus. Fitur ukuran font terlihat pada Tabel 1.
IF odor = a || l THEN Layak_Konsumsi IF odor = c || f || m || p || s || y THEN Beracun IF odor = n THEN IF Spore_Print_Color = r THEN Beracun IF Spore_Print_Color = b || h || k || n || o || u THEN Layak_Konsumsi IF Spore_Print_Color = w THEN IF Gill_Size = b THEN Beracun IF Gill_size = n THEN IF  Gill-Spacing  =  c  THEN Beracun
IF  Gill-Spacing  =  d  THEN Layak_Konsumsi IF Gill-Spacing = w THEN IF Population = c THEN Beracun ELSE Layak_Konsumsi

## B. Kode Program
Kode  Program  berikut  juga  dapat  diakses  secara online pada URL http://jsfiddle.net/7Shsy/330/
<select id="opts" onchange="showForm()">
<option value="0">Odor</option> <option value="1">a/l</option> <option value="2">c/f/m/p/s/y</option> <option value="3">n</option> </select>
<div id="f1" style="display:none"> <form name="form1">
<select id="opts2" onchange="showForm()"> <option value="0">Spore Print Color</option>
<option value="1">r</option> <option value="2">b/h/k/n/o/u</option>
<option value="3">w</option> </select> </form> </div>
<div id="f2" style="display:none"> <form name="form1">
<select id="opts3" onchange="showForm()"> <option value="0">Gill Size</option> <option value="1">b</option> <option value="2">n</option>< /select> </form> </div>
Page | 116
<div id="f3" style="display:none">
<form name="form1">
<select id="opts4" onchange="showForm()"> <option value="0">Gill Spacing</option> <option value="1">c</option> <option value="2">d</option> <option value="3">w</option> </select> </form> </div>
<form name="form1"> <select id="opts5" onchange="showForm()"> <option value="0">Population</option> <option value="1">c</option> <option  value="2">a/n/s/v/y</option> </select> </form> </div>
<div id="f4" style="display:none"> <script type="text/javascript"> function showForm() { var selopt = document.getElementById("opts").val ue; if (selopt == 1) { window.alert("Edible"); document.getElementById("f1").style .display = "none"; } if (selopt == 2) { window.alert("Poison"); document.getElementById("f1").style .display = "none"; } if (selopt == 3) { document.getElementById("f1").style .display = "block"; } if (selopt == 0) { location.reload(); }
var selopt = document.getElementById("opts2").va lue; if (selopt == 1)
{ window.alert("Poison"); document.getElementById("f2").style .display = "none"; } if (selopt == 2) { window.alert("Edible"); document.getElementById("f2").style .display = "none"; } if (selopt == 3)
{ document.getElementById("f2").sty le.display = "block"; } if (selopt == 0)
{ document.getElementById("f2").sty le.display = "none"; } } var selopt = document.getElementById("opts3").va lue; if (selopt == 1) { window.alert("Edible"); document.getElementById("f3").style .display = "none";
} if (selopt == 2) {
document.getElementById("f3").style .display = "block"; }
if (selopt == 0) {
document.getElementById("f3").style .display = "none"; } var selopt = document.getElementById("opts4").va lue; if (selopt == 1) { window.alert("Poison");
document.getElementById("f4").style
.display = "none";
}
if (selopt == 2)
{
window.alert("Edible"); document.getElementById("f4").style .display = "none"; }
if (selopt == 3) { document.getElementById("f4").style .display = "block"; } if (selopt == 0) {
Page | 117
document.getElementById("f4").style .display = "none"; } } </script>

## C. Tampilan Aplikasi
Menu    awal    identifikasi  jamur,  pengguna  akan diminta  menentukan  aroma  /bau  ( Odor )  dari  jamur yang  akan  diidentifikasi  seperti  yang  terihat  pada gambar 2.
Gambar 2.  Menu utama identifikasi jamur
Hasil  identifikasi  akan  ditampilkan  oleh  sistem dalam bentuk alert windows , untuk hasil identifikasi jamur  layak  konsumsi  akan  terlihat  seperti  pada gambar  3  dan  hasil  identifikasi  jamur  beracun  akan ditampilkan alert window seperti pada gambar 4.
Gambar 3. Alert window identifikasi jamur layak konsumsi
Gambar 4. Alert window identifikasi jamur beracun
Aplikasi akan menampilkan seluruh opsi identifikasi  (dari odor  >  spore  print  color  >  gill size > gill spacing > population ) apabila pada opsi- opsi  indentifikasi  sebelumnya,  sistem  belum  dapat menentukan apakah jamur tersebut layak dikonsumsi atau tidak, contoh tampilan seluruh opsi identifikasi dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar 5. Contoh opsi indentifikasi jamur
Page | 118 IV. P ENUTUP
Berdasarkan  temuan  hasil  pengujian  galat  data menggunakan 10-fold  cross  validation bahwa algoritma decision  tree dengan  ketepatan  akurasi sebesar
100% dapat digunakan untuk mengidentifikasi  jamur familyAgaricus dan Lepiota manakah  yang  layak  dikunsumsi  atau  tidak, algoritma  atau  sumber  kode  program  berbasis  web dapat dimodifikasi dan diterapkan pada media/bahasa  pemrograman  lain  seperti  PC  atau perangkat bergerak.
U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terima  kasih  saya  sampaikan  kepada  kepada editor  dan reviewer yang  telah  meluangkan  waktu untuk  memeriksa  dan  memberikan    masukan  dan koreksi pada paper ini.

## R EFERENSI
[1]  Nandang Suharna, "Keberadaan Basidiomycetes di Cagar Alam Batimurung, Karaenta dan Sekitarnya Maros, Sulawesi Selatan," in Prosiding Seminar Hasil Litbang SDH , 1993.
[2]  Wikipedia. Wikipedia Jamur. [Online]. id.wikipedia.org/wiki/jamur
[3]  Meity Suradji Sinaga, Jamur Merang dan Budidayanya . Jakarta, Indonesia: Penebar, 2005.
[4]  Mukhamad Khaul Yuhri, "Keanekaragaman Jenis dan Komposisi Jamur Makroskopis di Kawasan Cagar Alam
Hutan Gebongan Kecamatan Bergas Kabupaten
Semarang," IKIP PGRI Semarang, Semarang, Skripsi
2013.
[5]  Nenda Yunida, Syamswina Syamswina, and Laila Fitri Yeni, "INVENTARISASI JAMUR DI GUNUNG SENUJUH KABUPATEN SAMBAS DAN IMPLEMENTASINYA DALAM PEMBUATAN FLASH CARD," Jurnal Pendidikan dan Pembelajaran , vol. 3, no. 10, Oktober 2014.
[6]  Achmad Mugiono, Arlianti Tias, and Chotimatul Azmi, Panduan Lengkap Jamur . Jakarta, Indonesia: Penebar Swadaya, 2011.
[7]  Bayu Mahardika Putra, "Klasifikasi Jamur ke Dalam
Kelas Dapat Dikonsumsi Atau Beracun Menggunakan Algoritma VFI 5 (Studi Kasus : Famili Agaricus dan Lepiota)," IPB, Bogor, Laporan Akhir 2008.
[8]  Galieh Adi and Surya Pradana, "Identifikasi jamur beracun pada jenis jamur famili agaricus dan lepiota berdasarkan klasifikasi," Univeritas Nusantara PGRI Kediri, Kediri, Laporan Akhir 2016.
[9]  Jitbit. (2017, Juni) Helpdesk Sofware. [Online]. www.jitbit.com/helpdesk/why-web-based
[10]  Wikipedia. Wikipedia - Programming langguages used in most popular website. [Online]. en.wikipedia.org/wiki/Programming_langguages_used_in _most_popular_websites
[11]  Muhammad Agung Rizkiyana and R. Sandhika Galih Amalga, "Rancangan Arsitektur Aplikasi Pengumpulan Tugas dengan Push Notification Real-Time Menggunakan Node.Js," in Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF) , Yogyakarta, 2014, pp. 70-75.
[12]  Bambang Setiawan, Raden Sjarief Widjaja, and Setyo Nugroho, "Perancangan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) untuk Menentukan Kelaiklautan Kapal," in Prosiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi X , Surabaya, 2009, pp. C-14-1 – C-14-7.
[13]  Neeraj Bhargava, Girja Sharma, Ritu Bhargava, and Manish Mathuria, "Decision Tree Analysis on J48 Algorithm for Data Mining," International Journal of Advanced Research inComputer Science and Software Engineering , vol. 3, no. 6, pp. 1114-1119, June 2013.
[14]  Anynomous. numhack. [Online]. http://numhack.com/decision-tree-learning-avoiding- overfitting/
[15]  Ian H. Whitten, Eibe Frank, Mark A Hall, and Christoper J Pal, Data Mining Practical Machine Learning Tools and Techniques , 4th ed. Massachusetts, United State: Elsevier, 2017.