## Analisis Metode C5.0 Untuk Penyediaan Lapangan Pekerjaan Di Kelurahan Sidorejo Hilir
Dedi Leman 1 , Maulia Rahman 2 , Muhammad Hari Ramadhan 3
1 Universitas Potensi Utama, Dedileman280889@gmail.com , Jl.K.L Yos Sudarso Km 6.5, Medan, Indonesia
2 Universitas Potensi Utama, Mazrahman18@gmail.com , Jl.K.L Yos Sudarso Km 6.5, Medan, Indonesia
3 Universitas Potensi Utama Medan, haryollezo@gmail.com, Jl.K.L Yos Sudarso Km 6.5, Medan, Indonesia
Informasi Makalah Abstrak Submit Revisi Diterima : Oktober 30, 2022 : November 11, 2022 : Desember 6, 2022 Masalah  pengangguran  dan  ketenagakerjaan  sampai  saat  ini masih menjadi masalah utama bagi negara-negara berkembang  saat  ini.  Kedua  masalah  ini  merupakan  satu kesatuan  yang  keduanya  menciptakan  masalah  dualisme permasalahan  yang  saling  bertentangan  antar  satu  dengan yang  lainnya.  Hal  ini  terjadi  jika  pemerintah  tidak  dapat memanfaatkan  dan  meminimalkan  dampak  yang  nantinya akan  ditimbulkan  dari  permasalahan  tersebut  dengan  baik. namun  jika  pemerintah  mampu  memanfaatkan  tenaga  kerja dengan baik maka ini akan memeberikan dampak positif bagi pembangunan  perekonomian  negara.  Demikian  sebaliknya jika  pemerintah  tidak  mampu  memnfaatkan  maka  akan menjadi  dampak  negative  bagi  pertumbuhan  perekonomian negara.  Medan  merupakan  salah  satu  kota  di  provinsi Sumatera  utara  yang  memiliki  banyak  permasalahan,  salah satunya  adalah  pengangguran.  pengangguran  bedasarkan factor  yang  mempengaruhi  terjadinya  pengangguran  maka dibutuhkan  metode  data  mining  khususnya  algoritma  C5.0 Analisis  algoritma  C5.0  merupakan  salah  satu  solusi pemecahan  kasus  yang  sering  digunakan  dalam  pemecahan masalah pada teknik klasifikasi. Keluaran dari algoritma C5.0 itu  berupa  sebuah  decision  tree  layaknya  teknik  klasifikasi lain.
Kata Kunci : Metode C5.0 Penyediaan Lapangan Kerja
Sidorejo Hilir Berbasis Web Ekonomi

## Abstract
Unemployment  and  employment  issues  are  still  a  major  problem  for  developing  countries  today. These  two  problems  are  a  unity,  both  of  which  create  the  problem  of  dualism,  a  problem  that  is mutually contradictory to one another. This happens if the government cannot properly utilize and minimize the impact that will arise from these problems. but if the government is able to utilize the workforce  properly  then this  will  have  a positive  impact  on the  country's economic  development. And vice versa if the government is unable to use it, it will have a negative impact on the country's economic  growth.  Medan  is  one  of  the  cities  in  the  province  of  North  Sumatra  which  has  many problems, one of which is unemployment. Based on the factors that influence unemployment,  data mining  methods  are  needed,  especially  the  C5.0  algorithm.  C5.0  algorithm  analysis  is  one  of  the
solutions to solving cases that are often used in solving problems in classification techniques. The output of the C5.0 algorithm is a decision tree like other classification techniques.

## 1. Pendahuluan
Pembangunan
ekonomi pada
hakekatnya adalah serangkaian usaha kebijaksanaan yang bertujuan untuk meningkatkan taraf hidup masyarakat, memperluas kesempatan kerja dan mengarahkan  pembagian  pendapatan  secara merata.  Masalah  kesempatan  kerja  atau pengangguran  merupakan  masalah  yang sangat  sulit  dihindari  oleh  suatu  negara  atau daerah  dan  dapat  menimbulkan  masalah sosial  seperti  tindakan  kriminalitas  dan masalah  ekonomi.  Kondisi  tersebut  dapat menurunkan  tingkat  kesejahteraan  dan  daya beli  masyarakat.  Semakin  rendah  angka pengangguran maka semakin makmur kehidupan  masyarakat  suatu  negara,  begitu pula sebaliknya(Maharani, 2020).
Masalah
pengangguran dan ketenagakerjaan  sampai  saat  ini  masih menjadi  masalah  utama  bagi  negara-negara berkembang  saat  ini.  Kedua  masalah  ini merupakan  satu  kesatuan  yang  keduanya menciptakan masalah dualisme permasalahan yang  saling  bertentangan  antar  satu  dengan yang  lainnya.  Hal  ini  terjadi  jika  pemerintah tidak dapat memanfaatkan dan meminimalkan  dampak  yang  nantinya  akan ditimbulkan  dari  permasalahan  tersebut dengan  baik.  namun  jika  pemerintah  mampu memanfaatkan  tenaga  kerja  dengan  baik maka  ini  akan  memeberikan  dampak  positif bagi  pembangunan  perekonomian  negara. Demikian  sebaliknya  jika  pemerintah  tidak mampu  memnfaatkan  maka  akan  menjadi dampak negative bagi pertumbuhan perekonomian negara(Sulaiman et al., 2016)
Dilihat  dari  sisi  positifnya  tenaga  kerja merupakan sumber daya yang sangat penting dalam pembangunan dan kemajuan perekonomian  suatu  negara.  Namun  jika dilihat  dalam  sudut  pandang  negative  nya
maka  tenaga  kerja  juga  bisa  menjadi  beban atau  persoalan  yang  justru  mempersulit pemecehan permasalahan perekonomian oleh pemerintah. Sebagai akibatnya dari kurangnya pemerintah menyediakan lapangan  pekerjaan  sebagai  dampak  dari meningkatnya  jumlah  penduduk,  sehingga tenaga  kerja  yang  ada  tidak  terserap  secara penuh menjadikan konsekuensi yang terciptalah  pengangguran(Noviriandini  & Nurajijah, 2019)
Menurut Badan Pusat Statistika mencatat sebanyak  9,77  juta  orang  di  indonesia  yang tidak memiliki pekerjaan/pengangguran sehingga ini dapat menurunkan perekonomian di Indonesia. Medan
merupakan  salah  satu  kota  di  provinsi Sumatera  utara  yang  memiliki  banyak permasalahan, salah satunya adalah pengangguran.  Medan  menempati  peringkat kedua  pengangguran  tertinggi  di  provinsi Sumatera  Utara(Barus  &  Sapitri,  2020).  Hal tersebut  berarti  Medan  menyumbangkan 10,74%    pengangguran  di  Sumatera  Utara. Dalam  hal  ini  pemanfaatan  tenaga  kerja secara  maksimal  wajib  dilakukan  oleh pemerintah,  jika  pemerintah  ingin  survive dalam pembangunan, jika tidak perlahan tapi pasti  bertambahnya  jumlah  angkatan  kerja yang  tidak  terserap  (pengangguran)  akan menjadi beban dan penghambat dalam dalam perekonomian  dan  pada  akhirnya  menjadi masalah(Fajri et al., 2022).
Pengangguran  adalah  seseorang  yang tidak  bekerja  sama  sekali  atau  seseorang yang  sedang  mencari  sebuah  pekerjaan  atau bisa  juga  dikatakan  sebagai  seseorang  yang dalam  masa  pemecatan  dalam  dua  hari selama  seminggu  dan  berusaha  untuk memperoleh  sebuah  pekerjaan  (Maulana  et al., 2021). Meningkatnya jumlah
pengangguran  di  setiap  negara  memiliki pengaruh terhadap pertumbuhan
perekonomian  di  suatu  negara.  Penyebab terjadinya  peningkatan  pengangguran  ialah dikarenakan kurang nya ketersediaan lapangan pekerjaan, banyaknya jumlah tenaga  kerja  yang  tidak  sebanding  dengan lapangan  pekerjaan  dan  juga  kurangnya keahlian  yang  dimiliki  oleh  para  pencari kerja,  termasuk  pencari  pekerja  yang terdidik.  Dengan  pemerintah  harus  segera mencari solusi tingginya
tingkat pengangguran  demi  kemajuan  perekonomian negara.  Dalam  hal  ini,  ketersediaan  tenaga kerja  yang  tidak  sebanding  dengan  lapangan pekerjaan ada serta kurangnya keahlian yang dimiliki  para  pencari  kerja  menjadi  aspek yang  penting  dalam  pengurangan  jumlah pengangguran yang ada di sumatera utara(Umma et al., 2021).

## 1.1 Perumusan Masalah
Perumusan  masalah  bedasarkan latar belakang tersebut adalah :
1. Bagaimana menganalisa dan mengklasifikasikan data pengangguran dengan data berdasarkan jumlah
penduduk,
tingkat  pendidikan  serta  keahlian yang  dimiliki  para  pencari  kerja  di Kelurahan  Sidorejo  Hilir  dengan menggunakan  teknik  data  mining metode klasifikasi algoritma C5.0?
2. Bagaimana  hasil  analisa  dari  data pengangguran berdasarkan klasifikasi  jumlah  penduduk,  tingkat pendidikan  serta  keahlian  yang dimiliki  para  pencari  kerja  di provinsi  Sumatera  Utara  dengan menggunakan metode klasifikasi algoritma C5.0?

## 1.2 Tujuan Penelitian
Tujuan  yang  ingin  dicapai  dalam
penelitian ini adalah :
1. Untuk  mengetahui  hasil  analisa pengklasifikasian  data  pengangguran bedasarkan klasisfikasi jumlah penduduk,  tingkat  pendidikan  serta
keahlian  yang  dimiliki  para  pencari kerja  di  provinsi  Sumatera  Utara dengan  menggunakan  teknik  data mining algoritma C5.0.
2. Untuk melakukan pengujian mengimplementasi teknik data mining algoritma C5.0 pada pengelompokan  data  pengangguran di  provinsi  Sumatera  Utara  dengan bahasa pemograman PHP.

## 1.3 Manfaat Penelitian
Dapat  membantu  pemerintah  sebagai informasi  data  pengangguran  sehingga berdampaknya pada
penurunan perekonomian negara dan dapat merealisasikan penyediaan lapangan pekerjaan.

## 2. Metode Penelitian
Pokok inti dari  penelitian  terdiri  dari  tiga hal  utama  yang  penting,    yaitu:    studi literatur,    Pengertian    Metode  C  5.0  dan Perhitungan C 5.0

## 2.2 Studi Literatur
Data  mining  adalah  suatu  istilah  yang digunakan untuk
menguraikan penemuan pengetahuan di dalam database.  Data  mining  adalah  suatu proses  ekstraksi  atau  penggalian  data yang  belum  diketahui  sebelumnya namun dapat dipahamu dan berguna dari database  yang  besar  serta  digunakan untuk  membuat  suatu  keputusan  bisnis yang  sangat  penting.  Dengan  kata  lain bahwasanya  data  mining  digunakan untuk  ekstraksi  dari  informasi  penting yang  tersembunyi  dari  database  yang besar(Barus & Sapitri, 2020)

## 2.3 Algoritma C.5.0
Algoritma  C5.0  merupakan  salah  satu solusi  pemecahan  kasus  yang  sering digunkan  dalam  pemecahan  masalah pada  teknik  klasifikasi.  Keluaran  dari
SATIN – Sains dan Teknologi Informasi Vol. 8, No. 2, Desember 2022, pp. 112-121 ISSSN: 2527-9114, DOI: 10.33372/stn.v8i2.906
algoritma  C5.0  itu  berupa  sebuah decision tree layaknya teknik klasifikasi lain.  sebuah  pohon  keputusan  adalah sebuah  struktur  yang  dapat  digunakan untuk  membagi  kumpulan  data  yang besar menjadi himpunan-himpunan record yang leih kecil dengan menerapkan pembagian, anggota himpunan  hasil  menjadi  mirip  satu dengan yang lain(Umma et al., 2021)

## 2.4 Perhitungan C5.0
Tahapan  dari  algoritma  C5.0  adalah  sebagai berikut :
a. Menghitung nilai Entropy ,
b. Menghitung  nilai Gain  Ratio untuk masing-masing atribut,
c. Atribut  yang  memiliki Gain  Ratio tertinggi  dipilih  menjadi  akar  ( root )  dan atribut  yang  memiliki  nilai Gain  Ratio lebih  rendah  dari  akar  ( root )  dipilih menjadi cabang ( branches ),
d. Menghitung lagi nilai Gain Ratio tiap-tiap atribut  dengan  tidak  mengikutsertakan atribut yang terpilih menjadi akar ( root ) di tahap sebelumnya,
e. Atribut  yang  memiliki Gain  Ratio tertinggi dipilih menjadi cabang
( branches ),
f. Mengulangi  langkah  ke-4  dan  ke-5 sampai  dengan  dihasilkan  nilai Gain =  0 untuk semua atribut yang tersisa.
Untuk  menghitung  nilai Entropy dapat dihitung dengan persamaan :
dimana : S  = himpunana kasus A  = fitur n  = jumlah partisi S pi  = proporsi dari   terhadap S
Sementara  itu  nilai information  gain  (Gain) dapat dihitung menggunakan persamaan :
dimana :
S = himpunan kasus
A = atribut n = jumlah partisi atribut A
= jumlah kasus pada partisi ke-i
= jumlah kasus dalam S
Selanjutnya nilai Split Info dapat dihitung dengan persamaan :
(3) dimana : S = himpunan kasus A = atribut
Si = jumlah sampel untuk atribut i
Maka  nilai Gain  Ratio yang  menentukan sebuah  atribut  dapat  dijadikan  akar  maupun cabang suatu pohon keputusan dapat dihitung dengan persamaan :
(4) dimana : S = himpunan kasus A = atribut Gain(S,A) = info  gain pada atribut A
SplitInfo(S,A) = split  info pada atribut A 2.5 DFD DFD merupakan salah satu komponen dalam serangkaian pembuatan perancangan sebuah
sistem komputerisasi.  DFD  menggambarkan aliran  data  dari  sumber  pemberi  data (input) ke penerima data (output). Aliran data  itu  perlu  diketahui  agar  si  pembuat sistem  tahu  persis  kapan  sebuah  data harus  disimpan,  kapan  harus  ditanggapi
(proses), dan kapan harus  didistribusikan ke bagian lain.
2.6 Flowchart Metode C 5.0
Algoritma  C  5.0  merupakan  algoritma berbasis  decision  tree  yang  merupakan penyempurnaan dari algoritma ID3 dan C4.5 yang dibentuk oleh Ross Quinlan pada tahun 1987.  Algortima  C5.0  dapat  menangani atribut  kontinyu  dan  diskrit.  Pemilihan atribut  dalam  algoritma  ini  akan  diproses menggunakan  information  gain.  Adapun Flowchart Metode C 5.0 yaitu :

## Gambar 1. Flowchart C 5.0

## 2.7 Perancangan
Metode  air  terjun  atau  yang  sering disebut  metode waterfall sering  dinamakan siklus  hidup  klasik  ( classic  life  cycle ), nama model ini sebenarnya adalah “ Linear
Sequential Model ”, dimana hal ini menggambarkan  pendekatan  yang  sistematis dan  juga  berurutan  pada  pengembangan perangkat  lunak,  dimulai  dengan  spesifikasi kebutuhan  pengguna  lalu  berlanjut  melalui tahapan-tahapan perencanaan ( planning ), permodelan ( modelling ),
konstruksi ( construction ),  serta  penyerahan  sistem  ke para  pengguna  ( deployment ),  yang  diakhiri
dengan  dukungan  pada  perangkat  lunak lengkap  yang  dihasilkan  (Pressman,  2012).
Pertama kali model waterfall ini diperkenalkan  oleh  Winston  Royce  pada tahun 1970(Vol, 2016).
Gambar 2. Metode waterfall.
(Pressman, 2012)
Tahapan  metode waterfall adalah  sebagai berikut:
1. Requirement System
Tahap dimana menentukan  kebutuhan- kebutuhan bagi seluruh elemen-elemen sistem,  kemudian  mengalokasikan  beberapa subset dari kebutuhan-kebutuhan tersebut bagi perangkat.  Gambaran  sistem  merupakan  hal yang penting pada saat perangkat lunak harus berinteraksi dengan elemen sistem lain seperti perangkat  keras(Wahyudi  &  Wulandari, 2019)
2. Analysis
Tahap dimana kita menterjemahkan kebutuhan  pengguna  kedalam  spesifikasi kebutuhan sistem atau SRS ( System
Requirement
Spesification).
Spesifikasi kebutuhan  sistem  ini  bersifat  menangkap semua  yang  dibutuhkan  sistem  dan  dapat terus  diperbaharui  secara iterative selama berjalannya proses pengembangan sistem.
3. Design Tahap dimana dimulai dengan pernyataan  masalah  dan  diakhiri  dengan rincian
perancangan
yang dapat
ditransformasikan  ke  sistem  operasional. Transformasi  ini  mencakup  seluruh  aktivitas pengembangan perancangan. 4. Coding Melakukan penghalusan rincian perancangan  ke  penyebaran  sistem  yang sesuai dengan kebutuhan pengguna.
Transformasi ini juga mencakup perancangan peralatan  yang  digunakan,  prosedur-prosedur pengoperasian,  deskripsi  orang-orang  yang akan menggunakan sistem dan sebagainya.
5. Testing
Mempresentasikan penginstalan
perangkat  lunak  dalam  lingkungan  dengan sistem  operasional.  Dalam  hal  ini,  juga dilakukan  penyesuaian-  penyesuaian  dengan sistem  opersional  yang  sudah/akan  berjalan guna  memastikan  perangkat  lunak  yang dibuat sesuai dengan apa yang diharapkan.

## 2.8 Perencanaan
Proses  Perencanaan algoritma C5.0 dilakukan  dengan  cara  Algoritma  C  5.0 yang  merupakan  salah  satu  algoritma pohon  keputusan  yang  dapat  membantu untuk  menentukan  masyarakat  yang potensial(Pradana et al., 2014)

## 2.9 Desain Sistem

## 2.9.2 Diagram Konteks
Diagram Konteks yang akan dibuat
ialah  tingkatan  tertinggi  dalam  diagram aliran  data  dan  hanya  ada  satu  proses, yang  dimana  ini  menunjukkan  sistem
secara keseluruhan.diagram konteks dapat dilihat pada gambar dibawah ini.
User
0 Pengklasifikasi Data Pengangguran Provinsi Sumatera Utara Jumlah Penduduk Lapangan Pekerjaan Pendidikan Klasifikasi Pengklasifikasi Data Pengangguran
Aliran  Data  berseumber  dari  masukan  oleh user  ke  dalam  sistem  yaitu  atribut  dan  nilai atribut.  Atribut  yang  diperlukan  berupa  data penilitian  yang  diambil  dari  data  sekunder Badan Pusat Statistik yaitu data pengangguran, dan hasil keputusan.
Kemudian  masuk  ke  proses  sitem  dan menghasilkan
pengelompokkan data pengangguran.
2.9.3 Data Flow Diagram (DFD)
a. Data Flow Diagram (DFD) Level 1 Proses  diagram  konteks  atau  bisa dikatakan  dengan  diagram  level  0  akan dipecahkan  lagi  ke  dalam  DFD  level  1, seperti yang ada pada gambar di bawah ini.
User 2.0 Testing 1.0 Training Atribut Nilai Atribut Info Pengujian Data Atribut Nilai Atribut Info Data Kasus Info Pohon Keputusan Info Pemberi Keputusan Data Pohon Data Pohon Data Kasus Pohon Keputusan
Gambar 4. Data flow diagram (DFD) Level 1
level  1.0  yang  kemudian  akan  dilakukan training data dan menghasilkan keluaran info
Gambar 3. Diagram Konteks
data  kasus,  info  pohon  keputusan,  dan  info pemberi  keputusan.  Dan  data  pohon  dari proses  level  1.0  akan  dimasukkan  ke database  yang  nanti  nya  data  tersebut dimasukkan ke level 2.0. kemudian masukkan  data  atribut  dan  nilai  atribut  yang sama  tadi  ke  proses  testing  level  2.0,  yang nantinya  akan  melakukan  testing  data  yang menggunakan  aturan  yang  sudah  dibentuk tadi  di  pohon  keputusan.  Hasil  keluaran nantinya berupa info pengujian data

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pengujian sistem merupakan proses
pengeksekusian  sistem  perangkat  lunak untuk  menentukan  apakah  sistem  perangkat lunak  tersebut  cocok  dengan  spesifikasi sistem  dan  berjalan  dengan  lingkungan  yang diinginkan. Pengujian sistem sering diasosiasikan  dengan  pencarian  bug,  ketidak sempurnaan  program,  kesalahan  pada  baris program  yang  menyebabkan  kegagalan  pada eksekusi sistem perangkat lunak.
Adapun  pengujian  sistem  yang digunakan  pada  tugas  akhir  ini  adalah BlackBox.  BlackBox  testing  yaitu  menguji perangkat lunak dari segi spesifikasi fungsional  tanpa  menguji  desain  dan  kode program.
Pengujian dimaksudkan untuk mengetahui  apakah  fungsi-fungsi,  masukan, dan  keluaran  dari  perangkat  lunak  sesuai dengan  spesifikasi  yang  dibutuhkan  dan berjalan  sesuai  dengan  apa  yang  telah  di lakukan dan diharapankan oleh penulis.
3.1 . Pembahasan
1. Login
Tampilan  login  merupakan  tampilan yang berisi menu-menu yang berfungsi untuk menampilkan  login  dan  berisi  username  dan password. Gambar tampilan login ditunjukkan pada gambar 4:

## 2. Menu Utama
Tampilan  pada  form  ini  merupakan tampilan  halaman  utama  yang  berisikan beberapa  menu  seperti  olah  data,  data mining, pohon keputusan, prediksi dan hasil. ditunjukkan pada gambar 6

## 3. Tampilan Olah Data
Tampilan  pada  form  Olah  Data  ini merupakan menu untuk masukkan data yang ingin  diolah  berformat  excel.  Gambar  Olah Data ditunjukkan pada gambar 7 :
Gambar 6. Tampilan Menu Utama Web Gambar 5. Tampilan login
Tampilan  pada form data  mining ini merupakan halaman
untuk perhitungan  metode  c  5.0  dengan  cara klik tombol proses mining.
4. Tampilan Rule
Tampilan pada data pohon keputusan  yaitu  berisikan  rule  dari  data yang dimasukkan oleh user. Gambar form pohon  keputusan ditunjukkan  pada  gambar 9:
3.2. Hasil
Tampilan pada data nilai ini merupakan  menu  nambah  data,  edit  dan hapus  data.  Gambar  form  hasil  ditunjukkan pada gambar 9
4. Simpulan 1. Berdasarkan  data  penduduk  yang  berada di Kelurahan Sidorejo Hilir yang dijadikan  data  training,  metode  C5.0 berhasil  mengklasifikasikan  100  data penduduk  dari  100  data  yang  diuji. Sehingga  dengan  demikian  metode  C5.0 ini  berhasil  memprediksi  Penyediaan
Lapangan Pekerjaan Di Kelurahan Sidorejo Hilir dengan persentase keakuratan sebesar 100%. 2. Data – data yang di ambil dari Kelurahan Sidorejo  Hilir  dapat  menjadi  sebuah acuan  dalam  memprediksi  Penyediaan Lapangan Pekerjaan berdasarkan pendapatan,  usia,  Pendidikan  dan  luas tanah 3. Berdasarkan data penduduk yang diperoleh,  proses  Data  Mining membantu dalam  penerapan  metode  c5.0  dalam mendapatkan informasi dari hasil memprediksi Penyediaan Lapangan Pekerjaan  Di  Kelurahan  Sidorejo  Hilir berdasarkan status social penduduk.

## 5. Referensi
Barus, A. P., & Sapitri, N. (2020). Penerapan Data  Mining Untuk  Memprediksi Prestasi Siswa Menggunakan Algoritma J48. Jurnal Sistem Informasi Dan … , 1 ,
20–27. Http://E- Jurnal.Pustakatimur.Org/Index.Php/Sisf otekjar/Article/View/11
Fajri,  N.,  Andawayanti,  U.,  &  Lufira,  R.  D.
(2022). Kajian  Evaluasi  Genangan Menggunakan  Metode  Swmm  (  Storm Gambar 8. Tampilan Data Mining
Gambar 10. Hasil Akhir
Gambar 9. Tampilan Rule
SATIN – Sains dan Teknologi Informasi Vol. 8, No. 2, Desember 2022, pp. 112-121 ISSSN: 2527-9114, DOI: 10.33372/stn.v8i2.906
Water Management Model ) Di Daerah Jalan  Soekarno  Hatta  (  Rs  Ub  Hingga Patung  Pesawat  ),  Kota  Malang . 2 (2),
259–272. Maharani, A. (2020). Computational Thinking Dalam Pembelajaran Matematika  Menghadapi  Era  Society 5.0. Euclid , 7 (2), 86. Https://Doi.Org/10.33603/E.V7i2.3364
Maulana, W. A., Nugroho, A., & Andriyanto,
T. (2021). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Supplier Menggunakan Metode Simple Additive Weighting  Di  Toko  Bangunan  Ragil. Prosiding  Semnas  Inotek  (Seminar
Nasional Inovasi Teknologi) , 5 (2), 154– 159.
Noviriandini,  A.,  &  Nurajijah,  N.  (2019).
Analisis  Kinerja  Algoritma  C4.5  Dan Naïve Bayes Untuk  Memprediksi Prestasi  Siswa  Sekolah  Menengah Kejuruan. Jitk (Jurnal Ilmu Pengetahuan Dan Teknologi Komputer) , 5 (1), 23–28. Https://Doi.Org/10.33480/Jitk.V5i1.607 Pradana,  T.,  Ubaidillah,  A.,  &  Alfiyah. (2014).  Sistem  Pendukung  Keputusan Kelayakan Dan Analisa Resiko Pemberian Kredit Sepeda Motor Dengan  Algoritma  C4.5  Pada  Adira
Finance Bangil. Jurnal Spirit , 6 (1), 34– 41.
Proboyo,  B.  (2019).  Keterlambatan  Waktu Pelaksanaan  Proyek :  Klasifikasi  Dan
Peringkat  Dari  Penyebab-Penyebabnya (Project Implementation Delay : Causes Classification  And  Ratings). Dimensi Teknik Sipil , 1 (1), 49–58.
Sani,  A.,  Munandar,  T.  A.,  &  Suhendar,  A.
(2019). Decision Supporter For Determining Priority In Supply Of Shoe Raw  Materials  Using  The  Simple Additive  Weighting  Method. Journal Of Machine Learning And Soft Computing , 1 (1), 1. Https://Doi.Org/10.30656/Jlmsc.V1i1.1 669
Sulaiman, A. W., Susanto, E., & Sunarya, U. (2016). Perancangan Dan Implementasi Sistem Faktur Dan Pembayaran Otomatis Pada Toko Swalayan Berbasis Rfid. Tektrika  -  Jurnal  Penelitian  Dan Pengembangan Telekomunikasi, Kendali,  Komputer,  Elektrik,  Dan Elektronika , 1 (1), 98–102. Https://Doi.Org/10.25124/Tektrika.V1i 1.253 Umma, F. N., Warsito, B., & Maruddani, D.
A. I. (2021). Klasifikasi Status Kemiskinan  Rumah  Tangga  Dengan Algoritma C5.0 Di Kabupaten
Pemalang. Jurnal  Gaussian , 10 (2),
221–229.
Https://Doi.Org/10.14710/J.Gauss.V10i
2.29934
Vol,  J.  S.  (2016).  Untuk  Mengklasifikasikan Perekrutan Karyawan Di Smk Negeri 1 Nguling Smk Negeri 1 Nguling. Jurnal Spirit , 8 (1), 2.
Wahyudi,  A.,  &  Wulandari,  S.  (2019).
Inovasi Teknologi Dan Inovasi Kelembagaan Mendukung Keberlanjutan Usahatani Lada Di Kalimantan  Timur  /  Technology  And Institution  Innovation  Supporting  The Sustainability  Of  Pepper  Farming System  In  East  Kalimantan. Jurnal Penelitian  Tanaman  Industri , 25 (2),
108.
Https://Doi.Org/10.21082/Jlittri.V25n2. 2019.108-124 Kalsum, U. (2017). Pengaruh Pengangguran Dan  Inflasi  Terhadap  Pertumbuhan Ekonomi  Di  Sumatera  Utara. Jurnal Ekonomikawan , 87-94.
Mardi,  Y.  (2017).  Data  Mining  :  Klasifikasi
Menggunakan  Algortima  C.45. Edik Informatika , 213-219.
Nofriansyah, D., & Nurcahyo, G. W. (2015). Algoritma Data Mining Dan Pengujian. Yogyakarta:  Cv  Budi Utama.
Novianti,  B.,  Rismawan,  T.,  &  Bahri,  S.
(2016).  Implementasi  Data  Mining
SATIN – Sains dan Teknologi Informasi Vol. 8, No. 2, Desember 2022, pp. 112-121 ISSSN: 2527-9114, DOI: 10.33372/stn.v8i2.906
Dengan  Algoritma  C4.5  Untuk Penjurusan Siswa (Studi Kasus : Sma Negeri  1  Pontianak). Jurnal  Coding , 75-84. Seran,  K.  J.,  &  Naiheli,  V.  N.  (2021). Development  Of  Promotional  Media
For  Oepuah  Village  Potentiatility Waterfall Method. Journal Of Information And Technology Unimor
(Jitu) , 31-36.