## KOMPARASI ALGORITMA DECISION TREE, NAIVE BAYES DAN K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK MEMPREDIKSI MAHASISWA LULUS TEPAT WAKTU
Agus Budiyantara 1 ; Irwansyah 2 ; Egi Prengki 3 ; Pandi Ahmad Pratama 4 ; Ninuk Wiliani 5
1,2 Teknik Informatika
1,2 STMIK Widuri, 3,4 ,
1,2 www.kampuswiduri.ac.id, agusbudiyantara@yahoo.co.id, irwanstmikwiduri@gmail.com
3,4 Ilmu Komputer
Universitas Budi Luhur
3,4 www.budiluhur.ac.id,
egiprengki@gmail.com, pandiap1994@gmail.com
5 Sistem Teknologi dan Informasi
5 Institut Teknologi dan Bisnis Bank Rakyat Indonesia (IT&B BRI) 5 www.bri-institute.ac.id ninukwiliani@bri-institute.ac.id
Abstract — Private  Universities  (PTS)  compete  so tight in providing performance in producing quality graduates. In addition, the number of universities in Indonesia  which  counts  a  lot  both  PTN  and  PTS makes  the  higher  competition  between  universities as  well.  So  the  university  strives  to  improve  quality and provide the best education for service recipients, namely students, where one of the problems if there are some students who are late graduating or not on time so that it becomes an obstacle to the progress of the  college.  Prediction  of  students  graduating  on time  is  needed  by  university  management  in determining  preventive  policies  related  to  early prevention  of  Drop  Out  (DO)  cases.  This  prediction aims  to  determine  the  academic  factors  that influence  the  period  of  study  and  build  the  best prediction  model  with  Data  Mining  techniques. There  are  11  attributes  used  for  Data  Mining Classification, namely NPM, Gender, Age, Department,  Class,  Occupation,  Semester  1 Achievement  Index,  Semester  2  Achievement  Index, Semester  3  Achievement  Index,  Semester  4 Achievement  Index  and  Information  as  result attributes.  From  the  results  of  evaluations  and validations  that  have  been  carried  out  using  the RapidMiner  tools  the  accuracy  of  the  Decision  Tree (C4.5)  method  is  98.04%  in  the  3rd  test.  The accuracy of the Naïve Bayes Method is 96.00% in the 4th test. And the accuracy of the K-Nearest Neighbor Method (K-NN) of 90.00% in the second test.
Keywords: Prediction,  Decision  Tree,  Naïve  Bayes, K-Nearest Neighbor.
Intisari — Perguruan Tinggi Swasta (PTS) bersaing begitu  ketat  dalam  memberikan  performanya dalam mencetak lulusan-lulusan berkualitas. Selain itu,  jumlah  perguruan  tinggi  di  Indonesia  yang terhitung  banyak  baik  PTN  maupun  PTS  membuat persaingan  antar  perguruan  tinggi  semakin  tinggi pula. Maka pihak perguruan tinggi berupaya dalam meningkatkan kualitas serta memberikan pendidikan  terbaik  bagi  penerima  jasanya  yaitu mahasiswa dimana  salah satu masalah apabila ada beberapa  mahasiswa  yang  terlambat  lulus  atau tidak  tepat  pada  waktunya  sehingga  menjadi kendala  untuk  kemajuan  dari  perguruan  tinggi. Prediksi  mahasiswa  lulus  tepat  waktu  dibutuhkan oleh  manajemen  Perguruan  Tinggi  dalam menentukan kebijakan preventif terkait pencegahan  dini  kasus Drop  Out (DO).  Prediksi  ini bertujuan untuk menentukan faktor akademis yang berpengaruh terhadap masa studi dan membangun model prediksi terbaik dengan teknik Data Mining . Atribut  yang  digunakan  untuk  Klasifikasi Data Mining ada  11  atribut  yaitu  NPM,  Jenis  Kelamin, Usia,  Jurusan,  Kelas,  Pekerjaan,  Indek  Prestasi Semester  1,  Indek  Prestasi  Semester  2,  Indek Prestasi Semester 3, Indek Prestasi Semester 4 dan Keterangan sebagai atribut hasil. Dari hasil evaluasi dan  validasi  yang  telah  dilakukan  menggunakan tools RapidMiner  diperoleh  hasil  akurasi  dari Metode Decision  Tree (C4.5)  sebesar  98.04%  pada pengujian ke 3. akurasi Metode Naïve Bayes sebesar 96.00%  pada  pengujian  ke  4.  Dan  akurasi  Metode K-Nearest  Neighbor (K-NN)  sebesar  90.00%  pada pengujian ke 2.
Kata  kunci  : Prediksi, Decision  Tree , Naïve  Bayes , K-Nearest Neighbor .

## PENDAHULUAN
Seiring  perkembangan  dunia  pendidikan Indonesia, Perguruan Tinggi Negeri (PTN) maupun Perguruan  Tinggi  Swasta  (PTS)  bersaing  begitu ketat  dalam  memberikan  performanya  dalam mencetak  lulusan-lulusan  berkualitas.  Selain  itu, jumlah  perguruan  tinggi  di  Indonesia  yang terhitung banyak baik PTN maupun PTS membuat persaingan  antar  perguruan  tinggi  semakin  tinggi pula. Maka, pihak perguruan tinggi berupaya dalam meningkatkan kualitas serta memberikan pendidikan  terbaik  bagi  penerima  jasanya  yaitu mahasiswa  (Soni  Akhmad  Nulhaqim1,  R.  Dudy Heryadi2,  Ramadhan  Pancasilawan3,  2015). Dimana  salah  satu  masalah  apabila  ada  beberapa mahasiswa  yang  terlambat  lulus  atau  tidak  tepat pada  waktunya  sehingga  menjadi  kendala  untuk kemajuan  dari  perguruan  tinggi  tersebut.  Apabila suatu sistem dapat memperkirakan atau memprediksi  mahasiswa  lulus  tepat  waktu  akan sangat  mempermudah  bagi  pihak  kampus  dalam mengambil langkah-langkah pencegahan agar tidak terjadi kasus Drop Out (DO).
Para pembuat kurikulum dapat menggunakan  hasil  prediksi  untuk  menyelaraskan perubahan  dari  kurikulum  dan  mengevaluasi  efek dari  perubahan  tersebut.  Penasehat  akademik dapat  merujuk  ke  hasil  prediksi  ketika memberikan nasihat kepada para mahasiswa yang terdeteksi  kemungkinan  terlambat  lulus  sehingga tindakan  pencegahan  dapat  diambil  lebih  awal (Kartini,  2017).  Pemahaman  kesadaran  dari  para pengajar,  pendidikan  secara  personil  dan manajemen  akademik  sehingga  dapat  membantu untuk  memilih  langkah  yang  tepat  untuk menghasilkan penurunan tingkat Drop Out (D0). Prediksi  ini  bertujuan  untuk  menentukan faktor akademis yang berpengaruh terhadap masa studi  dan  membangun  model  prediksi  terbaik dengan teknik data mining (Kartini, 2017). Masalah menurunnya  tingkat  kelulusan  mahasiswa  tepat waktu  yang  dialami  kampus  STMIK  Widuri harusnya  bisa  memanimalisir  dan  ditangani dengan metode data mining yang tepat. Karena bila tidak,  akan  berdampak  pada  penumpukan  data pribadi mahasiswa, data akademik, dan menghambat  kegiatan  akademik  serta  ditakutkan akan berdampak pada menurunnya citra dan nama baik kampus. Tentu saja hal tersebut harus segera ditangani dan dicari solusi yang tepat (Sani, 2016). Penelitian  dari  (Sujai,  Purwanto,  & H.Himawan,  2016).  Dengan  topik  Prediksi  Hasil Penjurusan  Siswa  Sekolah  Menengah  Atas  Dengan
Menggunakan  Algoritma Decision  Tree C.45.  Dari hasil  pengujian  sampai  dengan  tahap  evaluasi dihasilkan  kesimpulan  bahwa  algoritma  C4.5 mendapatkan nilai akurasi tertinggi dari penggunaan  tiga  model  kriteria gain_ratio , information_gain dan gini_index ,  menghasilkan akurasi  tertinggi  pada  model  kriteria gain_ratio sebesar 96,04%. Rata-rata Nilai AUC di antara 0.80 – 0.90 dengan klasifikasi Baik. Penelitian  dari  (Mustafa  &  Simpen,  2015). Dengan  topik  Perancangan  Aplikasi  Prediksi Kelulusan  Tepat  Waktu  Bagi  Mahasiswa  Baru Dengan  Teknik  Data  Mining  Studi  Kasus:  Data Akademik Mahasiswa STMIK Dipanegara Makassar. Tujuan  dari  penelitian  ini    untuk  melakukan prediksi  terhadap  kemungkian  mahasiswa  baru dapat  menyelesaikan  studi  tepat  waktu  dengan menggunakan analisis data mining untuk menggali tumpukan  histori  data  dengan  menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN). Aplikasi yang dihasilkan  pada  penelitian  ini  akan  menggunakan berbagai  atribut  yang  klasifikasikan  dalam  suatu data  mining  antara  lain  nilai  Ujian  Nasional  (UN), Asal  sekolah/  Daerah,  Jenis  Kelamin,  Pekerjaan, Penghasilan  Orang  Tua,  Jumlah  Bersaudara,  dan lain-lain  sehingga  dengan  menerapkan  analIsis KNN  dapat  dilakukan  suatu  prediksi  berdasarkan kedekatan histori data yang ada dengan data yang baru,  apakah  mahasiswa  tersebut  berpeluang untuk menyelesaikan studi tepat waktu atau tidak. Dari hasil pengujian dengan menerapkan algoritma KNN dan menggunakan data  sampel alumni tahun wisuda 2004 s.d. 2010 untuk kasus lama dan  data alumni  tahun  wisuda  2011  untuk  kasus  baru diperoleh tingkat akurasi sebesar 83,36%.
Penelitian  dari  (Salmu  &  Solichin,  2017). Dengan  topik  Prediksi  Tingkat  Kelulusan mahasiswa Tepat Waktu Mengunakan Naive Bayes studi  Kasus  UIN  Syarif  Hidayatullah  Jakarta.  Dari hasil  penelitian  yang  telah  dilaksanakan,  Atribut yang  digunakan  untuk  memprediksi  kelulusan mahasiswa  tepat  waktu  adalah  jenis  seleksi, pendapatan  ayah,  pendidikan  ibu,  IP  semester  1 sampai  dengan  4  dan  sks  semester  1  sampai dengan  4.  Hasil  Akurasi  Pengujian  data  yang diperoleh  ialah  sebesar  80,72%  dari  1162  data yang  digunakan  untuk data  training dan  587  data untuk data testing . Berdasarkan penelitian terdahulu yang telah dilakukan  diduga  algoritma Decision  Tree (C4.5) akan  dapat  memberikan  hasil  akurasi  yang  lebih baik  dalam  memprediksi  mahasiswa  lulus  tepat waktu pada STMIK Widuri Jakarta.

## BAHAN DAN METODE

## Bahan
Penelitian  ini  metode  yang  digunakan  yaitu metode penelitian kuantitatif. Jenis penelitian yang dilakukan  pada  penelitian  ini  adalah  jenis penelitian  experiment,  yaitu  penelitian  yang dilakukan  dengan  cara  menguji  kebenaran  sebuah hipotesis  dengan  statistik  yang  melibatkan penyelidikan beberapa variabel dengan menggunakan tes tertentu dan
menghubungkannya  dengan  masalah  penelitian (Noviriandini & Nurajijah, 2019).
Penelitian  ini  menggunakan  data  primer yang  diperoleh  dari  arsip  data Biro  Administrasi Akademik  dan  Kemahasiswaan  (BAAK)  STMIK Widuri yaitu  data  mahasiswa  jurusan  Teknik Informatika dan Sistem Informasi tahun akademik
2010/2011, 2011/2012, 2012/2013, dan
2013/2014  berjumlah  342  data  kemudian sebanyak  242  data  digunakan  untuk  data training dan 100 data digunakan untuk data testing . Atribut yang menjadi parameter sebanyak 11 atribut yaitu NPM, Jenis Kelamin, Usia, Jurusan, Kelas, Pekerjaan, Indeks  Prestasi  Semester  1,  Indeks  Prestasi Semester  2,  Indeks  Prestasi  Semester  3,  Indeks Prestasi  Semester  4  dan  Keterangan  sebagai atribut hasil.
Tabel 1. Contoh Sampel Dataset NPM JK Usia Jur Kelas 12411001  Perempuan 20 SI Sore 12411003  Perempuan 18 SI Pagi 12411004  Laki-Laki 22 SI Sore 12411005  Laki-Laki 21 SI Sore 12411006  Laki-Laki 22 SI Sore 12411007  Laki-Laki 19 SI Pagi 12411008  Laki-Laki 23 SI Sore 12411009  Perempuan 19 SI Pagi 12411010  Laki-Laki 18 SI Pagi 12411011  Perempuan 19 SI Pagi Sumber : (Agus Budiyantara, Irwansyah, Egi Prengki, 2020) Tabel 2. Atribut dan Nilai Dataset No  Nama Atribut Nilai 1 NPM 2 JK
- L dan P
3 Usia
- 17-25 Remaja
- 26-35 Dewasa
4 Jurusan - Sistem Informasi (SI)
- Teknik Informatika  (TI) 5 Kelas - Reguler Pagi dan Sore 6 Pekerjaan - Bekerja dan Belum Bekerja 7 IPS 1 - 0,00-1,99 Kurang Memuaskan - 2,00-2,75 Memuaskan
- 2,76-3.50 Sangat Memuaskan
- 3,51- 4,00 Dengan pujian 8 IPS 2 - 0,00-1,99 Kurang Memuaskan - 2,00-2,75 Memuaskan
- 2,76-3.50 Sangat Memuaskan
- 3,51- 4,00 Dengan pujian 9 IPS 3 - 0,00-1,99 Kurang Memuaskan - 2,00-2,75 Memuaskan
- 2,76-3.50 Sangat Memuaskan
- 3,51- 4,00 Dengan pujian 10 IPS 4 - 0,00-1,99 Kurang Memuaskan - 2,00-2,75 Memuaskan
- 2,76-3.50 Sangat Memuaskan
- 3,51- 4,00 Dengan pujian 11 KET - Tepat - Terlambat
Sumber:  (Agus  Budiyantara,  Irwansyah,  Egi  Prengki, 2020)
Metode
Sumber : (A gus Budiyantara, Irwansyah, Egi Prengki, 2020) Gambar 1. Metode Komparasi Decision Tree , Naïve Bayes , K-Nearest Neighbor
Pada penelitian ini dilakukan dengan mengkomparasi  3  metode  yaitu Decision  Tree,  Naive Bayes  dan  K-Nearest  Neighbor seperti  pada  Gambar 1.  Proses  yang  dilakukan  adalah training dan testing dataset dengan  menggunakan  metode Decision  Tree, Naive  Bayes  dan  K-Nearest  Neighbor untuk menghasilkan  akurasi.  Akurasi  yang  dihasilkan  oleh ketiga  metode  tersebut  kemudian  dikomparasi  untuk mendapatkan akurasi tertinggi (Sani, 2018).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Model Proses Komparasi Decision Tree,
Naïve Bayes, dan K-NN
Tujuan dari penelitian adalah untuk menganalisa  prediksi  mahasiswa  lulus  tepat  waktu dengan menerapkan teknik klasifikasi data mining.
Sumber : (Agus Budiyantara, Irwansyah, Egi Prengki, 2020)
Gambar 2 . Model Proses Desain Import Data
1. Read Excel : Operator ini dapat digunakan untuk memuat data dari spreadsheet Microsoft Excel.
2. Cross  Validation : Operator  yang  bersarang.  Ini memiliki  dua  subproses:  subproses  pelatihan dan  subproses  pengujian.  Subproses  pelatihan digunakan  untuk  melatih  model.  Model  yang terlatih  kemudian  diterapkan  dalam  subproses pengujian.  Kinerja  model  diukur  selama  fase Pengujian.
Sumber : (Agus Budiyantara, Irwansyah, Egi Prengki,

## 2020)
Gambar 3 . Model Validasi C4  .5
Sumber  :  (Agus  Budiyantara,  Irwansyah,  Egi  Prengki, 2020) Gambar 4 . Model Validasi Naïve Bayes
Sumber : (Agus Budiyantara, Irwansyah, Egi Prengki,
2020) Gambar 5 . Model Validasi K-NN
3. Model  Validasi :  Metode  klasifikasi  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu Decision Tree dapat  dilihat  pada  gambar  3 ,  Naive  Bayes Dapat  dilihat  pada  gambar  4,  dan K-Nearest Neighbor dapat dilihat pada gambar 5.
4. Apply  Model :  Operator  yang  digunakan  untuk penghubung metode Decision Tree, Naive Bayes dan K-Nearest  Neighbor ke performance .  Dapat dilihat pada gambar 3,4 dan 5.
5. Performance :  Operator  yang  digunakan  untuk mengukur performance akurasi dari model.
B. Hasil  Evaluasi Model Decision  Tree menggunakan Cross Validation dan Confusion Matrix
Sumber : (Agus Budiyantara, Irwansyah, Egi Prengki, 2020) Gambar 6. Hasil Akurasi Decision Tree
Dari  proses  evaluasi  model Decision  Tree pada gambar 3 dan proses validasi terbentuk hasil matrix  akurasi sebesar 98.04 % pada pengujian ke 3.
Dibawah  ini  merupakan  perhitungan akurasi  menggunakan Confusion  Matrix dari gambar 6 diatas.
Acuracy = 𝑇𝑃 +𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 + 58+40 58+40+1+1 + 98 100
= 0,984 = 98,04 % C. Hasil Evaluasi Model Naïve Bayes menggunakan Cross Validation dan
Confusion Matrix
Sumber : (Agus Budiyantara, Irwansyah, Egi Prengki, 2020) Gambar 7. Hasil Akurasi Naïve Bayes
Dari  proses  evaluasi  model Naïve  Bayes dan proses  validasi  terbentuk  hasil  matrix Accuracy sebesar 96.00% pada pengujian ke 4.
Dibawah  ini  merupakan  perhitungan  akurasi menggunakan Confusion Matrix dari gambar 7 diatas.
Acuracy = 𝑇𝑃 +𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 + 58+38 58+38+3+1 + 96 100
= 0,9600 = 96,0
D. Hasil  Evaluasi Model K-Nearest  Neighbor menggunakan
Cross Validation dan Confusion Matrix
Sumber : (Agus Budiyantara, Irwansyah, Egi Prengki, 2020) Gambar 8. Hasil Akurasi K-Nearest Neighbors Dari  proses  evaluasi  model K-Nearest Neighbors dan  proses  validasi  terbentuk  hasil matrix  akurasi  sebesar  90.00%  pada  pengujian  ke 2.
Dibawah ini merupakan perhitungan  akurasi menggunakan Confusion Matrix dari gambar 8 diatas.
Acuracy =
𝑇𝑃 +𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 + 59+31 58+31+10+1 + 90 100
= 0,9000 = 90,00 %
E. Hasil  Pengujian  Menggunakan  K-5 Cross Validation Tabel 3. Hasil Pengujian Akurasi Metode 2 3 4 5 C4.5 94.00 98.04 96.94 98.00 NB 85.00 93.05 96.00 94.00 K-NN 90.00 86.04 88.00 87.00
Sumber : (Agus Budiyantara, Irwansyah, Egi Prengki, 2020)
Pada  tabel  hasil  pengujian  menggunakan teknik  K-5 fold  cross  validation terhadap  data mahasiswa  dengan  pengujian  data  mulai  dari 2,3,4,dan 5.
Sumber : (Agus Budiyantara, Irwansyah, Egi Prengki, 2020)
Gambar 9. Diagram Chart Hasil Komparasi Dari hasil komparasi tersebut menunjukkan Decision  Tree memiliki  tingkat akurasi  yang  paling  tinggi.  Hal  tersebut menunjukkan  bahwa  kinerja Decision  Tree lebih baik  dibanding  dengan Naive  Bayes dan K-Nearest
Neighbor . 75,00% 80,00% 85,00% 90,00% 95,00% 100,00% Pengujian Ke 2
Pengujian Ke 3 Pengujian Ke 4 Pengujian Ke 5
KOMPARASI ALGORITMA DECISION TREE, NAIVE BAYES DAN

## K-NEAREST NEIGHBOR
Decision Tree Naïve Bayes K-Nearest Naighbor

## KESIMPULAN

## Atribut  yang  digunakan  untuk  Klasifikasi
Data Mining terdiri atas 11 atribut yaitu NPM, Jenis Kelamin,  Usia,  Jurusan,  Kelas,  Pekerjaan,  Indek Prestasi  Semester  1,  Indek  Prestasi  Semester  2, Indek Prestasi Semester 3, Indek Prestasi Semester 4  dan  Keterangan  sebagai  atribut  hasil.  Dari  hasil Atribut  yang  digunakan  untuk  Klasifikasi Data Mining terdiri  atas  11  atribut  yaitu  NPM,  Jenis Kelamin,  Usia,  Jurusan,  Kelas,  Pekerjaan,  Indek Prestasi  Semester  1,  Indek  Prestasi  Semester  2, Indek Prestasi Semester 3, Indek Prestasi Semester 4  dan  Keterangan  sebagai  atribut  hasil.  Dari  hasil proses  pengujian  dengan tools RapidMiner Menggunakan  tiga  metode  yang  telah  dilakukan. Decision  Tree (C4.5)  memperoleh  hasil  akurasi tertinggi  sebesar  98.04%  pada  pengujian  ke  3. Metode Naïve  Bayes memperoleh  hasil  akurasi tertinggi sebesar 96.00% pada pengujian ke 4, dan Metode K-Nearest  Neighbor (K-NN)  memperoleh hasil  akurasi  tertinggi  sebesar  90.00%  pada pengujian ke 2.

## REFERENSI
Agus  Budiyantara,  Irwansyah,  Egi  Prengki,  P.  A.  P.
(2020). Komparasi  Algoritma  Decision  Tree, Naive  Bayes  Dan  K-Nearest  Neighbor  Untuk Memprediksi  Mahasiswa  Lulus  Tepat  Waktu .
Jakarta. Kartini,  D.  (2017).  Penerapan  Data  Mining  dengan Algoritma Neural Network (Backpropagation)  Untuk  Prediksi  Lama Studi  Mahasiswa. PROSIDING  Seminar
Nasional Sisfotek , 3584 , 235–241.
Mustafa, M. S., & Simpen, I. W. (2015). Perancangan Aplikasi Prediksi Kelulusan Tepat Waktu Bagi Mahasiswa Baru Dengan Teknik Data Mining (Studi  Kasus:  Data  Akademik  Mahasiswa
STMIK  Dipanegara  Makassar). Creative Information  Technology  Journal , 1 (4),  270. https://doi.org/10.24076/citec.2014v1i4.27
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 Salmu,  S.,  &  Solichin,  A.  (2017).  Prediksi  Tingkat Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu Menggunakan  Naïve  Bayes :  Studi  Kasus  UIN Syarif Hidayatullah Jakarta. Seminar Nasional Multidisiplin Ilmu (SENMI) 2017 , (April), 701– 709.
Sani,  A.  (2016). Analisa  Penjualan  Retail  Dengan Metode  Association  Rule  Untuk  Association Rule  Untuk  Pengambilan  Keputusan  Strategis Perusahaan : 2 (June 2016), 34–50.
Sani,  A.  (2018).  Penerapan  Metode  K-Means Clustering  Pada  Perusahaan. Jurnal  Ilmiah Teknologi Informasi , (353), 1–7.
Soni  Akhmad  Nulhaqim1,  R.  Dudy  Heryadi2,
Ramadhan  Pancasilawan3,  M.  F.  4.  (2015). Peranan Perguruan Tinggi Dalam Meningkatkan Kualitas Pendidikan Di Indonesia Untuk Menghadapi Asean Community 201533. Universitas Padjadjaran , 6 ,
198. https://doi.org/10.1017/CBO978110741532 4.004 Sujai,  I.,  Purwanto,  &  H.Himawan.  (2016). Prediksi Hasil  Penjurusan  Siswa  Sekolah  Menengah Atas Dengan Menggunakan Algoritma
Decision Tree C.4.5 . 12 (April), 42–53.