## Analisis Kepuasan Konsumen Terhadap Pelayanan Bengkel Menggunakan Metode Algoritma C4.5
Ridho Hayati Alawiah 1 , Saifullah 2 , Irfan Sudahri Damanik 3 1,2,3 STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia Jln. Sudirman Blok A No. 1-3 Pematangsiantar, Sumatera Utara
1 ridhoalawiah32@gmail.com , 2 saifullah@amiktunasbangsa.ac.id

## Abstract
Consumer  satisfaction  is  one  thing  that  is  very  important  is  assessing  the  level  of service  provided  by  the  workshop  to  its  consumers.  The  purpose  of  this  study  was  to determine  the  quality  of  serviceto  consumer  satisfaction  Zul  Keluarga  jaya  workshop Pematangsiantar  in  terms  of  reliability,  Responsiveness,  Assurance,  Emphaty,  Tangibles to  consumers  Zul  Keluarga  Jaya  workshop  Pematangsiantar.  In  the  Zul  keluarga  Jaya workshop Pematangsiantar the five aspects have not been measured with certainty, so the Zul  Keluarga  Jaya  workshop  Pematangsiantar  found  it  difficult  to  determine  which aspects  should  be  improved.  By  using  the  C4.5  algorithm,  the  authors  try  to  measure these five aspects so that a decision tree is formed. After doing a manual calculation, then the  proof  is  done  using  Rapidminer  software.  Testing  conducted  with  RapidMiner software using the apply model % performance. From the results of calculation using the C4.5 algorithm produced twelve (12) rule rules of the target to be achieved namely six (6) satisfied  decisions  and  six  (6)  dissatisfied  decisions,  and  the  results  of  lesting  with RapidMiner software resulted in an inspiration rate of 94,00%
Keywords : Data Mining, Consumers, C4.5 Algorithms, Classification

## Abstrak
Kepuasan  konsumen  merupakan  salah  satu  hal  yang  sangat  penting  dalam  menilai tingkat pelayanan yang diberikan pihak bengkel kepada konsumennya. Tujuan penelitian ini  adalah  untuk  mengetahui  kualitas  pelayanan  terhadap  kepuasan  konsumen  Bengkel Zul  Keluarga  Jaya  Pematangsiantar  yang  ditinjau  dari  aspek  Reliability  (Kehandalan), Responsiveness  (Ketanggapan),  Assurance  (Asuransi),  Emphaty  (Empati),  Tangibles (Bentuk  Nyata)  pada  konsumen  Bengkel  Zul  Keluarga  Jaya  Pematangsiantar.  Pada Bengkel Zul Keluarga Jaya Pematangsiantar kelima aspek tersebut belum terukur dengan pasti,  sehingga  pihak  Bengkel  Zul  Keluarga  Jaya  Pematangsiantar  merasa  kesulitan untuk  menentukan  aspek  mana  yang  harus  di  tingkatkan.  Dengan  menggunakan algoritma  C4.5,  penulis  mencoba  mengukur  kelima  aspek  tersebut  sehingga  terbentuk pohon  keputusan  (decision  tree).  Setelah  dilakukan  perhitungan  secara  manual,  maka dilakukan  pembuktian  dengan  menggunakan  software  RapidMiner.  Pengujian  yang dilakukan  dengan  software  RapidMiner  dengan  menggunakan  apply  model  % Performance.Dari  hasil  perhitungan  dengan  algoritma  C4.5  dihasilkan  dua  belas  (12) aturan rule keputusan dari target yang ingin dicapai yaitu enam (6) keputusan Puas dan enam  (6)  keputusan  Tidak  Puas,  dan  dari  hasil  pengujian  dengan  software  RapidMiner menghasilkan tingkat akurasi 94,00 %.
Kata Kunci : Data Mining, Konsumen, Algoritma C4.5, Klasifikasi

## 1. Pendahuluan
Kepuasan  konsumen  merupakan  hal  yang  sangat  penting  dalam  menilai  kualitas pelayanan yang diberikan sebuah bengkel kepada konsumennya agar jadi pelanggan tetap.  Tingkat  kepuasan  konsumen  yang  akurat  sangat  dibutuhkan  dalam  upaya peningkatan  mutu  pelayanan body  repair .  Oleh  karena  itu,  pengukuran  tingkat
kepuasan  konsumen  perlu  dilakukan  secara  berkala,  teratur,  akurat  dan berkesinambungan.
Bengkel  Zul  Keluarga  Jaya  berpusat  di  kota  Pematangsiantar  tepatnya  di  jalan Medan  KM  4,5  21137  dan  memiliki  beberapa  cabang  di  Pematangsiantar.  Bengkel Zul  Keluarga  Jaya  memiliki  kontrak  dengan  26  Asuransi.  Jumlah  konsumen  terus meningkat. Dengan meningkatnya jumlah konsumen, pelayanan bengkel harus dapat dijaga  kualitasnya  agar dapat memberikan pelayanan  terbaik  untuk dapat membantu tercapainya  tujuan  dan  meningkatkan  kualitas  mobil  konsumen.  Dalam  hal  ini peneliti  menggunakan  metode data mining  klasifikasi  untuk memprediksi kepuasan konsumen  terhadap  kualitas  pelayanan  Bengkel  Zul  Keluarga  Jaya  Pematangsiantar menggunakan algoritma c4.5.
Algoritma C4.5 dapat menghasilkan pohon keputusan yang mudah diinterprestasikan,  memiliki  tingkat  akurasi  yang  dapat  diterima,  efisien  dalam menangani  atribut  bertipe  diskret  dan  dapat  menangani  atribut  bertipe  diskret  dan numeric  [1].  seperti  yang  dilakukan  oleh  [2]  dengan  judul  “Penerapan  Algoritma C4.5  untuk  Prediksi  Kepuasan  Penumpang  Bus  Rapid  Transit  (BRT)  Trans Semarang”  Dalam  penelitian  ini  variabel  pengukuran  kepuasan  penumpang  yang digunakan  adalah  harga,  fasilitas,  dan  pelayanan.  Dari  penelitian  ini  atribut  yang digunakan  menghasilkan  hubungan  sebab -akibat  dalam  mengklasifikasikan penumpang  puas  dan  tidak  puas.  Berdasarkan  penjelasan  diatas  penelitian  ini diharapkan  dapat  membantu  pihak  bengkel  dalam  meningkatkan  kualitas pelayanannya kepada konsumen agar menjadi langganan tetap.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Data Mining
Data  mining adalah  proses  yang  menggunakan  teknik  statistik,  matematika, kecerdasan buatan, dan machine learning  untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi  yang  bermanfaat  dan    pengetahuan  yang  terkait  dari  berbagai  database besar  [3]. Data  Mining menurut  (Elisa,  2017)  merupakan  proses  penggalian  dan pertambangan pengetahuan dari  sejumlah data  yang besar, database atau repository database lainnya.  Tujuan  utama  dari  penambangan  data  ini  untuk  menemukan pengetahuan  baru  yang  tersembunyi  dari  database  tersebut.  Data  mining  dapat dibagi  menjadi  lima  tahapan  yang  dilakukan  secara  terurut  yaitu  estimasi,  prediksi, klasifikasi, clustering , asosiasi.

## 2.2. Algoritma C4.5
Algoritma C4.5 merupakan salah satu teknik decision tree yang sering digunakan yang  menghasilkan  beberapa  aturan-aturan  dan  sebuah  pohon  keputusan  dengan tujuan  untuk  meningkatkan  keakuratan  dari  prediksi  yang  sedang  dilakukan,  di samping  itu  algoritma  C4.5  merupakan  algoritma  yang  mudah  dimengerti  [1]. Secara  umum  algoritma  C4.5  untuk  membangun  pohon  keputusan  adalah  sebagai berikut: [1]
1. Pilih atribut sebagai akar.
2. Buat cabang untuk tiap-tiap nilai.
3. Bagi kasus dalam cabang.
Entropy  adalah  ukuran  dari  teori  informasi  yang  dapat  mengetahui  karakteristik dari  impuryt  dan  homogenety  dari  kumpulan  data.  Data  dari  nilai  entropytersebut kemudian  dihitung  nilai  information  gain  (IG)  masing-masing  atribut.  Perhitungan nilai Entropy digunakan rumus seperti dalam persamaan.
( )     ∑
(1)
Dengan :
S : Himpunan Kasus
N : Jumlah Partisi S
: Proporsi dari terhadap S
Setelah  mendapat  nilai  entropy  untuk  suatu  kumpulan  data,  maka  kita  dapat mengukur  efektivitas  suatu  atribut  dalam  mengklasifikasikan  data.  Ukuran efektivitas ini disebut information gain. Dapat dilihat dalam rumus :
(    )          ( )   ∑ |  | | | (  ) (2)
Dengan : S : Himpunan Kasus A : Atribut N : Jumlah Partisi Atribut A |Si|  : Jumlah Kasus Pada Partisi ke i |S|  : Jumlah Kasus Dalam S Algoritma  C4.5  secara  rekursif  mengunjungi  setiap  simpul  keputusan,  memilih pembagian  yang  optimal,  sampai  tidak  bisa  dibagi  lagi.  Ulangi  proses  untuk  setiap cabang sampai semua kasus pada cabang memiliki kelas yang sama .

## 3. Hasil dan Pembahasan
Dalam  penelitian  ini  data  yang  digunakan  akan  diolah  dari  hasil  kuesioner  yang diberikan  kepada  konsumen  Bengkel  Zul  Keluarga  Jaya  Pematangsiantar.  Sampel yang  digunakan  adalah  100  responden.  Setelah  data  yang  diperlukan  diperoleh, kemudian  ditentukan  variabel-variabel  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian. Variabel independen yang digunakan antara lain :
a) Reliability (Kehandalan/RB).
b) Responsiveness ( Ketanggapan/RS).
c) Assurance (Jaminan/AS).
d) Emphaty (Empati/EMP).
e) Tangibles (Bukti Nyata/TNGB).
Data yang digunakan menggunakan jenis  metode sampling dengan menggunakan kuesioner  yang  diberikan  menggunakan linker 5  yang  terdiri  dari  1  (Sangat  Tidak Puas), 2 (Kurang Puas), 3 (Cukup Puas), 4 (Puas) dan 5 (Sangat Puas).
Tabel 1. Tabel Penelitian yang Sudah Diolah No Umur  Jenkel RB  RS  AS  EMP  TNGB  Tanggapan 1. 36 Wanita 4 5 5 4 4 Puas 2. 27 Pria 5 4 5 5 4 Puas 3. 32 Wanita 4 4 3 4 4 Puas 4. 21 Wanita 4 4 4 5 5 Puas 5. 33 Pria 5 5 4 4 4 Puas 6. 29 Wanita 4 4 4 3 3 Puas 7. 22 Wanita 4 4 3 3 4 Puas 8. 31 Pria 5 5 5 5 5 Puas 9. 34 Pria 2 2 3 2 2 Tidak Puas 10. 37 Pria 4 4 3 2 3 Puas …. …. … … … … … … … 97 29 Wanita 4 3 3 4 4 Puas 98 52 Pria 5 5 5 5 5 Puas 99 40 Pria 4 4 3 1 3 Tidak Puas 100 66 Pria 4 4 4 4 4 Puas
Perhitungan  Algoritma  C4.5  untuk  memperoleh  model  aturan  pohon  keputusan dapat diuraikan sebagai berikut :
Langkah  1:  Menghitung  jumlah  kasus,  jumlah  kasus  untuk  keputusan  P uas,  jumlah kasus untuk keputusan Tidak Puas.
Langkah  2:  Menghitung Entropy dari  semua  kasus  dan  kasus  yang  dibagi berdasarkan  kelas  atribut  dengan  persamaan  (1).  Selanjutnya  dilakukan penghitungan Gain untuk  masing-masing  atribut  dengan  persamaan  (2).  Berikut  ini adalah perhitungan nilai entropy dan gain.
a) Menghitung entropy total : Entropy [Total] = ( ( ))   ( ( )) = 0,657704779 b) Menghitung entropy dan gain rehability : Entropy [Reliability – 1]  = 0 Entropy [Reliability – 2]  = 0
Entropy [Reliability – 3]  = ( ( ))   ( ( )) = 0,961236605 Entropy [Reliability – 4] = ( ( ))   ( ( )) = 0,127418512
Entropy [Reliability – 5] = 0
Gain [Reliability] =
( ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) )
Dan  begitu  seterusnya  untuk  seluruh  kriteria.  Berikut  ini  hasil  perhitungan  nilai entropy dan gain yang di tunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Perhitungan Node 1 Node 1 Jumlah Kasus Puas Tidak Puas Entropy Information Gain TOTAL 100 83 17 0,657704779 Reliability / Kehandalan 0,460115468 1 0 0 0 0 2 11 0 11 0 3 13 8 5 0,961236605 4 57 56 1 0,127418512 5 19 19 0 0 Responsive / Ketanggapan 0,335760325 1 0 0 0 0 2 8 0 8 0 3 23 16 7 0,886540893 4 45 43 2 0,262311220 5 24 24 0 0 Assurance / Jaminan 0,359862212 1 1 0 1 0 2 9 2 7 0,764204507 3 24 15 9 0,954434003 4 46 46 0 0 5 20 20 0 0 Emphaty / Perhatian 0,424828013 1 2 0 2 0 2 10 1 9 0,468995594 3 22 16 6 0,845350937 4 42 42 0 0 5 24 24 0 0
Vol. 2 , No. 1, Januari (202 1 ), pp. 31-38
Tangibles / Wujud 0,374658095 1 3 0 3 0 2 6 0 6 0 3 25 18 7 0,855450811 4 45 44 0 0,153742180 5 21 21 0 0
Langkah  3:  Dari  hasil  perhitungan  pada  Tabel  2.  diperoleh   nilai  atribut  tertinggi adalah Rehability dengan gain sebesar 0,460115468. Maka atribut Rehability dipilih sebagai node akar.  Nilai  kelas  atribut  1  adalah  kosong,  sehingga  tidak  perlu dilakukan  perhitungan  pada  kelas  atribut  tersebut.  Untuk  kelas  atribut  5 mengklasifikasikan  kasus  menjadi  satu  keputusan  yaitu  Puas  dan  kelas  atribut  2 menjadi  Tidak  Puas.  Untuk  kelas  atribut  3  dan  4  belum  diperoleh  hasil  antara keputusan  Puas  dan  Tidak  Puas,  maka  perlu  dilakukan  perhitungan  lebih  lanjut. Berikut  ini  hasil  perhitungan  dari  kelas  atribut  Reliability  =  3  (Cukup  Puas)  yang ditunjukkan pada Tabel 3. berikut ini:
Tabel 3. Hasil Perhitungan Node 1.1 Node 1.1 Jumlah Kasus Puas Tidak Puas Entropy Information Gain Reliability-Cukup Puas 13 8 5 0,961236605 Responsive 0,275107025 1 0 0 0 0 2 0 0 0 0 3 9 4 5 0,99107606 4 4 4 0 0 5 0 0 0 0 Assurance 0,537407758 1 0 0 0 0 2 1 0 1 0 3 6 2 4 0,918295834 4 6 6 0 0 5 0 0 0 0 Emphaty 0,430729147 1 1 0 1 0 2 0 0 0 0 3 7 3 4 0,985228136 4 5 5 0 0.918295834 5 0 0 0 0 Tangibles 0,153064495 1 0 0 0 0 2 1 0 1 0 3 7 4 3 0,985228136 4 5 4 1 0,721928095 5 0 0 0 0
Dari  hasil  perhitungan  pada  Tabel  3.  diatas,  atribut  yang  menjadi node cabang dari  Reliability  =  3  adalah  Assurance  dengan  nilai gain tertinggi  sebesar 0,537407758.  Nilai  kelas  atribut  5  dan  1  adalah  kosong,  sehingga  tidak  perlu dilakukan  perhitungan  pada  kelas  atribut  tersebut.  Nilai  kelas  atribut   4  telah mengklasifikasikan  satu  keputusan  Puas  dan  nilai  kelas  atribut  2  diperoleh keputusan  Tidak  Puas.  Proses  perhitungan  terus  dilakukan  menggunakan  cara  yang sama  hingga  diperoleh  hasil  akhir  dengan  node  1.2,    Berikut  ini  hasil  perhitungan node Reliability-Puas pada Tabel 4. berikut ini
Tabel 4. Hasil Perhitungan Node 1.2 Node 1.2 Jumlah Kasus Puas Tidak Puas Entropy Information Gain Reliability-Puas 57 56 1 0,127418512 Responsive 0,011762469 1 0 0 0 0 2 0 0 0 0 3 12 12 0 0 4 36 35 1 0,183122068 5 0 0 0 0 Assurance 0,040299175 1 0 0 0 0 2 2 2 1 0 3 12 11 1 0,41381685 4 34 34 0 0 5 0 0 0 0 Emphaty 0,127418512 1 1 0 1 0 2 1 1 0 0 3 12 12 0 0 4 31 31 0 0 5 12 12 0 0 Tangibles 0,038187524 1 0 0 0 0 2 0 0 0 0 3 13 12 1 0,391243564 4 33 33 0 0 5 11 11 0 0
Dari  hasil  perhitungan  pada  Tabel  7.  diatas,  atribut  yang  menjadi Node cabang dari  Reliability  =  4  adalah  Emphaty  dengan  nilai gain tertinggi  sebesar 0.127418512. Nilai  kelas 2, 3, 4 dan 5 mengklasifikasikan  kasus menjadi  satu  yaitu keputusan  Puas.  Kelas  atribut  1  adalah  Tidak  Puas.  Dengan  demikian Node 1.2. adalah  node  cabang  terakhir  yang  terbentuk. Dengan  demikian  dapat  digambarkan hasil pohon keputusan hasil perhitungan menggunakan algoritma C.45 pada Gambar 1. sebagai berikut :
= 1 = 2 = 3 = 4 = 5 Tidak Puas Tidak Puas Puas Reliability Emphaty Assurance Tidak Puas Puas Tangibles = 2 = 3 = 4 Tidak Puas = 4 Responsiveness = 3 Emphaty = 3 2 Puas 3 Tidak Puas = 3 Tidak Puas Puas Puas Puas Puas = 1 = 2 = 3 = 4 = 5
Gambar 1. Pohon Keputusan Hasil Perhitunga Algoritma C4.5
Vol. 2 , No. 1, Januari (202 1 ), pp. 31-38
Dari  perhitungan  diatas  terdapat  12  (dua  belas) rules yang  dapat  di  jadikan sebagai referensi dalam menentukan tingkat kepuasan  konsumen terhadap pelayanan servis di Bengkel Zul Keluarga Jaya Pematangsiantar. Adapun aturan atau rule yang terbentuk berdasarkan pohon keputusan pada Gambar 1. di atas yaitu  6 (enam) rules keputusan  puas  dan  6  (enam) rules keputusan  tidak  puas  dijelaskan  melalui  teks narasi sebagai berikut:
a) Jika  Reliability  (Kehandalan  Pelayanan)  =  1,  maka  hasilnya  Tidak  Puas {Puas = 0, Tidak Puas = 3}
b) Jika  Reliability  (Kehandalan  Pelayanan)  =  2,  maka  hasilnya  Tidak  Puas {Puas = 0, Tidak Puas = 8}
c) Jika  Reliability  (Kehandalan  Pelayanan)  =  3  dan  Assurance  (Jaminan Pelayanan) = 2, maka hasilnya Tidak Puas {Puas = 0, Tidak Puas = 1}
d) Jika  Reliability  (Kehandalan  Pelayanan)  =  3,  Assurance  (Jaminan Pelayanan)  =  3,  Tangibles  (Bukti  Nyata)  =  3,  Responsive  (Ketanggapan Pelayanan)  =  3,  Emphaty  (Perhatian  Pelayanan)  =  3  maka  hasilnya  Tidak Puas {Puas = 2, Tidak Puas = 3}
e) Jika  Reliability  (Kehandalan  Pelayanan)  =  3,  Assurance  (Jaminan Pelayanan)  =  3  dan  Tangibles  (Bukti  Nyata)  =  4,  maka  hasilnya  Tidak  Puas {Puas = 0, Tidak Puas = 1}
f) Jika  Reliability  (Kehandalan  Pelayanan)  =  3  dan  Assurance  (Jaminan Pelayanan) = 4, maka hasilnya Puas {Puas = 6, Tidak Puas = 0}
g) Jika  Reliability  (Kehandalan  Pelayanan)  =  4  dan  Emphaty  (Perhatian Pelayanan) = 1, maka hasilnya Tidak Puas {Puas = 0, Tidak Puas = 1}
h) Jika  Reliability  (Kehandalan  Pelayanan)  =  4  dan  Emphaty  (Perhatian Pelayanan) = 2, maka hasilnya Puas {Puas = 1, Tidak Puas = 0}
i) Jika  Reliability  (Kehandalan  Pelayanan)  =  4  d an  Emphaty  (Perhatian Pelayanan) = 3, maka hasilnya Puas {Puas = 12, Tidak Puas = 0}
j) Jika  Reliability  (Kehandalan  Pelayanan)  =  4  dan  Emphaty  (Perhatian Pelayanan) = 4, maka hasilnya Puas {Puas = 31, Tidak Puas = 0}
k) Jika  Reliability  (Kehandalan  Pelayanan)  =  4  dan  Emphaty  (Perhatian Pelayanan) = 5, maka hasilnya Puas {Puas = 12, Tidak Puas = 0}
l) Jika  Reliability  (Kehandalan  Pelayanan)  =  5,  maka  hasilnya  Puas  {Puas  = 19, Tidak Puas = 0}
Pada  tahap  akhir  penerapan  Algoritma  C4.5  dilakukan  penyesuaian  hasil perhitungan  manual  melalui  pengujian  menggunakan software  RapidMiner 5.3. Hasil  pengolahan  data  dengan  model  pohon  keputusan  sesuai  dengan software RapidMiner , dapat dilihat pada Gambar 2. sebagai berikut :
Gambar 2. Decision Tree Pada Rapidminer
Gambar 2. diatas merupakan pohon keputusan yang dihasilkan pada Rapidminer . Hasil  penerapan  Algoritma  C4.5  menggunakan software  RapidMiner dengan operator Split Validation diperoleh nilai akurasi yaitu sebesar 94,00%.
Gambar 3. Performance Vektor Algoritma C4.5
Dari  gambar  diatas  Berdasarkan  pengolahan  data  menggunakan software RapidMiner didapat  nilai  akurasi  sebesar  94,00%,  artinya  bahwa  rule  yang dihasilkan tingkat kebenarannya mendekati 100%. Sesuai dengan ketentuan tersebut maka  hasil  perhitungan  manual  dengan  pengujian RapidMiner menghasilkan sebanyak  12  model  aturan  atau rule tingkat  kepuasan  konsuman  pada  pelayanan bengkel.  Artinya  hasil  proses  yang  dilakukan  peneliti  pada  perhitungan  Algoritma C4.5  dan Rapidminer diperoleh  hasil  yang  sama  dan  sesuai.  Sehingga  pengujian dengan RapidMiner dapat  dikatakan  berhasil  dan  dapat  menemukan  pohon keputusan pada kasus tingkat  kepuasan konsumen terhadap pelayanan pada Bengkel Zul Keluarga Jaya Pematangsiantar.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil dan pembahasan sebelumnya dapat disimpulkan bahwa :
a) Penerapan  data  mining  klasifikasi  dengan  Algoritma  C4.5  telah  dapat  diterapkan untuk  mengklasifikasi  tingkat  kepuasan  konsumen  terhadap  pelayanan  di  Bengkel Zul  Keluarga  Jaya  Pematangsiantar  yang  diperoleh  dari  hasil  perhitungan  nilai entropy dan gain pada  setiap  atribut  penilaian.  Hasil  penerapan  Algoritma  C45 telah  didapatkan  pohon  keputusan  dan rule yang  menunjukkan  bahwa  atribut Reliability  sebagai  atribut  yang  paling  berpengaruh  dalam  keputusan  kepuasan konsumen  terhadap  pelayanan  di  Bengkel  Zul  Keluarga  Jaya,  kemudian  diikuti dengan atribut Assurance, Tangibles, Responsive, dan Emphaty.
b) Hasil  penerapan  Algoritma  C4.5  dapat  diuji  dengan Software  Rapidminer dan diperoleh  yang  sama  dengan  perhitungan  manual  dengan  pemodelan  Algoritma C4.5 menghasilkan akurasi sebesar 94,00%.

## Daftar Pustaka
[1] L. Navia Rani, “Larissa Navia Rani , Fakultas Il Mu Komp Uter ,” Vol. 2, No. 2, Pp. 33–38, 2015.
[2] A.  S.  Febriarini  And  E.  Z.  Astuti,  “Penerapan  Algoritma  C4  .  5  Untuk  Prediksi Kepuasan  Penumpang  Bus  Rapid  Transit  (  Brt  )  Trans  Semarang,”  Pp.  95–103, 2019, Doi: 10.30864/Eksplora.V8i2.156.
[3] Nurdin  And  D.  Astika,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Menganalisis  Penjualan Barang Dengan Pada Supermarket Sejahtera,” Techsi , Vol. 6, No. April, Pp. 134– 155, 2015, Doi: 10.3389/Fnsys.2011.00002.
[4] E.  Elisa,  “Analisa  Dan  Penerapan  Algoritma  C4.5  Dalam  Data  Mining  Untuk Mengidentifikasi Faktor-Faktor Penyebab Kecelakaan Kerja Kontruksi
Pt.Arupadhatu  Adisesanti,” J.  Online  Inform. ,  Vol.  2,  No.  1,  P.  36,  2017,  Doi: 10.15575/Join.V2i1.71.
[5] M.  Ardiansyah  Sembiring,  M.  Fitri  Larasati  Sibuea,  And  A.  Sapta,  “Analisa Kinerja  Algoritma  C.45  Dalam  Memprediksi  Hasil  Belajar,”  Vol.  4307,  No. February, Pp. 73–79, 2018.