## ISSN 2085-4579

## Rancang Bangun Sistem Informasi Untuk Menentukan Kapabilitas Konsumen Dalam Mengambil Pinjaman KPR (Studi Kasus: PT.Graha Samolo Indah)
Adhi Kusnadi, Risyad Ananda Putra
1 Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Multimedia Nusantara, Tangerang, Indonesia adhi.kusnadi@umn.ac.id
Diterima 10 Oktober 2016 Disetujui 16 November 2016
Abstract — Indonesia  is  one  country  that  has  a  relatively large  population  .  The  government  in  the  period  of  5 years,  annually  hold  a  procurement  program  1  million FLPP  house  units.  This  program  is  held  in  an  effort  to provide  a  decent  home  for  low  income  people.  FLPP housing development requires good precision and speed of development  on  the  part  of  the  developer,  this  is  often hampered  by  the  bank  process,  because  it  is  difficult  to predict  the  results  and  speed  of  data  processing  in  the bank.  Knowing  the  ability  of  consumers  to  get  subsidized credit,  has  many  advantages,  among  others,  developers can  plan  a  better  cash  flow,  and  developers  can  replace consumers  who  will  be  rejected  before  entering  the  bank process.  For  that  reason  built  a  system  that  can  help developers.  There  are  many  methods  that  can  be  used  to create  this  application.  One  of  them  is  data  mining  with Classification  tree.  The  results  of  10-fold-cross-validation applications have an accuracy of 92% .
Index  Terms-Data  Mining,  Classification  Tree, Housing,  FLPP,  10-fold-cross  Validation,  Consumer Capability

## I. P ENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  salah  satu  negara  yang memiliki jumlah penduduk yang relatif besar. Menurut data Badan Pusat Statistik jumlah penduduk Indonesia pada  tahun  2010  mencapai  230  juta  jiwa[1]. Pemerintah  dalam  kurun  waktu  5  tahun,  setiap tahunnya  mengadakan  program  pengadaan  1 juta  unit rumah  FLPP  (Fasilitas  Likuiditas  Pembayaran Perumahan)  [2].  Program  ini  diadakan  tiap  tahunnya oleh  pemerintah  dalam  upaya  menyediakan  rumah yang  layak  huni  bagi  masyarakat  berpenghasilan rendah.  Pembangunan  perumahan  FLPP  memerlukan presisi  dan  kecepatan  pembangunan  yang  baik  dari pihak  pengembang,  hal  ini  seringkali  terhambat  pada proses bank,  dikarenakan  sulit  untuk  memprediksikan hasil dan kecepatan pemrosesan data di bank.
Berdasarkan wawancara dengan pihak pengembang  yaitu manager  marketing dan  komisaris PT  Graha  Samolo  Indah.  Proses  bank  terdiri  dari beberapa langkah yang meliputi pengumpulan berkas,
wawancara,  BI checking,  visit ,  lalu  pihak  bank mengeluarkan  SP3K  (Surat  Penegasan  Persetujuan Penyediaan Kredit), dan pada tahap akhir akad kredit. Tahap pertama dalam proses bank adalah pengumpulan  berkas  konsumen  yang  dilakukan  oleh pihak  pengembang  perumahan  berdasarkan  DCL ( Document  Check  List )  yang  diajukan  oleh  pihak bank.  Setelah  berkas  lengkap  maka  akan  diberikan kepada  pihak  bank  dan  akan  dilakukan  BI chechking untuk mengetahui apakah konsumen memiliki hutang yang belum terbayarkan, selanjutnya dilakukan proses wawancara  konsumen  yang  dilakukan  oleh  pihak bank.  Setelah  proses  wawancara  selesai  jika konsumen  memiliki  usaha  sendiri/wirausaha  maka pihak  bank  akan  mengada visit ke  tempat  usaha tersebut.  Berdasarkan  berkas  konsumen,  wawancara, dan visit pihak  bank  akan  memutuskan  untuk menerima atau menolak konsumen dengan mengeluarkan  SP3K.  Setelah  SP3K  dikeluarkan  oleh pihak bank prosesi akad kredit dapat dilakukan.
Dalam  pemberian  kredit,  pihak  bank  meneliti kemampuan  konsumen  berdasarkan  prinsip  5C akronim dari Character, Capacity, Capital,
Condition,  Collateral. 5C  memiliki  banyak  faktor seperti  pendapatan,  umur,  pekerjaan,  dan  lain-lain. Mengetahui kemampuan konsumen untuk mendapatkan kredit  subsidi, memiliki  banyak keuntungan antara lain, pengembang dapat merencanakan cash flow yang lebih baik, pengembang  dapat  mengganti  konsumen  yang  akan ditolak  sebelum  masuk  ke  proses  bank.    Oleh  karena itu  pihak  pengembang  perlu  memiliki  kemampuan untuk  memprediksi  kemampuan  konsumen  untuk mendapatkan  kredit  subsidi.  Berdasarkan  data  yang tersedia yaitu berkas dari konsumen, pihak pengembang dapat memprediksikan hal tersebut. Ada banyak metode yang dipakai untuk membuat aplikasi prediksi ini. Salah satunya adalah data mining , karena data mining merupakan teknik yang dapat memberikan  arti  pada  data  yang  ada  dengan  cara menemukan, pola dan tren baru yang bermakna [3].

## ISSN 2085-4579
Terdapat  beberapa  cara  untuk  menganalisis  data dalam data mining seperti klastering, association , dan classification . Classification  tree banyak  digunakan untuk  memecahkan  permasalahan data  mining yang memerlukan prediksi data dari data yang tersedia [5]. Menggunakan data yang ada, classification tree dapat membuat model yang bisa memprediksikan hasil dari data  baru  dengan  menggunakan  atribut  data  yang tersedia.  Algoritma  C4.5  mempunyai  kemampuan untuk melihat pola lolos tidaknya konsumen pada saat proses bank. Penelitian  serupa juga pernah dilakukan oleh  Rafik  Khairul  Amin  menggunakan  Algoritma C4.5  untuk  memilih  debitur  yang  akan  diberikan kredit  [4].  Penelitian  oleh  Rafik  Khairul  Amin menggunakan data yang dimiliki oleh pihak bank dan aplikasi  yang  dikembangkan  juga  digunakan  oleh pihak  bank  berbeda  dengan  pengembangan  sistem pada  penelitian  ini yang  menggunakan  data pengembang perumahan, dan digunakan oleh pengembang perumahan.
PT.  Graha  Samolo  Indah  merupakan  sebuah perusahaan  yang  bergelut  dibidang  pembangunan perumahan  yang  berada  di  daerah  Cianjur  dan memiliki  seratus  empat  puluh unit rumah.  PT.  Graha Samolo  Indah  memiliki  data  konsumen  dan  calon konsumen  sejumlah  lima  puluh  data.    Data  tersebut dapat  digunakan  untuk  membuat  pohon  keputusan, dan  selanjutnya  mengetahui  kemampuan  calon konsumen.

## II. S

## TUDI P USTAKA

## A. Data Mining
Data mining merupakan  proses  mengolah  data yang  terbatas  dengan  kemungkinan  model  yang  tidak terbatas  dan  bertujuan  untuk  menghasilkan  model yang  paling  baik  menjelaskan  data  yang  ada,  dengan cara mengaplikasikan Algoritma data analisis dan data discovery [5] .  Data  mining juga  dapat  dikatakan sebagai  proses  mengekstrak  pengetahuan  dari  data yang  banyak  [6].  Pengetahuan  ini  berupa  keteraturan, pola,  dan  hubungan  dalam set data  yang  berukuran besar  dan  tidak  diketahui  sebelumnya.  Terdapat beberapa metode untuk pengolahan dalam data mining dan  dapat  dibagi  menjadi  2  jenis  secara  umum  yaitu predictive  method dan descriptive  method [14] . Predictive  method mengambil  kesimpulan  dari  data yang  ada  untuk  membuat  prediksi  pada  data selanjutnya, klasifikasi, regresi dan deviasi merupakan beberapa  contoh  teknik  pada predictive  method . Descriptive  method mengeneralisasikan  karakterisitik data  yang  terdapat  dalam  database, clustering, association, dan sequential  mining merupakan beberapa contoh teknik pada descriptive method .

## B. Decision Tree
Pembuatan  mode  untuk  memprediksikan  kelas suatu  objek  berdasarkan  atribut  yang  dimilikinya mrupakan  hal  yang  harus  dilakukan  dalam data
mining dengan redictive  method . Decision  tree merupakan  salah  satu  metode  untuk  melakukan pembuatan  mode  tersebut  dan  cukup  terkenal  karena mudah  untuk  diinterprestasikan,  tingkat  akurasi  yang baik,  dan  efisien  dalam  menangani  atribut  diskret ataupun  numerik/kontinyu  [11]. Decision  tree mempunyai  konsep  mengubah  data  menjadi  pohon keputusan  lalu  pohon  keputusan  diubah  menjadi aturan-aturan  keputusan.  Data  yang  terdapat  pada pohon  keputusan  biasanya  berbentuk  tabel  yang memiliki  atribut  dan record. Atribut  menyatakan parameter  yang  digunakan  sebagai  kriteria  dalam pembentukan tree.
Decision  tree terdiri  dari  Simpul  akar,  yang  tidak memiliki  cabang  masukan  dan  berpengaruh  paling besar  pada  suatu  kelas  tertentu.  Simpul  internal yang merepresentasikan  test  atau  subset  dari  sebuah Atribute  dan  simpul  daun yang  merupakan  sebuah sambungan node dari tree berupa class  label .  Salah algoritma yang dapat dipakai adalah algoritma C4.5.

## C. Pinjaman KPR
Peminjaman  KPR  (kredit  peminjaman  rumah) merupakan  salah  satu  pelayanan  yang  diberikan  oleh bank khusus untuk pembangunan atau renovasi rumah [8]. Secara umum KPR dibagi menjadi dua jenis yaitu KPR subsidi dan KPR  non Subsidi. Perbedaan utama jenis  KPR  ini  adalah  suku  bunga  yang  rendah  dan cicilan  ringan  tanpa  ada  perubahan  bunga  sepanjang jangka  waktu  kredit.  KPR  subsidi  diawasi  oleh pemerintah  dan  memiliki  syarat-syarat  khusus  yang harus  dipenuhi  seperti  penghasilan  pemohon  dan maksimum  kredit  yang  diberikan.  Syarat-syarat tersebut  adalah  sebagai  berikut  :  warga  negara indonesia, telah berusia 21 tahun atau telah  menikah, belum  pernah  memiliki  hunian,  belum  pernah menerima  subsidi  perumahan,  termasuk  dalam kategori  masyarakat  berpenghasilan  rendah,  yang memiliki  pekerjaan  atau  penghasilan  tetap,  dan memiliki NPWP dan SPT tahunan.

## D. Prinsip 5C
Pemohon  kredit  akan  dianalisis  berdasarkan character , capital , capacity , collateral , dan constraint . Character adalah keadaan waktu atau sifat nasabah. Capital jumlah  dana  atau  modal  sendiri. Capacity kemampuan  menjalankan  usaha/pekerjaan. Collateral merupakan  barang  yang  diserahkan sebagai  agunan. Constraints adalah  batas  pelaksaan bisnis.
Pemohon  kredit  akan  dianalisis  berdasarkan character , capital , capacity , collateral , dan constraint . Character adalah keadaan waktu atau sifat nasabah. Capital jumlah  dana  atau  modal  sendiri. Capacity kemampuan  menjalankan  usaha/pekerjaan. Collateral merupakan  barang  yang  diserahkan sebagai  agunan. Constraints adalah  batas  pelaksaan bisnis.

## ISSN 2085-4579

## III. M ETODE P ENELITIAN DAN P ERANCANGAN S ISTEM

## A. Metode Penelitian
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini terbagi menjadi delapan tahap, yaitu:
1. Studi Literatur Studi  literatur  yaitu  proses  pengumpulan  bahan- bahan  referensi  baik  dari  buku,  jurnal,  artikel, paper,  maupun  situs  internet.  Studi  literatur memiliki  tujuan  untuk  membantu  menemukan teori-teori  yang  berkaitan  dengan  topik  yang dibahas dalam penelitian ini seperti data mining, pohon keputusan, dan Algoritma C4.5.
2. Teknik Pengumpulan Data Teknik yang digunakan dalam pengumpulan data perancangan  sistem  ini  adalah  investigasi hard data , pengamatan, dan wawancara.
3. Analisis Proses KPR Analisis  proses  yang  sudah  berjalan  berdasarkan data yang terkumpul untuk mengetahui kebutuhan  sistem  dan  menentukan  fitur  yang akan dimasukan ke dalam sistem yang selanjutnya dilakukan perancangan sistem.
4. Perancangan Sistem Merancang  sistem  yang  akan  digunakan  dalam pemrograman sistem berdasarkan analisis proses. Perancangan sistem berupa pembuatan flowchart , DFD, dan desain UI untuk setiap form.
5. Pemrograman Sistem Membangun  sistem yang  telah  dirancang menggunakan  Visual  Studio  2010  menggunakan bahasa  C#.  Pemrograman  sistem  adalah  proses merealisasikan  fitur-fitur  yang  telah  ditentukan dengan  rancangan  yang  telah  dibuat,  sehingga menghasilkan sistem yang sesuai dengan keinginan user.
6. Testing dan Debugging Aplikasi
Testing dan debugging aplikasi dilakukan selama tahapan  pemrograman  sistem  dan  setelah  sistem telah  berhasil  dibangun  yang  bertujuan  mencari bug . Testing dan debugging bertujuan mengurangi  kesalahan-kesalahan  yang  ada  pada program  agar  mendapatkan  performa  aplikasi yang maksimal.
7. Data Learning, Testing, dan Evaluasi
Data learning dan  data testing merupakan tahapan yang harus dilalui dalam Algoritma C4.5 agar dapat memprediksi data.
8. Dokementasi
Dokumentasi berguna untuk membuat dokumentasi dari suatu penelitian serta memberikan informasi terhadap peneliti selanjutnya dalam penelitian sejenis.

## B. Analisis Data
Pada  bagian  ini  akan  dijelaskan  tentang  atribut dan  data  yang  digunakan  dalam  sistem.  Data  yang dapat  diolah  oleh user adalah  data  konsumen  yang meliputi data testing, dan data learning. Data learning digunakan  untuk  membuat  pohon  keputusan,  dan pohon keputusan digunakan  untuk  memprediksi  hasil dari data testing . Atribut yang digunakan pada sistem memiliki dua tipe data yang berbeda yaitu kategorikal dan  numerik.  Atribut  kategorikal  memiliki  pilihan yang  dapat  dipilih user sedangkan  atribut  numerik merupakan  atribut  angka.  Tipe  data  kategorikal  dan numerik  digunakan  karena  teknik  klasifikasi  hanya dapat memroses tipe data tersebut.
5C  merupakan  prinsip  yang  digunakan  dalam pemilihan kreditur bank.  DCL ( Document Checklist ) yang  diberikan  oleh  bank  kepada  pihak  PT  Graha Samolo Indah. DCL merupakan daftar dokumen yang harus dilengkapi oleh konsumen sebagai syarat untuk mendapatkan  peminjaman  KPR.  Tabel  spesifikasi atribut  merupakan  daftar  atribut  yang  digunakan sistem  untuk  memprediksi  kemampuan  konsumen berdasarkan  variabel  dalam  prinsip  5C  yang  terdapat pada DCL.
Tabel 1. Spesifikasi Atribut
Atribut Keterangan Tipe Data A1 Umur Numerikal A2 Status Pernikahan Kategorikal A3 Jumlah Tanggungan Numerikal A4 Pendapatan Perbulan Numerikal A5 Lama Bekerja Numerikal A6 Pekerjaan Kategorikal A7 Jenis Kelamin Kategorikal A8 Alamat KTP Kategorikal A9 Alamat Kantor Kategorikal A10 Hasil Prediksi Diterima/Ditolak

## C. Perancangan
Flowchart digunakan  untuk  menggambarkan urutan proses yang terjadi secara detail dan hubungan suatu  proses  dengan  proses  yang  lain  dalam  suatu sistem.
Gambar 1. Flowchart Sistem
Gambar  1  merupakan  gambaran  secara  umum urutan  proses  yang  terjadi  pada  saat  aplikasi dijalankan untuk mendapatkan hasil prediksi. Aplikasi yang  akan  dirancang  dengan  aliran  data  yang digambarkan pada diagram context berikut ini:
Gambar 2. Context Diagram
Pada  Gambar  2  diatas  pada context  diagram terdapat  tiga  entitas , satu  proses,  dan  delapan  aliran data.  Entitas  yang  terdapat  pada  diagram  konteks bernama User yang merupakan admin atau marketing support perusahaan,  Bank  yang  merupakan  pemberi kredit dan konsumen yang memberikan atribut.
Aplikasi  dikembangkan  mengunakan  bahasa pemrograman C#, dan Ms Visual Studio 2010 sebagai development, dan runtime  environment. Bahasa pemrograman C# digunakan karena PT Graha Samolo Indah sudah menggunakan sistem informasi penjualan menggunakan  bahasa  pemrograman  yang  sama. Secara garis besar sistem informasi penjualan tersebut mempunyai fitur-fitur antara lain: mengelola konsumen,  mengelola  rumah,  dan  mengelola  SPR. Aplikasi akan diimplementasikan pada fitur mengelola konsumen.
Fitur  yang  terdapat  pada  aplikasi  sistem  informasi KPR konsumen adalah sebagai berikut:
- Memasukkan  data  konsumen  yang  merupakan data learning, data testing . - Merubah  data  konsumen  yang  merupakan  data learning, data testing .
- Melihat  data  konsumen  yang  merupakan  data learning, data testing, dan prediksi.
Aplikasi  hanya  dapat  digunakan  oleh admin atau marketing support perusahaan yang dapat menggunakan  seluruh  fitur  yang  terdapat  dalam aplikasi.
IV.   I MPLEMENTASI DAN U JI C OBA

## A. Implementasi
Pada form  Main terdapat  enam  tombol  yaitu tombol View  Data  Learning,  View  Data  Testing, Masukkan Data  Learning, Masukkan Data  Testing, Help, dan Back . Berikut  ini  adalah screenshoot dari main form aplikasi.
Gambar 3. Screen Shoot Tampilan Awal Aplikasi
Tombol View Data Learning akan membuka form View Data Learning yang berfungsi untuk memperlihatkan semua data learning , mengubah data learnig, dan  untuk  membuat  pohon  keputusan. Tombol View Data Testing akan membuka form View Data  Testing yang  berfungsi  untuk  memperlihatkan semua data testing , mengubah data testing , dan untuk pohon  prediksi. Form Masukkan Data  Learning dan Masukkan Data  Testing masing-masing  memiliki fungsi  untuk  memasukkan  data learning, dan  data testing. Tombol About berfungsi  untuk  membuka form bantuan  untuk  aplikasi,  dan about dari pembangun  aplikasi.  Tombol Back akan  menutup form Prediksi  Konsumen Main dan  mengakhiri aplikasi.
Berikut  adalah  pohon  keputusan  yang  sudah terbentuk.

## ISSN 2085-4579
Gambar 3.Pohon Keputusan
Aturan  yang  terbentuk  dari  pohon  keputusan  ini adalah sebagai berikut :
• Jika  pendapatan  lebih  kecil  dari  dua  juta  atau lebih besar dari empat juta maka tidak lolos.
• Jika  pendapatan  dua  juta  sampai  empat  juta  dan umur  lebih  kecil  dari  dua  satu  atau  lebih  besar dari lima puluh maka akan lolos.
• Jika  pendapatan  dua  juta  sampai  empat  juta  dan umur  dia  satu  sampai  lima  puluh  dan  pekerjaan pegawai negeri atau wiraswasta maka akan lolos.
• Jika  pendapatan  dua  juta  sampai  empat  juta  dan umur  dia  satu  sampai  lima  puluh  dan  pekerjaan karyawan maka tidak lolos.

## B. Uji Coba 10-Fold-Cross-Validation
Dalam  melakukan  pembangunan  sistem,  10- fold- cross-validation digunakan untuk meghitung estimasi performa. Dalam  10- fold-cross-validation lima  puluh data akan dibagi menjadi sepuluh segmen. Dalam satu segmen    empat  puluh  lima  data  akan  dijadikan  data training, dan lima data akan digunakan untuk validasi. Untuk selanjutnya dihitung akurasi dari  sistem dalam memprediksi kapabilitas konsumen
untuk mendapatkan KPR. Tabel  2.  Hasil perhitungan 10 -fold-cross-validation Uji Coba Jumlah Data Testing Diterima Ditolak Benar Salah
dtr dtl dtr dtl dtr dtl 1 3 2 3 0 0 2 5 0 2 3 2 3 0 0
2 5 0
Uji Coba Jumlah Data Testing Diterima Ditolak Benar Salah dtr dtl dtr dtl dtr dtl
3 3 2 3 0 0 2 5 0 4 3 2 3 0 0 2 5 0 5 3 2 3 0 1 1 4 1 6 3 2 3 0 0 2 5 0
7 3 2 3 0 1 1 4 1
8 3 2 2 1 0 2 4 1 9 3 2 3 0 1 1 4 1 10 3 2 3 0 0 2 5 0
Tabel  2  diatas  menjelaskan  perhitungan  estimasi performa  aplikasi  dalam  memprediksi  kapabilitas konsumen.    Kolom  ‘dtr’  pada  kolom  ‘Jumlah  Data Testing’  merupakan  jumlah  data  konsumen  diterima dan kolom ‘dtl’ adalah jumlah data konsumen ditolak. Kolom ‘Jumlah Data Testing’ merupakan jumlah data untuk memvalidasi data sedangkan kolom ‘diterima’, dan  kolom  ‘ditolak  merupakan  jumlah  prediksi  data. Hasil dari perhitungan 10 -fold-cross-validation adalah aplikasi memiliki akurasi sebesar 92%.

## IV. S IMPULAN
Rancang bangun sistem informasi untuk menentukan  kapabilitas  konsumen  dalam  mengambil pinjaman KPR telah berhasil dirancang dan dibangun. Aplikasi  ini  telah dapat  memprediksikan kemampuan konsumen  untuk  mendapatkan  KPR  dengan  evaluasi dengan menggunakan 10- fold-cross-validation dengan tingkat kurasi didapatkan mencapai 92%, dan dapat  dikatakan  Algoritma  memiliki  akurasi  yang relatif baik.

## D AFTAR P USTAKA
[1]    BPS.  2010.  “Penduduk  Indonesia  Menurut  Provinsi”. Tersedia dalam http://www.bps.go.id . Diakses 23 Maret 2015.
[2]    Aditiasari,  Dana.  “Ini  Alasan  Pemerintah  Bikin  Program  1 Juta Rumah Tiap Tahun”. Tersedia dalam http://finance.detik.com . Diakses 3 Februari 2016.
[3]    Hartanto,  David.  2014.  “Implementasi  Data  Mining  dengan Algoritma  C4.5  untuk  Memprediksi  Tingkat  Kelulusan Mahasiswa”. Ultimatics vol 6 2014 .
[4]    Amin,  Rafik  Khairul.  2014.  “Implementasi  Klasifikasi Decision  Tree  Dengan  Algoritma  C4.5  Dalam  Pengambilan Keputusan  Permohonan  Kredit  Oleh  Debitur  (Studi  Kasus  : Bank  Pasar  Daerah  Istimewa  Yogyakarta)”.  Jurnal  Tugas Akhir, Fakultas Informatika, Universitas Telkom.
[5]  Ozer,  Patrick.  2008.  “Data  Mining  Algorithm  for Classification”. Radbound University Nihmegen
[6]  Han,  Jiawei.  Kamber,  Michelin.  2006.  “Data  Mining Concepts and Techniques Secon Edition”.
[7]  Rahwali,  Rasi.  2015.  “Implementasi  Data  Mining  Algoritma C4.5 Untuk Prediksi Kelayakan Masuk Penjurusan IPA Pada Sekolah  Menengah  Atas  (Studi  Kasus  :  Sekolah  Menengah Atas  Tarakanita  Gading  Serpong)”.  Universitas  Multimedia Nusantara
[8]  Fatmasari,  Nabila.  2013.  “Analisis  Sistem  Pembiayaan  KPR Bank  Konvensional  dan  Pembiayaan  KPRS  Bank  Syariah
(Studi  Kasus  Bank  BTN  dengan  Bank  Muamalat)”.  Jurnal Akuntasi UNESA, Universitas Negeri Surabaya.
[9]  Wibowo,  Moh  Nugroho.  2012  “  Implementasi  dan  Demo Pohon  Keputusan  ID3  dan  C4.5  menggunakan  PHP”. Tersedia  dalam http://nugikkool.blogspot.co.id .  Diakses  21 Februari 2016
[10]  HSSINA,  Badr.  MERBOUHA,  Abdelkarim.  EZZIKOURI, Hanane.  ERRITALI,  Mohammed.  2014.  “A  Comparative Study of Decision Tree ID3 and C4.5”. IJACSA.
[11]  Bening,  Rudi.  “Belajar  Mudah  Algoritma  Data  Mining  : C4.5”.  Tersedia  dalam http://www.academia.edu .  Diakses  1 Februari 2016
[12]  Sukamto,  Rosa  Ariani.  Shalahudin,  M.  2015.  “Rekayasa Piranti Lunak”.
[13]  Refaeilzadeh,  P.,  Tang,  L.  and  Liu,  H.,  2009.  Cross- validation, Encyclopedia of database systems , Hal. 602-607.
[14]  Sondwale,  Pradnya.  2015.  “Overview  of  Predictive  and Descriptive  Data  Mining  Techniques”.  International  Journal of  Advanced  Resarch  in  Computer  Science  and  Software Engineering.
[15]  Schneider,  Jeff.  1997.”Cross  Validation”.  Tersedia  dalam https://www.cs.cmu.edu/~schneide/tut5/node42.html .  Diakses 7 Agustus 2016.