Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 731-739 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Implementasi Metode Decision Tree pada Sistem Prediksi Status Gizi Balita
Dasilva Nike Aria Kurniawan 1 , Maryam 2 *
1,2 Program Studi Informatika, Universitas Muhammadiyah Surakarta, Jawa Tengah, Indonesia e-mail: l200190092@student.ums.ac.id 1 , maryam@ums.ac.id *2

## Abstract
Examination of the nutritional status of toddlers is one way to monitor and identify toddlers who are at risk of experiencing nutritional problems. Implementation of the method in predicting nutritional status  using  relevant  parameters.  The  Decision  Tree  method  is  used  as  a  predictive  model,  using  a dataset  with  parameters  such  as  age,  sex,  height,  weight,  and  nutritional  status  as  labels.  At  the mining  stage,  data  processing  starts  from  preprocessing,  namely  the  cleansing  process  to  clean  up incorrect data and data transformation to change the data type so that it is easy to process during the classification  process.  Furthermore,  the  Decision  Tree  model  will  be  trained,  tested  and  measured based on accuracy. The model is described in the form of a decision tree so that it can be used as a rule in system implementation. The implementation results provide accurate predictions with an accuracy value of 92.73%. The prediction system is designed to assist health workers in supporting decisions on predicting the nutritional status of children under five, as well as facilitating the community to carry out independent checks. This prediction can help  identify toddlers at risk of nutritional disorders so that early intervention steps can be taken appropriately..
Keywords : Toddlers, Decision Tree, Prediction System, Nutritional Status
Abstrak
Pemeriksaan  status  gizi  balita  merupakan  salah  satu  cara  untuk  memantau  dan  mengidentifikasi balita yang beresiko mengalami masalah gizi. Impelementasi metode dalam melakukan prediksi satus gizi menggunakan parameter yang relevan. Metode Decision Tree digunakan sebagai model prediktif, menggunakan  dataset  dengan  parameter  berupa  umur,  jenis  kelamin,  tinggi  badan,  berat  badan, serta status gizi sebagai label. Pada tahap mining, pengolahan data dimulai dari preprocessing yaitu proses  cleansing  untuk  membersihkan  data  yang  salah  dan  transformasi  data  untuk  merubah  tipe data agar  mudah diolah  saat proses klasifikasi.  Selanjutnya, model Decision  Tree akan dilatih, diuji dan diukur berdasarkan akurasi. Model digambarkan dalam bentuk pohon keputusan sehingga dapat digunakan  sebagai  rule  dalam  implementasi  sistem.  Hasil  implementasi  memberikan  prediksi  yang akurat  dengan  nilai  akurasi  sebesar  92,73%.  Sistem  prediksi  dirancang  untuk  membantu  tenaga kesehatan  dalam  mendukung  keputusan  hasil  prediksi  status  gizi  balita,  sekaligus  memfasilitasi masyarakat  untuk  melakukan  pemeriksaan  secara  mandiri.  Prediksi  ini  dapat  membantu mengidentifikasi balita dengan risiko kelainan gizi sehingga langkah-langkah interverensi dini dapat diambil secara tepat.
. Kata kunci : Balita, Decision Tree, Sistem Prediksi Status Gizi

## 1. PENDAHULUAN
Anak  balita  (1-5  tahun)  merupakan  kelompok  umur  yang  paaling  rentan kekurangan  gizi  [1].  Masalah  gizi  masih  didominasi  oleh  keadaan  kurang  gizi seperti  anemia  besi,  gangguan  akibat  kurang  yodium,  kurang  vitamin  A  dan kekurangan energi protein (KEP) [2]. Dampak yang terjadi apabila gizi balita tidak terpenuhi  akan  berpengaruh  terhadap  tumbuh  kembang  balita,  menghambat perkembangan  kognitif,  dan  meningkatkan  resiko  kematian  balita.  Balita  yang kekurangan  gizi  tidak  mampu  membentuk  antibodi  terhadap  penyakit  infeksi
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 731-739 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
sebagai  akibatnya  anakanak  sering  kali  terkena  penyakit  sehingga  mengganggu pertumbuhannya. Penyebab Balita memiliki gizi buruk ialah kemiskinan sehingga akses  pangan  si  balita  terganggu  dan  juga  ketidak  tahunya  orang  tua  karena kurang  Pendidikan  sehingga  pengetahuan  gizi  rendah.  Status  Gizi  adalah merupakan  suatu  kondisi  atau  keadaan  tubuh  yang  diakibatkan  oleh  makanan yang  dikonsumsi,  penyerapan  dan  penggunaan  makanan  oleh  tubuh  [3].  Oleh karena itu, pemeriksaan status gizi diperlukan untuk memantau status gizi balita sehingga  dapat  melakukan  penanganan  yang  tepat.  Hal ini  dapat  dibantu  dengan adanya  sistem  yang  dapat  membantu  proses  prediksi  status  gizi  balita  apakah memiliki gizi yang seimbang atau tidak.
Penelitian pada prediksi status Gizi Balita dilakukan dengan berbagai macam metode. Metode Decision Tree digunakan dan memiliki tingkat akurasi 100%  [4]. Metode Naïve Bayes dengan nilai akurasi 80.60% [5]. Metode K-Nearest Neighbor memperoleh  akurasi  sebesar  68%  [6].  Berdasarkan  hasil  Riset  Kesehatan  Dasar, bahwa status gizi balita memuat, Umur Balita, Jenis Kelamin, berat badan menurut umur  (BB/U),dan  tinggi  badan  menurut  umur  (TB/U)  merupakan  indicator  yang umum  digunakan  karena  memiliki  keunggulan  dan  lebih  mudah  dimengerti  oleh masyarakat umum [7].
Metode Decision  Tree ini  popular  karena  mampu  melakukan  klasifikasi sekaligus  menunjukkan  hubungan  antar  atribut.  Berbagai  macam  algoritma  yang dapat  membangun  suatu decision  tree salah  satunya  C4.5.  Algoritma  C4.5 merupakan salah satu algoritma yang digunakan untuk melakukan klasifikasi atau segmentasi atau pengelompokan dan bersifat prediktif.  Pada pelayanan kesehatan masyarakat  semisal  Puskesmas,  proses  pemeriksanan  status  gizi  balita  rutin dilakukan,  dengan  hasil  beragam.  Hal  ini  terjadi  karena  balita  merupakan kelompok  yang  rentan  menderita  kelainan  gizi.  Proses  pemeriksaan  dapat dipermudah  dengan  adanya  suatu  sistem  untuk  melakukan  pemeriksaan  secara mandiri  oleh  masyarakat,  cukup  dengan  menginputkan  data  anak.  Sistem  ini sekaligus  membantu  tenaga  kesehatan  dalam  memutuskan  hasil  pemeriksaan status gizi balita.
Berdasarkan permasalahan tersebut, model klasifikasi yang tepat diperlukan untuk  membangun  sistem  prediksi  status  gizi  balita.  Metode  yang  digunakan adalah  Decision  Tree  C4.5  dengan  melibatkan  data  primer  yang  diperoleh  dari puskesmas dengan 4 parameter berupa usia, jenis kelamin, tinggi badan, dan berat badan.  Proses  pengembangan  sistem  diimplementasikan  berbasis  website sehingga dapat membantu tenaga kesehatan dalam proses pengambilan keputusan serta  dapat  membantu  masyarakat  umum  dalam  melakukan  pemeriksaan  secara mandiri,  dan  kemudian  memperoleh  info  penanganan  yang  tepat  sesuai  hasil prediksi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini memiliki beberapa tahap yang diperlukan untuk menghasilkan sistem prediksi status gizi. Alur pada metode penelitian terdapat pada Gambar 1.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 731-739 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 1. Tahapan penelitian

## 2.1. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  diperoleh  menggunakan  metode  wawancara  dan obeservasi  dengan  petugas  pada  puskesmas  Sibela,  Kelurahan  Mojosongo, Kecamatan  Jebres,  Jawa  Tengah.  Hasil  perolehan  data  untuk  penelitian    berupa data primer dari pemeriksaan balita yang dilakukan pada tahun 2021.

## 2.2. Preprocessing Data
Data yang diperoleh kemudian dilakukan integrasi berupa pengelompokkan data  dengan  menggunakan  4  parameter  yaitu:  Umur,  Jenis  Kelamin,  Berat  badan menurut  umur  (BB/U),dan  Tinggi  badan  menurut  umur  (TB/U).  Hasil  status  gizi dinyatakan dengan 3 label yaitu status gizi kurang, gizi baik, dan gizi lebih. Proses cleansing dilakukan untuk membersihkan data yang salah, tidak lengkap, atau data yang hilang. Kemudian dilakukan transformasi data untuk merubah tipe data agar mudah  diolah  saat  proses  klasifikasi.  Tabel  1  menunjukkan  data  pemeriksaan balita sebanyak 55 record .

## Tabel 1. Data Pemeriksaan Balita
No  Jenis Kelamin  Umur  BB/U  TB/U  Status Gizi 1  Laki-Laki 1 th 6,5 68,6 Gizi Kurang 2  Laki-Laki 1 th 6,7 70,5 Gizi Kurang 3  Laki-Laki 1 th 6,5 68,6 Gizi Kurang 4  Laki-Laki 1 th 8,6 73,4 Gizi Baik 5  Perempuan 1 th 8,9 71,4 Gizi Baik .. ..
.. .. .. .. 54  Perempuan 5 th 29,5 95,2 Gizi Lebih 55  Perempuan 5 th 29,5 123,7  Gizi Lebih

## 2.3. Data Mining
Data  Mining adalah  serangkaian  proses  untuk  menggali  nilai  tambah  dari suatu kumpulan data berupa pengetahuan yang selama ini tidak diketahui secara manual  [9].  Data  mining  sering  disebut  juga Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  dan  memiliki  beberapa  teknik,  antara  lain  adalah classification [10] .
Pengumpulan Data
Preprocessing Data
Data Mining Evaluasi performa Pengembangan Sistem
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 731-739 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Penelitian  ini  menggunakan  teknik  klasifikasi  yaitu  pengelompokkan  yang sistematis  pada  sejumlah  objek  ke  dalam  kelas  berdasarkan  karakteristik  yang sama, atau supervised learning dengan ciri berupa data yang memiliki label.
Algoritma  C4.5  yaitu  algoritma  yang  digunakan  untuk  membangun decision tree (pohon  keputusan)  [11].  Metode  ini  mampu  mengambil  keputusan  dengan cara  sederhana,  sehingga  mudah  dipahami.  Kelebihan  dari  metode  ini  adalah hasilnya  dapat  digambarkan  bentuk  pohon  keputusan  sehingga  dapat  diamati langsung  [8].  Pohon  keputusan  dapat  membagi  kumpulan  data  besar  menjadi himpunan-himpunan  record  yang  lebih  kecil  dengan  menerapkan  serangkaian aturan  keputusa.  Rumus  Algoritma  C4.5  terbagi  menjadi  2  formula,  formula  (1) digunakan untuk mencari nilai gain dan formula (2) mencari nilai entropy.
(    )           ( )     ∑ (  ) (1) Keterangan : S = Himpunan Kasus A = Fitur n = Jumlah partisi atribut A |Si|  = Proporsi Si terhadap S |S| = Jumlah kasus dalam S ( )     ∑ (2) Keterangan : S = Himpunan Kasus A = Fitur N = Jumlah Partisi S Pi
= Proporsi dari Si terhadap S

## 2.4. Evaluasi Performa
Evaluasi  performa  menggunakan Confusion  Matrix untuk  menguji  seberapa akurat metode klasifikasi C4.5. Confusion Matrix, dikenal sebagai table kontigensi yang  memungkinkan  visualisasi  kinerja  algoritma  pembelajaran.  Setiap  Kolom matriks  mewakili  contoh  dalam  kelas  yang  di  prediksi,  sementara  setiap  baris mewakili contoh dalam kelas yang sebenarnya [12]. Confusion Matrix dapat dilihat pada Tabel 2.
T abel 2. Confusion Matrix Kelas Aktual Kelas Prediksi Positif Negatif Positif True Positif (TP) False Positif (FP) Negatif False Negatif (FN) True Negatif (TN)
Nilai  Akurasai  dapat  dihitung  dengan  menggunakan  formula  (3)  yang didefinisikan sebagai berikut :
Akurasi = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 / 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 (3)
Keterangan :
TP : Jumlah kelas yang diprediksi positif dan kelas aktualnya adalah positif TN : Jumlah kelas yang diprediksi negatif dan kelas aktualnya adalah negatif FP : Jumlah kelas yang diprediksi positif tetapi kelas aktualnya adalah negatif FN : Jumlah kelas yang diprediksi negatif tetapi kelas aktualnya adalah positif
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 731-739 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 2.5. Pengembangan Sistem
Pengembangan  diakukan  dengan  sistem  SDLC  ( Software  Development  Life Cycle ) dan menggunakan metode waterfall. Berisi rangkaian aktivitas proses yang teratur  dan  disajikan  dalam  proses  yang  terpisah,  seperti  spesifikasi  kebutuhan, implementasi desain perangkat lunak, uji coba, dan maintenance [13] - [14]. Model air  terjun  (Waterfall)  ini  menyediakan  pendekatan  alur  hidup  secara  sekuensial [15].

## 2.5.1. Analisis Kebutuhan
Sistem  memiliki  beberapa  fitur  antaranya  melakukan  login  dan  logout, menginput data balita, menginput data kriteria, melihat hasil data status gizi balita, dan melihat hasil prediksi semua data balita.

## 2.5.2. Design
P embuatan desain meliputi Use Case Diagram, dan Activity Diagram.
a. Use Case Diagram
Use  Case  Diagram mendefinisikan  fungsionalitas  dan  grafis  dari  sebuah sistem  dari  segi  actor, use  case ,  dan  relasi  [16].  Pada  Gambar  2 menunjukkan  bahwa  admin  dapat  melakukan  login,  menginput  data  gizi balita, dan melihat hasil prediksi, serta data semua balita.
Gambar 2. Use Case Diagram
b. Diagram Activity
Activity  Diagram adalah  diagram  untuk  memodelkan  aspek  dinamis  dari suatu sistem [17] . Pada Gambar 3 Diagram Activity Admin diawali dengan login, jika berhasil maka akan diarahkan ke halaman admin.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 731-739 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 3. Diagram Activity Admin

## 2.5.3. Implementasi
Pengembangan  sistem  menggunakan  Bahasa  pemrogaman Python , Python menjadi  Bahasa  pemrogaman  yang  dipakai  secara  luas  dalam  industry  dan Pendidikan karena sederhana, ringkas, sintak sintuitif dan memiliki Pustaka yang luas. Rule yang  digunakan dalam membuat sistem merupakan hasil  dari prediksi menggunakan algoritma C4.5.

## 2.5.4. Testing
Pengujian  sistem  akan  menggunakan Black-Box , Black-Box adalah  tes  yang berfokus  pada  spesifikasi  fungsional  dari  perangkat  lunak,  penguji  dapat menentukan  serangkaian  kondisi  input  dan  menjalankan  tes  untuk  setiap  fungsi pada program [19].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1. Hasil Pemodelan C4.5
Kriteria  yang  digunakan  antara  lain  :  Berat  Badan  menurut  Umur  (BB/U), Tinggi  Badan  menurut  Umur  (TB/U),  dan  Status  Gizi  sebagai  label.  Setelah  data diproses  menggunakan  algoritma  C4.5  maka  menghasilkan  rule  yang  akan  di implementasikan ke program. Rule yang dihasilkan sebagai berikut:
Status Gizi Baik If Jenis Kelamin = Laki-Laki If Berat Badan = Ringan Status Gizi = Baik
Else If Jenis Kelamin = Perempuan If Berat Badan = Ringan Status Gizi = Baik
Status Gizi = Kurang Else If Berat Badan = Ringan Status Gizi = Kurang Status Gizi = Lebih Else If Berat Badan = Berat Status Gizi = Lebih
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 731-739 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 3.2. Hasil Prediksi
Hasil  prediksi  merupakan  proses  untuk  menemukan  pola  dari  data  dengan menggunakan beberapa variable [21]. Berdasar data pemeriksaan balita, terdapat status gizi kurang dengan total 3 balita, gizi baik 42 balita, dan gizi lebih dengan 6 balita.  Setelah  implementasi  metode  C4.5  maka  diperoleh  performance  sesuai Tabel 3.

## Tabel 3. Hasil Performance
Performance Vector Accuracy: 92.73% Gizi Kurang Gizi Baik Gizi Lebih class precision Gizi Kurang 3 4 0 42.86% Gizi Baik 0 42 0 100.00% Gizi Lebih 0 0 6 100.00% class recall 100.00% 91.30% 100.00%
Berdasar  table performance diperoleh  akurasi  sebesar  92.73%  dengan  rincian sebagai berikut :
a. Status gizi kurang terdefinisi benar sebagai gizi buruk sebanyak 3 data.
b. Status gizi kurang terdefinisi salah sebagai gizi baik sebanyak 4 data.
c. Status gizi baik terdefinisi benar sebagai gizi baik sebanyak 42 data.
d. Status gizi lebih terdefinisi benar sebagai gizi lebih sebanyak 6 data.

## 3.3. Implementasi Sistem
Penelitian ini menghasilkan Sistem Prediksi Status Gizi Balita dengan Metode Decision  Tree  C4.5  yang  mampu  memberikan  informasi  mengenai  status  gizi balita . Gambar  4  menunjukkan  halaman  prediksi  status  gizi  balita  yang menampilkan status gizi balita sesuai data anak yang dimasukkan.  Langkah awal yaitu  user  mengisi  data  pada  menu  data  identitas,  data  kriteria,  dan  data  anak. Pengelolaan  data  pada  sisi  admin  dapat  melakuakn  proses  tambah,  update,  dan hapus data. Pada menu Data Identitas Anak, tersedia masukan berupa NIK, Nama, Tanggal Lahir, Jenis Kelamin dan Alamat Rumah. Sedangkan pada menu Data anak, berupa masukan pengisian data gizi berupa jenis kelamin, umur, berat badan, dan tinggi badan anak. Proses dilanjutkan untuk  melakukan prediksi  dan memproses data serta menghasilkan prediksi berupa gizi buruk, gizi baik, atau gizi lebih.
Gambar 4. Halaman Prediksi Status Gizi

## 3.4. Pengujian Metode Black-Box
Sistem Prediksi kemudian dilakukan pengujian Black-Box dan menunjukkan hasil hasil valid yan gditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Uji Black-Box Aksi Skenario Pengujian Hasil yang diharapkan Status Login input username dan Password benar. Menampilkan halaman Dashboard Valid input  username  dan  Password salah Menampilkan Halaman login Valid Data Identitas Mengelola identitas data balita   Input, edit, dan hapus data berhasil Valid Data Kriteria Mengelola data kriteria Input, edit, dan hapus data berhasil Valid Data Anak Menginputkan data sesuai kriterai prediksi Input data berhasil Valid Proses Prediksi Melakukan proses Prediksi Menampilkan halaman hasul Prediksi Status Gizi pada data anak Valid

## 4.  SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  algoritma  C4.5  dapat  diterapkan  dan  handal dalam  menentukan  status  gizi  balita.  Penggunaan  4  parameter  antara  lain:  Jenis Kelamin,  Umur,  Berat  badan  menurut  umur  (BB/U),  dan  Tinggi  badan  menurut umur (TB/U) menjadi atribut yang paling berpengaruh terhadap status gizi balita. Hasil  klasifikasi  memiliki performance yang  unggul  sebesar  92,73%.  Selanjutnya, rule yang diperoleh diterapkan kedalam sistem. Uji sistem menggunakan blackbox dinyatakan valid, sehinga sistem dapat digunakan sebagai alat bantu dalam proses prediksi status gizi balita.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  N. R. Fauzia, N. M. A. Sukmandari, and K. Y. Triana, “Hubungan Status Pekerjaan Ibu Dengan Status Gizi Balita,” J. Cent. Res. Publ. Midwifery Nurs. , vol. 3, no. 1, pp. 28–32, 2019, doi: 10.36474/caring.v3i1.101.
[2]  L.  Suryani,  S.  Payung,  and  N.  Pekanbaru,  “Faktor  Yang  Mempengaruhi  Status  Gizi Balita  Di  Wilayah  Kerja  Puskesmas  Payung  Sekaki,” JOMIS  (Journal  Midwifery  Sci. , vol. 1, no. 2, pp. 47–53, 2017,
[3]  P. Studi et al. , “Status Gizi Balita Di Dinas Kesehatan”.
[4]  A.  Prasetio,  “Simulasi  Penerapan  Metode  Decision  Tree  (C4.5)  Pada  Penentuan Status Gizi Balita,” J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf. , vol. 4, no. 3, pp. 209–214, 2021, doi: 10.32672/jnkti.v4i3.2983.
[5]  R. Setiawan and A. Triayudi, “Klasifikasi Status Gizi Balita Menggunakan Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor Berbasis Web,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 6, no. 2, p. 777, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i2.3566.
[6]  E. T. Lestari and J. Adhiva, “Implementation Naive Bayes Classifier Algorithm and K- Nearest  Neighbor  For  Obesity  Nutritional  Status  of  Children  with  Disabilities Implementasi  Algoritma  Naive  Bayes  Classifier  dan  K-Nearest  Neighbor  Untuk Klasifiasi Status Gizi Obesitas Anak Disabilitas,” SENTIMAS Semin. Masional Penelit. dan Penabdian Masy. , pp. 1–11, 2022.
[7]  K.  Riskerdas,  “Hasil  Utama  Riset  Kesehatan  Dasar  (RISKEDAS),” J.  Phys.  A  Math. Theor. , vol. 8, no. 44, pp. 1–200, 2018.
[8]  F. Gorunescu, Data Mining: Concepts, models, and techniques (Softcover) . 2011.
[7]  D.  Setianingsih  and  R.  F.  Hakim,  “Penerapan  Data  Mining  dalam  Analisis  Kejadian Tanah  Longsor  di  Indonesia  dengan  Menggunakan  Association  Rule  Algoritma Apriori,” Pros. Semin. Nas. Mat. dan Pendidik. Mat. UMS 2015 , pp. 731–741, 2015.
[8]  Lindawati,  “Data  Mining  Dengan  Teknik  Clustering  Dalam  Pengklasifikasian  Data Mahasiswa  Studi  Kasus  Prediksi  Lama  Studi  Mahasiswa  Universitas  Bina Nusantara,” Univ. Stuttgart , vol. 2008, no. semnasIF, pp. 174–180, 2008.
[9]  R. Kurniasari and A. Fatmawati, “Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Penjurusan Siswa Sekolah Menengah Atas,” Komputa  J. Ilm. Komput. dan Inform. , vol. 8, no. 1, pp. 19– 27, 2019, doi: 10.34010/komputa.v8i1.3045.
[10]  V.  M.  Patro  and  M.  Ranjan  Patra,  “Augmenting  Weighted  Average  with  Confusion Matrix  to  Enhance Classification  Accuracy,” Trans.  Mach.  Learn.  Artif.  Intell. ,  vol.  2, no. 4, 2014, doi: 10.14738/tmlai.24.328.
[11]  E. Sudarmilah and P. A. Wibowo, “Aplikasi Augmented Reality Game Edukasi Untuk Pengenalan Organ Tubuh Manusia,” Khazanah Inform.  J. Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 20–25, 2016, doi: 10.23917/khif.v2i1.1945.
[12]  A. A. Wahid, “Analisis Metode Waterfall Untuk Pengembangan Sistem Informasi,” J. Ilmu-ilmu Inform. dan Manaj. STMIK , no. November, pp. 1–5, 2020.
[13]  M. Susilo, “Rancang Bangun Website Toko Online Menggunakan Metode Waterfall,” InfoTekJar (Jurnal Nas. Inform. dan Teknol. Jaringan) , vol. 2, no. 2, pp. 98–105, 2018, doi: 10.30743/infotekjar.v2i2.171.
[14]  M.  N.  Arifin  and  D.  Siahaan,  “Structural  and  Semantic  Similarity  Measurement  of UML Use Case Diagram,” Lontar Komput.  J. Ilm. Teknol. Inf. , vol. 11, no. 2, p. 88, 2020, doi: 10.24843/lkjiti.2020.v11.i02.p03.
[15]  B. Khafid and D. A. P. Putri, “Pesma Apps as Android-based Integrated Applications for Mahasantri Pesma KH Mas Mansur UMS,” Khazanah Inform.  J. Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 95–102, 2020, doi: 10.23917/khif.v6i2.10494.
[16]  R.  B.  Susanto,  P.  S.  Informatika,  F.  Komunikasi,  D.  A.  N.  Informatika,  and  U.  M. Surakarta, “Gudang ( Studi Kasus Di Yulian Aquatic ),” 2022.
[17]  T.  Hidayat  and  M.  Muttaqin,  “Pengujian  sistem  informasi  pendaftaran  dan pembayaran  wisuda  online  menggunakan  black  box  testing  dengan  metode equivalence  partitioning  dan  boundary  value  analysis,” J.  Tek.  Inform.  UNIS ,  vol.  6, no. 1, pp. 2252–5351, 2018, doi: 10.33005/jifosi.v2i2.326.
[18]  M. Maryam and H. W. Ariono, “Sistem Pakar Pengklasifikasi Stadium Kanker Serviks Berbasis Mobile Menggunakan Metode Decision Tree,” J. Kaji. Ilm. , vol. 22, no. 3, pp. 267–278, 2022, doi: 10.31599/jki.v22i3.1368.
[19]  M.  V.  Ruma,  Yohanes,  “Klasifikasi  Status  Gizi  Balita  Menggunakan  Metode  Naive Bayes Classification,” p. 133, 2020.