Volume 2, Nomor 3, Mei 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i3.2895

## Decision Tree dalam Menganalisis Data Pengunjung Wisata Danau Poso untuk Pengambilan Keputusan
Fredryc Joshua Pa’o, Hendry *
Fakultas Teknologi Informasi, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Kristen Satya Wacana, Salatiga, Indonesia Email: 1 fredriycjosh@email.com, 2,* hendry@uksw.edu Submitted: 26/02/2021 ; Accepted: 09/04/2021 ; Published: 30/05/2021
Abstrak –Penelitian ini menggunakan sistem klasifikasi dalam mengelolah datanya. Dalam klasifikasi ada beberapa metode yang  disediakan  salah  satunya  adalah  metode  decision  tree  dengan  algoritma  C4.5  metode  ini  memiliki  arti  yaitu  pohon keputusan  dimana  strukturnya  sama  dengan  flowchart  dimana  setiap  simpul  menandakan  suatu  tes  atribut,  setiap  cabang mempresentasikan  hasil  tes  dan  simpul  daun  mempresentasikan  kelas  atau  distribusi  kelas.  Data  yang  dipakai  adalah  data pengunjung Wisata Danau Poso yang berada pada tahun 2009 sampai 2020, kemudian metode yang dipakai dalam penelitian ini dibagi menjadi beberapa tahap yaitu pengumpulan data, menganalisis data, cleaning data, transformasi data dan merancang decision  tree  dengan  algoritma  C4.5.  Hasil  yang  dicapai  dari  penelitian  ini  adalah  jumlah  pengunjung  lebih  dari  28.984 memiliki keterangan “Banyak” yang didominasi oleh wisatawan lokal sedangkan nilai dengan keterangan “Kurang” ada pada wisatawan mancanegara. Hal ini menjadi salah satu poin penting dalam menetapkan strategi yang tepat untuk mengembangkan wisata di danau poso.
Kata Kunci: Klasifikasi; Decision Tree; Algoritma C4.5; Wisatawan Danau Poso.
Abstract –This study uses a classification system in managing its data. In classification there are several methods provided, one of which is the decision tree method with the C4.5 algorithm this method means a decision tree where the structure is the same as a flowchart where each node signifies an attribute test, each branch presents the test results and the leaf node represents the class or class distribution. The data used is the data of Lake Poso Tourism visitors from 2009 to 2020, then the method used in this study is divided into several stages, namely the data being studied, analyzing the data, transforming data and designing a decision tree with the C4.5 algorithm. The results achieved from this study are that the number of visitors more than 28,984 has a description of "Much" which is dominated by local tourists, while the value with the name "Less" is in foreign tourists. This is one of the important points in determining the right strategy for developing tourism in Lake Poso.
Keywords : Classification; Decision Tree; C4.5 Algorithm; Lake Poso Tourists

## 1. PENDAHULUAN
Pada zaman sekarang negara Indonesia tidak hanya dikenal dengan sumber kekayaan alam yang melimpah tetapi juga  dikenal  dengan  tempat  wisatanya  yang  menjadikan  Indonesia  salah  satu  negara  yang  paling  banyak dikunjungi  oleh banyak  orang,  keindahan  dan keunikan  yang  menjadi  sala  satu  ciri  khas  dari  tempat  wisata  di negara kita membuat tempat wisata di Indonesia sudah banyak dikenal oleh banyak orang baik dari dalam negeri maupun dari luar negeri selain itu ada sejarah khusus yang menjadi daya tarik tersendiri bagi wisatawan [1]. Salah satu  tempat  wisata  yang  banyak  dikunjungi  adalah  tempat  wisata  di  danau  poso,  tempat  ini  berada  di  pulau Sulawesi  tepatnya  di  daerah  provinsi  Sulawesi  Tengah  kabupaten  Poso,  ada  banyak  tempat  wisata  yang  dapat dikunjungi di danau poso selain keindahannya banyak orang yang ingin mengetahui sejarah terbentuknya tempat wisata  danau  poso.  Pemerintah  setempat  menjadikan  wisata  danau  poso  untuk  menjadi  salah  satu  penghasilan daerah dan lapangan pekerjaan. Maka dari itu pemerintah daerah kabupaten poso berusaha membangun tempat wisata danau poso menjadi lebih baik lagi [2].
Pendataan  yang  dilakukan  oleh  pemerintah  terbilang  cukup  efektif,  ada  2  kantor  yang  menjadi  pusat pendataan  pengunjung  wisata  danau  poso,  namun  dari  data  yang  dikumpulkan  pemerintah  setempat  tidak menggunakannya dengan efektif padahal dari data yang dikumpulkan pemerintah setempat dapat dijadikan salah satu poin penting dalam menetapkan strategi pengembangan wisata danau poso seperti dalam penelitian terdahulu yaitu  “Strategi  Pengembangan  Wisata  Danau  Poso  Kecamatan  Pamona  Pusalemba  Kebupaten  Poso”,  namun penelitian ini masi belum menggunakan data yang ada secara yang efektif untuk mengahasilkan sebuah keputusan guna  mengatur  strategi  pengembangan  Wisata  Danau  Poso.  [3].  Dengan  adanya  penelitian  ini  maka  akan membantu  dalam  mengolah  data  yang  sudah  dikumpulkan  dan  mengelolanya  dengan  efektif    kemudian  akan memberikan  hasil  sehinggah  pemerintah  setempat  akan  punya  banyak  strategi  yang  dapat  diterapkan  untuk memajukan wisata danau poso [4].
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode  Decision  Tree  yang  merupakan  salah  satu  teknik  klasifikasi yang berguna untuk mempelajari dan memprediksi pola dari data yang menggabarkan relasi dari variabel yang satu dengan variabel yang lainnya. Metode ini akan  memakai data yang sudah di kumpulkan lalu mengolahnya sehingga tercipta suatu kesimpulan yang akan dipakai untuk membantu menetapkan strategi atau rencana yang akan dipakai [5].
Berdasarkan latar belakang yang ada penelitian ini akan membantu mengolah data yang sudah dikumpulkan dari dua kantor parawisata danau poso, data yang berhasil dikumpulkan adalah pengunjung data wisata danau poso 12  tahun  terakhir.  Keakuratannya  memang  tidak  sempurna  tapi  melalui  penelitian  ini  dapat  membantu  untuk pengambilan suatu keputusan yang cukup efektif [6].
Volume 2, Nomor 3, Mei 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i3.2895

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Penelitian
Data  Mining  adalah  ilmu  yang  mempelajari  tentang  pemecahan  suatu  masalah  dengan  menganalisis  data  yang tersedia  dalam  database  dan  menghasilkan  sebuah  keputusan,  selain  itu  Data  Mining  juga  untuk  menemukan informasih baru dengan teknik mencari pola atau aturan tertentu dari sejumlah data dalam jumlah yang besar. Data Mining memiliki salah satu teknik yang disebut dengan klasifikasi [7]. Klasifikasi sendiri adalah suatu proses yang menemukan  properti-properti  yang  mirip  dalam  sabuah  kumpulan  objek  dalam  sebuah  data  dan mengklasifikasikannya ke dalam kelas-kelas yang berbeda menurut model klasifikasi yang berbeda yang bertujuan untuk  menemukan  model  dari  training  set  yang  membedakan  atribut  ke  dalam  kategori  atau  kleas  yang  sesuai model tersebut akan digunakan untuk mengklasifikasi atribut yang kelasnya belum diketahui sebelumnya [8].
Decision Tree dijuluki sebagai pohon keputusan memiliki algoritma yang disebut dengan algoritma  C4.5 yang merupakan salah satu algoritma yang digunakan untuk membentuk decision tree berdasarkan training data [9].  Algoritman  ini  menggunakan  metode  klasifikasi  dan  prediksi  yang  sangat  kuat dan terkenal  .  Konsep dari decision tree yaitu merubah data menjadi decision tree dan aturan-aturan keputusan atau disebut dengan decision rules dan merupaka pengembangan dari Algoritma ID3 [10]. Ada beberapa tahap yang digunakan dalam penerapan decision tree dengan Algoritma C4.5, berikut tahapannya [11]:
1. Mempersiapakan data training, biasanya data yang diambil adalah data histri atau data masa lalu yang sudah dikelompokan kedalam kategori tertentu.
2. Menghitung akar dari pohon. Akar akan diambil dari atribut yang dipilih, dengan cara menghitung nilai gain dari masihng-masihng atribut, nilai gain yang paling tinggi akan menjadi akar pertama. Sebelum menghitung nilai gain dari atribute, hitung dahulu nilai entropy. Rumus untuk menghitung nilai entropy :
Entropy (S) = ∑ −pi  log 2 pi n i=1 (1)
Keterangan: S = Himpunan kasus n = Jumlah partisi S p_i  = Proporsi S_i terhadap S Kemudia hitung nilai gain menggunakan rumus:
Gain (S,A) = Entropy (S) - ∑ n i=1
|Si| S * Entropy( S i ) (2)
Keterangan: S = Himpunan kasus A = Fitur n = Jumlah partisi atribut A |S_i|  = Proporsi Si terhadap S |S| = Jumlah kasus dalam S 3. Ulangi langka ke 2 dan langka ke 3 sehingga semua record terpatisi
4. Proses partisi decision tree akan berhenti saat :
Semua record dalam simpul N mendapat kelas yang sama.
1. Tidak ada atribut didalam record yang dipartisi lagi.
2. Tidak ada record didalam cabang yang kososng.

## 2.2 Pengumpulan Data
Penelitian ini menggunakan data yang dikumpulkan dari 2 kantor di kota berbeda yaitu pada kantor parawisata kota Poso dan kota Tentena, diberikan langsung oleh supervisor bagian pengelolaan data dan data yang diberikan adalah data dari tahun 2009 sampai dengan tahun 2020.

## 2.3 Menganalisis Data
Setelah data terkumpul maka diperlukan proses menganalisa data terlebih dahulu, data yang digunakan adalah data pengunjung wisata danau poso. Dari hasil analisa tersebut telah ditentukan atribut yang akan dipakai yaitu Tahun, Wisatawan Mancanegara, Wisatawan Lokal, Jumlah seluruh Wisatawan. Beberapa dari empat atribut diatas akan dijadikan atribut input untuk menghasilkan atribut target dimana atribut target tersebut akan menjadi class output untuk menentukan banyak atau kurangnya jumlah pengunjung berikut ini adalah tabel samples data yang akan digunakan.
Tabel 1. Data Pengunjung Wisata Danau Poso Tahun Wisatawan Mancanegara Wisatawan Loka Jumlah 2009 1.874 7.249 9.123 2010 2.228 9.073 11.301 2011 2.887 9.062 11.949
Volume 2, Nomor 3, Mei 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i3.2895
Tahun Wisatawan Mancanegara Wisatawan Loka Jumlah 2012 3.367 12.408 15.775 2013 3.427 25.521 28.948 2014 3.352 9.035 12.387 2015 4.329 42.426 46.755 2016 3.061 79.098 82.159 2017 1.450 86.540 87.990 2018 1.017 15.506 16.523 2019 3.555 110.263 113.818 2020 416 23.836 24.252

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Cleaning Data
Penelitian ini menngunakan data pengunjung wisata danau poso. Dalam proses cleaning, data yang akan digunakan sebagai atribut di model decision tree yang akan dirancang menggunakan algoritma C4.5 adalah WISATAWAN MANCANEGARA,  WISATAWAN  LOKAL  dan  Jumlah.  Sedangkan  untuk  atribut  kelas  atau  output  dapat ditentukan berdasarkan tahun pengunjung yang didata.

## 3.2 Mentrasnformasih Data
Setelah dilakukannya proses cleaning, selanjutnya adalah melakukan proses mentransformasih data. Pertama-tama adalah membagi data perempat tahun dan mengklasifikasinya yang terletak pada atribut tahun kemudian mencari rata-rata dari data dalam atrtribut jumlah sebagai patokan kurang atau banyaknya pengunjung.
Tabel 2. Hasil Klasifikasi Data Tahun Wisatawan Mancanegara Wisatawan Lokal Jumlah 2009 1.874 7.249 9.123 2010 2.228 9.073 11.301 2011 2.887 9.062 11.949 2012 3.367 12.408 15.775 2013 3.427 25.521 28.948 2014 3.352 9.035 12.387 2015 4.329 42.426 46.755 2016 3.061 79.098 82.159 2017 1.450 86.540 87.990 2018 1.017 15.506 16.523 2019 3.555 110.263 113.818 2020 416 23.836 24.252 Rata-rata 38.415
Berdasarkan tabel 2, sudah diketahui rata-rata dan hasil klasifikasinya maksud dari pengelompokan diatas adalah  untuk  menentukan  apakah  pengunjung  pada  atribut  WISATAWAN  MANCANEGARA  dan WISATAWAN LOKAL masuk pada kategori kurang atau banyak berdasarkan rata-rata yang telah didapat pada atribut  jumlah.  Selanjutnya  dari  hasil  diatas  maka  akan  dilakukan  analisa  menggunakan  algoritma  C4.5  untuk menentukan kurang atau banyaknya pengunjung sesuai atribut target.
Tabel 3. Atribut Target Atribut Target keterangan Kurang <=38.415 Banyak > 38.415
Setelah proses tabel 2 selesai maka diketahui ada 12 sample yang sudah di klasifikasi berdasarkan rata- rata yang sudah ditentukan diatribut jumlah dan setelah ditransformasih dapat mengahasilkan keputusan banyak dan kurang Seperti tabel 4.
Tabel 4. Hasil Transformasih Data Tahun Wisatawan Mancanegara Wisatawan Lokal Jumlah Ket 2009 1.874 7.249 9.123 Kurang 2010 2.228 9.073 11.301 Kurang 2011 2.887 9.062 11.949 Kurang 2012 3.367 12.408 15.775 Kurang
Volume 2, Nomor 3, Mei 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i3.2895
Tahun Wisatawan Mancanegara Wisatawan Lokal Jumlah Ket 2013 3.427 25.521 28.948 Kurang 2014 3.352 9.035 12.387 Kurang 2015 4.329 42.426 46.755 Banyak 2016 3.061 79.098 82.159 Banyak 2017 1.450 86.540 87.990 Banyak 2018 1.017 15.506 16.523 Kurang 2019 3.555 110.263 113.818 Banyak 2020 416 23.836 24.252 Kurang Rata-rata 38.415

## 3.3 Merancang Decision Tree menggunakan Algoritma C4.5
Berdasarkan tabel 4, dilakukan proses perhitungan entropy (1) dan gain (1) guna menentukan akar (root) dari pohon keputusan dalam menentukan banyak kurangnya jumlah pengunjung. Berikut hasil perhitungan entropy dan gain node 1.
Tabel 5. Hasil Perhitungan Node 1 Node Atribut Value Jumlah Kasus (S) Kurang (S) Banyak (S) Entropy Gain Split Info Gain Ratio 1 Total 12 8 4 0,918295 83405 0,612 1972 227 0,9182 958340 5 0,666 6666 6667 Tahun 2009- 2012 4 4 0 0 2013- 2016 4 2 2 1 2017- 2020 4 2 2 1 0,251 6291 6738 1,5849 625007 2 0,158 7603 2792 Wisatw an Lokal >= 42.42 6 4 0
4 0
< 110.2 63
11 8
3 0,845350 93662 1,693 2008 5928 0,6433 908088 2 2.631 6833 1917 WIsatw an Manca negara >= 417 12 12
0
0 < 1.874 3 3 0 0 0,918 2958 3405 0,5 1,836 5916 681 Jumlah >= 28.98 4 8 4
4 1 <
82.15
9 7 6
1 0,591672 27858 0,596 7716 2156 0,0636 294204 1 9,378 8630 7536
Volume 2, Nomor 3, Mei 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i3.2895
Dari  hasil  pada  tabel  5,  dapat  diketahui  bahwa  atribut  dengan  gain  tertinggi  adalah  Jumlah  yaitu 9,37886307536  dengan  begitu  Jumlah  akan dijadikan node  akar.  Dari  hasil  perhitungan  nilai  entropy dan  gain pada node 1, dapat digambarkan decision tree sementara seperti berikut.

## Gambar 1. Decision Tree Node 1
Hasil pada gambar 1 menunjukan jumlah sebagai node akar, didalam jumlah ada 6 nilai atribut yang tetapi berdasarkan sampel data yang sudah dianalisis maka ada 2 klasifikasi yang digunakan pada atribut jumlah  yaitu wisatawan >=28.984 dan wisatawan <82.159. untuk wisatawan <82.159 sudah mengklasifikasikan nilai menjadi satu keputusan yaitu “Kurang”, sedangkan wisatawan >=28.984 masih belum mengklasifikasikan nilai menjadi satu keputusan, karena itu masih perlu dilakukan proses perhitungan entropy dan gain lebih lanjut hasilnya terlihat pada tabel 6 berikut.
Tabel 6. Hasil Perhitungan Node 1.1 Node Atribut Value Jumlah Kasus (S) Kurang (S) Banyak (S) Entropy Gain Split Info Gain Ratio 1.1 Total 8 4 4 1 1 1 1 Tahun 2013- 2016 4 2 2 1 2017- 2020 4 2 2 1
1 0,668 5644 432 1,4957 421235 5 Wisatwa n Lokal >= 42.42 6 4 0
4 0
< 110.2 63
7 4
3 0,985228 13603 1,362 0746 1903 0,668 5644 432 2,0373 123831 WIsatwa n Mancane gara >= 2.228 8 8 0 0 < 3.352 3 3 0 0 1
0,530 6390 6223 1,8845 201403
Pada hasil tabel 6 kembali diketahui bahwa atribut dengan gain tertinggi adalah pada wisatawan lokal dengan nilai 2,0373123831. Dengan demikian dapat menjadi node cabang dari jumlah yang bernilai >=28.984. Dari hasil perhitungan nilai entropy dan gain pada node 1.1, berikut gambaran decision tree sementara terlihat pada gambar 2 berikut.
Jumlah 1.1 Wisatawan Lokal Kurang >= 28.984 < 82.159
Volume 2, Nomor 3, Mei 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i3.2895
Gambar 2. Decision Tree Node 1.1
Atribut wisatawan memiliki 2 nilai atribut yang dipakai. Pada nilai atribut >=42.426 sudah diklasifikasi menjadi satu keputusan yaitu “Banyak”, sedangkan nilai atribut “Wisatawan Mancanegara”  belum diklasifikasi menjadi satu keputusan sehingga perlu dilakukan proses perhitungan kembali yaitu pada entropy dan gain dinode 1.2, berikut hasil perhitungannya.
Tabel 7. Hasil Node 1.2 Node Atribut Value Jumlah Kasus (S) Kurang (S) Banyak(S) Entropy Gain Split Info Gain Ratio 1.2 Total 12 8 4 0,918295 83405 0,918 2958 3405 0,918 2958 3405 1 Tahun 2009- 2012 4 4 0 0 2013- 2016 4 2 2 1 2017- 2020 4 2 2 1 0,251 6291 6738 1,584 9625 0072 0,158 7603 2792 Wisata wan Manca negara >= 417 12 12 0 0
< 1.874 3 3 0 0
0,918 2958 3405 0,5 1,836 5916 681 >= 2.228 8 8 0 0
Jumlah 1.1
Wisatawan Lokal Kurang Banyak 1.2 Wisatawan Mancanegara >= 28.984 < 82.159 >= 42.426 < 110.263
Volume 2, Nomor 3, Mei 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i3.2895
Node Atribut Value Jumlah Kasus (S) Kurang (S) Banyak(S) Entropy Gain Split Info Gain Ratio < 3.352 7 7 0 0 0,918 2958 3405 0,843 5794 2137 1,088 5706 9149 >= 3.367 4 4 0 0 < 4.329 11 11 0 0 0,918 2958 3405 0,643 3908 0882 1,427 2753 3788
Dari  hasil  pada  tabel  7  diketahui  bahwa  atribut  dengan  gain  tertinggi  ada  pada  atribut  wisatawan “Wisatawan  Mancanegara”  yaitu  pada  nilai  >=417  dan  <1.874.  Dengan  demikian  atribut  “Wisatawan Mancanegara”  memiliki  2  nilai  atribut  yang  sudah  diklasifikasi  dan  mengahasilkan  satu  keputusan  yaitu  nilai >=417 menjadi “Kurang” dan nilai dari <1.817 juga menjadi “kurang”. Karena kedua nilai dari atribut “Wisatawan Mancanegara” tersebut sidah mengklasifikasikan kasus menjadi 1. Maka digambarkan decision tree akhir dalam menentukan jumlah pengunjung wisata danau poso terlihat pada gambar 3 berikut.
Gambar 3. Decision Tree Node 1.2
Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa  hasil  analisis  penentuan pengunjung wisata danau poso dengan menggunakan algoritma C4.5 adalah sebagai berikut: a. Jumlah wisatawan dengan pengunjung kurang dari “82.159” maka keterangnya “Kurang” dan Jumlah lebih dari “28.984” maka maka keterangnnya “Banyak” dan didominasi oleh  atribut “Wisatawan Lokal”.
Jumlah 1.1 Wisatawan Lokal Kurang Banyak 1.2 Wisatawan Mancanegara >= 28.984 < 82.159 >= 42.426 < 110.263 >= 417 < 1.874 Kurang Kurang
Volume 2, Nomor 3, Mei 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i3.2895
b. Jumlah  wisatawan  lokal  dengan  pengunjung  lebih  dari  atau  sama  dengan  “42.426”  maka  keterangnya “Banyak” sedangkan pengunjung kurang dari “110.263” maka keterangnnya “Kurang” dan berada pada atribut “Wisatawan Mancanegara”.
c. Jumlah wisatawan Mancegara lebih dari sama dengan “>=417” dan kurang dari “1.874” keterangnnya adalah “Kurang”.

## 4. KESIMPULAN
Dari perancangan Decision Tree dalam Menganalisis Data  Pengunjung Wisata Danau Poso untuk Pengambilan Keputusan dapat disimpulkan bahwa pengunjung wisata danau poso dengan jumlah pengunjung lebih dari 28.984 memiliki  keterangan  banyak  dan  didominasi  oleh  wisatawan  lokal  sedangkan  wisatawan  mancanegara  dengan jumlah  pengunjung  lebih  dari  417  dan  kurang  dari  1.874  masih  memiliki  keterangan  kurang.  Hal  ini  menjadi perhatian pemerintah daerah setempat dalam membangun wisata danau poso sebagaimana diketahui wisatawan mancanegara masih belum banyak yang mengetahui letak wisata danau poso padahal potensi wisata danau poso sangat banyak jika diketahui oleh wisatawan mancanegara selain dapat menjadi tempat penghasilan dana daerah nama wisata danau poso juga akan banyak dikenal oleh orang asing dari luar Indonesia.

## REFERENCES
[1] V. Talimba et al. , “ISSN 2442-3262 KAJIAN DANAU POSO SEBAGAI DAERAH TUJUAN WISATA BERBASIS Abstrak Jurnal Perencanaan Wilayah dan Kota Jurnal Perencanaan Wilayah dan Kota,” vol. 7, no. 1, hal. 51–61, 2020.
[2] D.  Kebudayaan,  D.  Kabupaten,  S.  R.  Primadany,  dan  P.  Daerah,  “ANALISIS  STRATEGI  PENGEMBANGAN  PARIWISATA DAERAH,” vol. 1, no. 4, hal. 135–143.
[3] A. Balingki, “Strategi pengembangan wisata di pesisir danau poso kecamatan pamona puselemba kabupaten poso,” Strateg. Pengemb. WISATA DI PESISIR DANAU POSO Kec. PAMONA PUSELEMBA KABUPATEN POSO , hal. 181–193, 2015.
[4] I. G. A. K. Giantari, “Kata Kunci :Strategi, Pengembangan, Objek Wisata, Air Panas, Marobo ABSTRACT,” vol. 11, hal. 773–796, 2015.
[5] I. Sutoyo, “Implementasi Algoritma Decision Tree Untuk Klasifikasi Data Peserta Didik,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 14, no. 2, hal. 217, 2018, doi: 10.33480/pilar.v14i2.926.
[6] P. Kasih, “Pemodelan Data Mining Decision Tree Dengan Classification Error Untuk Seleksi Calon Anggota Tim Paduan Suara,” Innov. Res. Informatics , vol. 2, hal. 63–69, 2019.
[7] Z. Azmi dan M. Dahria, “Decision Tree Berbasis Algoritma Untuk Pengambilan Keputusan,” Saintikom , vol. 12, hal. 157–164, 2013.
[8] Rismayanti, “Decision Tree Penentuan Masa Studi Mahasiswa Prodi Teknik Informatika (Studi Kasus : Fakultas Teknik dan Komputer Universitas Harapan Medan ),” J. Sist. Inf. , vol. 02, no. 01, hal. 16–24, 2018.
[9] Andie, “Penerapan Decision Tree Untuk Menganalisis Kemungkinan Pengunduran Diri Calon Mahasiswa Baru,” Technologia , vol. 7, no. 1, hal. 8–14, 2016.
[10]  Rismayanti, “Implementasi Algoritma C4.5 Untuk Menentukan Penerima Beasiswa Di Stt Harapan Medan,” Media Infotama , vol. 12, no. 2, hal. 116–120, 2016.
[11]  A. Andriani, “Sistem Prediksi Penyakit Diabetes Berbasis Decision Tree,” Bianglala Inform. , vol. 1, no. 1, hal. 1–10, 2013.