BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 2, No 2, April 2022 DOI 10.47065/bulletincsr.v2i2.162 | Hal 41 − 46 https://hostjournals.com/bulletincsr

## Analisis Tingkat Kepuasan Pelanggan dengan Menerapkan Algoritma C4.5
Reza Fauzy 1,* , Riki Winanjaya 1 , Susiani 2
1 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia
2 AMIKTunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: 1 rezafau0711@gmail.com
Abstrak− Meubel  saat  ini  menjadi  barang  sekunder  yang  cukup  diperlukan  dikalangan  masyarakat  untuk  menunjang  aktivitas kesehariannya. Di dalam penggunaannya, meubel menjadi barang yang sangat membantu aktivitas manusia di dalam keseharian nya. Namun  kini  pemasaran  meubel  tidak  hanya  sekedar  dalam  aspek  penggunaan  saja,  tetapi  masyarakat  sekarang  memiliki  penilaian sendiri dalam nilai estetika suatu meubel. Sehingga hal ini menjadi tuntutan untuk pelaku bisnis usaha meubel untuk membuat variasi pada  setiap  produk  yang  akan  dipasarkan.  Kepuasan  pelanggan  merupakan  salah  satu  hal  sangat  penting  dalam  menilai  tingkat pelayanan yang diberikan pihak perusahaan.kepada pelanggannya. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui taraf kepuasan pada pelanggan CV.Karinda. pada perusahaan CV. Karinda aspek ini belum terukur, sehingga pihak CV.Karinda merasa kesulitan untuk menentukan aspek mana yang harus diperbaiki. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah algoritma C 4.5, dimana sumber data yang digunakan menggukanan teknik angket/kuisioner yang diberikan kepada pelanggan CV.Karinda. proses uji penelitian ini menggunakan  software  RapidMinner  untuk  membuat  pohon  keputusan.  Dari  hasil  analisis  diharapkan  dapat  meningkatkan  kinerja perusahaan dalam memberikan pelayanan kepada pelanggan CV.Karinda agar menjadi lebih baik.
Kata Kunci: Pelanggan CV. Karinda; Data Mining; Algoritma C4.5; Analisa
Abstract− Furniture is currently a secondary item that is quite needed among the community to support their daily activities. In its use, furniture becomes an item that really helps human activities in their daily lives. But now furniture marketing is not only in terms of use, but now people have their own assessment of the aesthetic value of a furniture. So this is a demand for furniture business people to make variations on each product to be marketed. Customer satisfaction is one of the most important things in assessing the level of service provided by the company to its customers. The purpose of this study was to determine the level of satisfaction of CV. Karinda customers. at the company CV. This aspect of Karinda has not been measured, so CV. Karinda finds it difficult to determine which aspects  must  be  improved.  The  method  used  in  this  study  is  the  C  4.5  algorithm,  where  the  data  source  used  is  a questionnaire/questionnaire technique given to CV. Karinda customers. the process of testing this research using RapidMinner software to create a decision tree. From the results of the analysis is expected to improve the company's performance in providing services to customers CV. Karinda to be better.
Keywords : Customer CV. Karinda; Data Mining; C4.5 Algorithm; Analysis

## 1. PENDAHULUAN
Meubel  saat  ini  menjadi  barang  sekunder  yang  cukup  diperlukan  dikalangan  masyarakat  untuk  menunjang  aktivitas kesehariannya.  Di  dalam  penggunaannya,  meubel  menjadi  barang  yang  sangat  membantu  aktivitas  manusia  di  dalam kesehariannya. CV.Karinda pun memiliki beberapa produk yang telah dipasarkan seperti Lemari Pakaian, Buffet, Dan Tiolet.  CV.Karinda  saat  ini  telah  memasarkan  berbagai  produknya  kepada  toko  furniture,  grosir  maupun  perorangan. Namun kini pemasaran meubel tidak hanya sekedar dalam aspek penggunaan saja, tetapi masyarakat sekarang memiliki penilaian sendiri dalam nilai estetika suatu meubel. Sehingga hal ini menjadi tuntutan untuk pelaku bisnis usaha meubel untuk membuat variasi pada setiap produk yang akan dipasarkan. Ini menjadikan pelaku bisnis meubel memiliki kekuatan tersendiri untuk mempertahankan daya saing didalam pasar.  Untuk mencapai keberhasilan dalam  sebuah usaha bidang jasa,  kepuasan  pelanggan  harus  menjadi  dasar  dari  keputusan    manajemen,  sehingga  manajemen  harus  menjadikan peningkatan kepuasan pelanggan sebagai suatu sasaran yang mendasar. Dalam rangka untuk memberikan pelayanan yang berkualitas perusahaan secara continue harus mengadakan peningkatan kualitas SDM dan peralatan yang disewakannya. Langkah ini penting untuk memperbaiki pelayanan dari waktu ke waktu [1].
Sebagai  salah  satu  pelaku  bisnis  industri  dalam  meubel  CV.  Karinda  menjadi  satu  dari  banyaknya  produsen pembuatan meubel. Untuk mempertahankan daya saing di dalam pasar, saat ini CV.Karinda belum mempunyai tolak ukur yang pasti dalam memberikan pelayanan terhadap pelanggannya. Pada umumnya banyak cara untuk mempertahankan pelanggan, didalam persaingan usaha yang sangat ketat ini sangat sulit untuk mewujudkan hal itu mengingat banyaknya perubahan yang dapat terjadi setiap saat. Seperti perubahan pada diri pelanggan.pesaing maupun perubahan kondisi secara luas yang selalu berubah secara dinamis. Hal ini membuat para pengambil kebijakan untuk terus mengembangkan suatu strategi yang dapat mencapai sasaran pertumbuhan penyewaan, peningkatan porsi pasar, serta pencapaian kemampuan sebagai dasar pertumbuhan berkelanjutan. Objek penelitiannya yaitu konsumen dari CV. Karinda yang berada pada Kota Pematangsiantar dengan pertimbangan bahwa konsumen merupakan salah satu faktor utama yang sangat dipertimbangkan oleh penjual jika ingin tetap terus berjalan kelangsungan bisnisnya. Dalam hal ini kepuasan konsumen menjadi hal yang sangat penting diatas segalanya. Untuk itu perlunya dukungan dari beberapa unsur lain agar memberikan pelayanan yang maksimal  kepada  konsumen  [2].  Sehingga  dengan  jumlah  konsumen  yang  cukup  banyak  yang  merupakan  tolak  ukur sebuah restoran cepat saji dapat memenangkan persaingannya diantara para pengusaha kuliner lainnya.
Hal ini telah dibuktikan dari beberapa penelitian terdahulu. Seperti yang telah dikemukakan oleh Desyanti pada penelitiannya  meengenai  Penerapan  Data  Mining  Algoritma  C4.5  Untuk  mengetaui  Tingkat  Kepuasan  Konsumen  di
BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 2, No 2, April 2022 DOI 10.47065/bulletincsr.v2i2.162 | Hal 41 − 46 https://hostjournals.com/bulletincsr
Hotel Grand Zuri Dumai. Untuk itu penulis meggunakan Algoritma C 4.5 untuk menilai kepuasan pelayanan konsumen terhadap pelayanan di Hotel Grand Zuri Dumai. Setelah dilakukan penelitian diperoleh hasil Jika Pelayanan sangat puas, keramahan sangat ramah, kenyamanan nyaman lalu fasilitas puas maka konsumen sangat puas[2].
Selanjutnya  dibuktikan  dengan  penelitian  oleh  Batubara  dkk,  pada  penelitiannya  mengenai  Implementasi  C4.5 Terhadap  Kepuasan  Pelanggan,  hasil  penelitian  menunjukkan  tingkat  akurasi  sebesar  91%,  dengan  nilai  presisi  pada prediksi puas sebesar 92.21% dan nilai presisi pada prediksi tidak puas sebesar 90,91%. Class recall untuk puas sebesar 97,71% dan class recall untuk tidak puas sebesar 75% [3].
Dari  hasil  uraian  diharapkan  hasil  penelitian  ini  dapat  memberikan  masukan  terhadap  perusahaan  untuk meningkatkan kualitas produk untuk memberikan jaminan mutu yang berkelanjutan

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Proses Pengumpulan Data
Data yang dikumpulkan dengan menggunakan kuesioner kepada pelanggan CV.Karinda  Jalan Hok  Salamuddin, Marihat Baris,  Kabupaten  Simalungun,  Sumatera  Utara.  Riset  selama  1  bulan dimulai pada  tanggal  1  April 2021  s/d 30  April 2021.

## 2.2 Analisis Data
Analisis data diperlukan dalam mengolah data agar menjadi suatu informasi sehingga data tersebut dapat dipahami dan bermanfaat dalam  mencari faktor  yang  dominan  menjadi  tolak  ukur  tingkat kepuasan  pelanggan yang nantinya untuk memperbaiki sistem pelayanan terhadap pelanggan. Pada penelitian ini terdapat 4 atribut yang digunakan yaitu: Harga (C1), Pelayanan (C2), Kualitas (C3), dan Jaminan (C4) yang terlihat pada tabel 1 berikut.
Tabel 1 . Data Penelitian Responden  Harga pelayanan kualitas jaminan respon T1 puas tidak puas tidak puas  sangat puas  puas T2 sangat puas  puas tidak puas  sangat puas  puas T3 sangat puas  tidak puas tidak puas  sangat puas  tidak puas T4 sangat puas  puas tidak puas  puas puas T5 puas puas tidak puas  tidak puas tidak puas T6 sangat puas  puas puas sangat puas  puas T7 sangat puas  puas puas sangat puas  tidak puas T8 sangat puas  puas puas puas puas T9 tidak puas tidak puas tidak puas  tidak puas tidak puas T10 sangat puas  puas puas puas puas T11 puas puas tidak puas  sangat puas  puas T12 tidak puas puas tidak puas  tidak puas tidak puas T13 sangat puas  sangat puas tidak puas  sangat puas  puas T14 sangat puas  puas tidak puas  sangat puas  tidak puas T15 puas puas tidak puas  puas puas T16 puas tidak puas tidak puas  puas tidak puas T17 sangat puas  Sangat puas  tidak puas  sangat puas  puas T18 tidak puas tidak puas tidak puas  sangat puas  tidak puas T19 puas puas tidak puas  puas puas

## 2.3 Algoritma C4.5
Algoritma C4.5 merupakan algoritma klasifikasi pohon keputusan yang banyak digunakan karena memiliki kelebihan utama  dari  algoritma  yang  lainnya.Kelebihan  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  numerik  [4].  Algoritma  C4.5  adalah  salah  satu  metode  untuk  membuat decision tree berdasarkan training data yang telah disediakan. Algoritma C4.5 merupakan pengembangan dari ID3  [5]. Algoritma  ini  sudah  sangat  terkenal  dan  disukai  karena  memiliki  banyak  kelebihan.  Kelebihan  ini  misalnya  dapat mengolah data numerik dan diskret, dapat menangani nilai atribut yang hilang, menghasilkan aturan-aturan yang mudah diinterpretasikan  dan  performanya  merupakan  salah  satu  yang  tercepat  dibandingkan  dengan  algoritma  lain  [6]-[9]. Rumus Algoritma C4.5 terbagi menjadi 2 rumus, yang pertama rumus untuk mencari nilai gain.
𝐺𝑎𝑖𝑛𝑡(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦(𝑆) − ∑ |𝑆1| |𝑆| ∗ 𝑛 𝑖=1 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆 𝑖 ) (1)
Sementara itu, penghitungan nilai entropi dapat dilihat pada persamaan 2 berikut :
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦(𝑆) = ∑ −𝑝𝑖 ∗ 𝑛 𝑖=1 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝𝑖 (2)
BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 2, No 2, April 2022 DOI 10.47065/bulletincsr.v2i2.162 | Hal 41 − 46 https://hostjournals.com/bulletincsr

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengolahan Data
Perhitungan  Algoritma  C  4.5  dimulai  dengan  menghitung  jumlah  kasus  untuk  keputusan  menurun  atau  menungkat. Menghitung entropy dari semua kasus dan kasus dibagi berdasarkan atribut pekerjaan (C1) Harga, (C2) Pelayanan (C3) Kualitas, (C4) Jaminan. Kemudian menghitung entropy dengan persamaan (1) dan menghitung gain untuk masing-masing atribut dengan persamaan (2). Berikut ini adalah Perhitungan nilai entropy dan gain :

## a) Menghitung entropy total
Entropy [Total] = -(10/19)*LOG2(10/19)-(9/19)*LOG2(9/19) = 0.998000884
b) Menghitung entropy dan gain (C1) : Entropy [Sangat puas] = -(6/10)*LOG2(6/10)-(4/10)*LOG2(4/10) = 0.970950594 Entropy [puas] = -(7/12)*LOG2(7/12)-(5/12)*LOG2(5/12) = 0.918295834 Entropy [tidak puas] = -(3/3)*LOG2(3/3)-(0/3)*LOG2(0/3) = 0 Gain = (0.998000884)-((10/19)* 0.970950594 + ((12/19)* 0.918295834 + ((3/19)*0) = 0.196986097
Begitu seterusnya dilakukan perhitungan dengan cara yang sama hingga diperoleh nilai entropy dan gain terhadap atribut pelayanan, kualitas dan jaminan sehingga diperoleh hasil seperti pada tabel 2 berikut .
Tabel 2. Hasil Perhitungan node 1 Node 1 Jumlah Kasus  Puas  Tidak Puas Entropy Gain 19 10 9 0.998000884 C1 0.196986097 Sangat Terjangkau 10 6 4 0.970950594 Terjangkau 6 4 2 0.918295834 Tidak Terjangkau 3 0 3 0 C2 0.569117484 Sangat Ramah 2 2 0 0 Ramah 12 7 5 0.979868757 Tidak Ramah 5 1 4 0.721928095 C3 0.129786365 Sangat Baik 2 0 2 0 Baik 4 2 2 1 Tidak Baik 13 8 5 0.961236605 C4 0.266414856 Sangat Terjamin 10 5 5 1 Terjamin 6 5 1 0.650022422 Tidak Terjamin 3 0 3 0
Dari hasil perhitungan diatas, diperoleh nilai atribut tertinggi adalah C2 yang memiliki gain tertinggi 0.569117484 . dimana C4 terdiri dari tiga akelas atribut yaitu sangat ramah, ramah dan tidak ramah. Berdasarkan entropy dari ketiga atribut diatas, kelas atribut sangat ramah dan ramah menghasilkan keputusan puas sedangkan kelas atribut tidak ramah menghasilkan keputusan tidak puas. Akan tetapi kelas atribut ramah dan tidak ramah belum diperoleh hasil keputusan. Oleh  karena  itu  kelas  atribut ramah dan  tidak  ramah  dilakukan  perhitungan  lebih  lanjut.  Untuk  hasil  dari  perhitungan Algoritma C4.5 selanjutnya pada kelas atribut pelayanan-ramah dapat didilihat pada tabel berikut ini :
Tabel 3. hasil dari perhitungan node 1.1 Node 1.1 Jumlah Kasus Puas Tidak Puas Entropy Gain Pelayanan- Ramah 12 7 5 0.979868757 C1 0.134726302 Sangat Terjangkau 7 4 3 0.985228136 Terjangkau 4 3 1 0.811278124 Tidak Terjangkau 1 0 1 0
BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 2, No 2, April 2022 DOI 10.47065/bulletincsr.v2i2.162 | Hal 41 − 46 https://hostjournals.com/bulletincsr
Node 1.1 Jumlah Kasus Puas Tidak Puas Entropy Gain C3 0.143048425 Sangat Baik 1 0 1 0 Baik 4 2 2 1 Tidak Baik 7 5 2 0.863120569 C4 0.575306009 Sangat Terjamin 5 2 3 0.970950594 Terjamin 5 5 0 0 Tidak Terjamin 2 0 2 0
Dari hasil perhitungan pada tabel 3, atribut yang menjadi node cabang dari (C2) Pelayanan-Ramah adalah (C4) Jaminan dengan gain tertinggi sebesar 0.575306009 . Nilai kelas atribut tejamin menghasilkan keputusan puas dan nilai atribut  tidak  terjamin  menghasilkan  keputusan  tidak  puas.  Sedangkan  nilai  kelas  sangat  terjamin  belum  memperoleh hasilnya,  maka  dilakukannya  perhitungan  lebih  lanjut.  Berikut  ini  hasil  perhitungan  Pelayanan-Ramah  dan  Jaminan- Terjamin yang ditunjukan pada tabel 4 berikut ini :
Tabel 4. Hasil perhitungan node 1.1.1 Node 1.1.1 Jumlah Kasus Puas Tidak Puas Entropy Gain Pelayanan-Ramah, Jaminan-Sangat Terjamin 5 2 3 0.970950594 C1 0.321928095 Sangat Puas 4 1 3 0.811278124 Puas 1 1 0 0 Tidak Puas 0 0 0 0 C3 0.9709506 Sangat Baik 1 0 1 0 Baik 2 0 2 0 Tidak Baik 2 2 0 0
Dari  hasil  perhitungan  pada  tabel  4  telah  memperoleh  keputusan  kualitas  pada  semua  setiap  kelas  atributnya. Dengan demikian Node 1.1.1 cabang terakhir yang terbentuk. Maka proses perhitungan telah selesai dilakukan Untuk hasil perhitungan Algotirma C 4.5 selanjutnya pada kelas atribut (C2) Pelayanan-tidak ramah Berikut ini hasil perhitungan Pelayanan-Tidak Ramah dan Jaminan-Terjamin yang ditunjukan pada tabel 5 berikut ini :
Tabel 5. Hasil Perhitungan Node 1.2 Node 1.2 Jumlah Kasus  Puas  Tidak Puas Entropy Gain Pelayanan-Tidak Ramah 5 1 4 0.721928095 C1 0.321928095 Sangat Terjangkau 1 0 1 0 Terjangkau 2 1 1 1 Tidak Terjangkau 2 0 2 0 C3 0.072905595 Sangat Baik 1 0 1 0 Baik 0 0 0 0 Tidak Baik 4 1 3 0.811278124 C4 0.170950594 Sangat Terjamin 3 1 2 0.918295834 Terjamin 1 0 1 0 Tidak Terjamin 1 0 1 0
Dari perhitungan tabel 5, atribut yang menjadi node cabang dari (C2) Pelayanan-tidak Ramah adalah (C4) Jaminan dengan gain tertinggi sebesar 0.170950594 . Nilai kelas atribut terjamin menghasilkan keputusan puas dan nilai atribut tidak terjamin menghasilkan keputusan tidak puas. Sedangkan nilai kelas sangat terjamin belum memperoleh hasilnya, maka dilakukannya perhitungan lebih lanjut. Berikut hasil perhitungan pelayanan-tidak ramah,Jaminan-sangat terjamin yang ditunjukan pada tabel 6.
BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 2, No 2, April 2022 DOI 10.47065/bulletincsr.v2i2.162 | Hal 41 − 46 https://hostjournals.com/bulletincsr
Tabel 6. Hasil Perhitungan Node 1.2.1 Node 1.2.1 Jumlah Kasus Puas Tidak Puas Entropy Gain Pelayanan-Tidak Puas, Jaminan-Sangat Terjamin 3 1 2 0.918295834 C1 0.918295834 Sangat Terjangkau 1 0 1 0 Terjangkau 1 1 0 0 Tidak Terjangkau 1 0 1 0 C3 0.251629167 Sangat Baik 1 0 1 0 Baik 0 0 0 0 Tidak Baik 2 1 1 1
Dari perhitungan tabel 6 di atas telah memperoleh keputusan Harga pada kelas atribut terjangkau dan keputusan kualitas pada kelas atribut sangat baik. Dengan demikian node 1.2.1 adalah node cabang terahkhir yang terbentuk. Maka proses perhitungan telah selesai dilakukan kemudian

## 3.2 Hasil Pengujian
Hasil Pengolahan data dengan model pohon keputusan sesuai dengan software Rapidminner, dapat dilihat pada Gambar 1 sebagai berikut :
Gambar 1 . Pohon Keputusan
Selanjutnya didapat pola pohon keputusan akhir setelah melakukan perhitungan dan pengujian data pada masing- masing atribut dengan C4.5 sebagai berikut:
Gambar 2. Deskripsi Decision Tree
BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 2, No 2, April 2022 DOI 10.47065/bulletincsr.v2i2.162 | Hal 41 − 46 https://hostjournals.com/bulletincsr
Berdasarkan  pengolahan  data  menggunakan RapidMinner didapat  nilai  akurasi  sistem  sebesar  80%.  Dimana dimana model yang telah dibentuk diuji tingkat akurasinya dengan memasukkan data uji yang berasal dari data training dengan menggunakan split validation pada aplikasi RapidMinner 5.3.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  Seluruh  hasil  tahapan  yang  telah  dilakukan  dapat  disimpulkan  yaitu,  permasalahan  menganalisa  faktor kepuasan pelanggan di perusahaan CV.KARINDA dapat diselesaikan menggunakan teknik Data Mining, yaitu Algoritma C  4.5.  menghasilkan  9  rules  dan  tingkat  akurasi  yang  dihasilkan  oleh  metode  tersebut  adalah  80%.  Dari  perhitungan menggunkan  algoritma  C  4.5  maka  didapatkan  faktor  yang  paling  dominan  adalah  Pelayanan  (C2)  dengan  nilai gain sebesar  0.569117484.  Pelayanan  CV.  KARINDA  berada  dalam  kategori  berkualitas,  hal  ini  berarti  bahwa  mayoritas pelanggan pelayanan yang diberikan oleh tenaga kerja dan faktor-faktor penunjangnya berkualitas.

## REFERENCES
[1] S. Faisal, “Klasifikasi Data Minning Menggunakan Algoritma,” vol. 4, no. 1, pp. 38–45, 2019.
[2] Desyanti,  “SATIN  –  Sains  dan  Teknologi  Informasi  Penerapan  Data  Mining  Algoritma  C4  .  5  untuk  Mengetahui  Tingkat Kepuasan Konsumen di Hotel Grand Zuri Dumai,” vol. 4, no. 2, 2018.
[3] D. N. Batubara and A. P. Windarto, “Analisa Klasifikasi Data Mining Pada Tingkat Kepuasan Pengunjung,” vol. 3, pp. 588–592, 2019.
[4] K. F. Irnanda and A. P. Windarto, “Penerapan Klasifikasi C4 . 5 Dalam Meningkatkan Kecakapan Berbahasa Inggris dalam Masyarakat,” pp. 304–308, 2020.
[5] Y. Bastian et al. , “Analisis Penerapan Algoritma C4 . 5 Dalam Mengukur Tingkat Kepuasan Pelanggan Indihome Pada Kota Pematangsiantar,” vol. 2, no. 1, pp. 62–69, 2021.
[6] F. F. Harryanto and S. Hansun, “Penerapan Algoritma C4 . 5 untuk Memprediksi Penerimaan Calon Pegawai Baru di PT WISE,” vol. 3, no. 2, pp. 95–103, 2017.
[7] D. H. Kamagi  and S. Hansun, “Implementasi  Data Mining dengan Algoritma C4 . 5 untuk Memprediksi Tingkat  Kelulusan Mahasiswa,” vol. VI, no. 1, pp. 15–20, 2017.
[8] K. F. Irnanda, D. Hartama, and A. P. Windarto, “Analisa Klasifikasi C4 . 5 Terhadap Faktor Penyebab Menurunnya Prestasi Belajar Mahasiswa Pada Masa Pandemi,” vol. 5, pp. 327–331, 2021.
[9] D.  Ardiansyah  and  W.  Walim,  “Algoritma  c4.5  untuk  klasifikasi  calon  peserta  lomba  cerdas  cermat  siswa  smp  dengan menggunakan aplikasi rapid miner,” vol. 1, no. 2, pp. 5–12, 2018.