Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 687-696 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi Jenis Kekerasan pada Anak (Kasus  DP3A Kabupaten Karawang)
Raka Putra Eshardiansyah *1 , Nina Sulistiyowati 2 , Mohamad Jajuli 3 1,2,3 Teknik Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang Jl. H.S. Ronggowaluyo Kel. Puseurjaya Kec. Telukjambe Timur Kab. Karawang, Prov. Jawa
Barat, 0267641177 raka.eshardiansyah17172@student.unsika.ac.id *1 , nina.sulistio@unsika.ac.id 2 , mohamad.jajuli@unsika.ac.id 3

## Abstract
Kabupaten Karawang is an area ranked 3rd as an area that has  the potential to be prone to violence against children. Every year from 2016 to 2020 always shows an increasing number every  year.  Classification  with  data  mining  by  applying the  4.5  algorithm  is expected  to  be  a solution to reduce the number of violence against children in Karawang Regency. The data that has  been  obtained  is  validated  using  k-fold  cross  validation  and  then  evaluated  using  a confusion  matrix  and  ROC curve. The  C4.5  algorithm  can  be  used  to  classify  data  on  violence against children in Karawang Regency and get good results. The results of the confusion matrix using  60:40  split  data  on  the  violence  dataset  in  children  in  Karawang  Regency  produce  an accuracy value of 82.8125%, a precision value of 96.8% and a recall value of 90.5%. While the evaluation with the ROC curve with the classification quality "Good Classification" of 0.897. The 70:30  data  split  method  was  evaluated  with  the  confusion  matrix,  resulting  in  an  accuracy value of 93.2432%, precision of 94.5% and recall of 87.5%. While the evaluation with the ROC curve  with  the  classification  quality  "Excellent  Classification"  of  0.953.  The  80:20  data  split method was evaluated with the confusion matrix, resulting in an accuracy value of 92.9142%, a precision  of  91.7%  and  a  recall  of  81%.  While  the  evaluation  with  the  ROC  curve  with  the classification quality "Excellent Classification" of 0.941.
Keywords : Data mining, C4.5, K-fold cross validation , Violence in Children
Abstrak
Kabupaten  Karawang  merupakan  daerah  peringkat  ke-3  sebagai  daerah  yang  memiliki potensi  rawan  kekerasan  terhadap  anak.  Setiap  tahun  mulai  2016  hingga  2020  selalu menunjukkan  angka  kenaikkan  setiap  tahunnya.  Klasifikasi  dengan  data  mining  dengan menerapkan  algoritma  C4.5  diharapkan  dapat  menjadi  solusi  untuk  mengurangi  angka kekerasan  pada  anak  di  Kabupaten  Karawang.    Data  yang  telah  didapatkan  divalidasi menggunakan  k-fold  cross  validation  kemudian  dievaluasi  dengan  confusion  matrix  serta kurva ROC. Algoritma C4.5 digunakan untuk melakukan klasifikasi data kekerasan pada anak di  Kabupaten  Karawang  dan  mendapatkan  hasil  yang  baik.  Hasil  dari  confusion  matrix menggunakan  split  data  60:40  pada  dataset  menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar  82.8125%, nilai precision sebesar 82.9% dan nilai recall sebesar 82.8%. Sedangkan evaluasi dengan kurva ROC  dengan  kualitas  klasifikasi  “Good  Classification”  sebesar  0.897.  Metode  split  data  70:30 dievaluasi  dengan  confusion  matrix  menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar  93.2432%,  precision sebesar  93.1%  dan  recall  sebesar  93.2%.  Sedangkan  evaluasi  dengan  kurva  ROC  dengan kualitas klasifikasi “Excellent Classification” sebesar 0.953. Metode split data 80:20 dievaluasi dengan  confusion  matrix  menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar  92.9142%,  precision  sebesar 92.8%  dan  recall  sebesar  92.9%.  Sedangkan  evaluasi  dengan  kurva  ROC  dengan  kualitas klasifikasi “Excellent Classification” sebesar 0.941.
Kata kunci : Data mining, C4.5, K-fold cross validation, Kekerasan pada Anak
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 687-696 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 1. PENDAHULUAN
Kabupaten  Karawang  merupakan  salah  satu  daerah  yang  terletak  di Provinsi  Jawa  Barat.  Berdasarkan  catatan  data  yang  tertera  pada karawangkab.bps.go.id,  Kabupaten  Karawang  terdiri  dari  30  Kecamatan. Pada  tahun  2020,  Kabupaten  Karawang  tercatat  memiliki  penduduk sebanyak  2.370.488  jiwa.    Kabupaten  Karawang  memiliki  beberapa  misi untuk memajukan daerahnya, salah satunya menurut Banuara Nadeak selaku Kepala  Badan  Keluarga  Berencana  dan  Pemberdayaan  Perempuan  ialah untuk  membuat  Karawang  menjadi  daerah  yang  layak  akan  anak.  Sebagai langkah  awal,  pemerintah  Kabupaten  Karawang  meresmikan  Dinas Pemberdayaan  Perempuan  dan  Perlindungan  Anak  pada  tahun  2016. Terdapat beberapa faktor yang melatarbelakangi kasus kekerasan pada anak di  antaranya  ialah  faktor  pendidikan,  faktor  psikologis,  faktor  sosial  dan ekonomi [1]. Berdasarkan data yang dilansir oleh Kementrian Pemberdayaan Perempuan  dan  Perlindungan  Anak  (Kementrian  PPPA),  pada  tahun  2020 tercatat  4116  kasus  kekerasan  pada  anak  tersebut  terdiri  dari  1.111 kekerasan  fisik,  979  kekerasan  psikis,  2.556  kekerasan  seksual,  68 eksploitasi,  73  perdagangan  orang  dan  346  penelantaran.  Angka  tersebut merupakan  angka  yang  terbilang  tinggi  walaupun  sedang  mengalami pandemi Covid-19.
Data mining diharapkan dapat menjadi solusi untuk permasalahan yang dihadapi  oleh  DP3A  untuk  meminimalisir  kejadian  tersebut.  Manfaat data mining ialah  sebagai  bahan  atau  metode  untuk  mendukung  pengambilan keputusan  serta  menunjang  kegiatan  yang  dibutuhkan  [2].  DP3A  memiliki data  tentang  kasus  kekerasan  pada  anak  yang  terjadi  di  Kabupaten Karawang. Namun, hal tersebut belum dilakukan pengolahan data terhadap jenis  kekerasan  berdasarkan  karakteristiknya.  Klasifikasi  akan  dibagi menjadi 4 class target yaitu kekerasan ekonomi, fisik, psikologis dan seksual. Sebagai contoh dalam UU KDRT, kekerasan ekonomi adalah setiap perbuatan yang didasarkan oleh pengancaman ataupun pemaksaan terhadap kebutuhan finansial seperti eksploitasi anak dibawah umur untuk melakukan pekerjaan yang  menghasilkan  uang  dengan  cara  diancam.  Kekerasan  Dalam  Rumah Tangga (KDRT) juga dapat dikelompokkan ke dalam jenis ini. Salah satu cara yang efektif untuk mengatasi hal ini ialah dengan membuat Undang-Undang Penghapusan  Kekerasan  Dalam  Rumah  Tangga  yang  fungsinya  ialah  untuk memperoleh  keadilan  dalam  berumah  tangga  [3].  Begitu  pun  dengan  jenis kekerasan  lainnya  yang  memiliki  solusinya  masing-masing.  Penelitian  ini menggunakan  teknik data  mining klasifikasi  untuk  menyelesaikan permasalahan  tersebut  yang  bertujuan  untuk  mempermudah  DP3A mengambil  solusi  terhadap  jenis  kekerasannya. Knowledge  Discovery  in Database (KDD)  merupakan  salah  satu  metodologi  yang  digunakan  untuk menerapkan  konsep data  mining .  KDD  akan  menghasilkan  pengetahuan (knowledge) yang hasilnya dapat digunakan untuk mengambil keputusan [4].
Data  mining algoritma  C4.5  berfungsi  sebagai  penyusun  sistem  yang dapat  melihat  pola  kejadian  kekerasan  pada  anak  untuk  bisa  dijadikan
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 687-696 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
sebagai sebuah strategi dalam proses klasifikasi jenis kekerasan pada anak di DP3A  [5].  Algoritma  C4.5  memiliki  keunggulan  mudah  diimplementasikan, akurasinya  dapat  diterima  dan  efisien  untuk  menangani  tipe  data  diskret maupun numerik kontinu [6].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  digunakan  metodologi data  mining Knowledge  Discovery in Database (KDD). Knowledge Discovery in Database (KDD) dapat digunakan untuk  menggambarkan  garis  besar  proses  pengekstrakan  pada database yang besar [7].
2.1. Knowledge Discovery in Database (KDD) Knowledge Discovery in Database (KDD) berfungsi untuk menguraiakan knowledge yang terdapat pada database . KDD memiliki proses yang bersifat interaktif  dan  iteratif  yang  akan  membantu  pengguna  untuk  membantu membuat  keputusan  dan  dapat  dilakukan  pengulangan  di  antara  dua  buah data [8].

## Gambar  1. Tahapan Knowledge Discovery in Database

## 2.2. Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  merupakan  kembangan  atau  evolusi  dari  algoritma ID3[2].  Algoritma  C4.5  merupakan  algoritma  klasifikasi  yang  bentuk visualisasinya menghasilkan sebuah pohon keputusan. Decision tree tersebut digunakan  karena  memiliki  keunggulan  yaitu  menghasilkan  sebuah  pohon keputusan yang mudah untuk dipahami, mempunyai taraf akurasi yang baik, efisien  terhadap  data  yang  memiliki  atribut  bertipe  diskret  serta  numerik kontinyu [5]. Algoritma C4.5 bekerja dengan mengunjungi tiap node , memilih percabangan  yang  optimal,  hingga  tidak  adalagi  yang  dapat  dihasilkan. Algoritma  C4.5  memiliki  beberapa  konsep  seperti Entropy dan  konsep Gain [9].
Secara  umum,  pembentukan  pohon  keputusan  memiliki  prosedur proses sebagai berikut [10] :
a) Pilih atribut yang akan dijadikan sebagai akar.
b) Buat cabang untuk tiap nilai.
c) Bagi kasus dalam beberapa cabang.
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 687-696 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
d) Ulangi  proses  tersebut  hingga  semua  kasus  pada  cabang  memiliki kelas yang sama
Entropy merupakan  jumlah bit yang  kebutuhannya  diperkirakan dengan cara mengekstrak suatu kelas (+ atau -) dari sejumlah data acak pada ruang  sampel  tertentu. Entropy digunakan  untuk  mengukur  ketidakaslian ruang sampel. Formula dalam penentuan nilai Entropy ialah sebagai berikut [10] :
(1)
Keterangan:
S = Himpunan Kasus A = Fitur n = Jumlah Partisi S
pi
= Proporsi dari Si terhadap
Gain Rasio  merupakan  rumus  perbaikan  dari  ID3  untuk  diperbaharui information gain . Dapat dirumuskan sebagai berikut ID3 [2] :
Keterangan: Gain (S.A) = information gain pada atribut A Splitinfo (S.A)  = split information pada atribut A (2) (1)
Gain rasio  yang  paling  tinggi,  dipilih  sebagai  atribut test untuk membentukan simpul. [2] :
Keterangan:
S
= Ruang sampel data training A = Atribut Si = Jumlah sampel untuk atribut i (3) (1)
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  melakukan  klasifikasi  terhadap kekerasan  pada  anak  menggunakan  metode k-fold  cross  validation pada  3 rasio  dan  menggunakan  algoritma  C4.5.  Terdapat  10  atribut  pada dataset yang  digunakan.  Kemudian  diseleksi  menjadi  4  atribut  sesuai  dengan kebutuhan  penelitian  dimana  atribut  tersebut  termasuk class  target . Pemilihan  dilakukan  dengan  bantuan Microsoft  Excel .  Berikut  merupakan atribut setelah dilakukan penyeleksian pada Tabel 1.
Tabel  1. Atribut Yang Digunakan No Atribut Tipe Data 1 Jenis Kelamin L dan P Nominal 2 Umur Numerik
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 687-696 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
No Atribut Tipe Data 3 Kasus Nominal 4 Bentuk Perhatian ( Class target )  Nominal
Pada  Tabel  1,  Bentuk  Perhatian  merupakan  atribut  yang  digunakan untuk menentukan label dari setiap record yang ada. Sisa dari atribut lainnya merupakan atribut pendukung yang digunakan untuk menentukan label dari record yang  ada.  Kemudian dataset dilakukan  tahapan preprocessing untuk mengisi record yang memiliki nilai missing value . Atribut yang memiliki tipe data numerik diisi menggunakan mean sedangkan atribut yang memiliki tipe data nominal diisi dengan menggunakan modus.
Tabel  2. Dataset awal kekerasan pada anak Jenis Kelamin Umur Kasus Bentuk Perhatian … … … … P 15 Pelecehan Seksual Tinggi P 6 Pelecehan Seksual Tinggi … … … … Tabel  2  merupakan  tampilan record setelah  melalui  proses preprocessing .  Semua missing  value yang  terdapat  pada record diisi  dengan menggunakan mean dan  modus  yang  kemudian  data  tersebut  perlu dilakukan  transformasi  untuk  mengoptimalkan  model  yang  dihasilkan terutama pada atribut umur dan kasus karena memiliki rentang yang cukup jauh  sehingga  hal  tersebut  dapat  mengurangi  kualitas  hasil  model. Selanjutnya tabel 3 menampilkan hasil record yang telah di transformasi.
Tabel  3. Dataset setelah melalui proses transformasi Jenis Kelamin Umur Kasus Bentuk Perhatian … … … … P Remaja Kekerasan Seksual Tinggi P Kanakkanak Kekerasan Seksual Tinggi … … … …
Pada  tabel  3  menunjukkan dataset yang  telah  dilakukan  transformasi. Pada  atribut  umur  dibagi  menjadi  3  kategori,  yaitu  Balita  dengan  rentang umur 0-5 tahun, Kanakkanak dengan rentang umur 6-11 tahun dan Remaja dengan rentang umur 12-17 tahun.
Kemudian  untuk  melakukan  klasifikasi  menggunakan  algoritma  C4.5 perlu  menghitung  nilai entrophy dari  setiap  kategori  dan  nilai information gain dari  setiap  atributnya.  Dimana  proses  perhitungan  dilakukan  sebagai berikut.
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 687-696 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Proses  perhitungan  diatas  merupakan  proses  perhitungan entrophy pada jumlah total, dimana jumlah entrophy total merupakan entrophy penting yang  digunakan  untuk  menghitung  nilai gain yang  terdapat  pada  tiap atributnya.  Berikut  merupakan  contoh  dari  perhitungan gain atribut  jenis kelamin.
Setelah  melakukan  perhitungan entrophy dan gain ,  lakukan  kembali perhitungan  tersebut  terhadap  semua  kategori  dan  atribut  yang  terdapat pada dataset . Tabel 4 menunjukkan hasil perhitungan gain dan entrophy yang dihasillkan.
Tabel  4. Hasil perhitungan entrophy dan gain
Node 1 Jumlah (s) Tinggi (s) Sedang (s) Rendah (s) Entrophy Gain Total 106 70 24 12 1.236331 Jenis Kelamin 0.118245 P 70 54 14 2 0.899756 L 36 16 9 11 1.542617 Umur 0.187119 Balita 19 19 0 0 0 KanakKanak 39 28 10 1 0.982191 Remaja 48 23 13 12 1.518979 Kasus 0.357324 Kekerasan Fisik  20 11 5 4 1.438759 Kekerasan Ekonomi 8 3 2 3 1.561278 Kekerasan Psikologis 35 13 16 6 1.483126 Kekerasan Seksual 43 43 0 0 0
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 687-696 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Langkah selanjutnya ialah melakukan split pada dataset kekerasan pada anak  menggunakan  rasio  60:40,  70:30  dan  80:20. Dataset dibagi  menjadi  2 yakni data training dan data testing untuk dilakukan proses model. Tabel 5 menunjukkan jumlah pembagian data dari masing-masing rasio.
Tabel  5. Hasil pembagian data Rasio Data training Data testing 60:40 64 42 70:30 74 32 80:20 85 21 Setelah  dilakukan split  data ,  langkah  selanjutnya  ialah  melakukan proses modelling dengan  menggunakan machine  learning WEKA  serta metode k-fold cross validation untuk mendapatkan hasil model terbaik pada ketiga  rasio  tersebut.  Angka  k  pada fold diisi  dengan  angka  10.  Kemudian setelah  dilakukan  proses  model,  pembentukan decision  tree juga  dilakukan dengan  bantuan machine  learning WEKA  sehingga  menghasilkan  pohon keputusan sebagai berikut.
Gambar  2. Decision tree dataset kekerasan pada anak
Pohon keputusan yang dibentuk oleh  algoritma C4.5 menghasilkan 13 rule total terhadap  klasifikasi jenis kekerasan pada anak dengan penjelasan rule sebagai berikut.
Tabel  6. Rule decision tree No. Rule 1 If Kasus is Kekerasan Seksual, then Bentuk Perhatian is Tinggi.
2 If Kasus is Kekerasan Ekonomi and Umur is Balita, then Bentuk Perhatian is Tinggi.
3 If Kasus is Kekerasan Psikologis and Umur is Balita, then Bentuk Perhatian is Tinggi.
4 If Kasus is Kekerasan  Psikologis and Umur is KanakKanak and Jenis Kelamin is P , then Bentuk Perhatian is Tinggi.
5 If Kasus is Kekerasan Fisik and Jenis Kelamin is P , then Bentuk Perhatian is Tinggi.
6
If Kasus is Kekerasan Fisik and Jenis Kelamin is L and Umur is Balita , then Bentuk Perhatian is Tinggi.
7 If Kasus is Kekerasan  Ekonomi and Umur is KanakKanak, then Bentuk Perhatian is Sedang.
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 687-696 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
No. Rule 8 If Kasus is Kekerasan Psikologis and Umur is Remaja and Jenis Kelamin is
P , then Bentuk Perhatian is Sedang.
9 If Kasus is Kekerasan  Psikologis and Umur is KanakKanak and Jenis Kelamin is L , then Bentuk Perhatian is Sedang.
10 If Kasus is Kekerasan  Fisik and Jenis  Kelamin is L and Umur is KanakKanak, then Bentuk Perhatian is Sedang.
11 If Kasus is Kekerasan  Ekonomi and Umur is Remaja, then Bentuk Perhatian is Rendah.
12 If Kasus is Kekerasan Psikologis and Umur is Remaja and Jenis Kelamin is
L , then Bentuk Perhatian is Rendah.
13 If Kasus is Kekerasan  Fisik and Jenis Kelamin is L and Umur is Remaja  , then Bentuk Perhatian is Rendah.
Kemudian untuk melakukan perhitungan validasi akurasi, precision dan recall yang  dihasilkan  oleh  WEKA  dapat  menggunakan confusion  matrix . Berikut merupakan proses perhitungan confusion matrix pada split 70:30.
Tabel  7. Tabel perhitungan confusion matrix split 70:30
Confusion matrix Target Tinggi Sedang Rendah Model Tinggi 46 0 0 Recall tinggi 46/46 = 100% Sedang 1 14 1 Recall sedang 14/16 = 87.5% Rendah 2 1 9 Recall rendah 9/12 = 75% Precision tinggi Precision sedang Precision rendah Akurasi = 69/74 = 93.2432% 46/49 = 93.9% 14/15 = 93.3% 9/10 = 90%
Kemudian  hasil  dari  model  yang  dihasilkan  oleh split 70:30  dilakukan pengukuran kualitas klasifikasi dengan menggunakan grafik ROC. Grafik ROC menghasilkan  nilai  AUC  yang  digunakan  untuk  menentukan  hasil  kualitas klasifikasi dari model yang dihasilkan. Grafik  ROC dilakukan dengan WEKA. Berikut merupakan grafik ROC yang dihasilkan.
Gambar  3. Grafik ROC Split 70:30
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 687-696 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Setelah  dilakukan  proses modelling pada  ketiga  rasio  tersebut, kemudian  dibentuk  sebuah  tabel  untuk  membandingkan  nilai  akurasi, precision dan recall yang  dihasilkan.  Dari  ketiga  metode split tersebut, metode split 70:30 dengan k-fold cross validation menghasilkan nilai akurasi, precision , recall serta AUC paling tinggi dibandingkan dengan yang lainnya.
Metode Akurasi  Precision  Recall  AUC Kualitas 60:40 82.8125% 82.9% 82.8%  0.897 Good Classification 70:30 93.2432% 93.1% 93.2%  0.953 Excellent Classification 80:20 92.9412% 92.8% 92.9%  0.941 Excellent Classification
4.  SIMPULAN Setelah  dilakukan  proses  evaluasi  dengan  menggunakan confusion matrix untuk  menghitung  akurasi, precision serta recall pada  ketiga  rasio tersebut. Confusion matrix menunjukkan pada metode k-fold cross validation rasio 60:40 menghasilkan nilai akurasi sebesar 82.8125%, precision sebesar 82.9%  dan recall sebesar  82.8%.  Pada  metode k-fold  cross  validation rasio 70:30 menghasilkan nilai akurasi sebesar 93.2432%, precision sebesar 93.1% dan recall sebesar  93.2%.  Pada  metode k-fold  cross  validation rasio  80:20 menghasilkan  nilai akurasi sebesar  92.9412%, precision sebesar  92.8% dan recall sebesar  92.9%.  Sementara  itu,  penelitian  sebelumnya  dengan  kasus klasifikasi  pola  kelayakan  kredit  menggunakan  algoritma  C4.5  yang dilakukan  oleh  [11]  menyimpulkan  bahwa k-fold  cross  validation dapat membuat  hasil  akurasi, precision dan recall menjadi  lebih  akurat  serta menghasilkan  nilai  bias  yang  kecil  dan  grafik  ROC  dapat  menentukan  hasil kualitas  dari  klasifikasi  yang  dihasilkan.  Tetapi,  hal  ini  bergantung  juga kepada  jumlah  dan  kualitas dataset yang  digunakan  sehingga  dapat mendapatkan hasil yang terbaik.
Berdasarkan dari penelitian yang dilakukan, dapat disimpulkan bahwa penggunaan k-fold  cross  validation dapat  meningkatkan  akurasi, precision serta recall dari  ketiga split rasio  yang  digunakan.  Metode  70:30 mendapatkan  hasil  model  yang  terbaik  dibandingkan  dengan  metode split lainnya.  Hal  ini  ditunjukkan  nilai  akurasi,  presisi, recall dan  AUC  yang dihasilkan  memiliki  nilai  yang  paling  tinggi  dibandingkan  dengan  metode split lainnya dengan mendapatkan nilai akurasi sebesar 93.2432%, precision sebesar 93.1%, recall sebesar 93.2% dan AUC sebesar 0.953 dengan kualitas klasifikasi “ Excellent Classification ”.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]    Bariah,  O.,  &  Marlina,  R.,  “Tinjauan  Psikologi  dan  Agama  Terhadap Tindak Kekerasan pada Anak”., Jurnal Studia Insania, 7(2), 92., (2019).
[2]    Romli, I.,  & Zy, A. T., “Penentuan Jadwal Overtime Dengan Klasifikasi Data Karyawan Menggunakan Algoritma C4. 5”., J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika), 4(2), 694-702., (2020).
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 687-696 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
[3]    Iskandar,  D.,  “Upaya  Penanggulangan  Terjadinya  Kekerasan  Dalam Rumah Tangga”. Jurnal Yustisi, 3(2), 13–22., (2016).
[4]    Gustientiedina, G., Adiya, M. H., & Desnelita, Y., “Penerapan Algoritma K-Means  Untuk  Clustering  Data  Obat-Obatan”.,  Jurnal  Nasional Teknologi Dan Sistem Informasi, 5(1), 17–24., (2019).
[5]    Gultom,  J.  P.,  &  Rikki,  A.,  “Implementasi Data  mining menggunakan Algoritma  C-45  pada  Data  Masyarakat  Kecamatan  Garoga  untuk Menentukan  Pola  Penerima  Beras  Raskin”.,  KAKIFIKOM  02(01),  11– 19., (2020).
[6]    Yusup,  M.,  Panjaitan,  E.  S.,  &  Yunis,  R.,  “Analisis  Kinerja  dalam Mendeteksi  Student  Loses  Berdasarkan  Nilai Gain dengan Split e Feature  Reduction  Model  pada  Algoritma  C4,5”.,  CESS  (Journal  of Computer Engineering, System and Science), 5(2), 267., (2020).
[7]    Hendra,  H.,  “Penerapan Data  mining untuk  Prediksi  Penjualan Readymix  Menggunakan  Metode  Algoritma  C4.  5  pada  PT  Remicon Widyaprima“.,  (Doctoral  dissertation,  Prodi  Sistem  Informasi)., (2020).
[8]    Apriliana,  Natalis  Ransi,  J.  N.,  “Implementasi  Text  Mining  Klasifikasi Skripsi  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  Classifier”.,  SemanTIK, Vol.3, No.2, Jul-Des 2017, 3(2), 187–194., (2017).
[9]    Oktavia,  R.,  Sutardi,  &  Nangi,  J.,  “Implementasi Data  mining Untuk Menentukan Daerah Rawan Kecelakaan Menggunakan Algoritma C4.5 Rezki”., SemanTIK, 3(2), 95–104., (2017).
[10]  Merawati,  D.,  &  Rino.,  “Penerapan data  mining penentu  minat  Dan bakat  siswa  Smk  dengan  metode  C4.5”.,  Jurnal  Algor,  1(1),  28–37., (2019).
[11]  Abdussomad.,  “Penerapan  Algoritma  Klasifikasi  C4.5  Untuk Menghasilkan Pola Kelayakan Kredit”., Lnovasi Lnforrnalika, II(1), 19– 27., (2017).