Penerapan Algoritma C4.5 Dalam Pemberian Kelayakan Kredit Motor
Nadiyah 1 , Hardiyan 2
1 Universitas Nusa mandiri Nusa Mandiri e-mail: Nadiyah226@gmail.com
2 Universitas Bina Sarana Informatika e-mail: hardiyan.hry@bsi.ac.id
Abstrak - Sepeda motor adalah salah satu alat trasportasi yang digunakan untuk memudahkan aktifitas sehari-hari. Selain itu harga jual sepeda motor lebih terjangkau disemua kalangan. NSC Finance bergerak dalam bidang pembiayaan kredit sepeda motor untuk konsumen lama ataupun baru. Dikarenakan banyaknya konsumen kredit dengan  kategori pembayaran bermasalah  membuat NSC Finance  untuk lebih  selektif dalam  menentukan calon konsumen yang akan kredit motor di NSC Finance. Peneliti mencoba menggunakan algoritma C4.5 untuk mendapatkan pohon keputusan sebagai aturan keputusan di NSC Finance. Dalam melakukan analisa maka ada 8 prediktor dan 1 prediksi dengan prediksi (lancar dan bermasalah) yang menjadi penentu kelayakan kredit. Dari perhitungan  menggunakan  Algoritma  C4.5  mendapatkan  hasil Status rumah  menjadi faktor utama atau sebagai akar  pada  pohon  keputusan  dengan  Node  1.1  yaitu  DP  ( Down  Payment )  serta  Node  1.2  Penghasilan,  dengan kategori  penghasilan  rendah  dan  sedang  lebih  banyak  kredit  bermasalah  sedangkan  penghasilan  tinggi  hampir semua kredit lancar. Serta hasil klasifikasi menggunakan RapidMiner 8.0 Klasifikasi nilai accuracy 85,86%.
Kata Kunci : Data Mining, Algoritma C4.5, Decision Tree.
Motorcycle  is  one  of  the  transportation  tools  used  to  facilitate  daily  activities.  Besides  the  selling  price  of motorbikes more affordable in all circles. NSC Finance is engaged in motorcycle loan financing for old or new consumers. Due to the large number of credit consumers with problematic payment categories, NSC Finance has  become  more  selective  in  determining  prospective  customers  for  motorcycle  loans  at  NSC  Finance. Researchers  try  to  use  the  C4.5  algorithm  to  get  a  decision  tree  as  a  decision  rule  in  NSC  Finance.  In conducting the analysis, there are 8 predictors and 1 prediction with predictions (current and problematic) that determine the credit worthiness. From the calculations using the C4.5 algorithm get the results of the status of the house to be the main factor or as a root in the decision tree with Node 1.1, namely DP (Down Payment)  and  Node  1.2  Income,  with  lower  income  categories  and  more  moderate  non-performing  loans while  high  income  almost  all  loans  smoothly.  And  the  results  of  the  classification  using  RapidMiner  8.0 Classification accuracy value of 85.86%.
Keywords: Data Mining, C4.5 Algorithm, Decision Tree.

## PENDAHULUAN
Sepeda  motor  adalah  salah  satu  alat transfortasi  yang  memudahkan  aktifitas  sehari-hari. Selain  praktis  digunakan  sepedag  motor  lebih terjangkau  dari  kalangan  terendah  sampai  kalangan tinggi.  NSC  Finance  merupakan  perusahaan  yang bergerak  dibidang  pembiayaan  kredit  sepeda  motor. Banyak  nya  permintaan  pengajuan  kredit  membuat NSC Finance lebih selektif untuk menentukan calon konsumen.
Kegiatan  pemberian  kredit  mengandung resiko  yang  dapat  mempengaruhi  kesehatan  dan kelangsungan perusahaan. Memberikan kredit bukanlah  merupakan  suatu  pekerjaan  yang  mudah, karena  proses  pemberian  kredit  akan  banyak menentukan  kualitas  kredit  itu  sendiri.  Bila  terjadi
kredit yang bermasalah maka pelunasannya dibutuhkan waktu dan biaya yang cukup banyak dan salah  satu  resiko  manajemen  perusahaan  (Verawati & Haris, 2016).
Menurut  Han  dan  Kamber  dalam  (Amrin, 2017:50)  “Data  Mining  adalah  rangkaian  proses untuk  menggali  nilai  tambah  berupa  informasi  yang belum terekplorasi dari sebuah basis data, melakukan  ekplorasi  dengan  cara  mengektraksi  dan mengenali  pola  penting  dari  basis  data”.  Menurut (Vulandari,  2017:13) Classification adalah  sebuah model  dalam  data  mining  dimana, classifie dikonstruksi  untuk  memprediksi categorical label, seperti  “aman  atau  “beresiko”  untuk  data  aplikasi peminjaman  uang  :  “ya”  atau  “tidak”  untuk  data marketing:  atau  “treatment  A”,”treatment  B”  atau “treatment C” untuk data medis.
Menurut (Azwanti, 2018:34) Pohon
keputusan menggunakan representasi struktur pohon (tree) dimana setiap node mempresentasikan atribut, cabangnya  merepresentasikan  nilai  dari  atribut  dan daun merepresentasikan kelas.
Menurut  Aprilia  dkk  dalam  (Nuryaman, 2019) “Algoritma C4.5 adalah bagian dari algoritma untuk  klasifikasi  dalam  pembelajaran  machine learning dan data mining. C4.5 merupakan algoritma yang  cocok  digunakan  untuk  masalah  klasifikasi pada machine learning dan data mining”. dalam hal ini  klasifikasi  data  yang  dimaksud  adalah  dalam menentukan  nasabah  yang  mengajukan  kredit dengan tanpa berpotensi gagal bayar.

## METODE PENELITIAN
Menurut  (Yamani,  Adiwihardja,  &  Palasara, 2019),  “Proses  bagaimana  seorang  peneliti  dapat memahami  suatu  pembahasan,  permasalahan,  dan pemecahan  suatu  masalah  disebut  dengan  metode penelitian”.
Penelitian  ini  dilakukan  di NSC Finance dengan menggunakan teknik pengumpulan data dan  analisis data dengan metode Algorithma C.45.
2.1. Teknik Pengumpulan Data
Langkah-langkah yang dilakukan untuk mengumpulkan data adalah sebagai berikut :
A. Observasi
Peneliti melakukan pengamatan dan pencatatan secara  sistematik  terhadap  gejala  yang  tampak pada objek penelitian. Pengumpulan data pada observasi ini peneliti mengunjungi langsung ke lokasi  objek  penelitian  yaitu  NSC  Finance Cabang  Sawah  Besar  untuk  mendapatkan informasi  yang  diperlukan  saat  perhitungan untuk menentukan kelayakan kredit.
B. Wawancara Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  cara melakukan  tanya  jawab  langsung  dengan Manager Cabang  NSC  Finance  Sawah  Besar, Credit  Marketing  Supervisor (CMS)  dan Credit  Marketing  Officer (CMO).  Untuk memperoleh data mengenai kelayakan pemberian  kredit  pada  NSC  Finance  Cabang Sawah Besar.
C. Studi Pustaka
Tahapan  pengumpulan  data-data  baik  dari buku bacaan, jurnal, mapun artikel-artikel yang berasal  dari  internet  yang  berkaitan  dengan algoritma C4.5 dan juga sistematika penentuan kelayakan kredit
2.2. Populasi dan Sampel Penelitian
Menurut  (Siyoto  &  Sodik,  2015)  “Populasi merupakan  wilayah  generalisasi  yang  terdiri  dari obyek/subyek yang memiliki kuantitas dan karakteristik  tertentu  yang  ditetapkan  oleh  peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik
kesimpulannya”. Adapun populasi dari penelitian ini adalah  konsumen  kredit  NSC  Finance  Cabang Sawah Besar di Jalan Sukarjo Wiryopranoto No. 43 A-B JAKARTA.
Menurut  (Siyoto  &  Sodik,  2015)  “Sampel adalah sebagian dari jumlah populasi dan karakteristiknya yang dimiliki oleh populasi tersebut, ataupun bagian kecil dari anggota populasi yang  diambil  menurut  prosedur  tertentu  sehingga dapat  mewakili  populasinya”.  Jumlah  sampel  yang dipakai  pada  penelitian  ini  sebanyak    99  data konsumen kredit pada tahun 2017 di NSC Finance.
2.3. Metode Analisis Data
Untuk menganalisa  kelayakan  pemberian kredit  pada  konsumen  menggunakan  metode observasi  atau  metode  studi  lapangan  bertujuan untuk  mengumpulkan  data-data  konsumen  yang berkriteria lancar atau bermasalah dalam pembayaran angsuran.
Pada  metode  observasi  ini,  tekhnik  yang dilakukan  adalah  teknik  wawancara  kepada  pihak NSC  Finance  yang  bertugas  survey  konsumen. Setelah  data  terkumpul,  maka  data  akan  dijadikan data penelitian dan kemudian dihitung menggunakan algoritma C4.5.
Pada  metode  penelitian  ini,  digunakan model  proses  CRISP-DM  (Cross  Standard  Industry Process for Data Mining)  yang terdiri dari 6 tahapan yaitu :

## A. Business Understanding
Berdasarkan data konsumen kredit yang ada di NSC  FINANCE  di  tahun  2017  terlihat  bahwa konsumen  yang  bermasalah  pada  pembayaran angsuran  lebih  banyak    dikarenakan  kurang akuratnya  analisa  kredit  yang  dilakukan.  Dengan begini membuat perusahaan untuk lebih ketat dalam memprediksi  kelayakan  kredit.  Dalam  beberapa penelitian  dilakukan  menggunakan  algoritma  C4.5 bertujuan agar lebih akuratnya analisa kredit di NSC FINANCE.

## B. Data Understanding
Data  konsumen  yang  berhasil  dikumpulkan sejumlah 99 data konsumen kerdit tahun 2017. Data tersebut  terdiri  dari  21  atribut.  Atribut  atau  Kriteria nya yaitu:
Tabel 1. Keterangan Tiap Atribut No Atribut Penjelasan 1 Jenis kelamin Jenis kelamin konsumen (L/P) 2 Pekerjaan Pekerjaan dari konsumen 3 Jenis pekerjaan  Pekerjaan yang
dikerjakan
4 Lama kerja Masa kerja konsumen 5 Penghasilan Jumlah penghasilan konsumen 6 Status rumah Tempat tinggal konsumen 7 Lama tinggal Seberapa lama konsumen menempati tampat tinggal 8 Pendidikan Pendidikan konsumen 9 Umur Umur dari konsumen 10 Status diri Status perkawinan konsumen 11 Alamat tinggal Alamat tinggal dari konsumen 12 Tipe motor Tipe motor yang diajukan konsumen 13 Harga OTR Harga motor yang diajukan konsumen 14 Angsuran Jumlah nominal yg harus dibayarkan konsumen 15 Tenor Lama waktu pelunasan kredit 16 Dp Uang muka yang dibayarkan konsumen 17 Total sispok Total seluruh kredit yang dibayarkan konsumen 18 Jumlah tanggungan Jumlah anak yang ditanggung konsumen 19 Hubungan pemohon dengan penjamin 20 Pekerjaan penjamin Pekerjaan penjamin 21 Pemakai Unit Pemakai motor yang dikredit Sumber:  (Nadiyah & Hardiyan, 2022) C. Data Preparation
Pada  tahapan    ini  data  yang  diperoleh  untuk penelitian ini berjumlah 99 data dan 21 atribut, akan dilakukan beberapa penyeleksian
untuk menghasilkan  data  yang  dibutuhkan  tahapan  nya yaitu  data  validation,  data  integration  dan  data reduction.

## D. Modeling
Pada  tahapan    ini,  dari  data  preparation  yang telah  didapatkan  yaitu  99  data  konsumen  maka  di lakukan perhitungan manual menggunakan Algoritma  C4.5  dilakukan  dengan  mencari  nilai entropy  untuk  mendapatkan  nilai  gain  tertinggi  dari setiap atribut.

## E. Evalation
Pada  tahapan  ini  dalam  membuat  pohon keputusan  terlebih  dahulu  menghitung  jumlah  class konsumen  yang  memiliki  kredit  lancar  atau bermasalah.  Setelah  diketahui  jumlahnya  maka dilakukan peenghitungan untuk entropy dari masing- masing  class  berdasarkan  atribut  yang  sudah ditentukan  yang  sudah  di  hitung  pada  tahapan modeling.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  metode  penelitian  ini,  digunakan  model proses CRISP-DM (Cross Standard Industry Process for Data Mining) yang terdiri dari 6 tahapan yaitu :

## A. Business Understanding
Berdasarkan  data  konsumen  kredit  yang  ada  di NSC  FINANCE  di  tahun  2017  terlihat  bahwa konsumen  yang  bermasalah  pada  pembayaran angsuran lebih banyak dikarenakan kurang akuratnya  analisa  kredit  yang  dilakukan.  Dengan begini membuat perusahaan untuk lebih ketat dalam memprediksi  kelayakan  kredit.  Dalam  beberapa penelitian  dilakukan  menggunakan  algoritma  C4.5 bertujuan agar lebih akuratnya analisa kredit di NSC FINANCE.

## B. Data Understanding
Data  konsumen  yang  berhasil  dikumpulkan sejumlah 99 data konsumen kerdit tahun 2017. Data tersebut  terdiri  dari  21  atribut.  Atribut  atau  Kriteria nya

## C. Data Preparation
Pada  tahapan  ini  data  yang  diperoleh  untuk penelitian ini berjumlah 99 data dan 21 atribut, akan dilakukan beberapa penyeleksian untuk menghasilkan  data  yang  dibutuhkan  tahapan  nya yaitu:
1. Data Validation untuk membersihkan nilai yang kosong  atau  tuple  yang  kosong  karna  ada  nya missing  values  dan  juga  karena  data  yang dipakai  mengandung  nilai-nilai  yang  salah  atau disebut  noise  atau  outlier.  Dari  validasi  data
maka  menghasilkan  99  data  konsumen  tahun 2017 yang dapat dihitung.
2. Data  Intergration  yang  berfungsi  menyatukan tempat  penyimpanan  yang  berbeda  kedalam satu data.
3. Data  Reduction,  jumlah  atribut  yang  digunakan terlalu  banyak  dan  tidak  semua  atribut  menjadi syarat  atas  atribut  penentu  sehingga  yang dipakai oleh peneliti hanya 8 atribut, yaitu :
Tabel 2. Atribut No Atribut Keterangan Jumlah Kasus 1 Jenis Kelamin Laki-Laki Perempuan 2 Pekerjaan
Karyawan Swasta Wiraswasta Profesi
PNS 3 Penghasilan Rendah <3.000.000 Sedang    3.000.000 s.d 4.900.000 Tinggi    ≥5.000.000 4 Status Diri
Lajang
Menikah Janda/Duda 5 Status Rumah
Milik Sendiri Sewa
6 TENOR
16 s/d 23 24 s/d 30
31 s/d 35 7 DP <950.000 >950.000 8 HARGA OTR 14,000,000
s/d 16,000,000 16,100,000 s/d 18,000,000 18,100,000 S/D 19,900,000 20,000,000 UP Sumber:  (Nadiyah & Hardiyan, 2022)

## D. Modeling
Pada tahapan ini, dari data preparation  yang telah didapatkan yaitu 99 data konsumen maka di lakukan perhitungan  manual  menggunakan  Algoritma  C4.5
dilakukan  dengan  mencari  nilai  entropy  untuk mendapatkan nilai gain tertinggi dari setiap atribut.

## E. Evalation
Pada tahapan ini dalam membuat pohon keputusan terlebih  dahulu  menghitung  jumlah  class  konsumen yang memiliki kredit lancar atau bermasalah. Setelah diketahui jumlahnya  maka dilakukan peenghitungan untuk entropy dari masing-masing class berdasarkan atribut  yang  sudah  ditentukan  yang  sudah  di  hitung pada tahapan modeling.
Dalam  membuat  pohon  keputusan  terlebih dahulu  menghitung  jumlah  kelas  konsumen  yang memiliki  kredit  bermasalah  dan  kredit  lancar. peneliti  menghitung  nilai  entropy  dari  masing- masing  kelas  berdasarkan  atribut  dan  menentukan nilai  gain  tertinggi  agar  data  diketahui  akar  dari pohon keputusan.
Perhitungan Nilai Entropy Total : Total data : 99 Total Kredit Bermasalah  : 35 Total Kredit Lancar : 64 Entropy Total = (− 35 99 ∗ 𝑙𝑜𝑔2  ( 35 99 )) + (− 64 99 ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 64 99 )) = 0,937186
Tabel 3. Hasil perhitungan Node Akar
Sumber:  (Nadiyah & Hardiyan, 2022)
Dari  perhitungan  nilai  entropy  dan  gain  pada tabel 3 terlihat bahwa atribut Status Rumah memiliki nilai gain yang paling tinggi yaitu 0,140275 dan nilai gain  ratio  0,263262  Sehingga  dapat  disimpulkan sebagai akar dari pohon keputusan dengan 2 cabang, yaitu  milik  sendiri  dan  sewa.  Terlihat  pada  kelas Sewa  memiliki  nilai  bermasalah  lebih  banyak
dibanding dengan nilai lancar jadi pada cabang Sewa akan terbentuk Semua Bermasalah. Dan pada cabang Milik Sendiri sebagai Node 1.1.
Gambar 1. Decision Tree Perhitungan Akar Node Sumber:  (Nadiyah & Hardiyan, 2022)
Untuk mendapatkan hasil dari Node 1.1 maka dilakukan  perhitungan  ulang,  hitung  kembali entropy  dari  setiap  atribut  kecuali  atribut  Status Rumah,  kelas  milik  sendiri  dengan  total  entropy 0,849751.  Serta  hitung  nilai  Gain  dari  masing- masing atribut.

## Tabel 3. Hasil perhitungan Node 1.1
Status Rumah Milik Sendiri 87 24 63 0,849751 0,145966 0,865282 0,168692 Laki-Laki 62 16 46 0,823812 Perempuan 25 8 27 0,40612 0,130124 1,609791 0,080833 Karyawan Swasta 26 5 21 0,706274 Wiraswasta 44 9 35 0,730926 Profesi 14 10 4 0,863121 PNS 3 0 3 0 0,206159 1,541224 0,133763 Rendah 39 19 20 0,999526 Sedang 22 5 17 0,773227 Tinggi 26 0 26 0 0,043316 1,053416 0,04112 Lajang 19 8 11 0,981941 Menikah 63 16 47 0,817507 Janda/Duda 5 0 5 0 0,01469 1,435439 0,010234 16 s/d 23 12 3 9 0,811278 24 s/d 30 41 14 27 0,926212 31 s/d 35 34 7 27 0,733538 0,162023 0,636505 0,254551 6 <950.000 14 11 3 0,749595 ≤950.000 73 13 60 0,675864 0,018818 1,57038 0,011983 14,000,000 s/d 16,000,000 51 17 34 0,918296 16,100,000 s/d 18,000,000 20 4 16 0,721928 18,100,000 S/D 19,900,000 7 1 6 0,591673
20,000,000 UP 9 2 7 0,764205 5 TENOR DP 7 HARGA OTR 2 Pekerjaan 3 Penghasilan 4 Status Diri Entropy Gain  Spil Info Gain Ratio 1 Jenis Kelamin No Atribut Keterangan Jumlah Kasus Bermasalah Lancar
Sumber:  (Nadiyah & Hardiyan, 2022)
Pada  cabang  Node  1.1  terdapat  nilai  gain terbesar ada di atribut DP (Down Payment), dengan kelas ≤ 950,000 lebih banyak konsumen bermasalah dan  di  kelas  >950,000  masih  bisa  di  masukan perhitungan  menjadi  Node  1.2  karna  perbandingan yang cukup banyak.
Gambar 2. Decision Tree Perhitungan Node 1.1 Sumber:  (Nadiyah & Hardiyan, 2022)
Kemudian  untuk  mendapatkan  hasil  dari Node 1.2 maka dilakukan perhitungan ulang, hitung kembali  nilai  entropy  dari  setiap  atribut  kecuali atribut DP (Down Payment) , kelas <950.000 dengan total entropy 0,749595.
Tabel 4. Hasil Perhitungan Node 1.2
<950,000 14 11 3 0,749595 Laki-Laki 10 7 3 0,881291 0,120102 0,863121 0,139148 Perempuan 4 4 0 0 0,190495 0 0
Karyawan Swasta 5 4 1 0,721928 Wiraswasta 5 3 2 0,970951 Profesi 4 4 0 0 PNS 0 0 0 0
0,749595 1,287054 0,582412
Rendah 9 9 0 0 Sedang 2 2 0 0
Tinggi 3 0 3 0 0,120102 0 0 Lajang 4 4 0 0 Menikah 10 7 3 0,881291 Janda/Duda 0 0 0 0
0,079304 0 0 16 s/d 23 0 0 0 0 24 s/d 30 9 8 1 0,503258 31 s/d 35
5 3 2 0,970951 0,153622 0 0 14,000,000 s/d 16,000,000 13 10 3 0,77935 0 16,100,000 s/d 18,000,000 1 1 0 0
18,100,000 S/D 19,900,000 0 0 0 0
20,000,000 UP 0 0 0 0 Entropy Gain  Spil Info Gain 1 Jenis Kelamin No Atribut Keterangan
Jumlah Kasus Bermasalah Lancar 5 TENOR 7 HARGA OTR DP (Down Payment) 2 Pekerjaan 3 Penghasilan 4 Status Diri

## Sumber:  (Nadiyah & Hardiyan, 2022)
Dari  hasil  perhitungan  pada  table  4  maka Node  1.2  menghasilkan  nilai  gain  ratio  terbesar  ada di  cabang  Penghasilan  dengan  penghasilan  rendah kredit  bermasalah,  penghasilan  sedang  kredit bermasalah, dan penghasilan tinggi kredit lancar.
Gambar 3. Decision Tree Perhitungan Node 1.2 Sumber:  (Nadiyah & Hardiyan, 2022)
Setelah  dihitung  dengan  manual  maka  akan disamakan  dengan  hasil  di  RapidMiner  8.0.  Setelah perhitungan  entropy  dan  gain  selesai  dari  masing- masing  atribut  maka  akan  terbentuk  menjadi  pohon keputusan seperti pada gambar dibawah ini :
Gambar 4. Hasil Pohon Perhitungan Keseluruhan Sumber:  (Nadiyah & Hardiyan, 2022)
Dari pohon keputusan yang terbentuk menghasilkan model sebagai berikut :
1. Jika  Status  Rumah  Sewa  maka  lebih  banyak Kredit Bermasalah.
2. Jika Status Rumah Milik Sendiri dilihat dari DP (Down Payment).
3. Jika  DP  (Down  Payment)    >950,000  maka Lebih banyak konsumen Lancar.
4. Jika DP (Down Payment) ≤950,000 maka dapat dilihat dari penghasilan.
5. Jika Penghasilan Tinggi maka kredit Lancar.
6. Jika Penghasilan Sedang maka kredit Bermasalah.
7. Jika Penghasilan Rendah maka kredit Bermasalah.
Kemudian  hitung  nila  akurasi  algoritma  C4.5 menggunakan aplikasi RapidMiner 8.0
Gambar 5. Hasil Perhitungan Keakuratan Dengan RapidMiner Sumber:  (Nadiyah & Hardiyan, 2022)

## KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian dan pembahasan yang dilakukan maka dapat kesimpulan. Dalam menghitung algoritma C4.5 dapat digunakan sebagai metode klasifikasi untuk konsumen yang pembayaran  kredit  lancar  atau  kredit  bermasalah, serta  mempermudah  divisi  analis  memprediksi kelayakan  kredit.  Algoritma  C4.5    dengan  metode pohon  keputusan  menghasilkan  rule  prediksi  untuk menggambarkan  proses  prediksi  kelayakan  kredit. hasil  penelitian  untuk  nilai  akurasi  menggunakan klasifikasi memiliki nilai akurasi sebesar 85,86 %.

## REFERENSI
Amrin,  A.  (2017).  Analisa  Kelayakan  Pemberian Kredit  Mobil  Dengan  Menggunakan  Metode Neural Network Model Radial Basis Function. Paradigma , 19 (102), 1410–5063.
Azwanti,  N.  (2018).  Analisa  Algoritma  C4.5  Untuk Memprediksi  Penjualan  Motor  Pada  Pt. Capella  Dinamik  Nusantara  Cabang  Muka
Kuning. Informatika  Mulawarman :  Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer , 13 (1), 33. https://doi.org/10.30872/jim.v13i1.629
Nuryaman,  Y.  (2019).  Komparasi  Klasifikasi Penentuan  Customer  Kredit  Menggunakan Algoritma  C4.5  Dan  Knn  Pada  Pt  Citra Semesta  Energy. Jurnal  Pilar  Nusa  Mandiri ,
14 (2),
233. https://doi.org/10.33480/pilar.v14i2.867
Siyoto,  S.,  &  Sodik,  M.  A.  (2015). Dasar Metodologi  Penelitian .  (Ayup,  Ed.).  Literasi Media Publishing.
Verawati,  S.,  &  Haris,  A.  (2016).  Kiat  BISNIS Volume 6 No. 4 Desember 2016, 6 (4).
Vulandari,  R.  T.  (2017). Data  Mining  (Teori  dan Aplikasi Repidminer) . Data Mining (Teori dan Aplikasi  Repidminer) (1st  ed.).  GAVA MEDIA.
Yamani,  A.  Z.,  Adiwihardja,  C.,  &  Palasara,  N.
(2019).  SATIN  –  Sains  dan  Teknologi Informasi  Game  Edukasi  Marbel  Tajwid. SATIN – Sains Dan Teknologi Informasi , 5 (2).