DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v4i2.1408
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta

## KLASIFIKASI KELULUSAN SISWA TAHUN 2024 MENGGUNAKAN METODE DECISION TREE (STUDI KASUS SMA ISLAM ALAZHAR 5 CIREBON)
1 Farhan Rizky Al-Giffary*, 2 Martanto
1,2 Program Studi Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon, Jawa Barat, Indonesia
Email: 1 farhanrizkyallgifary@gmail.com, 2 Martantomusijo@gmail.com

## Abstrak
Pesatnya  perkembangan  teknologi  menyebabkan  keterlimpahan  data  di  berbagai  bidang  termasuk pendidikan.  Hal  ini  membantu  sekolah  dan  pengambil  keputusan  dalam  merencanakan  program pendidikan yang efektif dan mendukung keberhasilan siswa. Metode ini bekerja dengan membagi data menjadi beberapa node keputusan yang saling terkait. Setiap node keputusan menggambarkan atribut yang  relevan  dalam  prediksi  kelulusan  siswa,  seperti  nilai  rata-rta,  kehadiran  siswa,  dan  partisipasi dalam kegiatan ekstrakurikuler, Selain itu, data juga mencakup informasi tentang latar belakang sosiol ekonomi  siswa  seperti  tingkat  pendidikan  orang  tua,  pekerjaan  orang  tua,  dan  status  kepemilikan rumah. Di dunia pendidikan tentu banyak data yang dapat digali, mulai dari data kinerja pengajar data nilai siswa, data proses pembelajaran dalam beberapa tahun terakhir, terdapat siswa yang lulus tidak tepat waktu di Sekolah Menengah Akhir SMA ISLAM AL-AZHAR 5 CIREBON. Pernyataan ini oleh data kelulusan dari Sekolah Menengah Akhir SMA ISLAM AL-AZHAR 5 CIREBON. Metode yang digunakan  dalam  Laporan  Tugas  Akhir  ini  yaitu Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  dengan tahapan selection, preprocessing, transformation, data mining dan evaluation dan juga menggunakan algoritma decision tree untuk menentukan tingkat kelulusan siswa apakah siswa dinyatakan lulus atau belum lulus. Oleh karena itu, perlu dilakukan prediksi status kelulusan siswa untuk mengidentifikasi faktor  yang  mempengaruhi  kelulusan  siswa,  yang  juga  dapat  digunakan  untuk  membantu  sekolah memecahkan masalah menjadi lebih mudah. Untuk mengatasi masalah tersebut, peneliti memprediksi kelulusan  siswa  berdasarkan  informasi  kelulusan  siswa..  Hasil  dari  Laporan  Tugas  Akhir  ini memperoleh akurasi sebesar 91,43% Recall sebesar 75,00% dan Precison sebesar 60,00%

## Kata kunci : Kelulusan Siswa, Klasifikasi ,Decision Tree

## Abstract
The rapid development of technology has resulted in an abundance of data in various fields including education. This helps schools and decision makers plan effective educational programs and support student success. This method works by dividing data into several interconnected decision nodes. Each decision node describes attributes that are relevant in predicting student graduation, such as grade point average, student attendance, and participation in extracurricular activities. In addition, the data also  includes  information  about  students'  socio-economic  background  such  as  parents'  education level, parents' occupation, and home ownership status. In the world of education, of course there is a lot of data that can be mined, starting from teacher performance data, student grade data, learning process  data  in  the  last  few  years,  there  are  students  who  did  not  graduate  on  time  at  the  Final Secondary School of SMA ISLAM AL-AZHAR 5 CIREBON. This statement is from student data from the  Final  Middle  School  of  SMA  ISLAM  AL-AZHAR  5  CIREBON.  The  method  used  in  this  Final
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v4i2.1408
Project  Report  is  Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD)  with  the  stages  of  selection, preprocessing, transformation, data mining and evaluation and also using a decision tree algorithm to  determine  the  student's  graduation  level,  whether  the  student  is  declared  to  have  passed  or  not passed. Therefore, it is necessary to predict student graduation status to identify factors that influence student graduation, which can also be used to help schools solve problems more easily. To overcome this problem, researchers estimate student gains based on students' informed consent. The results of this Final Project Report obtained an accuracy of 91.43%, Recall of 75.00% and Precison of 60.00%

## Keywords : student graduation , Klasification, Decision Tree

## 1 Pendahuluan
Pendidikan di Indonesia saat ini sudah lebih maju dalam segi pemanfaatan media pembelajaran. Terlebih lagi  sekarang  sudah  memasuki  era  digital,  sehingga  penggunaan  teknologi  komunikasi  dan informasi  meluas  dimana-mana.  Selain  itu,  di  era  digital  saat  ini  pendidikan  Indonesia  mendorong para siswanya untuk memiliki kemampuan berpikir lebih kritis, komunikatif, kreatif, serta kolaboratif, baik secara langsung maupun tidak langsung. [1]
Konsep  decision  tree  digunakan  untuk  mengembangkan  model  prediksi  kelulusan  siswa. Decision  tree  (Pohon  Keputusan)  adalah  pohon  dimana  setiap    cabang  nya  menunjukkan  pilihan diantara  sejumlah  alternatif  pilihan  yang  ada,    dan  setiap  daunnya  menunjukkan  keputusan  yang dipilih.  Salah  satu  kelebihan  Decision  Tree  yaitu  daerah  pengambilan  keputusan  yang  sebelumnya kompleks    dan  dapat    diubah  menjadi    lebih    simpel    dan    spesifik.[2].  Berdasarkan  hasil  analisis metode  Decision  Tree  dapat  digunakan  untuk  mengidentifikasi  komponen  utama.  Tentu  saja,  ada sejumlah  faktor  yang  harus  diperhitungkan  saat  menentukan  tingkat  kelulusan.  Faktor  pendukung tingkat kelulusan dibandingkan satu sama lain.[3]
Klasifikasi  adalah  teknik  pengolahan  data  yang  membagi  objek  menjadi  beberapa  kelas  sesuai dengan  jumlah  kelas  yang  diinginkan  .  Klasifikasi  merupakan  suatu  teknik  menemukan  suatu  pola yang  mampu  memisahkan  kelas  data  yang  satu  dengan  yang  lainnya  untuk  menentukan  objek  yang masuk  dengan  kategori  tertentu  dengan  melihat  kelakuan  dan  atribut  dari  kelompok  yang  telah didefiniiskan.[4]
Data  mining  adalah  proses  untuk  menemukan  korelasi,  pola,  dan  tren  baru  yang  bermakna dengan  memilah-milah  data  dalam  jumlah  besar  yang  disimpan  di  dalam  repositori,  menggunakan teknologi  pengenalan  pola serta teknik  statistik  dan  matematika.[5]  Data  mining  merupakan  analisis dari  peninjauan  kumpulan  data  untuk  menemukan  hubungan  yang  tidak  diduga  dan  meringkas  data dengan  cara  berbeda  dengan  cara  yang  berbeda  dengan  sebelumnya,  yang  dapat  dipahami  dan bermanfaat bagi pemilik data.[6]
Proses  kelulusan  adalah  kegiatan  paling  akhir  dari  manajemen  peserta  didik.  Kelulusan  adalah pernyataan dari lembagapendidikan (sekolah) tentang telah diselesaikan nya program pendidikan yang harus diikuti oleh peserta didik. Kriteria kelulusan siswa untuk ujian nasional harus memenuhi nilai minimal,  menyelesaikan  semua  mata  pelajaran,  mengikuti  ujian  sekolah,  ujian  nasional,  uji kompetensi.[7]
Decision  tree  atau  pohon  keputusan  merupakan  metode  klasifikasi  yang  sangat  kuat  dan  populer. Decision  tree  dapat  mengubah  data  yang  sangat  besar  menjadi  sebuah  pohon  keputusan  yang merepresentasikan  aturan.  Decision  tree  merupakan  teknik  yang  digunakan  untuk  melakukan klasifikasi terhadap sekumpulan objek atau data dengan representasi struktur pohon.[8] Decision Tree merupakan metode yang khusus dalam proses pengklasifikasian pada Text Mining .[9]
RapidMiner  adalah  aplikasi  atau  perangkat  lunak  yang  berfungsi  sebagai  alat  pembelajaran dalam  ilmu  data  mining.  Platform  dikembangkan  oleh  perusahaan  yang  didedikasikan  untuk  semua langkah melibatkan sejumlah besar data dalam bisnis komersial, penelitian, pendidikan, pelatihan dan pembelajaran. [10] RapidMiner adalah sebuah platform perangkat lunak yang andal untuk kebutuhan ilmu data dan pembelajaran mesin. [11]
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v4i2.1408
Confusion matrix atau Matriks kebingungan adalah ukuran yang sangat populer digunakan saat memecahkan  masalah  klasifikasi.  Ini  dapat  diterapkan  untuk  klasifikasi  biner  serta  untuk  masalah klasifikasi  mult  ikelas  matriks  ini  digunakan  untuk  evaluasi  kinerja  metode  yang  digunakan  setelah klasifikasi.[12]
Accuracy adalah   metrik   evaluasi   yang   paling umum digunakan untuk klasifikasi. Namun, untuk masalah klasifikasi   data   yang   tidak   seimbang, akurasi  mungkin  bukan  pilihan  yang  baik karena akurasi  sering  kali  memiliki  bias  terhadap  kelas mayoritas. [13]
Knowledge  Discovery  In  Database  (KDD)  merupakan  suatu  pendekatan  untuk  mendapatkan informasi  berharga  dari  database  yang  sudah  ada.  Di  dalam  database,  terdapat  tabel-tabel  yang memiliki keterkaitan atau hubungan satu sama lain. [14]

## 2 Tinjauan Literatur
Berdasarkan permasalahan laporan tugas akhir dengan ini di sajikan data kelulusan nilai kelas XII di sekolah SMA Islam Al-Azhar 5 Cirebon pada tabel 1.1 dengan terdapat 120 data dengan atribut Nama Siswa, Nilai KKM, Jurusan dan atribut tabel dengan class lulus dan belum lulus sebagai berikut :
Tabel 1.1 Dataset Kelulusan Siswa SMA ISLAM AL-AZHAR 5 Cirebon.
no Nama siswa Nilai KKM Jurusan Status 1 DELYANA KHOIRUNNISA 75 IPA 1 Lulus 2 ADITYA AJI NUGRAHA 75 IPA 1 Tidak Lulus 3 QEYSHA SALSABILLAH ZAIN 75 IPA 1 Lulus 4 BRIYAN  ANDRE PRATAMA 75 IPA 2 Lulus 5 MEISHA NATHASIA STEFANNY 75 IPA 2 Lulus 6 SATRIO ACHMAD IBRAHIM 75 IPA 2 Lulus 7 ANUGRAH  ARYO WIBOWO 75 IPA 3 Lulus 8 FAKHRI FAHRURROZI API 75 IPA 3 Lulus 9 ANGGILIA  PUTRI AYUNI 75 IPS Lulus
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v4i2.1408
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
10 MUHAMMAD NABIQ IRFAN 75 IPS Lulus ….. ….. ….. ….. ….. 119 ZASKIA ARRAHMAH 75 IPS Lulus
Berdasarkan Tabel 1.1 data tersebut merupakan hasil data kelulusan siswa pada sekolah SMA Islam Al-Azhar 5 Cirebon yang dimana terdapat siswa yang tidak lulus dikarenakan siswa tersebut bahwa nilai nya dibawah kkm atau tidak masuk rata” persemester

## 3 Metode Penelitian
Tahapan perancangan ini yang melibatkan proses dengan menggunakan menggunakan metode Knowledge Discovery in Database (KDD). Knowledge Discovery in Database (KDD) merupakan salah satu pendekatan  sistematis  untuk  mengambil  informasi  yang  penting,  tersirat,  dan belum diketahui dari sekumpulan data. [15]

## Gambar 3. 1 Tahapan KDD
Berikut merupakan proses data menggunakan KKD sebagai berikut :
1. Selection
Proses seleksi data merupakan langkah kritis dalam analisis informasi, di mana kita memilih subset yang relevan dan signifikan dari kumpulan data yang lebih besar untuk mendukung pengambilan keputusan yang akurat.
2. Preprocessing
Preprocessing untuk memprediksi data kelulusan siswa yang mencakup penghapusan nilai yang hilang, normalisasi skala nilai, dan konversi data kategorikal menjadi bentuk yang digunakan oleh model prediksi, sehingga memastikan keakuratan dan kehandalan hasil prediksi.
3. Transformation
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v4i2.1408
Proses Transformation pada tahap ini dilakukan untuk mengubah bentuk data ke dalam suatu format tertentu, dan format tersebut memungkinkan untuk diproses melalui data mining.
4. Data mining
Proses data mining pada tahap ini digunakan untuk proses mencari hasil prediksi kelulusan siswa.
5. Evaluation
Tahap ini yang digunakan untuk memproses hasil prediksi kelulusan siswa

## 4 Hasil dan Pembahasan
4.1.1 Data Selection
model  yang  digunakan  dalam  data  selection  menggunakan  operator read  excel yang  berfungsi membaca dataset excel yang akan kita gunakan untuk model pada gambar 4.1.

## Gambar 4. 1 Read Excel 1
Tahapan  pertama  adalah  membuat  model  data  menggunakan read  excel pada  gambar  4.1  berikut dengan  memasukkan  dataset  kedalam  operator read  excel ,  setelah  memasukkan  dataset  tersebut kemudian  hubungkan  output  dengan  result  dengan  klik  tombol run yang  ada  diatas  dan  didapatkan hasil pada gambar 4.2 sebagai berikut :
Gambar 4. 2 Hasil Paramater pada read excel 1
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v4i2.1408
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
Dari hasil gambar 4.2 data tersebut tidak ada yang diubah, pada tahap selection pada gambar 4.2
4.1 4.1.2 Pre-processing
Operator  yang  akan  digunakan  dalam  melakukan  cleaning  data  adalah split  data yang  merupakan operator untuk membagi  kumpulan data menjadi dua atau lebih subset, yang dapat digunakan untuk pelatihan dan pengujian model. Berikut model yang digunakan pada gambar 4.3
Gambar 4. 3 Split Data 1
operator excel disambungkan  dengan  operator split  data dan  dari  split  data disambungkan ke result kemudian klik run dihasilkan pada gambar 4.4
Gambar 4. 4 Parameter Processing
Pada gambar 4.4 untuk mengambil rata-rata nilai dari data tersebut melakukan split data yang terdapat pada gambar 4.5 sebagai berikut :
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v4i2.1408
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta

## Gambar 4. 5 Hasil Split Data
Dari  hasil  split  data  pada  gambar  4.5  dari  data  tersebut  yang  berjumlah  119  data  baik  dari  kolom atribut pertama hingga ke dua puluh tidak ada data yang noice atau salah cetak dan bisa di lanjutkan ke tahapan selanjutnya.

## 4.2 4.1.3 Transformation
Tidak ada transformation karena tidak ada yang ingin dirubah maka akan dilanjut proses data nya ke data mining
4.3 4.1.4 Data Mining
Pada model data mining  menggunakan operator read excel 2 ditambah operator decision tree , apply model dan performance seperti pada gambar 4.6 sebagai berikut :

## Gambar 4. 6 Model Data Mining 1
Pada  gambar  4.6  operator  read  excel  disambungkan  ke  operator  split  data  kemudian  split  data disambungkan ke decision tree dan apply model setelah tersambungkan semua operator decision tree dan appy  model disambung  Kembali  ke performance dan  ke  result  lalu  klik  run.  Untuk  tambahan operator sebagai berikut :
A. Operator Decision Tree
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v4i2.1408
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta

## Gambar 4. 7 Decision Tree 1
Pada gambar 4.7 decision tree merupakan pohon Keputusan dan parameter stidak ada yang dirubah B. Operator Apply Model
Gambar 4. 8 Operator Apply Model 1
Pada gambar 4.8 Apply model digunakan untuk menerapkan data atau mendapatkan sebuat klasifikasi atau prediksi.
C. Operator Performance
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v4i2.1408
Pada  gambar  4.9  Operator  performance  digunakan  untuk  memberikan  hasil  evaluasi  kinerja  dan memberikan nilai secara otomatis. Pada parameters performance menggunakan use example weights atau contoh bobot, parameter sesuai dengan rapid miner tidak ada perubahan.

## 4.4 4.1.5 Evaluation
A. Confusion Matrix Untuk  hasil  dari  Rapid  miner  untuk  confusion  matrix  dapat  menghasilkan  hasil  pada  gambar  4.10 sebagai berikut :

## Gambar 4. 10 Confusion matrix 1
Pada gambar 4.10 dapat diuraikan sebagai berikut : true positive: 29 false positive: 1 negative: 2 false negative: 3
B. Acuracy akurasi yang didapatkan dalam Laporan Tugas Akhir menggunakan rapid nimer adalah pada gambar 4.11 sebagai berikut:

## Gambar 4. 11 Acuracy 1
Untuk accuracy yang didapatkan dalam aplikasi rapidminer adalah 91,43%
Pada gambar 4.12 Dapat disimpulkan perhitungannya seperti di bawah ini :
Acuracy = (29+3) (29+2+3+1) = 0, 9142× 100% = 91,43%
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v4i2.1408
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
Maka didapatkan hasil dari perhitungannya adalah 91,43%
C. Precision
Hasil dari precision dalam Laporan Tugas Akhir menggunakan rapid miner pada gambar 4.12 berikut:
Gambar 4. 12 Precsion 1
Dapat disimpulkan untuk hasil precision pada gambar 4.12 sebagai berikut :
Precision = (29) (2+3) = 5,8× 100% = 5,8%, karena hasil jawaban data koma nya diatas
0,5 maka saya bulatkan angka menjadi 60%.
Maka didapatkan hasil dari perhitungannya adalah 60,00%
Recall
Hasil dari recall dalam Laporan Tugas Akhir menggunakan menggunakan rapid  miner pada gambar 4.13 Sebagai berikut :

## Gambar 4. 13 Recall 1
Dapat disimpulkan untuk perhitungan recall pada gambar 4.12 sebagai berikut :
Recall = (3) (3+1) = 0,75 × 100% = 75,00%
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v4i2.1408
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
Maka didapatkan hasil dari perhitungan adalah 75,00% Kurva ROC Didalam  rapid  miner  ada  yang  Namanya  kurva  AOC  digamparkan  pada  gambar
4.14 sebagai berikut:

## Gambar 4. 14 Kurva ROC 1
Untuk hasil kurva ROC pada gambar 4.14 didapatkan dari parid miner adalah 0.500 excelent yang berarti ini menghasilkan hasil data yang akurat.
Pohon Keputusan
Gambar 4. 15 Pohon Keputusan

## 5 Kesimpulan (or Conclusion)
Penelitian ini menerapkan metode Decision Tree untuk klasifikasi kelulusan siswa. Langkah- langkahnya  melibatkan  seleksi  data  dengan  menggunakan  atribut  seperti  nama  siswa,  nilai rata-rata semester, jurusan, dan status. Setelah seleksi, dataset dibagi menjadi subset pelatihan dan  pengujian,  tanpa  adanya  data  anomali  atau  kesalahan  cetak.  Tidak  diperlukan transformasi  data,  sehingga  proses  dilanjutkan  ke  tahap  data  mining.  Model  data  mining menggunakan  operator  decision  tree  untuk  membuat  pohon  keputusan,  dan  apply  model diterapkan  pada  data  uji.Hasil  analisis  klasifikasi  menunjukkan  performa  yang  baik  dengan akurasi mencapai 91,43%. Evaluasi menggunakan confusion matrix, presisi, recall, dan kurva ROC  juga  menunjukkan  hasil  yang  positif.  Dengan  demikian,  dapat  disimpulkan  bahwa
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v4i2.1408
model Decision Tree memberikan prediksi kelulusan siswa yang dapat diandalkan dan akurat berdasarkan  atribut  yang  telah  dipilih.  Model  ini  dapat  berfungsi  sebagai  alat  pendukung pengambilan keputusan terkait prestasi siswa.

## Referensi
[1] N. Februari et al. , “Pemanfaatan Fitur Kolaboratif Google Docs dalam Diskusi Pembelajaran Pendidikan Agama Islam pembelajaran . Terlebih lagi sekarang sudah memasuki era digital , sehingga penggunaan pembelajaran PAI . Pembelajaran PAI yang dilakukan secara daring bisa diinov,” vol. 2, no. 1, 2024.
[2] D. Saripurna, A. Calam, Y. Yusnidah, and Z. Lubis, “Sistem Cerdas Pemanggang Jagung Semi Otomatis Berbasis Mikrokontroler Menggunakan Metode PWM (Pulse Width Modulation,” J. SAINTIKOM  (Jurnal  Sains  Manaj.  Inform.  dan  Komputer) ,  vol.  18,  no.  1,  p.  82,  2019,  doi: 10.53513/jis.v18i1.108.
[3] A.  W.  Wicaksono  and  T.  Setiadi,  “Penerapan  Klasifikasi  Decision  Tree  (C4.5)  untuk Memprediksi  Kelulusan  Siswa  Sekolah  Dasar  di  Kecamatan  Juai,” Format    J.  Ilm.  Tek. Inform. , vol. 12, no. 2, p. 151, 2023, doi: 10.22441/format.2023.v12.i2.008.
[4] D.  Karyawan,  M.  Algoritma,  I.  Romli,  and  A.  T.  Zy,  “Penentuan  Jadwal  Overtime  Dengan Klasifikasi,” vol. 4, no. September, pp. 694–702, 2020.
[5] Z. Nabila, A. Rahman Isnain, and Z. Abidin, “Analisis Data Mining Untuk Clustering Kasus Covid-19 Di Provinsi Lampung Dengan Algoritma K-Means,” J. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 2, p. 100, 2021, [Online]. Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
[6] D. P. Utomo, “Analisis Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining dan Reduksi Atribut Pada Data  Set  Penyakit  Jantung,”  vol.  4,  no.  April,  pp.  437–444,  2020,  doi: 10.30865/mib.v4i2.2080.
[7] F.  Ali  Ma,  A.  Pratama,  I.  Sholihin,  and  A.  Rizki  Rinaldi,  “Penerapan  Model  Prediksi Menggunakan Algoritma C.45 Untuk Prediksi Kelulusan Siswa SMK Wahidin,” J. Data Sci. Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 16–20, 2021.
[8] B. Q. Husaini, “Penerapan Algoritma Decision Tree C45 untuk Klasifikasi Penjurusan Siswa,” vol. 9, no. 1, pp. 455–470, 2023.
[9] L.  N.  Rachmadi,  A.  P.  Wibawa,  and  U.  Pujianto,  “Rekomendasi  Jurusan  Dengan Menggunakan  Decision  Tree  Pada  Sistem  Penerimaan  Peserta  Didik  Baru  SMK  Widya Dharma Turen,” Belantika Pendidik. , vol. 4, no. 1, pp. 29–36, 2021, doi: 10.47213/bp.v4i1.95.
[10] G.  Jurnal  and  M.  Ilmu,  “Gudang  Jurnal  Multidisiplin  Ilmu  Analisis  Pengaruh  Covid-19 Terhadap Kesehatan Mental Dengan Visualisasi Data Rapidminer,” vol. 2, pp. 183–187, 2024.
[11] M.  Rafi  Nahjan,  Nono  Heryana,  and  Apriade  Voutama,  “Implementasi  Rapidminer  Dengan Metode Clustering K-Means Untuk Analisa Penjualan Pada Toko Oj Cell,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 101–104, 2023, doi: 10.36040/jati.v7i1.6094.
[12] A.  Purwanto  and  H.  W.  Nugroho,  “Analisa  Perbandingan  Kinerja  Algoritma  C4.5  Dan Algoritma K-Nearest Neighbors Untuk Klasifikasi Penerima Beasiswa,” J. Teknoinfo , vol. 17, no. 1, p. 236, 2023, doi: 10.33365/jti.v17i1.2370.
[13] T.  Pustaka,  “PENERAPAN  LIGHT  GRADIENT  BOOSTING  DALAM  PREDIKSI  RASIO KLIK,” vol. 7, no. 1, pp. 13–18, 2023.
[14] Yuli  Mardi,  “Data  Mining :  Klasifikasi  Menggunakan  Algoritma  C4  .  5  Data  mining merupakan  bagian  dari  tahapan  proses  Knowledge  Discovery  in  Database  (  KDD  )  .  Jurnal Edik Informatika,” J. Edik Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 213–219, 2019.
[15] S. A. A. Kharis, A. H. A. Zili, A. Putri, and A. Robiansyah, “Analisis Tren Minat Masyarakat Indonesia  terhadap  Artificial  Intelligence  dalam  Menyongsong  Society  5.0:  Studi Menggunakan Google Trends,” G-Tech J. Teknol. Terap. , vol. 7, no. 4, pp. 1345–1354, 2023, doi: 10.33379/gtech.v7i4.3091.