## Analisis  Algoritma  C4.5  Terhadap  Faktor Penyebab Menurunnya Potensi Belajar Siswa Pada Masa Pandemi
Fitriyani 1,* , Harly Okprana 2 , Rizky Khairunnisa Sormin 3 1,2,3 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: 1 fitriaanii1999@gmail. Com, 2* harlyokrpana@amiktunasbangsa.ac.id,
3,* rizkykhairunnisa@amiktunasbangsa.ac.id

## Abstract
At  the  end  of  2019  the  world  was  shaken  by  the  Covid-19  outbreak.  The  Ministry  of Education  has  also  implemented  a  policy  of  studying  at  home  online  or  online.  When using the online learning system, it doesn't always run smoothly, there must be problems that  can  occur,  namely  problems  such  as  students  not  understanding  the  material presented  by  the  teacher  and  many  students  who  only  have  one  Android  and  there  are even  students  who  don't  have  Android  at  all,  their  environmental  factors  also  do  not support them to learn with focus. The purpose of this study  was to determine the factors causing the decline in student learning potential during the pandemic using the c4.5 data mining  method.  The  source  of  the  research  data  was  obtained  from  distributing questionnaires  to  high  school  students  of  the  Family  College  Foundation.  In  this  study, there are five criteria that influence the factors that cause the decline in student learning potential  during  the  pandemic,  namely:  How  to  learn,  study  time,  understanding  of  the material,  assignment  and  environment.  The  calculation  results  state  that  the environmental  criteria  are  the  criteria  that  have  the  most  influence  on  the  factor  of decreasing  student  learning potential. Tests  were  also  carried  out  using  the  Rapidminer software and obtained an accuracy of 73.33%.
Keywords : Data mining, C4.5, Learning potential, Pandemic

## Abstrak
Pada  akhir  tahun  2019  dunia  diguncangkan  dengan  wabah  Covid-19.  Kementrian pendidikan  juga  menerapkan  kebijakan  dengan  belajar  dirumah  secara  online  atau daring. Pada saat menggunakan  sistem belajar online tidak seterusnya berjalan dengan lancar  pasti  ada  saja  masalah-masalah  yang  dapat  terjadi,  yaitu  masalah  seperti  siswa kurang memahami materi yang disampaikan guru dan banyak siswa yang hanya memiliki satu buah android dan bahkan ada siswa yang sama sekali tidak memilki android, faktor lingkungan  mereka  pun  kurang  mendukung  mereka  belajar  dengan  fokus.  Tujuan penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  faktor  penyebab  menurunnya  potensi  belajar siswa  pada  masa  pandemi dengan  menggunakan metode data  mining  c4.5.  Sumber  data penelitian  diperoleh  dari  melakukan  pembagian  kuisisoner  kepada  siswa  SMA  Yayasan Perguruan  Keluarga.  Dalam  penelitian  ini  terdapat  lima  kriteria  yang  memepengaruhi faktor  penyebab  menurunnya  potensi  belajar  siswa  pada  masa  pandemi  yaitu:  Cara belajar,  waktu  belajar,  pemahaman  materi,  pemberian  tugas  dan  lingkungan.  Hasil Perhitungan menyebutkan  kriteria  Lingkungan  adalah  kriteria  yang paling berpengaruh terhadap  factor  menurunnya  potensi  belajar  siswa.  Pengujian  juga  dilakukan  dengan menggunakan bantuan software Rapidminer dan memperoleh hasil akurasi 73.33%.
Kata Kunci: Data mining, C4.5, Potensi belajar, Pande mi

## 1. Pendahuluan
Pemerintah  Indonesia  membuat  keputusan  untuk  masyarakat  Indonesia  agar  tidak melakukan  kegiatan  apapun  diluar  rumah.  Kementrian  Pendidikan  juga  menerapkan kebijakan  dengan  belajar  dirumah  saja  yaitu  dengan  secara online atau daring .
Dikarenakan  adanya  virus  corona  atau  covid-19  yang  berasal  dari  wuhan  cina  masuk  ke Indonesia[1],  [2].    Sistem  belajar online ini  memanfaatkan  aplikasi  whatsapp  dengan menggunakan  beberapa  aplikasi  pembelajaran  seperti google  classroom,  zoom,  google meet dan  lain-lain.  Dimana  aplikasi  ini  dapat  mempermudah  guru-guru  dalam melangsungkan  ajar-mengajar  kepada  siswa-siswanya.  Walaupun  tidak  bertatap  muka secara langsung dan juga dapat memberikan tugas secara online [3] .
Pada saat menggunakan sistem belajar online tidak seterusnya berjalan dengan lancar pasti  ada  saja  masalah-masalah  yang  dapat  terjadi,  yaitu  masalah  seperti  siswa  kurang memahami  materi  yang  di  sampaikan  guru  dan  banyak  siswa  yang  hanya  memiliki  satu buah  android  dan  bahkan  ada  siswa  yang  sama  sekali  tidak  memiliki  andoid,  faktor lingkungan  merekapun  kurang  mendukung  mereka  belajar  dengan  fokus.  Maka  dari  itu sistem belajar online ini tidak efektif sehingga menyebabkan siswa menjadi tidak disiplin dalam  belajar  dan  mengumpulkan  tugasnya.  Banyak  cabang  ilmu  komputer  yang  dapat menyelesaikan permasalahan. Beberapa peneliti terdahulu yang di jadikan penulis sebagai referensi untuk melakukan penelitian di dalam bidang data mining.
Khairunnisa Fanny Irnanda menyampaikan hasil risetnya mengenai Analisa Klasifikasi C4.5  “Terhadap  Faktor  Penyebab  Menurunnya  Prestasi  Belajar  Mahasiswa  Pada  Masa Pandemi”. Dari penelitian  tersebut dapat mengetahui ha-hal yang mempengaruhi Faktor penyebab  menurunnya  prestasi  mahasiswa  serta  agar  dosen  mengetahui  solusi  untuk meningkatkan semangat belajar mahasiswa di masa pandemi [4].
Febni  Suasty  menyampaikan  hasil  risetnya  mengenai  “Penggunaan  Media Pembelajaran  Vidio  Untuk  Solusi  Penurunan  Pemahaman  Materi  Pembelajaran  Ketika Belajar  Online  Akibat  Pndemi  Covid-19”.  Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengatasi masalah penurunan pemahaman siswa daalam belajar online [5].
Kiki Aidi Saputra menyampaikan hasil risetnya mengenai “Klasifikasi Algoritma c4.5 dalam  Penerapan  Tingkat  Kepuasan  Siswa  Terhadap  Media  Pembelajaran  Online”.  Dari penelitian  tersebut  dapat  mengetahui  ha-hal  yang  berpengaruh  terhadap  kepuasan  siswa dalam belajar online [6].
Berdasarkan  penjelasan  di  atas,  peneliti  menggunakan  data  mining  dengan  metode algoritma  C4.5  untuk  menyelesaikan  masalah  tersebut.  Data  mining  merupakan serangkaian  proses  untuk  menggali  informasi  yang  belum  diketahui  secara  manual  dari suatu  basis  data.  Informasi  yang  dihasilkan  diperoleh  dengan  cara  mengekstrasi  dan mengenali pola yang penting atau menarik dari data yang terdapat dalam basis data. Data mining digunakan untuk mencari pengetahuan yang terdapat dalam basis data yang besar [7].  Algoritma  C4.5  merupakan  algoritma  yang  digunakan  untuk  membentuk  pohon keputusan.  Sedang  pohon  keputusan  dapat  diartikan  suatu  cara  untuk  memprediksi  atau mengklarifikasi  yang  sangat  kuat[8].  Pohon  keputusan  dapat  membagi  kumpulan  data yang  besar  menjadi  himpunan-himpunan  record  yang  lebih  kecil  dengan  menerapkan serangkaian  aturan  keputusan  [9],  [10]. Algoritma  C4.5  diperkenalkan  oleh  Quinlan (1996)  sebagai  versi  perbaikan  dari  ID3.  Dalam  ID3    (induksi  decision  tree)  hanya  bisa dilakukan  pada  fitur  bertipe  kategorikal  (nominal  atau  ordinal),  sedangkan  tipe  numerik (interval  atau  rasio)  tidak  dapat  digunakan.  Perbaikan  yang  dilakukan  adalah  dapat menangani  fitur  dengan  tipe  numerik,  melakukan  pemotongan  (prunning)  decision  tree, dan penurunan (deriving) rule set [7].

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Metode Penelitian
Penelitian ini dilakukan untuk mengimplementasikan Data Mining  dalam menentukan pola penentuan faktor penyebab menurunnya potensi belajar siswa pada masa pandemi di SMA  Yayasan  Perguruan  Keluarga  Pematangsiantar.  Adapaun  metode  yang  digunakan dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh  peneliti  adalah  metode  Algoritma  C4.5.  pada metodologi penelitian ini akan diuraikan proses cara ilmiah untuk mendapatkan data yang akan digunakan dalam penelitian pemecahan suatu masalah[11].

## 2.2. Rancangan Penelitian
Rancangan  penelitian  merupakan  kerangka  penelitian  atau  alur  penelitian  yang dilakukan oleh peneliti[2],. Pada rancangan penelitian ini akan dibuat perincian atau tahap keseluruhan  proses  penelitian,  mulai  dari  pengumpulan  data  hingga  memproleh kesimpulan  dan  hasil  akhir  yang  didapat  oleh  peneliti,  sehingga  menghasilkan  sebuah keputusan  yang  dapat  menjadi  masukan  untuk  guru  dalam  menangani  faktor  penyebab menurunnya potensi belajar siswa. Adapun alur rancangan dari penelitian ini dapat dilihat pada gambar 1 dibawah ini[12]:
Gambar 1. Rancangan Penelitia n
Berdasarkan  Gambar  1  keterangan  pada  rancangan  dari  penelitian  yang  dilakukan adalah sebagai berikut:[13]
a) Identifikasi Masalah
Identifikasi  masalah  merupakan  analisa  masalah  yang  sedang  terjadi  ataupun  hal yang ingin diteliti. Dalam hal ini identifikasi masalah terkait dengan pola penentuan faktor penyebab menurunnya potensi belajar siswa pada masa pandemi.
b) Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  untuk  memperoleh  informasi  yang  dibutuhkan  oleh peneliti dalam rangka mencapai tujuan penelitian. Data yang dikumpulkan diperoleh dari hasil kuisioner yang di bagikan kepada siswa SMA Yayasan Perguruan Keluarga.
c) Studi Pustaka
Dalam  melakukan  penelitian  seorang  peneliti  harus  mempelajari  beberapa  literature yang dapat digunakan dalam penelitiannya. Pencarian studi pustaka merupakan cara yang dilakukan untuk melengkapi pengetahuan dasar akan teori-teori yang digunakan dalam penelitian ini.
d) Pengolahan Data Dengan Algoritma C4.5 Proses  pengolahan  data  dilakukan  untuk  mendapatkan  hasil  ataupun  informasi  yang berguna  untuk  banyak  orang  sebagai  acuan  dalam  pengambilan  keputusan.  Dimana pada  proses  ini  data  di  input  ke  dalam  Microsoft  Excel,  kemudian  diolah menggunakan Algoritma C4.5.
e) Pengolahan Data di RapidMiner
RapidMiner  merupakan  salah  satu  software  pilihan  untuk  melakukan  ekstraksi  data dengan metode-metode data mining. Pengujian disini menggunakan  sebuah  software  RapidMiner.  Dengan  pengujian  data  menggunakan software kita akan membandingkan bagaimana hasil pengolahan data secara manual dengan hasil pengolahan data menggunakan software.
f) Kesimpulan
Dari  hasil  dan  pembahasan  yang  dilakukan  maka  dapat  diperoleh  kesimpulan  yang dapat  menjadi  referensi  untuk  membuat  sebuah  keputusan  dan  menjadi  referensi untuk penelitian selanjutnya.

## 2.3. Analisis Data
Proses  analisis  data  dilakukan  setelah  proses  pengumpulan  data  selesai.  Dalam penelitian  ini  data  yang  sudah  didapatkan  oleh  peneliti  digunakan  untuk  data  penelitian, data yang digunakan  adalah data primer, data primer merupakan data  yang dikumpulkan langsung  peneliti,  biasanya  data  primer  dikumpulkan  melalui  pembagian  kuisioner[14]. Alat  analisis  data  yang  digunakan  oleh  peneliti  dalam  melakukan  penelitian  ini  adalah sebagai berikut[15] :
a) Microsoft Excel
Microsoft Excel merupakan perangkat lunak yang berfungsi untuk mengolah data, dimana pada aplikasi ini berupa spreadsheet yang dibuat serta didistribusikan oleh Microsoft  Corporation  untuk  dapat  digunakan  pada  sistem  operasi  Windows  dan juga  Mac  OS.  Penggunaan  Microsoft  Excel  pada  penelitian  ini  untuk  mengolah data sementara agar mendapatkan hasil yang cepat.
b) RapidMiner
RapidMiner  merupakan  perangkat  lunak  yang  digunakan  pada  pengolahan  Data Mining,  penggunaan  RapidMiner  digunakan  untuk  memperoleh  hasil  pengujian yang  valid  dengan  hasil  perhitungan  sebelumnya  yang  dilakukan  di  Micosoft Excel.

## 2.4. Pemodelan Metode
Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah Algoritma C4.5. dalam pemodelan Algoritma  C4.5  dilakukan  sampel  dataset,  kemudian  menghitung  Entrophy  (S)  dari keseluruhan atribut, setelah Entrophy (S) ditemukan kemudian perhitungan Gain tertinggi dari  seluruh  atribut,  atribut  yang  memiliki  Gain  tertinggi  yang  akan  digunakan  sebagai akar/node[10], [16]. Selanjutnya buat cabang untuk setiap nilai, bagi kasus dalam cabang, ulangi  perhitungan  Gain  sampai  semua  data  masuk  ke  dalam  kelas  yang  sama.  Atribut yang telah dipilih tidak lagi dibutuhkan dalam perhitungan, proses pembentukkan pohon keputusan terhenti jika sudah  tidak ada lagi atribut yang dipartisi dan semua tuple dalam node N telah memiliki kelas yang sama. Dalam kasus dataset pada penlitian ini terdiri dari 2 kelas. keterangan nya yaitu Layak (+) dan  Tidak  Layak (-). Berikut diagram alur  kerja pemodelan Algoritma C4.5.
Gambar 2. Pemodelan Algoritma C4.5

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
S   = Himpunan kasus
A = Atribut
N = Jumlah partisi atribut A |Si|  = Proporsi S terhadap Si |S|  = Jumlah kasus dalam S Pi  = Proporsi Si terhadap S
N = Jumlah partisi S

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Hasil
Hasil akhir dalam penelitian ini menyajikan proses pengolahan data yang menjadi dua tahap yaitu perhitungan manual menggunakan metode Algoritma C4.5 dan menyesuaikan hasil  dari  perhitungan  manual  dengan  pengujiian  menggunakan Softrware  Rapidminer. Data  yang  digunakan  yaitu  data  siswa  yang  diperoleh  dari  hasil  pembagian  kuisioner. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menemukan  pola  baru  dan  menentukan  faktor  penyebab menurunnya potensi belajar siswa pada masa pandemi.

## 3.1.1. Pengelolan Data
Berikut ini tahapan pengolahan data dengan Algoritma C4.5 untuk memperoleh model aturan  pohon  keputusan  faktor  penyebab  menurunnya  potensi  belajar  siswa  pada  masa pandemi sesuai data hasil kuisioner yang diperoleh. Tabel 1 menunjukkan potongan hasil pengumpulan field-field dan data penerima Faktor Penyebab Menurunnya Potensi Belajar Siswa yang digunakan sebagai data pelatihan dalam proses data mining .
Tabel 1. Data Penerima Bantuan Sosial Pemko No Nama Cara Belajar Waktu Belajar Pemahaman Materi Pemberian Tugas Lingkungan Hasil 1 Abdul gani batubara Memiliki media Tidak sesuai Tidak paham Sering Tenang Meningkat 2 abdul latif Memiliki media Tidak sesuai Tidak paham Sering Tidak tenang Menurun 3 Ade cintya Memiliki media Sesuai Paham Jarang Tenang Menurun 4 aliamsyah saragih Memiliki media Tidak sesuai Tidak paham Jarang Tidak tenang Menurun 5 Ani Memiliki media Sesuai Tidak paham Jarang Tidak tenang Menurun . . . . . . . . . . . . . . . . 98 Aurellia Memiliki media Sesuai Tidak paham Sering Tidak tenang Menurun 99 Agostira Memiliki media Sesuai Tidak paham Sering Tidak tenang Menurun 100 Nikki putri Tidak memiliki media Sesuai Tidak paham Sering Tidak tenang Menurun 101 Ayu warda ningsih memiliki media Sesuai Tidak paham Sering Tidak tenang Menurun

## 3.1.2. Proses Perhtiungan Algoritma C4.5
Perhitungan  Algoritma  C4.5  untuk  memperoleh  model  aturan  pohon  keputusan  dapat diuraikan sebagai berikut:
Langkah  1: Menghitung  jumlah  kasus,  Jumlah  kasus  untuk  keputusan  Meningkat, Jumlah kasus untuk keputusan menurun.
Langkah  2: Menghitung Entropy dari  semua  kasus  dan  kasus  yang  dibagi  berdasarkan kelas  atribut.  Selanjutnya  dilakukan  perhitungan Gain untuk  masing-masing  atribut. Berikut ini adalah perhitungan nilai entropy dan gain. Menghitung entropy total :
Entropy [ Total ] =
Entropy [Total]  = 0.74148274
Menghitung entropy dan gain Cara Belajar : Entropy [ Cara Belajar – Memiliki Media ] =
= 0.780975688 Entropy [ Cara Belajar – Tidak Memiliki Media ] =
= 0.503258335 Gain [Total – Cara Belajar] =
= 0.010496175. Berikut ini hasil perhitungan nilai entropy dan gain yang diuraikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Perhitungan Node 1
Berikut  adalah  lingkungan  dengan gain sebesar  0,524693437.  Maka  atribut Lingkungan di pilih sebagai node akar. Nilai kelas atribut tenang adalah kosong, sehingga tidak perlu dilakukan perhitungan pada  kelas atribut tersebut. Untuk kelas atribut tenang belum  diperoleh  hasil  antara  keputusan  menurun  dan  meningkat.  Maka  perlu  dilakukan perhitungan lebih lanjut, dapat di gambarkan pohon keputusan dari table di atas.
Gambar 3. Pohon Keputusan 1
Hingga  dari  hasil  perhitungan  di  atas  pada  table  akhir.  menjadi node cabang  dari atribut  lingkungan  –  tidak  tenang  pemberian  tugas  –  sering  pemahaman  materi  –  paham adalah  cara  belajar.  Dimana  atribut  dari  cara  belajar  memiliki  media  sudah  memperoleh keputusan  menurun  dan  untuk  sub  atribut  tidak  memiliki  media  sudah  memperoleh keputusan meningkat.

## 3.1.3. Proses Percobaan Algoritma C4.5 Menggunakan Rapidminer
Pada  tahap  akhir  penerapan  Algoritma  C4.5  dilakukan  penyesuaian  hasil perhitungan manual melalui pengujian menggunakan software RapidMiner 5.3.
Gambar 4. Tampilan Menghubungkan Port Decision Tree , Apply Model Dan
Performance
Selanjutnya drag  and  drop operator Set  Role dan decision  tree pada  area training , operator Apply  Model dan  operator performance  (classification) pada  area testing kemudian hubungkan  setiap operator seperti  pada Gambar 4.14. Agar didapat hasil yang sesuai  antara  perhitungan  manual  dengan  hasil  pengujian  menggunakan software RapidMiner , perlu dilakukan penyesuaian terhadap parameter pada Set Role dan decision tree . Untuk penyesuaian terhadap parameters dapat dilihat pada Gambar 4.15. berikut:
Langkah 3 : Setelah semua data dan operator model pohon keputusan berhasil terkoneksi (tidak  ada eror pada  koneksi  operator  di  halaman validation maupun process )  kemudian klik  tombol  Run  [  ]  pada toolbox  u ntuk  memperoleh  hasil  klasifikasi  pohon  keputusan Algoritma C4.5 .
Gambar 5. Tampilan Hasil Decesion Tree
Gambar  5  merupakan  pohon  keputusan  yang  dihasilkan  pada  R apidminer dengan  aturan atau rule yang dapat dilihat pada text view pada Gambar 6 berikut:
Gambar 6. Rule Decision Tree Pada Rapidminer
Gambar  diatas  dari  hasil  deskripsi  juga  menunjukkan  bahwa  penggunaan  data  mining algoritma C4.5 baik digunakan dalam proses menggali data ( data mining process ) untuk menarik  beberapa  kesimpulan  yansg  divisualisasikan  dengan  pohon  keputusan  ( decision tree ). Berikutini rule yang dihasilkan dari pohon keputusan tersebut.

## 3.2. Pembahasan
Berikut ini rules yang dihasilkan dari pohon keputusan tersebut :
Tabel 3. Rule Yang Dihasilkan No Rule Keputusan 1 Jika Lingkungan = Tenang {Meningkat=17, Menurun=18} menurun 2 Jika Lingkungan = Tidak Tenang dan Pemberian tugas = Jarang {Meningkat=3, Menurun=15} menurun 3 Jika lingkungan = Tidak Tenang dan Pemberian tugas = Sering = Pemahaman Materi Paham dan Cara Belajar = Memiliki media {Meningkat=0, Menurun=3} menurun 4 Jika lingkungan = Tidak Tenang dan Pemberian tugas = Sering dan Pemahaman Materi = Paham dan Cara Belajar = Memiliki media {Meningkat=1, Menurun=0} meningkat 5 Jika lingkungan = Tidak Tenang dan Pemberian tugas = Sering dan Pemahaman Materi = Paham dan pemahaman materi= tidak paham{Meningkat=0, Menurun=43}
menurun
Gambar 7. Nilai Akurasi Algoritma C4.5
Gambar 7. Nilai Performance Vector Algoritma C4.5

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Berdasarkan  Pengolahan  data  menggunakan software  Rapidminer dapat  dilihat  nilai akurasi  system  sebesar  73.33%,  artinya  bahwa rule yang  dihasilkan  tingkat  kebenaran mendekati maksimal. Dimana model yang telah dibentuk diuji tingkat akurasinya dengan memasukkan  atau  uji  yang  berasal  dari  data training dengan  menggunakan split validation pada aplikasi rapidminer 5.3 untuk menguji tingkat akurasi .

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  seluruh  hasil  tahapan  penelitian  yang  telah  dilakukan  pada  Penerapan Algoritma C4.5 pada klasifikasi faktor penyebab menurunnya potensi belajar  siswa pada masa pandemi dapat disimpulkan sebagai berikut:
a) Permasalahan  menentukan  faktor  penyebab  menurunnya  potensi  belajar  siswa  pada masa  pandemi  dapat  diselesaikan  menggunakan  teknik  data  mining,  yaitu  dengan Algoritma  C4.5.  Menghasilkan  7 rules dan  Tingkat  akurasi  yang  dihasilkan  oleh metode adalah 73.33%.
b) Dari perhitungan dengan Algoritma C4.5 maka didapatkan faktor yang paling dominan adalah Lingkungan dengan nilai gain sebesar 0.333522004

## Daftar Pustaka
[1] A.  Mukminin  and  D.  Riana,  “Komparasi  Algoritma  C4  .  5  ,  Naïve  Bayes  Dan  Neural Network Untuk Klasifikasi Tanah,” J. Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 21–31, 2017.
[2] P.  Alkhairi,  I.  S.  Damanik,  and  A.  P.  Windarto,  “Penerapan  Jaringan  Saraf  Tiruan  untuk Mengukur  Korelasi  Beban  Kerja  Dosen  Terhadap  Peningkatan  Jumlah  Publikasi,” Pros. Semin.  Nas.  Ris.  Inf.  Sci. ,  vol.  1,  no.  September,  p.  581,  2019,  doi: 10.30645/senaris.v1i0.65.
[3] T.  R.  I.  B.  Tusarwenda,  “Penerapan  data  mining  dengan  algoritma  c4.5  dalam  prediksi penjualan botol pada cv. seribukilo,” 2018.
[4] K.  F.  Irnanda,  D.  Hartama,  and  A.  P.  Windarto,  “Analisa  Klasifikasi  C4  .  5  Terhadap Faktor Penyebab Menurunnya Prestasi Belajar Mahasiswa Pada Masa Pandemi,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 1, pp. 327–331, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i1.2763.
[5] Febni  Suasty  and  Ahmad  Alfian  Hadi,  “Penggunan  Media  Pembelajaran  Video  untuk Solusi  Penurunan  Pemahaman  Materi  Pembelajaran  Ketika  Belajar  Online  Akibat Pandemic Covid-19,” Milen. J. Teach. Learn. , vol. 1, no. 1, pp. 12–16, 2020.
[6] K. A. Saputra, J. T. Hardinata, M. R. Lubis, and S. R. Andani, “Klasifikasi Algoritma C4 . 5 Dalam Penerapan Tingkat Kepuasan Siswa Terhadap Media Pembelajaran Online,” vol. 1, no. 3, pp. 113–118, 2020.
[7] D.  Merawati  and  Rino,  “Penerapan  data  mining  penentu  minat  Dan  bakat  siswa  Smk dengan metode C4 . 5,” J. Algor , vol. 1, no. 1, pp. 28–37, 2019.
[8] D.  K.  Widiyati,  M.  Wati,  and  H.  S.  Pakpahan,  “Penerapan  Algoritma  ID3  Decision  Tree Pada  Penentuan  Penerima  Program  Bantuan  Pemerintah  Daerah  di  Kabupaten  Kutai Kartanegara,” J.  Rekayasa  Teknol.  Inf. ,  vol.  2,  no.  2,  p.  125,  2018,  doi: 10.30872/jurti.v2i2.1864.
[9] K.  F.  Irnanda  and  A.  P.  Windarto,  “Penerapan  Klasifikasi  C4.5  Dalam  Meningkatkan Kecakapan Berbahasa Inggris dalam Masyarakat,” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains , pp. 304–308, 2020.
[10] Y.  S.  Luvia,  A.  P.  Windarto,  S.  Solikhun,  and  D.  Hartama,  “Penerapan  Algoritma  C4.5 Untuk  Klasifikasi  Predikat  Keberhasilan  Mahasiswa  Di  Amik  Tunas  Bangsa,” Jurasik (Jurnal  Ris.  Sist.  Inf.  dan  Tek.  Inform. ,  vol.  1,  no.  1,  p.  75,  2017,  doi: 10.30645/jurasik.v1i1.12.
[11] A.  H.  Nasrullah,  “Penerapan  Metode  C4.5  untuk Klasifikasi  Mahasiswa  Berpotensi  Drop Out,” Ilk. J. Ilm. , vol. 10, no. 2, p. 244, 2018, doi: 10.33096/ilkom.v10i2.300.244-250.
[12] L.  N.  Rani,  “Klasifikasi  Nasabah  Menggunakan  Algoritma,” J.  KomTekInfo  Fak.  Ilmu Komput. , vol. 2, no. 2, pp. 33–38, 2015.
[13] L. N. Rani, “Klasifikasi Nasabah Menggunakan Algoritma C4.5 Sebagai Dasar Pemberian Kredit,” J. KomTekInfo Fak. Ilmu Komput. , vol. 2, no. 2, pp. 33–38, 2015.
[14] Hendrianto,  “Manajemen  Strategi  Pengelolaan  Pasar  Dalam  Meningkatkan  Pendapatan Pedagang  Perspektif  Ekonomi  Islam  (Studi  di  Pasar  Segamas  Purbalingga),”  pp.  1–94,
2018.
[15] A. D. I. Suradi, “Penerapan data mining untuk menentukan rekomendasi beasiswa dengan metode algoritma c4.5,” 2018.
[16] W.  D.  Septiani,  “Komparasi  Metode  Klasifikasi  Data  Mining  Algoritma  C4.5  Dan  Naive Bayes  Untuk  Prediksi  Penyakit  Hepatitis,” None ,  vol.  13,  no.  1,  pp.  76–84,  2017,  doi:
10.33480/pilar.v13i1.149.