## Analisa Kepuasan Pelanggan Menggunakan Klasifikasi Data Mining
Fauziah 1 , Dedy Hartama 2 , Irfan Sudahri Damanik 3 1,2,3 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia Jln. Sudirman Blok A No. 1-3 Pematangsiantar, Sumatera Utara
1 fauziahsyahrul15@gmail.com, 2 dedyhartama@yahoo.com

## Abstract
The research objective was to obtain a model of rules in classifying the level of customer satisfaction  at  Indiis  Cafe  Pematangsiantar.  By  knowing  the  level  of  customer satisfaction, the owner of Indiis Cafe can improve the service if it is not good and further improve the service when the level of satisfaction is good. This study measures the level of customer satisfaction at Indiis Cafe Pematangsiantar. The method used in this study is the C4.5  Algorithm,  where  the  data  source  used  is  a  questionnaire  /  questionnaire  given  to customers  at  Indiis  Cafe  Pematangsiantar.  The  variables  used  include  (1)  Product,  (2) Price, (3) Place (4) Promotion and (5) Service. The results of the study obtained 15 rules for  the  classification  of  customer  satisfaction  levels  with  8  satisfied  status  rules  and  7 unsatisfied  rules.  The  C4.5  algorithm  can  be  used  in  the  case  of  customer  satisfaction levels with an accuracy rate of 98.00%. From the results of the analysis is expected to be applied so that it can be used as a decision to improve service to customers.
Keywords : Customer Satisfaction, Data Mining, Classification, Algorithm C4.5

## Abstrak
Tujuan penelitian adalah untuk mendapatkan model aturan dalam mengklasifikasi tingkat kepuasan  pelanggan  di  Indiis  Cafe  Pematangsiantar.  Dengan  mengetahui  tingkat kepuasan pelanggan, pemilik Indiis Cafe dapat memperbaiki layanan apabila kurang baik dan  lebih  meningkatkan  pelayanan  apabila  tingkat  kepuasan  sudah  baik.  Penelitian  ini melakukan  pengukuran  tingkat  kepuasan  pelanggan  di  Indiis  Cafe  Pematangsiantar. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Algoritma C4.5, dimana sumber data yang digunakan menggunakan teknik angket/kuisioner yang diberikan kepada  pelanggan di  Indiis  Cafe  Pematangsiantar.  Adapun  variabel  yang  digunakan  diantaranya  (1) Product, (2) Price, (3) Place (4) Promotion dan (5) Service. Hasil penelitian diperoleh 15 rules  untuk  klasifikasi  tingkat  kepuasan pelanggan dengan  8  rules  berstatus  puas  dan  7 rules berstatus tidak puas. Algoritma C4.5 dapat digunakan pada kasus tingkat kepuasan pelanggan  dengan  tingkat  akurasi  98,00%.  Dari  hasil  analisis  diharapkan  dapat diterapkan  agar  dapat  digunakan  sebagai  salah  satu  keputusan  untuk  meningkatkan layanan kepada pelanggan.
Kata Kunci : Kepuasan Pelanggan, Data Mining, Klasifikasi, Algoritma C4.5

## 1. Pendahuluan
Pengukuran  tingkat  kepuasan  pelanggan  adalah  suatu  kegiatan  yang  seharusnya dilakukan  secara  berkala  untuk  mengetahui  beberapa  tingkat  pelayanan  yang diberikan.  Sebagaimana  dinyatakan  oleh  [1],  kemampuan  suatu  perusahaan  dalam memperoleh dan mengelola informasi pelanggan adalah kunci untuk mempertahankan  keunggulan  kompetitif;  tetapi,  mengelola  hubungan  pelanggan sulit  dilakukan  karena  pelanggan,  baik  sebagai  individu  at au  dalam  kelompok, memiliki preferensi dan harapan yang berbeda.
Saat  ini banyak  cafe di daerah Pematangsiantar  yang  menawarkan pelayanan dan penyajian  yang  baik  dan  menarik  untuk  menarik  pelanggan  sehingga   membuat
persaingan  diantara  cafe  semakin  tinggi.  Oleh  sebab  itu  diperlukan  strategi pemasaran yang tepat untuk dapat mempertahankan pelanggan agar mampu bertahan di  bisnis  ini.  Salah  satu  strategi  pemasaran  yang  tepat  untuk  bertahan  dari persaingan  tinggi  dalam  dunia  usaha  cafe  saat  ini  adalah  dengan  mem pertahankan kepuasan  pelanggannya.  Pengukuran  kepuasan  pelanggan  di  Indiis  Cafe Pematangsiantar  sering  luput dari pantauan  sehingga pemilik  cafe  tidak mengetahui apakah  pelanggan  puas  atau  tidak  puas  saat  berkunjung  di  Indiis  Cafe Pematangsiantar.  Oleh  karena  itu,  untuk  mengatasi  masalah  tersebut,  diperlukan strategi  pemasaran  berbasis  informasi  agar  dapat  mengambil  keputusan  yang responsive secara terus menerus.
Untuk mendapatkan solusi yang lebih efisien  terhadap kepuasan pelanggan Indiis Cafe  Pematangsiantar,  salah  satu  algoritma  dari  data  mining  yang  dapat  diterapkan adalah  algoritma C4.5 dengan  performansi  yang  lebih  konsisten  dibandingkan dengan  beberapa  algoritma  klasifikasi  lainnya  seperti  pada  penelitian  [2] menggunakan  Algoritma C4.5 dapat digunakan  untuk meneliti berbagai  macam  hal, diantaranya  penelitian  terkait  penentuan  tingkat  kepuasan  pasien  terhadap  system informasi  manajemen  rumah  sakit  pada  Rumkit  TK.  IV  01.07.01.  Pengujian  yang dilakukan  dengan  software  RapidMiner  dengan  menggunakan  apply  model  dan  % Performance diperoleh nilai accuracy 95 %. Dengan  menggunakan  metode  Algoritma C4.5 ,  penelitian  ini  diharapkan  mampu mengetahui  tingkat  kepuasan  pelanggan  serta  mengetahui  bidang  apa  yang  perlu ditingkatkan  untuk  mencapai  kepuasan  dari  pelanggan,  serta  untuk  membantu pemilik  usaha  Indiis  Cafe  dalam  menganalisa  dan  mengevaluasi  kinerja  karyawan sehingga  bisa  dijadikan  model  bahan  pengambilan  keputusan  di  masa  yang  akan datang.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Data Mining
Data Mining yang juga dikenal sebagai knowledge , adalah salah satu bidang yang berkembang  pesat  karena  besarnya  kebutuhan  akan  nilai  tambah  dari  tumpukan database skala  besar  yang  terakumulasi  sejalan  dengan  pertumbuhan  teknologi informasi  yang  sangat pesat  [3]. Data Mining disebut  juga Knowledge Discovery in Database (KDD)  didefenisikan  sebagai  ekstraksi  informasi  potensial,  implisit  dan tidak  dikenal  dari  sekumpulan  data  [4].  Istilah pattern  recognition juga  digunakan dalam Data  Mining yang  merupakan  suatu  metode  yang  digunakan  sebagai pengolahan  data  untuk  menemukan  pola  tersembunyi  dari  data  yang  diolah.  ”Data yang  diolah  kemudian  menghasilkan  suatu  pengetahuan  baru  yang  bersumber  dari data  lama,  dimana  hasil  dari  pengolahan  data  tersebut  dapat  digunakan  dalam menentukan keputusan di masa depan” [5].
2.2. Decision Tree
Decision  Tree merupakan  salah  satu  metode  klasifikasi  yang  menggunakan representasi  struktur  pohon  ( tree )  dimana  setiap  node  merepresentasikan  atribut, cabangnya  merepresentasikan  nilai  dari  atribut,  dan  daun  merepresentasikan  kelas” [6]. Pada Decision Tree terdapat tiga jenis node, yaitu :
a. Root Node ,  merupakan node paling  atas,  pada  node  ini  tidak  ada  input  dan bias tidak mempunyai output atau mempunyai output lebih dari satu.
b. Internal Node ,  merupakan node percabangan,  pada  node  ini  hanya  terdapat satu input dan mempunyai output minimal dua.
c. Leaf node atau  terminal node ,  merupakan node akhir,  pada node ini  hanya terdapat satu input dan tidak mempunyai output.

## 2.3. Algoritma C4.5
Menurut  Kusrini  dalam  [7]  Algoritma C4.5 yaitu  metode  pohon  keputusan  yang dapat  mengubah  fakta  berukuran  besar  menjadi  sebuah  pohon  keputusan  yang merepresentasikan aturan. Dimana aturan tersebut dapat lebih mudah dipahami.
Secara  umum  algoritma C4.5 yang  digunakan  untuk  membuat  pohon  keputusan adalah sebagai berikut :
a. Pilih atribut sebagai akar ( root node )
Atribut  akar  dapat  dilakukan  dengan  menghitung  jumlah  kasus  dan  jumlah target atribut. Nilai entropy dihitung untuk menghasilkan nilai atribut.
Berikut ini adalah rumus dasar perhitungan entropy : ∑ (1) Dimana : S : Himpunan kasus n : Jumlah partisi S
pi : Proporsi dari Si terhadap S Setelah  menghitung  entropy  setiap  kasus,  selanjutnya  menghitung  nilai gain untuk pemisah objek dengan rumus :
∑ (2) Dimana : S : Himpunan kasus A: Atribut
n : Jumlah partisi atribut A |Si|: Jumlah kasus pada partisi ke-i |S|: Jumlah kasus dalam S Setelah  semua  atribut  dihitung  menggunakan  persamaan  dia tas,  maka  atribut yang  memiliki  informasi  tertinggi  dibanding  atribut  yang  lain  dijadikan node (akar).
b. Membuat cabang untuk tiap-tiap nilai Setelah  diperoleh  atribut gain tertinggi  maka  atribut  tersebut  digunakan sebagai node . Node ini memiliki instance sehingga instance dijadikan sebagai cabang dari node .
c. Membagi kasus dalam cabang
Nilai instance diklasifikasikan  berdasarkan  makna  dari  nilai  instance  tersebut agar  menjadi  lebih  sederhana.  Tetapi  jika  nilai  instance  tidak  dapat disederhanakan lagi, maka perlu melakukan perhitungan lebih lanjut.
d. Ulangi  proses  untuk  setiap  cabang  sampai  semua  kasus  pada  semua cabang memiliki kelas yang sama.
e.
2.4. RapidMiner
RapidMiner adalah  platform  perangkat  lunak  data  ilmu  pengetahuan  yang dikembangkan  oleh  perusahaan  dengan  nama  yang  sama,  yang  menyediakan lingkungan  terpadu  untuk  pembelajaran  mesin  ( machine  learning ),  pembelajaran mendalam  ( deep  learning ),  penambangan  teks  ( text  mining ),  dan  analisis  prediktif (predictive  analytics).  Aplikasi  ini  digunakan  untuk  aplikasi  bisnis  dan  komersial serta  untuk  penelitian,  pendidikan,  pelatihan,  pembuatan prototype dengan  cepat, dan  pengembangan  aplikasi  serta  mendukung  semua  langkah  proses  pembelajaran mesin  termasuk  persiapan  data,  visualisasi  hasil,  validasi  dan  pengoptimalan. RapidMiner dikembangkan dengan model open core [8].

## 3. Hasil dan Pembahasan
Dalam  penelitian  ini  data  yang  digunakan  adalah  hasil  kuesioner  yang  diberikan kepada Pelanggan Indiis Cafe Pematangsiantar. Dari hasil kuesioner yang dilakukan
penulis  mengambil  sampel  data  sebanyak  200  responden.  Berikut  ini  sampel  data pelanggan untuk digunakan dalam penelitian  ini yang disajikan pada Tabel 1:
Tabel 1. Pengambilan Sampel Data Kuesioner Pelanggan
Pekerjaan Data Responden Data Sampel yang Digunakan Pelajar/Mahasiswa 225 100 Bekerja 86 75 DLL 39 25 Jumlah 350 200
Pada  penelitian  ini  digunakan  5  atribut  dalam  melakukan  klasifikasi  tingkat kepuasan pelanggan yaitu :
a) Product  (C1),  merupakan  ketertarikan  pelanggan  terhadap  kualitas  dan kuantitas   produk  yang ditawarkan pelanggan,  seperti  kebersihan dari produk, cita rasa dan plating.
b) Price  (C2),  merupakan  penilaian  pelanggan  terhadap  harga  yang  dibayar  oleh pelanggan untuk memperoleh suatu product.
c) Place  (C3),  merupakan  penilaian  pelanggan  terhadap  fasilitas  yang  dimiliki, seperti  kebersihan,  kenyamanan,  tampilan  fisik  cafe,  kelengkapan  sarana prasarana.
d) Promotion  (C4),  merupakan  penilaian  pelanggan  terhadap  kegiatan  promosi produk,  seperti  aktif  promosi  di  social  media,  memberikan  give  away  kepada pelanggan,  pengetahuan  karyawan  terkait  produk  yang  dipasarkan  kepada pelanggan.
e) Service  (C5),  merupakan  penilaian  pelanggan  terhadap  pelayanan  yang diberikan  karyawan  kepada  pelanggan,  meliputi  keterampilan  dan  keramahan karyawan dalam melayani pelanggan.
Kuesioner  yang  diperoleh  selanjutnya  dilakukan  pencarian  rata -rata  dari  setiap pertanyaan  yang  mewakili  atribut  yang  digunakan.  Data  kuesioner  yang  digunakan menggunakan  jenis  statistik deskriptif dengan  kuesioner  yang  diberikan menggunakan skala linker 5 yang terdiri dari Sangat Setuju (SS), Setuju (S), Kurang Setuju (KS), Tidak Setuju (TS), Sangat Tidak Setuju (STS).  Berikut ini sampel data hasil rekapitulasi kuesioner yang diolah d i Microsoft Excel pada Tabel 2.
Tabel 2. Data Hasil Rekapitulasi Kuesioner Penelitian No Responden Product  Price  Place Promotion Service  Tanggapan 1 Responden 1 S S S S SS Puas 2 Responden 2 S S KS S S Puas 3 Responden 3 SS S S KS S Puas 4 Responden 4 S TS S TS TS Tidak puas 5 Responden 5 S S SS KS S Puas 6 Responden 6 S S S S SS Puas 7 Responden 7 SS S KS S S Puas 8 Responden 8 S SS S S KS Puas 9 Responden 9 TS KS S S TS Tidak puas 10  Responden 10 S S S S KS Puas 11  Responden 11 S S KS KS S Puas 12  Responden 12 TS S TS TS TS Tidak puas 13  Responden 13 S S S KS S Puas 14  Responden 14 SS S S S S Puas 15  Responden  15 S S S S SS Puas ... … .... .... .... .... .... .... 200  Responden 200 SS S KS KS S Puas
Berikut  ini  tahapan  pengolahan  data  dengan  Algoritma  C4.5  untuk  memperoleh model  aturan  pohon  keputusan  tingkat  kepuasan  pelanggan  Indiis  Cafe Pematangsiantar  sesuai  data  hasil  kuesioner  yang  diperoleh.   Perhitungan  Algoritma C4.5  untuk  memperoleh  model  aturan  pohon  keputusan  dapat  diura ikan  sebagai berikut :
1.  Menghitung  jumlah  kasus,  jumlah  kasus  untuk  keputusan  Puas,  jumlah  kasus untuk keputusan Tidak Puas.
2.  Menghitung Entropy dari  semua  kasus  dan  kasus  yang  dibagi  berdasarkan  kelas atribut  dengan  persamaan  (1).  Selanjutnya  dilakukan  penghitungan Gain untuk masing-masing  atribut  dengan  persamaan  (2).  Berikut  ini  adalah  perhitungan nilai entropy dan gain.
Menghitung entropy total :
Entropy [ Total ] = ( ( ))   ( ( ) ) Entropy [Total]  = 0,75093198
Menghitung entropy dan gain Product :
Entropy [Product-Sangat Setuju] = ( ( ))   ( ( ) ) = 0 Entropy [Product-Setuju]   = ( ( ))   ( ( ) ) = 0,465069 Entropy [Product-Kurang Setuju]  = ( ( ))   ( ( ) ) = 0 Entropy [Product-Tidak Setuju] = ( ( ))   ( ( ) ) = 0 Entropy [Product-Sangat Tidak Setuju] = ( ( ))   ( ( ) ) Gain [Total,  Product]    =  0,75093198- (( )   ( ) ( )   ( )   ( )) = 0,562578692
Digunakan  cara  yang  sama  dalam  menghitung entropy dan gain untuk  kriteria lainnya.Berikut  ini  hasil  perhitungan  nilai entropy dan gain yang  diuraikan  pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Perhitungan Node 1 Node 1 Jml Kasus Puas Tidak Puas Entropy Information Gain TOTAL 200 157 43 0,75093198 Product 0,562578692 Sangat setuju 84 84 0 0 Setuju 81 73 8 0,465069845 Kurang setuju 12 0 12 0 Tidak setuju 11 0 11 0 Sangat tidak setuju 12 0 12 0 Price 0,318961663 Sangat setuju 68 66 2 0,191433255 Setuju 68 66 2 0,191433255 Kurang setuju 35 15 20 0,985228136 Tidak setuju 19 8 11 0,981940787 Sangat tidak setuju 10 2 8 0,721928095 Place 0,293459582 Sangat setuju 69 63 6 0,426228657 Setuju 86 80 6 0,36505519 Kurang setuju 26 13 13 1
Node 1 Jml Kasus Puas Tidak Puas Entropy Information Gain Tidak setuju 10 1 9 0,468995594 Sangat tidak setuju 9 0 9 0 Promotion 0,314301678 Sangat setuju 66 66 0 0 Setuju 90 77 13 0,595761097 Kurang setuju 21 11 10 0,998363673 Tidak setuju 13 2 11 0,619382195 Sangat tidak setuju 10 1 9 0,468995594 Service 0,409677999 Sangat setuju 65 65 0 0 Setuju 91 83 8 0,429461972 Kurang setuju 27 7 20 0,825626526 Tidak setuju 9 2 7 0,764204507 Sangat tidak setuju 8 0 8 0
3.  Dari  hasil  perhitungan  pada  Tabel  3.  diperoleh  nilai  atribut  tertinggi  adalah Product dengan gain sebesar 0,562578692. Maka  atribut Product dipilih  sebagai node akar.  Nilai  kelas  atribut  Sangat  Setuju  mengklasifikasikan  kasus  menjadi satu  keputusan  yaitu  Puas.  Sedangkan  Nilai  kelas  atribut  Kurang  Setuju,  Tidak Setuju dan Sangat Setuju mengklasifikasikan kasus menjadi satu keputusan yaitu Tidak  Puas.  Untuk  kelas  atribut  Setuju  belum  diperoleh  hasil  antara  keputusan Puas  dan  Tidak  Puas,  maka  perlu  dilakukan  perhitungan  lebih  lanjut menggunakan persamaan (1) dan (2). Pada penelitian ini proses perhitungan terus dilakukan  hingga  Node  1.1.1.1.  Berikut  ini  hasil  perhitungan Product =  Setuju dan Place =  Kurang  Setuju  dan Service =  Setuju  ditunjukkan  pada  Tabel  4. berikul ini:
Tabel 4. Hasil Perhitungan Node 1.1.1.1 Node 1.1.1.1 Jml Kasus Puas Tidak Puas Entropy Information Gain Product-Setuju          Place- Kurang Setuju      Service- Setuju 5 4 1 0,721928095 Price 0,75093198 Sangat Setuju 1 1 0 Setuju 0 0 0 Kurang Setuju 2 2 0 Tidak Setuju 1 0 1 Sangat Tidak Setuju 1 1 0 Promotion 0,737157542 Sangat Setuju 1 1 0 Setuju 3 2 1 0,918295834 Kurang Setuju 1 1 0 Tidak Setuju 0 0 0 Sangat Tidak Setuju 0 0 0
Dari  hasil  perhitungan  pada  Tabel  5.  diatas,  atribut  yang  menjadi node cabang dari Product = Setuju dan Place = Kurang Setuju dan Service = Setuju adalah Price dengan  nilai gain tertinggi  sebesar  0,75093198.  Nilai  kelas  atribut  Setuju  ,  Kurang
Setuju,  Sangat  Tidak  Setuju  telah  mengklasifikasikan  satu  keputusan  Puas. Kemudian  Kelas  atribut  Tidak  Setuju  adalah  Tidak Puas.  Maka dari itu perhitungan selesaai  pada Node 1.1.1.1  sebagai  node  cabang  terakhir  yang  terbentuk. Berdasarkan  hasil  dari  perhitungan  diatas  terdapat  15  (lima  belas) rules yang  dapat di  jadikan  sebagai  referensi  dalam  menentukan  tingkat  kepuasan  pelanggan  Indiis Cafe Pematangsiantar.
Gambar 1. Pohon Keputusan Hasil Perhitungan Algoritma C4.5
Hasil  yang  dilakukan  peneliti  dalam  perhitungan  Algoritma  C4.5  diperoleh  15 model  aturan  atau rule tingkat  kepuasan  pelanggan  Indiis  Cafe  Pematangsiantar. Model  aturan  dalam  bentuk  pohon  keputusan  yang  diperoleh  oleh  peneliti  dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 2. Nilai Akurasi Algoritma C4.5
Berdasarkan  pengolahan  data  menggunakan software  RapidMiner didapat  nilai akurasi  sebesar  98,00%,  artinya  bahwa  rule  yang  dihasilkan  tingkat  kebenarannya mendekati  100%.  Dimana  hasil  dari class  precision label  Puas  sebesar  98,11%  dan prediksi  label  Tidak  Puas  sebesar  97,56%.  Artinya  hasil  proses  yang  dilakukan peneliti  pada  perhitungan  Algoritma  C4.5  dan Rapidminer diperoleh  hasil  yang sama  dan  sesuai.  Sehingga  pengujian  dengan RapidMiner dapat  dikatakan  berhasil dan  dapat  menemukan  pohon  keputusan  pada  kasus  tingkat  kepuasan  pelanggan Indiis Cafe Pematangsiantar.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan pembahasan sebelumnya dapat disimpulkan bahwa :
a) Penerapan klasifikasi data mining dengan algoritma C4.5 dapat diterapkan untuk mengklasifikasi  tingkat  kepuasan  pelanggan  Indiis  Cafe  Pematangsiantar.  Hasil penerapan  Algoritma  C4.5  telah  didapatkan  pohon  keputusan  dan rule yang menunjukkan  bahwa  atribut Product sebagai  atribut  yang  paling  berpengaruh terhadap  kepuasan  pelanggan  Indiis  Cafe  Pematangsiantar.  Variabel  yang digunakan yaitu Product , Price , Place , Promotion , Service . Dan menghasilkan 15
aturan rule keputusan dari target yang ingin dicapai yaitu 8 keputusan Puas dan 7 keputusan Tidak Puas.
b) Hasil  pengujian Algoritma C4.5 dengan  menggunakan Tools  Rapidminer  5.3. dalam  menentukan  tingkat  kepuasan  pelanggan  di  Indiis  Cafe  Pematangsiantar sama  dengan  analisis  perhitungan  algoritma  C4.5  dimana  diperoleh  tingkat akurasi yaitu 98,00%.

## Daftar Pustaka
[1] B. A. Tama, “Data Mining For Predicting Customer Satisfaction,” J. Theor. Appl. Inf. Technol. , Vol. 75, No. 1, Pp. 3–7, 2015.
[2] M. G. Sadewo, A. P. Windarto, I. S. Damanik, And D. Hartama, “Penerapan C4 . 5 Untuk  Memprediksi  Kepuasan  Pasien  Terhadap  Sistem  Informasi  Manajemen Rumah Sakit ( Simrs ) Pada,” Reg. Dev. Ind. Heal. Sci. Technol. Art Life , Pp. 21– 30, 2018.
[3] S.  Wahyuni,  K.  S.  S,  And  M.  I.  Perangin-Angin.,  “Implementasi  Rapidminer Dalam  Menganalisa  Data  Mahasiswa  Drop  Out  1sri,”  Vol.  10,  No.  2,  Pp.  2013– 2016, 2017, Doi: 10.3969/J.Issn.1002-5006.2017.06.012.
[4] Yulia  And  A.  D.  Putri,  “Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  C4  .  5  Untuk Memprediksi  Kepuasan  Mahasiswa  Terhadap  Terhadap  Kinerja  Dosen  Di  Kota Batam Yulia , Anggia Dasa Putri,” Comput. Based Informaon Syst. J. , Vol. 07, Pp. 56–66, 2019.
[5] D.  R.  Sitorus,  A.  P.  Windarto,  D.  Hartama,  And  I.  S.  Damanik,  “Penerapan Klasifikasi  C4.5  Dalam  Meningkatkan  Sistem  Pembelajaran  Mahasiswa,” Komik (Konferensi  Nas.  Teknol.  Inf. Dan  Komputer) ,  Vol. 3,  No. 1, Pp.  593–597,  2019, Doi: 10.30865/Komik.V3i1.1665.
[6] M.  A.  Sembiring,  “Penerapan  Metode  Decision  Tree  Algoritma  C45  Untuk Memprediksi  Hasil  Belajar  Mahasiswa  Berdasarkan  Riwayat  Akademik,” J. Teknol. Dan Sist. Inf. , Vol. 3, No. 1, Pp. 60–65, 2016.
[7] R.  Wajhillah  And  I.  Yulianti,  “Penerapan  Algoritma  C4.5  Untuk  Prediksi Penggunaan  Jenis  Kontrasepsi  Berbasis  Web,” Klik  -  Kumpul.  J.  Ilmu  Komput. , Vol. 4, No. 2, P. 160, 2017, Doi: 10.20527/Klik.V4i2.98.
[8] H.  Rizqifaluthi  And  M.  A.  Yaqin,  “Process  Mining  Akademik  Sekolah Menggunakan  Rapidminer,” Matics ,  Vol.  10,  No.  2,  P.  47,  2019,  Doi: 10.18860/Mat.V10i2.5158.