## Penerapan Data Mining Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi Hasil Pengujian Kendaraan Bermotor
Rieke Reza Andarista 1,* , Arief Jananto 2
1,2 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Stikubank Semarang Jl. Tri Lomba Juang No 1 Semarang 50241, Kota Semarang, Jawa Tengah Email : 1,* riekereza222@gmail.com, 2 ajananto09@edu.unisbank.ac.id
*) Email Penulis Utama
Abstrak  - Pengujian  Kendaraan Bermotor  Dinas Perhubungan  Kabupaten  Rembang  merupakan  bagian  dari bidang  sarana dan  prasarana  yang  mempunyai  tugas  pokok  dan  fungsi  memberikan  pelayanan  pada  masyarakat  yaitu  dalam  melakukan pengujian  kendaraan  bermotor  yang  meliputi  proses  pendaftaran,  proses  pembayaran  atau  retribusi,  proses  pemeriksaan teknis.  Namun  pada  kenyataannya  masih  terdapat  kendaraan  yang  belum  laik  jalan  dan  tidak  lulus  uji.  Hal  ini  disebabkan kurangnya perawatan kendaraan secara rutin sehingga menyebabkan kendaranan rusak, selain itu usia kendaraan yang diatas sepuluh tahun juga rentan mengalami kerusakan jika tidak dilakukan perawatan rutin terhadap kendaraan. kerusakan tersebut meliputi  tebal  tidaknya  asap  pada  gas  buang  kendaraan,  ban  kendaraan  jarang  dirawat  sehingga  ban  tersebut  gundul  dan tipis,tingkat kebisingan klakson yang tidak memenuhi standart pabrik akan membahayakan pengguna jalan, selain itu lampu kendaraan  harus  berfungsi  dengan  baik  dan berfungsinya  rem  pada  kendaraan.  Kondisi ini dapat mempengaruhi  pada  saat melakukan pengujian kendaraan bermotor pada proses pemeriksaan teknis yang dapat menyebabkan kendaraan tidak lulus uji. Kendaraan yang tidak lulus uji disebabkan karena beberapa faktor. Untuk mengelompokan faktor yang mempengaruhi kendaraan  bermotor  tidak  lulus  uji  menggunakan  metode  klasifikasi  dengan  algoritma  C4.5  yang  diharapkan  dapat membantu mengetahui prediksi hasil pengujian kendaraan bermotor yang  dilihat dari faktor yang mempengaruhinya. Pada penelitian  ini  menggunakan  software Rapidminer versi  9.10.000  dengan  menggunakan  424  record.  Hasil  dari penelitian  ini  dengan  menggunakan  perhitungan  manual  menggunakan  excel  dan  tools  Rapidminer  dengan  komposisi pembagian data 80% data training dan 20% data testing menghasilkan pohon keputusan atribut Kedalaman Alur Ban sebagai root  node  dengan  nilai  gain  sebesar  0,24  dan  tingkat  keakurasian  sebesar  94,12%  menghasilkan  15  rule/aturan.  Dari perhitungan  manual  menggunakan  excel  dan  menggunakan  tools  Rapidminer  menghasilkan    nilai  akurasi  yang  sama  dan pohon keputusan yang sama.
Kata Kunci: Algoritma C4.5, Data Mining, Klasifikasi, Pengujian Kendaraan Bermotor, Rapidminer.
Abstract - Motorized Vehicle Testing of the Rembang Regency Transportation Service is part of the field of facilities and infrastructure  which  has  the  main  task  and  function  of  providing  services  to  the  community,  namely  in  conducting  motor vehicle testing which includes the registration process, payment or retribution processes, technical inspection processes. But in reality there are still vehicles that are not roadworthy and do not pass the test. This is due to the lack of routine vehicle maintenance,  which  causes  the  vehicle  to  be  damaged,  in  addition  to  the  age  of  the  vehicle  above  ten  years,  it  is  also susceptible  to  damage  if  not  carried  out  routine  maintenance  of  the  vehicle.  The  damage  includes  thick  or  not  smoke  in vehicle exhaust, vehicle tires are rarely cared for so that the tires are bald and thin, horn noise levels that do not meet factory standards  will  endanger  road  users,  besides  vehicle  lights  must  function  properly  and  the  brakes  on  the  vehicle  function properly. This condition can affect when testing motorized vehicles on the technical inspection process which can cause the vehicle to not pass the test. Vehicles that do not pass the test are caused by several factors. To classify the factors that affect motor  vehicles  that  do  not  pass  the  test,  use  the  classification  method  with  the  C4.5  algorithm  which  is  expected  to  help determine  the  predictions  of  motorized  vehicle  test  results  seen  from  the  factors  that  influence  it.  In  this  study  using Rapidminer software version 9.10.000 using 424 records. The results of this study using manual calculations using excel and Rapidminer  tools  with  a  composition  of  80%  training  data  and  20%  testing  data  resulted  in  a  decision  tree  for  the  Tire Groove Depth attribute as the root node with a gain value of 0.24 and an accuracy level of 94.12. % generates 15 rules. From manual calculations using excel and using Rapidminer tools, it produces the same accuracy value and the same decision tree
Keywords: C4.5 Algorithm, Data Mining, Classification, Motor Vehicle Testing, Rapidminer.

## 1. PENDAHULUAN

## 1.1 Latar Belakang Masalah
Dinas  Perhubungan  Kabupaten  Rembang  melaksanakan  urusan  Pemerintahan  di  bidang  Perhubungan Kabupaten  Rembang.  Dinas  Perhubungan  mempunyai  tugas  membantu  Bupati  dalam  melaksanakan  urusan pemerintahan  bidang  Perhubungan  yang  menjadi  kewenangan  daerah  dan  tugas  pembantuan  yang  ditugaskan kepada  daerah[1].  Pada  Dinas  Perhubungan  terdapat  layanan  pengujian  kendaraan  bermotor  berupa pemeriksaan  kondisi  kendaraan  apakah  kendaraan  tersebut  memenuhi  persyaratan  teknis  dan  laik  jalan  atau tidak.  Persyaratan  minimum  laik  jalan  kondisi  suatu  kendaraan  yang  harus  dipenuhi  agar  terjaminya keselamatan dan mencegah terjadinya pencemaran udara dan kebisingan lingkungan pada waktu dioperasikan di jalan[2]. Namun pada kenyataannya masih terdapat kendaraan yang tidak lulus uji dan tidak laik jalan. Hal ini disebabkan  kurangnya  perawatan  kendaraan  secara  rutin  sehingga  menyebabkan  kendaranan  rusak,  selain  itu usia kendaraan yang diatas sepuluh tahun juga rentan mengalami kerusakan jika tidak dilakukan perawatan rutin terhadap kendaraan. kerusakan tersebut meliputi tebal tidaknya asap pada gas buang kendaraan, ban kendaraan jarang dirawat sehingga ban tersebut gundul dan tipis,tingkat kebisingan klakson yang tidak memenuhi standart pabrik  akan  membahayakan  pengguna  jalan,  selain  itu  lampu  kendaraan  harus  berfungsi  dengan  baik  dan berfungsinya rem pada kendaraan. Sehingga dalam hal ini Pengujian kendaraan bermotor sangat perlu dilakukan untuk mencegah tingkat kecelakaan yang selalu meningkat, selain dari faktor pengemudi yang belum ahli dalam mengoperasionalkan  kendaraan,  faktor  kendaraan  yang  tidak  laik  jalan  juga  menjadi  penyebab  terjadinya kecelakaan di jalan raya[3]. Untuk mengelompokan faktor yang mempengaruhi kendaraan bermotor tidak lulus uji  menggunakan  metode  klasifikasi  dengan  algoritma  C4.5  yang  diharapkan  dapat  membantu  mengetahui klasifikasi hasil pengujian kendaraan bermotor berdasarkan faktor yang mempengaruhinya.
Data Mining dengan Algoritma Iterative Dichotomiser Three (ID3) Untuk Klasifikasi Hasil Uji Kelayakan Kendaraan  Bermotor  menggunakan  metode  klasifikasi  dengan  algoritma  ID3  dengan  data  berjumlah  15 menghasilkan rule dan sistem yang lebih efektif dan efisien. [4]. Penelitian  yang dilakukan oleh I. Budiman and R.  Ramadina  yaitu  penerapan  data  mining  klasifikasi  dengan  algoritma  C4.5  menghasilkan    informasi memprediksi  masa  studi  tepat  waktu  mahasiswa  di  program  studi  Ilmu  Komputer  FMIPA  UNLAM,  dengan tingkat akurasi yang dihasilkan sebesar 73,33% dengan jumlah 30 data testing dari 140 data set. [5]. Penelitian tentang implementasi Klasifikasi Uji Berkala Kelayakan Kendaraan Bermotor Menggunakan Metode Decision Tree  Dengan  Algoritma  (ID3)  menggunakan  JAVA  untuk  membangun  sistem  menghasilkan  akurasi  dari  2 skenario  uji  coba  didapatkan  akurasi  terbaik  sebesar  100%  pada  skenario  pengujian  1  dan  84%  pada  skenario pengujian  2.  [6].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  A.  Purwanto,  A.  Primajaya,  and  A.  Voutama  penerapan algoritma  C4.5  menggunakan  weka  menghasilkan  label  atribut  yang  menyatakan  tingkatan  kasus  penumonia Rendah, Sedang menghasilkan pohon keputusan yang terdiri dari 6 rule.[7]

## 1.2 Tujuan Dan Manfaat Penelitian
Adapun  tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  untuk  menganalisis  dan  menerapkan  algoritma  C4.5  untuk  klasifikasi hasil  pengujian  kendaraan  bermotor  dan  mengetahui  tingkat  keakurasiannya.  Manfaat  yang  didapat  dari penelitian ini adalah dapat mengetahui rule atau aturan dan tingkat akurasi  hasil pengujian kendaraan bermotor sebagai bahan pertimbangan dalam pengambilan kebijakan untuk tiap pengujian kendaraan bermotor pada Dinas Perhubungan Kabupaten Rembang.

## 1.3 Landasan Teori
a. Data Mining
Data  mining  dalam  istilah  sederhana  adalah  penemuan  pola  yang  berguna  dalam  pengolahan  data, data mining juga disebut sebagai ilmu pengetahuan, machine learning, dan analis prediksi[8].
b. Klasifikasi
Klasifikasi  merupakan  model  (fungsi)  yang  menggambarkan  dan  membedakan  kelas  data  atau konsep  yang  bertujuan  agar  bisa  digunakan  untuk  memprediksi  kelas  dari  objek  yang  label kelasnya tidak diketahui [9].
c. Algoritma C4.5.
Algoritma  C4.5  menghasilkan  beberapa  rule  dan  pohon  keputusan  dengan  tujuan  untuk meningkatkan  keakuratan  dari  prediksi  yang  sedang  dilakukan,  disamping  itu  algoritma  C4.5 merupakan  algoritma  yang  mudah  dimengerti.[10].  Secara  umum  algoritma  C4.5  untuk membangun pohon keputusan adalah sebagai berikut [11] a. Pemilihan atribut sebagai akar
b. Buat cabang untuk tiap-tiap nilai
c. Bagi kasus dalam cabang
d.  Ulangi  proses  untuk  setiap  cabang  sampai  semua  kasus  pada  cabang  memiliki  kelas  yang
sama.
Dengan atribut yang nilai information gain yang paling tertinggi dipilih sebagai atribut test untuk simpul dengan rumus:
…………….…(1)
Dimana: S = Ruang (data) sample yang digunakan untuk training. A = Atribut. Si = Jumlah sample untuk atribut i. Entropy berperan sebagai parameter untuk mengukur varian dari data sampel dengan rumus :
……………………(2)
Keterangan : S : himpunan kasus n : jumlah partisi S Pi : proporsi dari Si terhadap S Notasi  information  gain  adalah  Gain  (S.A)  yang  berarti  dalam  data  atribut  A  relative  terhadap output
……………..(3)
Keterangan : S : himpunan kasus A : atribut N : jumlah partisi atribut A |Si| : jumlah kasus pada partisi ke-i |S| : jumlah kasus dalam S
d. Confusion Matrix
Rumus untuk menghitung tingkat akurasi, precision dan recall pada matriks adalah[12] : accuracy = 𝑡𝑝+𝑡𝑛 𝑡𝑝+𝑡𝑛+𝑓𝑝+𝑓𝑛 𝑥100% …………………………...(4)
keterangan tp : banyaknya data dengan nilai sebenarnya positif dan nilai prediksi positif (True Positif). tn : banyaknya data dengan nilai sebenarnya negatif dan nilai prediksi negatif (True Negatif). fp : banyaknya data dengan nilai sebenarnya negatif dan nilai prediksi positif (False Positif). fn : banyaknya data dengan nilai sebenarnya positif dan nilai prediksi negatif ( False Negatif).

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan dari metode penelitian yang dilakukan oleh peneliti akan disajikan pada gambar 1[13].
Gambar 1. Tahapan Penelitian Berikut penjelasan gambar 1
1. pengumpulan  data,  dengan  teknik  penyebaran  kuesioner  terhadap  424  pemohon  yang  akan melakukan  pengujian  kendaraan  bermotor  pada  Dinas  Perhubungan  Kabupaten  Rembang menggunakan google form.
2. Pengolahan  data,  data  yang  didapatkan  masih  berupa  data  mentah  dan  masih  terdapat  beberapa data yang tidak dibutuhkan oleh karena itu harus dilakukan proses preparation agar data siap untuk di analisa data.
3. Analisa data, data yang telah diolah lalu dilakukan analisa dengan menggunakan metode CRISP- DM.
2.2 Metode Analisa Data
Metode analisis data mining pada penelitian ini  menggunakan model CRISP – DM[14]
Gambar 2. Tahapan CRISP-DM.
Tahap – tahap CRISP – DM sebagai berikut:
1. Fase Pemahaman Bisnis
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menerapkan metode data mining menggunakan Algoritma C4.5  Decision  Tree  untuk  mengetahui  klasifikasi  prediksi  hasil  pengujian  kendaraan  bermotor dengan  seakurat  mungkin  Sehingga  dapat  diketahui  suatu  pola  –  pola  atau  aturan  –  aturan  dari pohon keputusan yang dihasilkan dapat digunakan untuk pengambilan kebijakan pada masa yang akan datang.
2. Fase Pemahaman Data
Pada  Fase  pemahaman  data  ini  dilakukan  pengumpulan  data  menggunakan  kuesioner  untuk mengumpulkan informasi dari responden yang berjumlah 428 record.
3. Fase Persiapan Data Berikut tahap– tahap dalam persiapan data :
a. Tahap Pemilihan Atribut
Pada tahap ini akan dilakukan pemilihan atribut karena pada dataset awal tidak semua atribut akan digunakan dalam proses data  mining. Berikut adalah  tabel dataset  yang  sudah diseleksi dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Atribut Hasil Seleksi. No Atribut 1. Tahun pembuatan 2. Service berkala 3. Kepemilikan kendaraan 4. Jenis pelayanan 5. Emisi gas buang 6. Speedometer 7. Efisiensi rem 8. Tingkat kebisingan klakson
9. Kedalaman alur ban
10. Kemampuan pancar lampu utama
11. Kaca film kendaraan 12. Hasil
b. Tahap Pembersihan Data
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  pembersihan  data.  Pembersihan  data  dilakukan  untuk menghapus data yang tidak lengkap atau data yang tidak diperlukan.
c. Mendiskritisasi Atribut
Pada  tahap  ini  yang  akan  di  discretize  adalah  tahun  pembuatan  kendaraan  menjadi  <  10 TAHUN dan > 10 TAHUN dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Atribut Hasil Discretize Tahun Keterangan 1980-2010 <10 Tahun 2010-2021 >10 Tahun
d. Mentukan Atribut Target
Pada tahap ini  setelah  melakukan tahap discretize selanjutnya  menentukan atribut  yang akan digunakan sebagai Label adalah atribut Hasil yang berisi nilai lulus dan tidak lulus.
e. Split data
Pada penelitian ini menggunakan data sebanyak 424 record akan dibagi menjadi data training dan data testing dengan rasio 80% untuk data training dan 20% untuk data testing yang akan diimplementasikan kedalam perhitungan manual dan Rapidminer .
4. Fase Pemodelan
Dalam  tahap  pemodelan  ini  menggunakan  teknik  data  mining  dengan  metode  klasifikasi  dan menggunakan algoritma C4.5 Decision Tree dengan menggunakan tools Rapidminer.
a. Flowchart analisa data mining menggunakan algoritma C4.5 dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Flowchart Analisa Data Mining Berikut Penjelasan Flowchart Analisa Data Mining
1. Input  data,  Menginput  data  Hasil  Kuesioner  Pengujian  Kendaraan  Bermotor  Pada  Dinas Perhubungan Kabupaten Rembang.
2. Data  preposesing,  Proses  Mempersiapkan  data  ,  terdiri  dari  beberapa  langkah  seperti menentukan type data, pemilihan atribut, pembersihan data, mendiskritisasi atribut, set role, split data.
3. Data training, Hasil dari proses preposesing menjadi data training untuk data latih.
4. Modeling, Proses modeling analisis data yang telah diimplementasikan ke algoritma C4.5.
5. Data testing, Hasil dari proses preposesing menjadi data testing untuk data uji.
6. Validasi,  Proses  pengujian  mengunakan  data  uji  menggunakan  apply  model  dan performance.
7. Hasil, Proses pengujian akurasi dan confusion matrix
8. Kesimpulan,  Output  ini  akan  menghasilkan  sebuah  kesimpulan  berupa  rule  atau  aturan dengan mengetahui keakuratan hasil.
b. Flowchart Algoritma C4.5
Berikut adalah flowchart algoritma C4.5 dapat dilihat pada Gambar 4. [15]
Gambar 4. Flowchart Algoritma C4.5. Berikut Penjelasan Flowchart Algoritma C4.5
1. Input atribut, Menginput atribut yang sudah dipreprosesing.
2. Menghitung entropy total dengan rumus persamaan (1) dan (2).
3. Menghitung entropy dan gain setiap atribut dengan rumus persamaan (3).
4. Menentukan node tertinggi, Membuat node dari atribut yang mempunyai gain tertinggi untuk root node.
5. Melakukan  perulangan  proses,  Apakah  setiap  atribut  telah  dieksekusi  jika  iya  maka menghasilkan  pohon  keputusan  jika  tidak  maka  ulangi  proses  untuk  setiap  cabang  sampai semua kasus pada semua cabang memiliki kelas yang sama
6. Pohon keputusan, Model pohon keputusan yang menghasilkan pola atau aturan.
5. Fase Evaluasi, Pada tahap Evaluasi akan dilakukan evaluasi dari hasil klasifikasi data mining yang menggunakan  Algoritma C.4.5 sehingga  menghasilkan  pola  atau  aturan  yang  menambah keakuratan hasil keputusan.
6. Fase  Deployment,  Pada  fase  ini  telah  memperoleh  hasil  penelitian  data  mining  klasifikasi  yang sudah  berbentuk  laporan  dan  sudah  siap  untuk  di  presentasikan  kepada  pihak  yang  bersangkutan dengan menjelaskan hasil dari  data mining yang sudah dibuat.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Perhitungan Manual Mengunakan Excel dengan Algoritma C4.5.
Pada  penelitian  ini  menggunakan  software Rapidminer versi  9.10.000.  Pada  perhitungan manual  menggunakan  excel dengan  dataset sebanyak 424 record yang kemudian dibagi  menjadi 80% untuk  data  training  dan  20%  untuk  data  testing.  Berikut  adalah  tahapan  proses  decision  tree  dengan perhitungan  manual  algoritma  C4.5  menggunakan  data  training  terkait  lulus  dan  tidak  lulusnya pengujian kendaraan bermotor yang berjumlah 339 record dengan hasil 308 “LULUS” dan 31 “TIDAK LULUS”. Berikut adalah hasil perhitungan algoritma C4.5.
1. Menentukan Root Node
Perhitungan entropy total menghitung keseluruhan jumlah kasus lulus dan tidak lulusnya pengujian kendaraan  bermotor.  Hasil  perhitungan  entropy  total  disebut  dengan  root  node  pada  pohon keputusan.  Atribut  yang  akan  dihitung  adalah  tahun,  service  berkala  kendaraan,  kepemilikan kendaraan,  jenis  pelayanan,  emisi  gas  buang,  speedometer,  efisiensi  rem,  tingkat  kebisingan klakson,  kedalaman  alur  ban,  kemampuan  pancar  lampu  utama,  dan  kaca  film  kendaraan.  Pada perhitungan  entropy  menggunakan  rumus  persamaan  (2),  perhitungan  split  info  menggunakan rumus persamaan (1), perhitungan gain menggunakan rumus persamaan (3). Berikut adalah contoh perhitungan manual yang diambil yaitu atribut kedalaman alur ban. Hasil perhitungan dapat dilihat pada Tabel 3.
ROOT NODE TOTAL LULUS 308 TIDAK LULUS 31
INFO(308,31) 0.44
KEDALAMAN ALUR BAN ALUR BAN > 1MM LULUS 289 ENTROPY(kab)=(289+3)/339*INFO(289,3)+(19+28)/339*INFO(19,28) TIDAK LULUS 3 ENTROPY(kab)=292/339*0.08+47/339*0.97 ALUR BAN < 1MM LULUS 19 ENTROPY(kab) 0.20 TIDAK LULUS 28 GAIN(kab) 0.24 339 SPLIT INFO(289,3) 0.08 SPLIT INFO(19,28) 0.97 Tabel 3. Perhitungan Root Node NODE ATRIBUT VALUE LABEL JUMLAH KASUS SPLIT INFO ENTROPY GAIN LULUS TIDAK LULUS ROOT NODE TOTAL 308 31 339 0.44 TAHUN > 10 TAHUN 230 3 233 0.10 < 10 TAHUN 78 28 106 0.83 339 0.33 0.11
….
…. …. …. …. …. …. …. KEDALAMAN ALUR BAN ALUR BAN > 1MM 289 3 292 0.08 ALUR BAN < 1MM 19 28 47 0.97 339 0.2 0.24
….
…. …. …. …. …. …. …. KACA FILM KENDARAAN STANDART 264 3 267 0.09 TIDAK STANDART 44 28 72 0.96 339 0.27 0.17
Pada  Tabel  3  Entropy  total  atribut  hasil  adalah  0,44  dengan  jumlah  kasus  339  record  yaitu  308 “LULUS”  dan  31  “TIDAK  LULUS”.  Dari  hasil  perhitungan  atribut  dengan  nilai  information  gain sebagai nilai terbesar adalah 0,24 yaitu atribut kedalaman alur ban. Selanjutnya atribut kedalaman alur ban dijadikan sebagai root node (akar).  Berikut bentuk pohon keputusan root node dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Pohon Keputusan Root Node
Pada  Gambar  5.    merupakan  pohon  keputusan  bagian  node  akar.  Atribut  yang  gainnya  terbesar  yang menjadi  root  adalah  kedalaman  alur  ban  yang  menghasilkan  dua  node  yaitu  pada  node  pertama menghasilkan  alur  ban  >  1  mm  dengan  jumlah  kasus  292    record  terdiri  dari  289  “  LULUS”  dan  3 “TIDAK LULUS” sedangkan node kedua menghasilkan node alur ban < 1 mm dengan jumlah kasus 47 record terdiri dari  19 “LULUS” dan  28 “TIDAK LULUS”.
2. Perhitungan Node 1
Pada perhitungan node pertama yaitu alur ban > 1 mm dengan jumlah kasus 292 record terdiri dari 289 “LULUS”  dan  3  “TIDAK  LULUS”.  Atribut  yang  akan  dihitung  adalah  tahun,  service  berkala kendaraan,  kepemilikan  kendaraan,  jenis  pelayanan,  emisi  gas  buang,  speedometer,  efisiensi  rem, tingkat kebisingan klakson,  kemampuan pancar lampu utama, dan kaca film kendaraan. Berikut adalah contoh  perhitungan  manual  yang  diambil  yaitu  atribut  speedometer.  Hasil  perhitungan  dapat  dilihat pada Tabel 4.
NODE 1 KEDALAMAN ALUR BAN = ALUR BAN > 1 MM LULUS 289 TIDAK LULUS 3 292 0.08 0.08
SPEEDOMETER SESUAI LULUS 276 ENTROPY(SPEEDOMETER)=(276+0)/292*INFO(276,0)+(13+3)/292*INFO(13,3) TIDAK LULUS 0 ENTROPY(SPEEDOMETER)=276/292*0+16/292*0.70 TIDAK SESUAI LULUS 13 ENTROPY(SPEEDOMETER) 0.04 TIDAK LULUS 3 GAIN(sp) 0.04 292 SPLIT INFO(276,0) 0 SPLIT INFO(13,3) 0.7
Tabel 4. Hasil Perhitungan Node 1
NODE ATRIBUT VALUE LABEL JUMLAH KASUS SPLIT INFO ENTROPY GAIN LULUS TIDAK LULUS NODE 1 KEDALAMAN ALUR BAN = ALUR BAN > 1 MM 289 3 292 0.08 TAHUN > 10 TAHUN 218 0 218 0.00 < 10 TAHUN 71 3 74 0.24 0.06 0.02
…. ….
…. …. …. …. …. …. SPEEDOMETER SESUAI 276 0 276 0.00 TIDAK SESUAI 13 3 16 0.70 292 0.04 0.04
…. …. ….
…. …. …. …. …. KACA FILM KENDARAAN STANDART 225 1 226 0.04 TIDAK STANDART 39 27 66 0.20 292 0.076 0.004
Pada Tabel 4. perhitungan node pertama alur ban > 1mm jumlah kasus 292 terdiri dari 289 “LULUS” dan 3 “TIDAK LULUS” dengan menghasilkan gain terbesar adalah atribut speedometer  sebesar 0.004 yang  menghasilkan  dua  node,  node  pertama  yaitu  sesuai  dengan  jumlah  kasus  276  “LULUS”  dan  0 “TIDAK LULUS” maka pada atribut speedometer node pertama yaitu sesuai menghasilkan keputusan “LULUS” sedangkan node kedua yaitu tidak sesuai dengan jumlah kasus 13 “LULUS” dan 3 “TIDAK LULUS”  maka  pada  atribut  speedometer  node  kedua  menghasilkan  node.  Selanjutnya  melakukan perhitungan atribut speedometer node kedua yaitu tidak sesuai dengan jumlah kasus 13 “LULUS” dan 3  “TIDAK  LULUS”  menghasilkan  gain  terbesar  adalah  atribut  efisiensi  rem  yang  menghasilkan  dua node, node pertama yaitu lebih dari 50% dengan jumlah kasus 13 “LULUS” dan 0 “TIDAK LULUS”, maka pada atribut speedometer node pertama yaitu lebih dari 50% menghasilkan keputusan “LULUS”. Sedangkan  node  kedua  yaitu  kurang  dari  50%  dengan  jumlah  kasus  0  “LULUS”  dan  3  “TIDAK LULUS” maka pada atribut speedometer node kedua yaitu kurang dari 50% menghasilkan keputusan “TIDAK LULUS”.   Bentuk pohon keputusan dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Pohon Keputusan Node 1
3. Perhitungan Node 2
Pada perhitungan node pertama yaitu alur ban < 1 mm dengan jumlah kasus 47 record terdiri dari 19 “LULUS”  dan  28  “TIDAK  LULUS”.  Atribut  yang  akan  dihitung  adalah  tahun,  service  berkala kendaraan,  kepemilikan  kendaraan,  jenis  pelayanan,  emisi  gas  buang,  speedometer,  efisiensi  rem, tingkat kebisingan klakson,  kemampuan pancar lampu utama, dan kaca film kendaraan. Berikut adalah contoh  perhitungan  manual  yang  diambil  yaitu  atribut  kaca  film  kendaraan.  Hasil  perhitungan  dapat dilihat pada Tabel 5.
KEDALAMAN ALUR BAN = ALUR BAN < 1MM LULUS 19 TIDAK LULUS 28 47 0.97 0.97 KACA FILM KENDARAAN STANDART LULUS 14 ENTROPY(KACA FILM KENDARAAN)=(14+3)/47*INFO(14,3)+(5+25)/47*INFO(5,25) TIDAK LULUS 3 ENTROPY(KACA FILM KENDARAAN)=17/47*0.67+30/47*0.65 TIDAK STANDART LULUS 5 ENTROPY(KACA FILM KENDARAAN) 0.66 TIDAK LULUS 25 GAIN(KACA FILM KENDARAAN) 0.31 47 SPLIT INFO(14,3) 0.67 SPLIT INFO(5,25) 0.65

## Tabel 5. Hasil Perhitungan Node 2
NODE ATRIBUT VALUE LABEL JUMLAH KASUS SPLIT INFO ENTROPY GAIN LULUS TIDAK LULUS NODE 2 KEDALAMAN ALUR BAN = ALUR BAN < 1 MM 19 28 47 0.97 TAHUN > 10 TAHUN 12 3 15 0.72 < 10 TAHUN 7 25 32 0.76 47 0.75 0.22 …. …. …. …. …. …. …. …. EMISI GAS BUANG ASAP TEBAL 10 26 36 0.85 ASAP TIDAK TEBAL 9 2 11 0.68 47 0.81 0.16 …. …. …. …. …. …. …. …. KACA FILM KENDARAAN STANDART 14 3 17 0.67 TIDAK STANDART 5 25 30 0.65 47 0.66 0.31
Pada Tabel 5. Menghasilkan perhitungan node kedua alur ban < 1mm jumlah kasus 47 terdiri dari 19 “LULUS” dan 28 “TIDAK LULUS” dengan menghasilkan gain terbesar adalah atribut kaca film kendaraan  sebesar 0.31 yang  menghasilkan  dua  node,  node  pertama  yaitu  standart  dengan  jumlah  kasus  14  “LULUS”  dan  3  “TIDAK LULUS”  sedangkan  node  kedua  yaitu  tidak  standart  dengan  jumlah  kasus  5  “LULUS”  dan  25  “TIDAK LULUS”. Berikut bentuk pohon keputusan dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Pohon Keputusan Node 2.
Pada Gambar 7 menghasilkan pohon keputusan node kedua yaitu atribut kaca film kendaraan yang mempunyai dua node yaitu standart dan tidak standart, node pertama yaitu standart dengan jumlah kasus 14 “LULUS” dan 3 “TIDAK  LULUS” menghasilkan nilai gain terbesar yaitu atribut kepemilikan kendaraan sebesar 0.36. Atribut yang akan dihitung adalah tahun, service berkala kendaraan, kepemilikan kendaraan, jenis pelayanan, emisi gas buang,  speedometer,  efisiensi  rem,  tingkat  kebisingan  klakson,    kemampuan  pancar  lampu  utama.  Berikut adalah  contoh  perhitungan  manual  yang  diambil  yaitu  kepemilikan  kendaraan.  Hasil  perhitungan  dapat  dilihat pada Tabel 6.
KACA FILM KENDARAAN = STANDART LULUS 14 TIDAK LULUS 3 17 0.67 0.67 KEPEMILIKAN KENDARAAN BADAN HUKUM LULUS 0 ENTROPY(KEPEMILIKAN KENDARAAN)=(0+2)/17*INFO(0,2)+(14+1)/17*INFO(14,1) TIDAK LULUS 2 ENTROPY(KEPEMILIKAN KENDARAAN)=2/17*0+15/17*0.35 PRIBADI LULUS 14 ENTROPY(KEPEMILIKAN KENDARAAN) 0.31 TIDAK LULUS 1 GAIN(KEPEMILIKAN KENDARAAN) 0.36 17 SPLIT INFO(2,0) 0 SPLIT INFO(14,1) 0.35

## Tabel 6. Hasil Perhitungan Node 2.1
NODE ATRIBUT VALUE LABEL JUMLAH KASUS SPLIT INFO ENTROPY GAIN LULUS TIDAK LULUS NODE 2.1 KACA FILM KENDARAAN = STANDART 14 3 17 0.67 TAHUN > 10 TAHUN 9 0 9 0 < 10 TAHUN 5 3 32 0.95 17 0.45 0.22
….
…. …. …. …. …. …. …. KEPEMILIKAN KENDARAAN BADAN HUKUM 0 2 2 0 PRIBADI 14 1 15 0.35 17 0.31 0.36
….
…. …. …. …. …. …. …. TINGKAT KEBISINGAN KLAKSON STANDART PABRIK 3
1 4 0.81 TIDAK STANDART PABRIK 11 2 13 0.62 17 0.66 0.01
Pada  Tabel  6  hasil  perhitungan  node  2.1  yaitu  atribut  kaca  film  kendaraan  =  standart  menghasilkan  nilai  gain terbesar  yaitu  atribut  kepemilikan  kendaraan  sebesar  0.36  yang  mempunyai  dua  node  yaitu  badan  hukum  dan pribadi,  node  badan  hukum  dengan  jumlah  kasus  2  terdiri  dari  0  “LULUS”  dan  2  “TIDAK LULUS”menghasilkan  keputusan  “TIDAK  LULUS”,  sedangkan  node  pribadi  dengan  jumlah  kasus  15  terdiri dari 14 “LULUS” dan 1 “TIDAK LULUS” menghasilkan node yang mempunyai nilai gain terbesar yaitu atribut service berkala kendaraan sebesar 0.11 yang mempunyai dua node yaitu rutin dan tidak rutin, node tidak rutin dengan  jumlah  kasus  10  terdiri  dari  10  “LULUS”  dan  0  “TIDAK  LULUS”  maka  menghasilkan  keputusan “TIDAK  LULUS”,  sedangkan  node  rutin  dengan  jumlah  kasus  5  terdiri  dari  4  “LULUS”  dan  1  “TIDAK LULUS” menghasilkan node yang mempunyai nilai gain terbesar yaitu atribut kemampuan pancar lampu utama sebesar 0.32 yang  mempunyai dua  node  yaitu baik dan buruk,  node baik dengan jumlah  kasus 3 terdiri dari 3 “LULUS” dan 0  “TIDAK  LULUS”  maka  menghasilkan  keputusan  “LULUS”, sedangkan  node  buruk dengan jumlah kasus 2 terdiri dari 1 “LULUS” dan 1 “TIDAK LULUS” menghasilkan node yang mempunyai nilai gain terbesar yaitu atribut  emisi gas buang  sebesar 1.00 yang  mempunyai dua  node  yaitu asap tebal dan asap tidak tebal,  node  asap  tebal  dengan  jumlah  kasus  1  terdiri  dari  1  “LULUS”  dan  0  “TIDAK  LULUS”  maka menghasilkan  keputusan  “LULUS”,  sedangkan  node  asap  tidak  tebal  dengan  jumlah  kasus  1  terdiri  dari  0 “LULIS”  dan  1  “TIDAK  LULUS”  menghasilkan  keputusan  “TIDAK  LULUS”.  Berikut  bentuk  pohon keputusan dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Pohon Keputusan Node 2.1.
Selanjutnya  melakukan perhitungan node 2.2 yaitu  atribut kaca film kendaraan = tidak standart dengan jumlah kasus  30  terdiri  dari  5  “LULUS”  dan  25  “TIDAK  LULUS”  menghasilkan  nilai  gain  terbesar  yaitu  atribut efisiensi rem sebesar 0.20  yang mempunyai dua  node yaitu lebih dari 50% dan kurang dari 50%.  Atribut yang akan  dihitung  adalah  tahun,  service  berkala  kendaraan,  kepemilikan  kendaraan,  jenis  pelayanan,  emisi  gas buang, speedometer, efisiensi rem, tingkat kebisingan klakson, kemampuan pancar lampu utama. Berikut adalah contoh perhitungan manual yang diambil yaitu efisiensi rem. Hasil perhitungan dapat dilihat pada Tabel 7.
KACA FILM KENDARAAN = TIDAK STANDART
LULUS 5 TIDAK LULUS 25 30 0.65 0.65 EFISIENSI REM LEBIH DARI 50% LULUS 3 ENTROPY(EFISIENSI REM)=(3+1)/30*INFO(3,1)+(2+24)/30*INFO(2,24) TIDAK LULUS 1 ENTROPY(EFISIENSI REM)=4/30*0.81+26/30*0.39 KURANG DARI 50% LULUS 2 ENTROPY(EFISIENSI REM) 0.45 TIDAK LULUS 24 GAIN(EFISIENSI REM) 0.20 30 SPLIT INFO(3,1) 0.81 SPLIT INFO(2,24) 0.39 Tabel 7. Hasil Perhitungan Node 2.2 NODE ATRIBUT VALUE LABEL JUMLAH KASUS SPLIT INFO ENTROPY GAIN LULUS TIDAK LULUS NODE 2.2 KACA FILM KENDARAAN = TIDAK STANDART 5 25 30 0.65 TAHUN > 10 TAHUN 3 3 6 1.00 < 10 TAHUN 2
22 24 0.41 30 0.53 0.12
…. ….
…. …. …. …. …. …. EFISIENSI REM LEBIH DARI 50% 3 1 4 0.81
KURANG DARI 50%
2 24 26 0.39
30 0.45 0.20
….
…. …. …. …. …. …. …. TINGKAT KEBISINGAN KLAKSON STANDART PABRIK 2 2 4 1.00
TIDAK STANDART PABRIK
3 23 26 0.52
30 0.58 0.07
Pada Tabel 7. Hasil perhitungan node 2.2 atribut kaca film kendaraan = tidak standart  menghasilkan nilai gain terbesar yaitu atribut efisiensi rem sebesar 0.20 mempunyai dua node yaitu lebih dari 50% dan kurang dari 50%, node  pertama  yaitu  lebih  dari  50%  dengan  jumlah  kasus  3  terdiri  dari  2  “LULUS”  dan  1  “TIDAK  LULUS” menghasilkan  nilai  gain terbesar  yaitu atribut  tahun pembuatan  kendaraan sebesar 0.31  mempunyai dua  node
yaitu > 10 tahun dan < 10 tahun, node pertama yaitu > 10 tahun dengan jumlah kasus 2 terdiri dari 2 “LULUS” dan 0 “TIDAK LULUS” maka menghasilkan keputusan  “LULUS”, node kedua yaitu < 10 tahun dengan jumlah kasus  2  terdiri  dari  1  “LULUS”  dan  1  “TIDAK  LULUS”  menghasilkan  nilai  gain  terbesar  yaitu  atribut kemampuan  pancar  lampu  utama    sebesar  1.00  dengan  jumlah  kasus  node  baik  1  “LULUS”  dan  0  “TIDAK LULUS”  maka  menghasilkan  keputusan  “LULUS”,  node  buruk  dengan  jumlah  kasus  0  “LULUS”  dan  1 “TIDAK LULUS” maka menghaslkan keputusan “TIDAK LULUS”. Sedangkan node kedua yaitu kurang dari 50%  dengan  jumlah  kasus  26  terdiri  dari  2  “LULUS”  dan  24  “TIDAK  LULUS”  menghasilkan  nilai  gain terbesar yaitu atribut  kemampuan pancar lampu utama sebesar 0.20 yang  mempunyai dua node yaitu baik dan buruk,  node  buruk  dengan  jumlah  kasus  21  terdiri  dari  0  “LULUS”  dan  21  “TIDAK  LULUS”  maka menghasilkan  keputusan  “TIDAK  LULUS”,  node  baik  dengan jumlah  kasus 5  terdiri dari 2 “LULUS” dan 3 “TIDAK  LULUS”  menghasilkan nilai gain terbesar yaitu atribut service berkala kendaraan sebesar 0.17 yang mempunyai dua  node  yaitu rutin dan tidak rutin,  node rutin dengan jumlah  kasus 0  “LULUS” dan 1  “TIDAK LULUS” maka menghasilkan keputusan “TIDAK LULUS”, node tidak rutin dengan jumlah kasus 2 “LULUS” dan 2 “TIDAK LULUS” menghasilkan nilai gain terbesar yaitu atribut tahun pembuatan kendaraan sebesar 0.31 yang mempunyai dua node yaitu < 10 tahun dan > 10 tahun. Node < 10 tahun dengan jumlah kasus 2 “TIDAK LULUS”  dan  1  “LULUS”  maka  menghasilkan  keputusan  “TIDAK  LULUS”,  sedangkan  node  >  10  tahun dengan jumlah kasus 1 “LULUS” dan 0 “TIDAK LULUS” maka menghasilkan keputusan “LULUS”.  Berikut bentuk pohon keputusan dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Pohon Keputusan Node 2.2.
Berdasarkan hasil pohon  keputusan pada gambar 9, maka  dapat disimpulkan beberapa kondisi atau rule yang terjadi, yaitu
a. Jika kedalaman alur ban > 1mm dan speedometer sesuai maka lulus.
b. Jika  kedalaman  alur  ban  >1  mm,  speedometer  tidak  sesuai  dan  efisiensi  rem  lebih  dari  50%  maka lulus.
c. Jika kedalaman alur ban > 1 mm, speedometer tidak sesuai dan efisiensi rem kurang dari 50% maka tidak lulus.
d. Jika  kedalaman  alur  ban  <  1  mm,  kaca  film  kendaraan  standart  dan  kepemilikan  kendaraan  badan hukum maka tidak lulus.
e. Jika  kedalaman  alur  ban  <  1  mm,  kaca  film  kendaraan  standart,  kepemilikan  kendaraan  pribadi  dan service berkala tidak rutin maka lulus.
f. Jika  kedalaman  alur  ban  <  1  mm,  kaca  film  kendaraan  standart,  kepemilikan  kendaraan  pribadi, service berkala rutin dan kemampuan pancar lampu utama baik maka lulus.
g. Jika  kedalaman  alur  ban  <  1  mm,  kaca  film  kendaraan  standart,  kepemilikan  kendaraan  pribadi, service  berkala  rutin,  kemampuan  pancar  lampu  utama  buruk  dan  emisi  gas  buang  asap  tidak  tebal maka tidak lulus.
h. Jika  kedalaman  alur  ban  <  1  mm,  kaca  film  kendaraan  standart,  kepemilikan  kendaraan  pribadi, service berkala rutin,  kemampuan pancar  lampu utama buruk dan emisi  gas buang asap   tebal  maka lulus.
i. Jika kedalaman alur ban < 1mm, kaca film kendaraan tidak standart, efisiensi rem kurang dari 50%, kemampuan pancar lampu utama baik, dan service berkala kendaraan rutin maka tidak lulus.
j. Jika kedalaman alur ban <1 mm, kaca film kendaraan tidak standart, efisiensi rem kurang dari 50 %, kemampuan  pancar  lampu  utama  baik,  service  berkala  tidak  rutin  dan  tahun  pembuatan  <  10  tahun maka tidak lulus.
k. Jika kedalaman alur ban <1 mm, kaca film kendaraan tidak standart, efisiensi rem kurang dari 50 %, kemampuan  pancar  lampu  utama  baik,  service  berkala  tidak  rutin  dan  tahun  pembuatan  >  10  tahun maka  lulus.
l. Jika kedalaman alur ban < 1mm, kaca film kendaraan tidak standart, efisiensi rem kurang dari 50%, kemampuan pancar lampu utama buruk, maka tidak lulus.
m. Jika kedalaman alur ban < 1mm, kaca film kendaraan tidak standart, efisiensi rem lebih dari 50%, dan tahun pembuatan kendaraan >  10 tahun maka lulus.
n. Jika  kedalaman  alur  ban  <  1  mm,  kaca  film  kendaraan  tidak  standart,  efisiensi  rem  lebih  dari  50%, tahun pembuatan kendaraan < 10 tahun, dan kemampuan pancar lampu utama baik maka lulus.
o. Jika  kedalaman  alur  ban  <  1  mm,  kaca  film  kendaraan  tidak  standart,  efisiensi  rem  lebih  dari  50%, tahun pembuatan kendaraan < 10 tahun, dan kemampuan pancar lampu utama buruk maka tidak lulus.
4. Confusion Matrix
Untuk  menghitung akurasi menggunakan rumus persamaan (4)
Tabel 6. Confusion Matrix true TIDAK LULUS true LULUS PRED.TIDAK LULUS 6 3 PRED. LULUS 2 74
Pada  Tabel  6  menunjukan  hasil  uji  coba  yang  dilakukan  dengan  data  testing  dengan  jumlah  85  record menghasilkan jumlah kelas tidak lulus yang di prediksi benar sebanyak 6 record, yang diprediksi salah sebanyak 3  record.  Kelas  lulus  yang  diprediksi  benar  74  record,  yang  diprediksi  salah  sebanyak  2  record  menghasilkan nilai akurasi sebesar 94,12%. Berikut hasil perhitungan dengan menggunakan rumus akurasi
accuracy = 𝑡𝑝+𝑡𝑛 𝑡𝑝+𝑡𝑛+𝑓𝑝+𝑓𝑛 𝑥100%
= 74+6 74+6+2+3 𝑥100% = 80 85 𝑥100%
= 94,12%

## 4.2 Implementasi Algoritma C4.5 pada Rapidminer
Pada Implementasi  Algoritma  C4.5  menggunakan  software Rapidminer versi  9.10.000,  Pengujian  ini menggunakan 424 record yang dibagi menjadi 80%  data training dan 20% data testing untuk mengetahui hasil pohon keputusan dan  nilai accuracy. Untuk pengujian model dapat dilihat pada gambar 10.
Gambar 10. Proses Pengujian Pada Rapidminer.
a. Pohon Keputusan.
Dari  hasil  pengujian  pada  rapidminer  diperoleh  pohon  keputusan  seperti  gambar  dibawah  ini dapat dilihat pada gambar 11.
Gambar 11.Hasil Pohon Keputusan.
Berdasarkan  hasil  pohon  keputusan  diatas  ,maka  dapat  disimpulkan  beberapa  kondisi  atau  rule  yang  terjadi. Berikut keterangan pohon keputusan pada Rapidminer dapat dilihat pada gambar 12.
Gambar 12. Keterangan Pohon Keputusan.
b. Hasil Pengukuran Akurasi
Dari hasil pengujian dengan data testing yang diperoleh dari perhitungan menggunakan RapidMiner dengan confusion matrix dapat dilihat pada gambar 13.
Gambar 13. Hasil Accuracy.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  data  hasil  kuesioner  pengujian  kendaraaan  bermotor  menggunakan algoritma C4.5 dapat disimpulkan bahwa :
1. Penerapan  data  mining  telah  mendapatkan  model  klasifikasi  menggunakan  algoritma  C4.5  untuk klasifikasi  prediksi  hasil  pengujian  kendaraan  bermotor  pada  Dinas  Perhubungan  Kabupaten Rembang. Atribut Kedalaman Alur Ban merupakan indikator yang memiliki pengaruh paling besar dalam  penelitian  ini,  hal  ini  terlihat  dari  hasil  akhir  pohon  keputusan  yang  memunculkan Kedalaman Alur Ban node tertinggi sebagai root node.
2. Hasil  dari  implementasi  algoritma  C4.5  pada  perhitungan  manual  dan  Rapidminer  menggunakan 424  record  yang  dibagi  80%  untuk  data  training  dan  20%  untuk  data  testing  dihitung  secara manual dan menggunakan tools Rapidminer menghasilkan pohon keputusan Kedalaman Alur Ban yang  memiliki  node  tertinggi  sebagai  root  node  dan  tingkat  keakurasian  sebesar  94,12%,  Dari perhitungan  manual  dan  menggunakan  tools  Rapidminer  menghasilkan    nilai  akurasi  yang  sama dan pohon keputusan yang sama menghasilkan 15 rule/aturan.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima  kasih    kepada  pihak-pihak  yang  telah  mendukung  terlaksananya  penelitian  ini.  Terima  kasih  kepada Allah SWT yang telah  memberikan  kelancaran, rahmat dan hidayah-Nya, terima kasih kepada kedua orangtua yang  senantiasa  memberikan  doa  dan  dukungan,  terima  kasih  kepada  dosen  pembimbing  yang  telah membimbing  untuk  menyelesaikan  penelitian  ini,  terima  kasih  kepada  pihak  Dinas  Perhubungan  Kabupaten Rembang  yang  telah  membantu  dan  memberikan  kesempatan  untuk  melakukan  penelitian.  Semoga  dengan adanya penelitian ini dapat memberikan wawasan baru kepada penulis dan pembaca.

## REFERENCES
[1] R. Strategis and P. K. Rembang, “Rencana strategis (renstra),” 2021.
[2] P. D. Tengah, “PERATURAN DAERAH KABUPATEN REMBANG NOMOR 3 TAHUN2021 TENTANG PERUBAHAN ATAS PERATURAN DAERAH KABUPATEN REMBANG NOMOR 6 TAHUN 2010 TENTANG RETRIBUSI PENGUJIAN KENDARAAN BERMOTOR,” 2021.
[3] H. W. H. S. R. T. Winda Ningtyas, “EFEKTIVITAS HUKUM UJI BERKALA PADA KENDARAAN BERMOTOR JENIS PICK UP TERHADAP TERJADINYA KECELAKAAN DI KABUPATEN LAMONGAN,” NOVUM  J. Huk. Vol. 7 Nomor 1 , Januari 2020 JENIS Pick UP TERHADAP TERJADINYA KECELAKAAN DI Hananto Widodo Hezron Sabar Rotua Tinambunan NOVUM  J. Huk. Vol. 7 Nomor 1 , Januari 2020 , vol. 7, pp. 107–115, 2020.
[4] K. W. Saputro, “Penerapan Data Mining dengan Algoritma Iterative Dichotomiser Three (ID3) Untuk Klasifikasi Hasil Uji Kelayakan Kendaraan Bermotor (Studi Kasus : Dinas Perhubungan Kabupaten Nganjuk),” Simki-techsain , vol. 1, no. 3, pp. 1–9, 2017.
[5] I. Budiman and R. Ramadina, “Penerapan Fungsi Data Mining Klasifikasi untuk Prediksi Masa Studi Mahasiswa Tepat Waktu pada Sistem Informasi Akademik Perguruan Tinggi,” Ijccs , vol. x, No.x, no. 1, pp. 1–5, 2015.
[6] R. K. D. Mirza Krista Dewayana, Rizal Setya Perdana, “IMPLEMENTASI KLASIFIKASI UJI BERKALA KELAYAKAN KENDARAAN BERMOTOR MENGGUNAKAN METODE DECISION TREE DENGAN ALGORITMA IMPROVED ITERATIVE DICHOTOMISER 3 (ID3)Studi Kasus : Dinas Perhubungan, Komunikasi dan Informatika Kabupaten Banyuwangi Mirza.”
[7] A. Purwanto, A. Primajaya, and A. Voutama, “Penerapan Algoritma C4 . 5 dalam Prediksi Potensi Tingkat Kasus Pneumonia di Kabupaten Karawang,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 08, no. 4, pp. 390–396, 2020, doi: 10.26418/justin.v8i4.41959.
[8] I. Amirulloh and Taufiqurrochman, “Komparasi Model Klasifikasi Algoritma Keterlambatan Siswa Masuk Sekolah,” Semin. Nas. Sains dan Teknol. Fak. Tek. Univ. Muhammadiyah Jakarta , no. November, pp. 1–4, 2017.
[9] B. Suherman, “Implementasi data mining untuk memprediksi pemasaran produk helmet dengan algoritma c4.5 pada pt. indosafety manufacture,” 2018.
[10] M. A. Puspa, “Implementasi Data Mining Klasifikasi Algoritma C4.5 Dalam Perekrutan Perangkat Desa,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 1, no. 2, pp. 92–97, 2019.
[11] R. Indriyani, “Skripsi penerapan algoritma c4.5 dalam memprediksi data penjualan bisnis gerai busana muslim,” 2019.
[12] V. M. Magfirah, “Penerapan data mining untuk klasifikasi kepuasan pelanggan transportasi online (ojek online ) menggunakan algoritma c4.5,” 2018.
[13] D. Exasanti and A. Jananto, “Analisa Hasil Pengelompokan Wilayah Kejadian Non- Kebakaran Menggunakan Agglomerative Hierarchical Clustering pada Dinas Pemadam Kebakaran Kota Semarang,” J. tekno Kompak , vol. 15, no. 2, pp. 63–75.
[14] Sigit Abdillah A11.2011.06469, “PENYAKIT STROKE DENGAN KLASIFIKASI DATA MINING PADA,” 2011.
[15] T. Novika, H. Okprana, A. P. Windarto, and H. Siahaan, “Penerapan Data Mining Klasifikasi Tingkat Pemahaman Siswa Pada Pelajaran Matematika,” vol. 5, pp. 9–17, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i1.2498.