875 Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 875-884 E-ISSN 2503-2933

## Algoritma C4.5 Pada Sistem Analisis Data Untuk Klasifikasi Nasabah Sebagai Dasar Promosi Penjualan Produk Asuransi
Sholihul Umam 1 , Febrian Wahyu Christanto* 2
1 PT. Sun Life Financial, Semarang, Indonesia
*2 Program Studi S1 Teknik Informatika Universitas Semarang, Semarang, Indonesia e-mail: 1 sholihulumam140109@gmail.com, * 2 febrian.wahyu.christanto@usm.ac.id

## Abstrak
PT.  Sun  Life  Financial  adalah  perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  jasa  konsultan Financial  atau  Asuran-si.  Perusahaan  ini  mengolah  data  klasifikasi  nasabah  masih menggunakan  perhitungan  secara  manual  dan  menggunakan  program  Ms.Excel.  Metode pengembangan  sistem  pada  penelitian  ini  menggunakan  RAD  (Rapid  Application Development).  Metode  untuk  mengolah  data  klasifikasi  nasabah  menggunakan  pohon keputusan algoritma C4.5. Kelebihan algoritma ini antara lain adalah kemampuan memproses data  numerik dan  diskrit,  mudah  ditafsirkan,  dan  tersepat diantara  algoritma  lainnya.  Bahwa hasil kuesioner kepuasan pengguna menyatakan 48% sangat setuju, 45% setuju, 5% cukup, dan 2%  menyatakan  tidak  setuju.  Kesimpulan  yang  didapatkan  bahwa  aplikasi  sistem  informasi data  mining  yang  dibangun  ini  berhasil  menyelesaikan  masalah  untuk  membantu  pencarian penyebab polis mati (Lapse) atau polis aktif (Inforce) di PT. Sun Life Financial Indonesia.
Kata kunci — Sistem Informasi, Algoritma C4.5, Promosi, UML, RAD.

## Abstract
PT.  Sun  Life  Financial  is  a  company  engaged  in  the  field  of  financial  consulting  or insurance services. This company processes customer classification data still using calculations manually  and  using  Ms.  Excel.  The  system  development  method  in  this  research  uses  RAD (Rapid Application Development). The method for pro-cessing customer classification data uses the decision tree algorithm C4.5. The strengths of this algorithm in-clude the ability to process numerical  and  discrete  data,  are  easily  interpreted,  and  are  fastest  among  other  algorithms. That the results of the user satisfaction questionnaire stated 48% strongly agreed, 45% agreed, 5%  were  enough,  and  2%  stated  disagreed.  The  conclusion  was  that  the  data  mining information system applica-tion that was built successfully resolved the problem to help find the cause of the dead policy (Lapse) or active policy (Inforce) at PT. Sun Life Financial Indonesia.
Keywords — Information Systems, C4.5 Algorithm, Promotion, UML, RAD.

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  dalam  sains  dan  teknologi  membuat  manusia  terus  melakukan  sesuatu yang  baru  di  berbagai  bidang  -  bidang  pekerjaan.  Dengan  perkembangan  teknologi  ini, perusahaan  membuat  penggunaan  teknologi  yang  kuat  mengikuti  kebutuhan  perusahaan. Penemuan  yang  muncul  dalam  teknologi  untuk  menggantikan  berbagai  fungsi  dan  pekerjaan manusia yang berguna untuk membantu dan memfasilitasi pekerjaan manusia [1].
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 875-884 E- ISSN 2503-2933 876
Sholihul , et., al [ Algoritma C4.5 pada Sistem Analisis Data Untuk Klasifikasi Nasabah Sebagai Dasar Promosi Penjualan Produk Asuransi]
IJCCS Vol. x, Nopage–end_page
Berdasarkan wawancara dengan Kepala Biro Promosi PT. Sun Life Financial Semarang, didapatkan  data  seperti  strategi  untuk  penentuan  anggaran  promosi  dan  pembentukan  tim promosi  yang  akan  mempromosikan  produk-produk  PT.  Sun  Life  Financial  Semarang. Pencapaian  target  market  dari  tim  promosi  sendiri  akan  sulit  tercapai  jika  data-data  yang  ada tidak bisa diolah secara baik, benar dan cepat. Contoh data menggunakan data di dalam SPAJ (Surat Pengajuan Asuransi Jiwa).
PT.  Sun  Life  Financial  adalah  perusahaan  di  bidang  asuransi  dan  konsultan  finansial. Sistem  analisa  data  nasabah  yang  terdapat  pada  PT.  Sun  Life  Financial  selama  ini  masih mengunakan proses manual yaitu dalam melakukan proses analisa masih menggunakan program bantu Ms.Excel dimana dalam proses perhitungan klasifikasi data nasabah membutuhkan waktu yang sangat lama sehingga hal ini menyebabkan terjadi kesalahan-kesalahan dalam melakukan perhitungan analisa klasifikasi data nasabah. Melihat permasalahan ini, maka dibutuhkan solusi yang nantinya dapat membantu pada sistem tersebut.
Sistem  analisa  data  untuk  klasifikasi  nasabah  sebagai  dasar  promosi  penjualan  produk asuransi  adalah  sebuah  sistem  yang  akan  digunakan  untuk  menentukan  klasifikasi pengkategorian nasabah masuk ke golongan pasar menengah atau golongan pasar keatas sebagai acuan untuk penjualan produk asuransi yang tepat sasaran dengan kemampuan finansial nasabah tersebut  dan  bertujuan  untuk  menghindari  terjadinya  polis  lapse  (mati)  yang  bisa  berdampak pada  penurunan  RBC  (Risk  Based  Capital)  perusahaan  [2][3][4].  Sehubungan  dengan permasalahan  ini  maka  dibutuhkan  sistem  informasi  analisa  klasifikasi  data  nasabah  yang terkomputerisasi  dan  bisa  diakses  secara  mudah  yang  terkoneksi  oleh  jaringan  internet  [5]. Teknologi  yang  tepat  dalam  pemanfaatan  teknologi  internet  adalah  teknologi  aplikasi  sistem informasi  berbasis  web.  Dengan  menggunakan  aplikasi  berbasis  web  yang  terkomputerisasi diharapkan  akan  lebih  efektif  dalam  pekerjaan  dan  meminimalkan  terjadinya  kesalahan  dalam perhitungan analisa klasifikasi data nasabah [6]. Dengan permasalahan tersebut maka judul yang diangkat  sebagai  tema  adalah  “Algoritma  C4.5  Pada  Sistem  Analisis  Data  Untuk  Klasifikasi Nasabah Sebagai Dasar Promosi Penjualan Produk Asuransi”
Data  mining  adalah  proses  penggalian  data  dari  data  yang  bersifat  implisit,  tidak  di ketahui,  dan  dianggap  kurang  berguna  menjadi  sebuah  informasi  atau  pengetahuan  dari pengeloaan pola dari data yang berjumlah banyak [7][8], secara umum terdapat 5 (lima) peranan yaitu  estimasi,  prediksi,  klasifikasi,  clustering,  dan  asosiasi.  Pemilihan  algoritma  C4.5  sendiri dalam  penelitian  ini  sendiri  melalui  beberapa  perbandingan  antara  algoritma  C4.5,  K-Nearest, dan Naïve Bayes yang hasilnya terdapat pada Tabel 1 di bawah ini.
Tabel 1. Perbandingan Algoritma Klasifikasi C4.5 K-Nearest Naïve Bayesian Digunakan untuk pengambilan keputusan menggunakan  struktur  hirarki atau pohon. Digunakan untuk pengklasifikasian yang didasarkan pada analogi. Digunakan  dalam  statistika dalam perhitngan peluang dan penarikan hipotesis. Konsep  C4.5  adalah  data yang digambarkan dalam tabel berisi atribut dan record. Membandingkan  data  uji  dan data  pelatihan  yang  terletak dekat dan memiliki kemiripan dengan data uji. Berdasarkan pada probabilitas sederhana dengan mengasumsikan bahwa atribut dalam data bersifat terpisah. Atribut  digunakan  sebagai parameter. Jarak  data  uji  dan  data pelatihan dihitung dengan banyak persamaan Menentukan label yang memiliki peluang paling tinggi
877 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 875-884 E-ISSN 2503-2933
Sholihul , et., al [ Algoritma C4.5 pada Sistem Analisis Data Untuk Klasifikasi Nasabah Sebagai Dasar Promosi Penjualan Produk Asuransi]
clear, implies research results (First Author)
Pada Tabel 1 diatas menjelaskan perbandingan antara C4.5 dengan metode data mining lain  yaitu  K-Nearest  Neighbor  adalah  algoritma  K-Nearest  Neighbor  ini  digunakan  untuk pengklasifikasian  yang  didasarkan  pada  analogi.  Dari  perbandingan-perbandingan  ini  maka dalam penelitian sistem analisis data untuk klasifikasi nasabah sebagai dasar promosi penjualan produk  asuransi  ini  efektif  apabila  digunakan  Algoritma  C4.5  karena  metode  ini  di  gunakan untuk  pengambilan  keputusan  menggunakan  struktur  hirarki  atau  pohon  dalam  mengetahui keputusan sebab polis mati dan aktif dari pengelolaan data nasabah yang sudah ada bukan untuk memprediksi lagi.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Tinjauan Pustaka
Penelitian  terdahulu  disajikan  dalam  tabel  daftar  judul  dan  hasil  penelitian  terdahulu untuk  dianalisa  sebagai  dasar  pembuatan  klasifikasi  nasabah  pada  PT.  Sun  Life  Financial bertujuan  untuk  membuat  analisa  klasifikasi  lebih  baik  dan  unggul  dari  penelitian-penelitian terdahulu, berikut ini adalah tabel penelitian terdahulu yang terdapat pada Tabel 2.
Tabel 2. Penelitian Terdahulu
Judul Hasil Penelitian Klasifikasi  Nasabah  Menggunakan  Algoritma C4.5  Sebagai  Dasar  Pemberian  Kartu  Kredit [9]. Sistem  yang  dibangun  membantu  klasifikasi kriteria  anggota  dalam  pengajuan  kartu  kredit yang berpotensi dan tidak berpotensi. Implementasi  Data  Mining  Untuk  Pengenalan Karakteristik  Transaksi  Customer  Dengan Menggunakan Algoritma C4.5 [10]. Implementasi  data  mining  dengan  Algoritma C4.5 untuk pengenalan karakteristik customer. Klasifikasi  Data  Nasabah  Sebuah  Asuransi Menggunakan Algoritma C4.5 [11]. Menggunakan  atribut  penghasilan,  premi dasar,  cara  pembbayaran,  mata  uang,  dan status custumer. Label klasifikasi menggunakan  keterangan  lancar  atau  tidak lancar. Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Memprediksi  Keuntungan  Pada  PT  SMOE Indonesia [12]. Prediksi  pencapaian  keuntungan  PT.  SOME Indonesia.  Data  awal  numerik  maupun  non numerik  akan  sesusai  klasifikasi  untuk keperluan  analisa.  Output  dari  penelitian  ini adalah proses klasifikasi dan pohon keputusan. Analisa dan Penerapan Algoritma C4.5 Dalam Data  Mining  Untuk  Mengidentifikasi  Faktor- faktor Penyebab Kecelakaan Kerja Konstruksi PT. Arupadhatu Adisesanti [13]. Penggunaan Algoritma C4.5 untuk mengidentifikasi penyebab kecelakaan konstruksi serta pengukuran efektivitas C4.5.
Tabel 2 di atas telah menjelaskan mengenai hasil penelitian terdahulu menggunakan C4.5. dari hasil analisa 5 penelitian terdahulu tersebut maka sistem analisa klasifikasi nasabah dengan algoritma  C4.5  yang  akan  dibangun  pada  PT.  Sun  Life  Financial  memiliki  keunggulan  dari penelitian terdahulu yaitu sistem ini membantu pengklasifikasian nasabah yang berpotensi polis mati  (Lapse)  dan polis dapat  berlanjut jangka  panjang  (inforce),  dapat  mengenali  karakteristik nasabah sesuai kemampuan financial yang dimiliki, memiliki atribut yang lebih lengkap untuk klasifikasi,  dan  sistem  yang  dibangun  memiliki  output  lebih  baik  dalam  proses  pendataan klasifikasi nasabah.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 875-884 E- ISSN 2503-2933 878
Sholihul , et., al [ Algoritma C4.5 pada Sistem Analisis Data Untuk Klasifikasi Nasabah Sebagai Dasar Promosi Penjualan Produk Asuransi]
IJCCS Vol. x, Nopage–end_page

## 2.2 Metode Pengumpulan Data
Makalah  Pengumpulan  data  dititik  beratkan  pada  klasifikasi  data  nasabah  data  yang didapat yaitu berupa SPAJ (Surat Pengajuan Asuransi Jiwa) yang berisikan data nasabah yang lengkap.  Selain  itu  pengumpulan  data  dilakukan  dengan  mencari  literatur  yang  berhungan dengan  pembuatan  Sistem  Analisis  Data  Untuk  Klasifikasi  Nasabah  Sebagai  Dasar  Promosi Penjualan Produk Asuransi.
Wawancara  secara  langsung  kepada  pihak  PT.  Sun  Life  Financial  untuk  mendapatkan data yang berhubungan dengan biro promosi. Contoh pertanyaan :
a.  Bagaimana cara bapak mendapatkan data nasabah yang mengajukan asuransi?
Narasumber  :  dengan  memberikan  form  SPAJ  yang  diisi  oleh  calon  nasabah  diisi  dengan sesuai tujuan pengajuan asuransi nasabah.
b.  Selanjutnya proses apa yang dilakukan setelah memperoleh data tersebut? Narasumber  :  setelah  data  didapat  lengkap  akan  di  teruskan  ke  proses  bagain  verifikasi (bagian  underwriting)  apakah  calon  nasabah  diterima  atau  tidak  berdasarkan  aturan perusahaan asuransi.
c.  Bagaimana cara bagian biro promosi memasarkan produk? Narasumber:  biasanya  biro  promosi  akan  mencari  data  nasabah  yang  sudah  disetujui  oleh perusahaan  sebagai  bahan  pertimbangan  ke  arah  mana  produk  akan    dipasarkan,  ke  pasar ekonomi  kebawah,  menengah  atau  keatas,  pengusaha,  karyawan,  pekerja  professional ataupun pedagang.

## 2.3 Metode Pengembangan Sistem
Penelitian ini memerlukan metodologi agar pelaksanaan tercapai. Metode pengembangan sistem menggunakan RAD (Rapid Application Development). Berikut dalam Gambar 1 adalah tahap-tahap metodologi Rapid Application Development (RAD) [14].
Gambar 1. Siklus Rapid Application Development
Gambar  1  diatas  merupakan  gambaran  proses  pada  metode  Rapid  Application Development (RAD) untuk tahapan – tahapan yaitu identifikasi syarat dan tujuan, perancangan sistem dengan pengguna, pembangunan sistem, dan pengenalan sistem baru yang sesuai dengan pengembangan sistem dalam penelitian ini.
879 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 875-884 E-ISSN 2503-2933
clear, implies research results (First Author)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari  hasil  pengumpulan  data  pada  PT.  Sun  Life  Financial  Indonesia  digunakan  sebagai data  primer  dalam  penelitian  dimana  diambil  sampel  data  selama  sebulan  yaitu  pada  bulan Oktober  2020, data  tersebut  diberikan  dalam  bentuk  soft copy  menggunakan  Microsoft  Excel. Decision  tree  memiliki  dua  jenis  atribut  dari  data  yang  terdiri  dari  beberapa  atribut  input  dari atribut target dan tentunya mendukung masalah yag ada, fungsinya sebagai pembanding dalam perhitungan Gain dan Ratio.
Sampel data training minimal harus memiliki satu atribut target yang nilainya yang berisi hipotesis  permasalahan  dari  setiap  record.  Penelitian  ini  menggunakan  nilai  dari  atribut  target yaitu inforce atau lapse. Atribut input yang memiliki gain ratio yang terbesar adalah atribut akar seperti yang terdapat dalam Tabel 3 berikut.
Tabel 3. Konsep Data Dalam Decision Tree
Tabel 3 diatas merupakan tabel yang digunakan untuk rule penentuan pembuatan pohon keputusan  (decision  tree)  yang  akan  diimplementasikan  ke  dalam  aplikasi.  Untuk  perhitungan split  info  dan  gain  ratio  pada  persamaan  dibawah  ini  menggunakan  beberapa  atribut  yaitu  S yang berisi kumpulan kasus, A yang berisi atribut, dan n yang berisi jumlah pembagian atribut A,  |S_i|  yang  adalah  proposi  |S_i|  terhadap  S,  |S|  adalah  banyak  kasus  dalam  S,  dan  Entropy (S_i) adalah entropy untuk sampel dengan nilai ke-i [7].
(1)
∗
(2)
,

## | | || ∗
Pada  SplitInfo,  nilai  D  adalah  ruang  data  sampel  untuk  data  training,  Nilai  D_j  adalah jumlah sampel pada adribut j.
(3)
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 875-884 E- ISSN 2503-2933 880
IJCCS Vol. x, Nopage–end_page
!"#$%& ( ) *) + * |)| ∗  &, - ) + |)| . +/ (4) 01!$21"!&
01!$ , ( !"#$%&( )
Class Diagram adalah gambaran struktur dari abstraksi domain (kelas) dari suatu sistem yang berelasi. Relasi tersebut digambarkan Gambar 2.
Gambar 2. Class Diagram
Pada Gambar 2 Class diagram diatas menggambarkan relasi kelas beserta hubungan class satu  sama  lain  seperti  hubungan  antara  data  nasabah  dan  hubungan  user  dengan  sistem diaplikasi.
Form menu Admin berfungsi untk memberikan menu pilihan untuk mengelola data yang disediakan diaplikasi ini, untuk interface ini terdapat  pada Gambar 3 di bawah ini.
881 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 875-884 E-ISSN 2503-2933
clear, implies research results (First Author)
Gambar 3. Form Menu Home Admin
Pada Gambar 3 di atas adalah gambar tampilan interface di dalam home admin aplikasi tampilan  utama.  Di  dalam  interface  home  ini  berisikan  menu-menu  yang  ada  di  aplikasi. Sedangkan tampilan hasil perhitungan menggunakan C4.5 dan pohon keputusan hasil dan saran terdapat pada Gambar 4 dan Gambar 5.
Gambar 4. Tampilan Form Perhitungan C4.5
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 875-884 E- ISSN 2503-2933 882
Sholihul , et., al [ Algoritma C4.5 pada Sistem Analisis Data Untuk Klasifikasi Nasabah Sebagai Dasar Promosi Penjualan Produk Asuransi]
IJCCS Vol. x, Nopage–end_page
Gambar 5. Tampilan Form Hasil dan Saran

## 5. SARAN
Data mining dengan algoritma C4.5 (Decision Trees) ini efektif karena dalam metode ini dapat dilihat rule perhitungan untuk menentukan sebuah keputusan berdasarkan klasifikasi suatu data  yang  digambarkan  dalam  bentuk  rule  pohon  keputusan  atau  Decision  Trees.  Berdasarkan hasil  persentase  yang  sudah  dibuat  dapat  di  simpulkan  bahwa  48%  responden  sangat  setuju menyatakan  aplikasi  memerlukan  update,  45%  responden  menyatakan  setuju,  dan  5% menyatakan  cukup,  dan  2%  menyatakan  tidak  setuju.  Untuk  diagram  hasil  terdapat  pada Gambar 6 di bawah ini.
883 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 875-884 E-ISSN 2503-2933
clear, implies research results (First Author)
Gambar 6. Diagram Pie Kuesioner
Dari  Gambar  6  diagram  pie  hasil  kuesionar  yang  menjelaskan  persentase  keseluruhan kuesionar  yang  sudah  diisi  oleh  20  orang  pengguna  sistem  menyatakan  bahwa  aplikasi  sistem informasi data mining ini berhasil menyelesaikan masalah untuk membantu pencarian penyebab polis mati (Lapse) atau polis aktif (Inforce) di PT. Sun Life Financial Indonesia.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Tim  peneliti  mengucapkan  terimakasih  kepada Program Studi S1 Teknik Informatika Fakultas    Teknologi    Informasi    dan    Komunikasi Universitas  Semarang  atas  dukungan dana penelitian PT. Sun Life Financial Semarang atas dukungan dalam penggalian data sebagai bahan dalam penelitian ini

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H.  Hanafiah  and  A.  Pirmansyah, “Pembangunan  Sistem  Informasi  Kepegawaian Berbasis Web di Kantor Desa Manggungharja,” J. Sist. Informasi, J-SIKA , Vol. 01, No. 01, pp. 47–52, 2019.
[2] S.  S.  Akpan,  F.  Mahat,  N.  Bany-Ariffin,  and  A.  Nassir, “Performance  Effect  of  Risk- Based  Capital  Policy  on  Insurers:  Longitudinal  Microdata  Evidence,” J.  African  Bus. , Vol. 22, No. 1, pp. 1–21, 2019, doi: 10.1080/15228916.2019.1695181.
[3] M.  R.  Azkia,  M.  Mayadi,  M.  Huda,  and  Kusrini, “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Program Studi Calon Peserta Didik Menggunakan Metode Pohon Keputusan C4.5 (Studi Kasus : Prodi Universitas Amikom Yogyakarta)” Semnasteknomedia Online, Vol. 6, No. 1, pp. 43–48, 2018.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 875-884 E- ISSN 2503-2933 884
IJCCS Vol. x, Nopage–end_page
[4] L. Swastina, “Penerapan Algoritma C4 . 5 Untuk Penentuan Jurusan Mahasiswa,” Gema Aktual. , Vol. 2, No. 1, pp. 93–98, 2018.
[5] Y.  Kustiyahningsih  and  E.  Rahmanita, “Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan Menggunakan Algoritma C4.5. Untuk Penjurusan SMA,” J. Semantec , Vol. 5, No. 2, pp. 101–108, 2016.
[6] S. F. Mulaki, N. Setiyawati, and A. F. Wijaya, “Analisis Data Mahasiswa Menggunakan Algoritma  K-Means  Clustering  Sebagai  Dasar  Pelaksana  Promosi,”  JBASE  -  J.  Bus. Audit Inf. Syst. , Vol. 1, No. 2, pp. 30–39, 2018, doi: 10.30813/.v1i2.1259.
[7] J. Suntoro, Data Mining Algoritma dan Implementasi Dengan Pemrograman PHP , Vol. 1. Jakarta, 2019.
[8] J.  Suntoro,  F.  W.  Christanto,  and  H.  Indriyawati, “Software  Defect  Prediction  Using AWEIG  +  ADACOST  Bayesian  Algorithm  for  Handling  High  Dimensional  Data  and Class  Imbalance  Problem  Software  Defect  Prediction  Using  AWEIG  +  ADACOST Bayesian Algorithm for Handling High Dimensional Data and Class Imbalanced,” Int. J. Inf. Technol. Bus. , Vol. 1, No. 1, pp. 36–41, 2018, doi: 10.24246/ijiteb.112018.36-41.
[9] L.  N.  Rani, “Klasifikasi  Nasabah  Menggunakan  Algoritma  C4.5  Sebagai  Dasar Pemberian Kredit,” INOVTEK Polbeng - Seri Inform. , Vol. 1, No. 2, p. 126, 2016, doi: 10.35314/isi.v1i2.131.
[10]  S.  Faradillah, “Implementasi  Data  Mining  Untuk  Pengenalan  Karakteristik  Transaksi Customer  Dengan  Menggunakan  Algoritma  C4.5,”  Pelita Inform.  Budi  Darma , Vol. V, No. 3, pp. 63–70, 2013.
[11]  Sunjana, “Klasifikasi  Data  Nasabah  Sebuah  Asuransi  Menggunakan  Algoritma  C4.5,” Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI 2010) . p. D-31-D34, 2010.
[12]  T.  Tukino, “Application  of  The  C4.5  Algorithm  to  Predict  Profits  at  PT  SMOE Indonesia,” J. Sist. Inf. Bisnis , Vol. 9, No. 1, p. 39, 2019.
[13]  E.  Elisa, “Analisa  dan  Penerapan  Algoritma  C4.5  Dalam  Data  Mining  Untuk Mengidentifikasi  Faktor-faktor  Penyebab  Kecelakaan  Kerja  Kontruksi  PT.  Arupadhatu Adisesanti,” J. Online Inform. , Vol. 2, No. 1, p. 36, 2017, doi: 10.15575/join.v2i1.71.
[14]  C. Solamo and M. Rowena, Software Engineering , 1.2. Java Education & Development Initiative (JEDI), 2006.