## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4961

## Penerapan Algoritma C5.0 Data Mining Untuk Mengetahui Pola Kepuasan Mahasiswa Terhadap Pelayanan Akademik

## Agung Triayudi
Prodi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: agungtriayudi@civitas.unas.ac.id
Email Penulis Korespondensi: agungtriayudi@civitas.unas.ac.id
Abstrak− Mahasiswa/I  merupakan  salah  satu  aspek  penting  dalam  peningkatan  mutu  bagi  perguruan  tinggi.  Salah  satu pelayanan  yang  diberikan  kepada  mahasiswa/I  adalah  pelayanan  akademik.  Mengetahui  kepuasan  terhadap  pelayanan akademik kepada mahasiswa/I bagi perguruan tinggi cukuplah penting. Proses yang dilakukan untuk mengetahui kepuasan mahasiswa/I terdapat beberapa kendala seperti masih belum digunakannya proses khusus yang dilakukan untuk mengetahui kepuasan mahasiswa/I. Mengetahui pola kepuasan mahasiswa/I terhadap layanan akademik harus diketahui. Untuk mengetahui pola kepuasan mahasiswa/I dapat dilakukan dengan melakukan pengolahan data berdasarkan dengan isian data kuesioner yang telah dilakukan sebelumnya. Data mining merupakan sebuah proses pengolahan data yang tersimpan pada gudang data. Data mining  melakukan  pengolahan  data  yang  besar  dengan  tujuan  untuk  mendapatkan  informasi  –  informasi  berharga  yang tersimpan  pada  kumpulan  data  tersebut.  Algortima  C5.0  merpuakan  salah  satu  algoritma  pada  data  mining  yang  dapat membantu menyelesaikan permasalahan pada pengolahan data. Algoritma C5.0 mendapatkan hasil berdasarkan dengan pohon keputusan, hasil dari pohon keputusan nantinya akan menjadi sebuah aturan atau role baru. Hasil yang didapatkan dari proses penelitian yaitu sebuah rule atau pola yang dapat dipergunakan untuk mengetahui atribut atau layanan yang menjadi penyebab ketidakpuasan pelayanan akademik kepada mahasiswa/I
Kata Kunci: Data Mining; Kepuasan; Mahasiswa; Pola; Algoritma C5.0
Abstract− Students are one of the important aspects in improving the quality of higher education. One of the services provided to students is academic services. Knowing the satisfaction of academic services to students for tertiary institutions is quit e important. The process carried out to determine student satisfaction has several obstacles, such as the use of a special process to determine student satisfaction. Knowing the pattern of student satisfaction with academic services must be known. To find out the pattern of student satisfaction, it can be done by processing data based on the questionnaire data that has been done previously. Data mining is a process of processing data stored in data warehouses. Data mining performs large data processing with the aim of obtaining valuable information stored in the data set. The C5.0 algorithm is one of the algorithms in data mining that can help solve problems in data processing. The C5.0 algorithm gets results based on the decision tree, the results from the decision tree will later become a new rule or role. The results obtained from the research process are a rule or pattern that can be used to determine the attributes or services that cause dissatisfaction with academic services to students.
Keywords : Data Mining; Satisfaction; Student; Pattern; C5.0 Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Mahasiswa/I  merupakan  salah  satu  aspek  penting  dalam  peningkatan  mutu  bagi  perguruan  tinggi.  Mahasiswa berperan  untuk  menilai  terhadap  seluruh  proses  yang  terjadi  pada  perguruan  tinggi  yang  berguna  untuk peningkatan  mutu  bagi  perguruan  tinggi.  Peningkatan  mutu  bagi  perguruan  tinggi  bisa  dilihat  dari  baik  atau tidaknya  pelayanan  yang  disedikan  dan  juga  diberikan  oleh  perguruan  tinggi  terhadap  Mahasiswa/I. Pelayanan yang baik maka akan meningkatkan semangat bagi mahasiswa/I[1].
Salah satu pelayanan yang diberikan kepada mahasiswa/I adalah pelayanan akademik. Pelayanan akademik merupakan  sebuah  layanan  pendidikan  kepada  mahasiswa/I  yang  diberikan  oleh  perguruan  tinggi  berupa kurikulum,  fasilitas,  kemudahan  proses  dan  pembelajaran.  Pelayanan  akademik  diberikan  kepada  mahasiswa/I bertujuan  untuk  meningkatkan  minat  dan  kenyamanan  bagi  mahasiswa/I  untuk  serius  dalam  menjalani  proses pembelajaran diperguruan tinggi[2].
Mengetahui kepuasan terhadap pelayanan akademik kepada mahasiswa/I bagi perguruan tinggi cukuplah penting.  Hal  tersebut  didasari  dengan  sebagai  bahan  pengukuran  tingkat  kepuasan  yang  sudah  diberikan  oleh perguruan  tinggi  kepada  mahasiswa/I.  Dan  juga  untuk  mengetahui  pola  pelayanan  seperti  apa  yang  diinginkan oleh seluruh mahasiswa/I[3].
Proses yang dilakukan untuk mengetahui kepuasan mahasiswa/I terdapat beberapa kendala seperti masih belum digunakannya proses khusus yang dilakukan untuk mengetahui kepuasan mahasiswa/I. Proses mengetahui kepuasan  mahasiswa/I  masih  dilakukan  dengan  asumsi  dari  proses  pengumpulan  data  dengan  menggunakan kuesioner.  Dengan  cara  yang  dilakukan  tersebut  hasil  yang  didapatkan  belum  sepenuhnya  sesuai  dengan  fakta yang terjad sebenarnya.
Mengetahui pola kepuasan mahasiswa/I terhadap layanan akademik harus diketahui. Dengan mengetahui pola kepuasan mahasiswa/I memudahkan bagi perguruan tinggi untuk melakukan evaluasi terhadap peningkatan ataupun juga memperbaiki pelayanan akademik yang tidak sesuai dengan keinginan mahasiswa/I. Maka dari itu sudah  seharusnya  dilakukan  proses  sedini  mungkin  untuk  mengetahui  pola  kepuasan  mahasiswa/I  terhadap pelayanan akademik tersebut.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4961
Untuk  mengetahui  pola  kepuasan  mahasiswa/I  dapat  dilakukan  dengan  melakukan  pengolahan  data berdasarkan  dengan  isian  data  kuesioner  yang telah  dilakukan  sebelumnya.  Dari  data  yang  telah  dikumpulkan, kemudian  dilakukan  pengolahan  data  sehingga  didapati  pola  terhadap  kepuasan  mahasiswa/I  bagi  pelayanan akademik  yang  diberikan.  Maka  dari  itu  perlu  dilakukan  sebuah  proses  pengolahan  data  untuk  membantu mempermudah proses yang dilakukan.
Data mining  merupakan sebuah proses pengolahan data yang tersimpan pada gudang data. Data mining melakukan pengolahan data yang besar dengan tujuan untuk mendapatkan informasi  – informasi berharga yang tersimpan  pada  kumpulan  data  tersebut.  Informasi  berharga  tersebut  bisa  berupa  sebuah  pola,  hubungan keterkaitan  ataupun  yang  lainnya.  Maka  dari  itu,  data  mining  merupakan  sebuah  cara  yang  tepat  untuk menyelesaikan permasalahan dalam mengetahui pola kepuasan pelayanan akademik[4], [5].
Pada data mining terdapat banyak metode yang dipergunakan untuk membantu dalam proses penyelesaian masalah. Metode – metode yang dapat dipergunakan untuk proses pada data mining seperti K-Nearest Neighbor, Naïve Bayes, Apriori, Rough Set, Support Vector Machine, K-Means, K-Medoids dan juga metode lainnya[6]– [12].  Pada  penelitian  ini  untuk  mengetahui  pola  kepuasan  pelayanan  akademik  mahasiswa  akan  digunakan algoritma C5.0 untuk proses penyelesain permasalahan.
Algortima C5.0 merpuakan salah satu  algoritma pada data mining yang dapat  membantu menyelesaikan permasalahan  pada  pengolahan  data.  Algortima  C5.0  merupakan  bagian  dari  proses  klasifikasi  data  mining. Klasifikasi pada data mining dilakukan dengan melakukan pengenalan pola terhadap data dan menjadikan kedalam sebuah kelompok tertentu[13].
Algoritma  C5.0  mendapatkan  hasil  berdasarkan  dengan  pohon  keputusan,  hasil  dari  pohon  keputusan nantinya akan menjadi sebuah aturan atau role baru. Proses pada Algortima C5.0 berdasarkan dengan perhitungan nilai information dan juga gain. Setelah perhitungan nilai information dan gain, selanjutnya atribut dengan nilai tertinggi akan menjadi akar dari pohon keputusan. Nilai pada atribut akan menjadi cabang pada pohon keputusan untuk proses pengambilan keputusan[14].
Penelitian yang dilakukan oleh Carlis Hutabarat pada tahun 2018, didapatkan hasil bahwa algoritma C5.0 dapat  menghasilkan  model  prediksi  dengan  hasil  tingkat  akurasi  yang  lebih  tinggi  dalam  memprediksi permintaan[15]. Penelitian lainnya yang dilakukan oleh Dandi Junandi Purba ditahun 2020 dengan hasil penelitian bahwa  algoritmaC5.0  untuk  menyelesaikan  masalah  faktor  yang  mempengaruhi  kepuasan  pelanggan  terhadap PDAM Tirta Lihou Kecamatan Gunung Malel[16].
Berdasarkan  dengan  penelitian  lainnya  oleh  Rikki  Piana  Padang  ditahun  2019  hasil  penelitian  yang didapatkan  dengan  memanfaatkan  data  mining  menggunakan  algoritma  C5.0  dalam  menganalisa  kelayakan prediksi penerima cleaning service (cs), informasi yang dihasilkan bersifatklasifikasi yaitu mengubah fakta yang sangat  besa  rmenjadi  pohon  keputusan  yang  mempresentasikan  aturan[17].  Ditahun  yang  sama  juga  dilakukan penelitian  oleh  Mauhati  Pardede,  dkk  mendapatkan  hasil  penelitian  hasil  dari  klasifikasi  algoritma  C5.0  Jika merespon kaidah baik hasil lulus dan jika merespon kaidah tidak baik maka hasil tidak lulus.
Dari penjabaran pembahasan penelitian diatas maka pada penelitian ini memiliki tujuan untuk mendapatkan pola dari mahasiswa/I terhadap pelayanan akademik yang diberikan oleh perguruan tinggi. Proses mendapatkan pola berdasarkan dengan data mining dengan menerapkan algoritma C5.0 untuk pembentukan pola.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Kerja Penelitian
Kerangka  kerja  penelitian  merupakan  sebuah  alur  proses  yang  dilalui  pada  penelitian.  Dengan  kerangka  kerja penelitian  dapat  mempermudah  tahapan  langkah  kerja  yang  dilakukan  pada  penelitian.  Dari  kerangka  kerja tersebut  dapat  dilihat  tahapan  per  tahapan  yang  sudah  dilalui  pada  penelitian.  Kerangka  kerja  penelitian  dapat dilihat pada gambar berikut:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4961

## 2.2 Data Mining
Data mining merupakan sebuah tahapan proses yang dilakukan pada pengolahan data yang banyak. Pengolahan data yang banyak dilakukan pada data yang telah tersimpan pada gudang penelitian. Pengolahan data pada data mining bertujuan untuk mendapatkan informasi – informasi berharga yang dapat dipergunakan untuk kepentingan bagi pemilik data. Selain itu juga proses yang dilakukan pada data mining dapat dipergunakan untuk mendapatkan sebuah pola baru yang tersimpan pada data tersebut[18], [19].

## 2.3 Algoritma C5.0
Algoritma C5.0 merupakan bagian dari proses klasifikasi pada data mining. Algoritma C5.0 merupakan perbaikan dari  algoritma  sebelumnya  seperti  ID3  dan  C4.5.  Pada  algoritma  C5.0  proses  dilakukan  dengan  membentukan pohon  keputusan  dan  mendapatkan  rule  aturan  yang  baru.  Pembentukan  akar  pada  pohon  keputusan  dari perhitungan  nilai  infromation  dan  gain  yang  melakukan  pemecahan  kelompok  beradasarkan  dengan  kelasnya masing – masing. Adapun rumus penyelesaian dapat dilihat pada berikut[13], [14]:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) =   ∑ − 𝑝𝑖 ∗  𝑙𝑜𝑔 2 𝑝𝑖 𝑛 𝑖=0 (1)
Keterangan : S : Himpunan kasus n :  Jumlah Partisi S pi :  Jumlah kasus pada partisi ke – I Untuk mendapatkan nilai gain selanjutnya digunakan formula dibawah ini
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆, 𝐴) =  𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) −   ∑ |𝑆𝑖| |𝑠| ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆𝑖) 𝑛 𝑖=1 (2)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Masalah
Prosedur pada pengolahan data kepuasan mahasiswa/I terhadap pelayanan akademik masih  berdasarkan asumsi dari kuesioner yang telah dikumpulkan. Tentu saja dari proses yang dilakukan tidak mendapatkan hasil yang sesuai dengan fakta yang terjadi. Mengetahui kepuasan mahasiswa/I terhadap kepuasan pelayanan akademik cukuplah penting, hal tersebut dikarenakan sebagai dasar untuk peningkatan mutu bagi perguruan tinggi.
Data mining merupakan sebuah cara yang dapat dipergunakan untuk melakukan pengolahan data. Dengan data mining dapat dilakukan pengolahan data yang besar hingga didapatkan informasi  – informasi yang penting tersimpan pada kumpulan data. Selain informasi, pada proses data mining juga dapat dilakukan untuk mendapatkan pola atau hubungan dari  setiap atribut  yang diproses.  Maka untuk  membantu  proses penyelesain  menggunakan Algoritma C5.0 yang merupakan bagian dari pada teknik klasifikasi pada data mining.

## 3.1.1 Penerapan AlgoritmaC5.0
Penerapan algoritma decision tree dimulai dengan penyajian sampel data yang akan dilakukan pemrosesan pada pohon keputusan. Sampel data merupakan data mahasiswa/I penerima bantuan KIP Kuliah yang nantinya akan diproses dengan menggunakan algoritma decision tree serta pembentukan pohon keputusan. Adapun data yang digunakan sebagai sampel yakni:
Tabel 1. Sampel Data No  Mahasiswa  A1  A2  A3  A4 Hasil 1 A1 SB  SB B SB Puas 2 A2 SB B B SB
Puas 3 A3 SB  SB  SB B Puas 4 A4 C
B SB C Tidak Puas
5 A5 B SB B SB
Puas
6 A6 KP C KP B Tidak Puas 7 A7 B B SB  SB Puas 8 A8 C KP  KP C Tidak Puas 9 A9 B SB  SB  SB Puas 10 A10 C C
C KP  Tidak Puas
Kemudian  berdasarkan  sampel  data  diatas,  maka  proses  algoritma  C5.0  dapat  dilakukan  untuk pembentukan pohon keputusan. Adapun proses penyelesaian algortima C5.0 dapat dilihat seperti berikut 1. Nilai Entropy
a. Entropy Total = Entropy (S) = ∑ − 𝑛 𝑖 = 𝑙 pi*log ₂ pi Entropy Total = ((-6/10 * log 2 (6/10) + (-4/10 * log 2 (4/10)) = 0,97095

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4961
b. Entropy A1
Nilai Atribut “SB” =  ((-3/3*log 2 (3/3)) + (-0/3 * log 2 (0/3) = 0
Nilai Atribut “B” =  ((-3/3*log 2 (3/3)) + (-0/3 * log 2 (0/3) = 0 Nilai Atribut “C” =  ((-0/3*log 2 (0/3)) + (-3/3 * log 2 (3/3) = 0 Nilai Atribut “KP” =  ((-0/1*log 2 (0/1)) + (-1/1 * log 2 (1/1) = 0 c. Entropy A2 Nilai Atribut “SB” =  ((-4/4*log 2 (4/4)) + (-0/4 * log 2 (0/4) = 0 Nilai Atribut “B” =  ((-2/3*log 2 (2/3)) + (-1/3 * log 2 (1/3) = 0,9183 Nilai Atribut “C” =  ((-0/2*log 2 (0/2)) + (-2/2 * log 2 (2/2) = 0 Nilai Atribut “KP” =  ((-0/1*log 2 (0/1)) + (-1/1 * log 2 (1/1) = 0 d. Entropy A3 Nilai Atribut “SB” =  ((-3/4*log 2 (3/4)) + (-1/4 * log 2 (1/4) = 0,81128 Nilai Atribut “B” =  ((-3/3*log 2 (3/3)) + (-0/3 * log 2 (0/3) = 0 Nilai Atribut “C” =  ((-0/1*log 2 (0/1)) + (-1/1 * log 2 (1/1) = 0 Nilai Atribut “KP” =  ((-0/2*log 2 (0/2)) + (-2/2 * log 2 (2/2) = 0 e. Entropy A4 Nilai Atribut “SB” =  ((-5/5*log 2 (5/5)) + (-0/5 * log 2 (0/5) = 0 Nilai Atribut “B” =  ((-1/2*log 2 (1/2)) + (-1/2 * log 2 (1/2) = 1 Nilai Atribut “C” =  ((-0/2*log 2 (0/2)) + (-2/2 * log 2 (2/2) = 0 Nilai Atribut “KP” =  ((-0/1*log 2 (0/1)) + (-1/1 * log 2 (1/1) = 0 2. Kemudian mencari nilai Gain
a. Gain (Total A1) = 0,97095 - ((3/10 * 0) + (3/10 * 0) + (3/10 * 0) + (1/10 * 0)) = 0,97095
b. Gain (Total A2) = 0,97095 - ((4/10 * 0) + (3/10 * 0,9183) + (2/10 * 0) + (1/10 * 0)) = 0,69546
c. Gain (Total A3) = 0,97095 - ((4/10 *0,81128) + (3/10 * 0) + (1/10 * 0) + (2/10 * 0)) = 0,64644
d. Gain (Total A4) = 0,97095 - ((5/10 * 0) + (2/10 * 1) + (2/10 * 0) + (1/10 * 0)) = 0,77095
Untuk  dapat  lebih  mudah  melihat  hasil  yang  didapatkan  dari  proses  perhitungan  nilai  information  gain, dapat dilihat pada tabel berikut
Tabel 2. Perhitungan Gain Node I Node  Atribut  Nilai  Jumlah Kasus / Data Set  Puas  Tidak Puas     Entropy Gain 1 10 6 4 0,97095 A1 0,97095 SB 3 3 0 0 B 3 3 0 0 C 3 0 3 0 KP 1 0 1 0 A2 0,69546 SB 4 4 0 0 B 3 2 1 0,9183 C 2 0 2 0 KP 1 0 1 0 A3 0,64644 SB 4 3 1 0,81128 B 3 3 0 0 C 1 0 1 0 KP 2 0 2 0 A4 0,77095 SB 5 5 0 0 B 2 1 1 1 C 2 0 2 0 KP 1 0 1 0
Dari perhitungan nilai information dan gain pada tabel 2, dapat dilihat bahwasannya atribuat A1 memiliki nilai Gain tertinggi yaitu 0,97095. Maka dari itu atribut tersebut menjadi akar utama dari pohon keputusan. Adapun pembentukan pohon keputusan dapat dilihat pada gambar berikut:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4961
Gambar 2. Hasil Pohon Keputusan
Dari  gambar  2,  dapat  dilihat  hasil  pohon  keputusan  dari  proses  yang  dilakukan  dengan  menggunakan algoritma C5.0. Dari pohon keputusan yang didapatkan, maka dapat dibentuk rule atau pola berikut: JIKA A1 = B: MAKA Hasil = Puas JIKA A1 = C: MAKA Hasil = Tidak Puas JIKA A1 = KP: MAKA Hasil = Tidak Puas JIKA A1 = SB: Maka Hasil Puas

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan merupakan hasil akhir dari penelitian, kesimpulan menggambarkan hasil yang didapatkan dari proses penelitian yang dilakukan. Maka dari  itu kesimpulan yang  didapatkan pada penelitian yakni  data mining dapat diterapkan untuk melakukan proses pengolahan data dan menemukan informasi berupa pola dari kumpulan data tersebut. Dengan algoritma C5.0 dapat dibentuk pohon keputusan dan juga aturan rule dari pohon keputusan yang terbentuk.  Hasil  pola  rule  yang  didapatkan  nantinya  akan  dipergunakan  sebagai  evaluasi  terhadap  atribut  atau layanan yang menjadi penyebab tidak puasnya mahasiswa/I.

## REFERENCES
[1] D.  A.  R.  Saragih,  M.  Safii,  and  D.  Suhendro,  “Penerapan  Data  Mining  Klasifikasi  Tingkat  Kepuasan  Mahasiswa Terhadap Pelayanan Sistem Informasi di Program Studi Sistem Informasi,” J. Inf. Syst. Res. , vol. 2, no. 2, pp. 173–177, 2021.
[2] N.  T.  Ujianto  and  N.  A.  Ramdhan,  “IMPLEMENTASI  DATA  MINING  C4.5  DALAM  MENGUKUR  TINGKAT KEPUASAN MAHASISWA TERHADAP PELAYANAN AKADEMIK,” J. Ilm. Intech  Inf. Technol. J. UMUS , vol. 4, no. 01, pp. 105–111, 2022.
[3] A. Nurzahputra, M. A. Muslim, and M. Khusniati, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Clustering Penilaian Dosen Berdasarkan Indeks Kepuasan Mahasiswa,” Techno.Com , vol. 16, no. 1, pp. 17–24, 2017, doi: 10.33633/tc.v16i1.1284.
[4] A. Yuliana and D. B. Pratomo, “Algoritma Decision Tree (C4.5) Untuk Memprediksi Kepuasan  Mahasiswa Terhadap Kinerja Dosen Politeknik Tedc Bandung,” in Seminar Nasional Inovasi Teknologi 2017 , 2017, pp. 377–384.
[5] A. Lestari, E. Mariati, and W. Widiatry, “Model Klasifikasi Kepuasan Mahasiswa Teknik Terhadap Sarana Pembelajaran Menggunakan Data Mining,” J. Teknol. Inf. J. Keilmuan dan Apl. Bid. Tek. Inform. , vol. 14, no. 2, pp. 112–118, 2020, doi: 10.47111/jti.v14i2.1222.
[6] R.  R.  Putra  and  C.  Wadisman,  “IMPLEMENTASI  DATA  MINING  PEMILIHAN  PELANGGAN  POTENSIAL MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS,” Intecoms J. Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 11, no. 1, pp. 1–5, 2018, [Online].  Available:  http://link.springer.com/10.1007/978-3-319-59379-1%0Ahttp://dx.doi.org/10.1016/B978-0-12- 420070-8.00002-
7%0Ahttp://dx.doi.org/10.1016/j.ab.2015.03.024%0Ahttps://doi.org/10.1080/07352689.2018.1441103%0Ahttp://www. chile.bmw-motorrad.cl/sync/showroom/lam/es/.
[7] I. Kamila, U. Khairunnisa, and M. Mustakim, “Perbandingan Algoritma K-Means dan K-Medoids untuk Pengelompokan Data Transaksi Bongkar Muat di Provinsi Riau,” J. Ilm. Rekayasa dan Manaj. Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, p. 119, 2019, doi: 10.24014/rmsi.v5i1.7381.
[8] A. Handayanto, K. Latifa, N. D. Saputro, and R. R. Waliansyah, “Analisis dan Penerapan Algoritma Support Vector Machine (SVM) dalam Data Mining untuk Menunjang Strategi Promosi,” JUITA  J. Inform. , vol. 7, no. 2, 2019, doi: 10.30595/juita.v7i2.4378.
[9] A. Putra, Z. A. Matondang, N. Sitompul, I. Pendahuluan, and A. Prediksi, “Implementasi Algoritma Rough Set Dalam Memprediksi Kecerdasan Anak,” J. Pelita Inform. , vol. 7, no. 2, pp. 149–156, 2018.
[10]  V. N. Budiyasari, P. Studi, T. Informatika, F. Teknik, U. Nusantara, and P. Kediri, “Implementasi Data Mining Pada Penjualan kacamata Dengan Menggunakan Algoritma Apriori,” Indones. J. Comput. Inf. Technol. , vol. 2, no. 2, pp. 31– 39, 2017.
[11]  M.  Ridwan,  H.  Suyono,  and  M.  Sarosa,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Evaluasi  Kinerja  Akademik  Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier,” Eeccis , vol. 7, no. 1, pp. 59–64, 2013, doi: 10.1038/hdy.2009.180.
[12]  H.  Leidiyana,  “Penerapan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  Untuk  Penentuan  Resiko  Kredit  Kepemilikan  Kendaraan Bermotor,” J. Penelit. Ilmu Komputer, Syst. Embed. Log. , vol. 1, no. 1, pp. 65–76, 2013.
[13]  D. P. Utomo, P. Sirait, and R. Yunis, “Reduksi Atribut Pada Dataset Penyakit Jantung dan Klasifikasi Menggunakan Algoritma C5. 0,” Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 4, pp. 994–1006, 2020.
[14]  D.  P.  Utomo  and  S.  Aripin,  “Penerapan  Algoritma  C5.  0  Untuk  Mengetahui  Pola  Kepuasan  Mahasiswa  di  Masa Pembelajaran Daring,” 2021.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4961
[15]  C. Hutabarat, “Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Permintaan Produk Kartu Perdana Internet Menggunakan Algoritma C5.0 (Studi Kasus: Vidha Ponsel),” Pelita Inform. , vol. 6, no. April, pp. 419–424, 2018.
[16]  D. J. Purba, M. R. Lubis, and Z. A. Siregar, “Analisis Kepuasan Pelanggan Menggunakan Algoritma C5.0,” J. Informatics Manag. Inf. Technol. , vol. 2, no. 2, pp. 115–121, 2022, doi: 10.54367/jtiust.v7i1.1983.
[17]  R. P. Padang, “Implementasi Data Mining Algoritma C5 . 0 Dalam Memprediksi Penerimaan Cleaning Service ( Cs ) Pada Pt Iss Indonesia Medan,” Maj. Ilm. INTI , vol. 6, no. 3, pp. 304–309, 2019.
[18]  U. R. Amanda and D. P. Utomo, “Penerapan Data Mining Algoritma Hash Based Pada Data Pemesanan Buah Impor Cv. Green  Uni  Fruit,” KOMIK  (Konferensi  Nas.  Teknol.  Inf.  dan  Komputer) ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  86–93,  2021,  doi: 10.30865/komik.v5i1.3653.
[19]  D. P. Indini, S. R. Siburian, and D. P. Utomo, “Implementasi Algoritma DBSCAN untuk Clustering Seleksi Penentuan Mahasiswa  yang  Berhak  Menerima  Beasiswa  Yayasan,”  in Prosiding  Seminar  Nasional  Sosial,  Humaniora,  dan Teknologi , 2022, pp. 325–331.