## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi

## Prediksi Calon Mahasiswa Penerima KIP Pada Universitas Indo Global Mandiri menggunakan Algoritma Decision Tree
Zakaria Saputra * , Dewi Sartika, Muhammad Haviz Irfani
Ilmu Komputer, Teknik Informatika, Universitas Indo Global Mandiri, Palembang, Indonesia Email: 1,* zakaria.zrs14@gmail.com, 2 dewi.sartika@uigm.ac.id, 3 m.haviz@uigm.ac.id Email Penulis Korespondensi: zakaria.zrs14@gmail.com
Abstrak −Unversitas Indo Global Mandiri telah menerima mahasiswa Kartu Indonesia Pintar sejak tahun 2020. Pembiayaan mahasiswa Kartu Indonesia Pintar diperoleh dari subsidi pemerintah dengan syarat mahasiswa tersebut wajib menyelesaikan perkuliahan selama kurang atau sama dengan empat tahun dan mempertahankan prestasi akademik dengan indeks prestasi kumulatif minimal 3,00. Seperti pada program studi Teknik Informatika harus menyeleksi 31 calon mahasiswa penerima Kartu Indonesia Pintar terlebih dahulu untuk mengisi kuota yang tersedia. Mahasiswa yang telah lulus seleksi akan dirangking untuk mengetahui jumlah calon mahasiswa yang berhak menerima  bantuan yang dilakukan oleh Biro Kerjasama  universitas.  Tujuan  penelitian  yaitu  melakukan  pemrograman  yang  dapat memprediksi jumlah mahasiswa penerima bantuan tersebut menggunakan algoritma Decision Tree. Decision Tree (versi C4.5 ) salah satu  metode  klasifikasi  yang  menggunakan  representasi  struktur  pohon  dimana  setiap  node  merepresentasikan  atribut,  cabangnya merepresentasikan nilai dari atribut, dan daun merepresentasikan kelas. Adapun atribut yang digunakan yaitu program keahlian, nilai rata-rata,  status  KK,  penghasilan,  dan  kartu  bantuan.  Berdasarkan  perhitungan  yang  dilakukan  menggunakan  metode  decision  tree didapatkan nilai dari presentase tingkat akurasi cukup baik dengan nilai 73% untuk prediksi calon mahasiswa penerima KIP Universitas Indo Global Mandiri Palembang, sedangkan untuk kinerja dari model klasifikasinya masih mimiliki kinerja yang cukup rendah dengan nilai precision sebesar 40%, nilai recall sebesar 56% dan nilai F1-score sebesar 47%.
Kata Kunci: Kartu Indonesia Pintar; Klasifikasi; Data Mining; Decision Tree C4.5
Abstract− Indo Global Mandiri University has accepted Smart Indonesia Card students since 2020. Financing for Smart Indonesia Card students is obtained from government subsidies on the condition that students are required to complete lectures for less than or equal to  four  years  and  maintain  academic  achievement  with  a  minimum  cumulative  grade  point  average  of  3.00.  As  in  the  Informatics Engineering study program, 31 prospective Smart Indonesia Card recipient students must be selected first to fill the available quota. Students who have passed the selection will be ranked to determine the number of prospective students who are entitled to receive assistance carried out by the university's Cooperation Bureau. The purpose of the research is to do programming that can predict the number of students receiving this assistance using the Decision Tree algorithm. Decision Tree (C4.5 version) is one of the classification methods that uses a tree structure representation where each node represents an attribute, the branch represents the value of the attribute, and  the  leaf  represents  the  class.  The  attributes  used  are  skill  program,  average  score,  KK  status,  income,  and  aid  card.  Based  on calculations carried out using the decision tree method, the value of the percentage of accuracy is quite good with a value of 73% for predicting prospective KIP recipient students at Indo Global Mandiri University Palembang, while the performance of the classification model still has a fairly low performance with a precision value of 40%, a recall value of 56% and an F1-score value of 47%.
Keywords : Indonesia Smart Card; Classification; Data Mining; Decision Tree C4.5

## 1. PENDAHULUAN
Kartu Indonesia Pintar (KIP) merupakan program pemerintah yang dirancang untuk membantu pendidikan para pelajar di  Indonesia.  KIP  merupakan  bagian  dari  Program  Indonesia  Pintar  (PIP)  yang  dikembangkan  oleh  tiga  instansi kementerian Indonesia yaitu Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan (Kemendikbud), Kementerian Sosial (Kemensos), dan  Kementerian  Agama  (Kemenag).  Melalui  program  ini  pemerintah  mengharapkan  berkurangnya  jumlah  anak  usia pelajar  yang  tidak  bisa  melanjutkan  pendidikan  karena  terkendala  oleh  biaya.  Program  ini  dapat  meringankan  biaya pendidikan para pelajar yang ingin tetap melanjutkan pendidikannya, baik itu biaya secara langsung maupun biaya secara tidak langsung.
Unversitas Indo Global Mandiri telah menerima mahasiswa Kartu Indonesia Pintar (KIP) sejak tahun 2020, dengan pembiayaan  mahasiswa  KIP  diperoleh  dari  subsidi  pemerintah  dan  sebagian  lagi  dibantu  oleh  pendanaan  Yayasan Universitas  Indo  Global  Mandiri.  Mahasiswa  KIP  wajib  menyelesaikan  perkuliahan  selama  kurang  atau  sama  dengan empat tahun dan mempertahankan prestasi akademik (IPK > 2,75) dan prestasi non akademik. Penerimaan mahasisa KIP melalui  berapa  tahapan  yaitu:  pendaftaran,  seleksi  administratif,  dan  wawancara.  Pada  tahun  2021  masing-masing program studi di Universitas Indo Global Mandiri memperolah kouta  yang berbeda-beda kuota. Seperti pada program studi Teknik Informatika harus menyeleksi 31 calon mahasiswa penerima KIP terlebih dahulu untuk mengisi kuota 16 mahasiswa  yang  tersedia.  Mahasiswa  yang  telah  lulus  seleksi  berhak  menerima  KIP,  untuk  prediksi  calon  mahasiswa penerima KIP akan digunakan algoritma decision tree.
Beberapa  indikasi  yang  ingin  diketahui  seperti  kelayakan  mahasiswa  yang  diseleksi  sudah  diperoleh  dengan informasi yang ada dan nyata, birokrasi internal dalam proses pengumpulan data calon peserta KIP, dan pelaporan internal yang saat ini sudah dilakukan untuk memberikan hasil kepada pihak eksternal, keberlanjutan program KIP yang dilakukan agar mendapat manfaat dan memberikan jaminan bagi keluarga yang perekonomiannya di bawah rata-rata.
Beberapa peneliltian algoritma decision tree sering disebut juga sebagai pohon keputusan yang dijadikan sebagai alat  pendukung  keputusan  dengan  struktur  seperti  pohon  yang  memodelkan  kemungkinan  hasil,  biaya  sumber  daya, utilitas,  dan  kemungkinan  konsekuensi  [1],  [2].  Algoritma  decision  tree  pada  umumnya  sering  digunakan  untuk

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
pengambilan  keputusan.  Decision  tree  memiliki  kemungkinan  untuk  menampilkan  hasil  dari  setiap  pemilihan  secara terorganisir  [1]–[4].  Konsep  dari  decision  tree  mengubah  data  menjadi  tree  dan  aturan-aturan  keputusan  yang menggunakan model klasifikasi sustem pohon sebagai nilai akhirnya [5]–[7]. Algoritma decision tree merupakan metode pemecahan  masalah  dengan menjadikan  kriteria  sebagai  node  (akar)  yang  saling  berhubungan  dan  akan  membentuk struktur seperti pohon [5], [8]–[12].
Khusnul Khotimah memprediksi seleksi KIP pada Universitas Muhammadiyah Kotabumi memperoleh hasil dari uji dua buah algoritma naïve bayes dan decision tree  masing-masing tingkat akurasinya 90,16% dan 100% [12], [13]. Perbandingan lainnya pada kasus penentuan penerimaan KIP memberikan hasil C.45 dan naïve bayes sama-sama efektif digunakan, sedangkan kasus penentuan usia kelahiran maka C.45 lebih baik, sementara kasus penentuan kelayakan calon anggota kredik di koperasi naïve bayes lebih baik pada presisi namun untuk recall dan accuracy C.45 lebih baik [3], [14].
Bagaimana hasil prediksi calon mahasiswa penerima bantuan Kartu Indonesia Pintar pada Universitas Indo Global Mandiri menggunakan algoritma decision tree nantinya, agar memberikan hasil dalam seleksi dan membantu penentuan data calon mahasiswa serta mempercepat proses yang dilakukan secara internal dalam lingkungan universitas

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Dasar Penelitian
Penelitian ini bersifat kualitatif dan kuantitatif dengan data mahasiswa yang berjumlah 1058 buah data pada Universitas Indo Global Mandiri  pada tahun 2020 dan tahun 2021. Data diperoleh dari Biro Kemahasiswaan Alumni dan Bursa Kerja (BKABK)  yang  ada  di  Universitas  Indo  Global  Mandiri  Palembang.  Adapun  variabel  bebas  (independent)  yang digunakan diantaranya program keahlian, nilai rata-rata, prestasi, status Kartu Keluarga, kartu bantuan, dan penghasilan orang  tua,  sedangkan  variable  terikat  (dependent)  yaitu  keterangan  pernyataan  Lulus  atau  Tidak Lulus.  Berikut  ini  di tampilkan  tahapan  penelitian  dalam  Prediksi  Calon  Mahasiswa  Penerima  KIP  Pada  Universitas  Indo  Global  Mandiri menggunakan Algoritma Decision Tree.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Gambar 1 di atas adalah mengenai tahapan penelitian sebagai berikut: (1). Tahap identifikasi masalah merupakan tahapan pencarian dan penentuan masalah untuk diteliti, (2). Tahap studi literatur merupakan tahapan mencari refrensi penelitian-penelitian  terdahulu  dan  teori-teori  dasar  yang  berhubungan  dengan  penelitian  penulis,  (3).  Tahap pengumpulan data merupakan tahapan pengambilan data sekunder sebagai data untuk diteliti, (4). Tahap implementasi algoritma merupakan perancangan perangkat lunak yang akan dibangun mulai dari perhitungan manual (5). Tahap analisa hasil merupakan tahapan analisis dari pada hasil dari algoritma, visualiasi dari hasil prediksi, dan gambar decision tree, (6). Tahap  kesimpulan dan saran merupakan tahapan kesimpulan dari penelitian yang telah dilakukan dan saran  untuk penelitian selanjutnya.

## 2.2 Data Mining
Data Mining merupakan bagian dari proses Knowledge Discovery in Database (KDD), yang terdiri dari beberapa langkah: pemilihan data, preprocessing, transformasi, data mining, dan evaluasi hasil. Selain itu, data mining disebut juga langkah menuju penemuan pengetahuan dalam database (KDD), proses terdiri dari pembersihan data, integrasi data, pemilihan data, transformasi data, penambangan data, evaluasi pola, dan penyajian pengetahuan[3], [15]–[17]. Data mining adalah teknik  yang  digunakan  organisasi  untuk  mengekstrak  informasi  yang  berguna  dari  data  mentah.  Perangkat  lunak  ini diimplementasikan untuk menemukan pola yang diperlukan dalam volume besar data (gudang data) yang dapat membantu bisnis mempelajari pelanggan, memprediksi perilaku pelanggan, dan meningkatkan strategi pemasaran [16], [18]–[20] .

## 2.3 Python
Python adalah bahasa pemrograman interpretatif, berorinetasi objek dan semantik yang dinamis, high-level struktur data, dynamic  typing  dan  dynamic  binding.  Python  sudah  ada  sejak  tahun  1991,  pada  tahun  itu  python  pertama  kali dikemukakan dan  bertahan  hingga sempai  dengan  sekarang, bahkan  python masih populer. Python  merupakan bahasa pemrograman yang telah banyak digunakan oleh perusahaan-perusahaan besar baik nasional maupun internasional seperti Gojek,  Tokopedia,  Grab,  Facebook,  dan  Google  (https://www.kdnuggets.com/2012/11/best-python-modules-for-data- mining.html). Python memiliki sintaks sederhana dan mudah dipelajari untuk penekanan pada kemudahan membaca dan mengurangi biaya perbaikan program (https://docs.python.org/3.13/tutorial/index.html).

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 3, Januari 2024 Hal 231−240 https://djournals.com/resolusi

## 2.3.1 TensorFlow
TensorFlow dirilis pada Oktober 2015, mengubah kerangka kerja dengan banyak cara berdasarkan masukan pengguna, untuk  membuatnya  lebih mudah  digunakan  (misalnya,  dengan  menggunakan  API Keras  yang  relatif  sederhana  untuk pelatihan  model)  dan  lebih  berkinerja.  Pelatihan  terdistribusi  lebih  mudah  dijalankan  berkat  API  baru,  dan  dukungan untuk TensorFlow Lite memungkinkan penerapan model di berbagai platform yang lebih besar. Namun, kode yang ditulis untuk  versi  TensorFlow  sebelumnya  harus  ditulis  ulang  terkadang  hanya  sedikit,  terkadang  secara  signifikan  untuk memanfaatkan fitur TensorFlow 2.0 baru secara maksimal. TensorFlow memungkinkan developer membuat grafik aliran data struktur yang mendeskripsikan bagaimana data bergerak melalui grafik, atau serangkaian node pemrosesan. Setiap node dalam grafik mewakili operasi matematika, dan setiap koneksi atau tepi antar node adalah larik data multidimensi, atau  tensor  [21]–[25]. TensorFlow menggabungkan banyak model dan algoritma machine learning yakni deep learning (neural  network).  Framework  ini  disusun  menggunakan  Python  front-end  API  untuk  membuat  suatu  aplikasi penggunaannya,  selain  itu  TensorFlow  dapat  melatih  dan  menjalankan  neural  network  untuk  keperluan mengklasifikasikan tulisan tangan, pengenalan  gambar/objek, serta  menggabungkan suatu kata. Selanjutnya re-current neural network yang merupakan model sequential dapat digunakan untuk Natural Language Processing (NLP). Selain itu, TensorFlow  digunakan  pada  skala  yang  besar  untuk  produksi  dengan  menggunakan  model  yang  sama  ketika  proses training data [1], [26].

## 2.3.2 Numpy
Numpy merupakan salah satu library terbaik yang dimiliki Python. Library ini dapat digunakan untuk banyak case dalam data science. Numpy  merupakan library open source, artinya, library  numpy dapat dinggunakan dengan gratis bahkan untuk  tujuan  komersil  (https://www.w3schools.com/python/numpy/default.asp).  Numpy  sendiri  merupakan  singkatan dari Numerical Python. Biasanya library ini digunakan untuk menghitung operasi matematika pada array [21]. NumPy (Numerical Python) adalah library python  yang digunakan untuk bekerja dengan array dan juga  memiliki fungsi  yang bekerja  dalam  domain  aljabar  linier,  transformasi  fourier,  dan  matriks.  Library  yang  dibuat  pada  2005  oleh  Travis Oliphant ini merupakan proyek open source sehingga Anda dapat menggunakannya secara bebas. Meski python memiliki daftar yang melayani tujuan array, prosesnya begitu lambat sehingga memerlukan NumPy yang bisa menyediakan objek array hingga lima puluh kali lebih cepat dari pada daftar python tradisional [22].

## 2.3.3 Scipy
SciPy (Scientific Python) adalah perpustakaan open-source yang digunakan untuk perhitungan ilmiah tingkat tinggi.Jenis library ini dibangun di atas ekstensi NumPy dan bekerja bersama untuk menangani komputasi yang kompleks.  NumPy memungkinkan pengurutan dan pengindeksan data array, sementara kode data numerik disimpan di SciPy. Library python ini juga banyak digunakan oleh para developer dan engineer [21].

## 2.3.4 Pandas
Pandas adalah paket Python open source yang paling sering dipakai untuk menganalisis data serta membangun sebuah machine learning. Pandas dibuat berdasarkan satu package lain bernama Numpy, yang mendukung arrays multi dimensi. Pandas dikembangkan oleh Wes McKinney pada 2008, penggunaan Pandas dalam Python sendiri sering kali muncul pada domain akademis hingga komersial, termasuk keuangan, neurosciences, ekonomi, statistik, periklanan, analisis web, dan lain sebagainya [21], [23]. Pandas DataFrame sedikit berbeda karena merupakan struktur dua dimensi. Data yang diproses akan disusun dalam bentuk tabel dengan rows dan column. Umumnya, DataFrame terdiri atas tiga komponen penting: data,  rows,  dan  column  untuk  membuat  DataFrame,  pengguna  akan  memuat  datasets  dari  storage  yang  sudah  dibuat sebelumnya, berupa database SQL, CSV atau bahkan Excel. Kegunaan pandas, terutama dalam bidang data analysis yang membutuhkan task  repetitif  dan  memakan  banyak  waktu.  Fungsi  library  Pandas  antara  lain:  Data  cleansing,  Data  fill, Normalisasi  data,  Penggabungan  dan  penyatuan  data,  Visualisasi  data,  Analisis  statistik,  Inspeksi  data,  Memuat  dan menyimpan data [21].

## 2.3.5 Matplotlib
Matplotlib  disusun  oleh  John  Hunter  di  tahun  2002,  dan  di  desain  agar  dapat  digunakan  selayaknya  menggunakan MATLAB. Matplotlib dapat digunakan untuk memvisualisasikan data secara 2D maupun 3D dan menghasilkan gambar berkualitas  yang  bahkan  dapat  kamu  simpan  dalam  berbagai  format  gambar,  seperti  JPEG  dan  PNG.  Jika,  kamu menggunakan  python  script  maka  kamu  perlu  menginstall  matplotlib  terlebih  dahulu.  Tapi,  jika  kebetulan  kamu menggunakan Python melalui anaconda meliputi spyder dan jupyter notebook maka, kamu tidak perlu menginstalnya lagi karena  sudah  menjadi  built-in  library  [27].  Matplotlib  memiliki  banyak  contoh  grafik  yang  bisa  digunakan  untuk memvisualisasikan data agar menjadi lebih menarik. Bar plot yang merupakan jenis grafik yang paling sering digunakan untuk  merepresentasikan  data  numerik  dan  kategorik  dalam  bentuk  bar.  Lalu  ada  histogram  yang  digunakan  untuk merepresentasikan  distribusi  frekuensi  dan  data  numerik  dengan  batang.  Selain  itu,  line  plot  yaitu  jenis grafik  untuk menampilkan  informasi  dengan  menggunakan  banyak  titik  yang  saling  terhubung  dan  membentuk  garis  lurus  atau lengkung. Ada pula box  plot untuk membuat bentuk visualisasi data secara statistik melalui lima dimensi utama yaitu nilai minimum, kuartil 1, kuartil 2, kuartil 3 dan nilai maksimum, box plot sering digunakan untuk memeriksa keberadaan outlier, dan masih banyak ada banyak lagi [28].

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 3, Januari 2024 Hal 231−240 https://djournals.com/resolusi

## 2.3.6 Keras
Library Keras termasuk API tingkat tinggi yang ditulis dengan Python dan dikembangkan dengan untuk memungkinkan eksperimen cepat, serta sudah open source sejak rilis awal pada Maret 2015. Keras adalah interface library yang bertujuan menyederhanakan  implementasi  algoritma-algoritma  deep  learning  di  atas  TensorFlow.  TensorFlow  sendiri  adalah platform high performance computing berbasis alur graph. Keras dikembangkan dan dikelola oleh Francois Chollet dan dirancang untuk manusia, bukan mesin. Termasuk pustaka Python yang kuat dan mudah, Keras digunakan untuk tujuan pengembangan  dan pengevaluasian  model  deep learning. Mengikuti praktik terbaik untuk mengurangi beban  kognitif, Keras menawarkan API yang konsisten dan sederhana. Beberapa kelebihan Keras dari model deep learning lain mencakup [27]:
1) Memungkinkan pengguna langsung menggunakan model atau mengekstrak fitur-fiturnya tanpa membuat model sendiri.
2) Keras adalah API yang dibuat agar mudah dipelajari orang sehingga dibuat sesederhana mungkin.
3) Durasi pembuatan prototipe dalam model Keras lebih sedikit sehingga ide-ide Anda dapat diimplementasikan dan disebarkan dalam waktu yang relatif lebih singkat.
4) Keras juga menyediakan berbagai opsi penerapan yang tergantung pada kebutuhan pengguna.

## 2.4 Sistem Pengambilan Keputusan
Sistem pengambilan keputusan merupakan sistem pendukung untuk menentukan keputusan pada situasi terstruktur  dan tidak terstruktur. Sistem Pendukung Keputusan adalah suatu sistem informasi spesifik yang ditunjukan untuk membantu manajemen  dalam  mengambil  keputusan  yang  berkaitan  dengan  persoalan  yang  bersifat  semi  terstruktur  (Jawad  & Mughal, 2018). Sedangkan menurut Little sistem pendukung keputusan sebagai suatu informasi berbasis komputer yang menghasilkan berbagai alternatif keputusan untuk membantu manajemen dalam menangani berbagai permasalahan yang terstruktur maupun tidak terstruktur dengan menggunakan data dan model [5].

## 2.5 Decision Tree
Decision tree merupakan metode klasifikasi yang menggunkan sistem pohon sebagai penentu nilai akhirnya. Konsep dari pohon  keputusan  adalah  mengubah  data  menjadi  decision  tree  dan  aturan-aturan  keputusan.  Decision  tree  merupakan salah satu metode klasifikasi yang menggunakan representasi struktur pohon (tree) di mana setiap node merepresentasikan atribut, cabangnya merepresentasikan nilai dari atribut, dan daun merepresentasikan kelas [21]. Algoritma decision tree merupakan  algoritma  yang  umum  digunakan  untuk  pengambilan  keputusan.  Decision  tree  akan  mencari  solusi permasalahan  dengan  menjadikan  kriteria  sebagai  node  yang  saling  berhubungan  membentuk  seperti  struktur  pohon. Decision tree adalah model prediksi terhadap suatu keputusan menggunakan struktur hirarki atau pohon. Setiap pohon memiliki cabang, cabang mewakili suatu atribut yang harus dipenuhi untuk menuju cabang selanjutnya hingga berakhir di daun (tidak ada cabang lagi). Konsep data dalam decision tree adalah data dinyatakan dalam bentuk tabel yang terdiri dari atribut dan record. Atribut digunakan sebagai parameter yang dibuat sebagai kriteria dalam pembuatan pohon [5]. Sebuah  model  pohon  keputusan  mungkin  dibangun  dengan  seksama  secara  manual  atau  bisa  tumbuh  secara  otomatis dengan  menerapkan salah satu atau beberapa algoritma pohon keputusan. Banyak algoritma  yang daoat dipakai dalam anatara lain ID3, CART, dan C4.5. Algoritma C4.5 merupakan pengembangan dari algoritma ID3. Terdapat empat langkah dalam proses pembuatan pohon keputusan pada algoritma C4.5, yaitu [5]:
a. Memilih atribut sebagai akar.
b. Membuat cabang untuk masing-masing nilai.
c. Membagi setiap kasus dalam cabang.
d. Mengulangi proses dalam setiap cabang sehingga semua kasus dalam cabang memiliki kelas yang sama. Kelebihan dan Kekurangan algoritma decision tree C45 [8]:
a. Dapat Menemukan kombinasi data yang tidak terduga;
b. Integrasi yang mudah ke dalam sistem basis data;
c. Memiliki akurasi yang baik;
d. Lokasi keputusan yang sebelumnya sangat kompleks dan sangat global dapat dibuat dengan lebih sederhana dan lebih spesifik;
e. Dapat menghilangkan perhitungan yang tidak diperlukan. Dikarenakan dengan metode ini sampel hanya akan diuji berdasarkan kriteria ataupun kelas tertentu; dan
f. Terdapat pemilihan fitur yang fleksibel dari node internal yang berbeda, sehingga fitur yang dipilih membedakan kriteria lain di node yang sama.
Sedangkan kekurangannya, yaitu:
a. Tumpang tindih yang terjadi terutama ketika sangat banyak kelas dan kriteria yang digunakan. Ini dapat menyebabkan waktu keputusan yang lebih lama dan memori yang dibutuhkan lebih banyak;
b. Perhitungan jumlah kesalahan dari setiap level dalam pohon keputusan lumayan besar;
c. Kesulitan merancang pohon keputusan yang optimal; dan
d. Hasil kualitas keputusan yang didapat dengan menggunakan metode pohon keputusan sangat tergantung kepada bagaimana pohon itu dirancang.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 3, Januari 2024 Hal 231−240 https://djournals.com/resolusi
Persamaan C4.5 [14]: Secara umum algorima C4.5 membangun pohon keputusan adalah sebagai berikut [3]: a. Pilih atribut sebagai akar
b. Buat cabang untuk tiap-tiap nilai
c. Bagi kasus dan cabang.
d. Ulangi proses untuk setiap cabang sampai semua kasus pada cabang cabang untuk memilih kelas yang sama. Rumus Gain:
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) −   ∑ |𝑆𝑖| |𝑆| 𝑛 𝑖=1 ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆𝑖) (1)
Keterangan : S: Himpunan Kasus A: Atribut n : Jumlah atribut A |Si| : Jumlah kasuh Pada Partisi ke-1 |S| : Jumlah kasus dalam S Sementara itu, untuk menghitung nilai entropy sebagai berikut:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) = ∑ − 𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1 ∗ 𝐿𝑜𝑔 2 𝑝𝑖 (2)
Keterangan : S : Himpunan Kasus A: Fitur N: Jumlah Partisi S Pi : Proporsi dari Si terhadap S

## 2.7 Penelitian Terdahulu
Berikut ini adalah tabel 1 yang berisi penelitian yang terkait Prediksi Calon Mahasiswa Penerima KIP Pada Universitas Indo Global Mandiri menggunakan Algoritma Decision Tree.
Tabel 1. Penelitian Sebelumnya Judul penelitian, penulis dan tahun Focus penelitian Hasil Penelitian “Metode Decision Tree Algoritma C.45 Dalam Mengklasifikasi Data Penjualan Bisnis Gerai Makanan Cepat Saji [1]. Metode decision tree algoritma C.45 dalam mengklasifikasi data penjualan Dari hasil percobaan pencarian pohon hasil keputusan dari  data  penjualan  gerai  makanan  cepat  saji menggunakan algoritma C4.5 dihasilkan nilai entropy dan gain tertinggi  yaitu 1,501991 pada atribut-atribut Menu Makanan pada perhitungan manual. “Prediksi Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu Menggunakan Metode Decision Tree Dan Artificial Neural Network” [29]. Implementasi Decision Tree dan Artificial Neural Network dalam penentuan kelulusan. Berdasarkan  hasil  pengujian  metode  decision  tree memiliki akurasi sebesar 74,51% dan artificial neural network sebesar 79,74%. “Implementasi Data Mining Dengan Metode C4.5 Untuk Prediksi Mahasiswa Penerima Beasiswa”[14]. Implementasi Data Mining Dengan Metode C4.5 Berdasarkan hasil dapat diketahui bahwa diantara total 100 data mahasiswa yang diolah didapatkan sebanyak ada  sebanyak  9  orang  bernilai    YA menerima beasiswa dan 91
orang  bernilai  TIDAK.
“A Review on Data Mining and
Machine Learning Methods for Student Scholarship
Prediction”[30].
Pengunaan machine Learning (ML) dalam predikasi beasiswa mahasiswa Menggunakan data minig dan ML dapat mempermudah prediksi penerima beasiswa mahasiswa
Pada tabel 1 di atas adalah daftar penelitian sebelumnya yang berisi Judul penelitian, penulis dan tahun serta focus penelitian serta hasil penelitian terkait dengan Prediksi Calon Mahasiswa Penerima KIP Pada Universitas Indo Global Mandiri menggunakan Algoritma Decision Tree.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Preprocessing
Preprocessing bertujuan untuk mengilangkan data-data yang tidak diperlukan, serta membersikan data-data dari atribut

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
atau simbol-simbol  yang  menggangu.  Proses preprocessing ini akan digunakan  untuk  mengambil data-data  yang akan digunakan  saja  dan  akan  menghilangkan  data  yang  tidak  digunakan.  Preprocessing  data  mempunya  beberapa  tahapan yaitu :

## 3.2 Data Cleaning
Tahapan  kerja  dari  cleaning  ini  yaitu,  data  dibersihkan  melalui  beberapa  proses  seperti  mengisi  nilai  yang  hilang, menghilangkan noisy data, dan menyelesaikan inkonsistensi yang ditemukan. Data juga dibersihkan dengan cara dibagi menjadi  segmen-segmen  yang  memiliki  ukuran  serupa  lalu  dihaluskan  (binning),  mengelompokkannya  ke  dalam kelompok-kelompok data yang serupa (grouping).

## Tabel 2. Data Hasil Proses Cleaning
Program Keahlian  Nilai Rata- rata  Prestasi  Status KK  Penghasilan  Kartu Bantuan  Keterangan
Manajemen 78 2 LK 416667 PKH Tidak Lulus IPA 73 0 LK 333333 PKH Tidak Lulus IPA 78 0 LK 250000 PKH Tidak Lulus IPA 77 0 LK 416667 SKTM Lulus Adm 81 1 CH 250000 PKH Tidak Lulus Akuntansi 93 0 LK 300000 PKH Tidak Lulus IPA 87 4 LK 687500 PKH Tidak Lulus Adm 81 0 CM 200000 PKH Lulus IPA 78 4 LK 250000 SKTM Lulus TKJ 62 1 LK 225000 PKH Lulus IPS 71 3 LK 400000 SKTM Tidak Lulus Akuntansi 94 0 LK 250000 PKH Tidak Lulus Akuntansi 87 5 LK 200000 SKTM Tidak Lulus
Keterangan :
LK : Lengkap; CM: Cerai Mati; CH: Cerai Hidup; YT: Yatim; SKTM: Surat Keterangan Tidak Mampu PKH: Program Keluarga Harapan
Pada tabel 2 di atas adalah data hasil proses cleaning terkait penelitian terkait dengan Prediksi Calon Mahasiswa Penerima  KIP  Pada  Universitas  Indo  Global  Mandiri  menggunakan  Algoritma  Decision  Tree.  Pada  tabel  tersebut ditampilkan data Program Keahlian, Nilai Rata- rata, Prestasi, Status KK, Penghasilan, Kartu Bantuan, dan Keterangan.
Tabel 3. Data Transformasi Nilai Sangat Baik Nilai > 90 Baik Nilai > 60 Cukup Baik Nilai =< 60 Prestasi Sangat Berprestasi  Prestasi > 10 Berprestasi Prestasi > 5 Kurang Berprestasi Prestasi =< 5 Penghasilan Cukup Penghasilan >750.000 Sedang Penghasilan > 500.000 Rendah Penghasilan =< 500.000
Pada  tabel  3  di  atas  adalah  data  hasil  transformasi  terkait  penelitian  terkait  dengan  Prediksi  Calon  Mahasiswa Penerima  KIP  Pada  Universitas  Indo  Global  Mandiri  menggunakan  Algoritma  Decision  Tree.  Pada  tabel  tersebut ditampilkan  data  Nilai  dengan  rentang  Sangat  Baik,  Baik,  Cukup  Baik.  Untuk  Data  Prestasi  dengan  rentang  Sangat Berprestasi, Berprestasi dan Kurang Berprestasi. Dan data Penghasilan antara lain Cukup, Sedang dan Rendah.

## 3.3 Proses Data Mining
Tahapan  Data  Mining  untuk  memprediksi  Calon  Mahasiswa  Penerima  KIP  pada  Universitas  Indo  Global  Mandiri Palembang menggunakan algoritma Decision Tree (C4.5). Hasil pengolahan data Decision Tree selanjutnya akan dibagi menjadi 2 bagian yaitu, data training dan data testing. Proses dalam pembentukan tree data yang digunakan sebagai data training, sedangkan data testing digunakan untuk menghitung tingkat keakuratan dari prediksi calon mahasiswa penerima KIP.  Langkah  awal  dari  proses  pembangunan  tree  yaitu  menghitung  setiap  kejadian  yang  muncul  pada  tiap  atribut menggunakan persamaan entropy pada decision tree C4.5 (Tabel 4).
Tabel 4. Data Hasil Jumlah Kemunculan Kejadian
Node Kategori Jumlah Lulus Tidak Lulus Total 418 147 271 Program keahlian IPA 154 55 99

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 3, Januari 2024 Hal 231−240 https://djournals.com/resolusi
Node Kategori Jumlah Lulus Tidak Lulus IPS 140 37 103 Lainnya 124 55 69 Nilai Rata-rata Sangat Baik 15 6 9 Baik 402 141 261 Cukup Baik 1 0 1 Sangat Berprestasi 15 13 2 Prestasi Berprestasi 22 11 11 Kurang Berprestasi 381 123 258 LK 333 110 223 Status KK CM 56 25 31 CH 23 10 13 YT 6 2 4 Cukup 9 0 9 Penghasilan Sedang 62 24 38 Rendah 347 123 224 Kartu Bantuan SKTM 211 69 142 PKH 207 78 129
Pada  tabel  4  di  atas  adalah  Data  Hasil  Jumlah  Kemunculan Kejadian  terkait  penelitian  dengan  Prediksi  Calon Mahasiswa  Penerima  KIP  Pada  Universitas  Indo  Global  Mandiri  menggunakan  Algoritma  Decision  Tree.  Pada  tabel tersebut ditampilkan data Program keahlian   antara  lain  IPA,    IPS  dan  Lainnya.  Untuk  data  Nilai  Rata-rata  memiliki kategori Sangat Baik, Baik, Cukup Baik dan Sangat Berprestasi. Selanjutnya, data Prestasi antara lain Berprestasi dan Kurang  Berprestasi.    Untuk  data  Status  KK  antara  lain  LK,  CM,  CH,  YT  serta  Cukup.  Data  Penghasilan  antara  lain Sedang, Rendah serta untuk data Kartu Bantuan memiliki status SKTM,  dan PKH.
Tabel 5. Hasil Perhitungan Node Level 2 (Node 1.1.1)
Node 1.1.1 Kategori Jumlah/Total Keterangan Nilai Tidak Lulus  Lulus Entropy Gain PK (IPA) 4 2 2 1 Nilai =<85 1 0 1 0 0.311278 >85 3 2 1 0.918296 Status KK LK 4 2 2 1 0
CM 0 0 0 0 CH 0 0 0 0 YT 0 0 0 0 Peghasilan =<750000 4 2 2 1 0 >750000 0 0 0 0 Kartu Bantuan SKTM 3 2 0 0 1 PKH 2 0 2 0
Pada  tabel  5  di  atas  mengenai  Hasil  Perhitungan  Node  Level  2  (Node  1.1.1)terkait  penelitian  dengan  Prediksi Calon Mahasiswa Penerima KIP Pada Universitas Indo Global Mandiri menggunakan Algoritma Decision Tree.  Nilai informations  gain  terbesar  (Tabel  5)  didapatkan  pada  atribut  Kartu  Bantuan  dengan  nilai  informations  gain  =1,  maka atribut Kartu Bantuan akan menjadi bagian dari tree sebagai node level 2 (Node 1.1.1) (Gambar 2).
Training merupakan query yang membentuk tree (pohon). Pembentukan tree dilakukan dengan cara menghitung nilai dari entropy dan nilai dari informations gain (Gambar 3). Tahapan inilah pola prediksi calon mahasiswa penerima KIP yang akan terbentuk.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 3, Januari 2024 Hal 231−240 https://djournals.com/resolusi
Gambar 3. Diagram Pohon Keputusan
Gambar 3 di atas mengenai Keputusan terkait penelitian dengan Prediksi Calon Mahasiswa Penerima KIP Pada Universitas Indo Global Mandiri menggunakan Algoritma Decision Tree. Diagram pohon Keputusan tersebut diperoleh dari Tabel 2 mengenai Data Hasil Proses Cleaning, Tabel 3 mengenai Data Transformasi, Tabel 4 mengenai Data Hasil Jumlah Kemunculan Kejadian serta dari Tabel 5 mengenai Hasil Perhitungan Node Level 2 (Node 1.1.1).

## 3.4 Perhitungan Tingkat Akurasi
Tingkat akurasi merupakan tingkat kedekatan dari hasil pengukuran kuantitas dari nilai yang sebenarnya atau biasa dikenal nama nilai target. Nilai akurasi dapat ukur dengan cara menghitung nilai yang ada pada confusion matrix.
Gambar 2. Grafik Confusion Matrix

## Perhitungan Accuracy
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 =
𝑇𝑃+𝑇𝑁
𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁 = 10+51 10+15+8+51 = 61 84 = 0, 73 Perhitungan Precision
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 = 10 10+15 = 10 25 = 0, 40
Perhitungan Recall
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 = 10 10+8 = 10 18 = 0, 56
Perhitungan F1-Score
𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒  = 2∗𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙∗𝑃𝑒𝑟𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙+𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 2∗0,556∗0,4
0,566+0.4 = 0,445 0,956 = 0, 47

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 3, Januari 2024 Hal 231−240 https://djournals.com/resolusi
Perhitungan Confusion Matrix seperti di atas digunakan untuk mendapatkan hasil dari persentase pada Algoritma C4.5 untuk menentukan prediksi yang akan lakukan (Tabel 6).
Tabel 6. Hasil Perhitungan Confusion Matrix Perhitungan Hasil Persentase Accuracy 0,73 73% Percision 0,40 40% Recall 0,56 56% F1-Score 0,47 47%
Pada tabel 6 di atas adalah mengenai Hasil Perhitungan Confusion Matrix terkait penelitian dengan Prediksi Calon Mahasiswa Penerima KIP Pada Universitas Indo Global Mandiri menggunakan Algoritma Decision Tree.  Dari hasil tabel 6 di atas dihasilkan nilai Accuracy dengan hasil 0,73 atau sebesar 73%. Nilai Percision dengan hasil 0,40 atau sebesar 40%, Nilai Recall dengan hasil 0,56 atau sebesar 56% serta nilai F1-Score dengan hasil 0,47 atau sebesar 47%.

## 4 KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pembahasan  yang  sudah  dilakukan,  maka  didapatkan  beberapa  kesimpulan  bahwa tingkat akurasi yang didapatkan dari prediksi menggunakan algoritma decision tree memiliki presentase yang cukup tinggi yaitu  bernilai  73%,  untuk  prediksi  calon  mahasiswa  penerima  KIP  Universitas  Indo  Global  Mandiri  Palembang. Berdasarkan  prediksi  yang  dilakukan  menggunakan  algoritma  decision  tree  C4.5  didapatkan  hasil  kinerja  yang  cukup rendah dengan besaran nilai precision sebesar 40%, nilai recall sebesar 56% dan nilai F1-score sebesar 47%, sebagai nilai prediksi calon mahasiswa penerima Universitas Indo Global Mandiri Palembang.

## REFERENCES
[1] W. K. Tsang and D. F. Benoit, “Gaussian processes for daily demand prediction in tourism planning,” J. Forecast., vol. 39, no. 3, pp. 551–568, 2020, doi: 10.1002/for.2644.
[2] A. W. N. Ulfy and P. A. R. Devi, “Penentuan Kenaikan Jabatan Menggunakan Pembobotan Metode AHP dan Didukung Metode Complex Proportional Assessment,” J. Sist. Komput. dan Inform., vol. 3, no. 3, p. 232, 2022, doi: 10.30865/json.v3i3.3867.
[3] Yuli Mardi,  “Data  Mining :  Klasifikasi  Menggunakan  Algoritma  C4  .  5  Data  mining  merupakan bagian  dari  tahapan proses Knowledge Discovery in Database ( KDD ) . Jurnal Edik Informatika,” J. Edik Inform., vol. 2, no. 2, pp. 213–219, 2019.
[4] M. Arfan et al., “Sistem Penunjang Keputusan Penentuan Prioritas Pembangunan Desa Dengan Metode AHP-TOPSIS,” J. Syst. Inf. Technol., vol. 3, no. 1, 2023.
[5] Dr. V. Suma, “Data Mining based Prediction of Demand in Indian Market for Refurbished Electronics,” J. Soft Comput. Paradig., vol. 2, no. 3, pp. 153–159, 2020, doi: 10.36548/jscp.2020.3.002.
[6] G. Ouddai, I. Hamdi, and H. Ben Ghezala, “A Comparative Study of BRISK, ORB and DAISY Features for Breast Cancer Classification,”  Int.  Conf.  Pattern  Recognit.  Appl.  Methods,  vol.  1,  no.  Icpram,  pp.  964–970,  2023,  doi: 10.5220/0011902200003411.
[7] H. March, “The Smart City and other ICT-led techno-imaginaries: Any room for dialogue with Degrowth?,” J. Clean. Prod., vol. 197, pp. 1694–1703, 2018, doi: 10.1016/j.jclepro.2016.09.154.
[8] D. S. Prasvita, D. Chahyati, and A. M. Arymurthy, “Automatic Detection of Oil Palm Growth Rate Status with YOLOv5,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl., vol. 14, no. 3, pp. 529–537, 2023, doi: 10.14569/IJACSA.2023.0140361.
[9] A. E. Maxwell, T. A. Warner, and F. Fang, “Implementation of machine-learning classification in remote sensing: An applied review,” Int. J. Remote Sens., vol. 39, no. 9, pp. 2784–2817, 2018, doi: 10.1080/01431161.2018.1433343.
[10]  Y. Zeng, Y. Lan, Y. Hao, C. Li, and Q. Zheng, “Leveraging Multi-grained Sentiment Lexicon Information for Neural Sequence Models,” arxiv Comput. Lang., 2018, doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.1812.01527.
[11]  A. P. Rodrigues et al., “Real-Time Twitter Spam Detection and Sentiment Analysis using Machine Learning and Deep Learning Techniques,” Comput. Intell. Neurosci., vol. 2022, 2022, doi: 10.1155/2022/5211949.
[12]  N. A. Husin, S. Khairunniza-Bejo, A. F. Abdullah, M. S. M. Kassim, D. Ahmad, and M. H. A. Aziz, “Classification of basal stem rot disease in oil palm plantations using terrestrial laser scanning data and machine learning,” Agronomy, vol. 10, no. 11, 2020, doi: 10.3390/agronomy10111624.
[13]  K. Park, J. S. Hong, and W. Kim, “A Methodology Combining Cosine Similarity with Classifier for Text Classification,” Appl. Artif. Intell., vol. 34, no. 5, pp. 396–411, 2020, doi: 10.1080/08839514.2020.1723868.
[14]  P. Alam Jusia, F. Muhammad Irfan, and S. Dinamika Bangsa Jambi Jl Jend Sudirman Thehok Jambi, “Clustering Data Untuk Rekomendasi Penentuan Jurusan Perguruan Tinggi Menggunakan Metode K-Means,” J. IKRA-ITH Inform., vol. 3, no. 3, p. 75, 2019.
[15]  B. Bogdándy, “WiFi RSSI preprocessing library for Android,” Proc. 2018 19th Int. Carpathian Control Conf. ICCC 2018, pp. 649–654, 2018, doi: 10.1109/CarpathianCC.2018.8399710.
[16]  V. N. Sari, L. Y. Astri, and E. Rasywir, “Analisis Dan Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Evaluasi,”  J. Ilm. Mhs. Tek. Inform., vol. 2, no. 1, pp. 53–68, 2020.
[17]  Y. D. Darmi  and A. Setiawan, “Penerapan Metode Clustering  K-Means Dalam Pengelompokan Penjualan Produk,”  J. Media Infotama, vol. 12, no. 2, pp. 148–157, 2017, doi: 10.37676/jmi.v12i2.418.
[18]  A.  Rohmah,  F.  Sembiring,  and  ...,  “Implementasi  Algoritma  K-Means  Clustering  Analysis  Untuk  Menentukan  Hambatan Pembelajaran Daring (Studi Kasus: Smk Yaspim …,” … Sist. Inf. dan …, pp. 290–298, 2021.
[19]  D. Zaenal Abidin and E. Rasywir, “Penerapan Data Mining Klasifikasi Untuk Memprediksi Potensi Mahasiswa Berprestasi Di

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 3, Januari 2024 Hal 231−240 https://djournals.com/resolusi
Stikom Dinamika Bangsa Jambi Dengan Metode Naive Bayes,” J. Ilm. Mhs. Tek. Inform., vol. 3, no. 2, 2021.
[20]  D.  Darwis,  N.  Siskawati,  and  Z.  Abidin,  “Penerapan  Algoritma  Naive  Bayes  Untuk  Analisis  Sentimen  Review  Data  Twitter Bmkg Nasional,” J. Tekno Kompak, vol. 15, no. 1, p. 131, 2021, doi: 10.33365/jtk.v15i1.744.
[21]  K. Munir, H. Elahi, A. Ayub, F. Frezza, and A. Rizzi, “Cancer diagnosis using deep learning: A bibliographic review,” Cancers (Basel)., vol. 11, no. 9, pp. 1–36, 2019, doi: 10.3390/cancers11091235.
[22]  S. K. Yoki Donzia and H. K. Kim, “Implementation of recurrent neural network with sequence to sequence model to translate language based on tensorflow,” Lect. Notes Eng. Comput. Sci., vol. 2237, pp. 375–379, 2018.
[23]  I.  K.  S.  Buana,  “DETEKSI  GERAKAN  KEPALA  DAN  KEDIPAN  MATA  DENGAN  HAAR  CASCADE  CLASSIFIER CONTOUR DAN MORFOLOGI DALAM PENGOPERASIAN KOMPUTER UNTUK KAUM DIFABLE,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi), vol. 5, no. 1, pp. 29–36, 2019, doi: 10.33330/jurteksi.v5i1.273.
[24]  F. Utami, S. Suhendri, and M. Abdul Mujib, “Implementasi Algoritma Haar Cascade pada Aplikasi Pengenalan Wajah,” J. Inf. Technol., vol. 3, no. 1, pp. 33–38, 2021, doi: 10.47292/joint.v3i1.45.
[25]  A. B. Adege, H. P. Lin, G. B. Tarekegn, Y. Y. Munaye, and L. Yen, “An indoor and outdoor positioning using a hybrid of support vector machine and deep neural network algorithms,” J. Sensors, vol. 2018, 2018, doi: 10.1155/2018/1253752.
[26]  Izzudin,  Hamzah,  Nisrafariza,  and  Idris,  “ANALYSIS  OF  MULTISPECTRAL  IMAGERY  FROM  UNMANNED  AERIAL VEHICLE (UAV) USING OBJECT-BASED IMAGE ANALYSIS FOR DETECTION OF GANODERMA DISEASE IN OIL PALM,”  J.  Oil  Palm  Res.,  vol.  5,  no.  5,  pp.  543–546,  2020,  [Online].  Available:  https://eur-lex.europa.eu/legal- content/ES/TXT/PDF/?uri=CELEX:52008DC0800&from=EL%0Ahttp://search.jamas.or.jp/link/ui/2005280140.
[27]  F. S. Khan, M. I. Abbasi, M. Khurram, M. N. Haji Mohd, and M. D. Khan, “Breast cancer histological images nuclei segmentation and  optimized  classification  with  deep  learning,”  Int.  J.  Electr.  Comput.  Eng.,  vol.  12,  no.  4,  pp.  4099–4110,  2022,  doi: 10.11591/ijece.v12i4.pp4099-4110.
[28]  J. You, W. Liu, and J. Lee, “A DNN-based semantic segmentation for detecting weed and crop,” Comput. Electron. Agric., vol. 178, no. September, p. 105750, 2020, doi: 10.1016/j.compag.2020.105750.
[29]  H. Priyatman, F. Sajid, and D. Haldivany, “Klasterisasi Menggunakan Algoritma K-Means Clustering untuk Memprediksi Waktu Kelulusan,” JEPIN, vol. 5, no. 1, pp. 62–66, 2019.
[30]  T.  E.  Salais-Fierro,  J.  A.  Saucedo-Martinez,  R.  Rodriguez-Aguilar,  and  J.  M.  Vela-Haro,  “Demand  prediction  using  a  soft- computing approach: A case study of automotive industry,” Appl. Sci., vol. 10, no. 3, 2020, doi: 10.3390/app10030829.