## Penerapan    Data   Mining   Dalam   Menentukan Kelayakan Penerima  Bantuan  Sosial  Pemko Dengan Algoritma C4.5 (Kasus Kantor Kelurahan Martoba)
Winda Lidysari 1,* , Heru Staria Tambunan 2 , Hendry Qurniawan 3 1,2,3 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: 1* windalidyasari25@gmail.com, 2 herusatria@amiktunasbangsa.ac.id,
3,* hendryq@amiktunasbangsa.ac.id

## Abstract
Social assistance,  commonly  known  as  Bansos,  is  a  government  program  charged  by the  Regional  Revenue  and  Expenditure  Budget.  According  to  the  general  provisions  of article  15 of  the Ministerial  Regulation Number  32  of 2011  concerning  the  Provision  of Subsidies  and  Social  Assistance  in  the  Regional  Revenue  and  Expenditure  Budget,  the definition of social assistance applies to the provision of individuals, families, community groups that are unsustainable and selective in nature to prevent possible social risks. The Pematangsiantar City Government provides various kinds of assistance programs, one of which  is  the  PEMKO  Social  Assistance  which  is  distributed  by  the  Martoba  Village Office.  In the selection process to determine  the recipients of  PEMKO Social Assistance at  the  Martoba  Village  Office,  they  still  have  not  fully  used  information  technology  to support employee performance. So there are obstacles and it takes a long time. Therefore, we  need  a  system  that  can  help  employees  more  easily  determine  beneficiaries. Application of Data Mining is a series of processes to find added value semi-manually in the form of unknown knowledge from a data set. In this study, it has parameters, namely, the  number  of  dependents,  work,  income  and  home  status.  By applying  the  Data  Mining Algorithm  C4.5,  it  is  hoped  that  it  will  make  it  easier  and  faster  for  employees  to determine the recipients of PEMKO Social Assistance at the Martoba Village Office.
Keywords: Data Mining, C4.5 Algorithm, Assistance Program

## Abstrak
Bantuan  sosial  yang  biasa  disebut  Bansos  merupakan  program  pemerintah  yang dibebankan oleh Anggaran Pendapatan dan Belanja Daerah.  Menurut ketentuan umum pasal  15  Peraturan  Menteri  Nomor  32  Tahun  2011  tentang  Pemberian  Subsidi  dan Bantuan  Sosial  dalam  Anggaran  Pendapatan  dan  Belanja  Daerah,  pengertian  bantuan sosial  berlaku  untuk  pemberian  perorangan,  keluarga,  kelompok  masyarakat  yang bersifat  tidak  berkelanjutan.dan  bersifat  selektif  untuk  mencegah  kemungkinan  risiko sosial.  Pemerintah  Kota  Pematangsiantar  menyediakan  berbagai  macam  program bantuan  salah  satunya  Bantuan  Sosial  PEMKO  yang  penyalurannya  dilakukan  oleh Kantor Kelurahan Martoba.  Dalam proses seleksi menentukan penerima Bantuan Sosial PEMKO  pada  Kantor  Kelurahan  Martoba  masih  belum  sepenuhnya  menggunakan teknologi  informasi  untuk  mendukung  kinerja  pegawai.  Sehingga  adanya  kendala  dan membutuhkan  waktu  lama.  Oleh  karena  itu  ,  diperlukannya  suatu  sistem  yang  dapat membantu pegawai lebih mudah dalam menentukan penerima bantuan. Penerapan Data Mining  adalah  serangkaian  proses  untuk  menemukan  nilai  tambah  secara  semi-manual berupa pengetahuan yang tidak diketahui dari suatu kumpulan data. Dalam penelitian ini memiliki parameter yaitu, jumlah tanggungan, pekerjaan, penghasilan dan  status rumah. Dengan  menerapkan  Data  Mining  Algoritma  C4.5  ini  diharapkan  dapat  mempermudah dan  mempercepat  pegawai  dalam  menentukan  penerima  Bantuan  Sosial  PEMKO  pada Kantor Kelurahan Martoba.
Kata Kunci: Data Mining, Algoritma C4.5, Program Bantuan

## 1. Pendahuluan
Bantuan  sosial  yang  biasa  disebut  Bansos  merupakan  program  pemerintah  yang dibebankan  oleh  Anggaran  Pendapatan  dan  Belanja  Daerah.  Menurut  ketentuan  umum Pasal  15  Peraturan  Pemerintah  tentang  Pemberian  Hibah  dan  Bantuan  Sosial  dalam Anggaran Pendapatan dan Belanja Daerah Menteri Dalam Negeri Nomor 32 Tahun 2011, pengertian Bantuan Sosial mengacu pada ketentuan perseorangan, keluarga dan kelompok masyarakat yang sifat nya tidak berkelanjutan dan selektif untuk mencegah potensi risiko sosial[1].  Seperti  yang  kita  ketahui,  sebagian  besar  masyarakat  di  Kota  Pematangsiantar adalah  masyarakat  kurang  mampu,  sehingga  membutuhkan  bantuan  sosial  untuk membantu  kehidupan  mereka.  Kantor  Kelurahan  Martoba  secara  rutin  melaksanakan program  bantuan  pemerintah,  termasuk  bantuan  sosial  pemko.  Untuk  menentukan penerima bantuan sosial pemko di Kantor Kelurahan Martoba juga ada prosedurnya yaitu dengan melakukan proses seleksi untuk setiap warga.
Proses seleksi penerima bantuan sosial pemko di Kantor Kelurahan Martoba memiliki kendala  dalam  mengidentifikasi  penerima  bantuan  sosial  pemko  yaitu  jangka  waktu  dari seleksi  administrasi  dan  verifikasi  sampai  ke  tempat  tinggal  penerima.  Dari  awal  proses, berkas-berkas  warga  akan  diperiksa  dan  mereka  yang  berhak  menerima  bantuan  akan diseleksi  sesuai  kriteria  yang  ditentukan  di  bagian  sosial.  Dengan  demikian,  proses musyawarah  dalam  mengidentifikasi  calon  penerima  bantuan  bosial  pemko  tidak sistematis  dan  terkadang  tidak  tepat.  Banyak  cabang  ilmu  komputer  dapat  memecahkan masalah  ini.  Berdasarkan  penjelasan  di  atas,  peneliti  menggunakan  Data  Mining  dengan metode Algoritma C4.5 untuk menyelesaikan masalah tersebut.
Algoritma  C4.5  merupakan  algoritma  yang  digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi data  dengan  maenggunakan  teknik  pohon  keputusan[2],  [3].  Algoritma  C4.5  merupakan perpanjangan  dari  Algoritma  ID3  dan  menggunakan  prinsip  pohon  keputusan[4]. Keuntungan utama dari  Algoritma C4.5 adalah dapat menghasilkan model dalam bentuk pohon  atau  aturan  yang  mudah  diinterpretasikan,  memiliki  tingkat  akurasi  yang  dapat diterima dan dapat menangani atribut diskrit dan numerik[5]. Pada Algoritma C4.5 model yang dihasilkan dari proses pembelajaran dari data latih berupa Decision Tree[6].

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Metode Penelitian
Penelitian ini dilakukan untuk mengimplementasikan Data Mining dalam menentukan pola penyusunan berkas yang terdapat di Kantor Kelurahan Martoba Pematangsiantar[7]. Adapun  metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh  peneliti  adalah metode Algoritma C4.5. pada metodologi penelitian ini akan diuraikan proses cara ilmiah untuk  mendapatkan  data  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  pemecahan  suatu masalah[8], [9].

## 2.2. Rancangan Penelitian
Rancangan  penelitian  merupakan  kerangka  penelitian  atau  alur  penelitian  yang dilakukan  oleh  peneliti.  Pada  rancangan  penelitian  ini  akan  dibuat  perincian  atau  tahap keseluruhan  proses  penelitian,  mulai  dari  pengumpulan  data  hingga  memproleh kesimpulan  dan  hasil  akhir  yang  didapat  oleh  peneliti,  sehingga  menghasilkan  sebuah keputusan  yang  dapat  menjadi  masukan  untuk  pegawai  Kantor  Kelurahan  Martoba[10]. Adapun alur rancangan dari penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1 dibawah ini[11]:
Mulai Persiapan Tinjauan Kepustakaan (Studi Literatur) Pengumpulan Data Pengolahan Data Mining
Data Selection Preprosessing Transformation Data Mining Interpretation Pengumpulan Data Selesai
Gambar 1. Rancangan Penelitian
Gambar  1  menjelaskan  rancangan  penelitian  yang  dilakukan  untuk  mencari  daerah dengan  hasil  produksi  sawit  yang  belum  optimal  dengan  Algoritma  C4.5  yang  terdiri dari[12] :
a) Kerangka penelitian yang dituangkan dalam diagram alir ini. Menggambar proses penelitian  yang  akan  ditempuh  sekaligus  menggambarkan  penelitian  secara keseluruhan. Tahapan yang akan ditempuh yaitu:
b) Persiapan.  Tahap  ini  merupakan  tahapan  subjek  (populasi)  perpustakaan  UIN Raden Fatah Palembang. Objek yang diambil yaitu buku. Batasan dan menyusun rencana penelitian.
c) Tinjauan    kepustakaan.    Dalam    tinjauan    kepustakaan    dilakukan    telaah    slims perpustakaan  dan  studi literatur mengenai  peminjaman  buku  dan  yang berhubungan.
d) Pengumpulan    data.    Pengumpulan    data    dilakukan    dengan    cara    wawancara kepada staf perpustakaan, observasi dan dokumen.
e) Pengolahan  data  mining.  Data  yang  dikumpulkan  diolah  sesuai  dengan  tahapan Knowledge Discovery in Database (KDD).
f) Data Selection, Proses seleksi atau pemilihan data yang relevan terhadap analisis untuk diterima dari koleksi data yang ada.
g) Preproccesing,  Sebelum  proses  data  mining  dapat  dilaksanakan,  perlu  dilakukan proses  cleaning  pada  data  yang  menjadi  fokus  KDD. Proses  cleaning  mencakup antara  lain  membuang  duplikasi  data,  memeriksa  data  yang  inkonsisten,  dan memperbaiki kesalahan pada data.
h) Data  Transformation,  Proses  transformasi  data  yang  sudah  dipilih  ke  dalam bentuk mining procedure melalui cara dan agresi data.
i) Data Mining, Proses yang paling penting dimana akan dilakukan berbagai teknik yang  diaplikasikan  untuk  mengekstrak  berbagai  pola-pola  potensial  untuk mendapatkan data yang berguna.
j) Interpretation, Sebuah  proses  dimana  pola-pola  menarik  yang  sebelumnya  sudah ditemukan dengan identifikasi berdasarkan measure yang telah diberikan.
k) Pengumpulan  Data,  pembahasan  pada  tahapan  ini  menjelaskan  hasil  dari  proses data mining yang dilakukan dengan menggunakan algoritma C4.5.
l) Kesimpulan   dan   saran.   Membuat   kesimpulan   dari   hasil   penelitian   dan memberikan.

## 2.3. Analisis Data
Proses  analisis  data  dilakukan  setelah  proses  pengumpulan  data  selesai.  Dalam penelitian  ini  data  yang  sudah  didapatkan  oleh  peneliti  digunakan  untuk  data  penelitian,
data yang digunakan  adalah data primer, data primer merupakan data  yang dikumpulkan langsung  oleh  peneliti,  biasanya  data  primer  dikumpulkan  melalui  observasi  dan wawancara[13].  Alat  analisis  data  yang  digunakan  oleh  peneliti  dalam  melakukan penelitian ini adalah sebagai berikut :
a) Microsoft Excel
Microsoft Excel merupakan perangkat lunak yang berfungsi untuk mengolah data, dimana pada aplikasi ini berupa spreadsheet yang dibuat serta didistribusikan oleh Microsoft  Corporation  untuk  dapat  digunakan  pada  sistem  operasi  Windows  dan juga  Mac  OS.  Penggunaan  Microsoft  Excel  pada  penelitian  ini  untuk  mengolah data sementara agar mendapatkan hasil yang cepat.
b) RapidMiner
RapidMiner  merupakan  perangkat  lunak  yang  digunakan  pada  pengolahan  Data Mining,  penggunaan  RapidMiner  digunakan  untuk  memperoleh  hasil  pengujian yang  valid  dengan  hasil  perhitungan  sebelumnya  yang  dilakukan  di  Micosoft Excel.

## 2.4. Pemodelan Metode
Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah Algoritma C4.5. dalam pemodelan Algoritma  C4.5  dilakukan  sampel  dataset,  kemudian  menghitung  Entrophy  (S)  dari keseluruhan atribut, setelah Entrophy (S) ditemukan kemudian perhitungan Gain tertinggi dari  seluruh  atribut,  atribut  yang  memiliki  Gain  tertinggi  yang  akan  digunakan  sebagai akar/node.  Selanjutnya  buat  cabang  untuk  setiap  nilai,  bagi  kasus  dalam  cabang,  ulangi perhitungan Gain sampai semua data masuk ke dalam kelas yang sama. Atribut yang telah dipilih  tidak  lagi  dibutuhkan  dalam  perhitungan,  proses  pembentukkan  pohon  keputusan terhenti  jika  sudah  tidak  ada  lagi  atribut  yang  dipartisi  dan  semua  tuple  dalam  node  N telah  memiliki  kelas  yang  sama.  Dalam  kasus  dataset  pada  penlitian  ini  terdiri  dari  2 kelas.  keterangan  nya  yaitu  Layak  (+)  dan  Tidak  Layak  (-).  Berikut  diagram  alur  kerja pemodelan Algoritma C4.5.
Gambar 2. Pemodelan Algoritma C4.5
S   = Himpunan kasus
A = Atribut
N = Jumlah partisi atribut A |Si|  = Proporsi S terhadap Si |S|  = Jumlah kasus dalam S Pi  = Proporsi Si terhadap S
N = Jumlah partisi S
3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Hasil
Dalam  implementasi  hasil  akhir  dari  penerapan  Algoritma  C4.5  dibagi  ke  dalam  dua tahap  yaitu  proses  perhitungan  semi  manual  menggunakan  Microsoft  Excel  dan penyesuaian hasil perhitungan melalui pengujian data menggunakan software RapidMiner 5.3 .

## 3.1.1. Analsis Sistem
Analisis  sistem  bertujuan  untuk  menemukan  pola  baru  penentuan  penerima  bantuan sosial  pemko  dengan  menggunakan  Data  Mining  klasifikasi  Algoritma  C4.5.  Proses pemilihan  penerima  bantuan  sosial  pemko  memiliki  kendala  waktu  sehingga  proses penyelesaiannya  tidak  berlangsung  secara  sistematis  dan  terkadang  tidak  tepat  sasaran. Dalam hal ini, sumber data diperoleh dari Kantor Kelurahan Martoba. Berdasarkan hasil rekapitulasi,  digunakan  200  sampel  data  untuk  klasifikasi  Algoritma  C4.5  dalam penentuan  penerima  bantuan  sosial  pemko.  Kriteria  yang  digunakan  ada  4  yaitu  jumlah tanggungan,  pekerjaan,  pendapatan  dan  status  rumah.  Tabel  1  menunjukkan  potongan hasil  pengumpulan  field-field  dan  data  penerima  bantuan  sosial  pemko  yang  digunakan sebagai data pelatihan dalam proses data mining .
Tabel 1. Data Penerima Bantuan Sosial Pemko
No Nama Jumlah Tanggungan Pekerjaan Penghasilan Status Rumah Ket 1 Erismawati 1 Wiraswasta Rp. 1.000.000 Rumah Sendiri Tidak Layak 2 Irzahany 2 Wiraswasta Rp. 2.000.000 Kontrakan Layak 3 M. Zailaini Ritonga 2 Wiraswasta Rp. 4.000.000 Kontrakan Tidak Layak 4 Yusron Ritonga 3 Wiraswasta Rp. 2.500.000 Kontrakan Layak 5 Harry Swanda 1 Wiraswasta Rp. 1.000.000 Rumah Sendiri Tidak Layak . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 195 Norbet Sinaga 5 Wiraswasta Rp. 2.000.000 Rumah Sendiri Layak 196 Nazarudin Siregar 2 Wiraswasta Rp. 1.000.000 Rumah Sendiri Tidak Layak 197 Welcom Syahputra 2 Wiraswasta Rp. 1.000.000 Rumah Sendiri Tidak Layak 198 Samsul Bahri 2 Wiraswasta Rp. 1.000.000 Rumah Sendiri Tidak Layak 199 Hasnil Ritonga 2 Wiraswasta Rp. 2.000.000 Kontrakan Layak 200 Irwan Efendi 6 Wiraswasta Rp. 2.000.000 Kontrakan Layak

## 3.1.2. Proses Perhtiungan Algoritma C4.5
Perhitungan  Algoritma  C4.5  untuk  memperoleh  model  aturan  pohon  keputusan terlebih  dahulu  mencari  jumlah  kasus  keseluruhan,  jumlah  kasus  keputusan  Layak  dan Tidak  Layak.  Menghitung Entropy dari  semua  kasus  dan  kasus  yang  dibagi  berdasarkan kelas atribut dengan persamaan (1).
Selanjutnya  dilakukan  penghitungan Gain untuk  masing-masing  atribut  dengan persamaan (2). Berikut ini adalah perhitungan nilai entropy dan gain. Menghitung entropy total :
Entropy [Total] = = 0,9997114
Menghitung entropy dan gain Jumlah Tanggungan : Entropy [Jumlah Tanggungan-Tidak Ada] =  0 Entropy [Jumlah Tanggungan-Sedikit] = =  0,9239842 Entropy [Jumlah Tanggungan-Cukup Banyak] =  0 Entropy [Jumlah Tanggungan-Banyak] =
Gain [Total-Jumlah Tanggungan]
=  0,9997114-
=  0,4127236
Berikut ini hasil perhitungan nilai entropy dan gain yang diuraikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Perhitungan Node 1 Node 1 Ket Jumlah Kasus Layak Tidak Layak Entropi Gain Total 200 102 98 0,9997114 Jumlah Tanggungan 0,4127236 Tidak Ada 9 0 9 0 Sedikit 115 39 76 0,9239842 Cukup Banyak 60 60 0 0 Banyak 16 3 13 0,6962123 Pekerjaan 0,0022197 Wiraswasta 146 72 74 0,9998646 Wirausaha 54 30 24 0,9910761 Penghasilan 0,8474359 Rendah 49 3 46 0,3322866 Menengah 101 99 2 0,1403273 Tinggi 50 0 50 0 Status Rumah 0,0531889 Rumah Sendiri 99 37 62 0,9534986 Kontrakan 101 65 36 0,9396847
Dari hasil perhitungan pada tabel 2 diperoleh atribut yang menjadi node (akar) adalah Penghasilan  memiliki  gain  tertinggi  0,8474359,  dimana  terdiri  dari  3  sub  atribut  yaitu Rendah, Menengah dan Tinggi. Berdasarkan nilai entrophy dari  ketiga sub atribut diatas, sub  atribut  Rendah    yang  memperoleh  keputusan.  Maka    perlu  dilakukan  perhitungan lebih    lanjut    menentukan  node  akar  selanjutnya,  dapat  digambarkan    pohon    keputusan dari tabel diatas sebagai berikut:
Gambar 2. Pohon Keputusan 1
Hingga atribut yang menjadi node cabang dari Penghasilan-Rendah dan Status Rumah- Kontrakan  adalah  Jumlah  Tanggungan,  dimana  atribut  dari  Jumlah  Tanggungan  yang terdiri dari Tidak Ada, Sedikit, Cukup Banyak dan Banyak. Dimana Jumlah Tanggungan- Tidak  Ada  sudah  memperoleh  keputusan  tidak  layak  dan  Jumlah  Tanggungan-Sedikit sudah memperoleh keputusan layak. Maka proses perhitungan telah selesai dilakukan.

## 3.1.3. Proses Percobaan Algoritma C4.5 Menggunakan Rapidminer
Berikit ini adalah langkah-langkah penerapan Algoritma C4.5 pada RapidMiner 5.3.
Gambar 3. Tampilan Menghubungkan Port Decision Tree , Apply Model Dan Performance
Selanjutnya  hubungkan  port-port  dari  operator Decision  Tree ,  operator Apply  Model dan  operator Performance seperti  gambar  diatas,  kemudian  klik icon  Run pada  toolbar untuk menampilkan hasil
Gambar 4. Tampilan Hasil Decesion Tree
Setelah dilakukan perhitungan dan pengujian data pada masing-masing atribut dengan algoritma C4.5, maka akan didapatkan pola pohon keputusan akhir .
Gambar 5. Rule Decision Tree Pada Rapidminer
Gambar  di  atas  menunjukkan  hasil  deskripsi  secara  lengkap  dari  pohon  keputusan (Decision  Tree)  yang  telah  terbentuk  dengan  menggunakan  Algoritma  C4.5.  Dari  hasil deskripsi  juga  menunjukkan  bahwa  penggunaan  Data  Mining  Algoritma  C4.5  baik digunakan  dalam  proses  menggali  data  (Data  Mining  process)  untuk  menarik  beberapa kesimpulan yang divisualisasikan dengan pohon keputusan (Decision Tree).

## 3.2. Pembahasan
Berikut ini rules yang dihasilkan dari pohon keputusan tersebut :
Tabel 3. Rule Yang Dihasilkan No Rules Keputusan 1 Jika Penghasilan = Menengah (Rp. 2.000.000 –          Rp. 2.500.000) dan Jumlah Tanggungan = Banyak Layak 2 Jika Penghasilan = Menengah (Rp. 2.000.000 –          Rp. 2.500.000) dan Jumlah Tanggungan = Cukup Banyak Layak 3 Jika Penghasilan = Menengah (Rp. 2.000.000 –          Rp. 2.500.000) dan Jumlah Tanggungan = Sedikit Layak 4 Jika Penghasilan = Menengah (Rp. 2.000.000 –          Rp. 2.500.000) dan Jumlah Tanggugan = Tidak Ada Tidak Layak 5 Jika Penghasilan = Rendah dan Status Rumah = Kontrakan dan Jumlah Tanggungan = Sedikit Layak 6 Jika Penghasilan = Rendah (Rp. 1.000.000) dan Status Rumah = Kontrakan dan Jumlah Tanggungan = Tidak Ada Tidak Layak 7 Jika Penghasilan = Rendah (Rp. 1.000.000) dan Status Rumah = Sedikit dan Jumlah Tanggungan = Cukup Banyak Layak 8 Jika Penghasilan = Rendah (Rp. 1.000.000) dan Status Rumah = Rumah Sendiri dan Jumlah Tanggungan = Sedikit Tidak Layak 9 Jika Penghasilan = Rendah (Rp. 1.000.000) dan Status Rumah = Rumah Sendiri dan Jumlah Tanggungan = Tidak Ada Tidak Layak 10 Jika Penghasilan = Tinggi (Rp. 3.000.000 –                Rp. 4.000.000) Tidak Layak
Gambar 6. Nilai Akurasi Algoritma C4.5
Gambar 7. Nilai Performance Vector Algoritma C4.5
Berdasarkan    pengolahan  data    menggunakan  software  RapidMiner  didapat    nilai akurasi sistem sebesar 100%, artinya. Dimana model yang  telah  dibentuk  diuji  tingkat akurasinya    dengan    memasukan  atau    uji    yang    berasal    dari    data training dengan menggunakan    s plit  validation pada   aplikasi    RapidMiner  5.3    untuk    menguji    tingkat akurasi.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  seluruh  hasil  tahapan  penelitian  yang  telah  dilakukan  pada  Penerapan Data  Mining  Dalam  Menentuan  Penerima  Bantuan  Sosial  Pemko  Menggunakan Algoritma  C4.5  (Studi  Kasus:  Kantor  Kelurahan  Martoba)  dapat  disimpulkan  sebagai berikut.
a) Data  Mining  dengan  Algoritma  C4.5  dapat  diterapkan  untuk  Penentuan  Kelayakan Penerima  Bantuan  Sosial  Pemko  pada  Kantor  Kelurahan  Martoba.  Hasil    yang diperoleh  dari  pengujian  metode  Algoritma  C4.5  kedalam  RapidMiner  memiliki  nilai validasi yang sama.
b) Permasalahan  menentukan  kelayakan  penerima  bantuan  sosial  Pemko  dapat diselesaikan  menggunakan  teknik  Data  Mining,  yaitu  dengan  Algoritma  C4.5. Menghasilkan tingkat akurasi yang dihasilkan oleh metode tersebut adalah 100%.
c) Dari perhitungan dengan Algoritma C4.5 maka didapatkan faktor yang paling dominan adalah Penghasilan dengan nilai gain sebesar 0,8474359.

## Daftar Pustaka
[1] N.  Fajira,  “Analisis  Kepuasan  Pelanggan  Terhadap  Kualitas  Pelayanan  Pada  Kentucky Fried Chicken Cabang Palembang Square Mall,” Polsri , pp. 14–20, 2014.
[2] A. D. I. Suradi, “Penerapan data mining untuk menentukan rekomendasi beasiswa dengan metode algoritma c4.5,” 2018.
[3] T.  R.  I.  B.  Tusarwenda,  “Penerapan  data  mining  dengan  algoritma  c4.5  dalam  prediksi penjualan botol pada CV. seribukilo,” 2018.
[4] Hendrianto,  “Manajemen  Strategi  Pengelolaan  Pasar  Dalam  Meningkatkan  Pendapatan Pedagang  Perspektif  Ekonomi  Islam  (Studi  di  Pasar  Segamas  Purbalingga),”  pp.  1–94, 2018.
[5] L.  N.  Rani,  “Klasifikasi  Nasabah  Menggunakan  Algoritma,” J.  KomTekInfo  Fak.  Ilmu Komput. , vol. 2, no. 2, pp. 33–38, 2015.
[6] D. K. Widiyati, M. Wati, and H. S. Pakpahan, “Penerapan  Algoritma ID3 Decision Tree Pada  Penentuan  Penerima  Program  Bantuan  Pemerintah  Daerah  di  Kabupaten  Kutai Kartanegara,” J.  Rekayasa  Teknol.  Inf. ,  vol.  2,  no.  2,  p.  125,  2018,  doi: 10.30872/jurti.v2i2.1864.
[7] P. Alkhairi, I. S. Damanik, and  A. P. Windarto, “Penerapan  Jaringan Saraf Tiruan untuk Mengukur  Korelasi  Beban  Kerja  Dosen  Terhadap  Peningkatan  Jumlah  Publikasi,” Pros. Semin.  Nas.  Ris.  Inf.  Sci. ,  vol.  1,  no.  September,  p.  581,  2019,  doi: 10.30645/senaris.v1i0.65.
[8] L. Swastina, “Penerapan Algoritma C4.5 untuk Penentuan Jurusan Mahasiswa,” J.  Gema Aktual. , vol. 2, no. 1, pp. 93–98, 2013.
[9] A. H. Nasrullah, “Penerapan Metode C4.5 untuk Klasifikasi Mahasiswa Berpotensi Drop Out,” Ilk. J. Ilm. , vol. 10, no. 2, p. 244, 2018, doi: 10.33096/ilkom.v10i2.300.244-250.
[10] Y.  S.  Luvia,  A.  P.  Windarto,  S.  Solikhun,  and  D.  Hartama,  “Penerapan  Algoritma  C4.5 Untuk  Klasifikasi  Predikat  Keberhasilan  Mahasiswa  Di  Amik  Tunas  Bangsa,” Jurasik (Jurnal  Ris.  Sist.  Inf.  dan  Tek.  Inform. ,  vol.  1,  no.  1,  p.  75,  2017,  doi: 10.30645/jurasik.v1i1.12.
[11] S.  Haryati,  A.  Sudarsono,  and  E.  Suryana,  “Implementasi  Data  Mining  Untuk Memprediksi  Masa  Studi  Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma  C4.5  (Studi  Kasus: Universitas Dehasen Bengkulu),” J. Media Infotama , vol. 11, no. 2, pp. 130–138, 2015.
[12] A.  P.  W.  Putrama  Alkhairi,  “Penerapan  K-Means  Cluster  Pada  Daerah  Potensi  Pertanian Karet Produktif di Sumatera Utara.” 2019.
[13] W. A. Triyanto, “Algoritma K-Medoids Untuk Penentuan Strategi Pemasaran Produk,” J. SIMETRIS , vol. 6, no. 1, pp. 183–188, 2015.