## Penerapan Algoritma C4.5 Data Mining Dalam Mengukur Tingkat Kepuasaan Masyarakat Kecamatan Siantar Terhadap Perbaikan Jalan 2019
Riama Ester Angelina Sihombing 1 , Jaya Tata Hardinata 2 , Zulaini Masruro Nasution 3 1,2,3 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia Jln. Sudirman Blok A No. 1-3 Pematangsiantar, Sumatera Utara 1 riamaester166@gmail.co.id, 2 jayatatahardinata@gmail.com,
3 zulaini@amiktunasbangsa.ac.id

## Abstract
Roads are land transportation infrastructures that are used every day by humans both on the surface of the land, below the surface of the land or above the surface of the water. This  means  that  the  road  is  a  very  important  supporting  factor  in  carrying  out  daily human life, both roads in village and roads in the city. But not all people of  Kabupaten Simalungun , especially Kec. Siantar feel that their roads are worth using, but not a few also feel happy that their roads are being repaired. For this reason, the writer would like to know the level of satisfaction of the people of Kabupaten Simalungun, especially Kec. Siantar towards road improvement in their respective areas that has been carried out by the  Dinas  Pekerjaan  Umum  Kabupaten  Simalungun.  The  method  that  I  use  is  the  C4.5 algorithm,  also  called  a  decision  tree,  which  uses  a  tree  structure  representation,  the concept of this decision tree  is to collect data, then a decision tree is created  which  will then  produce  rules  for  problem  solutions,  so  that  this  method  can  know  effectively  the level of community satisfaction specifically Kabupaten  Simalungun.
Keywords: Road, C4.5 Agorithm, Simalungun Regency, Community Satisfaction

## Abstrak
Jalan  merupakan  prasarana  transportasi  darat  yang  setiap  hari  digunakan  manusia baik  yang  berada  pada  permukaan  tanah,  di  bawah  permukaan  tanah  ataupun  di  atas permukaan  air.  Artinya  jalan  merupakan  faktor  pendukung  yang  sangat  utama  dalam menjalankan  kehidupan  manusia  sehari-hari,  baik  jalan  di  desan  maupun  jalan di  kota. Tapi  tidak  semua  masyarakat  Kabupaten  Simalungun  khususnya  Kec.Siantar  merasa jalan  mereka  layak  untuk  digunakan  tapi  tidak  sedikit  juga  yang  merasa  senang  jalan mereka    diperbaiki.  Untuk  itu  penulis  ingin  mengetahui  tingkat  kepuasan  masyarakat Kabupaten  Simalungun  khususnya  Kec.Siantar  terhadap  perbaikan  jalan  di  daerah mereka  masing-masing  yang  telah  dilaksanakan  oleh  Dinas  Pekerjaan  Umum Kab.Simalungun.  Metode  yang  penulis  gunakan  adalah  Algoritma  C4.5  disebut  juga dengan  pohon  keputusan  (decision  tree)  metode  klasifikasi  yang  menggunakan representasi  struktur  pohon,  konsep  dari  pohon  keputusan  ini  adalah  dengan mengumpulkan data, selanjutnya dibuatkan decision tree yang kemudian akan dihasilkan rule-rule  solusi  permasalahan,  sehingga  metode  ini  dapat  mengetahui  secara  efektif tingkat kepuasaan masyarakat khsusnya Kab. Simalungun.
Keywords: Jalan, Agoritma C4.5, Kabupaten Simalungun, Kepuasaan Masyarakat

## 1. Pendahuluan
Kepuasan masyarakat merupakan tingkatan dimana keinginan,  harapan dan kebutuhan dari  masyarakat  dapat  terpenuhi  sehingga  mengakibatkan  terjadinya  kesetiaan  yang berlanjut.  Faktor  utama  untuk  mendapatkan  kepuasan  masyarakat  adalah  salah  satunya
Vol. 2 , No. 2, April (202 1 ), pp. 91-98
kinerja dari pemerintah dalam menyediakan pelayanan publik yang baik. Dalam kegiatan pembangunan  infrastruktur,  partisipasi  masyarakat  merupakan  suatu  hal  yang  harus dilaksanakan  pemerintah  serta  tanggung  jawab  terhadap  pentingnya  pembangunan infrastruktur  yang  bertujuan  untuk  memperbaiki  mutu  hidup  masyarakat  itu  sendiri. Melalui  kepercayaan  yang  diterima  masyarakat,  kegiatan  pembangunan  bukanlah  hanya kewajiban  yang  harus  dilaksanakan  oleh  pemerintahan,  namun  juga  mengharuskan keterlibatan  masyarakat  agar  dapat  memperbaiki  mutu  hidupnya  sendiri.  Namun,  adanya permasalahan  yang  terjadi  mengenai  pembangunan  infrastruktur  dan  fasilitas  beberapa daerah  di  Kec.  Siantar-Simalungun  adalah    jalan  lintas  di  berbagai  nagori  masih  sering tergenang air ketika musim hujan. Hal ini terjadi akibat parit di sepanjang jalan belum di lening  atau  di  beton  sehingga  jalan  mengalami  erosi.  Mengenai  jalan  lintas  antar  nagori, masih  banyak  jalan  yang  belum  di  lapis  dan  di  aspal.  Sehingga  banyak  jalan  menjadi rusak  dan  perlu  di  beton.  Karena  kondisi  jalan  lintas  yang  belum  memadai,  akibatnya masyarakat  desa  sulit  untuk  beraktifitas  karena  sarana  penghubung  antar  nagori  dan transportasi  kurang  memadai.  Akan  tetapi,  pemerintah  setempat  sudah  melakukan  peran dengan  semaksimal  mungkin  untuk  mengimplementasikan  kebijakan  pembangunan  di lokasi yang terjadi kerusakan.
Teknologi  saat  ini  mempengaruhi  keseluruhan  aspek  dalam  kehidupan  manusia. Dengan  pertumbuhan  teknologi  informasi  saat  ini,  membuka  peluang  terhadap petumbuhan  data  yang  terakumulasi  dalam  jumlah  besar.  Data  yang  ada  belum  tentu memiliki  nilai  dan  tervalidasi  kebenarannya,  agar  dapat  memfasilitasi  seluruh  data tersebut, dibutuhkan sebuah wadah untuk menyimpan, memroses, dan dapat menampung seluruh  data  tersebut.  Salah  satu  cara  yang  dapat  digunakan  untuk  memfasilitasi  cara tersebut  yaitu Data  mining .  “ Data  mining adalah  proses  yang  menggunakan  teknik statistic,  matematika,  kecerdasan  buatan  dan  machine  learning  untuk  mengekstraksi  dan mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat  dan  pengetahuan  yang  terkait  dari  berbagai database  besar”  (Steven  at  al,  2019:53).  Dalam  penelitian  ini  dilakukan  penerapan algoritma Decision Tree (C4.5) dengan mengoptimalkan  atribut-atribut yang berasal dari Data  mining untuk  mengukur  tingkat  kepuasaan  agar  akurasi  menjadi  meningkat. Algoritma decision  tree digunakan  untuk  membangun  sebuah  pohon  keputusan  yang mudah  dimengerti,  fleksibel,  dan  menarik  karena  dapat  divisualisasikan  dalam  bentuk gambar.  Konsep  dari  pohon  keputusan  adalah  mengubah  data  menjadi  pohon  keputusan dan aturan-aturan keputusan.
Algoritma  C4.5 Data  Mining digunakan  untuk  membangun  sebuah  pohon keputusan  yang  fleksibel,  manarik,  dan  mudah  dimengerti  karena  dapat divisualisasikan  dalam  bentuk  gambar.  Pohon  keputusan  adalah  salah  satu  metode atau  cara  klasifikasi  yang  paling  populer  karena  mudah  untuk  diinterpretasi  oleh manusia.  Konsep  dari  pohon  keputusan  adalah  mengubah  data  menjadi  pohon keputusan  dan  aturan-aturan  keputusan  [1].  Data  mining  untuk  mengetahui  tingkat kepuasaan  masyarakat  terhadap  perbaikan  jalan  yang  telah  di  laksanakan. Data mining yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Algoritma C4.5 sehingga dapat  diketahui  bagaimana  kualitas  pelayanan  perbaikan  jalan  terhadap  masyarakat berdasarkan  hasil  akhir  data  yang  telah  diolah.  Berdasarkan  uraian  di  atas  maka seluruh  data yang  ada  akan  diolah  melalui  metode  Algoritma  C4.5  untuk  mengetahui tingkat kepuasaan masyarakat terhadap kinerja Dinas Pekerjaan Umum Kab. Simalungun. Dari hasil yang diperoleh diharapkan dapat menjadi motivasi dan masukan terhadap Dinas Pekerjaan  Umum  Kab.  Simalungun  berdasarkan  hasil  akhir  yang  diperoleh  dari pengambilan  sample  terhadap  masyarkat  serta  memberikan  pemahaman  kepada  peneliti selanjutnya  untuk  mengembangkan  metode  yang  sudah  ada  untuk  mendapatkan  hasil yang lebih baik lagi.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Data mining
Data  mining sebuah  penelitian  dari  proses  kumpulan  data  untuk  mendapatkan hubungan  yang  tak  diduga  dan  menyederhanakan  data  dengan  cara  yang  berbeda dari  sebelumnya,  sehingga dapat dipahami dan  memiliki manfaat bagi pemilik data. Data  mining merupakan  suatu  cara  mencari  hubungan  yang  signifikan  antara variabel dalam set data yang besar dengan memanfaatkan teknologi yang sesuai dan dalam  penelitiannya  memakai  studi  literatur  yang  berbeda.  Dari  beberapa  definisi yang telah dituliskan, hal penting yang terkait dengan dat a mining [2][3][4]:
a) Data mining merupakan suatu proses otomatis terhadap data yang sudah ada.
b) Data yang akan diproses merupakan data yang sangat besar.
c) Tujuan  data  mining  adalah  mendapatkan  hubungan  atau  pola  yang  mungkin memberikan indikasi yang bermanfaat.

## 2.2. Algoritma C4.5
“Pohon  keputusan  adalah  metode  klasifikasi  yang  kuat,  metode  yang  dapat mengubah  fakta  besar  menjadi  pohon  keputusan  atau  decision  tree  yang  mewakili aturan,  dan  aturan  tersebut  dapat  dimengerti  dengan  baik”  [5].  Menjelajah  data, menemukan  hubungan  tersembunyi  antar  sejumlah  variabel  masukan  dan  variabel lanjutan  merupakan  fungsi  dari  decision  tree  atau  pohon  keputusan.    Contohnya sebuah  khas  terdiri  dari  node  internal,  tepi  dan  node  daun.  Dimana  simpul  daun yaitu  simpul  terminal  dari  pohon  dengan  label  kelas.  Penerapan  algoritma  decision tree  untuk  membentuk  sebuah  kumpulan  data  yang  belum  terklasifikasi.  Mengubah suatu  kumpulan  data    menjadi  pohon  keputusan  menjadi  aturan -aturan  keputusan adalah konsep dari pohon keputusan atau decision tree[6].
Berikut  alur  proses  algoritma  C4.5  untuk  dmembangun  sebuah  pohon  keputusan dalam data mining secara umum adalah [7]:
a) Memilah atribut sebagai akar (root).
b) Membentuk cabang untuk setiap nilai.
c) Memmbagi kasus ke dalam cabang.
d) Saat  semua  kasus  pada  setiap  cabang  memliki  kelas  yang  sama  maka  harus mengulangi prosesnya.
e) Entropy  adalah  suatu  bentuk  ukuran  dari  sebuah  teori  informasi  yang  fungsinya dapat  mengetahui  karakteristik  dari  impuryl  dan  homogenity  dari  kumpulan  data. Dari  nilai  entropy  tersebut  kemudian  dihitung  nilai  information  gain  masing- masing atribut. Penghitungan nilai entropy digunakan rumus seperti Persamaan (1). ( )     ∑
(1)
Rumus    (1)  merupakan  rumus  yang  digunakan  dalam  perhitungan  entropy  yang digunakan  unutk  menentukan  seberapa  informatif  atribut  tersebut.  Berikut keterangannnya :
s : Himpunan kasus n: Jumlah partisi S pi: Jumlah kasus pada partisi ke-i
f) Setelah  mendapat  nilai  entropy  untuk  suatu  kupulan  data,  maka  kita  dapat mengukur  efektivitas  suatu  atribut  dalam  mengklasifikasikan  data.  Ukuran efektivitas ini disebut information gain. Dapat dilihat pada rumus (2):
(    )          ( )     ∑ |  | | | ( ) (2)
(Sumber : Rika Andriani, 2019)
Rumus  (2)  merupaka  rumus  yang  diguankan  dalam  perhitungan  information  gain setelah melakukan perhitungan entropy. Berikut keterangannya :
s  :
Himpunan kasus
n : Jumlah partisi atribut A
|Si| : Jumlah kasus pada partisi ke-i
|S| : Jumlah kasus dalam s
Algorima  C4.5  mengunjungi  setiap  simpul  keputusan,  menentukan  pembagian  yang terbaik,  sampai  tidak  bisa  dibagi  lagi.  Dari  ketiga  peneliti  yang  telah  dilakukan  tersebut, pengelompokkan  dengan  algoritma  C4.5  digunakan  oleh    peneliti-peneliti  sebagai  cara untuk  mendapatkan  keputusan  sehingga  mampu  membantu  untuk  mengambil  keputusan dengan lebih efisien dan cepat sesuai yang diharapkan [6].

## 3. Hasil dan Pembahasan
Penelitian  ini  menggunakan  Algoritma  C4.5  dalam  mengukur  tingkat  kepuasan masyarakat  terhadap  perbaikan  jalan.  Berdasarkan  data  yang  digunakan  maka  tahap pertama  yang  harus  dilakukan  yaitu  menghitung  nilai entropy dan gain. Untuk menghitung nilai entropy dan gain diperlukan data awalnya dahulu.
Tabel 1. Tabel data awal No Jalan Keaman an Arus Lalu Lintas Kenyama nan Keterpaduan Transportasi Biaya Output 1 Jl.Hok 4 4 5 3 4 B 2 Jl.Hok 4 4 4 4 3 B 3 Jl.Hok 4 4 5 3 3 KB 4 Jl.Ladang Kongsi 4 4 5 3 4 KB 5 Jl.Ladang Kongsi 4 4 5 5 4 B 6 Jl.Ladang Kongsi 4 4 5 4 4 KB 7 Jl.Teratai 4 3 5 4 4 B 8 Jl.Teratai 3 3 4 2 3 B 9 Jl.Teratai 3 4 4 4 3 KB 10 Jl.H.Ulakma 3 4 4 5 4 B 11 Jl.H.Ulakma 5 5 2 4 5 B 12 Jl.H.Ulakma 2 3 5 5 5 KB 13 Jl.Rambung Merah 4 5 4 4 4 B 14 Jl.Rambung Merah 4 4 4 4 4 B 15 Jl.Rambung Merah 3 5 4 4 2 KB 16 Jl.Silau Manik 4 4 3 4 3 KB 17 Jl.Silau Manik 5 2 5 4 4 B 18 Jl.Silau Manik 5 5 5 4 4 KB 19 Jl.Sionggang 4 4 5 3 3 KB 20 Jl.Sionggang 2 5 5 5 4 B 21 Jl.Sionggang 3 4 4 4 4 KB 22 Jl.Karang Anyer 5 3 5 3 4 B 23 Jl.Karang Anyer 5 3 5 3 2 KB 24 Jl.Karang Anyer 2 3 5 4 4 KB
Output atau  target  variabel  memiliki  dua  kategori  yaitu  Baik  dan  Kurang  Baik,  maka digunakan  teknik  klasifikasi  yang  termasuk  dalam  pengelompokkan  data  karena  dalam klasifikasi terdapat target variabel kategori.
Variabel  yang  akan  menjadi  keputusan  adalah  Baik  dan  Kurang  Baik.  Karena Implementasi  Algoritma  C4.5  dilakukan    dengan  cara  menjadikan  atribut  tingkat kepuasan  masyarakat  terhadap  perbaikan  jalan  dengan  klasifikasi  Baik  dan  Kurang  Baik sebagai atribut tujuan, sedangkan atribut parameter adalah Nama Jalan, Arus Lalu Lintas, Kenyamanan,  Keterpaduan  Transportasi  dan  Biaya.  Format  data  akhir  pada  tabel  4.1 didapat berdasarkan dari attribute yang sudah dikelompokkan atau diklasifikasi, misalkan data pada tabel 1 pada atribut jalan HOK diklasifikasi kan menjadi 3 nilai yaitu , nilai 3, nilai 4 dan 5.
a) Perhitungan Gain dan Entropy
Pohon  keputusan  dibuat  setelah  menghitung entropy total,  dengan entropy masing- masing atribut dan menghitung gain dan menentukan gain tertinggi,  hal  ini dapat dilihat dari Tabel node 1 berikut ini :
Vol. 2 , No. 2, April (202 1 ), pp. 91-98
Tabel 2. Tabel Perhitungan Node 1 Node 1
FAKTOR Nilai Jumlah Baik Kurang Baik Entropy Gain Kuisioner 24 13 11 0,994984828 Keamanan 2 3 1 2 0,489786979 0,498667474 3 5 2 3 0,673746875 4 11 7 4 0,949295961 5 5 3 2 0,673746875 Arus Lalu Lintas 2 1 1 0 0 0,44784876 3 6 3 3 0,75 4 12 6 6 1 5 5 3 2 0,673746875 Kenyamanan 2 1 1 0 0 1,317710018 3 1 0 1 0 4 8 5 3 0,846465501 5 14 7 7 1,036937754 Keterpaduan Transportasi 2 1 1 0 0 0,161474169 3 6 3 3 0,75 4 13 6 7 1,018468877 5 4 3 1 0,566040104 Biaya 2 2 0 0 0 0,286128028 3 6 2 4 0,729573959 4 14 10 4 0,957091419 5 2 1 1 0,382080208
Dari tabel 2 dapat diketahui bahwa pada baris total diketahui jumlah Kuisioner (S) adalah 24,  jumlah  Baik  (S1)  adalah  13,  dan  jumlah  Kurang  baik  (S2)  adalah  11.  Perhitungan entropy  total  pada  tabel  4.1.  dapat  dihitung  dengan  menggunakan    persamaan  sebagai berikut:
Entropy (Total) = ( ( ))   ( ( ))
=  0,9949828
Gambar 1. Node Akar 1
Sementara  itu  untuk  perhitungan entropy setiap  atribut  sama  halnya  dengan  perhitungan mencari nilai entropy (total). Setelah nilai entropy didapat selanjutnya mencari nilai gain pada  setiap  atribut.  Nilai gain atribut Gain dihitung  dengan  menggunakan  persamaan sebagai berikut :
Gain = 0,9949828 (( )   ( )   ( )     ( ))
Gain = 0,4986674
Tabel 3. Tabel Perhitungan Node 1.1.2
Node 1.1.2 FAKTOR
Nilai Jumlah Baik Kurang Baik Entropy Gain Kuisioner 11 7 4 0,945660305 Keamanan, 4 Arus Lalu Lintas 2 0 0 0 0 0,088410744 3 1 1 0 0 4 9 5 4 1,047749463 5 1 1 0 0 Kenyamanan 2 0 0 0 0 1,608701105 3 1 0 1
0
4 3 3
0
0
5 7 4 3 1,041921257 Keterpaduan Transportasi 2 0 0 0 0 0,087061592 3 4 2 2 0,89433877 4 6 4 2 0,977871792 5 1 1 0 0 Biaya 2 0 0 0 0 0,141734022 3 4 1 3 0,825712634 4 7 6 1 0,791476939 5 0 0 0 0
Dari  Tabel  3  dapat  dilihat  bahwa  atribut  Arus  Lalu  Lintas  memiliki  nilai  gain  1,60879. Dari nilai tersebut masih memerlukan perhitungan lebih lanjut hingga node 1.1.4 dan hasil dari node 1.1.4 diperoleh atribut Keterpaduan transportasi memiliki nilai gain 0,1342767. Dari  nilai  tersebut  masih  memerlukan  perhitungan  lebih  lanjut  sampai  nilai gain dan entropy nya sama.
Tabel 4. Tabel Perhitungan Node 1.2. Node 1.2 FAKTOR Nilai Jumlah Baik Kurang Baik Entropy Gain Kuisioner 6 3 3 1 Keamanan (4) Arus Lalu Lintas (4) Kenyamanan (5) Keterpaduan Transportasi (3) Biaya 2 1 0 1 0 1 3 2 0 2 0 4 3 3 0 0 5 0 0 0 0
b) Validasi Data
Dari  Tabel  diatas  dapat  dilihat  bahwa  atribut  Biaya  memiliki  nilai  gain  yang  sama dengan  nilai  entropy  yaitu  1.  Proses  perhitungan  dalam  mencari  nilai entropy dan gain sama dengan perhitungan untuk mencari nilai entropy dan gain pada node 1. Perhitungan telah selesai karena semua atribut yang ada habis terpartisi. Berikut adalah gambar pohon keputusan dari hasil semua partisi atribut.
Gambar 2. Pohon Keputusan Node 2.2.
Adapun  aturan  atau rule yang  terbentuk  berdasarkan  pohon  keputusan  terakhir  seperti pada gambar 3 adalah sebagai berikut :
Gambar 3. Rule
Pada penelitian ini digunakan software rapid miner menguji data yang telah di analisa.
Gambar 4. Tampilan Output Description Running dari design adalah Accuracy. Akurasi  merupakan  suatu  nilai  dari  seberapa  baik model mengkorelasikan antara hasil dengan atribut dalam data yang telah disediakan.
Gambar 5. Tampilan Accuration
Berdasarkan gambar yang telah dijelaskan di atas, maka dapat diketahui bahwa pengujian data  yang  dilakukan  dengan  menggunakan apply  model dan %  Performance diperoleh nilai akurasi 100% dapat dikategorikan model algoritma C4.5 ini adalah execellent .

## 4. Kesimpulan
Kesimpulan yang dapat diambil dari hasil penelitian ini adalah sebagai berikut :
a) Pada  penelitian  yang  telah  dilakukan  mendapatkan  hasil  kepuasan masyarakat  terhadap  kepuasan perbaikan  jalan 2019  sesuai  dengan  nilai dan kriteria  yang  telah  disediakan.  Nilai  tertinggi  dari  hasil  perhitungan  yaitu 1,317710018 dengan nilai kenyamanan.
b) Algoritma  C4.5  dapat  membantu  pemilihan  serta  perhitungan  penelitian yang  dilakukan.  Metode  ini  telah  dilakukan  dalam  penelit ian  ini  sehingga mendapatkan hasil yang diinginkan.
c) Dalam perhitungan manual, hasil yang didapatkan akurat karena dapat dibuktikan dengan  sistem  serta  menampilakan  hasil  tertinggi  yang  sama  baik  nilai  selisih, entrophy dan gain serta nilai tertinggi dari masing-masing nilai.

## Daftar Pustaka
[1] M.  Yuli,  “Jurnal  Edik  Informatika  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, 2017.
[2] C.  Fadlan,  S.  Ningsih,  And  A.  P.  Windarto,  “Penerapan  Metode  Naïve  Bayes Dalam Klasifikasi Kelayakan Keluarga Penerima Beras Rastra,” Jutim , Vol. 3, No. 1, Pp. 1–8, 2018.
[3] M. Ridwan, H. Suyono, And M. Sarosa, “Penerapan Data Mining Untuk Evaluasi Kinerja  Akademik Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier,”
J. Eeccis , Vol. 7, No. 1, Pp. 59–64, 2013.
[4] A.  P.  Windarto,  “Implementation  Of  Data  Mining  On  Rice  Imports  By  Major Country  Of  Origin  Using  Algorithm  Using  K-Means  Clustering  Method,” Int.  J. Artif. Intell. Res. , Vol. 1, No. 2, Pp. 26–33, 2017.
[5] M.  A.  Rahman,  P. P.  S.  Iain,  R.  Intan,  And  B.  Lampung,  “Algoritma  C45  Untuk Menentukan  (  Studi  Kasus :  Pps  Iain  Raden  Intan  Bandar  Lampung  ),”  Vol.  01, No. 02, Pp. 118–128, 2015.
[6] J.  Eska,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Prediksi  Penjualan  Wallpaper Menggunakan  Algoritma  C4.5,” Jurteksi  (Jurnal  Teknol.  Dan  Sist.  Informasi) , Vol. 2, 2018, Doi: 10.31227/Osf.Io/X6svc.
[7] R.  Wajhillah  And  I.  Yulianti,  “Penerapan  Algoritma  C4.5  Untuk  Prediksi Penggunaan  Jenis  Kontrasepsi  Berbasis  Web,”  Vol.  04,  No.  02,  Pp.  174–187, 2017.