## Penerapan Algoritma Decision Tree Untuk Klasifikasi KIPI Vaksin Covid-19
Fajar Athallah Yusuf* 1 , Maulana Alfaridzi 2 , Tazkiyah Herdi 3
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Mercu Buana Jl. Raya Meruya Selatan No.1, Kec. Kembangan, Jakarta, Daerah Khusus Ibukota Jakarta 41818210024@student.mercubuana.ac.id , 41818210012@student.mercubuana.ac.id , tazkiyah.herdi@mercubuana.ac.id
*) Corresponding author
( received: 14-07-22, revised: 22-08-22, accepted: 24-11-22)

## Abstract
The COVID-19 pandemic is occurring all over the world, including Indonesia. The coronavirus pandemic has paralyzed various areas of social life, many people affected by this virus and some of them died. One of the efforts of government to take care of the pandemic is to make sure people get vaccinated. Some people are worried about the COVID-19 vaccination, circulating spreading misinformation related to COVID-19 vaccination and concerns about the impact of AEFI. This research is conducted to classify AEFI vaccines for COVID-19 using COVID-19 vaccine data from students at one of the secondary schools in Bekasi city using decision tree method. Based on the result, decision tree model from the four attributes obtained, which classify into two different variables, the target variable and the predictor variable. This study created a decision tree model and compared it with the Naive Bayes algorithm, which was 89.5349% and 88.3721% accurate, respectively. These results show that the Decision Tree algorithm has higher accuracy than the Naïve Bayes algorithm so that the Decision Tree algorithm is the right technique in terms of classification.
Keywords: COVID-19, Decision Tree, Classification, AEFI, Decision Support System, Vaccination

## Abstrak
Pandemi COVID-19 merupakan wabah yang terjadi di seluruh dunia, terutama Indonesia. Pandemi COVID-19 telah  melumpuhkan  berbagai  bidang  di  sektor  publik  dan  banyak  penduduk  terkena  Sars-Cov-2  yang menyebabkan  kematian  bagi  masyarakat  dan  tenaga  kesehatan.  dalam  melaksanakan  Program  Vaksinasi Coronavirus di Indonesia. Banyak masyarakat yang khawatir terhadap Vaksinasi Coronavirus dikarenakan hoax terhadap  Vaksinasi  Coronavirus  dan  ketakutan  dengan  dampak  KIPI.  Penulis  melakukan  penelitian  dengan menggunakan  metode Decision  Tree untuk  melakukan  klasifikasi  KIPI  Vaksin  COVID-19  menggunakan  data Vaksin  COVID-19  siswa/siswi  salah  satu  SMP  Kota  Bekasi.  Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  didapatkan, penelitian menghasilkan model Decision Tree dari 4 atribut yang didapatkan lalu dikategorikan dengan 2 variabel yang  berbeda  yakni  variabel  target  dan  variabel  prediksi.  Penelitian  menghasilkan  model Decision  Tree lalu melakukan perbandingan dengan algoritma naive bayes dengan masing-masing keakuratan sebesar 89,5349% dan 88.3721 %. Hasil ini menunjukan algoritma Decision Tree memiliki keakuratan lebih tinggi dibandingkan dengan algoritma Naïve  Bayes sehingga  algoritma Decision  Tree merupakan  teknik  yang  tepat  dalam  hal pengklasifikasian.
Kata Kunci : COVID-19, Decision Tree , Klasifikasi, KIPI, Vaksinasi

## I. Pendahuluan
Pandemi COVID-19 merupakan wabah yang terjadi di seluruh dunia, terutama Indonesia. Pandemi COVID-19 telah  mematikan  berbagai  bidang  kehidupan  di  mata  publik  dan  banyak  penduduk  terkena  Sars-Cov-2  yang menyebabkan kematian bagi masyarakat dan tenaga kesehatan. Pandemi COVID-19 saat ini merupakan masalah yang  harus  dihadapi  dunia  dengan  jumlah  kasus  yang  terus  meningkat,  yang  menyerang  setiap  orang  tanpa memandang usia maupun jenis kelamin dan telah ditetapkan sebagai pandemi [1].
Upaya pemerintah Indonesia telah dilakukan untuk mengurangi penyebaran COVID-19 sehingga kerugian yang ditimbulkan dapat dikendalikan, termasuk dengan melakukan vaksinasi. Terdapat 2jenis vaksin yang digunakan oleh pemerintah, yaitu vaksin Sinovac dan vaksin Pfizer . Penggunaan kedua vaksin ini mendapat reaksi yang baik dan membangun, dan juga bertentangan dan menolak dari masyarakat [2].
Banyaknya  beredar hoax dalam  vaksinisasi  COVID-19,  membuat  masyarakat  menjadi  cemas  dan  takut  dalam melakukan  vaksinisasi  mengingat  vaksinisasi  COVID-19  dilakukan  untuk  pertama  kalinya  sehingga  terjadi penolakan  dari masyarakat  akan  ketakutan  dengan dampak KIPI.  KIPI  adalah  Efek  Samping  Pasca  Imunisasi, yaitu respons tubuh terhadap vaksin yang disuntikan. Setiap individu memiliki efek samping yang berbeda-beda. [3].
Sistem Pendukung Keputusan adalah sistem penghasil informasi yang membantu manager dalam pengambilan keputusan pada suatu masalah tertentu [4]. Keputusan adalah pengambilan suatu pilihan dari beberapa alternatif dan pengambilan keputusan mengacu pada proses menilai masalah, mengumpulkan dan memverifikasi informasi, mengidentifikasi alternatif, mengantisipasi konsekuensi dari keputusan, membuat pilihan menggunakan penilaian yang masuk akal dan logis berdasarkan informasi yang tersedia [5].
Penelitian sebelumnya telah mengembangkan repositori perangkat lunak untuk mendapatkan pemahaman yang lebih dalam tentang data dalam penggunaan metode Decision Tree (C4.5), K-Nearest  Neighbor (k-NN) dalam kasus  penurunan  klasifikasi  untuk  atribut  kategori  dan  numerik.  Dari  dua  puluh  klasifikasi,  beberapa  metode menunjukkan hasil yang dimana dipilih teknik yang tepat untuk informasi yang tepat. Metode yang terbaik untun pengklasifikasian informasi yakni Decision Tree , Naïve Bayes , dengan menggunakan uji parametrik dengan t -tes untuk menghasilkan perbandingan metode yang lebih baik untuk pengumpulan data pria dengan penyakit jantung [6].
Penggunaan algoritma Naïve Bayes juga digunakan untuk memprediksi tingkat penyebaran COVID-19 terutama di Indonesia. Metode penelitian ialah analisis masalah dan studi literatur, pengumpulan data dan implementasi. Hasil  penelitian  menunjukan  data  berhasil  diklasifikasi  sebesar  48,4848%  dan  51,5152%  gagal  diklasifikasi dimana dari 33 data kasus COVID-19 per Provinsi, 16 data kasus berhasil diklasifikasikan dan 17 data lainnya gagal[7].
Berangkat  dari  landasan  di  atas,  penelitian  ini  dilakukan  di  salah  satu  SMP  Negeri  Kota  Bekasi  yang  sudah melaksanakan program Vaksinasi COVID-19 kepada siswa/siswinya. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan wawancara, survey dan investigasi di salah satu SMP Negeri Kota Bekasi untuk menentukan kriteria penilaian KIPI yang sudah diterima oleh penerima Vaksin COVID-19. Kemudian, dilakukan pengklasifikasian KIPI pada penerima Vaksin Sinovac menggunakan algoritma Decision Tree .

## II. Metodologi Penelitian
Penulis melakukan analisis masalah sehingga dapat melakukan pengkajian lebih mendalam dengan melakukan studi  literatur  terkait  dengan  masalah  yang  dianalisis.  Pada  Gambar  1,  merupakan  hasil  studi  literatur  berupa Decision Tree [8][9].
Selanjutnya, pengumpulan data dilakukan dengan 2 cara, yakni; Wawancara dan Kuisioner. Wawancara dilakukan terhadap petugas pelayanan vaksin untuk mengkaji lebih dalam tentang vaksin dan kuisioner dilakukan kepada siswa/siswi salah satu SMP Negeri Kota Bekasi dengan pertanyaan yang dibantu oleh petugas pelayanan vaksin. Pertanyaan berupa; Jenis Kelamin, Pernah Terpapar COVID, Jenis Vaksin, Penyakit Bawaan dan Efek Samping. Setelah  melakukan  pengumpulan  data, Preprocessing  Data dilakukan  untuk  melakukan  pembersihan  dan pengubahan data sesuai dengan penelitian yang dituju. Setelah itu, data yang telah dibersihkan  akan digunakan untuk  membuat  model Decision  Tree beserta  pengujiannya.  Kesimpulan  akan  diambil  setelah  dilakukan penelitian. Gambar 2 memperlihatkan alur penelitian yang peneliti akan lakukan.
Gambar 2. Alur Penelitian
Penulis berhasil mengumpulkan 180 data siswa/siswi. 180 data siswa/siswi terbagi ke dalam 5 atribut yakni; “Jenis Kelamin”,  “Pernah  Terpapar  COVID”,  “Jenis  Vaksin”,  “Penyakit  Bawaan”,  dan  “Efek  Samping”.  Gambar  3 memperlihatkan , atrribut “Jenis Kelamin” memiliki porsi sebesar 51% untuk laki-laki dan 49% untuk perempuan.
Gambar 3. Chart Jenis Kelamin
Gambar  4  memperlihatkan  chart  dengan  atribut  “Pernah  Terpapar  COVID”  yang  memiliki  nilai  sebesar  93% untuk yang tidak pernah dan 7% untuk yang pernah.
Gambar 4. Chart Terpapar Covid
Gambar 5 memperlihatkan penyebaran atribut “Jenis Vaksin”. Sebagian besar vaksin yang digunakan adalah Sinovac yang memiliki nilai sebesar 96% dan Pfizer sebesar 4%.

## Gambar 5. Chart Jenis Vaksin
Gambar 6 memperlihatkan chart dari atribut “Efek Samping” yang dialami siswa/siswi memiliki variasi. Tanpa Keluhan memiliki nilai yang terbesar yakni 52 %, diikuti Nyeri Pada Lengan sebesar 32%, sakit kepala sebesar 8%, Rasa Lelah 4%, dan diikuti Kulit Memerah dan Demam yang memiliki nilai yang sama yakni 2%.

## Gambar 6. Chart Efek Samping
Preprocessing  Data merupakan  salah  satu  tahapan  penting  dalam  klasifikasi  yakni  menghilangkan  data  dari komponen-komponen  yang  tidak  dibutuhkan  sehingga  mempercepat  proses  klasifikasi.  [10][[11].  Terdapat  3 tahap yaitu data, data selection , dan transform . Dari beberapa data, data dibagi menjadi 2 variabel yaitu Variabel Target dan Variabel Prediksi. Data selection berarti melakukan cleaning jika data ada yang hilang, ganda, atau outlier. Peneliti menghilangkan variabel jenis vaksin Pfizer sehingga yang tersisa hanya jenis vaksin Sinovac .
P-ISSN 2085-4315 / E-ISSN 2502-8332
Terakhir,  pada  Tabel  1  dan  2,  penulis  melakukan transformation.  Transformation merupakan  tahapan  dimana atribut  akan  dikelompokan  menjadi  kategori  data  untuk  masing-masing,  yakni  Variabel  Prediksi  dan  Variabel Target. Variabel Prediksi diisi oleh atribut “Jenis Kelamin”, “Pernah Terpapar COVID”, dan “Penyakit Bawaan”. Variabel Target diisi oleh atribut “Efek Samping” yang dimana setiap variasi Efek Samping dikelompokan lagi menjadi 2 status, yakni; Ringan dan Buruk. Tanpa Keluhan, Rasa Lelah, Nyeri pada lengan dan Kulit Memerah dikelompokan dengan status Ringan dan Demam dan Sakit Kepala dengan status Buruk.
Tabel 1. Variabel Target
Variabel Target Status Tanpa Keluhan,Rasa Lelah, Nyeri Pada Lengan, Kulit Memerah Ringan Demam, Sakit Kepala Buruk

## Tabel 2. Variabel Prediksi
Variabel Prediksi Kategori Jenis Kelamin Pernah Terpapar Covid Penyakit Bawaan
Pencarian entropy dan gain dilakukan untuk membuat Decision Tree . Berikut Persamaan nya;
Entropy (S)= ∑ 𝑚 − yi ∗ log 2 𝑦𝑖 (1)
Dimana :
S : Kumpulan kasus A : Variabel m : Total Pengelompokan kasus yi : Total Peluang Xi pada X
Untuk mencari Gain , berikut persamaan nya;
Gain ( S, A) = Entropy (S) = ∑ 𝑚 𝑋𝑖 ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (S) (2)
𝑖 =1 𝑋
Dimana :
S : Kumpulan kasus A : Variabel Xi : Total kasus pada atribut ke-i X : Total seluruh atribut kasus
Confussion Matrix adalah salah satu alat ukur untuk pembelajaran supervised learning berbentuk matriks untuk melihat  acuan  perfomansi  terhadap  algoritma  yang  digunakan[12].  Tabel  3  merupakan  pembagian  dalam Confusision Matrix

## Tabel 3. Confusison Matrix
Correct Classification Classified as + - + True Positives False Negatives - False Positives True Negatives

## III. Hasil dan Pembahasan
Penelitian ini menghasilkan 172 data bersih setelah melewati Preprocessing data dari siswa/siswi salah satu SMP Negeri Kota Bekasi. Gambar 7 merupakan penyebaran data bersih untuk setiap atribut dari total data 172.
Gambar 7. Grafik Data Bersih
Penulis melanjutkan penelitian dengan mulai mencari nilai entropy dan gain agar mendapatkan roots nodes . Tabel 4 merupakan tabel hasil perhitungan entropy dan gain untuk setiap atribut.
Tabel 4. Perhitungan entropy dan gain untuk semua atribut
Node Keterangan Jumlah Kasus Ringan Buruk Entropy Gain i Total 172 154 18 0,483568375 Jenis Kelamin 0,009531072 Laki-Laki 86 80 6 0,36505519 Perempuan 86 74 12 0,583019417 Pernah Terpapar Covid 0,000278678 Pernah 12 11 1 0,41381685 Belum Pernah 160 143 17 0,488500161 Penyakit Bawaan 0,001865892 Ya 2 2 0 0 Tidak 170 152 18 0,487369571
Berdasarkan Tabel 4, atribut “Jenis Kelamin” menjadi roots nodes dikarenakan nilai gain yang didapatkan tinggi. Terdapat 2 pilihan pada atribut “Jenis Kelamin” yaitu Laki-Laki dan Perempuan, sehingga harus memilih salah satu dahulu untuk menentukan nodes berikutnya.
Tabel 5. Nilai entropy dan gain dengan parameter “Jenis Kelamin” Laki-Laki
Jenis Kelamin (Laki-Laki) Node Keterangan Jumlah Kasus Ringan Buruk Entropy Gain i.i Total 172 154 18 0,483568375 Pernah Terpapar Covid 0,303527687 Pernah 4 4 0 0 Belum Pernah 82 76 6 0,377646321 Penyakit Bawaan 0,30104078 Ya 0 0 0 0 Tidak 86 80 6 0,36505519
Berdasarkan tabel 5, pada parameter “Jenis Kelamin” Laki-Laki, nilai gain tertinggi diraih oleh atribut “Terpapar COVID”,  lalu  dilanjutkan  dengan  pencarian  nodes  i.ii.  Dikarenakan  nilai  entropi  “Pernah”  memiliki  nilai  0 sehingga pencarian nodes hanya dilanjutkan di “Belum Pernah”.
Tabel 6. Nilai entropy dan gain dengan parameter “Terpapar COVID” Belum Pernah
Terpapar COVID (Belum Pernah) Node Keterangan Jumlah Kasus Ringan Buruk Entropy Gain i.ii Total 172 154 18 0,483568375 Penyakit Bawaan 0,303527687 Ya 0 0 0 0 Tidak 82 76 6 0,377646321
Pada tabel 6, hasilnya jatuh ke “Tidak” dan tidak ada atribut lagi sehingga pencarian nodes telah selesai. Lalu, beralih ke parameter “Jenis Kelamin” Perempuan.
Tabel 7. Nilai entropy dan gain dengan parameter “Jenis Kelamin” Perempuan
Jenis Kelamin (Perempuan) Node Keterangan Jumlah Kasus Ringan Buruk Entropy Gain i.i Total 172 154 18 0,483568375 Pernah Terpapar Covid 0,19221694 Pernah 6 5 1 0,650022422 Belum Pernah 80 69 11 0,577653903 Penyakit Bawaan 0,194611902 Ya 2 2 0 0 Tidak 84 72 12 0,591672779
Berdasarkan tabel 7, pada parameter “Jenis Kelamin” Perempuan, nilai gain tertinggi diraih oleh atribut “Penyakit Bawaan”,  lalu  akan  dilanjutkan  pencarian  nodes  i.ii.  Dikarenakan  nilai  entropy  “Ya”  bernilai  0,  sehingga pencarian nodes hanya dilakukan di “Tidak”.
Tabel 8. Nilai entropy dan gain dengan parameter “Penyakit Bawaan” Tidak
Penyakit Bawaan (Tidak) Node Keterangan Jumlah Kasus Ringan Buruk Entropy Gain i.ii Total 172 154 18 0,483568375 Pernah Terpapar Covid 0,194711684 Pernah 8 7 1 0,543564443 Belum Pernah 76 65 11 0,596510992
Pada tabel 8, terdapat 2 nilai entropy di “Pernah”dan “Belum Pernah”. Tetapi, dikarenakan tidak ada lagi atribut, maka pencarian nodes selanjutnya telah usai.
Gambar 8. Pengujian Algoritma Decision Tree
Pada gambar 8, penelitian menggunakan K-10 Cross Validation untuk pengujian dan mendapatkan hasil Precision, Recall untuk masing- masing class serta keakuratan model Decision Tree di dalam software WEKA. Di bagian Confussion Matrix, True Positive (TP) bernilai 154 dan False Postive (FP) bernilai 18, sedangkan False Negative (FN)  bernilai  0  dan True  Negative (TN)  bernilai  0.  Peneliti  melakukan  perhitungan  manual  untuk  merncari Accuracy, Recall, Precission, dan F1 score .
Accuracy merupakan rasio prediksi Benar baik positive maupun negative, terhadap keseluruhan data;
(3)
Recall merupakan rasio seberapa besar data prediksi positif,, terhadap kesuluruhan data yang positif;
(4)
Precission adalah rasio data positif terhadap keseluruhan data prediksi positif;
(5)
F1 Score adalah perbandingan rata-rata Precission dan Recall ;
(6)
Accuracy yang didapatkan sebesar 89,5349 %. Lalu, untuk Precission sebesar 0.895, dan Recall sebesar 1.00 dan F1 Score sebesar  0.945. Accuracy dipakai  ketika  nilai  FN  dan  FP  mendekati.  Dikarenakan  nilai  FP  dan  FN memiliki nilai data yang jauh, maka acuan perfomansi menggunakan F1 Score yang bernilai 0,945.
Penulis  menggunakan  algorima Naïve  Bayes untuk  membandingkan  hasil  yang  didapatkan  menggunakan algoritma Decision Tree. Gambar 9 merupakan hasil perhitungan dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes dengan dataset yang sama.
Gambar 9. Hasil algoritma Naïve Bayes
Accuracy yang didapatkan sebesar 88.3721 %. Lalu, untuk Precission sebesar 0.894, dan Recall sebesar 0.987 dan F1 Score sebesar 0.938. Accuracy dipakai ketika nilai FN dan FP mendekati. Dikarenakan nilai FP dan FN memiliki  nilai  data  yang  jauh,  maka  acuan  perfomansi  menggunakan  F1 Score yang  bernilai  0.938.  Dengan demikian algoritma decision tree memiliki nilai accuracy lebih tinggi daripada algoritma naïve bayes.
Decision  Tree terbentuk  dengan  atribut  “Jenis  Kelamin”  menjadi roots  nodes nya  dengan  nilai gain sebesar 0,009531072. Nodes i.i terbentuk dengan atribut “ Terpapar COVID” dan “Penyakit Bawaan”. Nodes i.ii terbentuk dengan atribut “Penyakit Bawaan” dan “Terpapar COVID”. Gambar 10 merupakan model Decision Tree yang terbentuk.

## Gambar 10. Decision Tree
Setelah mendapatkan hasil model Decision Tree, tahap selanjutnya adalah menentukan rule model yang didapat dari Decision Tree. Berikut Rule Model nya; 1. If Jenis Kelamin (Laki-Laki), Terpapar COVID (Pernah), Then Ringan :100%;
2. If  Jenis  Kelamin  (Laki-Laki),  Terpapar  COVID  (Belum  Pernah),  Penyakit  Bawaan  (Tidak),  Then Ringan: 92,7%, Buruk: 7,3%;
3. If Jenis Kelamin (Perempuan), Penyakit Bawaan (Ya), Then Ringan : 100%;
4. If  Jenis  Kelamin  (Perempuan),  Penyakit  Bawaan  (Tidak),  Terpapar  COVID  (Pernah),  Then  Ringan  : 87,5%, Buruk : 12,5%;
5. If  Jenis  kelamin  (Perempuan),  Penyakit  Bawaan  (Tidak),  Terpapar  COVID  (Belum  Pernah),  Then
Ringan: 85,5%, Buruk: 14,5%.

## IV. Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  penulis  telah  membangun  model  untuk  pengklasifikasian  KIPI Vaksin COVID-19 dengan fokus vaksin Sinovac menggunakan algoritma Decision Tree . Penulis membandingkan hasil  dari  algoritma Decision  Tree dengan  algoritma Naïve  Bayes dengan  masing-masing  keakuratan  sebesar 89,5349%  dan  88.3721  %.  Hasil  ini  menunjukan  algoritma Decision  Tree memiliki  keakuratan  lebih  tinggi dibandingkan  dengan algoritma Naïve  Bayes sehingga  algoritma Decision  Tree merupakan  teknik  yang  tepat dalam hal pengklasifikasian.
Dari 172 data, sebanyak 158 berhasil diklasifikasi dan 14 tidak. Secara keseluruhan, akurasi yang didapatkan dari model di atas, sebesar 89,5349 %. Lalu, untuk Precission sebesar 0.895, dan Recall sebesar 1.00 dan F1 Score sebesar 0.945. Accuracy dipakai ketika nilai FN dan FP mendekati. Dikarenakan nilai FP dan FN memiliki nilai data  yang  jauh,  maka  acuan  perfomansi  menggunakan  F1 Score yang  bernilai  0,945.  Hasil  klasifikasi  dapat dikatakan bagus, akan tetapi atribut yang dimiliki kurang sehingga model prediksi kurang detail dalam membentuk suatu keputusan.

## Daftar Pustaka
[1]  P. Vermonte and T. Y. Wicaksono, “Karakteristik dan Persebaran COVID-19 di Indonesia : Temuan Awal,” CSIS Comment. DMRU-043-ID , no. April, pp. 1–12, 2020.
[2]  B. Laurensz and Eko Sediyono, “Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Tindakan Vaksinasi dalam Upaya Mengatasi Pandemi Covid-19,” J. Nas. Tek. Elektro dan Teknol. Inf. , vol. 10, no. 2, pp. 118–123, 2021, doi: 10.22146/jnteti.v10i2.1421.
[3]  D. Kholdiyah, Sutomo, and N. Kushayati, “Hubungan Persepsi Masyarakat Tentang Vaksin Covid-19 Dngan Kecemasan Saat Akan Menjalani Vaksinasi Covid-19,” Keperawatan , vol. 14, no. 2, pp. 8–20, 2021.
[4]  A. Pendiagnosa, K. Warna, M. Pemrograman, B. Delphi, and S. Eniyati, “Perancangan Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan untuk Penerimaan Beasiswa dengan Metode SAW (Simple  Additive  Weighting),” J. Teknol. Inf. Din. , vol. 16, no. 2, pp. 171–176, 2011
[5]  T.  Herdi  and  A.  Dores,  “Bayes  interpretation  for  Smoke-Free  Area  Cities  Index,”  Bulletin  of  Social Informatics  Theory  and  Application,  vol.  5,  no.  1,  pp.  38–46,  2021.  [Online].  Available: https://pubs.ascee.org/index.php/businta/article/view/286.
[6]  R.  Annisa,  “Analisis  Komparasi  Algoritma  Klasifikasi  Data  Mining  Untuk  Prediksi  Penderita  Penyakit Jantung,” J.  Tek.  Inform.  Kaputama ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  22–28,  2019,  [Online].  Available: https://jurnal.kaputama.ac.id/index.php/JTIK/article/view/141/156.
[7]  Alvina  Felicia  Watratan,  Arwini  Puspita.  B,  and  Dikwan  Moeis,  “Implementasi  Algoritma  Naive  Bayes Untuk Memprediksi Tingkat Penyebaran Covid-19 Di Indonesia,” J. Appl. Comput. Sci. Technol. , vol. 1, no. 1, pp. 7–14, 2020, doi: 10.52158/jacost.v1i1.9.
[8]  K.  G.  Rendra,  “Klasifikasi  Data  mining  Untuk  Penerimaan  seleksi  Calon  Pegawai  Negeri  Sipil  2014 Menggunakan algoritma decision Tree C4.5,” CORE,
2015. [Online]. Available: https://core.ac.uk/outputs/35381900.
[9]  N.  Anwar,  A.  Pranolo,  and  R.  Kurnaiwan,  “Grouping  the  community  health  center  patients  based  on  the disease characteristics using C4.5 decision tree,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 403, no. 1, 2018, doi: 10.1088/1757-899X/403/1/012084.
[10]  Y. Mardi, “Data Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5,” Edik Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 213– 219, 2017, doi: 10.22202/ei.2016.v2i2.1465.
[11]  A. S. Fitrani, M. A. Rosid, Y. Findawati, Y. Rahmawati, and A. K. Anam, “Implementation of ID3 algorithm classification  using  web-based  weka,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1381,  no.  1,  2019,  doi:  10.1088/1742- 6596/1381/1/012036.
[12]  A.  Andriani,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Berbasis  Decision  Tree  Dalam  Pemberian  Beasiswa StudiKasus : Amik ‘ BSI Yogyakarta ,’” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Komun. 2013 (SENTIKA 2013) , vol. 2013, no. SENTIKA,
pp. 163–168, 2013, [Online]. Available:
https://repository.bsi.ac.id/index.php/unduh/item/48930/Sentika_2013Anik-Andriani.pdf