Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 339-348 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Penentuan Tingkat Pemahaman Mahasiswa dalam
Matakuliah Kelas Daring dengan Algoritma C4.5 (Studi Kasus: Mahasiswa/i FTI Angkatan 2019)
Aldy Alvharo Tarigan 1 , Magdalena A. Ineke Pakereng 2 1,2 Jurusan Teknik informatika, FTI UKSW, Salatiga, Indonesia e-mail : 1 672018383@student.uksw.edu, 2 ineke.pakereng@uksw.edu

## Abstract
The purpose of this study was to classify using the C4.5 algorithm to determine student understanding of  online  lectures  at  the  SWCU  Information  Technology  Faculty.  In  carrying  out  lecture  activities where students must conduct online lectures, students are expected to be able to understand all the material provided. Many things affect student understanding in digesting online lecture material. The data was taken from the questionnaire results from the 2019 SWCU Information Technology Faculty student.  The  five  attributes  used  were  the  learning  atmosphere,  learning  tools,  communication, teaching  methods,  and  networking.  The  research  method  used  is  the  C4.5  algorithm  which  builds  a decision tree using RapidMiner software. Based on the results of the study, there were 27 rules  with 18 rules understood rules . In the case of students' level of understanding in online classes, the accuracy rate reaches 70%, which means that students quite understand the courses presented online.
Keywords: Clustering, K-means, Data Mining

## Abstrak
Tujuan  dari  penelitian  ini  untuk  melakukan  klasifikasi  dengan  algoritma  C4.5  untuk  mengetahui pemahaman mahasiswa terhadap perkuliahan online di Fakultas Teknologi Informasi UKSW. Dalam menjalankan  kegiatan  perkuliahan  dimana  mahasiswa harus  melakukan  kuliah  daring,  mahasiswa diharapkan  dapat  memahami  semua  materi  yang  diberikan.  Banyak  hal  yang  mempengaruhi pemahaman  mahasiswa  dalam  mencerna  materi  kuliah  online.  Data  diambil  dari  hasil  kuisioner mahasiswa Fakultas Teknologi Informasi UKSW angkatan 2019. Lima atribut yang digunakan yaitu suasana  pembelajaran,  alat  pembelajaran,  komunikasi,  cara  mengajar,  dan  jaringan.  Metode penelitian yang digunakan adalah algoritma C4.5 yang membangun pohon keputusan menggunakan software RapidMiner. Berdasarkan hasil penelitian diperoleh 27 rules  dengan 18 rules paham dan 9 rules  tidak  paham.  Dalam  kasus  tingkat  pemahaman  mahasiswa  di  kelas  daring  tingkat  akurasi mencapai 70%, yang berarti bahwa mahasiswa cukup memahami matakuliah yang disajikan secara daring.
Kata Kunci : Algoritma C4.5, Tingkat Pemahaman, Data Mining
1. PENDAHULUAN
Wuhan  adalah  kota  yang  terletak  pada  Republik  Rakyat  Tiongkok  yang menjadi  akar  dari Coronavirus  Diseasen 2019  (COVID-19)  dan  menyebar  seiring waktu keseluruh dunia. Pandemi COVID-19 di laporkan adanya korban pada warga Indonesia pertama kali pada 2 Maret 2020, diawali dengan adanya 2 korban positif virus  corona.  Setelah  itu,  peningkatan  kasus  terjadi  di  berbagai  daerah  di Indonesia, menyebabkan banyak daerah terjangkit wabah korona. Badan Nasional Penanggulangan  Bencana  (BNPB)  telah  mengeluarkan  Surat  Keputusan  No.  13  A tentang  terkait  penetapan  masa  darurat  akibat  virus  corona.  Oleh  karena  itu, Kementerian  Pendidikan  dan  Kebudayaan  (Kemendikbud)  telah  mengeluarkan surat  edaran  tentang  belajar  dan  bekerja  online  dari  rumah  untuk  mencegah
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 339-348 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
penyebaran  virus  corona.  Pembelajaran  secara  daring  atau  kuliah  daring  adalah sistem  pembelajaran  yang  menggunakan  akses  internet  untuk  media pembelajaran.  Sistem  bekerja  dirumah  tidak  hanya  berlaku  di  Indonesia,  tetapi juga bisa diterapkan di negara lain yang terdampak virus corona.[1]
Dalam proses belajar dan mengajar, sangat penting bagi mahasiswa/I untuk memahami  perkuliahan.  Tingkat  pemahaman  dalam  pembelajaran  merupakan salah satu hal utama yang mempengaruhi jalannya proses kegiatan pembelajaran. Tidak  hanya  ada  kemauan  untuk  belajar  dari  setiap  siswa,  tetapi  dosen  juga berperan  sangat  penting  dalam  memberikan  materi  pembelajaran  yang  dapat dipahami oleh setiap siswa. Tidak hanya dalam metode pelatihan guru, ada banyak faktor  lainnya  yang  mempersulit  pembelajaran  online,  seperti  suasana  dalam pembelajaran  online,  komunikasi  antara  mahasiswa/I  dan  dosen,  jaringan  ,  dan banyak hal lagi.
Berdasarkan  latar  belakang  yang  ada  maka  dilakukan  penelitian  untuk melakukan klasifikasi atau prediksi pemahaman mahasiswa terhadap perkuliahan online  dengan  menggunakan  metode  algoritma  C4.5  terhadap  mahasiswa  FTI angkatan  2019,  sehingga membentuk  pohon  keputusan  yang  menjadi  tolak  ukur pemahaman mahasiswa  dalam  kuliah  online.   Semoga  hasil  dari  penelitian  dapat digunakan  sebagai  referensi  terhadap  dosen  FTI,  sehingga  dapat  menghasilkan mahasiswa FTI yang kaya akan pengetahuan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1. Tinjauan Pustaka
Dalam penelitian sebelumnya yang berjudul "Penerapan algoritma C4.5 pada penentuan  tingkat  pemahaman  mahasiswa  terhadap  matakuliah"  siswa", dijelaskan  dalam  penelitian  tersebut  untuk  meningkatkan  kualitas  mahasiswa, peneliti  menggunakan  Algoritma  C4.5  dalam  menganalisis  data  dan  membuat pohon  keputusan  pada  aplikasi Rapidminer .  Pohon  keputusan  didapatkan  14 aturan  ( rules )  untuk  pengklasifikasi  dalam  menentukan  pemahaman  mahasiswa yang mana ada 9 aturan ( rules ) paham dan juga 5 aturan ( rules ) tidak paham. Hasil evaluasi mencapai akurasi 87,10% saat menggunakan algoritma C4.5. Dengan hasil tersebut  bisa  membuat  dosen  memberi  pelajaran  sehingga  menghasilakan mahasiswa yang bermutu tunggi [2].
Pada  penelitian  sebelumnya  yang  berjudul  “Penerapan  Data  Mining Klasifikasi  Tingkat  Pemahaman  Siswa  Pada  Pelajaran  Matematika”,  dalam penelitian  diharapkan  untuk  siswa  dapat  lebih  memahami  matematika,  karena matematika merupakan salah satu matapelajaran yang dianggap sulit, oleh karena itu penelitit melakukan klasifikasi dengan menggunakan metode algoritme C4.5, di mana menghitung entropi dan gain yang dibantu oleh software RapidMiner untuk menghasilkan  15  aturan  ( rules )  keputusan  untuk  pemahaman  pembelajran matematika  yang  mana  9  aturan  ( rules )  dengan  paham  dan  juga  6  aturan  ( rules ) dengan tidak paham. Hasil evaluasi data klasifikasi Algoritma C4.5 di RapidMiner mendapatkan  akurasi  96,00%.  Dengan  hasil  yang  diperoleh  diharapkan  siswa menjadi suka akan pelajaran matematika[3].
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 339-348 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Penelitian  sebelumnya  yang  berjudul  “Penerapan  Metode  C4.5  dalam “Tingkat  Kemampuan  Bahasa  Inggris  Mahasiswa”,  dalam  penelitian  banyak mahasiswa  yang  kurang  dalam  kemampuan  berbahasa  inggris  sehingga  peneliti menggunakan  metode  C4.5  untuk  menentukan  tingkat  kemahiran  berbahasa Inggris berdasarkan unsur-unsur yang diteliti. selain itu hasil yang diperoleh dapat membantu  manajemen  khusus  dosen  dalam  meningkatkan  kinerja  pembelajaran sehingga tingkat kemampuan Bahasa Inggris meningkat [4].
Berdasarkan  penelitian  terdahulu  yang  terkait  dengan  klasifikasi  tingkat pemahaman  dan  penerapan  algoritma  C4.5,  maka  dilakukan  penelitian  yaitu penentuan  tingkat  pemahaman  mahasiswa  dalam  matakuliah  kelas  daring menggunakan  algoritma  C4.5,  dengan  mengambil  studi  kasus  mahasiswa  FTI khususnya  Angkatan  2019.  Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah klasifikasi  untuk  membuat  pohon  keputusan,  dengan  menghasilkan  pohon keputusan akan  mengambil  kesimpulan  terhadap  tingkat  kepuasan  mahasiswa dalam pembelajaran kelas  online.
Data  mining adalah  proses  menganalisis  dan  mengekstraksi  pengetahuan secara  otomatis  menggunakan  satu  atau  lebih  teknik  pembelajaran computer ( machine  learning) untuk  menganalisis  dan  mengekstrak  pengetahuan ( knowledge ) secara otomatis. Definisi lain termasuk pembelajaran berbasis induksi ( induction-  based  learning ),  di  mana  definisi  konsep  umum  dibentuk  dengan mengamati  contoh-contoh  spesifik  dari  konsep  yang  dipelajari. Knowledge Discovery in Databases (KDD) adalah penerapan metode saintifik pada data mining. Data mning merupakan salah satu langkah dalam proses KDD [5].
Salah satu tugas yang dapat dilakukan dalam data mining adalah klasifikasi. Klasifikasi  data  adalah  proses  menemukan  properti  yang  sama  dalam  satu  set objek  dalam  database  dan  mengklasifikasikannya  ke  dalam  kelas  yang  berbeda sesuai  dengan  model  klasifikasi  yang  ditentukan.  Tujuan  klasifikasi  adalah untuk menemukan model dari training set yang membedakan atribut ke dalam kategori atau  kelas  yang  sesuai,  kemudian  model  tersebut  digunakan  untuk mengklasifikasikan atribut yang kelasnya tidak diketahui. Teknik klasifikasi dibagi menjadi beberapa teknik, salah satunya adalah pohon keputusan [6].
Algoritma  C4.5  adalah  algoritma  yang  digunakan  untuk  membangun  pohon keputusan ( decision tree ) dari sebuah data set. Algoritma C4.5 merupakan evolusi dari  algoritma  ID3  yang  mana  merupakan  algoritma  untuk  membangun  sebuah pohon  keputusan.  .  Algoritma  C4.5  secara  rekursif  mengunjungi  setiap  simpul keputusan dan membuat cabang sampai tidak ada lagi cabang [7].

## 2.2. Metode Penelitian
Penelitian  dilakukan  di  Fakultas  Teknologi  Informasi  UKSW,  dengan  tahap awal  yaitu pengumpulan  data  dengan  metode  kuantitatif  yaitu  menyebarkan kuesioner  kepada mahasiswa/i  TI  angkatan  2019.  Setelah  pengumpulan  data, maka  proses data  dilakukan menggunakan Microsoft Excel , dengan hasil data yang sudah diolah menggunakan excel maka dilakukan tahap selanjutnya import data ke dalam  aplikasi Rapidminer dengan  algoritma  C4.5  sehingga  diperoleh  hasil klasifikasi. Hasil ini menjadi output berupa analisis tingkat pemahaman mahasiswa
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 339-348 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
dalam  matakuliah  kelas  daring. Proses  tahap  penelitian  yang  ditunjukkan  pada Gambar  1,  dijelaskan  sebagai  berikut.

## Gambar 1. Tahap Penelitian
Data  dikumpulkan  dengan  membagikan  kuesioner  kepada  mahasiswa Fakultas teknik informatika melalui email, dan mahasiswa menjawab pertanyaan kuesioner dengan menggunakan Google Forms . setelah pengumpulan data selesai maka dilanjutkan dengan mengelompokkan data yang diperoleh di Microsoft Excel, Tujuan  dari  pengelompokan  ini  adalah  untuk  memudahkan  proses  analisis  data, oleh  karena  itu,  tahap  pertama  yaitu  mengelompokkan  setiap  pernyataan  yang akan jadi atribut . Kemudian dilanjutkan proses analisis data menggunakan metode Decision  Tree C4.5  dimana  label  yaitu  paham dan  tidak paham  dalam memahami perkuliahan kelas online. Metode Decision Tree C4.5 dilakukan setelah semua data yang dikumpulkan  sudah  diproses,  proses   data  dijalanakn  sesuai  dengan  tahap- tahap  pada  KDD,  yaitu: Selection,  Preprocessing/Cleaning,  Transformation,  Data Mining, Interpretation/Evaluation. Implementasi metode Decision Tree C4.5 dengan menggunakan Rapidminer untuk  mendapatkan  hasil  dari  prediksi  pemahaman mahasiswa dalam matakuliah kelas daring. Jika hasil yang diinginkan sudah sesuai, data  kemudian  dianalisis  dan  dilakukan  implementasi  menggunakan  metode Decision  Tree C4,5.  Setelah  mengetahui  hasil  pemahaman  mahasiswa  dalam matakuliah  kelas  online,  maka  dapat  menarik  kesimpulan  untuk  proses  tahapan analisis yang sudah dilakukan dalam pemahaman mahasiswa terhadap matakuliah kelas online.
Dalam  perkuliahan  online  banyak  masalah  yang  terjadi,  tidak  terlepas  itu mahasiswa  maupun  dosen,  oleh  karena  itu  ada  lima  atribut  digunakan  dalam penelitian  ini  untuk  menentukan  klasifikasi  pemahaman  mahasiswa  pada  kelas online.  Sehingga  membuat  mahasiswa  dan  dosen  dapat  belajar  dengan  nyaman, dan atrimut yang digunakan yaitu :
a) Komunikasi  (C1),  komunikasi  sangat  penting  karena  dalam  memahami materi  matakuliah  dosen  .dan  mahasiswa  harus  saling  berintraksi  untuk mencapai tujuan pemahaman.
b) Suasana  pembelajaran  (C2),  dosen  harus  dapat  menciptakan  suasana belajar  dikelas  online  sehingga  mahasiswa  tidak  bosan  dan  dapat memahami matei pembelajaran.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 339-348 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
c) Cara  mengajar  (C3),  saat  memberikan  materi,  dosen  perlu  memahami bagaimana  cara  menarik  perhatian  mahasiswa,  dosen  harus  kreatif  dan tidak monoton sehingga mahasiswa cepat paham.
d) Jaringan  (C4),  dalam  perkuliahan  daring,  jaringan  adalah  faktor  paling penting  antara  dosen  dan  mahasiswa  karena  dalam  penyampaian  materi tidak terhambat oleh koneksi yang buruk.
e) Alat pembelajaran (C5), dalam proses belajar dan mengajar daring, alat yang mendukung seperti handphone dan laptop harus sesuai dengan matakuliah yang akan dipelajari.
Setelah  menentukan  atribut  yang  akan  digunakan  maka  akan  ditentukan nilai class untuk  setiap atribut. Nilai class pada atribut (C) dapat ditemukan pada Tabel 1.
Tabel 1. Jenis Kelas Data
Setelah mendapatkan nilai class pada setiap atribut maka dapat dilanjutkan langkah-  langkah  dalam  melakukan  klasifikasi  menggunakan  algoritma  C4.5 dibentuk dengan diagram air ( flowchart ), dapat dilihat pada Gambar 2
Gambar 2. Flowchart Algoritma C4,5
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 339-348 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Seperti  yang  dijelaskan  pada  Gambar  2,  proses  klasifikasi  dengan menggunakan algoritma C4.5 dilakukan dengan beberapa tahap, sebagai berikut :
a) Memasukkan data.
b) Menentukan atribut sebagai akar.
c) Melakukan perhitungan nilai entropy total dan nilai gain .
Penempatan  atribut  yang  digunakan  sebagai  akar  didasarkan  nilai gain tertinggi  untuk  setiap  atribut  dan  juga  menghitung entropy setiap  kelas atribut,  cara  menentukan  nilai gain ditunjukkan  dengan  persamaan  (1), sedangkan untuk menghitung entropy ditunjukan dengan persamaan (2).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Implementasi  pada  penerapan  metode Decision  Tree C4.5  yaitu  tingkat pemahaman    mata  kuliah  kelas  online  diuji  menggunakan  aplikasi software RapidMiner. Data  yang  diperoleh  merupakan  hasil  kuesioner  pada  mahasiswa/i angkatan  2019  Fakultas  Teknologi  Iinformasi  UKSW,  kemudian  dicatat  dalam format excel dan diproses untuk mendapatkan informasi yang diperlukan untuk penelitian ini. Adapun tabel data kuesioner mahasiswa, adalah sebagai berikut:
Tabel 2 . Data Hasil Kuesioner
Setelah  mengolah  data  dan  mendapatkan  hasil  yang  diinginkan  maka kemudian diolah ke dalam Decision tree C4.5 menggunakan software RapidMiner Studio  8.0  untuk  mendapatkan  hasil  tingkat  pemahaman  mahasiswa/i  dalam matakuliah  kelas  daring  sewaktu  pandemi  Covid-19,  oleh  karena  itu  data  akan
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 339-348 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
melalui  beberapa  proses  dengan RapidMiner dan  mendapatkan  hasil  seperti ditunjukkan pada Gambar .
Gambar 3. Pohon Keputusan Klasifikasi Tingkat Pemahaman Mahasisaw/i
Gambar 4. Hasil Rules Algoritma C4.5
Setelah data diproses dan diolah menggunakan software RapidMiner dengan algoritma Decision tree C4.5 maka akan mendapatkan hasil seperti pada Gambar.3, hasil dari algoritma Decision tree C4.5 dengan pohon keputusan pada pemahaman mahasisawa  dalam  matakuliah  kelas  online.  Didapatkan  juga  hasil Rules pohon keputusan dapat dilihat pada gambar 4. Dapat dilihat dari hasil pohon keputusan dan rules dengan klasifikasi tingkat pemahaman mahasiswa/i, ada banyak atribut yang  berdampak  besar  pada  penyebab  tingkat  pemahaman  mahasiswa  yaitu jaringan, komunikasi, alat pembelajaran, cara mengajar. Supaya lebih jelas, peneliti dibuat model tabel untuk rules seperti pada Tabel 3.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 339-348 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Tabel 3. Rules Pohon Keputusan Algoritma C4.5
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 339-348 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Berdasarkan  hasil  dari rules pohon  keputusan  tingkat  pemahaman mahasiswa/i  maka  terdapat  27 rules yang  terbentuk  sehingga  dengan rules yang ada  maka  bisa  menjadi  referensi  dalam  menentukan  tingkat  pemahaman mahasiswa/i terhadap matakuliah kelas daring.
Setelah  selesai  melakukan  proses Decision  tree C4.5  menggunakan RapidMiner , proses pengujian data dilanjutkan dengan operator split validation di RapidMiner    yang  mana  membagikan  data training dan testing.  Area  training terdapat  operator decision  tree dan area  testing digunakan  operator apply  model dan juga performance  classification, sehingga  didapatkan  hasil  dari  akurasi  data yang telah diolah dengan model klasifikasi yang sedang dijalanakan, terlihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Hasil Akurasi Decision Tree C4.5
Berdasarkan data pada Gambar 5 hasil implementasi algoritma Decision tree C4.5 tersebut digunakan software RapidMiner dengan operator Split Validation nilai dari akurasi adalah   70%, dan terdapat  nilai dari class precision dari label paham 72.73% sedangkan label tidak paham 62.50%, terdapat juga class recall yaitu label paham 84.21% dan label tidak paham 45.45%.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 339-348 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 4.  SIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan yang dilakukan dari sini dapat menyimpulkan  bahwa  klasifikasi  dengan  Algoritma Decision  tree C4.5  yang diterapkan  pada  data  tingkat   pemahaman  mahasiswa/i  FTI  angkatan  19  ketika kelas online, memperoleh nilai entropy dan gain pada setiap atribut yang ada pada data  yang  sudah  diolah  dengan  menggunakan  excel.  Penerapan  Algoritma  C4.5 telah menghasilkan pohon keputusan dan aturan ( rules ), terdapat 27 aturan ( rules ) yang  terbentuk  yaitu  18  aturan  ( rules )  keputusan  paham  dan  9  aturan  ( rules ) keputusan          tidak paham. Meski dari 27 aturan (rules) ada 9 aturan (rules) tidak paham  itu akan  menjadi  acuan  untuk  memperbaiki  sistem  mengajar  dalam kelas online  tersebut.  Berdasarkan  hasil  dari  perhitungan  menggunakan  Algoritma Decision  tree C4.5,  variabel  yang  mengutamakan  pada  tingkat  pemahaman mahasiswa/i  dalam  matakuliah  kelas  daring   adalah  jika  suasana  pembelajaran mendukung  dan  alat  pembelajaran  mendukung  dan  cara  mengajar  serius  dan santai dan jaringan mendukung dan komunikasi terbuka. Dapat dikatakan bahawa hasil  dari  variabel  tersebut  sangat  berpengaruh  dalam  pembelejaran  mahasiswa, oleh karena itu dosen harus mampu membangun komunikasi dengan mahasiswa dalam pembelajaran kelas online.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  N.Indrawati,  Y.I.Sari,  N.E.Susanti,  “Dampak  Pandemi  Covid-19  terhadap  Aktivitas Pembelajaran Daring,” vol. 7, no. 2, pp.168-179, 2022.
[2]  N. Rofiqo, A. P. Windarto, and E. Irawan, “Penerapan Algoritma C4.5 pada Penentuan Tingkat Pemahaman Mahasiswa Terhadap Matakuliah,” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 1, no. September, p. 307, 2019, doi: 10.30645/senaris.v1i0.36.
[3]  T. Novika, P. Poningsih, H. Okprana, A. P. Windarto, and H. Siahaan, “Penerapan Data Mining Klasifikasi Tingkat Pemahaman Siswa Pada Pelajaran Matematika,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 1, p. 9, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i1.2498.
[4]  P. Metode and C. Dalam, “Penerapan metode c4.5 dalam tingkat kemampuan bahasa inggris mahasiswa,” vol. 1, no. 2, pp. 39–43, 2015.
[5]  J. Eska, “Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Penjualan Wallpaper Menggunakan Algoritma C4.5 STMIK Royal Kisaran,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. 2, pp. 9–13, 2016.
[6]  Prosiding Seminar Nasional Aplikasi Sains & Teknologi (SNAST), “Prosiding Seminar Nasional Aplikasi Sains & Teknologi (SNAST) 2014 Yogyakarta, 15 November 2014 ISSN: 1979-911X,” Snast , no. November, p. 6, 2014.
[7]  I. Rahmayuni, “Perbandingan Performansi Algoritma C4.5 dan Cart Dalam Klasifikasi Data  Nilai  Mahasiswa  Prodi  Teknik  Komputer  Politeknik  Negeri  Padang,” Teknoif , vol. 2, no. 1, pp.