## ISSN 2085-4552

## Algoritma C4.5 dalam Penentuan Jurusan Siswa Baru
Siti Monalisa 1 , Fakhri Hadi 2
1, 2 Sistem Informasi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim, Pekanbaru, Indonesia
1 siti.monalisa@uin-suska.ac.id
2 fakhri.hadi@student.uin-suska.ac.id
Diterima 29 Juli 2020 Disetujui 19 November 2020
Abstract —Based on ministerial regulations for curriculum  13  regarding  specialization  majors  at  the high school level from of entering class X. Then MAN 1 Inhil  applied  departmental  arrangements  that  begin  by including several indicators that are  consistent with the results  of  testing,  interviews,  and  student  interest. Assessing  in  this  departmental  setting  is  very  simple  by summing  each  indicator's  values  and  gathering  the whole  to  produce  an  average  value.  If  the  value  is fulfilled  then  the  student  is  grouped  based  on  their interests. This can lead to errors in the school's decision- making  because  this  can  lead  to  responses  to  student interests. Therefore we need  methods and algorithms to help  make  decisions  well.  One  algorithm  that  can  be used is C4.5 algorithm which is an extension of ID3. The C4.5  algorithm  used  to  classify  majors  with  three indicators namely Natural Sciences, Social Sciences and Religion.  The  results  showed  that  based  on  360  data form  the  recapitulation  result  of  student  registrans,  71 data  were  obtained  that  had  religious  majors,  71 religious  data  were  classified  completely  by  C4.5. Furthermore,  of  the  144  data  that  have  natural  science majors,  123  data  are  fully  classified,  20  data  are approved  as  IPS, and 1  data is classified  as religion. Of the  146  data  that  have  majors  in  social  studies,  120  are correct  rules,  25  data  are  classified  as  natural  sciences. Thus it  can  be concluded that  the  C4.5 algorithm  has a success rate of 87.22% so that it can be used in decision making where most of the data is numeric .
Index Terms— algoritma C4.5, classification, decision tree, MAN 1 inhil

## I. P ENDAHULUAN
Sejak  tahun  ajaran  2016/2017,penjurusan  jenjang SMA  dan  setingkatnya  dimulai  sejak  siswa  masuk yaitu mulai dari kelas X. Pemilihan jurusan yang tidak tepat  bisa  saja  merugikan  siswa  tersebut  dan  juga karirnya  di  masa  yang  akan  datang  [1].  Salah  satu sekolah  yang  menerapkan  sistem  penjurusan  tersebut adalah  sekolah  MAN  1  di  Indragiri  Hilir  (Inhil) dengan  jurusan  yang  tersedia  yaitu  IPA,  IPS,  dan MAK(Agama).  Saat ini, pemilihan jurusan di  MAN I Inhil dilakukan pada saat calon siswa dinyatakan lulus masuk di sekolah ini. Sistem seperti ini sangat efektif dilakukan,  jika  sebelumnya  siswa  tersebut  telah memiliki persiapan dan pengetahuan mengenai jurusan yang  akan  dipilih.  Namun  sebaliknya,  jika  siswa
tersebut belum mengetahui arah kemampuan mengenai  jurusan  yang  akan  dipilih  maka  siswa tersebut akan kebingungan dalam memilih jurusan dan bisa berakibat pada salah ambil jurusan.
Penentuan  jurusan  pada    MAN  1  Inhil  ini  dengan mempertimbangkan  beberapa  indikator  yaitu  hasil  tes akademik,  wawancara,  dan  minat  siswa.  Perhitungan dalam  penentuan  jurusan  ini  sangat  sederhana  yaitu dengan menjumlahkan nilai setiap indikator dan dibagi keseluruhannya  sehingga  didapatkan  nilai  rata-rata. Jika  nilai  tersebut  terpenuhi  maka  siswa  tersebut dikelompokkan  berdasarkan  minat  nya.  Hal  ini  bisa menimbulkan kesalahan dalam pengambilan keputusan  oleh  pihak  sekolah  karena  bisa  bersifat subjektif dikarenakan mengutamakan minat siswa.
Seringkali dijumpai  dalam memilih jurusan, siswa hanya  ikut-ikutan  teman  atau  hanya  memiliki informasi  sedikit  dari  teman  maupun  oranglain mengenai  jurusan  yang  dipilih.  Oleh  karena  tidak memperhatikan  nilai  dan  peminatan  kurikulumnya sehingga  menyebabkan  salah  jurusan  dan  berakibat putus sekolah di tengah jalan [2].
Terdapat    beberapa  hambatan  yang  dihadapi  oleh siswa  dalam  memilih  jurusan  yaitu  hambatan  yang berasal  dari  dalam    berupa  kemampuan  diri  dan hambatan  yang berasal dari luar yaitu permintaan atau paksaan  orang  tua dalam  memilih  jurusan  yang  mana dilatarbelakangi  oleh  perkerjaan  di  masa  depan  yang diharapkan oleh orang tua untuk anaknya dimasa yang akan datang [3].
Berdasarkan  hasil  angket  yang  disebarkan  kepada siswa  MAN  1  Inhil  bahwa  mayoritas  siswa memperoleh  jurusan  berdasarkan  hasil  pilihan  yang telah  diisi  pada  formulir  pemilihan  jurusan,  dalam artian  tidak  adanya  pertimbangan  lain  dari  pihak sekolah  dalam  menentukan  jurusan.  Selain  itu, berdasarkan  angket  bahwa  tingkat  kepuasan  siswa serta  nilai  akhir  yang  dihasilkanpun  bervariasi,  mulai dari  hasil  yang  memuaskan  hingga  hasil  yang  kurang memuaskan.  Oleh  karena  itu  melihat  masalah  yang dihadapi sekolah dalam menentukan atau memutuskan jurusan  yang  tepat  bagi  disetiap  siswa,  perlulah diterapkan  sebuah  metode  untuk  menyelesaikan
masalah  tersebut  agar  nilai  akhir  siswa  mayoritas memuaskan.  Salah  satu  metode  yang  cocok  dalam kasus  ini  adalah  penerapan  data  mining  dengan menggunakanan algoritma. Metode yang bisa digunakan  dalam  pengambilan  keputusan  adalah decision  tree.  Salah  satu  algoritma  pada  metode  ini yang  sering  digunakan  dalam  pengambilan  keputusan dan pengklasifikasian adalah algoritma C4.5. Informasi  yang  dihasilkan  oleh  algoritma  C4.5 memberikan  kemudahan  kepada  pengguna  karena karakteristik  data  yang  diklasifikasi  dapat  dipereloh dengan jelas dan baik [4]. Algoritma C4.5 merupakan pengembangan dari Algoritma ID3 yang dikembangkan  oleh  J.Ross  Quinlan  dengan  inputan berupa sampel training, label training dan atribut [5].

## II. L ANDASAN T
EORI

## A. Decision Tree
Decision  tree merupakan  metode  klasifikasi dengan  struktur  flowchart  yang  mirip  dengan  pohon. Model  yang  dibentuk  oleh decision  tree ini  sangat mudah  dipahami  sehingga  menjadikan  metode  ini sangat  popular  [6].  Terdiri  dari  beberapa  algoritma dalam  membangun tree yaitu  CART,  ID3  dan  C4.5. Penelitian ini menggunakan algoritma CART.

## B. C4.5
Algoritma  C4.5  merupakan  pengembangan  dari algoritma ID3 ini memiliki kelebihan dalam mengatasi missing value, continue data dan pruning [7]. Inputan pada  algoritma  ini  berupa  training  samples  dan samples. Training  samples merupakan  data  contoh yang digunakan untuk membangun sebuah pohon dan samples  merupakan field-field data  yang  digunakan sebagai parameter dalam pengklasifikasian data [8].
Tahapan  dalam  membuat  pohon  keputusan  pada algoritma ini yaitu:
Pertama,  mempersiapkan data  training .  Data  ini berasal  dari  data  histori  dan  telah  dikelompokkan  ke dalam kelas-kelas tertentu.
Kedua, menghitung akar pohon. Atribut yang telah terpilih akan menjadi akar pohon yang dihasilkan dari perhitungan  nilai  gain  dari  setiap  atribut.  Nilai  yang tertinggilah  yang  menjadi  akar  pertama.  Sebelumnya hitung  dahulu  nilai entropy .  Nilai entropy dihitung menggunakan persamaan (1) di bawah ini:
(1)
Di mana, adalah proporsi kelas ke- i pada semua  data  latih  yang  diproses  di  node s, didapatkan dari semua jumlah baris data dengan label kelas i dibagi  jumlah  baris  semua  data,  sementara m adalah  jumah  nilai  berbeda  dalam  data.  Selanjutnya nilai gain dihitung  dengan  menggunakan  persamaan (2):
(2)
Ketiga,  ulangi  langkah  kedua  dalam  langkah  ke-3 hingga semua record terpartisi.   Ketika semua record dalam  simpul  N  mendapat  kelas  yang  sama  maka proses partisi pohon keputusan akan berhenti dan tidak ada  atribut  didalam record yang  terpartisi  lagi  serta idak ada record didalam cabang yang kosong.

## C. Weka
Weka merupakan  salah  satu tools yang  mampu melakukan perbandingan beberapa algoritma machine learning yang  digunakan  dalam  pengaplikasian  pada permasalahan data  mining . Tools ini  bersifat open source sehingga  bisa  dikembangkan  oleh  siapa  saja, yang  dikembangkan  pertamakali  oleh  University  of Wakaito,  New  Zealand  [9].  Pada tools ini,  data-data di  uji  prosedur-prosedurnya  untuk  melakukan eksplorasi  dan  permodelan  guna  menghasilkan hubungan yang tersembunyi dari data tersebut [10].

## III. M ETODE P ENELITIAN
Diawali  dengan  pengumpulan  data  melalui wawancara  dan  observasi.  Selanjutnya  dilakukan pengolahan  data  dengan  melakukan  penyeleksian, pada  proses  pemrosesasan  data  dan  selanjutnya digunakan untuk di olah dengan algoritma C4.5. Alur pada algoritma C4.5 ditunjukkan pada Gambar 1.

## ISSN 2085-4552

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Data  inputan  pada  penelitian  ini  berjumlah  439 record yang berasal dari data rekapitulasi pendaftaran dan  seleksi  siswa  kelas  X.  Adapun  target  dan klasifikasi  dalam  penentuan  jurusan  menggunakan atribut  seperti  Jenis  Kelamin,  Nilai  tes  siswa  seperti nilai  Matematika,  IPA,  IPS  dan  Agama.  Tabel  1 menunjukkan  potongan  data  mentah  dari  data  yang diperoleh.
Tabel 1. Potongan data rekapitulasi pendaftaran dan seleksi siswa No Tes Nama JK MTK IPS …  Jurusan 1 Ikhlas P LK 85 75 …  Agama 2 M. Weldi M LK 70 85 …  Agama 3 SabinaP E PR 90 70 …  Agama … … … … … … … 439 Muhammad R Z LK 0 0 0 Tidak Lulus

## A. Preprocessing Data
Pada  tahap  ini  dilakukan preprocessing  data dengan  memilih  data  dan  atribut  yang  sesuai  dan lengkap  yang  hanya  digunakan  pada  penelitian  ini. Atribut  yang  pada  awalnya  berjumlah  11,  setelah dilakukan penyeleksian dan pembersihan data menjadi 8  atribut  yang  dapat  digunakan.  Atribut  seperti peringkat,  nilai  rata-rata,  dan  keterangan  lulus/tidak lulus  dihapus  dan  tidak  digunakan.  Selain  itu,  data yang  digunakan  berjumlah  360 record dari  yang sebelumnya  berjumlah  439 record data.  Data  hasil pada tahap ini di tunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Potongan data hasil preprocessing No Tes Nama JK MTK IPS … Jurusan 1 Ikhlas P LK 85 75 … Agama 2 M. Weldi M LK 70 85 … Agama 3 SabinaP E PR 90 70 … Agama … … … … … … … 360 Selfi Nurdiati PR 25 25 … IPS

## B. Data Latih dan Data Testing
Berdasarkan  data  yang  dihasilkan  pada  tahapan precossing, maka  dataset  yang  digunakan  berjumlah 360.  Pada  penelitian  ini  data  latih  yang  digunakan berjumlah  15  data.  Data  latih  tersebut  dapat  dilihat pada  Tabel  3.  Selanjutnya  akan  dilakukan  pengujian data dengan mencari labelnya berdasarkan perhitungan  algoritma  C4.5.  Data  uji  pada  penelitian ini ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 3. Data latih No. Nama JK MTK IPA …  Jurusan 1 M. Weldi LK 70 85 …  Agama 2 Cici Arlia PR 60 90 …  Agama 3 Syafira A PR 65 90 …  IPA 4 Nia Zufianti PR 65 85 …  IPA 5 Abdul R LK 60 80 …  IPA 6 Muhamm ad Rizki LK 60 61,43 …  Agama 7 M Arya Y LK 55 70 …  Agama 8 Meileny S PR 45 52,86 …  Agama 9 Wilia P PR 50 44,29 …  IPA 10 Ihsan D LK 60 47,14 …  IPA 11 Meiry M PR 45 52,86 …  IPS 12 Windi A PR 35 52,86 …  IPS 13 Puspa Y PR 30 47,14 …  IPS 14 Suandi PR 35 52,86 …  IPS 15 Tirta PR 45 47,14 IPS
Tabel 4. Data uji
No Nama JK MTK IPA IPS AGAMA Jur
1 Muh Reza LK 75 75 58,7 1 82,98 ?

## C. Penerapan Algoritma C4.5
Penerapan algoritma ini dimulai dengan menghitung jumlah data dari setiap kelas yaitu jurusan IPA, IPS, dan Agama serta menghitung entropy semua kasus  dimana  sebelumnya  dibagi  setiap  atribut. Selanjutnya  menghitung  nilai Gain untuk  setiap atribut. Hal ini bertujuan dalam  menentukan akar dari pohon  keputusan  sehingga  nantinya  terbentuk  sebuah keputusan dalam prediksi penentuan jurusan siswa.
Data  latih  pada  Tabel  3  selanjutnya  diolah  untuk menghasilkan  prediksi  penentuan  jurusan  dengan „Nilai  IPA‟,  „Nilai  IPS‟,  „Nilai  Agama‟  dan  „Nilai Matematika‟  sebagai  indikator  pada  penelitian  ini. Hasil olahan data latih ditunjukkan pada Tabel 5.
Tabel 5. Data hasil olahan pada data latih
No. Nama MTK IPA IPS Agama Jur 1 M. Weldi 70 85 72,86 90,15 Agama 2 Cici Arlia 60 90 67,14 94,74 Agama 3 Syafira A 65 90 58,57 84,26 IPA 4 Nia Zufianti 65 85 75,71 65,15 IPA 5 Abdul R 60 80 70 72,68 IPA
6 Muham Rizki 60 60 61,43 97,87 Agama 7 M Arya Y 45 55 70 84,08 Agama 8 Meileny S 65 45 52,86 89,04 Agama 9 Wilia P 80 50 44,29 72,5 IPA 10 Ihsan D 45 60 47,14 64,96 IPA 11 Meiry M 15 45 52,86 51,18 IPS 12 Windi A 20 35 52,86 54,49 IPS
13 Puspa Y 40 30 47,14 45,11 IPS 14 Suandi 25 35 52,86 48,05 IPS 15. Tirta 20 45 47.14 46.76 IPS

## D. Pembentukan Node Akar
Berdasarkan  persamaan  1  di  atas,  maka  dihitung nilai entropy untuk  node  akar  semua  data  terhadap komposisi  kelas.  Nilai entropy tersebut  dihitung sebagai berikut:
E( semua ) =
=
= 1.5850
Setelah  mendapatkan  nilai entropy semua  data, maka selanjutnya dilakukan perhitungan entropy pada setiap  indikator.  Namun,  jika  indikator  bersifat numerik maka dilakukan pemecahan biner. Berdasarkan hasil uji coba pada indikator „Nilai IPA‟, nilai gain-nya dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Posisi v nilai IPA pada node akar
Nilai IPA 50 80 <= > <= > IPA 1 4 3 2 IPS 5 0 5 0 AGAMA 1 4 3 2 TOTAL 7 8 114 Gain 1,1488 0 1,5395 0 Gain Total 1,0488 0,4560
Indikator  „Nilai  IPA‟  bersifat  numerik  sehingga dilakukan  pemecahan  biner  dengan  dua  nilai  v  yang digunakan yaitu v=50 dan v=80. Kedua nilai tersebut dihasilkan  dari  data  latih  yang  telah  diolah  dibagi  4 bagian  dari  keseluruhan  data  latih  dan  diambil  salah satu  nilai  yang  sangat  sesuai  dengan  data  latih.  Hasil posisi  v  untuk  indikator  „Nilai  IPA‟  ditunjukkan pada Tabel 6.
Selanjutnya,  cara  yang  sama  dilakukan  pada indikator  lainnya.  Pada  indikator  „Nilai  IPS‟,  nilai gain  tertinggi  pada  posisi  v  =  60.  Posisi  v  untuk pemecahan  indikator  ini  ditunjukkan  pada  Tabel  7. Pada indikator „Nilai MTK‟, nilai gain tertinggi pada posisi v = 50. Posisi v untuk pemecahan indikator ini ditunjukkan pada Tabel 9.
Tabel 7. Posisi v nilai IPS pada node akar
Nilai IPS 50 < = > 60 < = > IPA 2 3 3 2 IPS 2 3 5 0 AGAMA 0 5 1 4 TOTAL 4 11 9 6 Gain 0 1,5395 1,3516 0 Gain Total 0,456 0,774
Pada  indikator  „Nilai  Agama‟,  nilai gain tertinggi pada  posisi  v  =  60.  Posisi  v  untuk  pemecahan indikator ini ditunjukkan pada Tabel 8 dibawah ini.
Tabel 8. Posisi v nilai Agama pada node akar
Nilai Agama 60 < = >
80 < = >
IPA 0 5 4 1 IPS 5 0 5 0 AGAMA 0 5 0 5 TOTAL 5 10 9 6 Gain 0 0 0 0 Gain Total 1,5849 1,5849

## Tabel 9. Posisi v nilai MTK pada node akar
Nilai MTK 30 < = > 50 < = >
IPA 0 5 1 4 IPS 4 1 5 0 AGAMA 0 5 1 4 TOTAL 4 11 7 8 Gain 0 0 0 0 Gain Total 0,5959 1,0488
Tabel 10. Nilai keseluruhan Gain Node 1 Total Jumlah 15
IPA 5 IPS 5 AGAMA 5 Entropy 1,585 Gain Nilai IPA 1,0488 < = 50 7 1 5 1 1,1488 > 50 8 4 0 4
0 Nilai IPS 0,774 < = 60 9 3 5 1
1,3516 > 60 6 2
0 4
0 Nilai Agama 1,58496 < = 60 5 0 5 0 0 > 60 10 5 0 5
0 Nilai MTK 1,04884 < = 50 7 1 5 1 1,1488

## ISSN 2085-4552

## Tabel 11. Hasil pemisahan data menurut node akar
Nama IPA IPS Agama  MTK  Prediksi Jur M. Weldi 85.0 72.86 90.15 70.0 Agama Agama Cici A 90.0 67.14 94.74 60.0 Agama Agama Syafira A 90.0 58.57 84.26 65.0 Agama IPA Nia Z 85.0 75.71 65.15 65.0 IPA IPA Abdul R 80.0 70.0 72.68 60.0 Agama IPA Muham mad R 60.0 61.43 97.87 60.0 Agama Agama M Arya Y 55.0 70.0 84.08 45.0 IPA Agama Meilen y S 45.0 52.86 89.04 65.0 Agama Agama Wilia P 50.0 44.29 72.5 80.0 IPA IPA Ihsan D 60.0 47.14 64.96 45.0 IPA IPA Meiry M 45.0 52.86 51.18 15.0 IPS IPS Windi A 35.0 52.86 54.49 20.0 IPS IPS Puspa Y 30.0 47.14 45.11 40.0 IPA IPS Suandi 35.0 52.86 48.05 25.0 IPS IPS
Ketika  telah  diperoleh  node  akarnya  yaitu  “nilai agama”  maka  dilakukan  perhitungan  selanjutnya untuk  mencari  node  ke-2.  Cara  yang  sama  dilakukan untuk mencari nilai node akar. Namun “Nilai Agama <=  60  dan  >  60”  di  hilangkan  karena  nilai  tersebut sudah digunakan sebelumnya untuk node akar. Proses tersebut  akan  berhenti  ketika  semua  data  dalam  daun memperoleh  kelas  yang  sama,  tidak  adalagi  atribut yang dipartisi dan tidak ada lagi record dalam cabang yang kosong.

## E. Pengujian Data dengan Weka
Guna  menguji  kebenaran  hasil  pengolahan  data maka  diperlukan software sebagai  perbandingan perhitungan  manual  dengan  menggunakan  salah  satu software yang  dinamakan Weka untuk  menghitung nilai  dengan  menggunakan  algoritma  C4.5.  Pohon visualisasi pada tools ini dapat dilihat pada Gambar 2 dan  hasil  prediksi  dari  kesimpulan rule ditunjukkan pada Tabel 12.
Tabel 12. Hasil prediksi data uji algoritma C4.5
No Tes Nama Agama Jur 248 Meiry M 51,18 IPS 310 Windi A 54,49 IPS 307 Puspa Y 45,11 IPS < = 60 224 Suandi 48,05 IPS 69 Tirta A 46,76 IPS 305 M. Weldi M 90,15 AGAMA 18 Cici A 94,74 AGAMA 19 Syafira A 84,26 IPA 286 Nia Z 65,15 IPA 83 Abdul R 72,68 IPA 2 Muhammad Rizqi 97,87 AGAMA > 60 115 M Arya Y 84,08 AGAMA 144 Meileny S 89,04 AGAMA 45 Wilia P 72,5 IPA 84 Ihsan Dan 64,96 IPA
Nilai  akurasi  algoritma  C4.5  dengan tools Weka ini  dari  15  data  latih  ditunjukkan  pada  Tabel  13. Dapat  dilihat  bahwa  nilai  akurasinya  pada  tabel tersebut sangat baik dengan nilai 87.22%.
Gambar 2. Pohon keputusan algoritma C4.5 dengan 15 data

## ISSN 2085-4552

## Tabel 13. Nilai akurasi algoritma C4.5
Nilai Persentase Akurasi 87.22% Precision 0,872 Recall 0,872

## V. K ESIMPULAN
Perhitungan algoritma C4.5 yang diterapkan untuk melakukan klasifikasi penjurusan siswa  pada MAN 1 Inhil menggunakan keseluruhan data hasil rekapitulasi siswa sebanyak 360 data mendapatkan akurasi sebesar 87.22%  dengan  masing-masing  nilai precision/recall sebesar  0,872/0,872  dan  hasil  klasifikasi  didapatkan bahwa  71 data yang memiliki jurusan agama, 71 data agama diklasifikasi secara benar oleh C4.5. Selanjutnya dari 144 data yang  memiliki jurusan IPS, 123  data  diklasifikasikan  secara  benar,  20  data diklasifikasikan sebgai IPS, dan 1 data diklasifikasikan sebagai  agama.  Serta  dari  146  data  yang  memiliki jurusan IPS, 120 data diklasifikasikan secara benar, 25 data  diklasifikasikan  sebagai  IPA,  dan  1  data diklasifikasikan sebagai Agama.
Algoritma  C4.5  sangat  direkomendasikan  untuk mengklasifikasikan  penjurusan,  dengan  catatan  jika atribut  yang  dimiliki  dalam  penentuan  jurusan mayoritas  kedalam  bentuk  numerik  maka  algoritma C4.5  lebih  dianjurkan  diterapkan  dalam  melakukan klasifikasi  penjutusan  siswa,  karena  berdasarkan perhitungannya,  algoritma  C4.5  memang  lebih  baik untuk menghadapai data-data yang bersifat numerik.

## D AFTAR P USTAKA
[1]  Y. S. Nugroho, “Klasifikasi dan Klastering Penjurusan Siswa SMA Negeri 3 Boyolali,” Khazanah Inform. J. Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 1, no. 1, p. 1, 2015.
[2]  F.  Rini,  N.  Kahar,  and  Juliana,  “Penerapan  Algoritma  K- Means  Pada  Pengelompokan  Data  Siswa  Baru  Berdasarkan Jurusan  Di  Smk  Negeri  1  Kota  Jambi  Berbasis  Web  ”.,” Semin. Nas. APTIKOM , pp. 94–99, 2016.
[3]  I.  M.  Prabowo  and  Subiyanto,  “Sistem  Rekomendasi Penjurusan  Sekolah  Menengah  Kejuruan  Dengan  Algoritma C4.5,” J. Kependidikan , vol. 1, no. 1, pp. 139–149, 2017.
[4]  N. Azwanti, “Algoritma C4.5 Untuk Memprediksi Mahasiswa Yang  Mengulang  Mata  Kuliah  (Studi  Kasus  Di  Amik Labuhan  Batu),” Simetris  J.  Tek.  Mesin,  Elektro  dan  Ilmu Komput. , vol. 9, no. 1, pp. 11–22, 2018.
[5]  Marwana,  “Algoritma  C4.5  Untuk  Simulasi  Prediksi Kemenangan  Dalam  Pertandingan  Sepakbola,”  vol.  1,  no.  1, pp. 53–58, 2017.
[6]  Y.  Mardi,  “Data  Mining :  Klasifikasi  Menggunakan Algoritma C4.5,” J. Edik Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 213–219, 2014.
[7]  S. Abdillah, “Penerapan Algoritma Decision Tree C4.5 Untuk Diagnosa  Penyakit  Stroke  Dengan  Klasifikasi  Data  Mining Pada Rumah Sakit Santa Maria Pemalang,” J. Ilmu Komput. , vol. 5, no. 11, pp. 1–12, 2011.
[8]  Sunjana,  “Seminar  Nasional  Aplikasi  Teknologi  Informasi (SNATI),” Semin. Nas. Apl. Teknol. Inf. , vol. 2010, no. Snati, pp. 24–29, 2010.
[9]  S. Defiyanti and C. Pardede, “Perbandingan kinerja algoritma id3  dan  c4.5  dalam  klasifikasi  spam-mail,”  vol.  1,  no.  1,  pp. 1–5, 2008.
[10]  emadwiandr,  “Sistem  Rekomendasi  Penjurusan  Sekolah Menengah Kejuruan Dengan Algoritma C4.5,” J.  Chem.  Inf. Model. , vol. 53, no. 9, pp. 1689–1699, 2013.