## JURNAL MAHAJANA INFORMASI

## Klasifikasi  Penyebaran  Covid-19  Menggunakan  Algoritma  C4.5  di  Kecamatan Medan Helvetia
Riah  Ukur  Ginting 1 *,  Mirna  Yanti  Harefa 2 ,  Rianto  Sitanggang 3 ,  Immanuel  H.G Manurung 4
1,2,3,4 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Sari Mutiara Indonesia, Medan, Indonesia
*Penulis Korespondensi : riahukur@gmail.com
Article Info
Abstract  : The  development  of  Science  and  Technology  currently plays  an  important  role  in  companies  and  government  agencies  in providing  useful  information  for  the  interests  of  operations  and management.  Therefore,  many  companies  or  government  agencies have  information  technology  departments  or  information  systems. Likewise  UPT.  The  Helvetia  District  Health  Center,  namely  in processing  and  classifying  the  spread  of  Covid-19,  must  use  an information  system  in  order  to  support  activities  in  handling  the spread of the corona virus, especially in the Medan Helvetia District. In this study, a classification system was built to classify the spread of Covid-19  using  the  C4.5  Algorithm.  The  development  of  this  system uses  the  PHP  programming  language  with  a  MySQL  database.  The results  obtained  in  the  test  by  applying  the  C4.5  Algorithm  then obtained an Accuracy of 0.859, so that with this system it is expected that  the  Covid-19  handling  task force  at  UPT.  The  Helvetia  District Health  Center  can  classify  the  spread  of  Covid-19  in  the  Medan Helvetia District to be more efficient and effective. Received : 03 Desember 2023 Revised : 16 Desember 2023 Accepted : 28 Desember 2023
Abstrak  : Perkembangan  Ilmu  Pengetahuan  dan  Teknologi  saat  ini sangat memegang peranan penting dalam perusahaan maupun instansi pemerintahan  dalam  menyediakan  informasi  yang  berguna  bagi kepentingan  operasi  maupun  manajemen.  Oleh  karena  itu,  banyak perusahaan  atau  instansi  pemerintahan  yang  memilki  departemen teknologi  informasi  atau  sistem  informasi.  Begitu  juga  UPT. Puskesmas  Kecamatan  Helvetia  yaitu  dalam  mengolah  dan mengklasifikasikan penyebaran Covid-19 harus menggunakan sistem informasi  agar  dapat  menunjang  kegiatan  penanganan  penyebaran virus corona khususnya di wilayah Kecamatan Medan Helvetia. Pada penelitian  ini  dibangun  sistem  klasifikasi  untuk  mengklasifikasikan penyebaran  Covid-19  dengan  menggunakan  Algoritma  C4.5. Pengembangan  sistem  ini  menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP dengan database MySQL.  Hasil  yang  diperoleh  dalam  pengujian dengan  menerapkan  Algoritma  C4.5  maka  diperoleh Accuracy sebesar 0.859, sehingga dengan adanya sistem  ini  diharapkan satuan tugas penanganan Covid-19 di UPT. Puskesmas Kecamatan Helvetia dapat mengklasifikasikan penyebaran Covid-19 di Kecamatan Medan Helvetia menjadi lebih efisien dan efektif.
Keyword : Algorithm, Classification of Covid-19 Spread, MySQl, PHP.

## PENDAHULUAN
Pada  awal  tahun  2020  nyaris seluruh  Negara  di  dunia  tidak  terkecuali Indonesia menghadapi  pandemi  Covid-19
ataupun  virus corona. Bertepatan  pada 11 Maret  2020.  Dunia  saat  ini  sedang waspada  terhadap  penyebaran  virus  yang dikenal dengan virus corona, Virus Corona (CoV)  adalah  bagian  dari  penyakit  yang
Riah Ukur Ginting 1 *, Mirna Yanti Harefa 2 , Rianto Sitanggang 3 , Immanuel H.G Manurung 4 , Klasifikasi Penyebaran Covid-19 Menggunakan Algoritma C4.5 di Kecamatan Medan Helvetia
menyebabkan  flu  hingga  penyakit  yang lebih  parah  seperti  MERS-CoV  ( Midle East  Respiratory  Syndrome ),  penyakit yang  disebabkan  oleh  virus  corona  sering dikenal  dengan  istilah  Covid-19  yang ditemukan  pada  tahun  2019  di  Wuhan, China  [1].  COVID-19  ( Corona  Virus Diseases-19 ) merupakan penyakit menular yang  disebabkan  oleh corona  virus jenis baru  yaitu  SARS-CoV-2  dan  ditandai dengan  adanya  gejala  seperti  demam, batuk dan sesak nafas [2].
Penelitian  sebelumnya  dengan  judul Klasifikasi Penyebaran
COVID-19 Menggunakan  Algoritma C4.5  Kota Pagar Alam.Penelitian  ini  membahas  tentang analisis pola persebaran COVID-19 dengan  mengunakan  Algoritma  C4.5. Penerapan Algoritma C4.5 pada penelitian ini  memiliki  tingkat  akurasi  yang  sangat baik dalam mengklasifikasikan penyebaran COVID-19  di  Kota  Pagar  Alam  dan menghasilkan informasi yang akurat[7].

## Studi Literatur

## Data Mining
Data  mining adalah  proses  yang mempekerjakan  satu  atau  lebih  teknik pembelajaran
computer (machine
learning) untuk menganalisis dan mengekstrasi  pengetahuan (knowledge) secara  otomatis.  Definisi  lain  diantaranya adalah  pembelajaran  berbasis  induksi (induction-basedlearning) adalah  proses pembentukan definisi-definisi konsep umum  yang  dilakukan  dengan  cara mengobservasi contoh-contoh spesifik dari konsepkonsep yang akan dipelajari. Knowledge Discovery in Databases (KDD)  adalah  penerapan  metode  saintifik pada  data  mining.  Dalam  konteks  ini  data mining  merupakan    satu  langkah  dari proses KDD [8].

## Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  proses  membedakan kelas  a  yang  memiliki  tujuan  agar  dapat
digunakan  untuk  memprediksi  kelas  dari objek  yang  label  kelasnyatidak  diketahui (13).

## Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  merupakan  salah satu  algoritma  yang  telah  secara  luas digunakan,  khususnya  di  area machine learning yang memiliki beberapa perbaikan dari algoritma sebelumnya yaitu ID3.  Algoritma  C4.5  dan  ID3  model  yang tak terpisahkan, karena membangun sebuah  pohon  keputusan,  dibutuhkan algoritma  C4.5  [15].Untuk  menghitung nilai  gain  maka  kita  perlu  mencari  nilai entropy terlebih  dahulu,  rumus  yang digunaan berikut ini;
Entropy (S)  =Σ− 𝑛𝑖 =1 pi  *  log2pi (1)
Sementara  untuk  menentukan  nilai  gain dapat dilihat pada persamaan berikut;
Gain (S, A) = Entropy (S) =| 𝑆𝑖 || 𝑆 | 𝑖 =1 𝑛 * Entropy (Si) (2)
Corona  Virus  Diseases  2019  (  COVID 19)
Corona  Virus  Disease atau  dengan istilah  COVID-19  adalah  termasuk  dalam kategori  virus  yang  dapat  menyebabkan penyakit  pada  manusia  dan  hewan. Berdasarkan  banyak  kasus  yang  terjadi pada  manusia  virus  COVID-19  biasanya menyebabkan  penyakit  infeksi  saluran pernafasan  seperti  flu  hingga  penyakit serius seperti middle eastrespiratory syndrome (MERS) dan penyakit pernafasan  akut  savere  acuteresviratory syndrome (SARS). Penyebaran COVID-19 bisa  terjadi  melalui  tetesan  kecil  (droplet) dari hidung atau mulut disaat batuk bersin, droplet keluar bertebaran  diudara terhirup atau jatuh menempel pada benda yang ada disekitarnya    kemudian  benda  yang terkontaminiasi  droplet  tersebut  tersentuh oleh  orang  yang  ada  disekitar.  Pada tanggal 11  Maret 2020  Badan   Kesehatan
Riah Ukur Ginting 1 *, Mirna Yanti Harefa 2 , Rianto Sitanggang 3 , Immanuel H.G Manurung 4 , Klasifikasi Penyebaran Covid-19 Menggunakan Algoritma C4.5 di Kecamatan Medan Helvetia
Dunia   atau World Health Organization menetapkan  COVID-19  ataupun  virus corona sebagai pandemic global [19].

## UML ( Unified Modeling Language)
Unified  Modeling  Language (UML) adalah  suatu  teknik  untuk  memodelkan sistem.  UML  ditemukan  oleh  Grady Booch, Ivar Jacobson, dan James Rumbaugh. UML versi terbaru, yaitu versi 2.5,  terdiri  dari  lima  belas  diagram. Diagram-diagram tersebut dibagi ke dalam dua  kelompok,  yaitu structure  diagram dan behavior  diagram . Structure  diagram menggambarkan  data  dan  hubungan  statis dalam  suatu  sistem  informasi. Structure diagram terdiri  dari package , object, component,  class,  deployment,  composite structure, dan profile  diagram.  Behavior diagram menggambarkan hubungan dinamis  diantara  objek  yang  mewakili sistem informasi bisnis. Behavior diagram terdiri  dari sequence,  timing,  interaction overview, activity, use  case, protocol state machine , communication dan behavior state machine diagram [20].
Basis Data ( Database )
Basis  data  merupakan  sistem  yang terdiri  atas  kumpulan file (tabel)  yang saling  berhubungan  (dalam  sebuah  basis data  di  sebuah  sistem  komputer)  dan sekumpulan program (DBMS) yang memungkinkan
beberapa pemakai
dan/atau  program  lain  untuk  mengakses dan  memanipulasi file-file (tabel-tabel) tersebut [21]
PHP ( Hypertext Preprocessor ) Pada  awalnya  PHP  merupakan singkatan  dari Personal  Home  Page . Sesuai  dengan  namanya,  PHP  digunakan untuk  membuat  website  pribadi.  Setelah beberapa  tahun  perkembangannya,  PHP menjelma  menjadi  bahasa  pemrograman web  yang powerfull dan  tidak  hanya digunakan  untuk  membuat  halaman  web sederhana,  tetapi  juga  website  popular yang  digunakan  oleh  jutaan  orang,  seperti
Wikipedia , Wordpress , Joomla ,  dan  lain- lain.
MySQL ( My Structured Query Language ) DBMS ( Data  Base  Management System )  yang open  source dengan  dua bentuk lisensi, yaitu free software (perangkat  lunak  bebas)  dan shareware (perangkat lunak berpemilik yang penggunaanya terbatas. Jadi MySQL adalah database server yang gratis dengan lisensi  GNU General  Public  License ( GPL )  sehingga  dapat  dipakai  untuk keperluan  pribadi  atau  komersial  tanpa harus membayar lisensi yang ada [26].
Pengujian Menggunakan Black Box Black Box Testing merupakan  salah satu  metode  yang  mudah  digunakan karenahanya    memerlukan    batas    bawah dan    batas  atas    dari    data    yang    di harapkan,  estimasi  banyaknya  data  uji dapat  dihitung  melalui  banyaknya    field data  entri  yang  akan  diuji,  aturan    entri yang    harus    dipenuhi    serta  kasus    batas atas    dan    batas    bawah    yang  memenuhi. Dengan  metode  ini  dapat diketahui  jika fungsionalitas    masih    dapat  menerima masukan    data    yang    tidak  diharapkan maka  menyebabkan  data  yang disimpan kurang valid[28].

## METODE
Penelitian  ini  dilakukan  di  UPT. Puskesmas  Kecamatan  Medan  Helvetia yang berada di Jln. Matahari Raya No. 47, Helvetia  Tengah,  Kecamatan  Medan Helvetia,  Kota  Medan.  Pembangunan sistem secara keseluruhan dilakukan melalui  beberapa  tahapan  atau  langkah. Metode  pengembangan  perangkat  lunak dikenal  juga  dengan  istilah software Development  Life  Cycle (SDLC).  Namun untuk  model  pengembangan  sistem  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah metode waterfall . Metode waterfall merupakan  pendekatan  SDLC  paling  awal yang  digunakan  untuk  pengembangan
Riah Ukur Ginting 1 *, Mirna Yanti Harefa 2 , Rianto Sitanggang 3 , Immanuel H.G Manurung 4 , Klasifikasi Penyebaran Covid-19 Menggunakan Algoritma C4.5 di Kecamatan Medan Helvetia
perangkat  lunak.  Urutan  dalam  metode waterfall bersifat serial yang dimulai darai proses perencanaan, analisa, desain, implementasi dan sampai pada implementasi sistem. Berikut ini merupakan  gambar  model  pengembangan sistem dengan metode waterfall.
ANALISIS KEBUTUHAN SISTEM PEMBUATAN SISTEM DESAIN (KODING) TESTING (PENGUJIAN) IMPLEMENTASI

## Gambar 1. Model Pengembangan
Sistem Metode Waterfall
Berdasarkan  Gambar  1  diatas  maka  dapat diuraikan
langkah-langkah
model
pengembangan  sistem  dengan  metode waterfall antara lain sebagai berikut:
1. Analisis Kebutuhan Sistem Berdasarkan  rumusan  masalah  yang telah diuraikan sebelumnya dapat diidentifikasi untuk membangun sebuah aplikasi  data  mining  untuk  klasifikasi penyebaran  COVID-19  di  wilayah Kecamatan  Medan  Helvetia  dengan batasan  variabel  pada  level  fungsional yang  meliputi  datapenyebaran  penyakit COVID-19  setiap  kelurahan,  data  yang meninggal,  data  yang  terinfeksi,  dan data daerah rawan dan tidak rawan.
2. Pembuatan Sistem Pada  tahap  ini  dilakukan  rumusan masalah  yang  dihadapi  oleh  Satuan
Tugas (SATGAS) COVID-19 di Kecamatan  Medan  Helvetia  dalam penerapan aplikasi
data mining klasifikasi  penyebaran  COVID-19  di wilayah  Kecamatan  Medan  Helvetia menggunakan Algoritma C4.5.
3. Desain (Koding)
Setelah  memahami  sistem  yang  ada, maka  pada  tahap  ini  dilakukan  desain sistem  yang  akan  dibangun  seperti UML, perancangan basis data ( database ),  perancangan  antarmuka,
perancangan masukan data dan
perancangan keluaran data. 4. Testing (Pengujian) Pada  tahap  testing  atau  pengujian sistem meliputi proses pengujian dengan  data  riil  yang  sudah  ada. Aplikasi  data  mining  untuk  klasifikasi penyebaran  COVID-19  yang  dibuat apakah  sudah  bisa  digunakan  untuk mengklasifikasikan penyebaran COVID-19 di Kecamatan Medan Helvetia.Pengujian dilakukan pada data yang  terintegrasi  dengan  beberapa bagian  dengan  menggunakan  aplikasi black box .
5. Implementasi
Pada  tahap  ini  yang  dilakukan  adalah pembuatan  program  aplikasi,  yang nantinya akan dapat diimpelementasikan  di  Satuan  Tugas Penanganan COVID-19
pada Kecamatan  Medan  Helvetia,  Kota Medan  untuk  mengelola  klasifikasi penyebaran COVID-19.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan perhitungan nilai entropy,  gain,  split  info dan gain  ratio diatas,  maka  dapat  ditampilkan  dalam bentuk tabel berikut ini:
Riah Ukur Ginting 1 *, Mirna Yanti Harefa 2 , Rianto Sitanggang 3 , Immanuel H.G Manurung 4 , Klasifikasi Penyebaran Covid-19 Menggunakan Algoritma C4.5 di Kecamatan Medan Helvetia
Tabel 1 Hasil Perhitungan Node 1.2
Node
Nilai Atribut Total Data Rawan Tidak Rawan Entropy Gain Split Info Gain Ratio
1.2 TOTAL
19 4 15 0.742
Kelurahan Cinta Damai 2 1 1 1 0.321 2.65 0.121 Dwi Kora 4 1 3 0.811 Helvetia 1 0 1 0 Helvetia Tengah 5 0 5 0 Helvetia Timur 2 0 2 0 Sei Sikambing  C- II 2 0 2 0
Tanjung Gusta 3 2 1 0.918 Jenis Kelamin Laki-laki 7 2 5 0.863 0.014 0.949 0.015 Perempuan 12 2 10 0.65
Usia Anak 4 1 3 0.811 0.025 1.529 0.016 Muda 8 1 7 0.544 Tua 7 2 5 0.863 Keadaan Pasien Sembuh 14 2 12 0.592 0.051 0.831 0.061 Meninggal 5 2 3 0.971
Berdasarkan  hasil  perhitungan node 1.2 pada  tabel  diatas,  maka  dapat  diketahui pohon  keputusan  untuk node 1.2  adalah sebagai berikut:
ROOT IF Positif/Negatif Is Positif THEN IF Positif/Negatif Is Negatif  THEN IF Usia Is Muda THEN IF Usia Is Tua THEN IF Usia Is Anak THEN IF Kelurahan Is Dwi Kora THEN IF Kelurahan Is Helvetia Tengah THEN Tidak Rawan IF Kelurahan Is Helvetia Timur THEN Tidak Rawan IF Kelurahan Is Tanjung Gusta THEN IF Kelurahan Is Cinta Damai THEN
IF Kelurahan Is Sei Sikambing C-II THEN Tidak Rawan
IF Kelurahan Is Helvetia THEN Tidak Rawan
Gambar 2. Pohon Keputusan Node 1.2
1. Uji Coba Form Halaman Utama
Uji coba form halaman utama merupakan  tampilan  awal  system aplikasi  data  mining  pengklasifikasian penyebaran  Covid-19  di  Kecamatan Medan Helvetia.
Gambar 3. Login Covid-19
Riah Ukur Ginting 1 *, Mirna Yanti Harefa 2 , Rianto Sitanggang 3 , Immanuel H.G Manurung 4 , Klasifikasi Penyebaran Covid-19 Menggunakan Algoritma C4.5 di Kecamatan Medan Helvetia
Uji  coba form login  digunakan  untuk pengamanan  sistem  agar  sistem  selalu terproteksi  dari  pengguna  yang  tidak bertanggung jawab dengan cara mengklik  tombol  “Klik  Untuk  Login Sistem” di halaman utama.
Gambar 4. Proses Login Uji Coba
Form Kelola Data Pengguna
Uji coba ini dilakukan untuk menambah  data  pengguna  dengan tujuan untuk menambahkan data pengguna  yang  berfungsi  untuk  akun login  pengguna.  Kemudian  pada  uji coba form ini  dapat  ditambah  data pengguna  baru,  edit  dan  hapus  data pengguna.
Gambar 5. Proses Tambah Data Pengguna
Gambar 6 Proses Hapus Data Pengguna  Uji  Coba Form Kelola  Data Atribut.
Uji coba ini dilakukan untuk menambah  data  atribut  klasifikasi penyebaran Covid-19 yang baru. Kemudian pada uji coba form ini dapat ditambah  data  atribut,  edit  dan  hapus data atribut.
Gambar 6. Proses Hapus Data Pengguna Uji Coba Form Kelola Data Atribut
Uji  Coba Form Kelola  Data  Sub
Atribut Form uji  coba  kelola  data  kelas berfungsi  untuk  mengelola  data  sub atribut.  Pada  uji  coba form ini,  admin dapat melakukan penambahan data sub atribut, edit dan hapus.
Riah Ukur Ginting 1 *, Mirna Yanti Harefa 2 , Rianto Sitanggang 3 , Immanuel H.G Manurung 4 , Klasifikasi Penyebaran Covid-19 Menggunakan Algoritma C4.5 di Kecamatan Medan Helvetia

## Gambar 7. Proses Tambah Sub Atribut
Uji Coba Form Kelola Data Covid-19 Uji coba ini dilakukan untuk menambah  data  penyebaran  Covid-19 di wilayah Kecamatan Medan Helvetia.
Gambar 8. Proses Tambah Dat
Covid-19
Uji  Coba Form Kelola  Data  Pohon Keputusan Uji coba ini dilakukan untuk menambah  data  pohon  keputusan dengan tujuan untuk menampilkan data pohon keputusan klasifikasi penyebaran  Covid-19  menggunakan Algoritma  C4.5  pada  Kecamatan Medan Helvetia.

## Gambar 9. Proses Poho Keputusan

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan pembahasan yang telah diuraikan pada bab sebelumnya  dapat  disimpulkan  sebagai berikut: 1. Sistem  informasi  pengklasifikasian penyebaran  Covid-19  ini  dirancang dengan menggunakan pemodelan UML  dengan  diagram user  case, activity diagram , dan class diagram serta  sistem  ini  dibangun  dengan menggunakan  bahasa  pemrogram  PHP dengan database MySQL. 2. Tahap  analisis  yang  dilakukan  adalah dengan menganalisa proses pengklasifikasian  penyebaran  Covid-
19  di  wilayah  Kecamatan  Medan Helvetia.
3. Berdasarkan pengujian sistem terhadap data  klasifikasi  penyebaran  Covid-19 di  Kecamatan  Medan  Helvetia,  maka diperoleh  pohon  keputusan  dimana penyebaran  Covid-19  hampir  seluruh kelurahan  berada  pada  zona  tidak rawan.
4. Algoritma C4.5 telah berhasil diterapkan pada klasifikasi penyebaran Covid-19 di Kecamatan Medan Helvetia  dengan  memperoleh  tingkat
Riah Ukur Ginting 1 *, Mirna Yanti Harefa 2 , Rianto Sitanggang 3 , Immanuel H.G Manurung 4 , Klasifikasi Penyebaran Covid-19 Menggunakan Algoritma C4.5 di Kecamatan Medan Helvetia
akurasi  pada confusion  matrix sebesar 85.9%.

## Saran
Berdasarkan kesimpulan diatas, demi lebih  optimalnya  proses  pengklasifikasian penyebaran Covid-19 di Kecamatan
Medan  Helvetia,  maka  dapat  diberikan saran-saran sebagai berikut:
1. Agar
sistem informasi pengklasifikasian  penyebaran  Covid- 19  ini  dapat  diterapkan  dengan  baik, dengan  dukungan  jaringan  yang telah dibuat  sehingga  dapat  membantu dalam  proses  penyampaian  informasi klasifikasi penyebaran Covid-19.
2. Diharapkan  aplikasi  sistem  informasi pengklasifikasian  Covid-19 ini  dapat dikembangkan  untuk  dapat  digunakan oleh  satuan  tugas  penanganan  Covid- 19sehingga  dapat  mengatasi  proses penyampaian informasi pengklasifikasian  penyebaran  Covid- 19 dengan mudah, cepat dan efesien.
3. Agar  diperoleh  hasil  yang  lebih maksimal
lagi dalam
mengklasifikasikan penyebaran Covid- 19,  maka  dapat  digunakan  Algoritma yang  lain  atau  dengan  penggabungan kedua Algoritma pada data mining.
4. Pelatihan administrator untuk mempermudah dalam pengelolaan aplikasi data mining ini perlu dilakukan  agar  proses  entri  data, pengolahan  data  dan  penyimpan  data dapat  berjalan  dengan  lebih  cepat, efesien dan akurat.
Perlu adanya perencanaan ruang khusus  untuk  ruang  kerja  bagi  admin pengelola aplikasi sistem
pengklasifikasian  penyebaran  Covid-
19 ini  nantinya,  agar  sistem  berjalan lancar dan efesien.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  F.  Fitriyadi  dan  M.  Muqorobin, “Prediction  System  for  the  Spread  of Corona  Virus  in  Central  Java  with  K-
Nearest Neighbor (KNN) Method,” IJCIS , vol.  2,  no.  3,  hlm.  80–85,  Agu  2021,  doi:
10.29040/ijcis.v2i3.41. [2] F.  Salsabila  dan  S.  M.  Intani, “IMPLEMENTASI  ALGORITMA  K- MEANS DAN C4.5 DALAM MENENTUKAN TINGKAT PENYEBARAN COVID-19 DI INDONESIA,” Seri  Sains  dan  Teknologi , vol. 7, no. 1, hlm. 6, 2021.
[3] S.  M.  Turnip  dan  P.  Silitonga, “Analisis  Pola  Penyebaran  Penyakit dengan  Menggunakan  Algoritma  C4.5,” JTIUST , vol. 3, no. 1, Jun 2018.
[4] D.  Sartika  dan  Y.  Yupianti, “Klasifikasi Penyakit Tiroid Menggunakan Algoritma  C4.5  (Studi  Kasus :  Rumah Sakit  Umum  Daerah  (RSUD)  Hasanuddin Damrah  Manna),” Rekayasa ,  vol.  13,  no.
1, hlm. 71–76, Mar 2020, doi:
10.21107/rekayasa.v13i1.5912.
[5] R.  Muttaqien,  M.  G.  Pradana,  dan A.  Pramuntadi,  “Implementation  of  Data
Mining Using C4.5 Algorithm for Predicting  Customer  Loyalty  of  PT. Pegadaian  (Persero)  Pati  Area  Office,” IJCIS , vol. 2, no. 3, hlm. 64–68, Agu 2021, doi: 10.29040/ijcis.v2i3.36.
[6] N.  Anwar,  A.  Pranolo,  dan  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, hlm.
012084, Okt 2018, doi:
10.1088/1757-899X/403/1/012084.
[7] R.  S.  Putra,  E.  D.  Putra,  M.  H. Rifqo,  dan  H.  Witriyono,  “Klasifikasi
Penyebaran Covid-19 Menggunakan Algoritma  C4.5  Kota  Pagar  Alam,” JUKOMIKA , vol. 4, no. 1, hlm. 13, 2021.
[8] F.  Riandari  dan  A.  Simangunsong, Penerapan Algoritma C4.5 Untuk
Mengukur  Tingkat  Kepuasan  Mahasiswa . Kota Medan: CV. Rudang Mayang, 2019.
[9] D. Sepri dan Y. Fimazid, “Pengelompokan  Penyebaran  Covid-19  di Kota  Padang  Menggunakan  Algoritma  K- Medoids,” Insearch ,  vol.  1,  no.  2,  hlm.  7,
2021.
Riah Ukur Ginting 1 *, Mirna Yanti Harefa 2 , Rianto Sitanggang 3 , Immanuel H.G Manurung 4 , Klasifikasi Penyebaran Covid-19 Menggunakan Algoritma C4.5 di Kecamatan Medan Helvetia
[10] A.  A.  K.  Hartama,  “Klasifikasi Penyakit Hipertensi Menggunakan Algoritma  C4.5  Studi  Kasus  RSU. Provinsi NTB,” Universitas Sanata Dharma,  Yogyakarta,  2017.  [Daring]. Tersedia pada: https://repository.usd.ac.id/16526/2/12531
4119_full.pdf.