## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 128 − 134 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2584

## Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Analisa Tingkat Keberhasilan Mahasiswa Dalam Pembelajaran Praktikum di Masa Pandemi
Dedy Hartama * , Kristin Daya Rohani Sianipar
STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: 1* dedyhartama@amiktunasbangsa.ac.id, 2 kristinsianipar7@gmail.com Email Penulis Korespondensi: dedyhartama@amiktunasbangsa.ac.id Submitted: 25/11/2022 ; Accepted: 29/11/2022 ; Published: 30/11/2022
Abstrak −Pembelajaran praktikum adalah suatu metode dalam pembelajaran yang dimana mahasiswa melakukan percobaan secara langsung dengan menerapkan teori yang telah dipelajari dan membuktikan yang telah dipelajari supaya lebih memahami apa yang dipelajari. Tingkat keberhasilan mahasiswa terhadap pembelajaran praktikum merupakan salah satu faktor yang dapat meningkatkan  kualitas  perguruan  tinggi  dan  dapat  memperlancar  kegiatan  perkuliahan.  Untuk  menganalisa  tingkat keberhasilan mahasiswa terhadap pembelajaran praktikum dapat menggunakan algoritma C4.5 dengan melihat gain tertinggi. Algoritma C4.5 merupakan salah satu algoritma pada data mining yang hasil penyeleseainnya identik dengan pohon keputusan atau decision tree. Beberapa parameter yang digunakan untuk penelitian ini yaitu faktor motivasi, faktor cara belajar, faktor materi  pembelajaran,  dan  faktor  fasilitas.  Penelitian  ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  membantu  pihak  perguruan  tinggi mengetahui  tingkat  keberhasilan  mahasiswa  terhadap  pembelajaran  praktikum  menggunakan  algoritma  C4.5  sebanyak  200 data. Hasil penelitian terdapat akurasi sebesar 82,00% dengan faktor fasilitas adalah faktor tertinggi. Sehingga dari hasil yang diperoleh dapat membantu pihak kampus dalam meningkatkan proses pembelajaran.
Kata Kunci: Keberhasilan; Mahasiswa; Pembelajaran; Praktikum; Algoritma C4.5
Abstract −Practical learning is a method of learning in which students conduct experiments directly by applying the theories they have learned and proving what they have learned in order to better understand what they have learned. The success rate of students towards practical learning is one of the factors that can improve the quality of higher education and can facilitate lecture  activities.  To  analyze  the  success  rate  of  students  towards  practicum  learning,  they  can  use  the  C4.5  algorithm  by looking at the highest gain. The C4.5 algorithm is one of the algorithms in data mining whose results are identical to the decision tree.  Several  parameters  used  for  this  research  are  motivation  factor,  learning  method  factor,  learning  material  factor,  and facility  factor.  This  research  was  conducted  with  the  aim  of  helping  universities  determine  the  level  of  student  success  in practicum learning using the C4.5 algorithm as much as 200 data. The results of the study showed an accuracy of 82.00% with the facility factor being the highest factor. So that the results obtained can help the campus in improving the learning process.
Keywords : Success; Students; Learning; Practicum; Agorithm C4.5

## 1. PENDAHULUAN
Pandemi covid-19 merupakan sebuah wabah yang menyerang banyak  manusia dan tersebar ke berbagai negara, tidak  hanya  negara  Indonesia.  Pandemi  covid-19  telah  membuat  banyak  perubahan  pada  kehidupan  manusia. Dunia pendidikan merupakan salah satu  bidang yang mengalami  perubahan yang sangat  besar. Dengan adanya pandemi covid-19 membuat pemerintah menerapkan sistem pembelajaran secara online . Pendidikan merupakan hal yang sangat penting dalam kehidupan manusia, karena dengan adanya pendidikan diharapkan manusia dapat mengembangkan pengetahuan, keterampilan, kreativitas dan mampu meningkatkan kualitas sebagai individu yang dapat  bersaing.  Dalam  dunia  pendidikan  masih  banyak  pemasalahan  yang  sering  terjadi  dan  harus  dihadapi. Minimnya proses pembelajaran mengakibatkan kualitas  pendidikan menjadi salah satu  masalah yang di  hadapi dunia pendidikan. Proses pembelajaran adalah salah satu faktor yang menjadi penentu keberhasilan perserta didik terhadap  pelajaran.  Dalam  proses  belajar  mengajar  banyak  metode  pembelajaran  yang  dapat  diterapkan,  salah satunya yaitu pembelajaran praktikum. Pembelajaran praktikum adalah suatu  metode dalam pembelajaran yang dimana  mahasiswa  melakukan  percobaan  secara  langsung  dengan  menerapkan  teori  yang  telah  dipelajari  dan membuktikan yang telah dipelajari supaya lebih memahami apa yang dipelajari. Di masa pandemi, pelaksanaan pembelajaran praktikum sulit untuk diterapkan, karena untuk menerapkan pembelajaran praktikum masih banyak mahasiswa  yang  merasa  kesulitan  dikarenakan  beberapa  faktor.  Tingkat  keberhasilan  mahasiswa  terhadap pembelajaran  praktikum  di  masa  pandemi  merupakan  salah  satu  hal  yang  harus  diteliti  untuk  meningkatkan kualitas perguruan tinggi dan dapat memperlancar kegiatan perkuliahan.
STIKOM Tunas Bangsa merupakan salah satu perguruan tinggi di Pematangsiantar yang bergerak dalam bidang ilmu komputer. Dalam menjalankan kegiatan perkuliahan, salah satu metode pembelajaran yang digunakan pihak kampus adalah pembelajaran praktikum. Pelaksanaan pembelajaran praktikum di STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar masih banyak kendala atau masalah yang dihadapi salah satunya yang berkaitan dengan tingkat keberhasilan  mahasiswa  terhadap  pembelajaran  praktikum  terutama  di  masa  pandemi.  Algoritma  C4.5  dapat digunakan untuk menganalisa tingkat keberhasilan mahasiswa terhadap pembelajaran praktikum di masa pandemi dengan  melihat  gain  tertinggi.  Algoritma  C4.5  merupakan  salah  satu  algoritma  pada  data  mining  yang  hasil penyeleseainnya  identik  dengan  pohon  keputusan  atau decision  tree .  Beberapa  faktor  yang  digunakan  untuk penelitian ini yaitu faktor  motivasi, faktor  cara belajar, faktor materi pembelajaran, dan faktor fasilitas. Teknik

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 128 − 134 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2584
pengumpulan data yang dilakukan penulis yaitu dengan memberikan kuisioner kepada mahasiswa angkatan 2018 dan angkatan 2019 secara acak di STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar
Dalam menganalisa tingkat keberhasilan mahasiswa terhadap pembelajaran praktikum di masa pandemi, penelitian  ini  dilandasi  dari  penelitian  sebelumnya  seperti  penelitian  oleh  [1]  pada  studi  kasus  :  Penerapan Algoritma  C4.5  pada  Penentuan  Tingkat  Pemahaman  Mahasiswa  Terhadap  Matakuliah  menyatakan  bahwa algoritma  C4.5  dapat  diterapkan  dalam  memprediksi  tingkat  pemahaman  mahasiswa  terhadap  matakuliah  di Stikom Tunas Bangsa Pematangsiantar.  Hasil dari penelitian ini memperoleh 9 rules bestatus paham dan 5 rules berstatus tidak paham dengan menggunakan 14 rules sebagai klasifikasi dalam penentuan tingkat pemahaman, dan tingkat akurasi diperoleh sebesar 87,10%. Berdasarkan permasalahan diatas, peneliti memanfaatkan datamining yaitu Algoritma C4.5 [2]. Dimana dari penelitian ini akan dihasilkan sebuah pohon keputusan yang dapat dijadikan sebagai tolak ukur untuk tingkat keberhasilan mahasiswa dalam pembelajaran praktikum di masa pandemi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Data  mining atau  kadang  disebut  juga Knowlegde  Discovery  in  Database (KDD)  merupakan  aktivitas  yang berkaitan  dengan  pengumpulan  data,  pemakaian  data  historis  untuk  menemukan  pengetahuan,  informasi, keteraturan, pola atau hubungan dalam data yang berukuran besar [3]. Data mining adalah proses penemuan pola- pola tertentu dari sebuah data yang berukuran besar untuk memperoleh informasi yang sangat berguna [4]. Data mining adalah proses yang menggunakan teknik statistic , matematika, kecerdasan buatan dan machine learning untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi yang bermanfaat [5]. Dalam berbagai literatur, ada beberapa teori pada data mining antara lain [6] K- Means Clustering [7], K-Medoid [8], dan text mining [9]. Data mining disebut  juga dengan knowledge discovery in database (KDD) ataupun pattern recognition . Istilah Data mining dan Knowledge Discovery in Database (KDD) sering kali digunakan secara bergantian untuk menjelaskan proses penggalian infromasi  tersembunyi dalam suatu  basis data yang besar di  dalam suatu  basis data yang besar[10]. Data  Mining adalah  analisis  otomatis  dari  data  yang  berjumlah  besar  atau  kompleks  dengan  tujuan  untuk menemukan pola atau kecenderungan yang penting yang biasanya tidak disadari keberadaanya [11]. Definisi data mining adalah  proses  ekstraksi  suatu  data  (sebelumnya  tidak  diketahui,  bersifat  implisit,  dan  dianggap  tidak berguna) menjadi informasi atau pengetahuan atau pola dari data yang jumlahnya besar [12].

## 2.2 Pohon Keputusan
Dari  beberapa  metode  dalam data  mining ,  metode  pohon  keputusan (decission  tree) dapat  digunakan  untuk klasifikasi. Pohon keputusan merupakan salah satu metode klasifikasi dan prediksi yang sangat kuat dan terkenal dalam penerapan data mining[13]. Pohon keputusan adalah hasil dari proses perhitungan Entropy dan information Gain , setelah perhitungan berulang-ulang sampai semua atribut pohon memiliki kelas dan tidak bisa lagi dilakukan proses perhitungan [14]. Sebuah pohon keputusan adalah sebuah struktur yang dapat digunakan untuk membagi kumpulan-kumpulan data yang besar menjadi himpunan-himpunan record yang lebih kecil dengan menerapkan serangkaian  aturan  keputusan  [15].  Metode  pohon  keputusan  dapat  mengubah  fakta  menjadi  sebuah  pohon keputusan yang mempresentasikan aturan, dimana aturan tersebut  dapat  dipahami dengan bahasa alami. Pohon keputusan atau decission tree merupakan metode klasifikasi dan prediksi yang sangat kuat dan terkenal. Algoritma C  4.5  adalah  salah  satu  metode  untuk  membuat decision tree berdasarkan training data  yang telah disediakan. Algoritma C 4.5 merupakan pengembangan dari ID3[16].

## 2.3 Algoritma C4.5
Algoritma    C4.5   merupakan   algoritma    yang   digunakan   untuk   melakukan   proses     klasifikasi  data dengan  menggunakan  teknik  pohon  keputusan [17]. Algoritma C4.5 merupakan salah satu algoritma pada data mining yang  digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi  atau  pengelompokan  yang  bersifat  prediktif  [18].  Dasar Algoritma C4.5 adalah pembentukan pohon keputusan (decision tree) [14] dimana atribut paling atas merupakan akar  dan  yang  paling  bawah  dinamakan  daun[19] . Secara  umum  algoritma  C4.5  untuk  membangun  pohon keputusan adalah sebagai berikut [20]: a. Pilih atribut sebagai akar b. Buat cabang untuk masing-masing nilai
c. Bagi kasus dalam cabang
d. Ulangi proses untuk masing-masing cabang sampai semua kasus pada cabang memiliki kelas yang sama.
Untuk penyelesaian kasus pada algoritma C4.5 ada beberapa elemen yang harus dicari nilainya yaitu [5] :
Entropy (S) = ∑ −𝑝𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 (𝑝𝑖) 𝑛 𝑖=𝑛
(1)
Keterangan : S  = Jumlah sampel data (Sampling) n  = Jumlah partisi S

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 128 − 134 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2584
pi  = Proporsi dari S i terhadap S.
Gain(S,A) = Entropy(S) - ∑ |𝑆𝑖| |𝑆| ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑖) 𝑛 𝑖=1 (2)
Keterangan : S = Jumlah kasus ( sampling ) A = attribute n    = Jumlah partisi S |Si|  = Jumlah kasus pada partisi ke-i |S| = Jumlah kasus dalam S

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Proses Perhitungan
Perhitungan algoritma C4.5 dimulai dengan memilih atribut akar terlebih dahulu dengan mencari  jumlah kasus keseluruhan,  jumlah  kasus  keputusan  berhasil  dan  tidak  berhasil.  Menghitung entropy dari  semua  kasus  yang dibagi berdasakan motivasi, cara belajar, materi  pembelajaran, fasilitas. Setelah itu dilakukan perhitungan gain untuk  masing-masing  atribut.  Berikut  adalah  data  yang  digunakan  sebanyak  200  data  angkatan  2018  dan  2019 pada tabel 1 :
Tabel 1. Data Penelitian Responden  Motivasi  Cara Belajar  Materi Pembelajaran  Fasilitas Main R1 S S S S Tidak Berhasil R2 SS S SS SS Berhasil R3 SS SS SS SS Berhasil R4 SS SS S S Tidak Berhasil R5 SS S S S Tidak Berhasil R6 SS SS S S Tidak Berhasil R7 SS S S S Berhasil R8 SS S S SS Tidak Berhasil R9 S S S S Berhasil ... ... ... ... ... ... R200 SS S S S Berhasil
Keterangan :
SS = Sangat Setuju
S = Setuju CS = Cukup Setuju TS = Tidak Setuju STS  = Sangat Tidak Setuju
Perhitungan Algoritma C4.5 untuk memperoleh aturan pohon keputusan dapat di uraikan sebagai berikut 1) Menghitung entropy dari  total  data.  Dari  data  penelitian  diketahui  jumlah  kasus  data  200  data,  diketahui terdapat 132 data dengan status berhasil dan 68 data dengan status tidak berhasil sehingga entropy nilai akar total yang didapat:
Entropy (Total) = (-132/200 x log 2 132/200) + (-68/200 x log 2 68/200) = 0,92482
2) Menghitung entropy dan gain pada faktor Motivasi: Entropy (Motivasi, SS) = (-76/89 x log 2 76/89) + (-13/89 x log 2 13/89)
= 0,59991 Entropy (Motivasi, S)
= (-55/95 x log 2 55/95) + (-40/95 x log 2 40/95) = 0,98194
Entropy (Motivasi, CS) = (-1/16 x log 2 1/16) + (-15/16 x log 2 15/16)
= 0,33729
Entropy (Motivasi, TS) = 0 Entropy (Motivasi, STS) = 0 Gain (Total, Motivasi) = 0,92482 – ((89/200 x 0,59991) + (95/200 x 0,98194) + (16/200 x 0,33729) + (0) + (0)) = 0,16445
3) Menghitung entropy dan gain pada faktor Cara Belajar: Entropy (Cara Belajar, SS) = (-62/71 x log 2 62/71) + (-9/71 x log 2 9/71) = 0,54849 Entropy (Cara Belajar, S) = (-69/110 x log 2 69/110) + (-41/110 x log 2 41/110)

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 128 − 134 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2584
= 0,95274 Entropy (Cara Belajar, CS) = (-1/19 x log 2 1/19) + (-18/19 x log 2 18/19) = 0,29747 Entropy (Cara Belajar, TS) = 0 Entropy (Cara Belajar, STS) = 0 Gain (Total, Cara Belajar) = 0,92482 – ((71/200 x 0,54849) + (110/200 x 0,95274) + (19/200 x 0,29747) +(0) +(0)) = 0,17784 4) Menghitung entropy dan gain pada faktor Materi Pembelajaran : Entropy (Materi Pembelajaran, SS) = 0 Entropy (Materi Pembelajaran, S) = (-109/162 x log 2 109/162) + (53/162 x log 2 53/162) = 0,912 Entropy (Materi Pembelajaran, CS)
= (-13/28 x log 2 13/28) + (-15/28 x log 2 15/28) = 0,99632 Entropy (Materi Pembelajaran, TS) = 0 Entropy (Materi Pembelajaran, STS) = 0
Gain (Total, Materi Pembelajaran) = 0,92482 – ((10/200 x 0) + (162/200 x 0,912) + (28/200 x  0,99632+ (0) + (0)) = 0,04662
5) Menghitung entropy dan gain pada faktor Fasilitas : Entropy (Fasilitas, SS) = (-18/21 x log 2 18/21) + (-3/21 x log 2 3/21)
= 0,59167 Entropy (Fasilitas, S)
= (-109/142 x log 2 109/142) + (-33/142 x log 2 33/142) = 0,78216 Entropy (Fasilitas, CS) = (-5/33 x log 2 5/33) + (-28/33 x log 2 28/33) = 0,61362
Entropy (Fasilitas, TS) = 0 Entropy (Fasilitas, STS) = 0
Gain (Total, Fasilitas)
= 0,92482 – ((21/200 x 0,59167) + (142/200) x 0,78216) + (33/200 x 0,61362) + (4/200 x 0) + (0)) = 0,20611
Hasil  dari  perhitungan  nilai entropy dan  nilai gain untuk  tiap  atribut  dapat  dilihat  pada  tabel  2,  sebagai berikut :
Tabel 2. Perhitungan Node 1 Atribut Kasus  Berhasil  Tidak Berhasil  Entropy Gain Total 200 132 68 0,92482 Motivasi SS 89 76 13 0,59991 S 95 55 40 0,98194 CS 16 1 15 0,33729 TS 0 0 0 0 STS 0 0 0 0 0,16445 Cara Belajar SS 71 62 9 0,54849 S 110 69 41 0,95274 CS 19 1 18 0,29747 TS 0 0 0 0 STS 0 0 0 0 0,17784 Materi Pembelajaran SS 10 10 0 0 S 162 109 53 0,912 CS 28 13 15 0,99632 TS 0 0 0 0 STS 0 0 0 0 0,04662 Fasilitas SS 21 18 3 0,59167 S 142 109 33 0,78216 CS 33 5 28 0,61362 TS 4 0 4 0

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 128 − 134 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2584
Atribut Kasus  Berhasil  Tidak Berhasil  Entropy Gain STS 0 0 0 0 0,20611
Pada penelitian ini proses perhitungan berhenti pada node 1.2.2 seperti yang ditunjukkan pada tabel 3, sebagai berikut.
Tabel 3. Perhitungan Node 1.2.2 Atribut Kasus  Berhasil  Tidak Berhasil Entropy Gain Fasilitas - Cukup Setuju - Motivasi - Setuju 19 3 16 0,6292492 Cara Belajar SS 1 1 0 0 S 15 2 13 0,3068906 CS 3 0 3 0 TS 0 0 0 0 STS 0 0 0 0 0,38697 Materi Pembelajaran SS 0 0 0 0 S 14 3 11 0,7495953 CS 5 0 5 0 TS 0 0 0 0 STS 0 0 0 0 0,07692

## 3.2 Hasil Percobaan Pada Rapidminer
Hasil percobaan pada penelitian ini menggunakan software Rapidminer 5.3 diperoleh model  aturan yang dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Decision Tree pada RapidMiner
Pada Gambar 1 dapat dilihat bahwa faktor fasilitas memiliki pengaruh paling besar dalam data penelitian skripsi  ini,  setelah  dilakukan  percobaan  dengan menggunakan  rapidminer  bahwa  variabel  fasilitas  berada  pada node paling atas. Dari pohon keputusan yang dihasilkan pada RapidMiner dapat dilihat aturan atau rule pada text view seperti pada Gambar 2.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 128 − 134 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2584
Selanjutnya,  untuk  melihat  ketergantungan  hubungan  data  dengan  data  kuesioner  tingkat  keberhasilan mahasiswa dalam pembelajaran praktikum dapat dilihat hasil dari grafik bentuk Scatter . Berdasarkan keseluruhan tingkat keberhasilan mahasiswa dalam pembelajaran praktikum dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Grafik Klasifikasi Keseluruhan Berhasil dan Tidak Berhasil
Gambar 3 dapat menjelaskan bahwa titik berwarna merah (Berhasil) sebanyak 132 item dan titik berwarna biru (Tidak Berhasil) sebanyak 68 item, artinya mahasiswa cenderung Berhasil dalam pembelajaran praktikum. Adapun Accuracy hasil pengujian model Algoritma C4.5 dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Tampilan Accuracy Performance

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan seluruh hasil tahapan penelitian yang telah dilakukan pada analisa tingkat keberhasilan mahasiswa dalam  pembelajaran  praktikum  di  masa  pandemi  dapat  disimpulkan  bahwa  Algoritma  C4.5  dapat  digunakan sebagai  salah  satu  metode  untuk  klasifikasi  dalam  menentukan  mahasiswa  Berhasil  atau  Tidak  Berhasil  dalam pembelajaran  praktikum  di  masa  pandemi.  Terdapat  200  data  yang  diolah  di RapidMiner menunjukkan  hasil akurasi sebesar 82,00% dengan 132 responden menyatakan Berhasil dan 68 responden menyatakan Tidak Berhasil. Dan dari  hasil pohon keputusan diperolen model aturan sebanyak 14 rules. Dari  perhitungan dengan algoritma C4.5  maka  didapatkan  faktor  yang  paling  dominan  adalah  faktor  fasilitas  dengan  nilai gain tertinggi  sebesar 0,20611.

## REFERENCES
[1] 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.
[2] S. T. Siska, “ANALISA DAN PENERAPAN DATA MINING UNTUK MENENTUKAN KUBIKASI AIR TERJUAL BERDASARKAN PENGELOMPOKAN PELANGGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING,” J. Teknol. Inf. Pendidik. , vol. 9, no. 1, pp. 86–93, 2016.
[3] E. Buulolo, “Data Mining Untuk Perguruan Tinggi.” p. 91, 2020.
[4] E. Prasetyowati, “DATA MINING Pengelompokan Data untuk Informasi dan Evaluasi,” Duta Media Publishing . pp. 97–98, 2017.
[5] V.  M.  Paul,  I.  Gunawan,  B.  E.  Damanik,  I.  Parlina,  and  W.  Syahputra,  “DALAM  MENENTUKAN  KELAYAKAN PENERIMAAN BANTUAN BEDAH RUMAH PADA DESA TIGA DOLOK Paul V . M ., Indra Gunawan , Bahrudi Efendi Damanik , Iin Parlina dan Widodo Saputra STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar Abstrak Penerapan Data

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 128 − 134 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2584
Mining Menggunakan Algoritma C4,” vol. 1, pp. 396–409, 2021.
[6] S.  Haryati,  A.  Sudarsono,  and  E.  Suryana,  “Implementasi  Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Masa  Studi  Mahasiswa Menggunakan Algoritma C4.5 (Studi Kasus: Universitas Dehasen Bengkulu),” J. Media Infotama , vol. 11, no. 2, pp. 130–138, 2015.
[7] A. Bastian, H. Sujadi, and G. Febrianto, “Penerapan Algoritma K-Means Clustering Analysis Pada Penyakit Menular Manusia (Studi Kasus Kabupaten Majalengka),” no. 1, pp. 26–32.
[8] C.  Astria,  A.  P.  Windarto,  and  D.  Hartama,  “Penerapan  K-Medoid  Pada  Rumah  Tangga  Yang  Memiliki  Sumber Penerangan Listrik Pln Berdasarkan Provinsi,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 3, no. 1, pp. 604–609, 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1667.
[9] S. Budi, “Text Mining Untuk Analisis Sentimen Review Film Menggunakan Algoritma K-Means,” Techno.Com , vol. 16, no. 1, pp. 1–8, 2017, doi: 10.33633/tc.v16i1.1263.
[10]  D. Jollyta, W. Ramdhan, and M. Zarlis, “Konsep Data Mining Dan Penerapan.” Deepublish, 2020.
[11]  D. Nofriansyah and G. W. Nurcahyo, “Algoritma Data Mining Dan Pengujian,” Algoritma Data Mining dan Pengujian . pp. 1–3, 2019.
[12]  J. Suntoro, “DATA MINING : Algoritma dan Implementasi dengan Pemrograman php.” p. 179, 2019.
[13]  N. Iriadi, “Penerapan Algoritma Klasifikasi Data Mining Dalam,” KNiST , vol. XIV, no. 2, pp. 120–129, 2017.
[14]  E. P. Cynthia and E. Ismanto, “Metode Decision Tree Algoritma C.45 Dalam Mengklasifikasi Data Penjualan,” J. Ris. Sist. Inf. Dan Tek. Inform. , vol. (3) Juli, no. July, pp. 1–13, 2018.
[15]  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.
[16]  A. Wanto et al. , Data Mining Algoritma & Implementasi , vol. 4, no. 3. 2020.
[17]  F. F. Harryanto and S. Hansun, “Penerapan Algoritma C4.5 untuk Memprediksi Penerimaan Calon Pegawai Baru di PT WISE,” Maret , vol. 3, no. 2, p. 95, 2017.
[18]  D. Mining, “Belajar Mudah Algoritma Data Mining Clustering : k-means,” pp. 2–6.
[19]  R. Nofitri and M. A. Sembiring, “Analisa Kinerja Algoritma C4.5 Dalam Memprediksi Pencapaian Profit,” Ina. Pap. , vol. 1, pp. 73–79, 2017.
[20]  Y.  S.  Luvia,  A.  P.  Windarto,  S.  Solikhun,  and  D.  Hartama,  “Penerapan  Algoritma  C4.5  Untuk  Klasifikasi  Predikat Keberhasilan Mahasiswa Di Amik Tunas Bangsa,” Jurasik (Jurnal Ris. Sist. Inf. dan Tek. Inform. , vol. 1, no. 1, p. 75, 2017, doi: 10.30645/jurasik.v1i1.12.