Jurnal Ilmiah Matematika dan Pendidikan Matematika (JMP) Vol. 14 No. 1, Juni 2022, hal. 69-80 ISSN (Cetak) : 2085-1456; ISSN ( Online ) : 2550-0422
Info Artikel : dikirim 26 Mar. 2022; direvisi 29 Jun. 2022; diterima 30 Jun. 2022.

## PENENTUAN LOKASI STRATEGIS AUTOMATIC TELLER MACHINE PT. BANK SYARIAH INDONESIA TBK MENGGUNAKAN METODE DECISION TREE
Masruroh*
Universitas Jember rurohjember@gmail.com
Mohamat Fatekurohman
Universitas Jember mfatekurohman.fmipa@unej.ac.id

## Dian Anggraeni
Universitas Jember dian_a.fmipa@unej.ac.id
ABSTRACT .The problem of placing the location of the  Automatic Teller Machine Bank Syariah Indonesia Tbk (ATM BSI) both already and to be installed can take into account various  factors  such  as  reach  or  distance  from  the  center  of  the  crowd  to  the  location, population  density,  topography  and  security  level.  Decision  Tree  is  one  of  the classification methods in data mining to solve the problem of various factors to determine the  strategic  location  of  BSI  ATM.  The  results  obtained  from  training  data  and  testing data are 100% each and the AUC value is 1. The results show the best variables are the population variable and the distance from ATM to gas stations with very good accuracy, and able to predict strategic and non-strategic locations.
Keywords: Strategic  Location,  Automatic  Teller  Machine  (ATM),  Decision  Tree Method.
ABSTRAK .  Permasalahan  penempatan  lokasi Automatic  Teller  Machine Bank  Syariah Indonesia  Tbk  (ATM  BSI)  baik  yang  sudah  maupun  yang  akan  dipasang  dapat memperhatikan  berbagai  faktor  seperti,  jangkauan  atau  jarak  dari  pusat  keramaian menuju  lokasi,  kepadatan  penduduk,  topografi  dan  tingkat  keamanan. Decision  Tree adalah salah satu metode klasifikasi pada data mining untuk menyelesaikan permasalahan berbagai  faktor  untuk  menentukan  lokasi  strategis  ATM  BSI.  Adapun  hasil  yang diperoleh  dari  data training dan  data testing masing-  masing  100%  dan  nilai  AUC  1. Hasil menunjukkan variabel terbaik adalah variabel jumlah penduduk dan jarak ATM ke SPBU  dengan  akurasi  sangat  baik,  dan  mampu  memprediksi  lokasi  strategis  dan  tidak strategis.
Kata Kunci: Lokasi strategis, Automatic Teller Machine (ATM), Metode Decision Tree .

## 1. PENDAHULUAN
Upaya  penempatan  lokasi  ATM  BSI  dilakukan  dengan  mengambil beberapa  data  sesuai  dengan  faktor  pendukung  yang  akan  digunakan.  Faktor
pendukung yang digunakan antara lain jangkauan atau jarak dari pusat keramaian menuju  lokasi  ATM,  kepadatan  penduduk  area  penempatan  lokasi  ATM  dan tingkat  keamanan  sekitar  lokasi  ATM  (Hutagaol  dkk,  2015).  Faktor  pendukung tersebut  merupakan  faktor  utama  yang  membantu  penempatan  lokasi  ATM  BSI baru  dan  dijadikan  rekomendasi  pembangunan  ATM  BSI  selanjutnya.  Faktor pendukung  yang  sudah  dikumpulkan  diproses  dengan  salah  satu  metode klasifikasi populer dan banyak digunakan secara praktis disebut metode Decision Tree . Metode Decision Tree adalah salah satu metode klasifikasi pada data mining berupa  pohon  keputusan  untuk  menyelesaikan  permasalahan  yang  diperoleh  dan menghasilkan  aturan-aturan  yang  dapat  dijadikan  sebuah  kesimpulan.  Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hasil akurasi keputusan yang sudah diambil dan menampilkan aturan berbentuk pohon keputusan dari faktor pendukung penentuan lokasi ATM BSI yang didirikan dengan metode Decision Tree.
Penelitian  terdahulu  mengenai  penentuan  lokasi  yang  dilakukan  untuk mendirikan  sebuah  mesin  ATM  dengan  berbagai  metode  dan  beberapa  faktor pendukung  sudah  dilakukan  dengan  hasil  uji  yang  dapat  dijadikan  referensi penelitian  selanjutnya.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Hutagaol  dkk.  (2015) menentukan  potensi  lokasi  ATM  BNI  menggunakan  metode  AHP  ( Analytical Hierarchy  Process )  dan  sistem  informasi  geografis.  Hasil  yang  diperoleh  dari penelitian  tersebut  adalah  dengan  menggunakan  enam  faktor  pendukung  antara lain  pusat  keramaian,  ATM  non  BNI,  lembaga  institusi,  jarak  dengan  pos keamanan,  jumlah  nasabah  dan  kantor  cabang  yang  menghasilkan  tujuh  lokasi berpotensi menjadi rencana ATM BNI yang baru dengan metode AHP sangat baik digunakan  untuk  menentukan  lokasi  ATM  BNI  baru  dengan  pembuktian penggunaan  faktor  pendukung  yang  cukup  dan  jawaban  kuisioner  yang  sesuai. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Sari  dan  Saro  (2018)  menggunakan  metode Decision  Tree Algoritma C 4.5  dalam  menentukan  lokasi  prioritas  penyuluhan program KB di Kecamatan Dumai Timur dengan menunjukkan akurasi 99,5% dan menyatakan bahwa atribut yang terpilih relevan . Penelitian selanjutnya dilakukan oleh  Karyadiputra  dan  Hijriana  (2019)  menggunakan  metode Decision  Tree Algoritma C 4.5  dengan  penentuan  daftar  prioritas  pengembangan  jembatan
Penentuan Lokasi Strategis Automatic Teller Machine
dengan menunjukkan hasil akhir akurasi sebesar 82,84% dengan nilai AUC (Area Under  the  ROC  Curve) sebesar  0,825  sehingga  termasuk  kategori  klasifikasi baik.  Penelitian  selanjutnya  dilakukan  oleh  Wijaya  dkk.  (2020)  dengan  metode Decision  Tree C 4.5  untuk  klasifikasi  data  status  huni  rumah  rehabilitasi  pasca erupsi merapi dengan menunjukkan nilai akurasi tinggi  sebesar 91,34% dan nilai AUC sebesar 0,739. Hasil literatur review yang sudah dilakukan dapat diketahui bahwa  hasil  penerapan  metode Decision  tree algoritma C 4.5  menunjukkan  nilai akurasi  tinggi  pada kasus  yang berbeda. Hal ini dapat  dijadikan dukungan untuk menerapkan metode Decision Tree terhadap penentuan lokasi ATM BSI.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Jenis dan Sumber data
Jenis  data  penelitian  ini adalah  data  primer  dan  data  sekunder.  Jenis  data primer diperoleh dari sumber data aplikasi online Google Maps terkait data jarak terdekat  dari  lokasi  ATM  BSI  ke outlet BSI,  SPBU,  rumah  sakit,  lembaga institusi, pasar tradisional, pasar swalayan dan keamanan. Data sekunder diambil dari website resmi perusahan PT. Bank Syariah Indonesia Tbk meliputi data lokasi ATM  di  Area  Jember, website resmi  Badan  Pusat  Statistik  terkait  data  jumlah penduduk di Area Jember. ATM BSI Area Jember terdiri dari beberapa kabupaten yaitu Lumajang, Jember, Situbondo, Bondowoso dan Banyuwangi sesuai dengan pengambilan  data  berupa  data  setiap  kecamatan  lokasi  ATM  BSI  dari  beberapa kabupaten tersebut.

## 2.2 Langkah- langkah Penelitian
Langkah- langkah penelitian dapat dilakukan sesuai dengan proses sebagai berikut :
1. pengumpulan  data  sampel  penentuan  lokasi  ATM  BSI.  Tahap  ini  dilakukan pengumpulan  data  menjadi  suatu  dataset  pada Microsoft  Excel dengan  nama kolom sesuai variabel yang digunakan;
2. analisis  Data  sampel  lokasi  ATM  BSI.  Tahap  ini  dilakukan  untuk menganalisis  data  yang  dikumpulkan  untuk  menghindari  adanya error yang
terlalu besar dan mengakibatkan data yang diproses didalam model akurasinya yang dihasilkan rendah;
3. new  data  set dari  data  yang  sudah  dianalisis .  New  Dataset adalah  kumpulan data  baru  yang  sudah  dianalisis  kemudian  dibagi  menjadi  data training dan data testing secara acak untuk proses penelitian dalam model klasifikasi;
4. metode Decision  Tree Algoritma C 4.5.  Proses  ini  dilakukan  dengan membentuk model klasifikasi dari data training yang ada menggunakan salah satu metode Tree yaitu Algoritma C 4.5;
5. Uji Akurasi Hasil Prediksi Klasifikasi. Tahap ini dilakukan untuk proses data training selesai dan dilanjutkan uji model pada data training dan uji pada data testing ;
6. kesimpulan  dari  hasil  akurasi.  Tahap  ini  menjelaskan  hasil  akurasi  yang diperoleh  menunjukkan  persentase  akurat  dan  menjadi  keputusan  akhir sebagai penentuan lokasi strategis ATM BSI dari lokasi yang sudah ada.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1   Pengumpulan data
Data  yang  diperoleh  dari  sumber  data  primer  dan  data  sekunder  yang sudah  didapatkan  dari  sumber  data website resmi  BSI  terdapat  30  lokasi  ATM yang terdapat di Area Jember meliputi 10 ATM di kabupaten Jember, 3 ATM di kabupaten  Lumajang,  2  ATM  kabupaten  Bondowoso,  3  ATM  di  kabupaten Situbondo  dan  12  ATM  di  Kabupaten  Banyuwangi.    Data  yang  sudah dikumpulkan  dapat  dibentuk  sesuai  dengan  variabel  atau  atribut  yang  digunakan pada model. Langkah selanjutnya dapat ditentukan data kategorik  menggunakan 2 kategorik dari nilai median  disetiap variabelnya sesuai dengan Tabel 1.
Tabel 1. Variabel kategorik Variabel Keterangan Kategori Indikator Penentuan Lokasi Strategis Tidak Strategis Jumlah penduduk Tinggi Rendah Jumlah penduduk beragama Islam Tinggi Rendah Jumlah penduduk umur 15 -39 tahun Tinggi Rendah
Penentuan Lokasi Strategis Automatic Teller Machine
Jumlah penduduk umur 40 – 64 tahun Tinggi Rendah Jarak ke Outlet BSI Dekat Jauh Jarak ke SPBU Dekat Jauh Jarak ke  Pasar Tradisional Dekat Jauh Jarak ke Swalayan Dekat Jauh Jarak ke Rumah Sakit Dekat Jauh Jarak ke Lembaga Institusi Dekat Jauh Jarak ke Keamanan Aman Tidak Aman
Variabel  terikat  ( dibangun  dari  keseluruhan  indikator  setiap  variabel bebas  tertinggi  untuk  menentukan  strategis  atau  tidaknya  lokasi  ATM  BSI tersebut.  Nilai  median  yang  ditunjukkan  dari  indikator  strategis  diambil  dari median  banyaknya  indikator  terbaik  di  setiap  lokasi  ATM.  Nilai  median  dari jumlah indikator seluruh lokasi adalah 6 sehingga keputusan lokasi lebih dari nilai median  strategis  dan  keputusan  lokasi  kurang  dari  sama  dengan  nilai  median adalah tidak strategis. Variabel terikat ( ditunjukkan sesuai dengan Tabel 2.
Tabel 2. Atribut Varibel terikat (Y) Lokasi Y (Jumlah indikator terbaik) Keputu San Lokasi Y (Jumlah indikator terbaik) Keputu san 1 10 Strategis 16 3 Tidak Strategis 2 9 Strategis 17 3 Tidak Strategis 3 7 Strategis 18 4 Tidak Strategis 4 6 Tidak Strategis 19 8 Strategis 5 8 Strategis 20 6 Tidak Strategis 6 9 Strategis 21 4 Tidak Strategis 7 9 Strategis 22 8 Strategis 8 1 Tidak Strategis 23 9 Strategis 9 5 Tidak Strategis 24 6 Tidak Strategis 10 5 Tidak Strategis 25 6 Tidak Strategis 11 8 Strategis 26 6 Tidak Strategis 12 8 Strategis 27 3 Tidak Strategis 13 4 Tidak Strategis 28 9 Strategis 14 3 Tidak Strategis 29 5 Tidak Strategis 15 3 Tidak Strategis 30 6 Tidak Strategis

## 3.2 New Data set
Data  yang  sudah  dianalisis  diperoleh  data  baru  yang  dapat  dijadikan sebagai  model  klasifikasi.  Data  ini  dibagi  menjadi  dua  kelompok  yaitu  data training 80%  dan  data testing 20%  yang  diambil  secara  acak  yang  disesuaikan dengan akurasi terbaik. Proses pembagian dapat dilakukan dengan sintak
(
(
( (
sintak berfungsi  untuk  partisi  data  sesuai  dengan  banyakanya  data training yang  digunakan  dan  hasil  dari  proses  pembagian  data  yang  sudah dilakukan dapat  ditunjukkan banyaknya data pada data training dan data testing . berfungsi  memanggil  Data training dari  80%  dari  keseluruhan  data sehingga  diperoleh  24  lokasi  pada  data training dan berfungsi memanggil  data testing 20%  dari  keseluruhan  data  ditunjukkan  banyaknya  data sebesar 6 lokasi yang ditunjukkan.

## 3.3 Decision Tree Algoritma C 4.5
Data training yang  sudah  dibuat  dapat  dilakukan  pembuatan  model Decision  Tree Algoritma C 4.5  dengan  hasil  yang  ditunjukkan  sesuai  dengan Gambar 1 .
Gambar 1. Hasil Decision Tree Algoritma C4.5
Penentuan Lokasi Strategis Automatic Teller Machine
Hasil representasi dari Gambar 1. yang ditunjukkan dengan rule .
1. Jika  data  penduduk  berjumlah  lebih  dari  sama  dengan
jiwa  maka dapat  dilanjutkan  ke  langkah  kedua  menyatakan  lokasi  strategis  dengan persentase  50%  dari  keseluruhan  data  dan  data  penduduk  berjumlah  kurang dari jiwa  menyatakan  tidak  strategis  maka  dapat  dilanjutkan  ke
langkah ketiga dengan 50% dari keseluruhan data.
2. Jika  data  penduduk  kurang  dari
jiwa  dinyatakan  lokasi  tidak strategis  dengan  50%  dari  keseluruhan  data  maka  dapat  dilanjutkan  aturan selanjutnya yaitu dengan melihat jarak dari SPBU kurang dari
3. Jika  data  penduduk  kurang  dari jiwa  dan  jarak  dari  SPBU  kurang dari maka  dapat  dinyatakan  lokasi  ATM  yang  sudah  didirikan strategis dengan persentase 12% dari data.
4. Jika  data  penduduk  kurang  dari
jiwa  dan  jarak  dari  SPBU  kurang dari dan dilanjutkan aturan selanjutnya dengan melihat kembali data penduduk  kurang  dari
jiwa  dapat  dinyatakan  lokasi  ATM  yang sudah didirikan strategis dengan persentase 8% dari data.
5. Jika  data  penduduk  kurang  dari jiwa  dan  jarak  dari  SPBU  kurang
dari dan dilanjutkan aturan selanjutnya dengan melihat kembali data penduduk  lebih  dari  sama  dengan
jiwa  dapat  dinyatakan  lokasi
ATM yang sudah didirikan tidak strategis dengan persentase 4% dari data.
6. Jika data penduduk kurang dari
jiwa dan jarak dari SPBU lebih dari sama  dengan maka  dapat  dinyatakan  lokasi  ATM  yang  sudah didirikan tidak strategis dengan persentase 38% dari data
Proses Tree pada  Program  R  menunjukkan  dua  proses  pemisahan  yang dilakukan pada seluruh atribut yang dijalankan yaitu primary splits dan surrogate splits . Primary splits adalah pemisahan utama yang dilakukan jika variabel utama tidak  hilang  dan surrogate  splits adalah  pemisahan  pengganti  setelah  pemisahan utama  yang  digunakan  untuk  menangani  data  yang  hilang  dan  mengidentifikasi variabel penting berdasarkan bobot setiap variabel. Variabel pengganti digunakan apabila  variabel  utama  hilang  dan  tetap  sesuai  dengan rule yang  sama.  Sesuai Gambar  2  yang  menunjukkan primary  splits adalah  variabel  yang  ada  pada rule
utama  seperti  Jumlah  penduduk  dan  jarak  ATM  ke  SPBU  sedangkan surrogate splits  adalah atribut  yang  tidak  muncul  pada rule seperti  Jumlah  penduduk  usia 15-39  tahun,  variabel  tersebut  merupakan  pengganti  variabel  jumlah  penduduk dengan  bobot  yang  sama  sehingga  dapat  menggantikan  posisi  variabel  jumlah penduduk pada rule yang sesuai (Johnson,2022).

## 3.4 Uji Akurasi Hasil Prediksi Klasifikasi
Uji  Akurasi  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  tingkat  akurasi  model menggunakan  tabel confusion  matrix dan  kurva  ROC  dengan  nilai  AUC.  Uji akurasi data training dan data testing menggunakan tabel confusion matrix dapat ditunjukkan sesuai dengan Tabel 3.
Tabel 3 . Hasil prediksi klasifikasi Classification Predicted Class Observed Class Class= Strategis Class=Tidak Strategis Class= Strategis Class= Tidak Strategis Training Testing Class = Strategis 14 Data ke- (1,3,5,6,7,11, 12,19,20,22,23, 24,25,26) 0 3
Data ke-
(2,4,28) 0 Class = Tidak Strategis 0 10 Data ke- (8,10,14, 16,17,18,21, 27,29,30) 0 3
Data ke-
(9,13,15)
Hasil  prediksi  klasifikasi  data training dan  data testing menunjukkan akurasi model Decision Tree C 4.5 sesuai dengan Tabel 4.
Tabel 4 . Hasil akurasi model Decision Tree algoritma C 4.5 Accuracy Sensitivity Specificity Data Training 80% 1 1 1 Data Testing 20% 1 1 1
Tabel  4  menunjukkan  bahwa  akurasi  yang  dihasilkan  data training dan  data testing sangat baik sehingga dapat dinyatakan bahwa semakin besar nilai  akurasi
Penentuan Lokasi Strategis Automatic Teller Machine
menggunakan confusion  matrix maka  model  yang  dibangun  akurat  dan  mampu memprediksi 30 lokasi  ATM BSI. Hal  ini menunjukkan bahwa metode Decision Tree algoritma C 4.5  dapat  digunakan  pada  penentuan  lokasi  strategis  ATM  PT. Bank  Syariah  Indonesia  Tbk    dengan  akurasi  yang  ditunjukkan.  Hasil  variabel yang berpengaruh terhadap penentuan lokasi ATM BSI dapat  digunakan  sebagai keputusan  pendirian  lokasi  ATM  BSI  selanjutnya  sesuai  dengan  variabel  yang sudah diuji.
Hasil akurasi model Decision Tree ditunjukkan dengan kurva ROC dengan nilai AUC menunjukkan nilai AUC sesuai Tabel 5.
Tabel 5 . Hasil nilai AUC dari model Decision Tree Algoritma C 4.5 Nilai AUC Treshold Data training 80% 1 0,5 Data testing 20% 1 0,5
Tabel  5  menunjukkan  nilai  AUC  yang  dihasilkan  dari  data training dan  data testing sangat  baik  dan  tergolong  ke  dalam  klasifikasi  performa excellent classification . Excellent classification salah satu kelompok keakurasian nilai AUC dalam  klasifikasi  data  mining  dengan  akurasi  antara  0,90  –  1,00 (Gorunesco,2011).  Hal  ini  menunjukkan  klasifikasi  metode Decision  Tree Algoritma C 4.5  pada  data training dan  data testing yang  dilakukan  untuk penentuan lokasi strategis ATM BSI sangat baik dan mampu memprediksi seluruh data yang digunakan. Kurva ROC pada data training dan data testing dengan nilai AUC ditunjukkan sesuai Gambar 2.
(a) (b)
Gambar 2. (a) Kurva ROC data training (b) kurva ROC pada data testing
Hasil Gambar 2 menunjukkan kurva ROC dengan hubungan nilai sensitivity dan nilai specificity masing-masing memiliki nilai 1,0 dan hasil treshold terbaik sesuai dengan nilai AUC yang ditunjukkan sebesar 0,5. Sensitivity adalah Rasio prediksi benar  strategis  yang  dibandingkan  dengan  keseluruhan  data  strategis  pada  data  . Specificity adalah  Rasio  prediksi  strategis  dari  data  tidak  strategis  dibandingkan dengan keseluruhan data tidak strategis. Kurva ROC pada Gambar 2 menunjukkan garis yang melintang mendekati titik ( maka semakin dekat kurva ROC yang dihasilkan  dengan  titik ( maka  semakin  baik  model  membedakan  keputusan strategis  dan  tidak  strategis.  Hasil  kurva  terdapat  pada  titik  titik ( sehingga dapat dinyatakan bahwa model mampu membedakan keputusan strategis dan tidak strategis  dengan  dukungan  hasil  analisis  nilai  AUC  sebesar  1  yang menginterpretasikan  model Decision  Tree Algoritma C 4.5  tepat  mengklasifikasi keputusan strategis dan tidak strategis pada lokasi ATM BSI.
Hasil  akurasi  terbaik  yang  ditunjukkan  dengan  uji  model  performa  kurva Receiver  Operating  Characteristic  Curve (ROC)  dengan  Area Under  the  ROC Curve (AUC)  menunjukkan  hasil  yang  sangat  baik  dengan  golongan  performa excellent  classification sehingga  hasil  analisis  keputusan  lokasi  strategis  yang dilakukan pada 30 lokasi ATM BSI Area Jember  sebanding dengan hasil akurasi yang  ditunjukkan  pada  tabel confusion  matrix sehingga  dapat  dinyatakan  bahwa model Decision  Tree Algoritma C 4.5  mampu  mengklasifikasi  data testing dan data training dari  kumpulan  data  penentuan  lokasi  strategis  ATM  PT.  Bank Syariah  Indonesia  Tbk  Hal  ini  memberikan  kesimpulan  bahwa  30  lokasi  ATM BSI  area  Jember  dengan  11  variabel  bebas  yang  mendukung  analisis  keputusan strategis  dan  tidak  strategis  yang  sudah  diuji  mampu  memberikan  hasil  yang akurat  dan  dapat  dijadikan  rekomendasi  kepada  perusahaan  Bank  Syariah Indonesia untuk pendirian lokasi ATM BSI selanjutnya dengan faktor pendukung dari  variabel  yang  sudah  diuji  dan  berdasarkan rule model  klasifikasi  metode Decision Tree Algoritma C 4.5.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Penentuan  lokasi  ATM  BSI  menggunakan  metode Decision  Tree Algoritma C 4.5  diproses  menggunakan  data training 80%  dan  data testing 20% menghasilkan akurasi dengan tabel confusion matrix dan nilai AUC dari Performa ROC  yang  sudah  ditunjukkan  data training menghasilkan  akurasi  sebesar  1  atau 100% dengan nilai  AUC 1 dan data testing menghasilkan akurasi  sebesar  1 atau 100%  dengan  nilai  AUC  1.  Akurasi  yang  dihasilkan  sangat  baik  sehingga  dapat dinyatakan  penelitian  penentuan  lokasi  strategis  ATM  PT.  Bank  Syariah Indonesia Tbk menggunakan metode Decision Tree Algoritma C 4.5 menghasilkan model  yang  akurat  dengan  hasil  keputusan  yang  sesuai  dan  dapat  dijadikan keputusan  rekomendasi  pendirian  ATM  PT.  Bank  Syariah  Indonesia  Tbk selanjutnya.  Saran  untuk  peneliti  selanjutnya  diharapkan  memperluas  variabel baik  yang  berpengaruh  secara  internal  dan  eksternal  dengan  sampel  yang  lebih besar  dan  menambahkan  variasi  kelas  pada  setiap  atributnya  untuk  memperoleh rule yang lebih detail.

## DAFTAR PUSTAKA
Badan  Pusat  Statistik, Banyuwangi  dalam  Angka  2021 ,  BPS  Kabupaten Banyuwangi, Banyuwangi, 2021.
Badan  Pusat  Statistik, Bondowoso  dalam  Angka  2021 ,  BPS  Kabupaten Bondowoso, Bondowoso, 2021.
Badan  Pusat  Statistik, Jember  dalam  Angka  2021 ,  BPS  Kabupaten  Jember, Jember, 2021.
Badan Pusat Statistik, Lumajang dalam Angka 2021 , BPS Kabupaten  Lumajang, Lumajang, 2021.
Badan Pusat Statistik, Situbondo dalam Angka 2021 , BPS Kabupaten Situbondo, Situbondo, 2021.
Bank  Syariah  Indonesia, Jaringan  Kami  PT  Bank  Syariah  Indonesia  Tbk ,  2021, https://www.bankbsi.co.id/jaringan, diakses pada 25 Desember 2021.
Google  Inc, Google  Maps:  Peta  Lokasi  ATM  Bank  Syariah  Indonesia, 2021, https://www.google.com/maps, diakses pada 25 Desember 2021.
Gorunescu,  F., Data  Mining  Concepts,Models  And  Techniques ,  Springer,  Verlag Berlin Heidelberg, 2011.
Hutagaol,  V.,  Sudarsono,  B.,  dan  Nugraha,  A.  L., Penentuan  Lokasi  ATM  BNI Menggunakan Analytical Hierarchy Process  (AHP) dan Sistem Informasi Geografis, Jurnal Geodesi Undip, 4 (2) ( 2015), 25-32.
Johnson, W., Learn by Marketing: Data Mining and Marketing in Plain English , 2022, https://www.learnbymarketing.com/methods/classification-and- regression--trees-explained/, diakses pada 28 Februari 2022.
Karyadiputra,  E.,  dan  Hijriana,  N., Penerapan  Algoritma  Decision  Tree  C4.5 untuk  Klasifikasi  Penentuan  Daftar  Prioritas  Pengembangan  Jembatan , Technologia, 10 (1) (2019), 43- 46.
Sari,F.,  dan  Saro, D.,  Implementasi  Algoritma  C4.5  dalam  Menentukan  Lokasi Prioritas Penyuluhan Program Keluarga Berencana di Kecamatan Dumai Timur . Jurnal Penelitian Pos dan Informatika. 8 (1) ( 2018), 63-76.
Suyanto ,  Data  mining  untuk  Klasifikasi  dan  Klasterisasi  Data ,  Informatika Bandung, Bandung, 2019.
Wijaya, N., Endah, M. dan Feliati, M., Penerapan Algoritma Decision Tree C4.5 untuk  Klasifikasi  Data  Status  Huni  Rumah  Rehabilitasi  Pasca  Erupsi Merapi, Seminar Nasional UNRIYO, 2020, 424- 430.