Algoritma Klasifikasi Decision Tree C5.0 untuk Memprediksi Performa Akademik Siswa
Natanael Benediktus 1 , Raymond Sunardi Oetama 2
1, 2 Fakultas Teknik Informatika, Jurusan Sistem Informasi, Universitas Multimedia Nusantara, Tangerang, Indonesia
natanael.benediktus@student.umn.ac.id raymond@umn.ac.id
Diterima 5 Maret 2020
Disetujui 17 Juni 2020
Abstract —Student’s  performance  is  often  used  as  a benchmark and a student’s activeness is frequently used as a criteria of how well a student academically perform at  school.  The  goal  of  this  study  is  to  find  out  whether the  activeness  of  a  student  can  predict  their  academic performance. The data used is an educational dataset is collected  using  a  learning  management  system  (LMS), which is a learner activity tracker tool that is connected by the internet. This data has numerical and categorical variables,  so  it  is  needed  to  have  the  right  algorithm  to classify data accurately and ensure data validity. In this study, the C.50 algorithm is used to test the data, where the data is divided into training data by 75% and testing data  by  25%.  And  the  result  from  the  tested  data,  an accuracy of 71.667% is obtained.
Index  Terms— C5.0  Algorithm,  Data  Classification, Decision Tree, Student’s Performance

## I. P ENDAHULUAN
Performa  seorang  siswa  seringkali  disimpulkan dari  keaktifannya  di  dalam  ataupun  di  luar  kelas. Siswa  yang  sering  mengangkat  tangan  dalam  kelas atau  sering  berpartisipasi  dalam  diskusi,  atau  yang inisiatif  menambah  ilmu  diluar  sekolah,  atau  bahkan yang  jarang  absen  dalam  kelas  tentunya  tidak  jauh dengan label “anak pintar” [1]. Hal seperti ini biasanya hanya  ditarik  dari  sebagian  siswa  saja  yang mendapatkan  nilai  baik,  namun  tentunya  terdapat sebagian  siswa  yang  memiliki  kriteria  yang  sama, namun  memiliki  nilai  yang  kurang  memuaskan  [2]. Maka  dalam  penelitian  ini  ingin  dicari  tahu  apakah benar kriteria yang seringkali digunakan tersebut dapat memprediksi  nilai  seseorang  atau  mungkin  terdapat kriteria  lain  yang  lebih  akurat,  bahkan  mungkin sebenarnya tidak ada kriteria yang dapat memprediksi nilai  seseorang.  Perhatian  utama  dalam  penelitian  ini adalah  untuk  mengekstraksi  yang  selama  ini tersembunyi dari data siswa yang dapat meningkatkan performa akademik siswa, karena jika ditinjau banyak sekali aspek dalam dunia ini yang melihat nilai sebagai tolak  ukur.  Sebagai  contoh  adalah  dalam  melamar pekerjaan,  sebuah  perusahaan  tentunya  akan  melihat nilai  dari  pelamar  kerja  sebagai  salah  satu tolak ukurnya.
Dari  beberapa  penelitian  terdahulu, Decision  Tree sering  dipergunakan  untuk  predisi  prestasi  siswa dengan  performa  yang  sangat  baik.    Algoritma Decision  Tree untuk  memprediksi  nilai  akhir  dari siswa  dengan  akurasi  85%  [3].  Optimasi Decision Tree dapat diterapkan untuk prediksi siswa berpotensi bermasalah dengan tingkat akurasi 99,08% [4]. Untuk memprediksi prestasi siswa kelas XII dengan Decision Tree ,  diperoleh  hasil  akurasi  yang  diperoleh  sangat baik yaitu 97,22% [5]. Sehingga dalam penelitian ini, akan  menggunakan  metode  klasifikasi  dengan algoritma Decision Tree . Sedangkan beberapa kriteria yang dipergunakan dalam prediksi prestasi siswa juga diambil  dari  beberapa  penelitian  terdahulu  meliputi: siswa  mengangkat  tangan  [6],  berpartisipasi  dalam diskusi  [7],  insisiatif  siswa  untuk  belajar  di  luar sekolah [8], dan absensi siswa [9].
Berdasarkan  latar  belakang  di  atas,  dapat  ditarik beberapa permasalahan, yang pertama adalah seberapa akuratkah  algoritma Decision  Tree ini  dengan  faktor keaktifan  siswa  di  dalam  kelas  maupun  di  luar  kelas yang mencakup keseringan dalam mengangkat tangan, keseringan  berpartisipasi  dalam  diskusi,  insiatif  siswa untuk  belajar  di  luar  sekolah,  dan  absensi  dari  siswa itu  sendiri  untuk  memprediksi  performa  akademik siswa.  Yang  kedua  adalah  faktor  apa  yang  paling berpengaruh  terhadap  performa  akademik  siswa.  Dan yang terakhir adalah kriteria apa yang memperlihatkan performa  akademik  siswa  yang  paling  baik.  Manfaat dari  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memperlihatkan kriteria  tertentu  yang  dapat  meningkatkan  performa akademik siswa.

## II. L ANDASAN T EORI

## A. Algoritma C5.0
Algoritma  yang  bisa  digunakan  untuk  pembuatan pohon  keputusan  diantaranya  adalah Decision  Tree [10].  Algoritma  C5.0  atau  yang  lebih  dikenal  dengan nama Decision  Tree merupakan  salah  satu  algoritma dari klasifikasi. Algoritma C5.0 ini mengklasifikasikan datanya  menjadi  pohon  bercabang  yang  memiliki beberapa node seperti root node yakni node di bagian decision  tree yang  paling  atas  dimana  tidak  memiliki

## ISSN 2085-4552
panah  atau edge yang  menunjuknya,  internal node yakni node yang  memiliki  panah  atau edge yang menunjuk  dan  juga  keluar  dari node tersebut,  dan terminal node ( leaf ) yakni node di bagian ujung bawah decision tree dimana hanya ada panah atau edge yang menunjuknya  tanpa  panah  atau edge yang  keluar  dari node tersebut [11].

## B. Sejarah Algoritma C5.0
Algoritma C5.0 ini merupakan perkembangan dari algoritma  C4.5  yang  juga  merupakan  perkembangan dari  algoritma  ID.3.  Algoritma  ID.3  ( Iterative Dichotomisher 3)  ini  ditemukan  oleh  John  Ross Quinlan  sejak  tahun  1986.  Algoritma  ini  merupakan metode  untuk  membangun  sebuah decision  tree yang paling  dasar  yang  melakukan  pencarian  secara menyeluruh  pada  semua  kemungkinan decision  tree . Algoritma  ID.3  ini  lalu  dikembangkan  menjadi algoritma  C4.5  dimana  algoritma  ini  mampu menangani  atribut  dengan  tipe  diskrit  dan  kontinu dimana  algoritma  ini  menggunakan  ukuran entropy untuk memilih atribut yang tepat. Algoritma C4.5 juga mampu  menangani missing  value dimana  dengan memberikan  nilai  berdasarkan  nilai  yang  paling dominan.  Dan  algoritma  ini  juga  mampu  memangkas decision  tree dimana  digunakan  untuk  mengatasi masalah over-fitting yang  terjadi  karena  adanya  data yang tidak relevan di data training, hal ini disebabkan oleh  banyaknya  cabang  di decision  tree yang  lalu dipangkas  atau  yang  lebih  sering  dikenal  dengan istilah pruning untuk  memperkecil  pohon  yang akhirnya lebih mudah untuk dipahami. Algoritma C4.5 ini  pun  dikembangkan  menjadi  algoritma  C5.0 dikarenakan  masih  terdapat  berbagai  kelemahan  di algoritma C4.5 seperti terjadinya overlapping terutama saat  data  yang  dikelola  sangat  banyak,  yang  juga menyebabkan  meningkatnya  waktu  pengambilan keputusan.  Dengan  munculnya  algoritma  C5.0  ini, tingkat  akurasi  yang  dimiliki  lebih  tinggi,  lebih  cepat untuk mengambil keputusan, dan penggunaan memori yang jauh
lebih
rendah
dari algoritma sebelumnya [12].
C. Kegunaan Algoritma C5.0 Algoritma C5.0 digunakan untuk
mengklasifikasikan  data  yang  menghasilkan  model decision keputusan  dan  aturan-aturan  keputusan. Aturan-aturan  keputusan  ini  akan  digunakan  untuk membantu  dalam  pengambilan  keputusan  yang  tepat. Algoritma  C5.0  juga  digunakan  untuk  mengekstraksi data  dimana  dapat  ditemukan  hubungan  variabel tertentu dengan variabel target [13].

## D. Kelebihan dan Kelemahan Algoritma C5.0
Kelebihan
dari algoritma C5.0 adalah kemampuannya  untuk  menangani  masalah  seperti missing  value dan  data  dengan  jumlah  yang  besar. Algoritma  ini  juga  dapat  melakukan training data dalam  waktu  yang  cepat  untuk  digunakan  dalam
testing data.  Algoritma  C5.0  ini  juga  menawarkan metode boosting yang  dapat  meningkatkan  tingkat akurasi [14].
Kelemahan  dari  algoritma  C5.0  ini  sama  seperti decision  tree lainnya  yakni  model  prediksi  akan menjadi tidak  stabil  apabila  varians  data  sangat  kecil, dan ketergantungan akan informasi dimana perubahan kecil  dalam  inputan  data  dapat  menyebabkan perubahan  yang  besar  pada  pohon  [15].  Sedangkan Pseudocode C5.0 [16] dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Pseudocode C5.0

## III. M ETODOLOGI

## A. Objek Penelitian
Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  adalah data  dari  siswa  yang  mencakup  3  macam  kategori dengan nilai akhir dari siswa. Kategori pertama  yaitu fitur demografis seperti jenis kelamin dan kewarganegaraan.  Kategori  kedua  yaitu  fitur  latar belakang  akademik  seperti  tingkatan  pendidikan,  dan tingkat  kelas  dari  siswa.  Dan  kategori  ketiga  yaitu fitur  perilaku  siswa  seperti  berapa  kali  seorang  siswa mengangkat  tangan  dalam  kelas,  berapa  kali  siswa mengunjungi  situs  tertentu  untuk  belajar  mandiri, berapa  kali  siswa  berpartisipasi  dalam  diskusi,  dan absensi dari siswa tersebut. Dalam penelitian ini, data yang  akan  digunakan  hanyalah  fitur  perilaku  siswa sebagai faktor untuk memprediksi nilai akhir, dimana faktor  tersebutlah  yang  seringkali  digunakan  sebagai tolak ukur tingginya nilai seorang siswa.

## B. Pengumpulan Data
Bentuk dari data yang digunakan dalam penelitian ini berbentuk numerik untuk faktor banyaknya angkat tangan,  banyaknya  kunjungan  siswa  dalam  situs tertentu  untuk  belajar  mandiri,  dan  banyaknya partisipasi  siswa  untuk  berdiskusi.  Sedangkan,  faktor absensi dalam bentuk kategorikal yang dibagi menjadi 2  kategori  yaitu  lebih  dari  7  kali  dan  kurang  dari  7 kali.  Dan  untuk  data  nilai  akhir  siswa  dalam  bentuk kategorikal  juga  dimana  diabgi  menjadi  3  kategori yaitu high-level dengan  interval  nilai  90  sampai dengan 100, mid-level dengan interval nilai 70 sampai dengan  89,  dan low-level dengan  interval  nilai  0 sampai dengan 69.
Pseudo Code :
1. Check for base cases.
2. For  each  attribute  calculate  the  Normalized information gain for splitting an attribute.
3. Out  of  this  select  the  best  attribute  which  has the highest information gain.
4. Find a decision node that splits the best, as root node.
5. Recurs on the sub lists obtained by splitting on best of a and add those nodes as children node.

## ISSN 2085-4552
Teknik pengumpulan data  yang digunakan adalah dengan  teknik  observasi  dimana  data  dikumpulkan melalui Learning  Management  System (LMS)  yang berfungsi  sebagai  alat  pelacak  aktivitas  pelajar melalui  koneksi  internet.  Data  ini  dikumpulkan  pada tahun  2016  yang  lalu  oleh  seorang  profesor  dari sebuah  universitas  yang  bernama  “ The  University  of Jordan ”,  dimana  data  ini  merupakan  data  dari  siswa sebaran
Jordan
( https://www.kaggle.com/aljarah/xAPI-Edu-Data ). Data  ini  diyakini  sebagai  sebuah  data  yang  valid dikarenakan  penggunaan Learning  Management System tersebut dimana observasi tidak hanya sebatas observasi  seorang  manusia,  dimana  hal  ini  tidak mencakup human  error yang  merupakan  salah  satu faktor akan data yang tidak valid.
Dalam  proses Split Data,  input  yang  diperlukan berupa dataset dalam RStudio yang merupakan output dari proses “ retrieve data ”. Data tersebut akan dibagi menjadi  data training dan  data testing ,  dimana  data training akan  digunakan  untuk  membangun  model, dan  data testing akan  digunakan  untuk  tes  validasi model.  Namun,  sebelum  data  dibagi  menjadi  data training dan data testing , syntax “set.seed” diperlukan agar nilai akan selalu tetap setiap membagi data.
Total  data  yang  dipergunakan  adalah  480.  Dalam penelitian ini, data akan dibagi sebesar 75% yaitu 360 untuk  data  training  dan  sisanya  25%  untuk  data testing. Output yang dihasilkan dari proses ini berupa data  training  dan  data  testing.  Data training akan menampung  hasil dari temp diatas. Data testing akan menampung  kebalikannya  hasil  temp  diatas.  Dalam proses Train  Model ,  input  yang  diperlukan  berupa data yang telah dibagi menjadi data training dan data testing  yang  merupakan  output  dari  proses  “ split data ”,  dan  juga package C50  yang  akan  digunakan untuk membangun model Decision Tree C5.0. Output dari  proses  ini  sendiri  merupakan decision  tree dan decision rule dari model data training.
Gambar 2. Framework
Gambar 3. Model C5.0 seluruh faktor
Untuk  memvalidasi  hasil,  akan  digunakan  tes model dari data training yang  merupakan output dari proses train model ,  dan  data testing yang  merupakan 25% dari keseluruhan data yang telah dibagi di proses split data  sebelumnya.  Output  yang  diterima  berupa prediksi  akan  data  testing,  dimana  hasil  dari  prediksi ini  sendiri  akan  menghasilkan  akurasi  dari  model algoritma  C5.0  ini  terhadap  dataset  tersebut.  Metode validasi  yang  digunakan  pada  penelitian  merupakan akurasi dari prediksi model terhadap data tes. Akurasi sendiri  merupakan  nilai  yang  mengacu  pada  tingkat ketepatan  prediksi  dengan  keseluruhan  data  (Resika Arthana, 2019).
Gambar 4. Model C5.0 tanpa faktor mengangkat tangan
Gambar 5. Model C5.0 tanpa faktor belajar mandiri
Gambar 6. Model C5.0 tanpa faktor diskusi

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Model Decision Tree pada Semua Faktor
Pada  Gambar  3,  plot decision  tree tersebut merupakan  plot  dari  model  dengan  seluruh  faktor. Absensi  menjadi  faktor  yang  paling  berpengaruh dimana  nilai  seorang  siswa  cenderung  lebih  buruk saat  absensinya  kurang  dari  7  kali,  dan  nilai  seorang siswa cenderung lebih baik saat absensinya lebih dari 7  kali.  Faktor  selanjutnya  yang  berpengaruh  adalah tingkat  keseringan  dalam  belajar  mandiri  dan mengangkat tangan
B. Model Decision Tree Tanpa Faktor Angkat Tangan Gambar 7. Model C5.0 tanpa faktor absensi
Seperti  yang  dapat  dilihat  pada  gambar  4,  plot decision  tree tersebut  merupakan  plot  dari  model tanpa  faktor  angkat  tangan.  Absensi  menjadi  faktor yang  paling  berpengaruh  dimana  nilai  seorang  siswa cenderung  lebih  buruk  saat  absensinya  kurang  dari  7 kali, dan nilai seorang siswa cenderung lebih baik saat absensinya  lebih  dari  7  kali.  Faktor  selanjutnya  yang menjadi  faktor  yang  berpengaruh  adalah  tingkat keseringan dalam belajar mandiri.
C. Model Decision Tree Tanpa Faktor Belajar Mandiri
Seperti  yang  dapat  dilihat  pada  Gambar  5,  plot decision  tree tersebut  merupakan  plot  dari  model tanpa  faktor  belajar  mandiri.  Absensi  menjadi  faktor yang  paling  berpengaruh  dimana  nilai  seorang  siswa cenderung  lebih  buruk  saat  absensinya  kurang  dari  7 kali, dan nilai seorang siswa cenderung lebih baik saat absensinya  lebih  dari  7  kali.  Faktor  selanjutnya  yang menjadi faktor berpengaruh adalah tingkat keseringan dalam mengangkat tangan.

## D. Model Decision Tree Tanpa Faktor Diskusi
Seperti  yang  dapat  dilihat  pada  gambar  6,  plot decision  tree tersebut  merupakan  plot  dari  model tanpa  faktor  diskusi.  Absensi  menjadi  faktor  yang paling  berpengaruh  dimana  nilai  seorang  siswa cenderung  lebih  buruk  saat  absensinya  kurang  dari  7 kali, dan nilai seorang siswa cenderung lebih baik saat absensinya  lebih  dari  7  kali.  Faktor  selanjutnya  yang menjadi  faktor  yang  berpengaruh  adalah  tingkat keseringan dalam belajar mandiri dan mengangkat tangan.

## E. Model Decision Tree Tanpa Faktor Absensi
Seperti  yang  dapat  dilihat  pada  gambar  7,  plot decision  tree tersebut  merupakan  plot  dari  model tanpa faktor absensi. Faktor  yang paling berpengaruh adalah  tingkat  keseringan  dalam  belajar  mandiri dimana  nilai  seorang  siswa  cenderung  lebih  buruk saat keseringannya dalam belajar mandiri kurang dari

## ISSN 2085-4552
sama  dengan  62  kali,  dan  nilai  seorang  siswa cenderung  lebih  baik  saat  keseringannya  dalam belajar mandiri lebih dari 62 kali.
Tabel 1. Validasi hasil

## F. Validasi Hasil
Sebagaimana  terlihat  pada  Tabel  1,  akurasi  yang terdata  merupakan  hasil  dari confusion  matrix yang telah  dibuat  sebelumnya  yakni  hasil  dari  proses  tes data  atas  5  kali  percobaan  dengan  campuran  faktor yang berbeda-beda pada algoritma C5.0.

## G. Diskusi
Menurut  hasil  tes  dari  model  yang  telah  dibuat dari data training , akurasi yang dicapai oleh algoritma C5.0  ini  mencapai  71.667%  untuk  prediksi  performa akademik  siswa  dari  faktor  keaktifan  siswa  di  dalam kelas  maupun  di  luar  kelas  yang  mencakup  tingkat keseringan  dalam  mengangkat  tangan,  keseringan berpartisipasi  dalam  diskusi,  insiatif  siswa  untuk belajar  di  luar  sekolah,  dan  absensi  dari  siswa  itu sendiri pada data testing.
Hasil modelling data training ini juga memperlihatkan  faktor-faktor  yang  berpengaruh terhadap  performa  akademik  siswa,  sebenarnya seluruh  faktor  sangatlah  berpengaruh  karena  apabila dilihat dari decision tree yang telah dilampirkan, tiap kriteria  memiliki  dampak  yang  sangat  besar  terhadap hasilnya.  Namun,  apabila  dilihat  secara  kesuluruhan absensi seorang siswa dan inisiatif siswa untuk belajar mandiri  adalah  yang  paling  berpengaruh  terhadap performa  akademik  mereka,  sedangkan  partisipasi untuk  mengikuti  diskusi  ataupun  tingkat  keseringan dalam mengangkat tangan tidak seberpengaruh kedua faktor tersebut.
Dari  hasil  ini,  diperlihatkan  juga  kriteria  terbaik untuk  memperoleh  performa  akademik  yang  sangat memuaskan, dimana seorang siswa perlu untuk selalu datang  ke  sekolah dan jarang absen, dimana  menurut hasil  penelitian  ini  absensi  harus  kurang  dari  7  kali. Lalu siswa tersebut pun juga harus sering mengangkat tangan  dimana  mungkin  siswa  yang  jarang  untuk mengangkat  tangan  tentunya  memendam  rasa keingintahuannya yang malah menjadi tidak mengerti akan pelajarannya, dari hasil penelitian ini menganjurkan  untuk  mengangkat  tangan  setidaknya lebih  dari  57  kali  dalam  setahunnya.  Lalu,  setelah jarang  absen  dan  sering  mengangkat  tangan,  siswa
tersebut pun harus sering belajar mandiri, mungkin di situs  tertentu,  dimana  dianjurkan  untuk  belajar mandiri setidaknya lebih dari 88 kali dalam setahunnya.

## V. S IMPULAN

## A. Kesimpulan
Kesimpulan  yang  dapat  ditarik  dari  penelitian  ini adalah  penggunaan  algoritma Decision  Tree C5.0  ini cukuplah  efektif  untuk  memprediksi  performa akademik siswa dimana tercapai akurasi sebesar 71.667%.
Kesimpulan  lainnya  yang  dapat  ditarik  dari decision  tree yang  telah  ditunjukkan  adalah  seorang siswa  memang  diperlukan  untuk  aktif  dan  selalu datang  ke  sekolah  agar  tidak  tertinggal  pelajaran untuk  mendapatkan  nilai  yang  memuaskan.  Akan tetapi, memang ada saja siswa yang tidak aktif namun mempunyai nilai yang memuaskan ataupun sebaliknya yang sangat aktif namun mempunyai nilai yang kurang memuaskan. Namun, penelitian ini telah membuktikan  bahwa  sebagian  besar  yang  aktif memang dapat mendapatkan nilai yang memuaskan.

## B. Saran
Untuk peneliti selanjutnya yang ingin atau sedang mengklasifikasikan data bisa menggunakan algoritma Decision Tree C5.0 ini, karena hasil yang didapatkan cukup  mudah  untuk  dimengerti  terutama  untuk  para kaum awam.

## C. Limitasi
Limitasi  dari  penelitian  ini  adalah  tidak  adanya perbandingan dengan algoritma lain, dimana tentunya akan  menghasilkan  informasi  yang  lebih  memuaskan dengan  algoritma  yang  berbeda-beda,  dimana  dapat memberikan kriteria yang berbeda pula.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penelitian  ini  mendapatkan  pendanaan  dari Universitas Multimedia Nusantara,
Tangerang, Indonesia.

## D AFTAR P USTAKA
[1] E.  D.  Putra,  dan  I.  R.  Panglipur,  “Analisis  Level  Kinerja Practitioner  Melalui  Aktivitas  Belajar  Siswa”,  Jurnal Pendidikan Matematika (JUDIKA EDUCATION), vol. 2, no. 1, hal. 25-35.
[2] D.  A.  Nurhidayah,  D,  “Analisis  Faktor  Kesulitan  Belajar Matematika Siswa Sma Pada Implementasi Kurikulum 2013”. In Seminar Nasional Pendidikan, hal. 804-811, 2015.
[3] P.  Guleria,  N.  Thakur,  and  M.  Sood,  “Predicting  student performance  using  decision  tree  classifiers  and  information gain,” 2014 International Conference on Parallel, Distributed and Grid Computing, 2014.
[4] H.  Noor,  “Optimasi  Model  Klasifikasi  C4.  5  Dan  Particle Swarm  Optimization  Untuk  Prediksi  Siswa  Bermasalah”, Technologia: Jurnal Ilmiah, vol. 9, no. 4, hal.228-237, 2018.
Evaluation Measures C5.0 All Factor Without Raised Hands Without Visited Resource Without Discussion Without Absence Accuracy 71.67% 74.17% 66.67% 66.67% 57.5%
[5] M.  H.  Nasution  dan  M.  I.  Sofyan,    “Penerapan  Metode Decision  Tree  Untuk  Memprediksi  Prestasi  Siswa  Kelas  XII Dilihat  dari  Nilai  Akhir  Semester  di  SMK  Negeri  1  Selong Tahun Pelajaran 2017/2018”. Infotek: Jurnal Informatika dan Teknologi, vol. 3, no. 1, hal. 58-65, 2020.
[6] R. J. Sari, dan  A. P. Utomo,  “Peningkatan Keaktifan Siswa
Dan Hasil Belajar Dengan Menggunakan Metode Pembelajaran  Problem  Based  Learning  Pada  Siswa  Smpn  1
Mayang Kelas Ix”. ScienceEdu, hal. 80-85, 2019.
[7] M.  I.  Ibrahim,  A.  Dassa,  dan  M.  Dinar,  “Pengaruh  Model Pembelajaran  Kooperatif  Tipe  Think-Talk-Write  (TTW) Terhadap  Partisipasi  Siswa  dan  Hasil  Belajar  Siswa  dalam Pelajaran  Matematika”,  Issues  in  Mathematics  Education (IMED), vol.1, no.1, hal.26-32, 2019.
[8] R.  Kartikasari,  S.  Suwarjo,  dan  S.  Siswantoro,  “Hubungan Bimbingan  Belajar  di  Luar  Sekolah  dengan  Hasil  Belajar Matematika”, Jurnal Pedagogi, vol.1, no.6, 2019.
[9] K.  Malik  dan  M.  Faid,    “Prediksi  Prestasi  Siswa  Smp  Nurul Jadid  Menggunakan  Algoritma  C4.  5”,  Nusantara  Journal  of Computers and Its Applications (NJCA), vol.1, no.2, 2017.
[10] K.  Nurkhasanah,  “Perbandingan  Hasil  Penggunaan  Metode Decision Tree Dan Random Tree Pada Data Training Aplikasi Pencarian Tukang”, ULTIMA INFOSYS, vol.10, no.2, 2019.
[11] R.  S.  Oetama,  “Enhanching  Decision  Tree  Performance  in Credit  Risk  Classification  and  Prediction”,  Ultimatics,  June 2015.
[12] J.  C.  Pal,  M.  A.  Hall,  E.  Frank,  I.  H.  Witten,  “Data  Mining: Practical  Machine  Learning  Tools  and  Techniques”,  Fourth Edition. New Zealand: Morgan Kaufmann, 2016.
[13] I.  Kurniawan,  dan  R.  A.,  “Penerapan  Algoritma  C5.  0  Pada Sistem  Pendukung  Keputusan  Kelayakan  Penerimaan  Beras Masyarakat Miskin”, Jurnal Informatika, vol.4, no.2, 2017.
[14] N.  Sagala  dan  N.  Tampubolon,    “Komparasi  Kinerja Algoritma  Data  Mining  pada  Dataset  Konsumsi  Alkohol Siswa.  Khazanah  Informatika”,  Jurnal  Ilmu  Komputer  dan Informatika, vol.4, no.2, hal.98-103, 2018.
[15] A.  P.  Wibawa,M.  G.  A.    Purnama,  M.  F.  Akbar,  dan  F.  A. Dwiyanto,  “Metode-metode  Klasifikasi”.  In  Prosiding Seminar  Ilmu  Komputer  dan  Teknologi  Informasi  (SAKTI), vol.3, no.1, hal. 134-138, 2018.
[16] S. Hardikar, A. Shrivastava and V. Choudhary, “Comparison betweenID3 and C4.5 in Contrast to IDS”, VSRDIJCSIT, vol. 2, no. 7, 2012.