## IMPLEMENTASI ALGORITMA DECISION TREE C4.5 DENGAN IMPROVISASI MEAN DAN MEDIAN PADA DATASET NUMERIK
Neni Febiani 1) , Abd. Charis Fauzan 2) , Muhamat Maariful Huda 3) .
1,2,3 Ilmu Komputer, Fakultas Ilmu Eksakta, Universitas Nahdlatul Ulama Blitar email: nenifebiani6@gmail.com 1 , abdcharis@unublitar.ac.id 2 , muhamatmaariful@unublitar.ac.id 3

## Abstract
The  decision  tree  is  a  method  of  classifying  data  mining.  The  decision  tree  has  one  type  of  algorithm model, namely the C4.5 algorithm. The C4.5 decision tree algorithm is easy to understand because it has a  tree-like  structure  in  general.  The  C4.5  algorithm  in  handling  quantitative  data  is  often  less  efficient and  effective.  Based  on  these  problems,  this  study  improvised  the  numerical  attribute  dataset  using  the mean and median in the preprocessing of the data. The improvisation is used to obtain a threshold value, thereby  minimizing  information  loss  and  time  complexity  when  implementing  the  C4.5  decision  tree  in predicting  training  data.  Evaluation  of  the  system  used  in  this  study  using  a  confusion  matrix.  The confusion  matrix  is  used  as  a  benchmark  in  testing  the  classification  method  using  data  testing.  In  this study, the dataset was partitioned into three scenarios. In scenario 1 with 70% training data and 20% test data, the highest accuracy is 75%. The improvisation of the mean and median on the numerical attributes in the C4.5 algorithm can be used in this scenario.
Keywords : Decision Tree, Mean, Median, Dataset, C4.5.

## 1. PENDAHULUAN
Klasifikasi  merupakan  sebuah  metode yang  biasa  digunakan  untuk  memprediksi  atau memperkirakan suatu class pada sebuah dataset. Klasifikasi adalah pengelompokan data kategorik  berdasarkan  kriteria  tertentu.  Salah satu  jenis  klasifikasi  yaitu, decision  tree .  Pada penelitian Wibowo [1] yang mengkomparasikan algoritma decision  tree dengan naïve  bayes menghasilkan  akurasi decision  tree lebih  tinggi dari pada algoritma naïve bayes .
Decision tree memiliki model algoritma C4.5,  algoritma  ini  sangat  terkenal  pada  dunia penelitian  sesuai  dengan  pernyataan  Azwanti dan  Elisa  [2].  Kelebihan  algoritma  ini  yaitu, dalam memprediksi menggunakn pohon keputusan sehingga lebih mudah dipahami.
Algoritma decision tree C4.5 merupakan pengembangan  dari  algoritma  ID3.  Algoritma Decision  tree  C4.5 atau  yang  biasa  dikenal dengan  pohon  keputusan  yaitu,  jenis  klasifikasi pada  data  mining  untuk  memberikan  keputusan atau  prediksi  pada  objek  atau  class.  Dalam proses mengklasifikasi tingkatan dalam
membuat pohon keputusan dimulai dari menentukan  akar,  kemudian  membuat  cabang dengan  nilai  gain  tertinggi  sampai  menemukan cabang  yang  classnya  sama,  berdasarkan pernyataan  Masulloh  dan  Fitriyani  [3].  Untuk mendapatkan  akar  dan  cabang  pada  pohon keputusan  menggunakan  gain  tertinggi  atau informasi gain.
Menurut  Budiman  dan  Paradani  [4], informasi  gain  dapat  diperoleh  berdasarkan persamaan entropy.  Entropy dihasilkan  dari entropy seluruh  data  dan entropy pada  masing- masing atribut  yang terdapat pada dataset. Hasil dari  informasi  gain  menentukan  tempat  atribut untuk node pada  pohon  keputusan  ( Decision tree ).  Informasi  gain  juga  menentukan rule algoritma  C4.5  dalam  membuat  keputusan  pada Decision tree.
Proses  menentukan rule melibatkan preprocessing data  untuk  menyeleksi  sebuah atribut  atau  fitur  dalam  dataset.  Dataset  yang memiliki  banyak  atribut  sangat  rentan  terhadap kemiripan  data  atau  redudensi  data  yang  tidak diperlukan.  Menurut  Cahyani  dan  Muslim  [5],
teknik Preprocessing data  diperlukan  untuk dapat meningkatkan kualitas data dan menghasilkan  hasil  yang  lebih  akurat.  Pada sebuah  dataset  tidak  hanya  berisi  atribut kategorikal saja, terkadang dataset juga memiliki atribut  numerik.  Atribut  numerik  memiliki domain yang sangat besar, bahkan tidak terbatas dalam data mining.
Algoritma  decision  tree  C4.5  dalam mendapatkan informasi berdasarkan atribut yang telah  diberikan.  Algoritma  C4.5  terkadang kehilangan  banyak  informasi  ketika  atribut bernilai  numerik.  Untuk  meningkatkan  kualitas performa algoritma C4.5 maka beberapa peneliti memodifikasi  dan  mengkoparasikan  algoritma tersebut [6]–[8].
Menurut  Ferchichi  [6],  algoritma  C4.5 dalam  menangani  data  kuantitatif  seringkali kurang  efisien  dan  efektif  sehingga,  pada penelitianya memodifikasi pada tahap preprosesing data  menggunakan mean untuk menemukan nilai ambang batas. Berdasarkan hal tersebut,  maka  penelitian  ini  mengimprovisasi preprosesing data pada atribut numerik. Improvisasi  dilakukan  dengan  menggunakan mean dan median untuk mendapat  nilai ambang batas  atribut  numerik  sebelum  melakukan prediksi dataset menggunakan metode algoritma decision  tree  C4.5.  Hal  ini  dilakukan  untuk meminimalisir kehilangan informasi dan komplesitas waktu dalam preprosesing dataset.
Kontribusi  keilmuan  dalam  penelitian ini adalah adanya improvisasi mean dan median pada
dataset numerik dalam
mengimplementasikan decision tree C4.5. Improvisasi mean dan median pada  dataset numerik  dapat  menentukan  nilai  ambang  batas pada tahap preprocesing data, sehingga tidak ada lagi kehilangan informasi pada saat memprediksi dataset.  Dataset  penelitian  ini  menggunakan prediksi  gagal  jantung  sebagai  data  uji  coba untuk  menerapkan  improvisasi mean dan median .

## 2. METODE PENELITIAN
Rencana  dalam  penelitian  ini  dilakukan berdasarkan  diagram  yang  ditunjukkan  pada
Gambar  1.  Penelitian  ini  dilakukan  mulai  dari studi  literatur  yang  digunakan  sebagai  referensi penulis.  Pengumpulan  data  yaitu  pencarian dataset  yang  digunakan  sebagai  penelitian. Preprocessing data  dapat  dilakukan  melalui tahap  data  cleaning,  data  transformasi,  data reduction. Preprocessing penelitian ini ditambahkan  dengan  improvisasi mean dan median pada  dataset  yang  memiliki  atribut numerik.
Implementasi  algoritma  C4.5  dilakukan setelah  melakukan  proses  sebelumnya  dan diakhiri dengan proses evaluasi sistem. Evaluasi sistem  digunakan  untuk  mengetahui  performa sebuah algoritma yang telah digunakan.
Gambar 1.  Alur Penelitian

## 3.1.   Studi Literatur
Studi  literatur  digunakan  sebagai  bahan referensi  dalam  melakukan  sebuah  penelitian. Referensi diperoleh melalui jurnal atau penelitian terdahulu, buku, dll.
3.2.   Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan mencari  dataset  yang  dapat  digunakan  untuk klasifikasi.  Dataset  penelitian  diambil  dari https://www.kaggle.com/fedesoriano/heart- failure-prediction yaitu dataset prediksi penyakit gagal  jantung.  Data  yang  diperoleh  kemudian dilakukan preprosesing terlebih  dahulu  agar dapat dilakukan perhitungan algoritma C4.5.
Pada dunia kesehatan algoritma decision tree  C4.5  kerap  digunakan  untuk  mendiagnosa atau  memprediksi  sebuah  penyakit.  Algoritma ini  sering  digunakan  karena  strukturnya  yang mudah  dipahami  [5],  [9]–[12].  Salah  satu prediksi  yang  menggunakan  algoritma  C4.5 dalam  dunia  kesehatan  yaitu  prediksi  penyakit jantung  koroner  yang  dilakukan  oleh  Alham [12].  Hasil  akurasi  confucion  matrik  yang diperoleh  dalam  pengujian  data  menggunakan algoritma  C4.5  penelitian  tersebut  adalah  94, 4%.
Pada  tahap  preprosesing  data  dilakukan improvisasi mean dan median untuk memperoleh  nilai  ambang  batas  pada  atribut numerik.  Nilai  ambang  batas  ini  digunakan
untuk  meminimalisir  kehilangan  informasi  dan kompleksitas waktu dalam mengimplementasikan  algoritma  decision  tree C4.5  dalam  memprediksi  sebuah  dataset.  Hasil dari  implementasi  algoritma  C4.5  selanjutnya dilakukan evaluasi sistem.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  deskripsi  dari  kaggle  [13] menyatakan  bahwa  penyebab  kematian  nomer satu  didunia  adalah  penyakit  kardiovaskular (CVDs).  CVD  merupakan  gejala  umum  yang biasanya  muncul  ketika  terjadi  gagal  jantung. Tabel  1  merupakan  kumpulan  data  yang  berisi 11  atribut  yang  digunakan  untuk  memprediksi kemungkinan penyakit jantung.
Kumpulan  data  atau  dataset  tersebut memiliki atribut kategorik dan numerik. Dataset yang  telah  diambil  kemudian  dipartisi  menjadi tiga  skenario  yaitu  70%  data  training  dan  30% data testing , 75% data training 25% data testing , dan  80%  data training dan  20%  data testing . Data training yaitu  data  yang  digunakan  untuk melatih sedangkan, data testing digunakan untuk mengetahui performa algoritma yang digunakan. Pada  data training yang  atributnya  bertype numerik dilakukan preprosesing dengan menghitung mean dan median untuk
menemukan nilai ambang batas. Tabel 1. Dataset Prediksi Gagal Jantung A ge
S ex Ches t P ain
T yp e Re st in g B P Chol es te rol F as tin g B S Re st in g
E CG M axHR
E xe rc is e
Angi n a Ol d p eak
S T S lop e Hear t Dis eas e 40  M ATA 140 289 0  Normal 172  N 0  Up 0 49  F NAP 160 180 0  Normal 156  N 1  Flat 1 37  M ATA 130 283 0  ST 98  N 0  Up 0 48  F ASY 138 214 0  Normal 108  Y 1,5  Flat 1 54  M NAP 150 195 0  Normal 122  N 0  Up 0 39  M NAP 120 339 0  Normal 170  N 0  Up 0 45  F ATA 130 237 0  Normal 170  N 0  Up 0 54  M ATA 110 208 0  Normal 142  N 0  Up 0
37  M ASY 140 207 0  Normal 130  Y 1,5  Flat 1 48  F ATA 120 284 0  Normal 120  N 0  Up 0 37  F NAP 130 211 0  Normal 142  N 0  Up 0 58  M ATA 136 164 0  ST 99  Y 2  Flat 1 39  M ATA 120 204 0  Normal 145  N 0  Up 0 49  M ASY 140 234 0  Normal 140  Y 1  Flat 1 42  F NAP 115 211 0  ST 137  N 0  Up 0 54  F ATA 120 273 0  Normal 150  N 1,5  Flat 0 38  M ASY 110 196 0  Normal 166  N 0  Flat 1 43  F ATA 120 201 0  Normal 165  N 0  Up 0 60  M ASY 100 248 0  Normal 125  N 1  Flat 1 36  M ATA 120 267 0  Normal 160  N 3  Flat 1 43  F TA 100 223 0  Normal 142  N 0  Up 0 44  M ATA 120 184 0  Normal 142  N 1  Flat 0 49  F ATA 124 201 0  Normal 164  N 0  Up 0 3.1. Preprocessing Data Preprocessing data  dilakukan  guna untuk  menyiapkan  data  matang  agar  siap  diolah pada  tahap  selanjutnya.  Pada  dataset  yang bertype  numerik  dalam  tahap preprocessing dengan  menemukan  nilai mean dan median untuk menentukan nilai ambang batas.
𝑀𝑒𝑎𝑛 = 1 𝑛 ∑ 𝑋𝑖 𝑛 𝑖=1 (1).
Perhitungan mean pada  improvisasi dataset pernah dilakukan oleh ferchichi [6] yang digunakan  untuk  menghitung  atribut  kontinyu. Improvisasi  menggunakan mean menghasilkan akurasi  lebih  baik  pada  pohon  keputusan  dan kompleksitas model. Mean adalah nilai rata-rata dalam  sebuah  atribut  X,  yang  digunakan  untuk mengukur  pusat  himpunan  N. Preprocessing dalam  menentukan mean dilakukan  pada  setiap atribut pada dataset dengan menggunakan rumus Persamaan (1).
Pada  penelitian  ini  improvisasi  dataset numerik  tidak  hanya  menggukan mean tetapi juga  menggunakan median .  Berdasarkan  buku suyanto  [14], median adalah  nilai  tengah  dari sebuah  atribut  X  untuk  mengukur  pusat  dari himpunan  N  dengan  ketentuan  data  harus diurutkan  terlebih  dahulu.  Dalam  mencari  nilai
median pada preprocessing seperti  pada  tahap menentukan mean yaitu  dengan  menghitung nilai median setiap  atribut  yang  terdapat  pada dataset yang digunakan.
Menentukan nilai median dalam mencari nilai ambang batas menggunakan rumus Persamaan  (2)  untuk  data  yang  jumlahnya genap.
𝑀𝑒𝑑𝑖𝑎𝑛 = (𝑋 𝑛 2 + (𝑋 𝑛 2 + 1))/2 (2).
Sedangkan  untuk  data  yang  jumlahnya ganjil dalam menentukan nilai median menggunakan rumus dengan Persamaan (3).
𝑀𝑒𝑑𝑖𝑎𝑛 = 𝑋 𝑛+1 2 (3)
Tabel 2. Nilai ambang batas mean dan median . Atribut Mean Median Age 53,20 54 Resting BP 132,45 130 Cholestrol 186,42 216 Max HR 133,81 133 Oldpeak 0,82 0,4

## 3.2.   Algoritma C4.5
Pada  algoritma Decision  tree terdapat beberapa model algoritma, salah satu dari model pohon keputusan yaitu Algoritma C4.5. Algoritma C4.5 dalam membuat pohon keputusan  menggunakan  parameter  yang  telah ditentukan  untuk  membuat  sebuah  keputusan. Root, Node, dan Relantioship merupakan elemen untuk  membuat  pohon  keputusan.  Elemen  pada keputusan  ditentukan  berdasarkan  nilai  gain tertinggi, untuk menghitung nilai gain memerlukan nilai entropy berdasarkan penelitian Yulianti [15].
Tahapan  dalam  perhitungan  algoritma C4.5  menurut  Sinaga  [16]  dengan  menentukan nilai  gain  informasi.  Gain  informasi  diperoleh berdasarkan  nilai entropy .  Menentukan  nilai entropy menggunakan Persamaan (4). Pencarian nilai entropy dengan  menghitung entropy pada keseluruhan atribut dan entropy setiap atribut.
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 =   ∑ − 𝑛 𝑖=1 𝑃𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔2 𝑃𝑖 (4).
Keterangan: N = Jumlah Skenario S Pi = Proporsi dari Si terhadap S
Menurut  Santosa  dan  Umam  [17], algoritma  C4.5  merupakan  modifiksi  atau pengembangan  dari  model  algoritma  ID3.  Pada dasarnya  algoritma  C4.5  digunakan  untuk mengatasi  masalah  missing  value  dan  atribut numerik.  Dalam  membuat  aturan  atau rule pada pohon  keputusan  sesuai  dengan  data training . Algoritma C4.5 merepresentasikan atau
memodelkan sebuah data seperti pohon.
Dalam membuat sebuah pohon keputusan  membutuhkan  root  node,  internal node  dan  leaf  node  agar  menyerupai  pohon sesungguhnya [18]. Menurut Patel dan Prajapati [19], root node atau  akar  merupakan  induk  dari semua node dan  merupakan  node  tertinggi pohon  pada  algoritma decision  tree .  Dalam menentukan root atau akar dari pohon keputusan ditentukan  berdasarkan gain tertinggi  atau gain informasi.
Gain informasi ditentukan menggunakan entropy pada  seluruh  data  atau  kasus  dan entropy setiap  atribut  sebagai  pencarian  nilai gain.  Rumus  pencarian  nilai  gain  informasi ditunjukkan pada Persamaan (5).
𝐺𝑎𝑖𝑛 = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑠) − ∑ |𝑠𝑖| |𝑠| 𝑛 𝑖=1 ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝐴)
(5).
Keterangan: Entropy (S)  = Entropy pada  seluruh data/kasus.
Entropy (A)  = Entropy pada  setiap atribut.
N = Jumlah parisi atribut A. |Si| = Jumlah kasus pada Skenario ke-i.
|S| = Jumlah kasus dalam S.
Tabel 3. Data prediksi gagal jantung Jumlah Hipotesa Entropy Total 734 0 1 0,991838651 328 402
Tabel  3  merupakan  perhitungan  untuk memperoleh  nilai entropy pada  seluruh  data training dengan  menerapkan  rumus  Persamaan (4).
Tabel 4. Perhitungan gain
Atribut S Si Si Entropy Gain Total 734 328 406 0,991839 Age <= 53,20 349 200 149 0,984541 0,155464 > 385 128 14 0,702064 <= 54,00 389 223 166 0,984456 0,145379 > 345 105 12 0,690863
Sex M 593 217 376 0,9475 0,082905 F 141 111 30 0,746737 ChestPainType ASY 399 87 312 0,756582 0,221307 ATA 147 128 19 0,555382 TA 33 18 15 0,99403 NAP 155 95 60 0,9629 RestingBP <= 132,45 402 206 196 0,999554 0,105035 > 332 122 17 0,750282 <= 130,00 387 196 191 0,99988 0,11311 > 347 132 17 0,743611 Cholesterol <= 186,42 251 69 182 0,848409 0,213748 > 483 259 32 0,741548 <= 216,00 368 142 226 0,962082 0,130151 > 366 186 25 0,760745 FastingBS 0 549 296 253 0,99557 0,079722 1 185 32 153 0,664461 RestingECG Normal 462 220 242 0,998364 0,008985 LVH 97 47 50 0,99931 ST 175 61 114 0,932786 MaxHR <= 133,81 368 93 275 0,815557 0,288501 > 366 235 14 0,590505 <= 133,00 368 93 275 0,815557 0,288501 > 366 235 14 0,590505 ExerciseAngina N 425 278 147 0,930337 0,184306 Y 309 50 259 0,638628 Oldpeak <= 0,82 409 263 146 0,940138 0,12743 > 325 65 28 0,769107 <= 0,40 370 246 124 0,920087 0,146655 > 364 82 28 0,769045 ST_Slope UP 318 266 52 0,642669 0,37035
DOWN 49 10 39 0,730017 FLAT 367 52 315 0,588646
Tabel  4  merupakan  hasill  perhitungan gain  pada  setiap  atribut  yang  ada  pada  dataset dengan  menggunakan  rumus  Persamaan  (5). Hasil gain informasi  yang  memiliki  nilai tertinggi  pada  node  pertama  digunakan  sebagai
root pada  pohon  keputusan.  Pohon  keputusan pada  prediksi  gagal  jantung  menghasilkan rule pada  Gambar  2. Rule yang  didapat  berdasarkan pohon  keputusan  kemudian  diimplementasikan pada evaluasi sistem. Gambar 2. Pohon keputusan 3.4.   Evaluasi Sistem Evaluasi sistem dilakukan dengan
menggunakan confusion  matrix . Confusion matrix sebagai  tolak  ukur  untuk  menguji  pada metode  klasifikasi  dengan  menggunakan  data testing berdasarkan  skenario  pembagian  data yang  telah  ditentukan.  Confusion  matrik digunakan untuk membedakan nilai prediksi dan kenyataaan  pada  sebuah  dataset  menurut Hasnain, dkk [20].
Tabel 5. Hasil Testing Aktual  Prediksi 0 1 0 0 0 1 0 0 ….. ….. 1 0 1 1 1 1
Evaluasi sistem dialakukan untuk memperoleh  nilai  akurasi, error  rate , precision , dan recall dengan  menggunakan  data testing pada Tabel 2.
Tabel 6. Confusion matrix N PREDIKSI AKTUAL 1 0 1 TP FN 0 FP TN Tabel 3 digunakan untuk merepresentasikan  hasil testing pada confusion matrix .  Menurut  Ginting,  Kursini,  dan  Taufiq [21],  dalam  penelitan  implementasi  algoritma C4.5 untuk memprediksi keterlambatan pembayaran
sumbangan pembangunan
pendidikan  sekolah  menggunakan  python  pada tahap  evaluasi  sistem  menentukan  akurai menggunakan confusion matrix. Akurai merupakan  tingkat  persentase  ketepatan  antara prediksi  dan  kenyataan  dalam  mengklasifikasi sebuah data. Error rate adalah presentase tingkat
kesalahan  dalam  memprediksi  dengan  keadaan nyatanya. Prescision mengilustrasikan  tingkat akurasi  antara  data  prediksi  dengan  data  yang diminta.  Keberhasilan  dalam  menggambarkan model  agar  sebuah  informasi  dapat  ditemukan kembali disebut recall atau sensitivity .
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 × 100% (6).
𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑟𝑎𝑡𝑒 = 𝐹𝑃+𝐹𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 × 100%
(7).
𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 × 100% (8).
𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 × 100% (9)
Dari  Persamaan  (6),  (7),  (8),  dan  (9) maka diperoleh hasil pada Gambar 3.
Gambar 3. Diagram confusion matrix
Pada  Gambar  3  menunjukkan  hasil  dari evaluasi  sitem  menggunakan confusion  matrix dengan  dataset  dibagi  menjadi  3  skenario  yaitu, skenario 1 menggunakan 70% data training dan 30%  data testing mendapatkan  akurasi  75%, skenario  2  dengan  75%  data training 25%  data
testing menghasilkan  akurasi  66%,  skenario  3 menggunakan  80%  data training 20%  data testing menghasilkan akurasi 73%. Perbandingan pada 3 skenario tersebut menunjukkan  bahwa  akurasi  tertinggi  terdapat pada skenario 1. Sehingga improvisasi mean dan
75% 25% 72% 91% 66% 34% 65% 83% 73% 27% 68% 96% A K U R A S I E R R O R   R A T E P R E S C I S I O N R E C A L L

## CONFUSION MATRIX
Skenario 1 Skenario 2
Skenario 3
median pada  algoritma decision  tree C4.5 dapat menggunakan skenario tersebut.

## 4. KESIMPULAN
Hasil dari penelitian menerapkan improvisasi mean dan median pada  algoritma decision  tree C4.5  pada  tahap preprosesing  data atribut  numerik  dapat  mempermudah  dalam mencari nilai ambang batas. Sehingga improvisasi mean dan median dalam  pencarian nilai ambang batas pada implementasi algoritma C4.5  dapat  meminimalisir  kehilangan  informasi dan  komplesitas  waktu  pada  atribut  numerik. Dalam  uji  coba  penelitian  ini  menggunakan dataset  prediksi  gagal  jantung  dengan  membagi menjadi  3  skenario  dataset  yang  menunjukkan akurasi  tertinggi  pada  skenario  1.  Dataset  pada skenario  tersebut  terbagi  menjadi  70%  data training dan 30% data testing yang menghasilkan  akurasi  sebesar  75%.  Sehingga penerapan mean dan median untuk mencari nilai ambang  batas  pada preprosesing algoritma decision  tree C4.5  dengan  menerapkan  skenario tersebut  untuk  data training dan testing pada data uji penelitian ini.

## 5. REFERENSI
[1] I. C. Wibowo, A. C. Fauzan, M. Dwi, P. Yustiana, and F. A. Qhabib, “Komparasi Algoritma  Naive  Bayes  dan  Decision Tree  Untuk  Memprediksi  Lama  Studi Mahasiswa,”  vol.  1,  no.  2,  pp.  65–74,
2019.
[2] N. Azwanti, E. Elisa, U. P. Batam, and J. R.  S.  Kuning,  “InfoTekJar :  Jurnal Nasional  Informatika  dan  Teknologi Jaringan Analisis Pola Penyakit Hipertensi Menggunakan  Algoritma C4 . 5,” vol. 2, 2019. [3] I. Massulloh and Fitriyani,
“Implementasi  Algoritma  C4.5  Untuk Klasifikasi  Anak  Berkebutuhan  Khusus Di  Ibnu  Sina  Stimulasi  Center,”
eProsiding  Sist.  Inf. ,  vol.  1,  no.  1,  pp. 136–144, 2020.
[4] A. S. Budiman and X. A. Parandani, “Uji Akurasi  Klasifikasi  Dan  Validasi  Data
Pada  Penggunaan  Metode  Membership Function  Dan  Algoritma  C4.5  Dalam Penilaian  Penerima  Beasiswa,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol.  9,  no.  1,  pp.  565–578,  2018,  doi: 10.24176/simet.v9i1.2021.
[5] N.  Cahyani  and  M.  A.  Muslim, “Increasing  Accuracy  of  C4  .  5 Algorithm  by  Applying  Discretization and  Correlation-based  Feature  Selection for  Chronic  Kidney  Disease  Diagnosis,” vol. 12, no. 1, pp. 25–32, 2020.
[6] A.  Ferchichi,  K.  Nouira,  and  A.  Cherfi, “MC4.5  decision  tree  algorithm:  an improved  use  of  continuous  attributes,”
Int.  J.  Comput.  Intell.  Stud. ,  vol.  9,  no. 1/2, p. 4, 2020, doi: 10.1504/ijcistudies.2020.10028137.
[7] M.  A.  Muslim,  S.  H.  Rukmana,  E. Sugiharti,  B.  Prasetiyo,  and  S.  Alimah, “Optimization  of  C4.5  algorithm-based particle  swarm  optimization  for  breast cancer  diagnosis,” J.  Phys.  Conf.  Ser. , vol.  983,  no.  1,  pp.  0–7,  2018,  doi: 10.1088/1742-6596/983/1/012063.
[8] A.  Djebbar,  H.  Djellali,  H.  F.  Marouani, and  C.  Base,  “A  new  modified  C4  .  5 Algorithm  for  improving  case  retrieval  4 PROPOSED
ARCHITECTURE
2 PROBLEM  AND  OBJECTIVE  3  CASE BASED REASONING,” no. June, pp. 4–
5, 2019.
[9] Elin Nurlia and U. Enri, “Penerapan Fitur
Seleksi Forward Selection Untuk Menentukan  Kematian  Akibat  Gagal Jantung  Menggunakan  Algoritma  C4.5,”
vol. 6, no. 1, pp. 42–50, 2021.
[10] D.  Derisma,  “Perbandingan  Kinerja Algoritma untuk Prediksi Penyakit Jantung dengan Teknik Data Mining,” J.
Appl.  Informatics  Comput. ,  vol.  4,  no. 1, pp. 84–88, 2020, doi: 10.30871/jaic.v4i1.2152. [11] J.  J.  Pengaribuan,  C.  Tedja,  and  W. Sentosa, “Perbandingan Metode
Algoritma  C4.5  dan  Extreme  Learning
Machine  Untuk  Mendiagnosis  Penyakit Jantung  Koroner,” Informatics  Eng.  Res. Technol. , vol. 1, no. 1, pp. 1–7, 2019.
[12] S.  R.  J.  I.  Alham,  “Sistem  Diagnosis Penyakit Jantung Koroner Dengan Menggunakan  Algoritma  C4.5  Berbasis
Website  (Studi  Kasus:  RSUD  Dr. Soedarso  Pontianak),” Petir ,  vol.  14,  no. 2, pp. 214–222, 2021, doi: 10.33322/petir.v14i2.1338. [13] Fedesoriano,  “Dataset  Prediksi  Gagal Jantung,” September 2021 . https://www.kaggle.com/fedesoriano/hea rt-failure-prediction  (accessed  Dec.  14,
2021).
[14] Suyanto, Data  Mining  Untuk  Klasifikasi dan  Klasterisasi  Data ,  Revisi.  Bandung:
Informatika Bandung, 2019.
[15] I.  Yulianti,  R.  A.  Saputra,  M.  S. Mardiyanto, and A. Rahmawati,
“Optimasi  Akurasi  Algoritma  C4.5 Berbasis  Particle  Swarm  Optimization dengan  Teknik  Bagging  pada  Prediksi Penyakit  Ginjal  Kronis,” Techno.Com , vol.  19,  no.  4,  pp.  411–421,  2020,  doi: 10.33633/tc.v19i4.3579.
[16] N. A. Sinaga, A. T. Purba, K. Akuntansi, P.  B.  Indonesia,  T.  Komputer,  and  P.  B. Indonesia,  “Penerapan  algoritma  c.45 untuk  memprediksi  tingkat  kepuasan mahasiswa  terhadap  politeknik  bisnis indonesia,” vol. 4, pp. 245–254, 2021.
[17] B.  Santosa  and  A.  Umam, Data  Mining dan  Big  Data  Analytics ,  2nd  ed.
Yogyakarta:  Penebar  Media  Pustaka,
2018.
[18] H. D. Fahma and A. C. Fauzan, “Prediksi Keberlangsungan Studi
Mahasiswa Fakultas  Ilmu  Pendidikan  dan  Sosial Universitas Nahdlatul Ulama Blitar,” vol.
1, no. 2, pp. 110–119, 2021.
[19] H.  H.  Patel  and  P.  Prajapati,  “Study  and Analysis  of  Decision  Tree  Based Classification  Algorithms,” Int. J. Comput. Sci. Eng. , vol. 6, no. 10, pp. 74– 78, 2018, doi: 10.26438/ijcse/v6i10.7478.
[20] M.  Hasnain,  M.  F.  Pasha,  I.  Ghani,  M.
Imran, M. Y. Alzahrani, and R. Budiarto, “Evaluating Trust Prediction and
Confusion  Matrix  Measures  for  Web Services  Ranking,” IEEE  Access ,  vol.  8,
pp. 90847–90861, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.2994222.
[21] V.  S.  Ginting,  Kusrini,  and  E.  Taufiq, “Implementasi  algoritma  c4.5  untuk memprediksi  keterlambatan  pembayaran sumbangan  pembangunan  pendidikan sekolah  menggunakan  python,”  vol.  10, pp. 36–44, 2020.