## ANALISA ALGORITMA DECISION TREE DAN NAÏVE BAYES PADA PASIEN PENYAKIT LIVER
Nadia Tiara Rahman 1)
1 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Darwan Ali Sampit email: nadiatiara0505@gmail.com

## Abstract
Liver  disease  is  a  disease  caused  by  consuming  alcohol,  liver  fat,  and  genitics  from  the elderly, diabetes, obesity in the body and chemical compounds derived from drugs. Liver or called liver  is  the  largest  and  most  important  human  organ.  Liver  disease  can  carry  out  physical examinations of parts of the body including the lungs, heart, skin, brain, nervous system, and stomach which can provide clues to the causes of liver disease. The liver functions as a detoxification in poisons in the body. The data studied were the results of examination of the data obtained as many as 583 data  with  416  people  detected  "positive"  liver  disease  and  167  people  "negative"  liver  disease. Therefore we needed a data mining analysis system with the Decision Tree Algotithmic method which has an optimal accuracy value of 70.29% with AUC 0.757 while using the Naive Bayes algorithm has an optimal accuracy value of 67.05% with AUC 0.714. The results of the discussion can be concluded that the method that provides fractions for problems in identifying liver disease is the Decision Tree (C4.5).
Keywords: Data Mining, Decision Tree (C4.5), Naïve Bayes, Liver disease, RapidMiner

## Abstrak
Penyakit liver merupakan penyakit yang disebabkan mengkonsumsi alkohol, pelemakan hati, genitika dari orang tua, diabetes, obesitas pada tubuh dan senyawa kimia yang berasal dari obat- obatan. Liver atau disebut hati merupakan organ manusia yang terbesar dan penting. Penyakit liver dapat  melakukan  pemeriksaan  fisik  bagian  pada  tubuh  termasuk  paru-paru,  jantung,  kulit,  otak, system  saraf,  dan  perut  yang  dapat  memberikan  petunjuk  untuk  penyebab  penyakit  hati.  Hati berfungsi  sebagai  detoksifikasi  pada  racun  dalam  tubuh.  Data  yang  diteliti  merupakan  hasil pemeriksaan  terhadap  data  di  peroleh  sebanyak  583  data  dengan  416  orang  terdeteksi  “positif” penyakit liver dan 167 orang “negative” penyakit liver. Oleh karena itu diperlukan sistem analisa data mining dengan metode Algotitma Decision Tree yang mempunyai nilai optimal akurasi sebesar 70.29%  dengan  AUC  0.757  sedangkan  menggunakan  Algotitma    Naïve  Bayes  mempunyai  nilai optimal akurasi sebesar 67.05% dengan AUC 0.714. Hasil pembahasan dapat disimpulkan bahwa metode yang memberikan pecahan untuk permasalahan dalam mengindentifikasi penyakit liver ialah Decision Tree (C4.5).
Keywords: Data Mining, Decision Tree (C4.5), Naïve Bayes , Penyakit Liver, RapidMiner

## PENDAHULUAN
Penyakit liver merupakan penyakit peradangan pada hati manusia, yang mana kesehatan  organ  hati  sangat  penting  bagi tubuh manusia. Hati merubah zat beracun menjadi  nutrisi  dan  kemudian  tubuh menggunakan untuk mengendalikan hormon  dalam  tubuh (Abdar,  M.,
Zomoradi-Mogham, M., Das, R., & Ting, I.-H.  2016).  Selain  itu,  menghasilkan
protein untuk membantu darah membeku, dan  menguraikan  dalam  sel  darah  merah dan  menguraikan  zat-zat  kimia.  Faktor- faktor munculnya penyakit liver merupakan mengkonsumsi alkohol, pelemakan  hati,  genitika  dari  orangtua, diabetes dan obesitas pada tubuh. Dampak cedera  pada  liver  ini  mencakup  radang, pembekuan darah, dan gagal hati . Kinerja hati  adalah  penetral  racun  dalam  tubuh menjadikan  racun-racun  yang  selama  ini
masuk  melalui  makanan  yang  mampu menetralisir  melalui  hati (Global,  Citra Yustitya.2018).
Penyakit liver, salah satu penyakit penyumbang  kematian  karena  dianggap sebagai  pembunuh  diam-diam  tanpa genjala.  Menurut  WHO  (World  Health Organization) tahun 2013, angka penderita penyakit  liver  di  Indonesia  mencapai  28 juta  orang.  Penyakit  liver  di  indoneisa adalah salah satu dari 10 penyakit terbesar tingkat  kemaitiannya  (Pura  May  Candra Abrianto. 2018).
Diagnosis merupakan proses untuk menentukan  sifat  suatu  penyakit  atau kelainan  yang  akan  membedakannya  dari keadaan yang mungkin terjadi,
mengindentifikasi  penyakit  liver  dapat melakukan pemeriksaan fisik bagian pada tubuh  termasuk  paru-paru,  jantung,  kulit, otak,  system  saraf,  dan  perut  yang  dapat memberikan  petunjuk  untuk  penyebab penyakit  hati  (Mandal,Anya.  2019). Dalam bidang kesehatan, kesalahan dalam mendiagnosa penyakit yang dialami pasien adalah  tanggung  jawab  yang  paling  berat unruk  diemban  oleh  ahli  kesehatan. Kesalahan  dalam  mendiagnosa  penyakit dapat menyebabkan hal yang membahayakan  bagi  kesehatan  pasien bahkan  dapat  menyebabkan  kematian (Neshat,  Mehdi  Mehdi  Sargozei,  Adel
Nadjran Toosi, and Azra Masoimo. 2012).
Data mining adalah proses menemukan  pengetahuan  menarik  dari data  dalam  jumlah  besar (Han,  J.  and Kamber,  M.  2000).  Adalah  suatu  proses ekstrasi atau penggalian data yang belum diketahui  sebelumnya  namun  dapat dipahami dan berguna dari database yang besar serta digunakan untuk membuat suati keputusan  bisnis  yang  sangat  penting (Connolly,  Thomas  and  Begg,  Carolyn. 2010).  Data  mining  adalah  ekstrasi informasi  atau  pola  yang  penting  atau menarik  dari  data  yang  ada  di  database yang besar. Dan dalam jurnal data mining juga dikenal dengan Knowleddge Discovery  in  Database (KDD) (Amril
Mutoi  Siregar,  S.Kom.,  M.Kom.  dan Adam Puspabhuana, S.Kom., M.Kom) Pada penelitian digunakan data mining dengan  merumuskan  masalah  dalam mengindentifikasi penyakit liver
menggunakan  metode Decision  Tree  dan Naïve  Bayes untuk  melakukan  komparasi untuk  menentukan  metode  mana  yang lebih  akurat.  Data  dalam  penelitian  ini bersumber dari
https://archive.ics.uci.edu/ml    data  yang diteliti  merupakan  hasil  pemeriksaan terhadap  583  orang  dari  wilayah  Andhra Pradesh, India.

## METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  ini  dilakukan sebagai pedoman peneliti untuk mnecapai hasil dan tujuan diharapkan.

## 1. Desain Penelitian
Jenis  penelitian  ini  disebut  dengan jenis  eksperimen,  bertujuan  melakukan perbandingan  pada  algoritma  Dessasion Tree  dan  Naïve  Bayes.  Penelitian eksperimen  komparatif  ini  dilandasi kerangka  pemikiran  pemecahan  masalah. Seperti pada gambar 1 dibawah ini:

## Gambar 1. Langkah-langkah penelitian
Permasalahan:  Belum  Mengetahui  algoritma yang tepat menentukan pasien penyakit liver
Komparasi:  Algoritma Decision  Tree  (C4.5) dan Naïve Bayes
Pengumpulan Data Pengolahan Data Awal Evaluasi dan Validasi
Hasil: dapat diketahui algoritma akurat yang dapat menentukan prediksi penyakit Liver
Tools RapidMiner

## 2. Pengumpulan Data
Dalam pengumpulan data terdapat sumber data, sumber data yang terhimpun langsung  oleh  peneliti  disebut  denga sumber primer, sedangkan apabila melalui tangan  kedua  disebut  sumber  sekunder (Amril  Mutoi  Siregar,  S.Kom.  M.Kom. dan Adam Puspabhuana, S.Kom. M.Kom). Data yang diperoleh adalah data sekunder karena diperoleh dari Data yang digunaan dalam penelitian ini bersumber dari alamat web:  http://archive.ics.uci.edu/ml/.  Data ini merupakan hasil pemeriksaan terhadap 583  orang  dari  wilayah  India,  Andhra Pradesh.  Adapun  atributnya age,  gender, Total Bilirubin, Direct Bilirubin, Alkaline Phosphotase,  Alamine  Aminotransferase, Aspartate Aminotransferase, Total
Protiens,  Albumin,  Ratio  Albumin  and
Globulin Ratio, dan class atau atribut hasil prediksi.
3. Pengumpulan Data
Pengolahan  data  ini  menngolongkan berdasarkan  Prediksi  Pasien  hasil  atribut dataset dari  atribut  class.  Dan  data  di peroleh  sebanyak  583  data  dengan  416 orang  terdeteksi  “positif”  penyakit  liver dan 167 orang “negative” penyakit liver.
4. Metode Yang Digunakan
Dalam  penelitian  ini  metode  yang digunakan  adalah  kalsifikasi  algoritma Decision  Tree  (C4.5) dan Naïve  Baye . Perhitungan terdapat yang manual dengan Excel danmenggunakan  pengujian Rapid Miner yang  nantinya  akan  dilakukan pengakurasian, apakah hasilnya akan sama atau  beda  dalam  memprediksi  penyakit liver.
5. Perhitungan Algoritma C4.5
Algoritma Decision  Tree dapat digunakan  untuk  memprediksi  atau mengkalasifikasi  suatu  kejadian  dengan pembentukan pohon keputusan antara lain Decision Tree atau C4.5 yang merupakan suatu  algoritma  yang  dikembangkan  oleh J.Ross Quilan (Novita, Rina. 2003-2016). Pohon keputusan adalah hasil dari proses perhitungan entropy dan information gain,
setelah perhitungan berulang-ulang sampai atribut memeiliki kelas dan tidak biasa lagi dilakukan proses perhitungan [12] . Terdapat tahapan  membuat  pohon  keputusan dengan  algotitma Decision  Tree (C4.5) yaitu:
1. Menyiapkan data training yang sudah dikelompolan  dengan  rumus  entropy sebgai berikut:
!"#$%&'()) = − - &.
/
012 log 6 (&.)
Sedngkan  rumus  untuk  mengitung masing  masing  valiabel  sebagai berikut:
!"#$%&' 7 ()) = ∑ |: ; | |:| < Entropy() < )

## 2. Selanjutnya menghitung gain
CD."(E) = !"#$%&'()) − !"#$%&' 7 ())
3. Hitung Nilai Splt Info sebagai pembagi untuk menghasilkan Gain Raito
)&G.#H"I%(J) = − - KJ L K |J| M LN2 log 6 O KJ L K |J| P
4. Menghitung Gain  Raito dan  memilih atribut data training yang tertinggi. CD."QD#.%(E) =
CD."(E)
)&G.#H"I% 7 (J)

## 6. Perhitungan Naïve Bayes
Naïve bayes merupakan klasifikasi  teori Bayesian yang  mana digunakan sebagai alat pengambil keputusan  dari  suatu  informasi.  Dengan mengkombinasikan  Probabilitas Bayes untuk  klasifikasi  ketidakpastian  data (Septiani,  Dwi  Wisati.  2017).  Metode  ini banyak  diterapkan  pada  hal  –  hal  yang berkenaan dengan diagnosa secara statistik yang  berhubungan  dengan  probabilistik serta  kemungkinan  dari  penyakit  dan gejala gejala yang berkaitan.
Torema Bayes memiliki  rumus  sebagai berikut:
R(S|T) = R(T|S) × R(V) R(W)
Langkah-langkah Algoritma Naïve Bayes:
1. Menyiapkan Dataset
2. Lalu  Hitung  jumlah  kelas  yang terdapat di data Training,
3. Lalu Hitung jumlah kasus dengan kelas yang sama,
4. Kemudian dikalikan hasil sesuai pada uji yang di cari kelasnya, Lalu  bandingkan  perkelas,  yang nilainya tinggi
7.  Perhitungan Rapid Miner Secara sederhana Rapidminer merupakan aplikasi yang dapat digunakan untuk  pengolahan  data  dengan  berbagai teknik  metode  dan  salah  satu  perangkat lunakRapid  miner  bersifat openscoure . Rapidminer merupakan teknik menyediakan  prosedur  pada data  mining
dan machine  learning yang  termasuk preprosesing,  modeling  dan  visualisasi (Novianti, Deny. 2019).

## 7.  Analisa Data
Dalam keberhasilan
transfromasi untuk  memudahkankan  pengelompokan nilai
berdasarkan referensi hasil labotarium, berikut paramenter atribut.
Gambar 2. Parmetnter atribut Dataset

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Pengujian Metode Decision Tree
Data yang digunakan dalam oenelitian
ini  adalah  data  pasien  liver  di  indian sebanyak  583  dari  416  pasien  positif penyakit  liver  dan  167  negatif  penyakit
liver  dengan  menggunkan  metode Naïve Bayes dan Decision Tree (C4.5).
Menghitung  jumlah  Atribut  “Positif” Dan  “Negatif.  Dari  jumlah  kasus  yang Positif  sebanyak  416  data  dan  jumlah kasus  Negatif  sebanyak  167  data  entropy secara keseluruhan.
!"#$%&'()) = − - &. / 012 log 6 (&.) = X− 416 583 × log 6 X 416 583 __
+ X− 167 583 × log 6 X 167 583 __
= 0.86409 Kemudian hitung entropy dan information gain .
Gambar 3. Entropy Dan Information Gain
Kemudian  Menghitung  Split  info sebagai  pembagi  dari  Gain  untuk  setiap atribut. Selanjutnya pilih Gain Raito yang memiliki nilai paling tinggi untuk dijadikan root node.
Gambar  4.  Split  info  dan  Gain
Dapat dilihat nilai tertinggi pada gain pada atribut Aspartate Aminotransferase yakini 0.054367  sehingga  atribut Aspartate
Aminotransferase dapat  disebut  sebagai akar  atau  bisa  disebut  root  dari  pohon keputusan. Perhitungan menentukan dapat atribut Aspartate  Aminotransferase <37 dan Aspartate  Aminotransferase >=37. Untuk  menentukan  simpul  selanjtnya dilakukan perhitungan niali Entropy, Gain, SplitInfo,  dan  Gain  Ratio  dengan  Cara yang  Sama,  sehingga  diperoleh  pohon keputusan seperti gambar dibawah ini: Gambar  5.  Pohon  Keputusan  Hasil Algoritma Decision Tree
Sumber: Hasil Penelitian (2020)
Dalam  pengujian  menggunakan Cross  Validation  untuk  menggunakan Algoritma Decision Tree ini menggunakan RapidMiner sebagai berikut:
Gambar 6. Pengujian Split Validation
Sumber: Hasil Penelitian (2020)

## Gambar 7. Validation Model Decision
Tree
Sumber: Hasil Penelitian (2020) 2. Pengujian Metode Naïve Bayes Naïve  Bayes merupakan  model  kedua setelah Decision Tree . Langkah yang akan dilakukan  adalah  menghitung  nilai probailitas nilai “Positif” dan “Negatif”dari  seluruh  data  menggunakan persamaan 1 sebagai berikut:
P(Positif) = 416 : 583 = 0.714 P(Negatif) = 167 : 583 = 0.286
Hasil  hitung  menggunakan  Naïve  bayes dengan probalitas prior table dibawah ini.

## Gambar  8.  Perhitungan  Probabalitas Prior Keseluruhan
Kegunaan  probalitas  prior  adalah menentukan  kelas  pada  kasus  baru  yang terdahulu  dihitung.  Porbabilitas  posterior disebut datanya bersumber dari data yang sebelumnya  dan  telah  di  sajikan.  Pada Gambar  7  perhitungan  probabalitas  prior keseluruhan, sebagai contoh diambil kasus seperti Gambar 7.  Probabilitas Prosterior
yang  mana  x  tersebut  adalah  data  yang diprediksi hasilnya.
Berdasarkan  dari  table  berikut  diketahui probabilitas  tiap  atribut  terhadap  kelas.
Maka selanjutnya menghitung keselururuhan  probabilitas  tiap  rule  yang diperoleh untuk atribut sebagai berikut:
1. Probabilitas diagnose Positif Liver = 0.714 x 0.421 x 0.779 x 0.558 x 0.635 x 0.034 x 0.445 x 0.647 x
0.300 x 0.644 x 0.738=
0.000114394
2. Probabilitas diagnose Positif Liver = 0.286 x 0.329 x 0.701 x 0.275 x 0.371 x 0.036 x 0.174 x 0.347 x 0.275 x 0.497 x 0.593= 1.18858E- 06
Dikarenakan 0.000114394 > 1.18858E-06 maka  dapat  disimpulkan  bahwa  data training  dari  hasil  perhitungan  nilai probabilitas  Positif  lebih  besar  dari probabilitas  Negatif,  dapat  disimpulkan bahwa klasifikasi Positif Liver.
Pengujian  metode  cross  validation  ini menggunakan aplikasi RapidMiner seperti berikut:
Gambar  9.  Pengujian Cross  Validation naïve bayes

## 3. Evaluasi dan validasi hasil
Setelah kedua data diolah maka dapat diuji  tingkat  akurasinya  untuk  metode
Decision Tree . Penelitian ini adalah untuk menentukan  data  yang  paling  akurat dengan  sebagai  acuan  diagnosis  pada penyakit  liver.  Pengujian  tingkat  akurasi dilakukan menggunakan confussion matrix dan kurva ROC/AUC ( Area Under Cover ). Hasil perhitungan data training menggunakan  Algoritma Decision  Tree (C4.5).  Diketahui  tingkat  akurasinya adalah  70.29%.  Dari  583  data  sebanyak 119  data  diprediksikan  yaitu  119  data “POSITIF” dan 46 data yang diprediksikan “POSITIF”  ternyata  “NEGATIF”.  Dan sebanyak  6  data  diprediksi  “NEGATIF” ternyata  termasuk  klasifikasi  “POSITIF” dan sebanyak 4 data diprediksikan sesuai yaitu  “NEGATIF”.  Tabel Confussion Matrix disajikan pada tabel 5 dan gambar 6  merupakan  grafik  ROC/AUC  ( Area Under  Cover )  dari  model Confussion Matrix yaitu 0.757.
Gambar 10. Akurasi Algoritma
Decision Tree

## Gambar  11.  Kurva  ROC  Algoritma Decision Tree
Hasil perhitungan akurasi menggunakan  naïve  bayes,  tingkat akurasinya  adalah  67.07%.  Data  yang sebelumnya  terdapat  583  data,  dari  583 data sebanyak 298 data diprediksikan yaitu 298  data  “POSITIF”  dan  74  data  yang diprediksikan
“POSITIF”
ternyata “NEGATIF”.  Dan  sebanyak  118  data diprediksi “NEGATIF” ternyata termasuk
klasifikasi  “POSITIF”  dan  sebanyak  93 data diprediksikan sesuai
yaitu
“NEGATIF”.  Tabel Confussion  Matrix
disajikan  pada  tabel  6  dan  gambar  7 merupakan grafik ROC/AUC ( Area Under Cover ).  Berikut  table  data  akurasi Naïve Bayes :
Gambar 12. Akurasi Naïve Bayes
Gambar 13. Kurva ROC dengan Naïve Bayes
Berdasarkan  pengujian  dari  analisa masing-masing  algoritma Decision  Tree (C4.5)  dan Naïve  Bayes diatas  dapat dirangkum sebagai berikut: Gambar 14. Perbandingan Performance Metode Performance  untuk  pengakurasian  AUC dapat  diklasifikasikan  lima  kelompok yaitu:
1. 0.90 – 1.00 = Exellent Classification
2. 0.80 – 0.90 = Good Classification
3. 0.70 – 0.80 = Fair Classification
4. 0.60 – 0.70 = Poor Classification
5. 0.70 – 0.80 = Failure Classification Berdasarkan klasifikasi dapat disimpulkan bahwa algoritma Decision Tree (C4.5) dan Naïve  Bayes termasuk  dalam Fair Classification (0.70 – 0.80) untuk prediksi penyakit liver.

## SIMPULAN DAN SARAN
Pada kesimpulan Dalam penelitian ini telah dilakukan pengujian pada data pasien penyakit  liver  menggunakan  metode
Decision  Tree (C4.5)  dan Naïve  Bayes . Untuk  mengetahui  komparasi  algoritma yang  paling  baik  dalam  menentukan penyakit  liver.  Untuk  mengukur  kinerja kedua metode tersebut digunakan metode pengujian Split  Validation dan Cross Validation.  Dapat  disimpulkan  bahwa metode Decision  Tree (C4.5)  dalam klasifikasinya menghasilkan akurasi 70.29%.  dan  nilai  AUC  0.757  yang termasuk dalam Fair Classification . Naïve Bayes  menghasilkan  akurasi  67.05%  dan nilai AUC 0.714. Dengan demikian dapat disimpulkan  metode  yang  memberikan pecahan  untuk  permasalahan  dalam mengindentifikasi  penyakit  liver  ialah Decision Tree (C4.5).

## TERIMA KASIH
Dalam  pelaksanaan  dan  pengerjaan laporan ini, penulis menyadari sepenuhnya bahwa  selesainya  jurnal  yang  tidak  lepas dari  dukungan,  serta  bimbingan  dari berbagai  pihak.  Oleh  karena  itu,  penulis ingin  menyampaikan  ucapan  terimakasih kepada:
1. Bapak  Nurrahman,  S.Kom.  M.M selaku  Pembimbing  I  yang  telah memberikan pengarahan, bimbingan,  saran  serta  dorongan kepada  penulis  untuk  menyusun laporan ini.
2. Bapak  Abdul  Aziz  M.Pd  selaku Pembimbing  II  yang  senantiasa meluangkan waktunya telah memberikan  bimbingan  kepada penulis  dalam  menyusun  laporan ini.
3. Rekan-rekan Program Studi Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Darwan Ali Sampit DAFTAR PUSTAKA Abdar, M., Zomoradi- Mogham,M.,Das,R.,& Ting,I.- H.(2016). Perfromce Analysis Of Classopaction Algorithms On Early
Detection Of Liver Disease.Elsevier,1-27, 2016 Global,  Citra  Yustitya.  (2018).”Sistem Pakar Penyakit Liver Menggunakan
K-Nearest  Neighbors  Algoritm Berbasis Website Volum 10. Pura  May  Candra  Abrianto.  (2018). Penerapan Metode K-Menas Clustering  Untuk  Mengelompokan Pasien Penyakit Liver Vol.2 No2. Mandal,Anya.,  MD.  Liver  Disease diagnosis,
(2019)
[https://www.news- medical.net/amp/health/Liver- disease-diagnosis.aspx]
Neshat,  Mehdi  Mehdi  Sargozei,  Adel Nadjran Toosi, and Azra Masoimo. (2012). Hepatitis  Disease  Diagnosis  using hybrid  case  based  reasoning  and paticle swarm optimization. Internasional  Scholary  Reaearch Netwrok: ISRN Artificil Intelligence Volume. Han, J. and Kamber. (2020). M.  Data  Mining:  Concepts  and
Techniques.  Morgan  Kaufmann, San Francisco, 2000 Connolly,  Thomas  and  Begg,  Carolyn.
(2010). Database  Systems:  A  Practical Approach to Design, Implementation,  and  Management, Fifth  Edition.  Pearson  Education, Boston.
Amril Mutoi Siregar, S.Kom. M.Kom. dan
Adam Puspabhuana, S.Kom. M.Kom.. DATA MINING: Pengolahan Data Menjadi Informasi dengan RapidMiner.
Septiani,  Dwi  Wisati  (2017).  Komparasi Metode  Kalsifikasi  Data  Mining Algoritma  C4.5  dan  Naïve  Bayes untuk  Prediksi  Penyakit  Hepatitis. Volume 13 No.1, Novianti,  Deny.  (2019).  Implementasi Algoritma  Naïve  Bayes  Pada Dataset  Hepatitis  Menggunakan Rapid Miner. Vol XXI, No.1,
Fathorazi Nur Fajri, “Perbandingan Sistem Klasifikasi  Naïve  Bayes  dan
Decision  Tree  Untuk  diagnose Penyakit Diabetes ”
Eva Rahmawati. (2015) “Analisa Komparasi Algoritma Naive Bayes Dan  C4.5  Untuk  Prediksi  Penyakit
Liver”.VolXII,No2,
Novita,Rina. (2003-2016) Teknik  Data  Mining  Algoritma C4.5.IlmuKomputer.com, Ridwan.(2008)
”Metode  dan  Teknik  Menyusun Tesis .Bandung:Alfabeta
T.Sutojo,  S.Si,  M.Kom  ,  Edy  Mulyanto, S.Si,  M.Kom  dan  Dr.  Vincent Suhartono. ( 2011).
Andi Cynithia,E.P and Ismanto,E (2018). ‘Metode  Decision  tree  algoritma C4.5  dalam  mengkalifikasi  data penjualan  ‘,  Jurnal  riset  system onformasi  dan  teknik  informatika (JURASI), 3 juli, pp.1-13. Medha, Andro,Ied Dan Haspari,Puspita.,Dian. (2019) Implementing Fuzzy Decesion Tree For  Predicting  Liver  Desease  Of
ILPD (Indian Liver Patient Dataset). Vol5, No.2,