## PENERAPAN ALGORTIMA C4.5 UNTUK PENENTUAN KELAYAKAN KREDIT
Siti Nur Khasanah Sistem Informasi STMIK Nusa Mandiri Jakarta Jl. Damai No 8 Warung Jati Barat Margasatwa, Jakarta Selatan siti.skx@nusamandiri.ac.id
Abstract— Bad credit is one of the credit risk faced by  the  financial  industry.  Bad  credit  happens if in the long term, financial institutions can not attract loans  within  the  stipulated  time.  Credit  scorings can be used to assist in determining the feasibility analysis of the credit applicant. With proper credit scoring  models,  banks  can  evaluate  whether  an applicant  is  eligible  to  get  credit  or  not.  In  this study,  carried  out  the  classification  of  the customers  who  are  categorize  as  good  customers and  bad  customers  by  algorithm  C4.5.  The  test results  obtained  for  the  accuracy  value  of  C4.5 88.52%.
Keyword  :  algorithm  classifier,  c4.5,  credit scoring
Intisari — Kredit  macet  merupakan  salah  satu resiko  kredit  yang  dihadapi  oleh  industri keuangan.  Kredit  macet  terjadi  apabila  dalam jangka  panjang,  lembaga  keuangan  tidak  dapat menarik  pinjaman  kredit  dalam  waktu  yang ditentukan.  Penilaian  kredit  dapat  digunakan untuk membantu analisa kredit dalam menentukan  kelayakan  pemohon.  Dengan  model penilaian  kredit  yang  tepat,  bank  dapat mengevaluasi  apakah  pemohon  layak  untuk mendapatkan  kredit  atau  tidak.  Pada  penelitian ini,  dilakukan  klasifikasi  terhadap  nasabah  yang dikategorikan  nasabah  lancar  dan  bermasalah dengan  membandingkan  algoritma C4.5 .  Dari hasil  pengujian  kemudian    didapatkan  nilai akurasi C4.5 sebesar 88.52%.
Kata  Kunci : algoritma  klasifikasi ,  c4.5, penilaian kredit
PENDAHULUAN
Salah satu sistem pembiayaan alternative  yang  cukup  berperan  aktif  dalam menunjang  dunia  usaha  akhir-akhir  ini  yaitu pembiayaan  konsumen  atau  dikenal  dengan istilah  customer  finance.  Berdasarkan  pasal  1 pada  Keputusan  Presiden  No  61  Tahun  1988 tentang  Lembaga  Pembiayaan,  perusahaan pembiayaan konsumen adalah badan usaha yang melakukan pembiayaan pengadaan barang untuk
kebutuhan konsumen dengan sistem pembayaran berkala. Sejak diiumumkannya Paket Kebijaksanaan  20  Desember  1988,  mulai diperkenalkan pranata hukum di Indonesia, salah satu  diantaranya  adalah  pembiayaan  konsumen. Dengan  memanfaatkan  lembaga  pembiayaan  ini, masyarakat  yang  tadinya  sulit  untuk  membeli barang  kebutuhannya  secara  tunai,  kini  dengan bantuan  pembiayaan  konsumen  kebutuhan mereka  dapat  terpenuhi.  Konsumen  yang berkepentingan menghubungi perusahaan pembiayaan  konsumen  agar  dapat  membayar secara  tunai  harga  barang  kebutuhan  yang dibelinya  dari  pemasok  (Supplier)  dengan ketentuan pembayaran kembali harga barang itu kepada  perusahaan  konsumen  dilakukan  secara angsuran.  Dengan  cara  demikian,  kebutuhan masyarakat  dapat  terpenuhi  secara  wajar.  Pada akhirnya banyak masyarakat yang menggunakan jasa  perusahaan  finansial  dengan  memanfaatkan jasa  lembaga  pembiayaan  dalam  bentuk pembiayaan konsumen untuk memenuhi sandang, pangan dan papan.
PT.  Mitra  Dana  Putra  Utama  Finance merupakan  salah  satu  perusahaan  pembiayaan konsumen  yang  juga  menerapkan  prinsip  umum yang  berlaku  dalam  perkreditan.  PT.  Mitra  Dana Putra Utama Finance menetapkan standar untuk menerima  dan  menolak  konsumen.  Prinsip- prinsip  yang  dimaksud  adalah  Character, Capacity,  Capital,  Collateral  dan  Condition  atau yang biasa disebut sebagai 5C. Pada kenyataannya,  bisnis  pembiayaan  konsumen  ini memang bukanlah tanpa resiko. Salah satu resiko adalah  macetnya  pembayaran  angsuran  oleh konsumen,  dalam  hal  ini  berarti  adanya  kredit bermasalah.
Dalam proses pemberian kredit pada PT. Mitra  Dana  Putra  Utama  Finance,  pemberian kredit  dilakukan  dengan  menganalisa  data-data para  calon  debitur.  Data  tersebut  dianalisa  oleh seorang  analisa  kredit.  Adanya  seorang  analisa kredit,  masih  saja  terdapat  debitur-debitur  yang macet  dikarenakan  kurang  akuratnya  (Swastina, 2013)(Iriadi  &  Nuraini,  2016)  analisa  kredit dalam  memberikan  analisanya.  Salah  satu tahapan  dalam  pengevaluasian  dan  penilaian tersebut adalah dengan melakukan
pengklasifikasian  nasabah  berdasarkan  kriteria- kriteria  tertentu  yang  telah  menjadi  standar  di setiap Bank (Rani, 2015)
Beberapa tahun terakhir banyak metode yang  digunakan  untuk  klasifikasi  data  (Santoso, 2014).  Klasifikasi  data  mining  dengan  model algoritma  C4.5  dilakukan  dengan  pengujian- pengujian yang terukur melalui uji AUC, ROC dan T-Test  dengan  bantuan  rapid  miner  (Sucipto, 2015).  Akurasi  pengujian  dengan  menggunakan algoritma  C4.5  masih  baik  dan  dapat  dijadikan salah  satu  pedoman  untuk  deteksi  kredit  macet sebelum ada keputusan member atau tidak calon nasabah baru (Sucipto, 2015).
Berdasarkan  Khasanah  (2017)  di  atas maka  pada  penelitian  ini  akan  menggunakan model  pohon  keputusan  dengan  algoritma  C4.5. Model  ini  akan  digunakan  untuk  memprediksi apakah debitur nantinya akan bermasalah dalam pembayaran  kreditnya  atau  tidak.  Model  C4.5 dipilih  karena  proses  learning  dan  klasifikasi pohon  keputusan  sederhana  dan  cepat.  Secara umum, hasil klasifikasi metode pohon keputusan juga lebih mudah dipahami dan diinterpretasikan (Rahmayuni, 2014).

## BAHAN DAN METODE
Metode  penelitian  kuantitatif  dibagi menjadi  tiga  sub  kategori  yaitu  inferentia, experimental  dan  simulasi.  Jenis  penelitian  yang digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  penelitian Experiment.  Penelitian  eksperimen  melibatkan penyelidikan perlakuan parameter/variabel tergantung  pada  penelitinya  dan  menggunakan tes yang dikendalikan oleh si peneliti itu sendiri. Dalam  penelitian  ini  akan  digunakan  algoritma C4.5  Classifier Jenis  data  yang  digunakan  adalah data pengajuan kredit pada PT. Mitra Dana Putra Utama  Finance  cabang  Jurumudi,  sedangkan software  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah Rapidminer 5.3 dan Microsoft Excell 2013.
Pada  penelitian  ini,  teknik  pengambilan sampel  dengan  menggunakan  rumus  Slovin. Rumus  Slovin  digunakan  untuk  menentukan ukuran sampel minimal (n) jika diketahui ukuran populasi (N) pada taraf signifikansi:
Keterangan: S = Jumlah Sampel N = Jumlah Populasi E = Taraf Signifikansi
Populasi  yang  terdapat  pada  PT.  Mitra Dana  Putra  Utama  Finance  sebesar  1200
nasabah.  Maka  jumlah  sampel  dapat  dihitung sebagai berikut:
S =         1200 = 300 1+1200(5%)²
Berdasarkan  perhitungan  di  atas,  maka sampel  data  yang  digunakan  sebanyak  300  data. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah sampel  data  nasabah  selama  tiga  tahun,  yaitu sampel  data  dari  tahun  2012,  2013  dan  2014. Data yang dikumpulkan sebanyak 300 data yang terdiri dari 218 data nasabah lancar dan 82 data nasabah bermasalah.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  metode    penelitian  eksperimen,  digunakan model  proses  CRISP-DM  (Cross-  Standard Industry  Process  for  Data  Mining)  yang  terdiri dari 6 tahapan (Larose, 2005):

## 1) Tahap Bussiness Understanding
Berdasarkan  data  nasabah  kredit  pada PT. Mitra Dana Putra Utama Finance Tahun 2012, 2013  dan  2014  terlihat  bahwa  nasabah  dengan status  kreditnya    macet  cukup  banyak,  hal  ini menjadi  sebuah  masalah  dan  kendala  bagi  PT. Mitra  Dana  Putra  Utama  Finance  khususnya karena  akan  berakibat  pada  kurang  akuratnya analisa  kredit.  Dalam  beberapa  penelitian  telah dilakukan  proses  analisa  kredit  dengan menggunakan  algoritma  C4.5  Classifier  dengan tujuan analisa yang dilakukan akan lebih akurat.

## 2) Tahap Data Understanding
Atribut atau variabel yang ada sebanyak 12  atribut  (data  lengkapnya  bisa  dilihat dilampiran).  Setelah  dilakukan  proses  data understanding,  atribut  atau  variabel  yang digunakan  terdiri  dari  10  atribut  yang  terdapat dalam  data  status  kredit  nasabah.  Variabel- variabel  tersebut  ada  yang  tergolong  variabel prediktor  atau  pemrediksi    (Predictor  Variable) yaitu  variabel  yang  dijadikan  dasar  sebagai penentu resiko kredit  (Susanto & Suryadi, 2010). Variabel  yang  digunakan  yaitu  jenis  kelamin, radius  survey,  status  domisili,  pekerjaan,  besar penghasilan,  jumlah  peminjaman,  tenor,  jumlah tanggungan,  status  perkawinan  dan  kategori. Sedangkan  variabel  tujuan  adalah  kategori nasabah  (yang  menunjukan  status  kredit  lancar atau bermasalah).
3) Tahap Data Preparation
Beberapa  teknik  yang  dapat  dilakukan untuk  mendapatkan  dataset  yang  berkualitas tinggi  untuk  digunakan  dalam  analisis  data mining diantaranya adalah (Vercellis, 2009);

## a. Data Validation
Data validation dilakukan untuk mengidentifika si dan  menghapus  anomali  dan  inkonsistensi  data. Anomali  dan  inkonsistensi  data  dapat  terjadi dikarenakan  adanya  missing  values  dan  juga karena data yang dipakai mengandung nilai-nilai yang salah atau disebut noise atau outlier. b. Data Integration dan data transformation Data  Integration  dan  data  transformation diterapkan  pada  beberapa  dataset  untuk meningkatkan  akurasi  dan  efisiensi  dari  model pembelajaran  algoritma  yang  digunakan.  Pada tahap ini data yang akan diolah ditransformasikan ke dalam bentuk angka.
Tabel 1. Tabel Atribut yang Digunakan
Sumber : Khasanah (2017) (2017)
4) Tahap Modelling
Pada  tahap  ini,  data  preparation  yang telah  didapatkan  akan  dilakukan  pemodelan dengan  menggunakan  Algoritma  C4.5.  Tahap modelling  dilakukan  dengan  dua  cara  yaitu dengan  cara  manual  dan  dengan  menggunakan software Rapid Miner.
Perhitungan  manual  untuk  pembuatan model  algoritma  C4.5  dilakukan  dengan  cara mencari  nilai  gain  tertinggi  dari  setiap  atribut. Sedangkan untuk pembuatan model Naive Bayes Classifier dilakukan dengan menghitung probabilitas  prior  dan  probabilitas  posterior. Sedangkan  dalam  pembuatan  modelling  dengan menggunakan  software  rapid  miner.  Penjelasan secara  lengkap  tentang  model  yang  digunakan dan cara perhitungan manualnya.

## 5) Tahap Evaluation
Pada  tahap  evaluasi,  disebut  tahap klasifikasi karena pada tahap ini akan ditentukan pengujian  untuk  akurasi.  Tahap  pengujiannya adalah  melihat  hasil  akurasi  pada  proses klasifikasi Algoritma C.45 classifier serta evaluasi dengan ROC Curve.
Pada tahap eksperimen berikutnya yaitu yaitu  menghitung  dan  mendapatkan rule-rule yang  ada  pada  model  algoritma  yang  diusulkan. Dimana  dalam  penelitian  ini  menggunakan metode C4.5 classifier.
Dalam membuat pohon keputusan terlebih dahulu  menghitung  jumlah  class  nasabah  yang memiliki  kredit  lancar  dan  kredit  bermasalah. Setelah  diketahui  berapa  total  nasabah  yang memiliki kredit lancar dan bermasalah kemudian hitung  entropy  dari  masing-masing  class berdasarkan  atribut  yang  ditentukan  dengan menggunakan data training . Total data = 270 Total Kredit Lancar = 197 Total Kredit Bermasalah = 73 Entropy (Total) = (- 197 log2 (197 )) + (- _73 log2 ( 73 ))
270         270          270         270 Entropy (Total) = 0,84200
Untuk  mendapatkan  gain  tiap  atribut, maka  harus  dihitung  entropy  tiap  atribut berdasarkan  tiap  kasus.  Hasil  dari  perhitungan nilai gain dan entropy pada data nasabah dengan menggunakan  perbandingan  data  training  dan data  testing  sebesar  90%  dan  10%  ditunjukan pada tabel berikut:
Tabel 2. Perhitungan Gain Node 1
Sumber: Khasanah (2017) (2017)
Dari hasil hitungan entropy dan gain pada Tabel 1  terlihat  bahwa  atribut  radius  survey  yang diberi  warna  merah  memiliki  nilai  gain  paling tinggi  yaitu  0,41720.  Oleh  karena  itu  atribut radius  survey  menjadi  akar  atau  node  pertama dari pohon keputusan yang terbentuk. Pada  atribut  radius  survey  terdapat  4  cabang, yaitu  cabang  1,  2,  3  dan  4.  Cabang-cabang tersebut  belum  terklasifikasi  sehingga  perlu dilakukan  perhitungan    nilai  entropy  dan  gain untuk  masing-masing  cabang  tersebut.  Hasil perhitungan  untuk  node  1.1  dapat  dilihat  pada tabel 2 di bawah ini:
Tabel 3. Perhitungan Gain Node 1.1
Sumber: Khasanah (2017) (2017)
Dari  hasil  perhitungan  entropy  dan  gain yang  terdapat  pada  table  4.2  terlihat  bahwa atribut  jumlah  tanggungan  mempunyai  nilai paling  tinggi  yaitu  0,11350,  Pada  atribut  jumlah tanggungan terdapat tiga cabang yaitu 1, 2 dan 3. Setelah dilakukan hasil perhitungan entropy dan gain, maka pohon keputusan yang terbentuk akan terlihat seperti gambar 1 berikut:
Sumber: Khasanah (2017) (2017)
Gambar 1. Pohon Keputusan yang dibentuk
Dari  pohon  keputusan  yang  terbentuk  pada gambar 1 diperoleh rule model sebagai berikut:
1) if Radius_Survey = 1.0 and Jumlah_Tanggungan = 1.0 then Y  (99 / 0) 2) if Radius_Survey = 1.0 and Jumlah_Tanggungan = 2.0 and Status_Domisili = 1.0 and Besar_Penghasilan = 1.0 and Tenor = 2.0 then Y  (2 / 0) 3) if Radius_Survey = 1.0 and Jumlah_Tanggungan = 2.0 and Status_Domisili = 1.0 and Besar_Penghasilan = 1.0 and Tenor = 3.0 and Jumlah_Peminjaman = 1.0 and Jenis_Kelamin =  1.0  and  Pekerjaan  =  1.0  and Status_Perkawinan = 1.0 then Y  (2 / 1) 4) if Radius_Survey = 1.0 and Jumlah_Tanggungan = 2.0 and Status_Domisili = 1.0 and Besar_Penghasilan = 1.0 and Tenor = 3.0 and Jumlah_Peminjaman = 2.0 then Y  (1 / 0) 5) if Radius_Survey = 1.0 and Jumlah_Tanggungan = 2.0 and Status_Domisili = 1.0 and Besar_Penghasilan =  2.0  and  Jumlah_Peminjaman  =  1.0  then  Y (9 / 0) 6) if Radius_Survey = 1.0 and Jumlah_Tanggungan = 2.0 and Status_Domisili = 1.0 and Besar_Penghasilan =  2.0  and  Jumlah_Peminjaman  =  2.0  and Jenis_Kelamin = 1.0 and Pekerjaan = 1.0 and Tenor = 2.0 then Y  (2 / 0) 7) if Radius_Survey = 1.0 and Jumlah_Tanggungan = 2.0 and Status_Domisili = 1.0 and Besar_Penghasilan =  2.0  and  Jumlah_Peminjaman  =  2.0  and Jenis_Kelamin = 1.0 and Pekerjaan = 1.0 and
Tenor  =  3.0  and  Status_Perkawinan  =  1.0 then Y  (11 / 1) 8) if Radius_Survey = 1.0 and Jumlah_Tanggungan = 2.0 and Status_Domisili = 1.0 and Besar_Penghasilan =  2.0  and  Jumlah_Peminjaman  =  2.0  and Jenis_Kelamin = 1.0 and Pekerjaan = 1.0 and Tenor  =  3.0  and  Status_Perkawinan  =  2.0 then Y  (1 / 0) 9) if Radius_Survey = 1.0 and Jumlah_Tanggungan = 2.0 and Status_Domisili = 1.0 and Besar_Penghasilan =  2.0  and  Jumlah_Peminjaman  =  2.0  and Jenis_Kelamin = 1.0 and Pekerjaan = 2.0 then Y  (1 / 0) 10) if Radius_Survey = 1.0 and Jumlah_Tanggungan = 2.0 and Status_Domisili = 1.0 and Besar_Penghasilan =  2.0  and  Jumlah_Peminjaman  =  3.0  then  Y (6 / 0) 11) if Radius_Survey = 1.0 and Jumlah_Tanggungan = 2.0 and Status_Domisili = 1.0 and Besar_Penghasilan =  2.0  and  Jumlah_Peminjaman  =  4.0  then  Y (1 / 0) 12) if Radius_Survey = 1.0 and Jumlah_Tanggungan = 2.0 and Status_Domisili = 1.0 and Besar_Penghasilan = 3.0 then Y  (10 / 0) 13) if Radius_Survey = 1.0 and Jumlah_Tanggungan = 2.0 and Status_Domisili = 1.0 and Besar_Penghasilan = 4.0 then Y  (6 / 0) 14) if Radius_Survey = 1.0 and Jumlah_Tanggungan = 2.0 and Status_Domisili = 2.0 then Y  (14 / 0) 15) if Radius_Survey = 1.0 and Jumlah_Tanggungan = 2.0 and Status_Domisili = 3.0 and Jumlah_Peminjaman = 1.0 then N  (0 / 1) 16) if Radius_Survey = 1.0 and Jumlah_Tanggungan = 2.0 and Status_Domisili = 3.0 and Jumlah_Peminjaman = 2.0 then Y  (1 / 0) 17) if Radius_Survey = 1.0 and Jumlah_Tanggungan = 2.0 and Status_Domisili = 3.0 and Jumlah_Peminjaman  =  3.0  then  N    (0  /  1)if Radius_Survey = 1.0 and Jumlah_Tanggungan = 3.0 then Y  (8 / 0) 18) if Radius_Survey = 1.0 and Jumlah_Tanggungan = 4.0 then N  (0 / 3) 19) if Radius_Survey = 2.0 and Status_Domisili = 1.0  and  Besar_Penghasilan  =  1.0  and Jumlah_Peminjaman  =  1.0  and  Tenor  =  3.0 then Y  (1 / 0)
20) if Radius_Survey = 2.0 and Status_Domisili = 1.0  and  Besar_Penghasilan  =  1.0  and
Jumlah_Peminjaman  =  1.0  and  Tenor  =  4.0 then N  (0 / 1)
21) if Radius_Survey = 2.0 and Status_Domisili = 1.0  and  Besar_Penghasilan  =  1.0  and Jumlah_Peminjaman  =  2.0  then  N    (0  /  3)if Radius_Survey  =  2.0  and  Status_Domisili  = 1.0  and  Besar_Penghasilan  =  2.0  and Jumlah_Tanggungan = 1.0 then Y  (3 / 0) Berikut gambar pengujian modelnya menggunakan RapidMiner :
Sumber : Khasanah (2017) (2017) Gambar 2. Pengujian Algoritma C4.5 dengan RapidMiner
Hasil Pengujian Model Algoritma C4.5 Classifier ditunjukan pada gambar 3 di bawah ini:
Sumber : Khasanah (2017) (2017) Gambar 3. Hasil Pengujian Algoritma C4.5 dengan
RapidMiner
Jumlah  True  Positive  (TP)  adalah  183  record diklasifikasikan sebagai kredit LANCAR dan False Negative
(FN) sebanyak 17 record
diklasifikasikan  sebagai  kredit  LANCAR  tetapi
kredit  BERMASALAH.  Berikutnya    56  record untuk  True  Negative  (TN)  diklasifikasikan sebagai  kredit  BERMASALAH,  dan  14  record False Positive (FP) diklasifikasikan sebagai kredit BERMASALAH
tetapi kredit
LANCAR.
Berdasarkan  gambar  3  tersebut  menunjukan bahwa,  tingkat  akurasi  dengan  menggunakan algortima C4.5 Classifier adalah sebesar 88,52% dan dapat dihitung untuk mencari nilai accuracy, sensitivity, specificity, ppv, dan npv di bawah ini:
Sensitivity  =        TP      =       183      =  0.915 TP + FN       183 + 17
Specificity  =       TN        =      56     = 0.800
TN + FP  56 + 14 Accuracy   =  TP + TN      =            183 + 56 = 0.8852 TP + TN + FP + FN        183 + 56 + 14 + 17 PPV =                TP           =    183      = 0.9289 TP + FP       183 + 14 Precision =         TN           =     56     = 0.7671 TN + FN          56 + 17 Hasil perhitungan
divisualisasikan dengan  kurva  ROC.  Perbandingan  kedua    class bisa  dilihat    pada  Gambar  4.3  yang  merupakan kurva  ROC  untuk  algoritma    C45.    Kurva  ROC pada  gambar  4  mengekspresikan    confusion matrix    dari  gambar  3.  Garis    horizontal  adalah false  positives  dan  garis  vertikal    true  positives. Menghasilkan  nilai  AUC  (Area  Under  Curve) sebesar  0.799  dengan  nilai  akurasi  klasifikasi cukup (fair classification).
Sumber : Khasanah (2017) (2017) Gambar 4. Nilai AUC dalam grafik ROC Algoritma
C4.5 Classifier
Khasanah (2017) ini memperlihatkan bahwa nilai akurasi klasifikasi dengan menggunakan algoritma C4.5 sebesar 88.52%. Hasil ini berbeda dengan  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan oleh  Rahmayuni  pada  Tahun  2014,  dimana  pada penelitian  tersebut  akurasi  yang  dihasilkan adalah 85.61%.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penerapan  algoritma C4.5  classifier maka  dapat  disimpulkan  bahwa untuk  penentuan  kelayakan  kredit  apakah  calon nasabah akan menjadi nasabah yang pembayaran lancar  atau  bermasalah  dengan  menggunakan algoritma C4.5  classifier .  Khasanah  (2017)  untuk nilai  akurasi  algoritma  C4.5 classifier dengan menggunakan  data  training  270  nasabah  adalah 88.52%.
Adapun saran-saran yang dapat disampaikan  yaitu  Khasanah  (2017)  dapat diimplementasikan  ke  dalam  program  aplikasi yang bisa bermanfaat untuk seorang analis kredit dalam  menganalisa  kelayakan  kredit.  Saran  lain yang  dapat  disampaikan  yaitu  pengembangan penelitian  selanjutnya  dapat  menggunakan algoritma klasifikasi lainnya seperti Naive Bayes.

## REFERENSI
Iriadi, N., & Nuraeni, N. (2016). Kajian Penerapan Metode  Klasifikasi  Data  Mining  Algoritma C4. 5 Untuk Prediksi Kelayakan Kredit Pada Bank  Mayapada  Jakarta.  Jurnal  Teknik Komputer AMIK BSI, 2(1), 132-137.
Khasanah, S., N. (2017). Laporan Akhir Penelitian Mandiri.  Jakarta:  STMIK  Nusa  Mandiri Jakarta.
Rahmayuni, I.  (2014). Perbandingan Performansi Algoritma  C4.5  dan  Cart  Dalam  Klasifikasi Data  Nilai  Mahasiswa  Prodi  Teknik Komputer  Politeknik  Negeri  Padang.  Jurnal TEKNOIF, Vol. 2 No. 1 April 2014 : 40-46.
Rani,  L.  N.  (2015).  Klasifikasi  Nasabah
Menggunakan Algoritma C4.5 Sebagai Dasar Pemberian  Kredit.  Jurnal  KomTekInfo Fakultas  Ilmu  Komputer,  Volume  2,  No  2, Des 2015 : 33-38 .
Santoso,  T.  B.    (2014).  Analisa  dan  Penerapan Metode  C4.5  Untuk  Prediksi  Loyalitas Pelanggan.  Jurnal  Ilmiah  Fakultas  Teknik LIMIT’S, Vol. 10 No. 1, 1-10.
Sucipto, A. (2015). Prediksi Kredit Macet Melalui Perilaku  Nasabah  Pada  Koperasi  Simpan Pinjam  Dengan  Menggunakan  Metode Algoritma Klasifikasi C4. Jurnal DISPROTEK, Volume 6 No 1 : 75-87.
Swastina,  L.  (2013).  Penerapan  Algoritma  C4.  5 Untuk Penentuan Jurusan Mahasiswa. Jurnal GEMA AKTUALITA, 2(1), 93-98.