## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 196 − 202 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2565

## Penerapan Algoritma C4.5 Dalam Mengukur Tingkat Kepuasan Mahasiswa Terhadap Pelayanan Program Studi
Joko Saputro 1 , Asruddin 1,* , Alexius Ulan Bani 1 , Mesran 2
1 Program Studi Sistem Komputer, Universitas Bung Karno, Jakarta, Indonesia
2 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1 jokosaputro@ubk.ac.id, 2,* asruddin@ubk.ac.id, 3 alexiusulanbani@ubk.ac.id, 4 mesran.skom.mkom@gmail.com Email Penulis Korespondensi: asruddin@ubk.ac.id Submitted: 21/11/2022 ; Accepted: 29/11/2022 ; Published: 30/11/2022
Abstrak− Dalam  upaya  meningkatkan  kualitas  kerja  seseorang,  maka  dapat  dilakukan  suatu  penilaian.  Sebab  dengan  adanya penilaian maka dapat dilakukan evaluasi terhadap tingkat kualitas kerja seseorang. Pada suatu Universitas terdapat banyak program studi. Dimana salah-satu program studi yang ada di universitas tersebut adalah program studi teknik informatika. Dalam melakukan tugas dan tanggung jawabnya, kampus melakukan upaya meningkatkan kualitas kerja, pihak pimpinan melakukan evaluasi dengan melakukan penilaian terhadap kualitas kerja para staf di universitas tersebut. Dalam mengukur kualitas kerja dari pada staff yang bekerja di Program Studi, pihak pimpinan melakukan penilaian terhadap program studi tersebut. Dalam melakukan penilaian dengan cara mengukur tingkat kepuasan mahasiswa terhadap Program Studi. Berdasarkan penelitian ini disimpulkan bahwa  mahasiswa PUAS terhadap layanan dari Program Studi.
Kata Kunci : Data Mining; Algoritma C4.5; Kepuasan Mahasiswa
Abstract− In an effort to improve the  quality of one's work, an assessment can be carried out. Because with the assessment, an evaluation of the level of quality of a person's work can be carried out. At a university there are many study programs. Where one of the study programs at the university is the informatics engineering study program. In carrying out their duties and responsibilities, the campus makes efforts to improve the quality of work, the leadership evaluates by evaluating the quality of work of the st aff at the university. In measuring the quality of work of the staff working in the Study Program, the leadership conducts an assessment of the study program. In conducting the assessment by measuring the level of student satisfaction with the Study Program. Bas ed on this study, it was concluded that PUAS students towards the services of the Study Program.
Keywords: Data Mining; C4.5 Algorithm; Student Satisfaction

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  upaya  meningkatkan  kualitas  kerja  seseorang,  maka  dapat  dilakukan  suatu  penilaian. Sebab  dengan  adanya penilaian maka dapat dilakukan evaluasi terhadap tingkat kualitas kerja seseorang. Diamana dengan dilakukan suatu penilaian, seseorang akan memberikan yang terbaik dalam melakukan sesuatu. Sebab penilaian dapat meningkatkan motivasi kerja dari seorang pekerja[1]. Hal ini dilakukan oleh seorang terhadap pemimpin karyawan atau orang yang bekerja dengan pemimpin tersebut, untuk melakukan evaluasi dan peningkatan kualitas dari instansi tersebut[2]. selain itu dengan adanya penilaian ini, dapat dilakukan introspeksi diri dan melihat apa yang kurang dan apa yang sebaiknya ditingkatkan dalam hal memajukan suatu instansi tersebut.
Universitas  merupakan  salah  satu  bentuk  perguruan  tinggi  yang  memiliki  banyak  program  studi,  dimana salah-satu program studi yang ada di universitas tersebut adalah program studi teknik informatika. Dalam melakukan tugas  dan  tanggung  jawabnya,  kampus  melakukan  upaya  meningkatkan  kualitas  kerja,  Pihak  Pimpinan  melakukan evaluasi  dengan  melakukan  penilaian  terhadap  kualitas  kerja  para  staf  di  universitas  tersebut.  pada  penelitian  ini berfokus kepada Program Studi Teknik Informatika. Dalam mengukur kualitas kerja dari pada starf yang bekerja di Program Studi Teknik Informatika, pihak Pimpinan melakukan penilaian terhadap program studi tersebut.
Dalam melakukan penilaian terhadap layanan dari Program Studi Teknik Informatika, maka dapat dilakukan dengan  mengukur  tingkat  kepuasan  mahasiawa  terhadap  pelayanan  yang  dilakukan  oleh  Program  Studi  Teknik Informatika tersebut[3][4]. untuk mengukur tingkat kepuasan tersebut, dapat dilakukan dengan berbagai cara. Salah- satu cara yang efektif adalah dengan melakukan survey atau melakukan pembagian angket kepada mahasiswa dengan isian sesuai dengan tujuan awal angket tersebut dibagikan yaitu mengukur kepuasan mahasiswa terhadap kualitas kerja dari Program Studi Teknik Informatika tersebut. dalam melakukan pembagian angket, akan ada banyak jawaban yang bervariasi  dari  setiap  mahasiswa  yang  merespon  angket  tersebut,  oleh  karena  itu  dibutuhkan  suatu  sistem  dalam melakukan penarikan kesimpulan terhadap survey yang dilakukan.
Data Mining merupakan salah-satu kegiatan yang didalamnya merupakan proses pengumpulan data, pemakaian dan  penggunaan  data,  penggalian  data,  pencarian  pengetahuan  untuk  mencari  data  baru,  dan  lain  sebagainya  serta pemakaian  data  yang  sudah  ada  sebelumnya  yang  pada  akhirnya  digunakan  untuk  memperoleh  pengetahuan, informasi,  pola,  hubungan  atau  keteraturan  antara  setiap  data  dengan  jumlah  yang  sangat  besar[5][6][7].  Dimana informasi atau pengetahuan tersebut akan dapat diolah menggunakan algoritma/metode/teknik tertentu sesuai dengan kebutuhan pengelolanya, dan pada akhirnya akan menghasilkan informasi baru sesuai dengan apa yang dicari   oleh

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 196 − 202 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2565
pengelola data tersebut[8]. Pada penelitian ini, peneliti melakukan pengelolaan data dengan tujuan untuk membantu pihak pimpinan dalam mengelola hasil survei yang pada akhirnya akan dapat dilihat berdasarkan hasil survei tersebut mengenai kepuasan mahasiswa terhadap pelayanan yang dilakukan oleh Program Studi Teknik Informatika.
Dalam data mining, dibutuhkan suatualgoritma yang dipakai dalam melakukan penelitian. banyak metode dan algoritma  yang  dapat  dipakai  pada  saat  mengelola  Data  Mining,  seperti Algoritma  K-Medoids, yang  dipakai  untuk pengklasteran, algoritma Apriori yang dapat dipakai untukmengetahui pola, dam masih banyak algotima lainnya sesuai dengan tujuan penelitian dilakukan. Pada penelitian ini, algoritma yang dipakai adalah algoritma C4.5. algoritma C4.5 merupakan algoritma dalam data mining yang fungsi  utamanya adalah dalam  melakukan klasifikasi, dimana dalam data  yang  berjumlah  besar,  akan  ada  banyak  jenisnya,  oleh  karena  itu,  data  yang  berjumlah  besar  tesebut  akan dikasifikasikan  berdasarkan  kesamaannya.  Algoritma  C4.5  merupakan  algoritma  yang  dapat  digunakan  untuk mengetahui hubungan tau kedekatan dari setiap data yang ada, dengan menemukan hubungan dari setiap variabel dari setiap input atau atribut kriteria dengan variabel target ( decision attribute) dimana hasil dari atribut target tersebut akan dibuat menjadi suatu pohon keputusan.
Penelitian terdahulu  dilakukan oleh Hikma Widayu dkk yang dilakukan pada tahun 2017 mengenai  prediksi jenis transaksi nasabah dengan menggunakan algoritma C4.5 dengan hasil penelitian ada 5 (lima) kriteria dan 50 data alternatif  yang  diolah[9].  Penelitian  selanjutnya  dilakukan  pada  tahun  2018  dengan  peneliti  bernama  Yogiek  indra Kurniawan  dengan  topik  mengenai  perbandingan  Algoritma  Naïve  Bayes  dengan  C4.5  dalam  klasifikasi  data mining[10]. Penelitian terdahulu lainnya dilakukan pada tahun 2017 dengan peneliti bernama Wisti Dwi Septiani dkk mengenai klasisfikasi data mining dalam memprediksi penyakit hepatitis[11]. Penelitian terkait lainnya dilakukan oleh peneliti bernama Sanni Ucha Putri dkk yang dilakukan pada tahun 2021 menenai prediksi penyakit diabetes  dengan menggunakan  algoritma  C.45[12].  Penelitian lainnya  dilakukan  oleh  Eka  Pandu  Cynthia  dkk  dimana  penelitian  ini dilakukan  pada  tahun  2018  dengan  topik  mengenai  pengkasifikasian  data  penjualan  bisnis  gerai  makanan  cepat saji[13].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Data Mining merupakan salah-satu kegiatan yang didalamnya merupakan proses pengumpulan data, pemakaian dan penggunaan  data,  penggalian  data,  pencarian  pengetahuan  untuk  mencari  data  baru,  dan  lain  sebagainya  serta pemakaian  data  yang  sudah  ada  sebelumnya  yang  pada  akhirnya  digunakan  untuk  memperoleh  pengetahuan, informasi, pola, hubungan atau keteraturan antara setiap data dengan jumlah yang sangat besar[14]. Dimana informasi atau pengetahuan tersebut akan dapat diolah menggunakan algoritma/metode/teknik tertentu sesuai dengan kebutuhan pengelolanya, dan pada akhirnya akan menghasilkan informasi baru sesuai dengan apa yang dicari  oleh pengelola data tersebut. Data  Mining merupakan  sebuah  tindakan  atau  melakukan  analisa  dengan  cara  melakukan  berbagai pengamatan terhadap sekumpulan data dengan ukuran yang sangat besar dengan hasil akhir yaitu untuk menemukan pola ikatan antar setiap data[15].

## 2.2 Algoritma C4.5
Dalam  data  mining,  dibutuhkan  suatualgoritma  yang  dipakai  dalam  melakukan  penelitian.  banyak  metode  dan algoritma  yang  dapat  dipakai  pada  saat  mengelola  Data  Mining,  seperti Algoritma  K-Medoids, yang  dipakai  untuk pengklasteran, algoritma Apriori yang dapat dipakai untukmengetahui pola, dam masih banyak algotima lainnya sesuai dengan tujuan penelitian dilakukan. Pada penelitian ini, algoritma yang dipakai adalah algoritma C4.5. algoritma C4.5 merupakan algoritma dalam data mining yang fungsi utamanya adalah damam melakukan klasifikasi, dimana dalam data  yang  berjumlah  besar,  akan  ada  banyak  jenisnya,  oleh  karena  itu,  data  yang  berjumlah  besar  tesebutakan dikasifikasikan  berdasarkan  kesamaannya.  Algoritma  C4.5  merupakan  algoritma  yang  dapat  digunakan  untuk mengetahui hubungan tau kedekatan dari setiap data yang ada, dengan menemukan hubungan dari setiap variabel dari setiap input atau atribut kriteria dengan variabel target ( decision attribute) dimana hasil dari atribut target tersebut akan dibuat menjadi suatu pohon keputusan.
Terdapat beberapa elemen yang dibutuhkan dalam Proses dalam perhitungan, Algoritma ini Gunakan entropi, gain, informasi pembagian, dan rasio gain ketika memilih atribut untuk menjadi node, yaitu :
Entropy (S) = - ∑ 𝑝𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1 (1)
Dimana: S : himpunan kasus N : jumlah partisi s Pi : proporsi dari Si terhadap S

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 196 − 202 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2565
Gain (S,A) = Entropy (S) - ∑ |𝑆𝑖| |𝑆| ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) 𝑛 −=1
(2)
Keterangan: S :   himpunan kasus A :   atribut n :   jumlah partisi atribut A | 𝑆 i|          :   jumlah kasus pada partisi ke – i 𝑆 | :   jumlah kasus dalam S

## 2.3 Kepuasan Mahasiswa
Dalam melakukan penilaian terhadap layanan dari Program Studi Teknik Informatika, maka dapat dilakukan dengan mengukur tingkat kepuasan mahasiawa terhadap pelayanan yang dilakukan oleh Program Studi Teknik Informatika tersebut. untuk mengukur tingkat kepuasan tersebut, dapat dilakukan dengan berbagai cara. Salah-satu cara yang efektif adalah dengan melakukan survey atau melakukan pembagian angket kepada mahasiswa dengan isian sesuai dengan tujuan awal angket tersebut dibagikan yaitu mengukur kepuasan mahasiswa terhadap kualitas kerja dari Program Studi Teknik Informatika tersebut. dalam melakukan pembagian angket, akan ada banyak jawaban yang bervariasi dari setiap mahasiswa  yang  merespon  angket  tersebut,  oleh  karena  itu  dibutuhkan  suatu  sistem  dalam  melakukan  penarikan kesimpulan terhadap survey yang dilakukan.

## 2.4 Tahapan Penelitian
Dalam membuat suatu penelitian, ada beberapa tahapan yang perlu dilakukan, dimana tahapan ini akan menjadikan penelitian  menjadi  lebih  akurat  dan  terpercaya  hasilnya  karena  penelitian  dengan  tahapan  yang  lengkap  akan mendapatkan  informasi  yang  lengkap  sehingga  hasilnya  menjadi  lebih  optimal.  Pada  setiap  penelitian  diwajibkan memiliki algoritma atau langkah langkah yang sistematis Berisi penjelasan tentang tahapan penelitian (WAJIB ADA PADA  ARTIKEL)  yang  menggambarkan  urutan/tahapan  didalam  melakukan  penelitian,  bagaimana  tahapan penerapan metode dalam penelitian serta pengujian metode dalam mendapatkan hasil penelitian sesuai dengan harapan dan gambaran penelitian. Lebih baik jika terdapat gambar dan tabel, itu harus disajikan dengan nama tabel dan gambar yang disertai dengan nomor urut.
Gambar 1. kerangka metodologi penelitian
Dari gambar 1 dapat dijelaskan sebagai berikut:
a. Studi Kepustakaan
Studi Kepustakaan merupakan suatu tahapan yang mengharuskan peneliti melakukan menemukan fakta-fakta atau informasi dengan cara mencari informasi dengan memanfaatkan buku diperpustakan dan berbarbagai jurnal yang terkait dengan topik yang sedang diteliti oleh penulis.
b. Analisa Algoritma
Analisa algoritma merupakan tahapan peneliti menganalisa topik dan menghubungkannya dengan suatu algoritma dan mencari tahu apakah algoritma tersebut sesuai dengan apa yang dibutuhkan oleh topik yang sedang diteliti.
c. Penerapan Algoritma
Setelah  melakukan  analisa  terhadap  data  atau  topik  dan  ditemukan  algoritma  yang  sesuai,  maka  dilakukan penerapan  algoritma.  Dimana  data  yang  ada  diolah  dengan  menggunakan  algoritma  tersebut.  algoritma  yang dipakai pada penelitian ini adalah algoritma C4.5.
d. Pengujian Algoritma
Studi Kepustakaan Analisa Algoritma
Penerapan Algoritma
Pengujian  Algoritma Penarikan Kesimpulan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 196 − 202 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2565
Setelah menetapkan metode, maka tahap selanjutnya adalah melakukan Pengujian Algoritma.  Pengujian Algoritma merupakan tahapan pada penelitian dimana setelah dilakukan penerapan metode, maka akan dilakukan pengujian. Jika hasil yang diperoleh dari hasil penerapan sesuai dengan yang dibutuhkan, maka pengujiannya disebut berhasil.
e. Penarikan Kesimpulan
Tahap  terakhir  adalah  melakukan  penarikan  kesimpulan  dari  hasil  penelitian.  Tahap  ini  memerlukan  ketelitian karena  jika  penarikan  kesimpulan  salah,  maka  penelitian  tersebut  akan  sia-sia  dan  hasil  yang  diperoleh  akan menjadi tidak akurat.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penerapan  algoritma  C4.5  mengenai  tingkat  kepuasan  mahasiswa  terdiri  dari  5  kriteria  berdasarkan  hasil kuisioner yaitu tangibles, reliability, responsiveness , assurance dan empathy. Demana pada saat melakukan kuisioner, mahasiswa  diberikan  kebebasan  untuk  mengisi  kuisioner  tersebut. Dengan  menggunakan  5  kriteria  tersebut  maka mahasiswa  diberikan  suatu  kuisioner  dengan  bobot  penilaian  terhadap  5  kriteria  diatas  dengan  nilai  pembobotan sebagaoi berikut  :
Tabel 1. Bobot kepuasan Mahasiswa Keterangan bobot Sangat tidak Puas 1 Tidak Puas 2 Cukup puas 3 Puas 4 Sangat puas 5
Menggunakan data bobot pada tabel 1, mahasiswa dapat mengisi setiap atribut kriteria menggunakan nilai bobot yang telah ditentukan dengan hasil kuisioner sebagai berikut :
Tabel 2. Dataset analisis kepuasan mahasiswa terhadap pelayanan Program studi Teknik Informatika
No  Tangibles  Reliability  Responsiveness  Assurance  Empathy Hasil 1 5 5 5 5 3 Puas 2 1 3 2 4 2 Tidak Puas 3 4 5 5 4 5 Puas 4 4 4 4 4 4 Puas 5 1 4 4 4 4 Tidak Puas 6 1 3 2 4 3 Puas 7 4 4 4 4 4 Puas 8 4 4 4 4 4 Puas 9 5 4 4 3 Puas 10 3 3 4 4 4 Puas 11 4 3 4 4 4 Puas 12 1 3 1 3 3 Tidak Puas 13 1 3 3 3 3 Tidak Puas 14 4 4 4 4 4 Puas 15 1 3 1 3 3 Tidak Puas 16 4 2 1 2 3 Tidak Puas 17 3 4 4 4 4 Puas 18 4 4 4 4 4 Puas 19 1 3 3 2 4 Tidak Puas 20 5 4 4 4 4 Puas 21 4 4 4 3 4 Puas 22 4 4 4 4 3 Puas 23 3 4 4 4 3 Puas 24 4 4 5 4 5 Puas 25 4 4 3 4 3 Puas 26 4 5 4 4 3 Puas 27 4 5 3 4 4 Puas 28 4 4 4 4 4 Puas

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 196 − 202 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2565
No  Tangibles  Reliability  Responsiveness  Assurance  Empathy Hasil 29 5 4 4 4 4 Puas 30 4 4 4 4 4 Puas 31 4 4 4 4 3 Puas 32 5 4 5 4 4 Puas 33 4 5 4 5 4 Puas 34 4 4 4 5 4 Puas 35 5 5 4 5 4 Puas 36 5 4 4 5 4 Puas 37 4 4 4 5 4 Puas 38 4 4 3 5 5 Puas 39 4 4 4 4 4 Puas 40 4 4 4 4 4 Puas 41 4 4 4 4 4 Puas 42 4 4 4 4 4 Puas
Sesuai  dengan data kuisioner yang diperoleh bahwa ada 42 mahasiswa yang mengisi  kuisioner dan hasilnya ditunjukkan  pada  tabel  diatas.  Dari  pengolahan  data  tersebut,  ada  ada  pengkategorian  “PUAS”  dengan  jumlah  32 mahasiswa. Pengkategorian selanjutnya adalah “Tidak Puas” dengan jumlah 7 mahasiswa.

## 3.1 Penerapan Algoritma C4.5
Dari dail pengelolaan data kuisioner maka diperoleh sebanyak 42 mahasiswa yang mengisi kuisioner dan 32 mahasiswa yang puas dan 7 mahasiswa yang Tidak Puas. dengan mengkategorikan data memakai decision tree C4.5 berupa input training  samples dan samples. Pada  akhirnya  dengan  menggunakan  data  latih  dan  data  uji  yang  dipakai  dalam mengestimasikan keakuratan klasifikai model aturan pohon keputusan. Pengolahan dta diatas menghasilkan poj=hon keputusan berikut:
Gambar 1. Desain pohon keputusan menggunakan Rapidminer
Berdasarkan  gambar  1,  maka  dapat  terlihat  bagaimana  hasil  dari  desain  sebuah  data  mining  pada  sebuah Rapidminer. Dimana Rapidminer merupakan software yang dapat dipakai dalam mengelola data mining. Berdasarkan pengelolaan data hasil kuisioner, maka diperoleh pohon keputusan sebagai berikut :

## Gambar 2. Model pohon keputusan pada Rapidminer
Dengan menggunakan Rapidminer maka diperoleh suatu pohon keputusan dengan penjelasan bahwa pada pohon keputusan tersebut warna biru menggambarkan mahasiswa yang puas terhadap pelayanan dari program studi teknik informatika dan warna merah menggambarkan ketidak puasan mahasiswa terhadap program studi teknik informatika. Dengan penjelasan sebagai berikut ini :

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 196 − 202 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2565
Gambar 3. Deskripsi dari pohon keputusan pada Rapidminer
Berdasarkan gambar 3 mengenai deskripsi pohon keputusan, dapat dilihat bahwa tingkat kepuasan mahasiswa di suatu Universitas terhadap Program studi Teknik Informatika dapat digambarkan pada gambar 4 berikut.
Gambar 4. Implementasi Kepuasan Mahasiswa
Berdasarkan gambar 4, disimpulkan bahwa mahasiswa puas terhadap pelayanan yang dilakukan oleh Program Studi Teknik Informatika.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan diatas maka dapat disimpulkan bahwa dengan menggunakan data mining dengan mengimplementasikan algoritma C4.5 dapat membantu pihak pimpinan dalam memberikan penilaian terhadap Program studi Teknik Informatika di Universitas. Setelah dilakukan pengelolaan data diperoleh kesimpulan bahwa  tingkat  kepuasan  mahasiswa  terhadap  pelayanan  yang  dilakukan  oleh  program  studi  Teknik  Informatika. dengan hasil kesimpulan adalah mahasiswa PUAS terhadap program studi Teknik Informatika.

## REFERENCES
[1] D. Adhar, “Sistem Pendukung Keputusan Pengangkatan Jabatan Karyawan pada PT . Ayn dengan Metode Profile Matching,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 16–29, 2014.
[2] R. Rusliyawati, D. Damayanti, and S. N. Prawira, “Implementasi Metode Saw Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Model Social Customer Relationship Management,” Edutic - Sci. J. Informatics Educ. , vol. 7, no. 1, pp. 12–19, 2020, doi: 10.21107/edutic.v7i1.8571.
[3] A. P. Giovani, A. Ardiansyah, T. Haryanti, L. Kurniawati, and W. Gata, “Analisis Sentimen Aplikasi Ruang Guru Di Twitter Menggunakan Algoritma Klasifikasi,” J. Teknoinfo , vol. 14, no. 2, pp. 115–123, 2020.
[4] F. Panjaitan, A. Surahman, and T. D. Rosmalasari, “Analisis Market Basket Dengan Algoritma Hash-Based Pada Transaksi Penjualan  (Studi  Kasus:  Tb.  Menara),” J.  Teknol.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  111–119,  2020,  [Online].  Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI.
[5] N. Silalahi, “Penentuan Strategi Promosi Universitas Budi Darma Menggunakan Algoritma K-Means Clustering,” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 1, no. 1, pp. 40–46, 2020.
[6] A.  Nurzahputra,  M.  A.  Muslim,  and  M.  Khusniati,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  Untuk  Clustering  Penilaian  Dosen Berdasarkan Indeks Kepuasan Mahasiswa,” Techno.Com , vol. 16, no. 1, pp. 17–24, 2017, doi: 10.33633/tc.v16i1.1284.
[7] S.  I.  Nurhafida  and  F.  Sembiring,  “ANALISIS  TEXT  CLUSTERING  MASYARAKAT  DI  TWITER  MENGENAI MCDONALD ’ SXBTS MENGGUNAKAN ORANGE DATA MINING,” pp. 28–35, 2021.
[8] E. Irdiansyah, “Penerapan Data Mining Pada Penjualan Produk Minuman Di Pt . Pepsi Cola Indobeverages Menggunakan Metode,” J. TA/SKRIPSI , vol., no., pp. 1–6, 2017.
[9] H.  Widayu,  S.  D.  Nasution,  N.  Silalahi,  and  M.  Mesran,  “data  mining  untuk  memprediksi  jenis  transaksi  nasabah  pada koperasi simpan pinjam dengan algoritma C4. 5,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 1, no. 2, 2017.
[10]  Y. I. Kurniawan, “Perbandingan Algoritma Naive Bayes dan C. 45 Dalam Klasifikasi Data Mining,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 4, pp. 455–464, 2018.
[11]  W. D. Septiani, “Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining Algoritma C4. 5 Dan Naive Bayes Untuk Prediksi Penyakit Hepatitis,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 13, no. 1, pp. 76–84, 2017.
[12]  S. U. Putri, E. Irawan, and F. Rizky, “Implementasi Data Mining Untuk Prediksi Penyakit Diabetes Dengan Algoritma C4. 5,” Kesatria J. Penerapan Sist. Inf. (Komputer dan Manajemen) , vol. 2, no. 1, pp. 39–46, 2021.
[13]  E. P. Cynthia and E. Ismanto, “Metode Decision Tree Algoritma C. 45 Dalam Mengklasifikasi Data Penjualan Bisnis Gerai Makanan Cepat Saji,” Jurasik (Jurnal Ris. Sist. Inf. dan Tek. Inform. , vol. 3, pp. 1–13, 2018.
[14]  A. F. Lestari and M. Hafiz, “Penerapan Algoritma Apriori Pada Data Penjualan Barbar Warehouse,” INOVTEK Polbeng - Seri Inform. , vol. 5, no. 1, p. 96, 2020, doi: 10.35314/isi.v5i1.1317.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 196 − 202 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2565
[15]  R. Yanto and H. Di Kesuma, “Pemanfaatan Data Mining Untuk Penempatan Buku Di Perpustakaan Menggunakan Metode Association Rule,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 4, no. 1, pp. 1–10, 2017, doi: 10.35957/jatisi.v4i1.83.
[16]  U. Buana and P. Karawang, “TechnoXplore Jurnal Ilmu Komputer & Teknologi Informasi ISSN : 2503-054X Vol 4 No: 1, April 2019,” vol. 4, no. 1, pp. 46–55, 2019.