## Journal of Information System Research (JOSH)

## Penerapan Algoritma C.45 Dalam Pengklasiﬁkasian Data Penjualan Gerai Makanan Cepat Saji Berbasis Website
Darmansah 1,* , Willi Novrian 2 , Tomy Nanda Putra 3 , Budy Satria 3
1 Fakultas Teknik  dan Komputer, Sistem Informasi, Universitas Putera Batam, Batam Jalan R. Soeprapto Muka Kuning, Kibing, Kec. Batu Aji, Kota Batam, Kepulauan Riau, Indonesia
2 Fakultas Teknik, Sistem Informasi, Universitas Bengkulu, Bengkulu Jl. WR. Supratman, Kandang Limun, Kec. Muara Bangka Hulu, Sumatera, Bengkulu, Indonesia
3 Fakultas Ilmu Komputer dan Teknik, Teknologi Informasi, Institut Teknologi Mitra Gama, Duri Jl. Khayangan No. 99, Babussalam, Kec. Mandau, Kabupaten Bengkalis, Riau, Indonesia Email: 1,* darmansah071@gmail.com, 2 willinovrian@unib.ac.id, 3 tomynandap21@gmail.com,
4 budysatriadeveloper@gmail.com Email Penulis Korespondensi: darmansah071@gmail.com Submitted: 12/10/2023; Accepted: 31/10/2023; Published: 31/10/2023
Abstrak− Dengan  perkembangan  Teknologi  banyak  metode  yang  bisa  digunakan  untuk  menganalisa  berbagai  macam persoalan, baik dalam dunia Pendidikan, sosial bahkan dunia bisnis. Salah satu metode yang bisa di gunakan adalah metode data mining. Makanan cepat saji menjadi salah satu contoh usaha yang banyak di bangun oleh Masyarakat hari ini khususnya di  Kota Batam. Dengan banyaknya gerai  makanan  cepat saji di  Kota Batam, penelitian ini bertujuan  untuk  mengklasifikasi jenis makanan yang laris dan tidak laris di kota Batam. Untuk membantu penulis dalam mengklasifikan jenis makanan laris (L) dan kurang laris (KL), pada penelitian ini penulis menggunakan metode data mining yaitu menerapkan pendekatan Algoritma C.45. Selain menggunakan Algoritma C.45 untuk pengujian hasil perhitungan penulis menggunakan sistem Informasi berbasis website. Dari penelitian yang telah dilakukan maka didapatkan hasil yaitu makanan yang laris untuk jenis usia anak-anak yaitu Burger Original (BO) dan untuk usia dewasa jenis makanan yang laris adalah Kebab (K), Sementara jenis makanan yang kurang laris untuk semua jenis usia yaitu Burger Crispy.
Kata Kunci: Data Mining; Klasifikasi; Gerai Makanan; Algoritma C4.5
Abstract- With the development of technology, there are many methods that can be used to analyze various kinds of problems, both in the world of education, social and even the business world. One method that can be used is the data mining method. Fast food is one example of a business that is being built by many people today, especially in the city of Batam. With so many fast food outlets in the city of Batam, this study aims to classify the types of food that are in demand and not in demand in the city of Batam. To assist the writer in classifying the best-selling and not-selling food types, in this study the authors used the data mining method, namely applying the C.45 Algorithm approach. Apart from using the C.45 Algorithm to test the calculation results, the author uses a website-based information system. From the research that has been carried out, the results obtained are that the best-selling food for children is the Original Burger (BO) and for adults the best-selling type of food is Kebab (K), while the less popular type of food for all ages is Burger Crispy.
Keywords : Data Mining; Classification; Food Stores; Algorithm C4.5

## 1. PENDAHULUAN
Makanan merupakan kebutuhan pokok bagi manusia yang harus di penuhi sehari hari untuk menghilangkan rasa lapar. Banyak jenis makanan dan gerai makan yang hari ini bermunculan, baik yang berada pada ruko ruko ataupun makanan yang berteteran di tepi jalan [1]. Pada dewasa ini kita bisa melihat bahwa makanan telah berubah dari awalnya kebutuhan pokok untuk bertahan hidup namun hari ini menjelma menjadi gaya hidup [2]. Fakta ini bisa kita temukan di lapangan bahwa banyak sekali hari ini masyarakat yang membuat gerai makanan. Makanan yang sebenarnya biasa-biasa saja di rubah oleh pelaku bisnis menjadi makanan yang kekinian yang berdampak banyak di minati oleh para pencari makanan cepat saji, baik itu kalangan muda bahkan kalangan tua [3]. Gerai makanan cepat  saja  hampir  bis  akita  temui  di  penjuru  tanah  air  Indonesia  tidak  terkecuali  di  Kota  Batam.  Gaya  hidup masyarakat hari ini yang cendrung ingin cepat dan praktis, membuat gerai makanan cepat saji berkembang dengan cepat  di  Indonesia,  khususnya  di  Kota  Batam.  Pada  dasarnya  banyak  jenis  makanan  yang  di  sajikan  oleh  para pelaku bisnis pada gerai makanan cepat saji, untuk mengetahui apa saja jenis menu makanan gerai cepat saji yang laris dan kurang laris di Kota Batam, perlu di buat sebuah Analisa khusus untuk mengetahui apa saja jenis makanan yang laris dan kurang laris. Hal ini guna untuk mengkalisifikasikan jenis makanan apa yang sangat diminati oleh masyarakat Kota Batam.
Dengan kemajuan Teknologi hari ini, banyak metode yang bisa dipakai dalam mengetahui jenis makanan yang  laris  dan  tidak  laris  khususnya  di  Batam  [4][5][6].  Salah  satu  metode  yang  bisa  dipakai  dalam mengklasifikasikan  jenis  menu  makanan  cepat  saji  di  Kota  Batam  adalah  metode  data  mining.  Data  mining merupakan sebuah metode yang terdapat dalam proses knowledge discovery in database (KDD)[7]. Data mining adalah ilmu yang mempelajari bagaimana mengekrasi data dalam sebuah Kumpulan data yang banyak  [8]. Data mining banyak di pakai oleh para peneliti untuk memecahkan berbagai macam persoalan.[9]. Metode data mining juga di lengkapi oleh berbagai algoritma yang bisa di pakai dalam membantu penyelesaian masalah diantaranya adalah K-Means untuk pengelompokan data [10], Apriori digunakan untuk memperkiraan sebuah objek [11], C.45 di gunakan untuk mengkalisifikan sebuah objek [12], dan beberapa algoritma lainnya [13].

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 331−337 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4405
Pada penelitian ini penulis menggunakan algoritma C.45. Algoritma C.45 adalah salah satu algoritma yang terdapat pada metode data mining [14]. Algoritma C.45 merupakan algoritma yang sering di pakai oleh peneliti terdahulu untuk mengklasifikan sebuah objek. Sebagai contoh pada penelitian yang berjudul “Klasifikasi Kualitas Jagung Terhadap Data Percobaan Penanaman dengan Metode Decision Tree” pada penelitian ini algoritma C.45 di pakai untuk mengklasifikasikan tanaman jeruk manis [15]. Algortima C.45 juga di nilai mampu menghasilkan hasil  akurasi  yang  lebih  tinggi  dalam  jumlah  data  yang  besar[16][17][18].    Dari  beberapa  di  antara  metode klasifikasi, pohon keputusan (Decission Tree) Algoritma C.45 yang paling umum digunakan  hal ini disebabkan Algoritma C.45 lebih mudah di guanakan dalam proses klasifikasi[19]. Dimana pohon keputusan ini dapat secara baik dalam bentuk serial atau paralel yang kebanyakan algoritma yang lain tidak bisa diimplementasikan secara keduanya[20]. Untuk menguji akurasi hasil pada penelitian ini menggunakan sistem informasi berbasis website.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Metodologi  penelitian  yang  diterapkan  pada  klasifikasi  gerai  makanan  cepat  saji  di  Kota  Batam  terdiri  dari bebarapa tahapan yaitu literatur, deksiripsi masalah, pengumpulan data, Analisa menggunakan algoritma C.45 dan pengujian  dengan  aplikasi  rapidminer.  Adapaun  kerangka  dari  tahapan  penelitian  dapat  dilihat  pada  gambar  1 dibawah ini:
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Adapaun penjelasan tahap demi tahapan pada gambar 1 adalah seperti berikut ini:
a. Mempelajari Literatur
Pada  tahapan  ini  dalah  untuk  mencari  dan  mendalami  teori  teori  seputar  penelitian  yang  sedang  di  angkat. Adapaun sumber sumber yang bisa di jadikan rujukan pada tahapan ini adalah buku buku baik itu cetak ataupun e-book, selain itu juga bisa dari artikel artikel dan sumber sumber lainnya yang sesuai dengan penelitian yang dilakukan.
b. Pengumpulan Data
Pada  tahapan  ini  penulis  melakukan  pengumpulan  data  data  yang  terkait  dalam  penelitian  yang  sedang dilakukan. Adapun data data yang di kumpulkan adalah data data jenis makanan gerai makanan cepat saji yang tedapat pada Kota Batam.
c. Seleksi Data
Pada tahapan seleksi data ini adalah memilih data data yang sudah di kumpulkan pada tahapan sebelumnya. Kemudian  pada  tahapan  ini  juga  memastikan  tidak  ada  data  yang  salah  ataupun  data  yang  duplikasi  yang nantinya bisa mempengaruhi hasil pengolahan data menggunakan algortima C.45.
d. Transformasi Data
Pada  tahapan  ini  adalah  merubah  data  yang  sudah  di  seleksi  ke  dalam  dataset  yang  bisa  di  pahami  oleh algoritma C.45. Data yang di siapkan pada tahapan ini adalah dalam format Microsoft Excel.
e. Penerapan Algoritma C4.5
Pada tahapan ini melakukan Analisa atau pengolahan data menggunakan algoritma C.45. Adapun tahapan pada pengolahan data menggunakan algoritma C.45 seperti berikut ini:
1. Mempersiapkan Data Training
2. Menghitung Entropy
Untuk menghitung nilai entropy menggunakan rumus sperti berikut ini:
Entropy (S) = ∑ = 1 − pi  ∗ Log2pi n i (1)
Keterangan: S : himpunan kasus A : fitur n : jumlah partisi S pi : proporsi dari Si terhadap S

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 331−337 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4405
3. Menghitung Gain
Untuk menghitung niilai Gain, maka menggunakan rumus seperti dibawah ini:
Gain (S, A) = Entropy (S) − ∑
| Si S | ∗ Entropy (Si) n i=1 (2)
Keterangan: S : himpunan kasus A : atribut n : jumlah partisi atribut A |Si| : jumlah kasus pada partisi ke-i |S| : jumlah kasus dalam S 4. Membuat Pohon Keputusan
Dalam menentukan akar pohon keputusan maka harus berdasarkan nilai perhitungan nilai gain tertinggi.
f. Melakukan Pengujian Hasil
Pada  tahapan  ini  melakukan  pengujian  data  yang  sama  dengan  tahapan  sebelumnya  menggunakan  sebuah sistem Informasi berbasis website. Tujuan pengujian data menggunakan website ini adalah untuk memastikan ke akurasian hasil pengujian yang sudah dilakukan pada tahapan sebelumnya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Data
Data gerai makan cepat saji di ambil di Kota Batam dengan cara observasi langsung kepada pemilik gerai makan cepat saji. Data yang di sajikan akan di kualifikasikan menjadi 2 jenis kualifikasi yaitu laris dan tidak laris. Berikut ini adalah Data Set yang digunakan dalam penelitian ini:
Tabel 1. Berdasarkan Usia Usia Kategori 5 – 12 Tahun Anak-anak 12 – 20 Tahun Remaja 21 – 30 Tahun Dewasa Tabel 2. Berdasarkan Menu Minumam Nama Menu Status Penjualan Laris K.Laris Burger Original (BO) 29 41 Burger Crispy (BC) 25 0 Kebab (K) 28 12 Tabel 3. Berdasarkan Harga Rentang Harga Status Penjualan Laris K.Laris <= 10.000 29 12 > 10.000 53 41

## 3.2 Hitung Entropy dan Gain
Untuk hasil perhitungan berdasarkan pada pohon keputusan terakhir sesuai dengan perhitungan Entropy dan Gain meggunakan rumus yang sudah di jelaskan pada tahapan metodologi penelitian. Maka diperoleh perhitungan Node 1dan 1.1 seperti tabel dibawah ini:
Tabel 4. Perhitungan Pada Node 1 Node Juml ah Kasus  Status Penjualan Nilai Laris K. Laris Entropy  Gain 1 Total 135 82 53 0.9665 Usia 0.1979 Anak - anak 70 29 41 0.9787 Remaja 25 25 0 0.0000 Dewasa 40 28 12 0.8813 Menu 0.0136 BO 41 29 12 0.8722 BC 45 25 20 0.9911

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 331−337 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4405
Node Juml ah Kasus  Status Penjualan Nilai Laris K. Laris Entropy  Gain K 49 28 21 0.9852 Harga 0.0135 <=10000 41 29 12 0.8722 >10000 94 53 41 0.9882 Tabel 5. Perhitungan Pada Node 1.1 Node Jumlah Kasus  Status Penjualan Nilai 1.1 Laris K.Laris Entropy Gain Anak- anak 70 29 41 0.9787 Menu 0.9787 BO 29 29 0 0.000 BC 20 0 20 0.000 K 21 0 21 0.000 Harga 0.9787 <=10000 29 29 0 0.000 >10000 41 0 41 0.000
Pohon keputusan yang terbentuk pada perhitungan manual ditunjukkan pada Gambar berikut :
Gambar 2. Pohon Keputusan
Dari hasil perhitungan yang sudah dilakukan menggunakan cara manual didapat pohon keputusan seperti gambar 2 diatas, maka dapat dibuatkan  rule pohon keputusan seperti berikut ini: a.  IF Usia = Anak-Anak AND Nama Menu = BO THEN Laris b.  IF Usia = Anak-Anak AND Nama Menu = BC THEN K.Laris c.  IF Usia = Anak-Anak AND Nama Menu = BO THEN Laris d.  IF Usia = Anak-Anak AND Harga = <=10.000 THEN Laris e.  IF Usia = Anak-Anak AND Harga = >10.000 THEN Laris f.  IF Usia = Remaja THEN Laris g.  IF Usia = Dewasa AND Nama Menu = BO THEN K.Laris h.  IF Usia = Dewasa AND Nama Menu = K THEN Laris i.  IF Usia = Dewasa AND Harga = <=10.000 THEN K.Laris j.  IF Usia = Dewasa AND Harga = <=10.000 THEN Laris

## 3.3 Pengujian Hasil
Pada Analisa manual yang sudah dilakukan menggunakan Algortima C.45 diatas, selanjutnya adalah melakukan pengujian  hasil  menggunakan  sistem  Informasi  berbasis  website.  Website  tersebut  di  rancang  untuk  bisa melakukan perintah perhitungan C.45. berikut ini adalah tampilan halaman dalam proses pengujian masalah yang di teliti menggunakan website yang sudah di bangun. a. Halaman Login Berikut ini adalah tampilan halaman menu login User pada sistem Informasi website C.45.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 331−337 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4405
Gambar 3. Halaman Login
b. Menu Utama
Menu Utama adalah  menu  yang  muncul ketika si  admin  berhasil  masuk kedalam  sistem. Berikut ini adalah tampilan halaman utama website C.45 yang terdapat pada gambar 4 dibawah ini:
Gambar 4. Halaman Utama
c. Tampilan Data Penjualan
Tampilan  menu  data  penjualan  merupakan  menu  yang  akan  menampilkan  data  penjualan  yang  sudah diinputkan  oleh  seoerang  administrator,  berikut  ini  tampilan  menu  data  penjualan  pada  sistem  klasifikasi makanan terlaris yang sudah dibangun lihat pada Gambar 5 dibawah ini:
Gambar 5. Halaman Data Penjualan
d. Tampilan Proses C.45
Halaman ini adalah halaman untuk melakukan proses Analisa data menggunakan algoritma C.45. pada halaman ini nanti akan mengeluarkan hasil dari data yang sudah di input sebelumnya.adapaun bentuk gambar prsoses mining pada sistem ini dapat lihat pada gambar 6 dibawah ini:

## Journal of Information System Research (JOSH)
e. Tampilan Rule Pohon Keputusan
Tampilan pohon keputusan ini muncul ketika seorang user/admin sudah selesai melakukan proses Analisa data menggunakan C.45 pada tahapan sebelumnya. Sistem akan  menampilkan  hasil dari  Analisa data yaitu  jenis makanan yang laris dan yang kurang laris. adapun bentuk dari tampilan halaman ini dapat dilihat pada gambar 7 dibawah  ini:
Gambar 7. Tampilan Rule Pohon Keputusan

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  Analisa  yang  sudah  dilakukan  pada  penelitian  ini  yaitu  penerapanan  metode  datamining  yaitu menggunakan algoritma C4.5 dalam mengklasifikan jenis makanan cepat saji  yang laris dan kurang laris dikota Batam dapat di simpulan bawa, Dari hasil Analisa menggunakan data yang sudah di ambil berdasarkan obserbasi didapat hasil bahwa jenis makanan yang laris di kelompok usia anak-anak yaitu Burger Original (BO). Sedangkan makan  yang  Kurang  Laris dari kalangan anak-anak  yaitu  Burger Crispy. Dari kalangan umur dewasa  makanan yang  laris  yaitu  Kebab, Sedangkan  makan  yang kurang  laris  yaitu Burger Crispy. Untuk kedua jenis usia  yaitu anak-anak dan dewasa makan yang kurang laris di dapatkan jenis makanan Burger Crispy.

## REFERENCES
[1] 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,  no.  July,  p.  1,  2018,  doi: 10.30645/jurasik.v3i0.60.
[2] S.  Sulistyoningtyas  and  L.  Khusnul  Dwihestie,  “Jurnal  Ilmiah  Permas:  Jurnal  Ilmiah  STIKES  Kendal,”  Peran Mikronutrisi Sebagai Upaya Pencegah. Covid-19, vol. 12, no. Januari, pp. 75–82, 2022.
[3] H. Setiawan, W. Rahayu, and I. Kurniawan, “Perancangan Aplikasi Pemesanan Makanan dan Minuman pada Rumah Makan  Cepat  Saji  D’besto,”  J.  Ris.  dan  Apl.  Mhs.  Inform.,  vol.  1,  no.  03,  pp.  347–354,  2020,  doi: 10.30998/jrami.v1i03.356.
[4] Darmansah and Raswini, “Perancangan Sistem Informasi Pengelolaan Data Pedagang Menggunakan Metode Prototype pada Pasar Wage,” J. Sains Komput. Inform. (J-SAKTI, vol. 6, no. 1, pp. 340–350, 2022.
[5] Darmansah, R. S. Widiasari, A. B. Marcel, and Raswini, “Perancangan Sistem Informasi Inventaris Berbasis Website Menggunakan Metode Waterfall,” Kumpul. J. Ilmu Komput., vol. 09, no. 1, pp. 71–84, 2022.
[6] M.  Aminullah,  “Konsep  Pengembangan  Diri  Dalam  Menghadapi  Perkembangan  Teknologi  Komunikasi  Era  4.0,” Komunike, vol. 12, no. 1, pp. 1–23, 2020, doi: 10.20414/jurkom.v12i1.2243.
[7] C.  A.  Palacios,  J.  A.  Reyes-Suárez,  L.  A.  Bearzotti,  V.  Leiva,  and  C.  Marchant,  “Knowledge  discovery  for  higher education student retention based on data mining: Machine learning algorithms and case study in chile,”  Entropy, vol. 23, no. 4, pp. 1–23, 2021, doi: 10.3390/e23040485.
[8] M. Pareek and P. Bhari, “A review report on knowledge discovery in databases and various techniques of data mining,” Open Access Int. J. Sci. …, vol. 5, no. 12, pp. 79–82, 2020.
[9] I. A. Nikmatun and I. Waspada, “Implementasi Data Mining untuk Klasifikasi Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” J. SIMETRIS, vol. 10, no. 2, pp. 421–432, 2019.
[10]  D. Darmansah, “Analisa Penyebab Kerusakan Tanaman Cabai Menggunakan Metode K-Means,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi), vol. 7, no. 2, pp. 126–134, 2020, doi: 10.35957/jatisi.v7i2.309.
[11]  I. K. D. A. Saputra, I. P. Satwika, and N. W. Utami, “Analisis Transaksi Penjualan Barang Menggunakan Metode Apriori pada UD. Ayu Tirta Manis,” J. Krisnadana, vol. 1, no. 2, pp. 11–20, 2022, doi: 10.58982/krisnadana.v1i2.111.
[12]  S. Umam and F. W. Christanto, “Algoritma C4 . 5 Pada Sistem Analisis Data Untuk Klasifikasi Nasabah Sebagai Dasar Promosi Penjualan Produk Asuransi,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf., vol. 10, no. 1, pp. 875–884, 2023, [Online]. Available: https://jurnal.mdp.ac.id/index.php/jatisi/article/view/1959.
[13]  Darmansah,  R.  Yesputra,  T.  N.  Putra,  and  I.  Syafrinal,  Data  Mining  Menggunakan  Aplikasi  RAPIDMINER,  1st  ed. Solok: pt insan cendikia mandiri, 2022.
[14]  Yusuf Maulana, Riki Winanjaya, and Fitri Rizki, “Penerapan Data Mining dengan Algoritma C.45 Dalam Memprediksi Penjualan Tempe,” Bull. Comput. Sci. Res., vol. 2, no. 2, pp. 53–58, 2022, doi: 10.47065/bulletincsr.v2i2.163.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 331−337 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4405
[15]  T.  N.  Putra  and  M.  Y.  Fathoni,  “Klasifikasi  Kualitas  Jagung  Terhadap  Data  Percobaan  Penanaman  dengan  Metode Decision Tree,” vol. 10, no. 1, pp. 46–53, 2023, doi: 10.30865/jurikom.v10i1.5495.
[16]  D. N. Batubara and A. P. Windarto, “Analisa Klasifikasi Data Mining Pada Tingkat Kepuasan Pengunjung Taman Hewan Pematang Siantar Dengan Algoritma,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 3, no. 1, pp. 588–592, 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1664.
[17]  R. R. Andarista and A. Jananto, “Penerapan Data Mining Algoritma C4. 5 Untuk Klasifikasi Hasil Pengujian Kendaraan Bermotor,” J. Tekno Kompak, vol. 16, no. 2, pp. 29–43, 2022.
[18]  K.  F.  Irnanda,  D.  Hartama,  and  A.  P.  Windarto,  “Analisa  Klasifikasi  C4.5  Terhadap  Faktor  Penyebab  Menurunnya Prestasi  Belajar  Mahasiswa  Pada  Masa  Pandemi,”  J.  Media  Inform.  Budidarma,  vol.  5,  no.  1,  p.  327,  2021,  doi: 10.30865/mib.v5i1.2763.
[19]  B. Charbuty and A. Abdulazeez, “Classification Based on Decision Tree Algorithm for Machine Learning,” J. Appl. Sci. Technol. Trends, vol. 2, no. 01, pp. 20–28, 2021, doi: 10.38094/jastt20165.
[20]  A. Nurkholis and I. S. Sitanggang, “Optimization for prediction model of palm oil land suitability using spatial decision tree algorithm,” J. Teknol. dan Sist. Komput., vol. 8, no. 3, pp. 192–200, 2020, doi: 10.14710/jtsiskom.2020.13657.