## Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Kepuasan Pelanggan Toko Online Parfume Chantik
Caesar Rizky Aditya Nugroho1, Titin Kristiana2*
1,2 Universitas Nusamandiri, jl. Raya Jatiwaringin no.2 Jakarta 13620
1,2 Jurusan Sistem Informasi, Universitas Nusamandiri e-mail: * 1 caesarrizkyaditya@gmail.com, 2 Titin.tka@nusamandiri.ac.id

## Abstrak
Saat ini  banyak  sekali toko online atau  marketplace  baik  milik  perorangan/perusahaan yang  di  peruntukan  khusus  pembeli  atau  costumer  hendak  melihat  dan  membeli  produk.  Di beberapa  negara  di  dunia, marketplace di fungsi  kan sebagai perdagangan  elektronik  sering  di artikan sebagai e-commerce di beberapa lokasi di indonesia. Perbedaan antara marketplace dan e-commerce  ialah  pada  konsep  yang  mirip  seperti  pasar/toko  tradisional.  Pada  penelitian  ini digunakan metode Algoritma C4.5 untuk menganalisis tingkat kualitas kepuasan pelayanan dan produk  dari  toko online parfume  chantik.  Menggunakan  metode  Algoritma  C4.5,  maka  perlu diketahui  keakuratan  prediksi  yaitu  kemampuan  model  untuk  dapat  memprediksi  label  kelas terhadap data-data yang baru atau data yang belum diketahui sebelumnya dengan baik. Dalam penelitian  ini  di  lakukan  eksperimen  menggunakan  metode  klasifikasi  data  mining  deceision tree  algoritma  C4.5    terhadap  data  kuisoner  kepuasan  pelanggan  setelah  membeli  dari  toko online parfume chantik.
Kata kunci — Data Mining, Algoritma C4.5, Kepuasan Pelanggan.

## Abstract
Currently, there are many online stores or marketplaces either owned by individuals / companies  that  are  specifically  eduated  by  buyers  or  costumers  who  want  to  see  and  buy products. In some countries in the world, the marketplace functioned as electronic commerce is often  interpreted  as  e-commerce  in  several  locations  in  Indonesia.  The  difference  between marketplace  and  e-commerce  is  in  a  concept  similar  to  the  traditional  market  /  store.  In  this study used the C4.5 Algorithm method to analyze the quality of service satisfaction and products from online stores perfume chantik.  Using the C4.5 algorithm method, it is necessary to know the  accuracy  of  predictions,  namely  the  ability  of  models  to  be  able  to  predict  class  labels against new data or previously unknown data well. In this study, experiments were conducted using  the  C4.5  algorithm's  data  mining  deceision  tree  classification  method  against  customer satisfaction kuisoner data after buying from an online store parfume chantik.
Keywords — Data Mining, C4.5 Algorithm, Customer Satisfaction.
Vol. 3, No. 1, Oktober 2022, Hal. 10-21

## 1. PENDAHULUAN
aat ini banyak sekali toko online atau marketplace baik milik perorangan/perusahaan yang di  peruntukan  khusus  pembeli  atau costumer hendak  melihat  dan  membeli  produk.  Di beberapa negara di dunia, marketplace di fungsi kan sebagai perdagangan elektronik sering di  artikan  sebagai e-commerce di  beberapa  lokasi  di  indonesia.  Perbedaan  antara marketplace dan e-commerce ialah pada konsep yang mirip seperti pasar/toko tradisional. Pada  dasar  nya marketplace dirancang  menyediakan  tempat  bagi  mereka  yang  ingin berjualan di website atau aplikasi tersebut, salah satu marketplace dunia yang  mempopulerkan marketplace adalah ebay, di indonesia sendiri mempunyai salah satu marketplace startup paling sukses  di  indonesia  seperti  tokopedia  dan  shoppe.  sedang  kan e-commerce dirancang  hanya menjual sebuah brand dari website atau aplikasi tersebut, tidak akan menemukan produk/ brand dari toko lain seperti di marketplace . Toko online Parfume  Chantik  sebagai  distributor  kecil  yang  dimiliki  perorangan  dan terletak  di  beberapa platform aplikasi marketplace seperti  shoppe  dan  tokopedia.  Dengan banyak nya jumlah marketplace atau toko online mendorong persaingan di aplikasi marketplace tersebut,  untuk  saling  menarik  pelanggan  dari  produk  bagus/baik  ataupun  dari  segi  pelayanan dari toko online tersebut. Karena kunci sukses toko online parfume chantik sering mengedepan kan kualitas produk dan layanan untuk memenuhi ekspetasi dari sang pembeli barang. Kepuasan ini  dapat  terwujud  apabila  pelayanan  yang  diberikan  sesuai  dengan  standar  pelayanan  yang ditetapkan atau lebih baik dari standar pelayanan tersebut [1].

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1   Data Mining
Data  Mining  merupakan  ekstrasi  dari  suatu  informasi  yang  berguna  atau  menarik  (non- trivial ,  implisit,  sebelumnya  belum  diketahui,  potensial  kegunaan  nya)  pola  atau  pengetahuan dari  data  yang  disimpan  dalam  jumlah  besar.  Data  mining  adalah  proses  menemukan  korelasi baru yang bermakna, pola dan tren dengan memilah-milah sejumlah besar data yang tersimpan dalam repository .  [2]  Data  mining  disebut  juga  dengan Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  ataupun  pattern recognition digunakan  untuk  memanfaatkan  data  dalam  basis  data dengan mengolahnya sehingga menghasilkan informasi baru yang berguna. [3]
Data  mining  adalah  proses  mencari  pola  atau  informasi  menarik  dalam  data  terpilih dengan menggunakan teknik atau metode tertentu.
Menurut  para  ahli  data  mining  merupakan  sebuah  analisa  dari  observasi  data  dalam jumlah  besar  untuk  menemukan  hubungan  yang  tidak  di  ketahui  sebelumnya  dan  dua  metode baru untuk meringkas data agar mudah di pahami.

## 2. 2   Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  merupakan  algoritma  yang  digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi  data dengan  menggunakan  teknik  keputusan.  Algoritma  C4.5  merupakan  eksitensi  dari  algoritma ID3  dan  menggunakan  prinsip decision  tree yang  mirip.  Algoritma  C4.5  merupakan  program yang memberikan kontribusi satu set data berlabel dan menghasilkan pohon keputusan sebagai keluaran.  Algoritma  C4.5  membangun  pohon  keputusan  dari  serangkaian  data  pelatihan  yang mirip  dengan  Algoritma  ID3,  dengan  menggunakan  konsep  entropi  informasi.  Algoritma  ini memiliki  input  berupa  training  samples  yang  merupakan  data  contoh  yang  digunakan  untuk membangun sebuah tree yang telah diuji kebenarannya dan samples merupakan field-field data yang nantinya akan digunakan sebagai parameter dalam melakukan klasifikasi data. [3].
S

## 2.3   Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  merupakan  langkah-langkah  yang  mencangkup  proses  menyusun skripsi agar dapat berjalan sesuai harapan.
Gambar 1. Tahapan penelitian
Berdasarkan gambar 1 detail langkah-langkah dari penelitian yang dilakukan :
A. Identifikasi Masalah
Dalam  identifikasi  masalah,  penulis  menemukan  permasalahan  dan  merumuskan masalah, setelah melakukan observasi dilapangan menemukan beberapa masalah yang dialami toko online chantik  prafume  yang  akan  dibahas  dalam  penelitian  ini  mengenai  identifikasi masalah mengenai kepuasan konsumen terhadap pelayanan toko online chantik parfume.

## B. Perumusan Masalah
Perumusan  masalah  menjadi  langkah  selanjutnya  setelah  topik  identifikasi  masalah. Penulis melakukan kuesioner kepada konsumen atau pelanggan menggunakan satu kriteria atau lebih dalam hal terkait dengan mengukur kepuasan pelanggan toko online chantik parfume dan menarik rumusan masalah untuk di teliti
C.  Pengumpulan Data
Tahapan  pengumpulan  data  penulis  mengumpulkan  data-data  yang  dibutuhkan  untuk dijadikan bahan penelitian melalui observasi, wawancara, studi pusaka, kuesioner.
Vol. 3, No. 1, Oktober 2022, Hal. 10-21

## D. Pengolahan Data
Pengolahan  data  menjelaskan  prosedur  pengelolahan  data  analis  sesuai  dengan pendekatan  yang  dilakukan,  kemudian  sebagai  bahan  penelitian  disesuaikan  dengan pembahasan pada penelitian ini menggunakan metode C4.5 [4].
E. Analisis
Analisis  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  yaitu  pengelolahan  data  dengan  metode C4.5,  melakukan  analisis  dan  pengkajian  secara  mendalam  terhadap  hasil  penelitian  untuk  di uraikan dengan melakukan pemecah masalah menggunakan metode algoritma C4.5, kemudian melalui  tools  rapid  miner  memberikan  gambaran  yang  jelas  dan  memberikan  gambaran  yang jelas dan dapat menarik kesimpulan yang berkenan dengan permasalahan yang diteliti [5].

## 2.4   Populasi
Populasi menurut Hadari Nawawi adalah keseluruhan objek penelitian yang terdiri atas manusia, benda-benda, tumbuhan, peristiwa, gejala, atau pun nilai tes sebagai sumber data yang mempunyai  karakteristik  tertentu  dalam  suatu  penelitian  yang  dilakukan.  Populasi  yang dilakukan terhadap pelanggan toko online chantik parfume pada tahun 2020-2021 diambil dari pembukuan dari beberapa produk yang terjual [6].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1.   Analisa Data
Pengumpulan data set kepuasan pelanggan atau konsumen toko online chantik parfume yaitu  dengan  memberikan  observasi  dan  menyebarkan  kuisioner  untuk  melakukan  penelitan, ketika pelanggan datang pada tahun 2020 sampai 2021 terkumpul 85 data record sampel dan di anggap sudah mewakili populasi pelanggan atau konsumen dari beberapa produk di toko online chantik parfume dengan jumlah 591 pelanggan.

## Gambar 2. Record Sampel
Penelitian  ini  mengukur  kepuasan  berdasarkan  penilaian  pelanggan  atau  konsumen toko online chantik parfume dengan metode Algortima C4.5 berdasarkan studi pustaka penelitian [7]. Berdasarkan  permasalahan  yang  ada  maka  nilai  akar  akan  di  hitung  dengan  metode algoritma  C4.5,  berdasarkan  atribut  yang  sudah  ada.  Dimana  perhitungan  awal  akan  mencari akar  terlebih  dahulu  dari  setiap  atribut  dengan  membandingkan  gain  tertinggi  yang  dimana sebelum  mencari  gain  tersebut  harus  menghitung entrophy nya  terlebih  dahulu  agar  dapat mengetahui hasil dari gain masing-masing atribut.
Berdasarkan  permasalahan  yang  ada  maka  nilai  akar  akan  di  hitung  dengan  metode algoritma  C4.5,  berdasarkan  atribut  yang  sudah  ada.  Dimana  perhitungan  awal  akan  mencari akar  terlebih  dahulu  dari  setiap  atribut  dengan  membandingkan  gain  tertinggi  yang  dimana sebelum  mencari  gain  tersebut  harus  menghitung  entrophy  nya  terlebih  dahulu  agar  dapat mengetahui hasil dari gain masing-masing atribut.
Tabel 1. Jumlah Kasus Jumlah Kasus Tidak Ya 85 26 59
Jumlah  kasus  pada  tabel  akan  dihitung  sebagai entropy total  dari  setiap  atribut,  “tidak” dan  “ya”  diatas  gambaran  dari  permasalahan  yang  akan  dipecahkan  dan  dapat  dihitung  untuk mendapatkan hasil yang dicari.
Nilai akar
Untuk  mendapat  nilai  akar,  cari  terlebih  dahulu  nilai  entropy  nya  dari  setiap  atribut dengan rumus yang sudah ada [8], yaitu;
Entropy(S)= Σ  1 log2(pi) ……………………………..……………………….. (1) Keterangan: S : himpunan kasus n : jumlah partisi S pi : proposi  dari Si terhadap S
Vol. 3, No. 1, Oktober 2022, Hal. 10-21
sedangkan untuk menghitung nilai gain menggunakan rumus [9] : Gain(S,A)=Entropy(S)- Σ  1|||| ∗ …………………..…………(2) Keterangan: S : himpunan Kasus A : atribut n : jumlah kasus dalam S |Si| : jumlah kasus pada partisi ke-i |S| : jumlah kasus dalam S
Jika  sudah  mengetahui  rumus  dalam  algoritma  C4.5  maka  lihat  dari  data  yang  dibuat dalam excel dan satukan dalam kategori sesuai atribut yang sudah ada.

## Gambar 3. Mencari Root Node
Pada  gambar  3  diatas  merupakan  total  dari  kepuasan  pelanggan  yang  akan  dihitung entropy beserta  cabang  dalam  permasalahan  ini,  adapun  perhitungannya  mencari  nilai  akar terlebih dahulu:
Menghitung entropy (total) Jumlah kasus = 85 Jumlah kasus tidak = 26 Jumlah kasus ya = 59 Entropy Total = - 26/85*log2 (26/85)+(-59/85*log2(59/85)) = 0.52273802+ 0.365625004 = 0.888363023
Menghitung  nilai  gain  (produk)  =  jumlah  entropy  total  –  (jumlah  kasus  partisi  I  atau jumlah kasus S * jumlah entropy dari kriteria setiap value ) [10]. = 0.888363023 – ((42/85*0.749595257) + (33/85*0.98337619) + (9/85*0.918295834)+(1/85*0) + 0 = 0.038962111 Nilai gain kriteria produk 0.038962111
Keterangan Value Jumlah Kasus (S) Tidak (S1) Ya (S2) Produk Sangat Baik 42 9 33 Baik 33 14 19 Cukup 9 3 6 Buruk 1 1 0 Gambar 4. Jumlah Kasus Kriteria
Jumlah  kasus  kriteria  menghitung  value  pada  kriteria  cabang  akar  yang  berbeda  jika masih ada maka akan dilakukan perhitungan nilai gain .
Dari  gambar  4  diatas  diketahui  kriteria  akar  produk  node  adalah  sangat  baik  sampai dengan  sangat,  maka  diketahui  kepuasaan  pelanggan  dari  toko online chantik  parfume  sangat berpengaruh untuk produk nya, dimana baik dan cukup masih belum diketahui.

## Gambar 5. Pohon Keputusan
Gambar diatas merupakan penjelasan bahwa akar yang sudah ditentukan pada perhitungan diatas ialah produk yang berarti:
Jumlah kasus dari atribut Produk sangat baik adalah 9 untuk “Tidak” dan 33 untuk “Ya” berarti setiap kasus dengan nilai sangat baik hasilnya adalah Ya.
Jumlah kasus dari atribut Produk buruk adalah 1 untuk “Tidak” dan 0 untuk “Ya” berarti setiap kasus dengan nilai sangat baik hasilnya adalah Tidak.
Jika  sudah  menemukan  nilai  akar,  maka  melanjutkan  dengan  menentukan  cabang  dari akar  tersebut  dengan  mencari  Node  1.1,  dan  Node  1.2  untuk  mempermudah  perhitungan  cari telebih  dahulu  Node  1.1  menggunakan  rumus  yang  sama  dengan  sebelumnya  untuk  mencari entropy dan gain tertinggi dari data filter produk “baik” sebagai berikut:
Vol. 3, No. 1, Oktober 2022, Hal. 10-21
Gambar 6. Mencari Node 1.1
Setelah  nilai  gain  masing-masing  kriteria  telah  diketahui seperti tabel  diatas  selanjutnya memilih  atribut dengan  nilai  gain  yang  ditandai  warna  merah  yaitu pelayanan  untuk  dijadikan menjadi akar simpul 1.1 ( Root Node ). Langkah selanjutnya dengan menghitung value baik yang belum  diketahui  pada  kriteria  akar  yang  berbeda  jika  masih  ada,  akan  dilakukan  perhitungan nilai gain. Seperti tabel berikut:
Tabel 2. Node 1.1 Kriteria Valude Jumlah Kasus Tidak (S1) Ya(S2) Sangat baik 6 2 4 Baik 19 9 10 Cukup 8 5 3 Buruk 0 0 0 Sangat Buruk 0 0 0
Tabel diatas Node 1.1 lalu diketaihui nilai gain yang ditandai warna merah adalah atribut Pelayanan dan value baik masih belum diketahui. jumlah kasus kriteria pelayanan = sangat baik adalah 2 untuk”Tidak” dan 4 untuk” Ya”. jumlah kasus kriteria pelayanan = baik adalah 9 untuk”Tidak” dan 10 untuk” Ya”. jumlah kasus kriteria pelayanan = cukup adalah 5 untuk”Tidak” dan 3 untuk” Ya”.
Gambar 7. Pohon Keputusan Node 1.1
Gambar  diatas  menjelaskan  bahwa  node  1.1  yang  sudah  ditentukan  pada  perhitungan diatas adalah pelayanan yang berikut:
jumlah kasus kriteria pelayanan = baik adalah 9 untuk”Tidak” dan 10 untuk” Ya”. Walaupun 9 untuk tidak dikarenakan nilai nya lebih kecil dari nilai 10 untuk ya maka dikarenakan nilai ya lebih besar dari tidak, berarti setiap kasus dengan nilai baik hasilnya adalah Ya. jumlah kasus kriteria pelayanan = buruk adalah 0 untuk “Tidak” dan 0 untuk “Ya”, berarti nilai kasus dari buruk hasilnya adalah tidak.
Setelah cabang untuk node 1.1 menemukan hasilnya, selanjutnya hitung kembali seperti perhitungan  keatas  untuk  mencari  hasil  dari  cabang  Node1.2  menggunakan  rumus  yang  sama untuk mencari nilai entropy dan gain tertinggi tetapi dengan filter produk ”cukup” seperti tabel berikut:
Gambar 8. Jumlah Kasus Kriteria
Vol. 3, No. 1, Oktober 2022, Hal. 10-21
Dilihat dari tabel diatas adalah yang tertinggi dari node 1.2 ialah kriteria pengiriminan. Sebagai berikut gambar node 1.2.
Gambar 9. Node 1.2
Dari  gambar  9  diatas  merupakan  node  1.2  ketika  kriteria  pengirimiman  dengan  value cukup,
jumlah kasus kriteria pengiriman = sangat baik adalah 0 untuk”Tidak” dan 1 untuk” Ya”. jumlah kasus kriteria pengiriman = baik adalah 0 untuk”Tidak” dan 4 untuk” Ya”. jumlah kasus kriteria pengiriman = cukup adalah 1 untuk”Tidak” dan 2 untuk” Ya”. jumlah kasus kriteria pengiriman = buruk adalah 1 untuk”Tidak” dan 0 untuk” Ya”.
Gambar 10. Jumlah Kasus Kriteria
Gambar  diatas  menjelaskan  bahwa  node  1.2  yang  sudah  ditentukan  pada  perhitungan diatas adalah pelayanan yang berikut:
jumlah  kasus  kriteria  pengiriman  =  sangat  baik  adalah  0  untuk”Tidak”  dan  1  untuk”  Ya”. dikarenakan nilai nya lebih kecil dari nilai 1 untuk ya maka dikarenakan nilai ya lebih besar dari tidak, berarti setiap kasus dengan nilai baik hasilnya adalah Ya. jumlah kasus kriteria pengiriman = baik adalah 0 untuk “Tidak” dan 4 untuk “Ya”, berarti nilai kasus dari baik hasilnya adalah Ya.
jumlah  kasus  kriteria  pengiriman  =  cukup  adalah  1  untuk  “Tidak”  dan  2  untuk  “Ya”,  berarti nilai kasus dari baik hasilnya adalah Ya. jumlah kasus kriteria pelayanan = buruk adalah 1 untuk “Tidak” dan 0 untuk “Ya”, berarti nilai kasus dari baik hasilnya adalah Tidak.

## 3.2   Hasil Analisa Data
Hasil  analisa  data  menggunakan  excel  dengan  menggunakan  metode  algoritma  C4.5 berdasarkan  data  untuk  mendapat  kan  hasil  kepuasan  dari  toko online chantik  parfume,  maka dapat dilihat model yang telah berbentuk, yakni:
Jika produk = baik dan pelayanan = baik dalah Ya, maka buruk adalah tidak. Jika produk = cukup dan pengiriman = cukup dalah Ya, maka buruk adalah tidak.

## 3.3   Penerapan Metode Algoritma C4.5 Menggunakan Rapidminer
Setelah  membuat  perhitungan  menggunakan  excel  dan  ditentukan  hasilnya,  maka  untuk selanjutnya  melakukan  perhitungan  menggunakan  rapidminer  sebagai  bukti  bahwa  apa  yang sudah  benar  dan  hasil  yang  didapat  sesuain  dengan  perhitungan  pada  rapidminer. Software rapidminer yang dilakukan pada penelitian ini adalah rapidminer 5.3.
Setelah  melakukan  operasi  maka  rapidminer  akan  mengakumulasikan  dengan  secara otomatis  melakukan  perhitungan  dan  menganalisa  data  sesuai  yang  diperlukan.  Diatas merupakan hasil dari menganalisa dan di atas merupakan Tampilan Decision Tree Garp View.
Gambar 14. Tampilan Decision Tree Text View dan Performance Vektor
Diatas merupakan hasil dari menganalisa dan di atas merupakan Tampilan Decision Tree Text View.
Hasil  akurasi  model  algoritma  C4.5  menunjukan  tingkat  akurasi  71%  artinya  model klasifikasi kelulusan menggunakan algoritma C4.5 terbukti cukup baik.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penulisan ini adapun kesimpulan yang diperoleh dari algoritma C4.5 dalam penerapan classification  decesion  tree .  Dapat  disimpulkan  produk  sebagai  root  node  dari keputusan  sangat  berpengaruh  terhadap  kepuasan  pelanggan  atau  konsumen  di  toko online chantik  parfume  permasalahan  seperti ini  dapat diselesaikan  dengan  menggunakan  teknik  data mining  algoritma  C4.5  dengan  akurasi  ditingkat  71%,  dengan  penelitian  ini  dapat  mengetahui kualitas kepuasan pelanggan terhadap pelaku bisnis toko online chantik parfume.
Vol. 3, No. 1, Oktober 2022, Hal. 10-21

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   M. I. Rizka Mardiyanto , “Analisis Indeks Kepuasan Masyarakat Dalam Upaya,” Analisis Indeks Kepuasan Masyarakat Dalam Upaya, pp. Volume 9, Nomor 02, September 2017
[2] P.  S.  T.  Eka  Satria  Pribadi,  “ Analisa  Tingkat  Kepuasan  Masyarakat  Terhadap Pelayanan ,” Analisa Tingkat Kepuasan Masyarakat Terhadap Pelayanan, Vol. 2, Analisa Tingkat Kepuasan Masyarakat Terhadap Pelayanan, pp. 33-40, Desember (2020).
[3] A.  P.  W.  I.  S.  O.  Gumilar  Ramadhan  P ,  “Penerapan  Data  Mining  Menggunakan Algoritma  C4.5  Dalam,”  Mengukur  Tingkat  Kepuasan  Pasien  BPJS, Vol.  %1  dari  %2 Vol. 2, Juli, Mengukur Tingkat Kepuasan Pasien BPJS, pp.  376-385, Juli (2020).
[4] L.  H.  W.  H.  A.  R.  Dimas  Bayu  Febriyanto ,  “Implementasi  Algoritma  C4.5  Untuk Klasifikasi  Tingkat  Kepuasan,”  Implementasi  Algoritma  C4.5  Untuk  Klasifikasi  Tingkat Kepuasan, pp. 569-575, 2018.
[5] W.  W.  Dian  Ardiansyah,  “ Algoritma  C4.5  Untuk  Klasifikasi,” Algoritma  C4.5  Untuk Klasifikasi, Volume  1,  Calon  Peserta  Lomba  Cerdas  Cermat  Siswa  SMP,  p.  No.  2, Desember 2018.
[6] F. Harahap, “ Penerapan Data Mining Dalam Pemilihan Mobil ,” Penerapan Data Mining Dalam Pemilihan Mobil, Penerapan Data Mining Dalam Pemilihan Mobil, 2017.
[7] M.  Tandhia, “Peningkatan  Reliabilitas,  Daya  Tanggap,  dan  Jaminan,” Peningkatan Reliabilitas, Daya Tanggap, dan Jaminan, Volume, No. PERFORMA: Jurnal Manajemen dan Start-Up Bisnis, p. Nomor 1, April 2016.
[8] S.  Takalapeta,  “ Penerapan  Data  Mining  Untuk  Menganalisis ,” Kepuasan  Konsumen Menggunakan, Vol.  3  No.  3,  Menganalisis  Kepuasan  Konsumen,  pp.  34-38,  Desember 2018.
[9] A. T. Ikhsan Romli, “ Penentuan Jadwal Overtime Dengan Klasifikasi ,” Data Karyawan Menggunakan Algoritma C4.5, Volume 4 Nomor 2, Penentuan Jadwal Overtime Dengan Klasifikasi, pp. pp. 694-702, September 2020.
[10]  E.  B.  Wulan  Juni  Andari ,  “Implementasi  Algoritma  C4.5  Mengetahui  Penyebab Perceraian  Dalam,”  Pernikahan  (Studi  Kasus:  Pengadilan  Agama  Medan  Kelas  I-A), Vol. 7 No. 3,  Mengetahui Penyebab Perceraian Dalam Pernikahan, pp. Hal 365-375, Juni 2020.