Vol. 9, No.1,  11-22,  Juli  2012
Penggunaan Metode Chaid ( Chi Square- Automatic Interaction Detection ) Pada Pohon Klasifikasi Menggunakan Satu Peubah Respon Dengan Perbandingan Taraf Nyata
Miftahuddin 

## Abstrak
Bila semakin besar nilai (  = 0,05) yang dipilih dalam analisa pengklasifikasian data dengan menggunakan metode CHAID pada pohon klasifikasi untuk satu peubah respon, maka faktor- faktor  penduga  yang  signifikan  yang  dihasilkan  akan  semakin  lebih  banyak,  dan  sebaliknya. Efek CHAID dapat  melihat  faktor-faktor  yang  lebih  signifikan  secara  jelas  dan  mendeteksi setiap interaksi pada tiap-tiap pembagian pada pohon klasifikasi. Selanjutnya metode ini dapat digunakan dalam  menganalisa data survei bertipe kategori dalam jumlah sangat besar dengan berbagai nilai perbandingan taraf nyata yang reliabel.
Kata Kunci : metode  CHAID,  pohon  klasifikasi,  faktor-faktor  penduga,  taraf  nyata, reliabel

## 1. Pendahuluan
Penelitian  adalah  suatu  proses  yang  berulang-ulang  dengan  tujuan  memberikan penjelasan terhadap suatu kejadian yang harus dirinci dan diuji dengan cara mengumpulkan dan menganalisa  data.  Analisa  data  yang  dilakukan  sangat  bergantung  pada  masalah  yang  ingin dipecahkan. Masalah yang sering dihadapi dalam analisa data adalah pengklasifikasian objek ke dalam  kategori  tertentu.  Pengklasifikasian  objek  ke  dalam  kategori  pada  dasarnya  merupakan usaha untuk membedakan data pengamatan yang diperoleh ke dalam kategori tertentu.
Pohon  klasifikasi (classification  trees) adalah  metode  yang  digunakan  untuk  membagi data  ke  dalam  kelompok  yang  homogen  dan  meneliti  struktur  lokal  pada  data  yang  berukuran kecil    maupun  yang  berukuran  besar,  bertujuan  untuk  memperoleh  faktor  penduga  yang  paling signifikan.  Metode  pengklasifikasian  ini  merupakan  metode  pengklasifikasian  yang  serupa dengan analisis diskriminan.
Metode pohon klasifikasi pertama sekali diperkenalkan oleh Kass (1980) adalah metode CHAID .  Metode CHAID merupakan  bagian    dari  metode AID .  Metode AID digunakan  pada peubah  respon  yang  berskala  interval  dengan  memaksimumkan  Jumlah  Kuadrat  Antar  Grup (JKAG)  pada  masing-masing  pembelahan  data  dengan  menggunakan  statistik-F.  Pada AID data secara berturut-turut dibelah dua berdasarkan penduga yang memiliki JKAG terbesar (lihat [6]).
Metode CHAID digunakan  pada  peubah  respon  berskala  nominal  atau  ordinal  dengan menggunakan statistik chi-square untuk memaksimumkan signifikasi pada tiap pembagian data. Statistik chi-square adalah  aplikasi  dari  metode  nonparametrik  yaitu  suatu  uji  hipotesis  yang
 Staf Pengajar pada Jurusan Matematika, FMIPA Universitas Syiah Kuala
Banda Aceh – NAD ; e-mail : miftah_mft@yahoo.com

## Miftahuddin
membahas masalah ukuran skala ordinal dan nominal yang tidak berdasarkan pada asumsi-asumsi apapun,  sebagaimana  dengan  metode  biasa  yang  penggunaannya  lebih  fleksibel. CHAID menggunakan  pohon  non-biner (non-binary  trees) dalam  masalah  pengklasifikasian  sehingga pembelahannya tidak harus pembelahan dua tetapi dapat saja lebih, sampai menghasilkan faktor penduga yang paling signifikan.
Metode CHAID memiliki keunggulan dalam mengeksplorasi data berjumlah besar, yang seluruh  peubahnya  bertipe  kategori.  Dengan  menggunakan  metode CHAID ,  hasil  analisis  akan lebih  mudah  diinterpretasikan  dan  peneliti  akan  mengetahui  faktor  penduga  yang  paling signifikan diantara faktor penduga lainnya. Metode CHAID merupakan salah satu metode untuk mengklasifikasi data secara jelas dan terstruktur.
Permasalahan dalam kajian ini adalah menentukan faktor penduga yang paling signifikan melalui  analisa  pengklasifikasian  data  dengan  menggunakan  metode CHAID yang  dapat digambarkan  pada  pohon  klasifikasi  dengan  satu  peubah  respon  (prestasi  belajar  mahasiswa FMIPA Unsyiah) terhadap 14 faktor penduga dengan tiga taraf nyata.

## 2.  Pembahasan
Metode CHAID merupakan  bagian  dari AID yang  dirancang  untuk  menyelidiki  struktur keterkaitan  antar  peubah  respon  kategori  dengan  peubah  penduga  kategori.  Metode CHAID digunakan pada peubah respon berskala nominal atau ordinal dengan menggunakan statistik chi- square untuk  memaksimumkan  signifikansi  pada  tiap  pembagian.  Dalam CHAID pembelahan pada  diagram  pohon  tidak  harus  pembelahan  dua.  Beberapa  modifikasi  penting  yang  relevan dengan metode AID (lihat [6]) yaitu:
(1)  Uji signifikasi yang sudah baku;
(2)  Pembagiannya tidak harus biner;
(3)  Menggunakan penduga tipe baru (peubah float ) yang berguna dalam penanganan informasi yang hilang.
Metode CHAID merupakan  suatu  teknik  eksplorasi  nonparametrik  untuk  menganalisis sekumpulan  data  berukuran  besar,  yang  membagi  data  ke  dalam  himpunan-himpunan  bagian yang  saling  bebas (mutually  exclusive) yang  dapat  mendeskripsikan  peubah  respon.  Metode CHAID dianggap  cukup  efisien  untuk  menduga  peubah-peubah  penduga  yang  paling  signifikan dalam  hubungannya  dengan  peubah  respon  serta  melihat  keterkaitan  antara  peubah  penduga tersebut  (lihat  [6]).  Metode CHAID ,  seperti  halnya AID yaitu  menganalisis  suatu  gugus  data dengan  cara  memisahkannya  menjadi  beberapa  kelompok  yang  lebih  homogen  secara  bertahap. Pada dasarnya CHAID merupakan suatu pengulangan dari empat tahap (lihat [5]) :
(1).   Menguji  setiap  peubah  penduga (predictor  variabel) untuk  menentukan  tingkatan  mana yang  lebih  signifikan  diantara  peubah  respon  yang  berbeda;  gabungkan  tingkatan  yang tidak signifikan.
(2).   Menentukan peubah penduga yang paling signifikan diantara peubah respon yang berbeda.
(3) Bagi lagi data tersebut oleh tingkatan dari penduga yang paling signifikan. Nilai  tingkatan tersebut akan diuji secara individu.
(4).   Untuk masing-masing tingkatan:
a).  Menguji  peubah  penduga  yang  tersisa  untuk  menentukan  tingkatan    mana  yang signifikan dan gabungkan semuanya.
b).  Menentukan  peubah  penduga  yang  paling  signifikan  dan  bagi  lagi  data  tersebut    oleh tingkatan dari peubah penduga.
(5).  Ulangi langkah 4 di atas untuk semua subgrup sampai semua bagian signifikan.

## Miftahuddin
Angka  signifikasi  dan  nilai  kritis  pada  algoritma CHAID adalah  statistik  uji chi-square jika tidak terjadi pengurangan tabel kontingensi dari tabel asal. Apabila terjadi pengurangan, yaitu c kategori  dari  peubah  penduga  menjadi r kategori  ( r<c ),  maka  nilai  kritis  tersebut  dikalikan dengan  nilai  pengganda  Bonferroni  berikut  ini,  sesuai  dengan  peubahnya  (Kass  dalam  [6]):  (1)
Peubah  bebas  (peubah  yang  tidak  dikelompokkan  ke  dalam  klas): B bebas =       1 0 )! ( ! ) ( ) 1 ( r i c i i r i i r ; (2)  Peubah monotonic (peubah  yang  dapat  dikelompokkan  ke  dalam  klas-klas): B monotonik =         1 1 r c ;  (3)  Peubah float (peubah monotonik yang  mengandung  nilai  kategori  yang  tidak  jelas posisinya dalam urutan):
B float =                  1 2 2 2 r c r r c = 1 ) ( 1     c r c r r B monotonik . Adapun proses pembagian dan hasil dari
CHAID dapat digambarkan pada diagram pohon :

## Gambar 1. Diagram Pohon.
Setiap  simpul (node) dari  diagram  pohon  mewakili  setiap  subgrup  dari  sampel.  Akar simpul (root  node) mengandung  seluruh  sampel  dan  frekuensi  tertentu n i untuk  setiap  kategori dari  peubah  respon Y .  Untuk  tingkat  selanjutnya  ada  tiga  sampel  yang  dibagi  oleh X 1 sebagai penduga (predictor) terbaik  dari  peubah  respon.  Anak  simpul  mengandung  informasi  tentang frekuensi dari kriteria peubah respon Y untuk subgrup yang bersesuaian. Begitu untuk pembagian selanjutnya yang dijelaskan oleh peubah X 2 dan X 3 .
n Y =1 n Y =2 n Y =3 n Y =1,x 1 =2 n Y =2, x 1 =2 n Y =3, x 1 =2 n Y =1,x 1 =3 n Y =2, x 1 =3 n Y =3, x 1 =3 n Y =1,x 1 =1 n Y =2, x 1 =1 n Y =3, x 1 =1 n Y =1,x 1 =1,x 2 =2 n Y =2, x 1 =1,x 2 =2 n Y =3, x 1 =1,x 2 =2 n Y =1,x 1 =2,x 3 =1 n Y =2, x 1 =2,x 3 =1 n Y =3, x 1 =2,x 3 =1 n Y =1,x 1 =2,x 3 =2 n Y =2, x 1 =2,x 3 =2 n Y =3, x 1 =2,x 3 =2 X 1 X 2 X 3 2 1 2 1 2 3 1 Y n Y =1,x 1 =1,x 2 =1 n Y =2, x 1 =1,x 2 =1 n Y =3, x 1 =1,x 2 =1

## 3.  Aplikasi
Data yang digunakan dalam penggunaan metode CHAID adalah data primer yaitu dengan menyebarkan 110 kuisioner pada mahasiswa FMIPA tingkat akhir (angkatan 2003 ke atas) pada setiap jurusan yaitu jurusan matematika (29), fisika (27), biologi (26) dan kimia (25) responden. Penyebaran kuisioner dilakukan pada bulan Agustus 2006 pada FMIPA Universitas Syiah Kuala Dari  110  kuisioner,  hanya  107  kuisioner  yang  dianalisis  karena  3  kuisioner  tidak  di  isi  dengan lengkap.  Pengisian  kuisioner  dilakukan  dengan  dua  cara  secara  langsung  dan  tidak  langsung (melalui perantara teman).
Prestasi  belajar  sebagai  peubah  respon  dalam  hal  ini  diukur  berdasarkan  IPK  (Indeks Prestasi  Kumulatif)  yang  terbagi  ke  dalam  4  kategori.  Berdasarkan  buku  pedoman  program sarjana  FMIPA  yang  dikeluarkan  oleh  SK  Menteri  Pendidikan  dan  Kebudayaan  R.I  No. 056/U/1994 tanggal 19 Maret 1994, kategori tersebut yaitu : (1). Pujian/ Cumlaude (CL); IPK  3,51;  (2).  Sangat Memuaskan  (SM);  2,76  IPK  <  3,50  ;  (3). Memuaskan  (M);  2,00  IPK  < 2,75;  (4).  Tidak  Lulus  (TL);  IPK  <  2,00.  Peubah-peubah  penjelas  yang  dimasukkan  sebagai faktor-faktor  penduga  prestasi  belajar  sebagai  berikut  :  (1).  Jenis  Kelamin;  (2).  Asal  SMU;  (3). Jalur  Masuk  Universitas;  (4).  Pendidikan  Orang  Tua  Tertinggi;  (5).  Rata-rata  NEM  SMU;  (6). Beasiswa; (7). Kerja sampingan; (8). Rata-rata pengeluaran/bulan; (9). Kegiatan ekstrakurikuler; (10).  Tempat  Tinggal  di  Banda  Aceh;  (11).  Jumlah  penghuni  dalam  satu  kamar ;  (12).  Jumlah penghuni  pada  tempat  tinggal;  (13).  Mempunyai  kekasih;  (14).  Mempunyai  kelompok  belajar pada setiap mata kuliah (minimal satu kali dalam seminggu).
Gambar 2. Hasil Analisis CHAID pada Pohon Klasifikasi  = 0,01.
Miftahuddin
Miftahuddin
Gambar 3. Hasil Analisis CHAID pada Pohon Klasifikasi  = 0,1.
Gambar 4. Hasil Analisis CHAID pada Pohon Klasifikasi  = 0,05.

## Miftahuddin
Hasil analisis CHAID berupa  pohon  klasifikasi  yang  memisahkan  data  secara  struktural menjadi  kelompok-kelompok  berdasarkan  faktor  penduga  yang  signifikan  pada  =  0,05 (Gambar  4).  Dari  14  penduga  yang  dimasukkan  dalam  analisis,  ada  6  penduga  signifikan  yang berkaitan  dengan  perbedaan  prestasi  belajar  mahasiswa  FMIPA  yaitu  :  (1)  Jenis  Kelamin;(2) Rata-rata  NEM  SMU;  (3)  Kelompok  belajar;  (4)  Mempunyai  kerja  sampingan;  (5).  Rata-rata pengeluaran perbulan; (6) Mempunyai kekasih.
Terdapat  peubah  penjelas  yang  berperan  pada  lebih  dari  satu  percabangan  yaitu  faktor mempunyai  kerja  sampingan.  Terdapat  pula  kategori  pada  peubah  penjelas  yang  digabung menjadi satu yaitu pengeluaran perbulan yang semula terdiri atas 4 kategori kemudian digabung menjadi  2  kategori  (lihat  Gambar  4).  Faktor  yang  pertama  kali  mengelompokkan  mahasiswa
FMIPA adalah jenis kelamin, karena p-value pada statistik chi-square lebih kecil dari nilai  = 0,05.  Dari  5  mahasiswa  wanita  berprestasi  pujian,  sedangkan  5  mahasiswa  yang  tidak  lulus. Penduga  berikutnya  rata-rata  NEM  SMU,  mahasiswa yang  berprestasi  pujian  memiliki  rata-rata NEM  di  atas  7,00.  Dari  55  mahasiswa  berprestasi  sangat  memuaskan,  13  diantaranya  memiliki rata-rata  NEM  kurang  dari  5;  12  diantaranya  memiliki  rata-rata  NEM  pada  selang  5-6;  19 mahasiswa memiliki rata-rata NEM berada pada selang 6-7 dan 11 mahasiswa memiliki rata-rata NEM di atas 7. Pada  mahasiswa  yang  tidak  lulus  dapat  dijelaskan  oleh   penduga  selanjutnya (kelompok  belajar),  5  mahasiswa  yang  tidak  lulus  4  diantaranya  tidak  pernah  mempunyai kelompok  belajar  dan  seorang  mahasiswa  kadang-kadang  mempunyai  kelompok  belajar.  Dari  4 orang yang tidak lulus, 3 diantaranya memiliki kekasih. Mahasiswa yang memiliki NEM kurang dari  5;  sebagian  besar  berprestasi  sangat  memuaskan,  8  diantaranya  tidak  mempunyai  kerja sampingan  dan  5  mahasiswa  mempunyai  kerja  sampingan,  sedangkan  8  mahasiswa  yang berprestasi memuaskan tidak  mempunyai kerja sampingan. Dari 19 mahasiswa yang berprestasi sangat memuaskan memiliki rata-rata NEM pada selang 6-7; 14 diantaranya memperoleh jumlah pengeluaran perbulan di bawah Rp. 500.000,-; 5 mahasiswa memperoleh pengeluaran perbulan di atas  Rp.  500.000,-.  Dari  6  mahasiswa  yang  berprestasi  memuaskan,  seorang  mahasiswa memperoleh jumlah  pengeluaran  perbulan  dibawah  Rp.  500.000,-  dan  selebihnya  kebalikannya. Mahasiswa  yang  memiliki  rata-rata  NEM  di  atas  7  ada  20  orang.  Dari  5  mahasiswa  yang berprestasi pujian semuanya memiliki kerja sampingan, sedangkan 4 mahasiswa yang berprestasi memuaskan  tidak  mempunyai  kerja  sampingan.  Dari  11  mahasiswa  yang  berprestasi  sangat memuaskan, 9 diantaranya tidak memiliki kerja sampingan dan sisanya kebalikannya.

## 3.1. Faktor-faktor yang paling signifikan
Dari pohon klasifikasi hasil analisis CHAID pada Gambar 4 dapat diketahui bahwa faktor yang  pertama  kali  signifikan  memisahkan  mahasiswa  FMIPA  untuk  menduga  keberhasilan studinya  adalah  jenis  kelamin  (p-value=0,000<  ,  Tabel  3.1).  Selayaknya  mahasiswa  wanita lebih menonjol karena responden wanita (77,57%, 392 orang) lebih banyak dari responden laki- laki  (22,43%,  152  orang)  dengan  rasio  3  :  1.  Faktor  penduga  lainnya  yang  cukup  signifikan adalah rata-rata NEM SMU ( p-value =0,006<  , Tabel 3.3). Mahasiswa dengan nilai NEM yang tinggi  cenderung  memiliki  kekonsistenan  untuk  mendapatkan  prestasi  yang  tinggi  ketika menempuh  pendidikannya  di  FMIPA.  Hal  ini  berarti  bahwa  kemampuan  yang  tinggi  di  SMU yaitu  ditunjukkan  dengan  tingginya  nilai  NEM  merupakan  modal  untuk  meraih  sukses  pula  di Perguruan Tinggi.
Peubah  berikutnya  yang  dapat  menjelaskan  perbedaan  prestasi  belajar  adalah  kelompok belajar  ( p-value =0,021<  ,  Tabel  3.2).  Mahasiswa  yang  mempunyai  kelompok  belajar  pada setiap  mata  kuliah  cenderung  berprestasi  tinggi  dibandingkan  dengan  mahasiswa  yang  tidak pernah  mempunyai  kelompok  belajar.  Kenyataan  ini  menunjukkan  bahwa  dengan  mempunyai kelompok  belajar  adalah  salah  satu  hal  yang  sangat  penting,  mahasiswa  dapat  menyelesaikan masalah di perkuliahan secara bersama-sama dan dapat berbagi pengetahuan dengan teman yang lain.  Faktor keberadaan seorang kekasih ternyata sangat berpengaruh terhadap keberhasilan studi mahasiswa  ( p-value =0,044<  ,Tabel  3.5).  Terlihat  bahwa  mahasiswa  yang  memiliki  kekasih cenderung  berprestasi  rendah,  sebaliknya  mahasiswa  yang  tidak  memiliki  kekasih  dapat berprestasi lebih baik. Peubah berikutnya yang memiliki hubungan terhadap prestasi mahasiswa adalah jumlah pengeluaran perbulan ( p-value =0,013<  , Tabel 3.8). Ternyata mahasiswa dengan pengeluaran  cukup  tinggi  (>  Rp.  500.000,-)  cenderung  kurang  berhasil.  Sebaliknya  pada mahasiswa  yang  memiliki  pengeluaran  yang  rendah,  dapat  mendapatkan  prestasi  cukup  baik. Faktor  mempunyai  kerja  sampingan  ternyata  juga  berpengaruh  terhadap  keberhasilan  studi mahasiswa  ( p-value =0,044<  ,Tabel  3.6).  Mahasiswa  yang  mempunyai  kerja  sampingan  juga

## Miftahuddin
dapat  berprestasi  cukup  baik.  Hal  ini  menyatakan  bahwa  mahasiswa  yang  mempunyai  kerja sampingan  dapat  mengatur  waktu  dengan  baik  antara  kerja  dan  belajar,  selain  juga  dapat bermanfaat sebagai pengalaman kerja.

## 3.2. Faktor-faktor yang kurang signifikan
Faktor-faktor  yang  kurang  signifikan  dilihat  dari p-value pada  setiap  pembagian  selalu lebih  besar  dari  =0,05  (Gambar  4).  Ada  8 faktor  penduga  yang  kurang  signifikan.  Perbedaan asal  SMU  tidak  termasuk  penduga  yang  dapat  menjelaskan  perbedaan  prestasi.  Hal  ini menyatakan  bahwa  mahasiswa  yang  berasal  dari  luar  Banda  Aceh  dapat  bersaing  dengan mahasiswa  yang  berasal  dari  Banda  Aceh.  Perbedaan  jalur  masuk  Universitas  juga  tidak berhubungan  secara  nyata  dengan  perbedaan  prestasi  mahasiswa  FMIPA.  Mahasiswa  dengan jalur  masuk  Universitas  melalui  SPMB  dapat  lebih  baik  dibanding  dengan  mahasiswa  yang masuk  melalui  jalur  USMU.  Perbedaan  tingkat  pendidikan  orang  tua  juga  tidak  mempengaruhi perbedaan  prestasi  mahasiswa  FMIPA.  Orang  tua  yang  berpendidikan  rendah  akan  berusaha memacu anaknya agar dapat melebihi orang tuanya, sedangkan bagi orang tua yang mengenyam pendidikan cukup tinggi juga akan mendorong anaknya dengan berbagai motivasi. Ternyata tidak ada perbedaan prestasi yang nyata antara mahasiswa yang memperoleh bantuan beasiswa dengan yang  tidak  memperoleh  beasiswa.  Berarti  bahwa  keberhasilan  memperoleh  beasiswa  kurang memberikan pengaruh bagi seorang mahasiswa untuk berprestasi tinggi maupun tidak.
Keikutsertaan  mahasiswa  dalam  kegiatan  ekstrakurikuler  seperti  organisasi,  olahraga, seni,  kursus  maupun  kegiatan  keagamaan  ternyata  tidak  memberikan  perbedaan  nyata  terhadap keberhasilan studi akademisnya. Mahasiswa yang mengikuti kegiatan ekstrakurikuler dapat juga berprestasi  dengan  baik  karena  mahasiswa  FMIPA  memiliki  kemampuan  untuk  mengatur waktunya dengan baik dan lebih mandiri dalam merencanakan proses belajar. Perbedaan tempat tinggal  di  Banda  Aceh,  banyaknya  penghuni  kamar  dan  tempat  tinggal  ternyata  juga  tidak mempengaruhi  perbedaan  prestasi.  Mahasiswa  yang  tinggal  jauh  dari  orang  tua  juga  dapat berprestasi lebih baik.

## 3. Kesimpulan
Dari hasil analisis metode CHAID pada pohon klasifikasi menyatakan bahwa  pemilihan nilai  mempengaruhi  pembagian  faktor-faktor  penjelas  yang  signifikan  yaitu  untuk  =  0,1 faktor-faktor  penduga  yang  signifikan  lebih  banyak  diketahui  (lebih  dari  6  faktor)  ;  =  0,05 faktor-faktor  penduga  yang  signifikan  ada  6  faktor  dan  =  0,01  faktor-faktor  penduga  yang signifikan kurang dari 6 faktor.
Dengan  kata  lain  jika  faktor-faktor  penjelas  semakin  banyak  maka  nilai  yang  lebih  baik digunakan adalah  = 0,01, tetapi jika faktor-faktor penjelas tidak terlalu banyak (sedang) maka sebaiknya nilai  yang dipilih 0,05 dan 0,01 sedangkan untuk faktor-faktor penjelas yang lebih sedikit  sebaiknya  digunakan  nilai  =  0,1.  Metode CHAID cukup  efisien  sebagai  metode eksploratif  untuk  menduga  faktor-faktor  yang  paling  signifikan  terhadap  prestasi  belajar mahasiswa FMIPA Unsyiah.

## Daftar Pustaka
[1] Anynomous, 17/4/2006, CHAID Analysis , http://www.statsoft. comtextbookstchaid. html
[2] Gallagher A. C, Monroe M. Howard & Fish L. Joyce,12/3/2006, An Iterative Approach To Classification Analysis , http://www.casact.org/library/ ratemaking/ 90dp237.pdf

## Miftahuddin
[3] Eheler  Dietrich,  Lehmann  Thomas,  17/4/2006, Responder  Profiling  with  CHAID  and
Dependency
Analysis , http://www.informatik.uni-freiburg.de/~ml/ecmlpkd/ws- proceedings/w10/lehmann.pdf .
[4] Freeman  H.  Daniel,  1987, Applied  Categorical  Data  Analysis ,  Marcel  Dekker,  Inc,  New York and Basel.
[5] Bach Kellie, 24/4/2006, Decision Tree Overview , http://dollar.biz.uiowa.edu/ ~street/ Trees.ppt .
[6] Wilkinson  Leland,  27/3/2006, Tree  Structured  Data  Analysis : AID , CHAID and CART , Department of Statistics, Northwestren University, Evanston, IL 60201,
http://www.spss.com/research/wilkinson/publications/c&trees.pdf .
[7] Pertiwi  Asih,  1997,  “ Metode  CHAID  Untuk  Menduga  Faktor-Faktor  Yang  Paling Signifikan  Terhadap  Prestasi  Mahasiswa  TPB  IPB” Skripsi,  Jurusan  Statistik  FMIPA Institut Pertanian Bogor, Bogor.