## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi

## Penerapan Algoritma C4.5 Dalam Klasifikasi Kualitas Sayur Kol Di Kabupaten Simalungun
Mhd Wendico Herdian * , Riki Winanjaya, Susiani
Program Studi Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa Jalan Jendral Sudirman Blok A, No.1,2 & 3, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia Email: 1,* herdianwhendico@gmail.com, 2 rikiwinanjaya@amiktunasbangsa.ac.id, 3 susiani@amiktunasbangsa.ac.id Email Penulis Korespondensi: herdianwhendico@gmail.com
Abstrak− Kol  merupakan  tanman  semusim  atau  lebih  yang  berbentuk  perdu.  Salah  satu  sentra  produksi  kol  berada  dikabupaten simalungun,  kecamatan  purba.  Kol  memiliki  prospek  permintaan  yang  baik.  Namun  faktor  cuaca  yang  tidak  menentu  dan  hama tanaman  yang  mengancam  menjadikan  kualitas  sayur  kol  kurang  baik  sehingga  berdampak  pada  penghasilan  petani  menjadi  tidak menentu.  Dalam  menentukan  sayur  kol  yang  layak  dan  tidak  layak  digunakan  Metode  Datamining  dengan  Algoritma  C4.5. Algoritma  C4.5    dapat  memberikan  pohon  keputusan  yang  mudah  diinterpretasikan  dan  memiliki  akurasi  yang  baik  sehingga  dari hasil  yang  diperoleh  Diharapkan  mampu  menjadi  masukan  dan  membantu  dinas  pertanian  maupun  para  petani  agar  dapat menentukan kualitas  sayur  kol yang baik  sesuai dengan  target pasar.  Menjadi  referensi bagi   penelitian  selanjutnya  yang berkaitan dengan pengguna Algoritma C4.5.
Kata Kunci: Data mining; Algoritma C4.5; Klasifikasi; Sayur Kol; Dinas Pertanian
Abstract− Cabbage is an annual plant or  more in the form of a shrub. One of the centers for cabbage production is in Simalungun Regency,  Ancient  District.  Cabbage  has  good  demand  prospects.  However,  erratic  weather  factors  and  plant  pests  that  threaten  to make  the  quality  of  cabbage  vegetables  are  not  good  so  that  the  impact  on  farmers'  income  is  uncertain.  In  determining  the appropriate  and  unfeasible  cabbage,  the  Datamining  Method  with  the  C4.5  Algorithm  is  used.  The  C4.5  algorithm  can  provide  a decision  tree  that  is  easy  to  interpret  and  has  good  accuracy  so  that  the  results  obtained  are  expected  to  be  input  and  help  the agricultural office and farmers to determine the quality of cabbage vegetables that are good according to the target market. Become a reference for further research related to the users of the C4.5 Algorithm.
Keywords : Data mining; C4.5 Algorithm; Classification; Cabbage; Agriculture Of Departmen

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia mempunyai peluang besar dan sangat prospektif untuk mengembangkan budidaya sayuran yang  ditunjukkan dengan  tersedianya  kekayaan  potensi  sumber  daya  pertanian  berupa  lahan  yang  sangat  luas  dan  belum  dimanfaatkan secara optimal[1]. Total luas daratan Indonesia sekitar 190 juta hektare, terbagi atas 123 juta  hektare (64,6%) kawasan budidaya dan sisanya 67 juta hektare (35,4%) merupakan kawasan lindung. Dari total luas kawasan budidaya di daratan yang  berpotensi  untuk  areal  pertanian  seluas  101  juta  hektare.  Sampai  saat  ini  yang  berpotensi  untuk  pertanian  yang sudah  dibudidayakan  seluas  47  juta  hektare[2].  Kol  merupakan  tanaman  semusim  atau  lebih  yang  berbentuk  perdu. Tanaman kol atau kubis berbatang pendek dan beruas-ruas. Tanaman ini berbatang tunggal dengan akar samping yang sedikit  tapi  dangkal.  Daunnya  berbentuk  bulat  telur  dan  lunak.  Daun  yang  muncul  terlebih  dulu  menutup  daun  yang muncul kemudian, demikian seterusnya, hingga membentuk krop daun bulat seperti telur dan padat berwarna putih[3].
Pemilihan Kol merupakan ungkapan selera pribadi konsumen, ditentukan oleh faktor subjektif dan dipengaruhi oleh lokasi, suku bangsa, lingkungan, dan tingkat pendapatan. Salah satu sentra produksi kol Kabupaten Simalungun, yaitu Kecamatan Purba. Meskipun kol memiliki prospek permintaan yang baik tetapi petani masih menghadapi masalah atau kendala. Tingkat keuntungan petani juga tidak pasti tergantung harga jual hasil panen kol. Faktor cuaca yang tidak menentu  dan  hama  tanaman  yang  mengancam  sewaktu-waktu  merupakan  alasan  pokok  yang  berakibat  produksi  kol cepat  rusak  dan  tingkat  kehilangan  hasil  tinggi. Data  Mining disebut  juga Knowledge Discovery  in  Database (KDD) didefenisikan  sebagai  ekstraksi  informasi  potensial,  implisit  dan  tidak  dikenal  dari  sekumpulan  data  [4],  [5].  Proses Knowlegde Discovery in Database melibatkan hasil proses Data Mining (proses pengekstrak kecenderungan suatu pola data),  kemudian  mengubah  hasilnya  secara  akurat  menjadi  informasi  yang  mudah  dipahami[6].  Teknik Data  Mining secara garis besar dapat dibagi dalam dua kelompok: verifikasi dan discovery . Metode verifikasi umumnya meliputi teknik-teknik statistik seperti goodness of fit dan analisis variansi . Metode discovery lebih  lanjut  dapat  dibagi  atas  model  prediktif  dan  model  deskriptif.  Teknik  prediktif  melakukan  prediksi terhadap data dengan menggunakan hasil-hasil yang telah diketahui dari data yang berbeda[7]. Model ini dapat dibuat berdasarkan  penggunaan  data  historis  lain.  Sementara  itu,  model  deskriptif  bertujuan  mengidentifikasi  pola-pola  atau hubungan antar data dan memberikan cara untuk mengeksplorasi karakteristik data yang diselidiki [8].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metode Penelitian
Pada bagian ini penulis akan menjelaskan bagaimana procedure pengumpulan data serta proses analisa data penelitian yang  akan  digunakan.  Pada  penelitian  ini  juga  akan  dijelaskan  lokasi  dan  waktu  dilakukan  penelitian  hingga memperoleh data yang akurat untuk dilakukan pengolahan data menggunakan Algoritma C4.5[9].

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi

## 2.1.1 Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  di  Dinas  Pertanian  Simalungun.  Lamanya  waktu  yang  dibutuhkan  untuk  menyelesaikan penelitian ini selama 1 Minggu dari tanggal 31 Agustus  s/d   05 September 2020.

## 2.1.2 Rancangan Penelitian
Rancangan  penelitian  ini  akan  dijelaskan  proses  penelitian  dan  pengumpulan  data,  selanjutnya  data  diolah  melalui proses  perhitungan  dan  mengikuti  langkah-langkah  penyelesaian  Algoritma  C4.5[10] . Selanjutnya  hasil  perhitungan tersebut akan diaplikasikan menggunakan tools RapidMiner untuk melihat keakuratan hasil yang diperoleh.  Rancangan penelitian dapat dilihat pada gambar 1[11].

## Gambar 1. Rancangan Penelitian
Gambar 1. menjelaskan rancangan penelitian yang dilakukan untuk menentukan kualitas sayur kol di Kabupaten Simalungun menggunakan    Algoritma C4.5 yang terdiri dari[12],[13]:
a) Analisis Masalah
Menganalisis masalah yang terkait dengan penentuan bagaimana menentukan sayur kol yang layak jual dan tidak layak jual.
b) Mempelajari Literatur
Penelitian  ini  harus  didasari  rujukan  yang  digunakan  untuk  mendapatkan  rujukan  yang  digunakan  untuk mendapatkan informasi dalam penelitian.
c) Menetapkan Metode
Menetapkan metode untuk memecahkan masalah yang mudah dan akurat dalam menentukan sayur kol yang layak dan tidak layak menggunakan Algoritma C4.5 .
d) Mengumpulkan Data
Data  yang  digunakan  sebagai  sempel  adalah  data  kuisioner  dari  para  Stakeholder  sayur  kol  di  Kabupaten Simalungun.
e) Mengelolah Data
Melakukan pengelolahan data dengan menggunakan Algoritma C4.5. Dalam proses pengelolahan data digunakan Microsoft Excel 2010 untuk mempermudah proses pengolahan data menggunakan  Algoritma C4.5.
f) Menguji data
Pengujian data dilakukan dengan menggunakan menggunakan tools RapidMiner . Proses pengujian data dilakukan guna menguji keakuratan hasil dari pengolahan data secara manual maupun menggunakan sistem.
g) Kesimpulan Kesimpulan  yang  didapatkan  dalam  menentukan  sayur  kol  yang  layak  dan  tidak  layak  menggunakan  Algoritma C4.5 akan menjadi masukan bagi para petani dalam memilih sayur kol yang layak dan tidak layak jual agar dapat menghasilkan  sayur  kol  yang  berkualitas  dan  layak  edar  sehingga  dapat  membantu  meningkatkan  penghasilan petani di Kabupaten Simalungun.

## 2.2 Analisis Data
Analisis data dapat dilakukan setelah adanya pengumpulan data dan setelah data dikumpulkan dan diolah ke Microsoft Excel .  Setelah  hasil  yang  telah  dapat  di Microsoft  Excel akan  diaplikasikan  menggunakan  tools  RapidMiner  untuk menyesuaikan  hasil  yang didapatkan.    Jenis  data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  merupakan  data  primer,    Data
Mulai Analisis masalah Mempelajari literature Menetapkan Metode Mengumpulkan Data Mengelolah Data Menguji Data Kesimpulan Selesai

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
primer adalah data yang diperoleh langsung dari tangan pertama atau responden atau informan[14]. Dalam melakukan penelitian ini penulis menggunakan Microsoft Excel 2010 dan aplikasi RapidMiner sebagai alat untuk memproses data. Microsoft  Excel 2010  digunakan  untuk  membantu  dalam  proses  perhitungan  yang  akan  dilakukan  setelah  proses perhitungan  selesai  maka  selanjutnya  diaplikasikan  menggunakan  tools  rapidminer  untuk  melihat  keakuratan  hasil yang didapat dari perhitungan di Microsoft Excel 2010 serta akan dicocokkan dengan hasil yang sudah diaplikasikan menggunakan tools RapidMiner [15].

## 2.3 Pemodelan Metode
Dalam  penelitian  ini  penulis  menggunakan  teknik  klasifikasi Data  Mining dengan  Algoritma C4.5 dan  melakukan pengujian di RapidMiner . Berikut ini pemodelan yang penulis gunakan dalam penelitian ini[16]. Berikut ini pemodelan Algoritma C4.5 yang digambarkan dalam flowchart pada Gambar 2.
Mulai
Input Atribut Menentukan Tipe Atribut Atribut Label & Atribut Kelas Menghitung Entrophy Total Menghitung Entrophy dan Gain
setiap Atribut Menentukan Node tertinggi dan nilai Gain Membuat Node
Apakah semua Atribut telah dieksekusi ? Pohon Keputusan Selesai Tidak Ya
Gambar 2. Pemodelan Algoritma C4.5
Berdasarkan  Pemodelan Gambar  2  dapat  diketahui  alur  Algoritma  C4.5  yang  digunakan.  Pada  persiapan  awal ditentukan  penginputan  atribut  yang  digunakan  kemudian  melakukan  penentuan  tipe  atribut  dengan  mencari  atribut label  dan  atribut  kelas  berdasarkan  perhitungan entropy total  dari  masing-masing  atribut.  Apabila  ditemukan  gain disetiap  atribut  maka  gain  tersebut  akan  menjadi  node  tertinggi  dengan  nilai  gain.  Selanjutnya  dilakukan  penentuan cabang dengan cara yang sama dengan melihat gain tertinggi dari tiap hasil partisi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil
Pada  tahap  ini  disajikan  sesuai  penelitian  yang  dilakukan.  Pada  penelitian  ini  digunakan tools  RapidMiner sebagai pengujian data yang telah di analisa. Berikut adalah bagian - bagian dari RapidMiner beserta isi dari data yang dibuat.

## 3.1.1 Perhitungan Menggunakan Algoritma C4.5
Data penelitian terdiri dari 40 responden yang diperoleh dari hasil kuisioner dan terdiri dari 5 kriteria. Berikut adalah data penelitian yang digunakan:

## Tabel 1. Data Penelitian
No Warna Tekstur Berat Lapisan Daun Ukuran Pekerjaan Output 1 S S S S S Pedagang Kol Layak 2 S S TS S TS Pedagang Kol Layak 3 TS S TS S S Pedagang Kol Layak . . . . . . . . . . . . . . . .

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
No Warna Tekstur Berat Lapisan Daun Ukuran Pekerjaan Output . . . . . . . . 36 TS S S S S Pedagang Kol Layak 37 TS S TS TS S Pedagang Kol Tidak Layak 38 S TS S S S Petani Kol Layak 39 S S S S S Pedagang Kol Layak 40 TS TS S TS S Agen Kol Tidak Layak
Data penelitian diatas menggunakan 5 kriteria yang terdiri dari warna, tekstur, berat, lapisan dan ukuran. Setiap kriteria  terdiri  dari  beberapa  sub  kriteria  yang  menjadi  pernyataan  dalam  kuisioner yang diberikan  kepada responden. Setiap pernyataan terdiri dari jawaban setuju dan tidak setuju.
Selanjutnya masuk kedalam tahap pengolahan data menggunakan Algoritma C4.5 yaitu:
1) Menghitung jumlah kasus seluruhnya, jumlah dengan keputusan  setuju dan tidak setuju. Pada penelitian ini jumlah kasus 8, jumlah setuju 6, dan tidak setuju 2.
2) Menghitung entropy dari semua kasus yang terbagi berdasarkan kriteria Warna, Tekstur, Berat, Lapisan Dan Ukuran menggunakan persamaan berikut.
Entropy (S) = ∑ −𝑝𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1 (1)
Keterangan: S  = himpunan kasus, A  = fitur, n  = jumlah partisi S, Pi  = proporsi dari Si terhadap S.
Entropy (Total) = (- 27/40 * 𝑙𝑜𝑔 2 (27/40))+(-13/40 * 𝑙𝑜𝑔 2 (13/40)= 0,90973 Entropy (Warna, Setuju) = (-16/18 * 𝑙𝑜𝑔 2 (16/18))+(-2/18 * 𝑙𝑜𝑔 2 (2/18)) =   0,503258 Entropy (Warna, Tidak Setuju) = (-11/22* 𝑙𝑜𝑔 2 (11/22))+(-11/22 * 𝑙𝑜𝑔 2 (11/22)) =  1
Dan  begitu  seterusnya  hingga  diperoleh  nilai entropy dari  setiap  kriteria.  Setelah  diperoleh  nilai  entropy  dari setiap kriteria, selanjutnya menghitung nilai Gain untuk setiap kriteria menggunakan persamaan berikut. Gain (S,A) = Entropy (S) - ∑ 𝑛 𝑖=1 * Entropy (Si) (2) S = himpunan
A = atribut n = jumlah partisi antribut A |Si| = jumlah kasus pada partisi ke-i |S| = jumlah kasus dalam S
Gain (Total, Warna) = 0,909736 – ((18/40*0,503258) + (22/40*1))            = 0,133269 Gain (Total, Tekstur) = 0,909736 – ((30/40*0,650022) + (10/40*721928) = 0,241737
Gain (Total, Berat) = 0,909736 – ((25/40*0,795040) + (25/40*1,040254)) = -0,237323
Gain (Total, Lapisan Daun)= 0,909736 – ((25/40*0,529360) +           (15/40*0,0918295)) = 0,234524
Gain (Total, Ukuran)= 0,909736 – ((16/40*0,009480)+(14/40*0,98522)) = 0,81128
Berikut adalah hasil dari perhitungan nilai entropy dan gain pada node 1.
Tabel 2. Nilai Entropy dan Gain Node 1 Faktor Jumlah Setuju Tidak Setuju Entropy Gain 40 27 13 0,909736 Warna S 18 16 2 0,503258 0,133269 TS 22 11 11 1 Tekstur S 30 25 5 0,650022 0,241737 TS 10 2 8 0,721928 Berat S 25 19 6 0,795040 -0,237323 TS 25 8 7 1,040254 Lapisan Daun S 25 22 3 0,529360 0,234524 TS 15 5 10 0,918295 Ukuran S 16 21 5 0,009480 0,561113 TS 14 6 8 0,985228
Dari  hasil  diatas  dapat  dilihat  bahwa  faktor  dengan  nilai gain tertinggi  adalah  ukuran  dengan  nilai  0,909736. Untuk ukuran dengan pernyataan setuju dan pernyataan tidak setuju sudah diperoleh hasil maka proses selesai. Adapun pohon keputusan yang terbentuk dari pencarian Node 1 adalah seperti pada gambar 3:

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Dari hasil perhitungan node 1 tidak ada lagi yang akan menjadi atribut akar, maka perhitungan dihentikan. rule hasil  dari  prediksi  berdasarkan  pada  pohon  keputusan  terakhir  yang  terbentuk  sesuai  dengan perhitungan entropy dan gain .  Melalui  pohon  keputusan  tersebut  diperoleh  2  aturan  ( rule )  dalam  memprediksi  klasifikasi  kualitas  sayur  kol. Adapun aturan atau rule yang terbentuk dari perhitungan gain dan entropy setiap variabel sampai menghasilkan node 1 adalah sebagai berikut:
a) Jika Ukuran sayur kol lebih besar (setuju) maka setuju atau dalam arti memiliki kualitas yang layak.
b) Jika ukuran sayur kol kecil (tidak setuju) maka tidak setuju dalam arti memiliki kualitas yang tidak layak.

## 3.1.2 Pemodelan Rapidminer
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  proses  pengolahan  data  dengan RapidMiner menggunakan  Algoritma  C4.5.  setelah dilakukan  imput  data  kedalam  read  excel,  selanjutkanya  ditambahkan  operator Decision  tree kedalam  lembar  kerja system.

## Gambar 4. Proses Sistem
Untuk  mendapatkan  hasil  berupa  pohon  keputusan  maka  pada  tahap  selanjutnya  dapat  dilakukan  dengan  cara mengklik tada panah biru yang terdapat  diposisi tengah atas pada bagian toolbar. Hasil akhir yang akan ditampilkan adalah  berupa Decision  tree dimana  hasil  dari  pengujian  data  akan  tampak  seperti  pohon  yang  bercabang  yang menampilkan isi dan hasil dari penelitian. Tampak pada gambar berikut :

## Gambar 5. Pohon Keputusan

## 3.2 Pembahasan
Berdasarkan  dari  penjelasan  diatas  mengenai  tahap-tahap  penggunaan  serta  hasil  yang  telah  ditampilkan  maka selanjutnya membahas mengenai keterkaitan dari hasil yang didapat antara perhitungan manual algoritma dengan hasil yang  ditampilkan  oleh tools  RapiMiner .  Dalam  melakukan  validasi  perhitungan  manual  algoritma  harus  telah menampilkan hasil akhir berupa pohon keputusan, serta data yang digunakan haruslah data yang valid dan sama dengan yang dipakai pada tools.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Pada gambar diatas dapat dilihat bahwa hasil dari pengolahan data secara manual dengan sistem diperoleh hasil yang  sama. Dari  penjelasan  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  data  yang  digunakan  adalah  data valid dan  dapat dibuktikan  dengan tools  RapidMiner serta  dapat  menampilkan  hasil  yang  sama  dari  perhitungan  manual  maupun dengan tools RapidMiner. Berikut adalah tampilan rule model berupa teks yang ada dalam tools RapidMiner dimana tampilan ini adalah penjelasan dari pohon keputusan yang terbentuk :
Gambar 7 . Rule Model Decision Tree
Dan berikut adalah hasil accuracy menggunakan tools RapidMiner :
Gambar 8. Hasil Accuracy
Berdasarkan gambar diatas dapat dilihat bahwa accuracy dari RapidMiner dipeoleh sebesar 100%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  bahwa  menerapkan Data  Mining dengan  menggunakan  Algoritma  C4.5 dapat  diterapkan.  Berdasarkan  hasil  pengujian  software  RapidMiner  diperoleh  hasil  yang  sama  dengan  analisis perhitungan Algoritma C4.5 dimana diperoleh tingkat accuracy yaitu sebesar  100%. Penelitian ini penulis melakukan beberapa  proses  pengumpulan  data  dengan  menggunakan  Algoritma  C4.5  sehingga  ditemukan  hasil  klasifikasi  yang membentuk dua kelas yaitu kelas layak dan tidak layak.

## REFERENCES
[1] T. R. I. B. Tusarwenda, “Penerapan data mining dengan algoritma c4.5 dalam prediksi penjualan botol pada cv. seribukilo,” 2018.
[2] L. Swastina, “Penerapan Algoritma C4.5 untuk Penentuan Jurusan Mahasiswa,” J. Gema Aktual. , vol. 2, no. 1, pp. 93–98, 2013.
[3] A. D. I. Suradi, “Penerapan data mining untuk menentukan rekomendasi beasiswa dengan metode algoritma c4.5,” 2018.
[4] Yulia and A. D. Putri, “Data Mining Menggunakan Algoritma C4 . 5 Untuk Memprediksi Kepuasan Mahasiswa Terhadap Terhadap Kinerja Dosen Di Kota Batam” Comput. Based Informaon Syst. J. , vol. 07, pp. 56–66, 2019.
[5] N. Fajira, “Analisis Kepuasan Pelanggan Terhadap Kualitas Pelayanan Pada Kentucky Fried Chicken Cabang Palembang Square Mall,” Polsri , pp. 14–20, 2014.
[6] P.  Alkhairi,  I.  S.  Damanik, and  A.  P.  Windarto, “Penerapan  Jaringan  Saraf  Tiruan untuk Mengukur Korelasi Beban Kerja  Dosen Terhadap Peningkatan Jumlah Publikasi,” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 1, no. September, p. 581, 2019, doi: 10.30645/senaris.v1i0.65.
[7] L. N. Rani, “Klasifikasi Nasabah Menggunakan Algoritma C4.5 Sebagai Dasar Pemberian Kredit,” J. KomTekInfo Fak. Ilmu Komput. , vol. 2, no. 2, pp. 33–38, 2015.
[8] M. Zarlis, R. W. Sembiring, T. B. Pematangsiantar, U. Methodist, and P. N. Medan, “Analisa Terhadap Perbandingan Algoritma Decision Tree Dengan Algoritma Random Tree Untuk Pre-Processing Data,” J-SAKTI , vol. 1, no. 2, pp. 180–185, 2017.
[9] A. Nugraha, “Pemanfaatan Modul Gsmdan Modul Gps Pada Sistemkeamanan Sepedamotormenggunakan Smartphone Berbasis Arduinouno,”
Fatmah Riski Dinniah , vol. 2, no. 1, pp. 1–16, 2017.
[10]  S. Takalapeta, “Penerapan Data Mining Untuk Menganalisis Kepuasan Konsumen Menggunakan Metode Algoritma C4.5,” J I M P - J. Inform. Merdeka Pasuruan , vol. 3, no. 3, pp. 34–38, 2018, doi: 10.37438/jimp.v3i3.186.
[11]  I.  Romli  and  A.  T.  Zy,  “Penentuan  Jadwal  Overtime  Dengan  Klasifikasi  Data  Karyawan  Menggunakan  Algoritma  C4.5,” J.  Sains  Komput. Inform. (J-SAKTI , vol. 4, no. 2, pp. 694–702, 2020.
[12]  Hendrianto,  “Manajemen  Strategi  Pengelolaan  Pasar  Dalam  Meningkatkan  Pendapatan  Pedagang  Perspektif  Ekonomi  Islam  (Studi  di  Pasar Segamas Purbalingga),” pp. 1–94, 2018.
[13]  R.  I.  P.  Jimmy  Pratama,  “Perancangan  Dan  Implementasi  Animated  Sticker  Sebagai  Media  Edukasi  Mengenai  COVID-19  dengan Menggunakan Metode MDLC,” Pap. Knowl. . Towar. a Media Hist. Doc. , vol. 7, no. 2, pp. 1–12, 2021.
[14]  N. Azwanti and E. Elisa, “Analisa Kepuasan Konsumen Menggunakan Algoritma C4.5,” Pros. Semin. Nas. Ilmu Sos. dan Teknol. , no. 3, pp. 126–131, 2020.
[15]  D.  K.  Widiyati,  M.  Wati,  and  H.  S.  Pakpahan,  “Penerapan  Algoritma  ID3  Decision  Tree  Pada  Penentuan  Penerima  Program  Bantuan Pemerintah Daerah di Kabupaten Kutai Kartanegara,” J. Rekayasa Teknol. Inf. , vol. 2, no. 2, p. 125, 2018, doi: 10.30872/jurti.v2i2.1864.
[16]  Y. S. Luvia, A. P. Windarto, S. Solikhun, and D. Hartama, “Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi Predikat Keberhasilan Mahasiswa Di Amik Tunas Bangsa,” Jurasik (Jurnal Ris. Sist. Inf. dan Tek. Inform. , vol. 1, no. 1, p. 75, 2017, doi: 10.30645/jurasik.v1i1.12.