## PENENTUAN KEBERHASILAN PEMBELAJARAN DARING PADA MASA PANDEMI COVID-19 DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 DI STIKOM TUNAS BANGSA
Eko Ahadi 1 , Indra Gunawan 2 , Ika Okta Kirana 3 , Dedy Hartama 4 dan Muhammad Ridwan Lubis 5
1,2,3,4,5 Program Studi Teknik Informatika, STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar, Jln Sudirman Blok A. No. 1, 2 dan 3 Pematangsiantar
1 Email: ekoahadi33@gmail.com

## ABSTRAK
Algoritma  C4.5  merupakan    algoritma  untuk  melakukan  klasifikasi,  sekelompok  dan  bersifat prediktif. Perhitungan algoritma C4.5 RapidMiner menghasilkan hasil yang sama  sesuai dengan pohon keputusan pada kasus keberhasilan pembelajaran daring. Perhitungan manual menggunakan RapidMiner menghasilkan  23 rule keberhasilan  pembelajaran  daring,  Pohon  keputusan  mempermudah  memahami atribut  yang diutamakan sebagai atribut yang paling utama, kelas akar  kelas daun.  Algoritma C4.5 sebagai penerapan  data mining dapat  menghasilkan  keputusan  keberhasilan  pembelajaran  daring  pada  masa pandami  Covid-19.  Pohon  keputusan  pada  kasus  keberhasilan  pembelajaran  daring  pada  masa  pandemi Covid-19 dikatakan berhasil.
Kata Kunci : Covid-19, belajar daring, data mining , algoritma C4.5, RapidMiner

## ABSTRACT
The C4.5 algorithm is an algorithm for classifying, grouping and predicting. The calculation of the RapidMiner C4.5 algorithm produces the same results according to the decision tree in the case of online learning  success.  Manual  calculations  using  RapidMiner  produce  23  successful  online  learning  rules. Decision trees make it easier to understand the attribute that is prioritized as the most important attribute, root class and leaf class. The C4.5 algorithm as the application of data mining can result in successful online learning decisions during the Covid-19 pandemic. The decision tree in the case of the success of online learning during the Covid-19 pandemic is said to be successful. Keywords: Covid-19, online learning, data mining, C4.5 algorithm, RapidMiner

## 1. PENDAHULUAN
Covid-19 merupakan virus yang dapat menular sangat cepat  sulit mengetahui ciri-ciri orang yang sudah  terpapar  virus  karena  inkubasi  kurang  lebih  14  hari  [ 1 ].  Wabah  virus  Corona  tahun  2019  telah melanda Indonesia, memberikan tantangan tersendiri kepada perguruan tinggi khususnya Sekolah Tinggi Ilmu Komputer (STIKOM) Tunas Bangsa Pematangsiantar.
Pemahaman  merupakan  cara  memahami  karena  menuju  arah  pemahaman  mengikuti  kegiatan belajar  dan  berpikir.  Pembelajaran  dalam  pemahaman  adalah  memahami  arti,  situasi  serta  fakta  yang diketahui dengan tingkat pemahaman-nya [ 2 ]. Untuk mengetahui tingkat keberhasilan pembelajaran daring di  masa  pandemi  COVID-19,  maka  dosen  STIKOM  Tunas  Bangsa  ingin  mengetahui  sampai  di  mana tingkat pemahaman pembelajaran daring dari setiap mahasiswa.
STIKOM  Tunas  Bangsa  merupakan  sekolah  tinggi  ilmu  komputer  untuk  program  studi  Sistem Informasi dan Teknik Informatika yang telah mendapat izin sesuai dengan adanya surat keputusan Menteri Pendidikan  dan  Kebudayaan  Republik  Indinesia  (SK  MENDIKBUD  R.I)  No.408/E/O/2014  tanggal  11 September  2014  [ 3 ].  Setiap  mahasiswa  STIKOM  Tunas  Bangsa  mungkin  mengalami  berbagai  tingkat pemahaman. Bila tidak ada mahasiswa respon umpan balik kepada dosen maka mahasiswa tidak berhasil melakukan  pembelajaran  daring.  Namun  bila  terjadi  sebaliknya  maka  mahasiswa  berhasil  dalam pembelajaran  daring.  Mahasiswa  dan  dosen  akan  sama-sama  diuntungkan  apabila  berhasil  dalam pembelajaran  daring.  Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  bersumber  dari  hasil  kuesioner  yang disebarkan pada mahasiswa STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar.
Telah  dilakukan  penelitian  klasifikasi  predikat  keberhasilan  mahasiswa  di  Amik  Tunas  Bangsa Pematangsiantar. Variabel yang memiliki prioritas utama terhadap predikat keberhasilan mahasiswa adalah mahasiswa yang memilih sesi perkuliahan pada pagi hari dan didukung dengan nilai kehadiran > 50% maka mahasiswa tersebut mendapatkan predikat cumlade dibandingkan dengan mahasiswa yang berada di sesi perkuliahan siang dan malam. Pengaruh ini dapat dilihat dari besarnya semangat belajar mahasiswa pagi,
adanya banyak waktu untuk diskusi di luar jam belajar sehingga berhak mendapatkan predikat keberhasilan cumlaude [ 4 ] .

## 2. MATERI DAN METODE
Data Mining Data mining merupakan pencarian pengetahuan dan informasi baru dari data yang jumlahnya sangat besar  terdapat  pada  data warehouse menggunakan artificial  intelligence (Al),  statistik  dan  matematika. Data mining diharapkan dapat komunikasi antara data-data yang dipakai [ 5 ]. Karakteristik data mining sebagai berikut [ 6 ].
a. Data  mining dapat  diketahui  pola  yang  tersembunyi  dan  data  tertentu  yang  belum  diketahui sebelumnya.
b. Data mining digunakan untuk membuat hasil lebih tepat dan dipercaya
c. Kegunaan data mining untuk keputusan secara kritis.

## Pengertian Data Mining
Data mining merupakan  pengetahuan,  informasi,  dalam  hubungan  keteraturan  pola  data  yang berukuran besar memerlukan beberapa aktivitas terkaitan dengan pengumpulan data, pemakaian data dan historis [ 7 ]. Knowledge Discovery in Database (KDD) melibatkan proses hasil data mining berbentuk pola suatu data kecenderungan hasilnya informasi yang akurat sehingga sangat mudah dipahami. KDD diartikan sebagai langkah tidak sederhana mencari pola rancangan pola yang didapatkan bersifat terbuka dan dapat diketahui.
Data mining memiliki 2 kata yaitu [ 8 ]:
a. Data yaitu kumpulan fakta yang direkam tidak memiliki arti.
b. Mining yaitu proses penambangan penggembangan data yang menghasilkan sebuah output berupa pengetahuan.

## Pengelompokan Data Mining
Data mining memiliki banyak algoritma/metode/teknik atau pencarian pengetahuan dan informasi. Setiap  algorima/metode/teknik data  mining mempunyai  fungsi  yang  berbeda-beda  yaitu  deskripsi, klasifikasi, prediksi, sstimasi, dan asosiasi [ 7 ].

## Knowledge Discovery in Database (KDD)
KDD  adalah  penyaringan  data  secara  implisit  di  mana  sebelumnya  tidak  diketahui  terdapat informasi yang potensial  melibatkan hasil dari proses  data mining, kemudian mengubah hasilnya secara akurat  menjadi  informasi  yang  mudah  dipahami  [ 9 ].  KDD  sendiri  diartikan  sebagai  keseluruhan  proses non-trivial untuk mencari dan mengidentifikasi pola ( pattern ) dalam data, di mana pola yang ditemukan bersifat sah, baru, dapat bermanfaat dan dapat dimengerti [ 10 ].

## Pohon keputusan (Decision Tree)
Pohon  keputusan  adalah  suatu  metode  klasifikasi  data  yang  sangat  mudah  diketahui.  Dalam perkembangannya pohon keputusan digunakan untuk mempermudah memahami masalah yang dihadapi. Metode  ini  sangat  membantu untuk  menggambarkan  aturan  yang  sangat  mudah  dipahami  dalam bahasa sehari-hari [ 11 ]. Pohon keputusan adalah metode klasifikasi sangat mudah untuk digunakan oleh manusia. Pohon keputusan adalah struktur pohon yang digunakan untuk prediksi. Pohon keputusan memiliki konsep yaitu data diubah  menjadi  aturan-aturan keputusan dan pohon keputusan [ 5 ].
Algoritma  pohon  keputusan  memiliki  kumpulan  simpul  yang  terhubung  ke  cabang,  cabang mengarah ke bawah dari node akar dan berakhir di node daun. Node daun adalah node yang sudah tidak dapat diselesaikan  lagi, daun node merepresentasikan prediksi jawaban dari masalah data testing [ 12 ].

## Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  merupakan    algoritma  untuk  melakukan  klasifikasi,  sekelompok  dan  bersifat prediktif [ 5 ]. Algoritma C4.5 memiliki langkah langkah  pohon keputusan sebagai berikut [ 13 ].
1. Memilih akar sebagai atribut.
2. Tiap-tiap nilai memiliki cabang.
3. Cabang memiliki beberapa kasus.
4. Ulang proses perhitungan cabang semua kasus terhadap cabang memiliki kelas yang kembar. Algoritma C4.5 merupakan algoritma yang sangat luas yang digunakan, khususnya di area machine learning memiliki  beberapa  perbaikan  dari  algoritma  sebelumnya.  Perhitungan  nilai entropy digunakan
rumus entropy dalam algoritma C4.5 seperti pada persamaan 1 [ 14 ]. 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) = − ∑ 𝑃 𝑖 ∗   𝑙𝑜𝑔 2 𝑃 𝑖 𝑛 𝑖=1 .............................................................................................. (1)
Keterangan:
𝑆 = himpun kasus n = jumlah partisi 𝑆 𝑃 𝑖 = proporsi dari 𝑆 𝑖 terhadap S Setelah nilai entropy dari masing-masing atribut diperoleh kemudian hitung nilai gain dengan persamaan 2 .
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) − ∑ |𝑆𝑖| |𝑆| 𝑛 𝑖=1 ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆 𝑖 ) ............................................................... (2) Keterangan: 𝑆 = himpun kasus 𝐴 = atribut 𝑛 = jumlah partisi atribut 𝐴 |𝑆 𝑖 | = Jumlah kasus pada partisi ke-i |𝑆| = Jumlah kasus dalam S

## Instrumen Penelitian
Dalam  penelitian  ini  penulis  melakukan  beberapa  proses  dan  pengolahan  data  dengan  cara memasukkan data dengan metode pohon keputusan C4.5 sehingga ditemukan klasifikasi mahasiswa yang berhasil  dan  mahasiswa  yang  tidak  berhasil.    Sebelum  diklasifikasi,  data  terlebih  dahulu  diseleksi menggunakan RapidMiner .  Proses Percobaan dapat ditampilkan pada gambar 1 .
Gambar 1. Proses percobaan Keterangan dari prosedur penelitian pada gambar 1 adalah sebagai berikut:
1. Penulis mengambil sebanyak 90 data responden.
2. Menentukan  atribut  pada  penelitian  ini  yaitu  kesiapan,  persepsi  kualitas  interaksi,  keterampilan, manfaat  belajar  daring,  kendala  yang  dihadapi,  faktor  pendukung  pembelajaran  daring,  prospek pembelajaran daring dan hasil memahami belajar daring.
3. Menghitung entropy setiap atribut untuk mendapatkan nilai gain . 4. Menghitung gain setiap atribut.
5. Untuk  menentukan  cabang  untuk  tiap-tiap  nilai,  maka  dilakukan  perhitungan  rasio gain untuk memilih cabang terbaik
6. Membagi kasus dalam cabang dari atribut yang terpilih
7. Ulangi proses untuk setiap cabang sampai semua kasus pada cabang memiliki kelas yang sama.
8. Hasil dari penelitian ini berupa pohon keputusan keberhasilan dan ketidakberhasilan pembelajaran daring.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk  menentukan  keberhasilan  pembelajaran  daring  memerlukan  perhitungan  algoritma  C4.5. Data  yang  digunakan  dalam  analisis  yaitu  data  kuesioner  kepada  responden  di  STIKOM  Tunas  Bangsa Pematangsiantar  seperti  pada  tabel 1 .  Data  ini  merupakan  isian  data  dasar  mahasiswa  yang  dikelola menggunakan Microsoft Office Excel 2010.
Tabel 1. Isian data dasar mahasiswa No Persepsi Keterampilan MP Kendala FP Pemahaman  Keberhasilan 1 sangat setuju Setuju Setuju Setuju sangat setuju Setuju Berhasil 2 Setuju Setuju Setuju Setuju Setuju Setuju tidak berhasil 3 Setuju Setuju Setuju Setuju Setuju Setuju Berhasil 4 sangat setuju Setuju Setuju sangat setuju Setuju Setuju Berhasil 5 Setuju sangat setuju  tidak setuju Setuju Setuju tidak setuju Berhasil 6 Setuju Setuju sangat setuju  sangat setuju  sangat setuju  sangat setuju Berhasil 7 Setuju Setuju Setuju Setuju Setuju Setuju tidak berhasil 8 sangat setuju Setuju Setuju sangat setuju Setuju Setuju Berhasil 9 tidak setuju Setuju tidak setuju Setuju Setuju tidak setuju  tidak berhasil 10 Setuju Setuju Setuju Setuju Setuju Setuju tidak berhasil ….. …… …….. ……. ……… ……… ……. ………. 100  sangat setuju Setuju sangat setuju Setuju sangat setuju  sangat setuju Berhasil

## Perhitungan Algoritma C4.5
Dengan menggunakan algoritma C4.5 untuk proses perhitungan diperoleh pohon keputusan aturan model yang terdapat langkah 1 dan langkah 2.
Langkah 1:  Menghitung jumlah kasus yang memiliki keputusan Berhasil dan menghitung jumlah kasus yang memiliki keputusan Tidak Berhasil.
Langkah 2: Menghitung entropy semua kasus kemudian dibagikan kelas atribut dengan persamaan 1 dan mengitung gain masing masing atribut dengan persamaan 2 . Penghitungan nilai entropy dan gain yang ditampilkan pada tabel 2 . Tabel 2 menghasilkan pohon keputusan  seperti  pada  gambar 2 .  Nilai  atribut  tertinggi  adalah  pemahaman  dengan gain sebesar 0,179745446, maka atribut Pemahaman dipilih sebagai node akar. Untuk kelas atribut sangat setuju, setuju dan tidak setuju belum diperoleh hasil antara keputusan berhasil dan tidak berhasil, maka perlu di lakukan perhitungan lebih lanjut.
Gambar 2.  Pohon keputusan hasil perhitungan node 1 Setelah data  semuanya  dianalisis, kemudian  diolah menggunakan  aplikasi Rapidminer , data awal dilakukan proses processing untuk diimplementasikan kedalam pohon keputusan sehingga menghasilkan klasifikasi  tingkat  pemahaman  mahasiswa.  Setelah  proses validasi dan  pengujian  data  dilakukan  maka
diperoleh hasil klasifikasi dengan model dan notasi pohon keputusan pemahaman pembelajaran daring di masa pandemi Covid-19 . Hasil klasifikasi tingkat pemahaman pembelajaran daring  terdapat ditampilkan pada  gambar 3 sebagai  pohon  keputusan  dan  notasi  pohon  keputusan,  gambar 4 menunjukan  notasi keputusan.
Tabel 2. Hasil perhitungan node 1 Atribut Kelas Jumlah ( 𝑆 ) Berhasil ( 𝑺 𝒊 ) Tidak Berhasil ( 𝑺 𝒊 ) Entropy Gain TOTAL 90 48 42 0,996791632 Persepsi 0,078339768 Sangat  Setuju 24 19 5 0,738284866 Setuju 52 24 28 0,995727452 Tidak Setuju 14 5 9 0,940285959 Sangat Tidak Setuju 0 0 0 0 Keterampilan 0,092632359 Sangat  Setuju 35 24 11 0,898058793 Setuju 50 24 26 0,998845536 Tidak Setuju 5 0 5 0 Sangat Tidak Setuju 0 0 0 0 MP 0,032077973 sangat setuju 28 9 19 0,905928216 Setuju 56 27 29 0,999079718 tidak setuju 6 2 4 0,918295834 sangat tidak setuju 0 0 0 0 Kendala 0,055936373 sangat setuju 30 20 10 0,918295834 Setuju 53 27 26 0,999743186 tidak setuju 7 1 6 0,591672779 sangat tidak setuju 0 0 0 0 FP sangat setuju 40 29 11 0,848548178 Setujuh 45 19 26 0,982474087 Tidak Setujuh 5 0 5 0 Sangat Tidak Setuju 0 0 0 0 Pemahaman 0,179745446 sangat setuju 23 20 3 0,558629373 Setuju 49 25 24 0,999699543 tidak setuju 18 3 15 0,650022422 sangat tidak setuju 0 0 0 0
Gambar 3. Pohon keputusan pemahaman pembelajaran daring mahasiswa Terdapat 23 rule yang dalam menentukan tingkat pemahaman pembelajaran daring di masa Covid- 19 sebagai acuan. Penjelasan 23 rules yang terdapat pada gambar 3 dan gambar 4 sebagai berikut:
1. Jika pemahaman = sangat setuju dan manfaat pembelajaran = sangat setuju maka hasilnya berhasil (Berhasil = 12)
2. Jika  pemahaman  =  sangat  setuju,  manfaat  pembelajaran  =  setuju,  kendala  =  sangat  setuju  dan keterampilan = sangat setuju maka hasilnya tidak berhasil (Tidak Berhasil =1)
3. Jika  pemahaman  =  sangat  setuju,  manfaat  pembelajaran  =  setuju,  kendala  =  sangat  setuju  dan keterampilan = setuju maka hasilnya berhasil dan tidak berhasil (Berhasil = 3, tidak berhasil= 1)
4. Jika pemahaman = sangat setuju, manfaat pembelajaran = setuju, dan kendala setuju maka hasilnya berhasil (Berhasil = 5)
5. Jika pemahaman = sangat setuju, manfaat pembelajaran = tidak setuju maka hasilnya tidak berhasil (Tidak Berhasil =1)
6. Jika  pemahaman  =  setuju,  faktor  Pendukung=  sangat  setuju  kendala  =  sangat  setuju,  dan keterampilan = sangat setuju maka hasilnya berhasil (Berhasil = 5)
7. Jika pemahaman = setuju, faktor Pendukung= sangat setuju kendala = sangat setuju, keterampilan =  setuju  dan  persepsi  =  setuju  maka  hasilnya  berhasil  dan  tidak  berhasil  (Berhasil  =  1,  Tidak Berhasil = 2)
8. Jika pemahaman = setuju, faktor Pendukung= sangat setuju kendala = sangat setuju, keterampilan = setuju dan persepsi = tidak setuju maka hasilnya berhasil (Berhasil = 1)
9. Jika pemahaman = setuju, faktor Pendukung= sangat setuju dan kendala = setuju maka hasilnya berhasil dan tidak berhasil (Berhasil = 9, Tidak Berhasil = 3)
10. Jika  pemahaman  =  setuju,  faktor  Pendukung  =  sangat  setuju  dan  kendala  =  tidak  setuju  maka hasilnya tidak berhasil (Tidak Berhasil = 1)
11. Jika pemahaman = setuju,faktor Pendukung = setuju, keterampilan = sangat setuju, dan persepsi = sangat setuju tidak  berhasil  (Tidak Berhasil = 1)
12. Jika  pemahaman  =  setuju,faktor  Pendukung  =  setuju,  keterampilan  =  sangat  setuju,  persepsi  = setuju dan manfaat pembelajaran = sangat setuju maka hasilnya berhasil (berhasil = 1)
13. Jika  pemahaman  =  setuju,faktor  Pendukung  =  setuju,  keterampilan  =  sangat  setuju,  persepsi  = setuju dan manfaat pembelajaran = setuju maka hasilnya berhasil dan tidak berhasil (Berhasil = 1, dan Tidak Berhasil = 1)
14. Jika pemahaman = setuju,faktor Pendukung = setuju, keterampilan = sangat setuju, dan persepsi = tidak setuju maka hasilnya  berhasil (Berhasil =1)
15. Jika  pemahaman  =  setuju,faktor  Pendukung  =  setuju  dan  keterampilan  =  setuju  maka  hasilnya berhasil dan tidak berhasil (Berhasil =6, Tidak Berhasil = 13)
16. Jika  pemahaman  =  setuju,faktor  Pendukung  =  setuju  dan  keterampilan  =  tidak  setuju  maka hasilnya tidak berhasil ( Tidak Berhasil =3)
17. Jika Pemahaman = tidak setuju, manfaat Pembelajaran =sangat setuju dan kendala = sangat setuju maka hasilnya Tidak Berhasil (Tidak Berhasil =1)
18. Jika Pemahaman = tidak setuju, manfaat Pembelajaran =sangat setuju dan kendala = setuju maka hasilnya tidak berhasil (Tidak Berhasil =3)
19. Jika Pemahaman = tidak setuju, manfaat Pembelajaran =sangat setuju dan kendala = tidak setuju maka hasilnya berhasil (Berhasil = 1)
20. Jika  Pemahaman  =  tidak  setuju,  Manfaat  Pembelajaran  =  setuju  maka  hasilnya  Tidak  berhasil (Tidak Berhasil =8)
21. Jika Pemahaman = tidak setuju, Manfaat Pembelajaran = tidak setuju, dan keterampilan = sangat setuju maka hasilnya berhasil (Berhasil = 2)
22. Jika Pemahaman = tidak setuju, Manfaat Pembelajaran = tidak setuju dan kerampilan setuju maka hasilnya tidak berhasil (Tidak Berhasil = 2)
23. Jika Pemahaman = tidak setuju, Manfaat Pembelajaran = tidak setuju dan keterampilan tidak setuju maka hasilnya tidak berhasil (Tidak Berhasil = 1)
Dalam perhitungan algoritma C4.5 diperoleh sebanyak 23 rule keberhasilan pembelajaran daring. Hasil  pohon  keputusan  berdasarkan  model  aturan  dapat  pada  gambar 2 .  Perhitungan  manual  dan perhitungan  dengan menggunakan RapidMiner menghasilkan 23 rule keberhasilan pembelajaran daring. Selain itu, hasil proses perhitungan manual algoritma C4.5 dan RapidMiner memberikan hasil yang sama dan  sesuai  sehingga  pengujian  pada RapidMiner dapat  dikatakan  berhasil  dan  dapat  menentukan  pohon keputusan pada keberhasilan pembelajaran daring.
Gambar 4. Rule notasi pohon keputusan

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Hasil penentuan keberhasilan pembelajaran daring di masa pandemi Covid-19 dengan perhitungan manual  dan  perhitungan  menggunakan RapidMiner menghasilkan  23 rule keberhasilan  pembelajaran daring dan terdiri dari 90 data mahasiswa yang digunakan diperoleh nilai e ntropy total sebesar 0,996791632 dan  atribut  tertinggi  adalah  pemahaman  dengan gain sebesar  0,179745446.  Maka  atribut  Pemahaman dipilih sebagai node akar.

## Saran
Penelitian ini dapat menerapkan metode data mining klasifikasi lain untuk dilakukan pengembangan lebih  lanjut  dengan  menggunakan  algoritma  lain  di  antaranya  algoritma K-nearest  neighbor (K-NN), algoritma ID3, Algoritma C5.0 dalam menentukan keberhasilan pembelajaran daring.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H.  Putria,  L.  H.  Maula,  and  D.  A.  Uswatun,  “Analisis  Proses  Pembelajaran  dalam  Jaringan (DARING) Masa Pandemi Covid- 19 Pada Guru Sekolah Dasar,” Jurnal Basicedu , vol. 4, no. 4, pp. 861–870, 2020, doi: 10.31004/basicedu.v4i4.460 .
[2] U. Fitriani, B. Karyadi, and I. Ansori, “Penerapan Model Discovery Learning Untuk Meningkatkan Pemahaman Konsep Biologi Siswa Smp,” Diklabio: Jurnal Pendidikan dan Pembelajaran Biologi , vol. 1, no. 1, pp. 82–90, 2017, doi: 10.33369/diklabio.1.1.82-90 .
[3] R. W. Sari, A. P. Windarto, S. P. Keputusan, P. Kreatifitas, M. Pkm, and A. D. A. N. Pembahasan, “Penerapan  Electree  Pada  Seleksi  Proposal  Program  Kreativitas  Mahasiswa  (PKM)  di  STIKOM Tunas Bangsa,” Seminar Nasional Teknologi Komputer  Sains (SAINTEKS) SAINTEKS 2019 , pp. 800–806, 2019.
[4] 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 Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika) , vol. 1, no. 1, pp. 75–79, 2017, doi: 10.30645/jurasik.v1i1.12 .
[5] D. Jollyta, W. Ramdhan, and M. Zarlis, “Konsep Data Mining dan Penerapan.” p. 162, 2020.
[6] A.  M.  Siregar  and  A.  Puspabhuana, Data  mining  Pengolahan  Data  Menjadi  Informasi  dengan rapidMiner . 2017.
[7] E. Buulolo, “Data Mining Untuk Perguruan Tinggi.” p. 91, 2020.
[8] D.  Nofriansyah  and  G.  W.  Nurcahyo,  “Algoritma  Data  Mining  Dan  Pengujian,” Algoritma  Data Mining dan Pengujian . pp. 1–3, 2019.
[9] R.  W.  Nasution,  I.  O.  Kirana,  I.  Gunawan,  and  I.  P.  Sari,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk Pengelompokan  Minat  Konsumen  Terhadap  Pengguna  Jasa  Pengiriman  Pada  PT.  Jalur  Nugraha Ekakurir (JNE) Pematangsiantar,” vol. 1, no. 4, pp. 274–281, 2021.
[10]  A. Maulana and A. A. Fajrin, “Penerapan Data Mining Untuk Analisis Pola Pembelian Konsumen Dengan Algoritma Fp-Growth Pada Data Transaksi Penjualan Spare Part Motor,” Klik - Kumpulan Jurnal Ilmu Komputer , vol. 5, no. 1, p. 27, 2018, doi: 10.20527/klik.v5i1.100 .
[11]  E. Prasetyowati, “DATA MINING Pengelompokan Data untuk Informasi dan Evaluasi,” Duta Media Publishing . pp. 97–98, 2017.
[12]  J. SUNTORO, “DATA MINING : Algoritma dan Implementasi dengan Pemrograman php.” p. 179, 2019.
[13]  A.  Muzakir  and  R.  A.  Wulandari,  “Model  Data  Mining  sebagai  Prediksi  Penyakit  Hipertensi Kehamilan dengan Teknik Decision Tree,” Scientific Journal of Informatics , vol. 3, no. 1, pp. 19– 26, 2016, doi: 10.15294/sji.v3i1.4610 .
[14]  Y. Mardi, “Data Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5,” Jurnal Edik Informatika , vol. 2, no. 2, pp. 213–219, 2017.