## KLASIFIKASI PERANGKAT KERJA DI PT. INDONESIA COMNET PLUS DENGAN METODE DECISION TREE
Noviyan Jati Waluyo 1 , Rina Candra Noor Santi 2
Universitas Stikubank 12
Jln. Tri Lomba Juang No.1, Kota Semarang, Jawa Tengah E-mail : xgantengers@gmail.com 1 , r_candra_ns@yahoo.com 2

## ABSTRAK
PT. Indonesia Comnets Plus (ICON+) merupakan Entitas Anak PT. PLN (Persero) Perangkat kerja yang digunakan  karyawan  di  ICON+  disuplai  dari  3  vendor  yang  berbeda.  Sebelum  perangkat  kerja tersambung ke jaringan ICON+ harus dilakukan standarisasi oleh tim IT. Untuk menentukan kelayakan perangkat  yang  akan  standarisasi  oleh  tim  IT,  dilakukan  pengecekan  secara  manual  oleh  tim  IT  yang bertugas.  Untuk  yang  sudah  sesuai,  maka  dapat  dilakukan  standarisasi  sebelum  terhubung  ke  jaringan. Sedangkan, jika terdapat perangkat kerja yang tidak memenuhi syarat secara perangkat lunak pengguna dapat langsung menghubungi vendor penyedia perangkat kerja.
Untuk  mempercepat  proses  standarisasi,  diperlukanya  sistem  klasifikasi  perangkat  kerja,  dengan menggunakan algoritma Decision Tree C4.5. Dimana pengguna perangkat dapat melakukan pengecekan secara  mandiri.  Hasil  dari  sistem  klasifikasi  akan  menunjukan  kelayakan  perangkat  untuk  dilakukan standarisasi sebelum terhubung ke jaringan kantor.
Kata Kunci : Algoritma Decision Tree C4.5, Sistem Klasifikasi Perangkat Kerja

## ABSTRACT
PT. Indonesia Comnets Plus (ICON+) is a Subsidiary of PT. PLN (Persero) Work equipment  used by employees at ICON+ is supplied from 3 different vendors. Before the work equipment is connected to the ICON+ network, standardization must be carried out by the IT team. To determine the feasibility of the equipment to be standardized by the IT team, manual checks are carried out by the IT team on duty. For  those  that  are  appropriate,  standardization  can  be  done  before  connecting  to  the  network. Meanwhile,  if  there  are  work  equipment  that  does  not  meet  the  software  requirements,  the  user  can directly contact the vendor of the work equipment provider.
To  speed  up  the  standardization  process,  a  work  device  classification  system  is  needed,  using  the Decision  Tree  C4.5  algorithm.  Where  device  users  can  check  independently.  The  results  of  the classification system will show the feasibility of the device to be standardized before connecting to the office network
Keywords: Decision Tree C4.5 Algorithm, Work Tool Classification System

## 1. PENDAHULUAN
Pada  sebuah  perangkat  kerja  ada  beberapa komponen yang dapat mempengaruhi kelayakan  suatu  perangkat  kerja  yang  harus dipertimbangkan sebelum terhubung ke jaringan kantor, oleh karena itu pada penelitian kali  ini  penulis  memakai  metode  yang penerapanya menggunakan teknik data mining.
Algoritma  C4.5  mudah  di  gunakan  dan
menghasilkan pohon keputusan yang sederhana.  Dengan  mengunakan  algoritma C4.5  peneliti  berharap  proses  penelitian  ini akan  menghasilkan  analisa  yang  memiliki akurasi  tinggi  dan  rekomendasi  yang  tepat berdasarkan parameter dari atribut
Klasifikasi  merupakan  cara  atau  teknik  pada data mining yang mampu menentukan pemberian  rekomendasi  kelayakan  perangkat
kerja  berdasarkan  atribut  yang  sudah  di tentukan  dan  berperan  dengan  menerapkan algoritma  .  Algoritma  yang  digunakan  pada penelitian ini yaitu Decision Tree C4.5.

## 1.1  TINJAUAN PUSTAKA
Algoritma C4.5 yang di gunakan mengembangkan sistem rekomendasi pemilihan  jurusan    untuk    calon    siswa Sekolah Menengah Kejuruan (SMK). Penelitian ini menggunakan pendekatan research  and  development (RND).  Variabel input yang  digunakan  dalam  penelitian  ini antara  lain  adalah  minat,  bakat,    akademik, nilai  ujian  nasional,  dan  jenis  kelamin.  Data penelitian  dianalisis  dengan  membandingkan hasil  dari output  system dengan  menunjukan sistem  dapat  ranking pararel  sebagai  data  uji. Hasil uji dari sistem menunjukan bahwa sistem dapat  memberikan  rekomendasi  yang  tepat sebesar 83,33% dari 48 data uji.     [1].
Implementasi Algoritma C4.5 dalam
mempermudah para orangtua dalam mendeteksi dini  gangguan    autisme  yang  dialami  oleh anaknya. Deteksi    ini    gangguan  autisme merupakah    suatu    hal    yang  penting  dalam proses  ertumbuhan  anak,  rata  rata  orang  tua masih  belum  memahami  tentang  gangguan autisme  yang  dialami  oleh  anaknya  dan bagaimana  cara  penanganannya.  Para  orang tua lebih memilih berkonsultasi kepada dokter/pakar  yang  memerlukan  biaya  cukup banyak. Oleh karena   itu  diperlukan  cara  atau metode    untuk  mempermudah  para  orangtua dalam  mendeteksi dini gangguan  autisme  yang dialami oleh anaknya Algoritma C4.5
merupakan    metode    data  mining  untuk memprediksi  tingkat  akurasi  hasil      penelitian ini    menunjukan   nilai akurasi  sebanyak 72%. [2].
Penelitian  tersebut bertujuan mengetahui pohon  keputusan  berdasarkan  data  yang  ada untuk  dianalisa  kesesuainnya  dan  dilakukan klasifikasi.  Hasil  uji  coba  menunjukkan terdapat kesesuaian Decision Tree dengan data yang  ada.  Algoritma  C45  memberikan  akurasi yang  lebih  baik  karena  algoritma  C4.5 membangun pohon dengan jumlah cabang tiap simpul  sesuai  dengan  nilai  simpul  tersebut. Dengan  demikian  dapat  disimpulkan  bahwa algoritma  C4.5  mampu  mengklasifikasikan status gizi balita. [3].
Menentukan  kemungkinan  diabetes  pasien dengan algoritma C4.5 dan melihat akurasi dari model  yang  dihasilkan.  Model  prediksi  dibuat dengan  menggunakan  data  Pima  Indians Diabetes  Databases  (PPID)  yang  bersumber dari UCI Machine Learning Repository. Model prediksi  dengan  algoritma decision  tree C4.5 memiliki akurasi 70.32% dengan menghasilkan 9  rule,  dengan  jumlah  class  tidak  sebanyak  4 rule  dan  5  rule  class  iya  untuk  melakukan prediksi penyakit DM.. [4].

## 1. Decision Tree
Decision  tree  adalah  alat  pendukung  dengan struktur  seperti  pohon  yang  memodelkan kemungkinan  hasil,  biaya  sumber  daya, manfaat,  dan  kemungkinan  hasil.    Ini  berisi cabang yang mewakili langkah-langkah keputusan  yang  dapat  mengarah  pada  hasil yang  menguntungkan.    Struktur  diagram  alir berisi  node  internal  yang  mewakili  tes  atau atribut  dari  setiap  fase.    Setiap  cabang mewakili  hasil   atribut, dan  jalur daun-ke-akar mewakili aturan  klasifikasi. Metode yang lebih baik  adalah  dengan  menggunakan  algoritma Data Mining  yang  mampu  menggunakan  lebih dari satu atribut.  Pada penelitian  ini, algoritma Decision  Tree  digunakan  untuk  melaksanakan klasifikasi.[9]

## 2. Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  merupakan  suatu  model  yang dapat menghasilkan pohon keputusan (decision tree)  yang  bersumber    dari    data    yang    sudah tersedia  sebelumnya  .Algoritma  C4.5  adalah suatu kelompok algoritma decision tree.Algoritma  C4.5  merupakan  alogritma pengembangan dari alogoritma ID3. Algoritma C4.5  dan  pohon  keputusan  merupakan  dua model  yang  tak  terpisahkan,  karena  untuk membangun sebuah pohon keputusan,
dibutuhan  algoritma  C4.5.Di  akhir  tahun  1970 hingga di awal tahun 1980-an, J. Ross Quinlan seorang peneliti di  bidang  mesin pembelajaran mengembangkan sebuah model pohon keputusan  yang  dinamakan  ID3  (Iterative Dichotomiser),  walaupun  sebenarnya  proyek ini telah dibuat sebelumnya oleh E.B. Hunt, J. Marin,  dan  P.T.  Stone.  Kemudian  Quinlan membuat  algoritma  dari  pengembangan  ID3 yang dinamakan C4.5 yang berbasis supervised learning  Han  dan  Kamber.[10]  Dengan menggunakan algoritma c4.5 sebuah komponen  pemrosesan  akan  di  berikan  data untuk  dipelajari.  Pembelajaran  yang  di  pakai untuk  mengolah  data  yang  ada  sering  di  sebut dengan  dataset  test.  hasil  dari  pemrosesan dataset  test  berupa  bebearpa  pengelompokan data dalam beberapa kelas

## 3. Data Mining
Data mining merupakan proses untuk ekstraksi atau  pencarian  data  yang  besar,  data  tersebut akan  di  olah  agar  dapat  dipahami  oleh  sisten dan  dapat  dipergunakan  untuk  database  yang besar  dan  dapat  membuat  suatu  keputusan dengan  data  tersebut..[5],  Definisi  lain  data mining  adalah  serangkaian  proses  yang memperkerjakan satu atau lebih teknik pembelajaran  komputer  untuk  menganalisis dan  mengekstrak  pengetahuan  secara  otomatis atau  serangkaian  proses  untuk  menggali  nilai tambah  dari  suatu  kumpulan  data  berupa pengetahuan yang selama ini tidak diketahui.[6].  Metode  yang  digunakan  adalah Data  mining  K-Means  Clustering.  Dengan menggunakan  metode  ini  data-data  yang  telah diperoleh  dapat  dikelompokkan  ke  dalam beberapa  cluster,  dimana  penerapan  proses  K- Means Clustering menggunakan tools RapidMiner.[7],  Data  mining merupakan bagian dari tahapan proses Knowledge Discovery  in  Database  (KDD).  Dengan  data mining,
kita
dapat melakukan pengklasifikasian, memprediksi, memperkirakan  dan  mendapatkan  informasi lain yang bermanfaat dari kumpulan data dalam jumlah  yang  besar.  Klasifikasi  dalam  data mining  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan algoritma  C4.5.  Dengan  algoritma  C4.5,  akan didapatkan  sebuah  pohon  keputusan  yang mudah dipahami dan mudah dimengerti.[8]

## 2 . METODE PENELITIAN
Implementasi Decision  Tree C4.5  pada  sistem klasifikasi  perangkat  kerja  di  PT.  Indonesia Comnet Plus diharapkan dapat membantu untuk menentukan  kelayakankerja  sesuai  dengan kriteria yang sudah di tentukan. Pada sistem kali ini  pengguna  perangkat  kerja  mendapatkan tutorial  pengecekan  perangkat  kerja,  lalu mengisi  data  sesuai  kondisi  perangkat  kerja pada  system  klasifikasi  yang  hasilnya  akan  di data dan menjadi acuan standarisasi oleh tim IT. Berikut adalah usecase analisa sistem :
Gambar 2.1  Analisa Sistem
Ada  beberapa  tahapan  untuk  mendapatkan pohon  keputusan,  dari  mengolah  data  mentah lalu  mengolahnya,  mengkonversikan  nilai atribut,  menghitung  menggunakan  algoritma c4.5,  setelah  itu  barulah  di  dapatkan  pohon keputusan.  Berikut  adalah  flowchart  yang berisi  urutan-urutan  proses  yang  dilakukan dalam perhitungan Decision Tree C4.5 :
Gambar 2.2 Flowchart Perhitungan
Tahap  setelah  data  dimasukan  kedalam sistem  rekomendasi  maka  data  akan  di hitung  menggunakan  algoritma  C4.5.  rumus untuk menghitung entropy pada algoritma C4.5 ditunjukan  pada rumus 1 dan  perhitungan  gain akan di tunjukan pada rumus 2:
Keterangan :
S  =  Himpunan  (dataset)  kasus  k = banyaknya partisi S
Pi  =  probabilitaas  yang  didapat dari  Sum(Ya)  atau  Sum(Tidak) dibagi total kasus
Keterangan : S  =  Himpunan
A =  Atribut n = Jumlah partisi atribut A | Si | = Jumlah kasus pada partisi ke-i | S | = Jumlah kasus dalam S
Beberapa  atribut  atau  komponen  dalam  sistem rekomendasi kelayakan perangkat kerja perangkat sebagai berikut:
a. Nama  Pengguna  Adalah  Nama  pengguna merupakan  identitas  dari  pengguna  sebuah perangkat kerja.
b. Password  Bios  Adalah  Password  Bios merupakan pengamanan agar pengguna tidak dapat merubah pengaturan bios
c. Sistem  Operasi  Adalah  Sistem  Operasi perangkat  lunak  yang  mengatur  perangkat keras pada perangkat kerja.
d. Join  Domain  Adalah  Join  Domain  yaitu proses  integrasi  agar  tehubung  ke  server perusahaan.
e. Antivirus  Adalah  Antivirus  ialah  perangkat lunak  yang  bertujuan  mencegah  kerusakan akibat virus.
Beberapa  kriteria  yang  akan  dimasukan  oleh admin  yang  akan  menyeleksi  kelayakan perangkat  kerja  dan  datanya  akan  dijadikan acuan  tim  IT  dalam  proses  standarisasi sebelum terhubung jaringan kantor.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Halaman Utama
Pada  bagian  pembahasan  akan  dijelaskan tahapan  dalam  menjalankan  aplikasi  program yang  sudah  di  buat  ,  tahapan  yang  akan dijelaskan  adalah  mengenai  masuk  ke  menu memasukan  data,  pengisian  data,  dan  sampai ke hasil klasifikasi.  Pada langkah awal aplikasi sistem  klasifikasi  perangkat  kerja  yang  akan menuju  ke  menu  utama,  yang  di  dalamnya memiliki  tombol  untuk  memasukan  data  dan tombol mengarah ke catatan data.

## Gambar 3.1  Halaman Utama

## 3.2 Halaman Pengisian Data
Pada  halaman  pengisian  data  atau  form didalamnya terdapat beberapa form yaitu nama pengguna yang merupakan nama dari pengguna  perangkat  kerja,  password  bios merupakan  kata  kunci  untuk  membuka pengaturan  pada  system  bios,    system  operasi adalah  perangkat lunak yang mengatur perangkat  keras  pada  perangkat  kerja,  join domain yaitu proses integrasi agar tehubung ke server  perusahaan,  antivirus  ialah  perangkat lunak  yang  bertujuan  mencegah  kerusakan akibat  virus  ,  ada  tombol  petunjuk  untuk mempermudah  pengisian  data  dan  ada  tombol proses  untuk  melakukan  pengolahan  data  dan akan menuju ke halaman hasil.
Gambar 3.2 Halaman Pengisian Data Pada

## Form

## 3.3 Halaman Hasil Klasifikasi
Pada  halaman  hasil  klasifikasi,  data  ada halaman  hasil  rekomendasi,  data  yang  sudah di  masukan  sebelumnya    akan    di    olah menggunakan  algoritma decision  tree C4.5 yang    akan    menghasilkan    klasifikasi perangkat kerja, pada halaman hasil klasifikasi berisi nama pengguna, urutan nomor, parameter  yang  sudah  di  input,  keterangan yang  sudah  di  masukan,  hasil  dari  klasifikasi algoritma decision tree C4.5.

## Gambar 3.3 Halaman Hasil Klasifikasi
3.4 Perhitungan Manual Decision Tree C4.5 Pada proses perhitungan manual membutuhkan  data  yang  harus  di  olah, berikut  data  dan  parameter yang akan di hitung:
Tabel 1. Konversi Nilai Nilai Perangkat Keterangan Password Bios Ya Windows 10 Enterprise Layak Join Domain Ya Windows Defender dan Sophos Windows 10 Profesional Mungkin
Password Bios No OS Other Tidak Layak Join Domain Tidak Windows Defender
Tabel 2. Data Perangkat Kerja
No Nama
Pengguna Passw ord Bios Sistem
Operasi Join Domain Antivirus 1 Abdul Rosyid Syarifu llah No Windows
10 Enterprise Yes Windows Defender  dan Sophos 2 M uh am ma d Ta sir Yes Windows 10 Enterprise No Windows Defender 3 Risky Erwa nda Banja rnaho r No Windows
10 Enterprise No
Windows Defender  dan Sophos 4 Elvita Khairun a Nasutio n No
Windows 10
Enterprise No Windows Defender 5 Reyhan Agung Priadi
No Windows 10 Profesiona l No Windows Defender 6 Risa Daena No Windows 10 Home No Windows Defender 7 Rudy Setyady No Windows 10 Enterprise No Windows
Defender
Setelah      selesai      pengelompokan      data menjadi      beberapa      atribut,      langkah selanjutnya    adalah  mengkonversi  nilai parameter  agar  mempunyai  bobot  masing- masing.
Tabel 3. Data Perangkat Kerja Dikonversi
No Nama Pengguna Password Bios Sistem Operas i Join Domain Antiviru s 1 Abdul Rosyid Syarifulla h Tidak Layak Layak  Layak  Layak 2 Muh amm ad
Tasir Layak Layak Tidak Layak Tidak Layak 3 Risky Erwand a
Banjarn ahor Tidak Layak Layak Tidak Layak Layak 4 Elvita Khairuna Nasution Tidak Layak Layak Tidak Layak Tidak Layak 5 Reyhan Agung Priadi
Tidak Layak Mungki n Tidak Layak Tidak Layak
6 Risa Daena  Tidak Layak Tidak Layak Tidak Layak Tidak Layak 7 Rudy Setyady Tidak Layak Layak Tidak Layak Tidak Layak Setelah data perangkat kerja sudah mempunyai  bobot langkah selanjutnya adalah menghitung  nilai  entropy dari masing masing data seperti perhitungan berikut :
Tabel 4. Entropy Gain
Setelah    perihitungan    selesai    nilai    paling tinggi    akan    menentukan    akar    pohon pertama,   berikut gambar  perhitunganl entropy dan gain pertama :
Tabel 5. Perhitungan Entropy dan Gain
Dari  perhitungan  yang  manual  tersebut  di dapatkan akar pertama seperti pada Gambar 6 :
Gambar 3.4 Akar Pertama Dari Pehitungan Manual
Perhitungan  untuk  mencari  gain  atau  node akan  dilakukan  sampai  tidak  dapat  dihitung lagi,  berikut  perhitungan  akhir  gain  pada Tabel 6:
Tabel 6. Perhitungan Akhir
Gambar3.5  Akar Terakhir
Gambar 3.6 Hasil Akurasi C4.5
Dari perhitungan pada Tabel 6 akan dihasilkan pohon  keputusan  seperti  pada  Gambar  7, perhitungan  sudah  dilakukan  sampai  tidak dapat  dihitung  lagi  dari  semua  perhitungan tersebut setelah dilakukan pengetesan menggunakan rapidminer menghasilkan
akurasi  sebesar  100%  seperti  pada  gambar  8  . Berikut  adalah  rule  yang  di  dapatkan  dari pohon keputusan :

## Tabel 7. Rule dari Pohon Keputusan
No.  Rule yang dihasilkan  dari pohon keputusan
1 IF Domain Yes Then Layak 2 IF Domain No and Bios Yes Then Layak
3 IF  Domain  No  and  Bios  No  and  Antivirus Windows  Defender  dan Sophos  Then Layak 4 IF  Domain  No  and  Bios  No  and  Antivirus Windows  Defender    dan  Sophos  and  Sistem Operasi  Yes Then Layak
5 IF  Domain  No  and  Bios  No  and  Antivirus Windows Defender    and  Sistem  Operasi Microsoft  Enterprise Then Tidak Layak 6 IF  Domain  No  and  Bios  No  and  Antivirus Windows Defender    and  Sistem  Operasi
Windows  10 Profesional Then Tidak Layak 7 IF  Domain  No  and  Bios  No  and  Anti  Virus Windows Defender    and  Sistem  Operasi Windows  10 Home Then Tidak Layak
Dari  rule  yang  sudah  didapat  akan  di  ujinkan dengan  hasil  dari  sistem.  Dan  hasil  dari pengujian  berhasil  atau  sesuai  dengan  rule yang  di  hasilkan.Berikut  data  sampling  yang di  compare  dari rule  yang di  dapat  dari  pohon keputusan dengan sistem yang ada :
Tabel 8. Hasil Pengujian Sistem
N o Na ma Pen ggu na Pass word Bios Siste m Oper asi Join Doma in Antivi rus H as il D ar i R ul e Has il Dar i Sist em H a s i l Pen guji an 1 Abd ul Rosy id Syar ifull ah Tidak Layak Layak Layak Layak Layak Layak Berha sil 2 M u h a m m a d T a s i r Layak  Layak Tidak Layak Tidak Layak Layak Layak Berha sil 3 Ris ky Er wa nd a Ba nja rna hor Tidak Layak Layak Tidak Layak Layak Layak Lay ak Berha sil 4 Elvita Khair una Nasuti on Tidak Layak Layak Tidak Layak Tidak Layak Tidak Layak Tidak Layak Berha sil 5 Reyhan Agung Priadi Tidak Layak Mung kin Tidak Layak Tidak Layak Tidak Layak Tidak Layak Berha sil 6 Risa Daena Tidak Layak Tidak Layak Tidak Layak Tidak Layak Tidak Layak Tidak Layak Berha sil 7 Rudy Setyady Tidak Layak Layak Tidak Layak Tidak Layak Tidak Layak Tidak Berha sil
4. KESIMPULAN DAN SARAN

## 4.1 Kesimpulan
Kesimpulan  setelah  selesai  perancangan  dan pembuatan  sistem  rekomendasi  kelayakan perangkat  kerja  di  PT.  ICON+  dengan menggunakan  algoritma Decision  Tree C4.5 adalah :
a. Dapat  menghasilkan sistem  klasifikasi perangkat  kerja  dengan menggunakan pohon  keputusan  dari  algoritma C4.5.
b. Perangkat  kerja  yang  digunakan  oleh karyawan dapat di uji kelayakanya menggunakan sistem ini berdasarkan beberapa parameter yang sudah ditentukan.
c. Dari  data  yang  di  input  masuk  ke  dalam catatan  pengisian  data.  Sehingga  dapat mempermudah tim IT melakukan
monitoring
4.2 SARAN
Pada penelitin kali ini masih banyak memiliki  kelemahan  bahkan  kekurangan  , agar  sistem  ini    dapat  berkembang  lebih  baik ada beberapa saran antara lain sebagai berikut :
a. Data  yang  dapat  di  masukan  masih  terbatas sehingga untuk hasil prediksi belum maksimal atau akurat.
b. Pada  sistem  klasifikasi  yang  sudah  dibuat masih  minim  fitur  dan  untuk  user  interface masih harus banyak di perbaiki.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Prabowo,  I.  M.,  &  Subiyanto,  T.  E.  U. (2017). Sistem Rekomendasi
Penjurusan  Sekolah  Menengah
Kejuruan  Dengan  Algoritma  C4. 5.  Jurnal  Kependidikan,  1(1), 139-149
[2]  Noviandi  (2021).  Implementasi  Algoritma Decision Tree C4.5 Untuk Prediksi Penyakit Diabetes https://digilib.esaunggul.ac.id/im plementasi-algoritma-decision- tree-c45-untuk-prediksi- penyakit-diabetes-19693.html
[3]  Sugara,  W.,  &  Prakoso,  S.  D.  (2018). Penerapan  Algoritma  C4.  5 untuk  Deteksi  Dini  Gangguan
Autisme  Pada  Anak.  In  Seminar Nasional  Teknologi  Informasi Dan  Komunikasi  (SENTIKA) (pp. 87-96).
[4 Annas Prasetio, Muhammad Hari Hasibuan,
Primatua Sitompul(2019). Simulasi Penerapan Metode Decision Tree (C4.5) Pada Penentuan  Status  Gizi  Balita https://ojs.serambimekkah.ac.id/j nkti/article/view/2983 [4]
[5]  Susanto,  S.,  &  Suryadi,  D.  (2010).
Pengantar data mining: mengagali pengetahuan dari
bongkahan data, website : http://repository.unpar.ac.id/bitst ream/handle/123456789/1551/Sa ni_129277- p.pdf?sequence=1&isAllowed= [6]  Cynthia,  E.  P.,  &  Ismanto,  E.  (2018). Metode Decision Tree Algoritma C.  45  Dalam  Mengklasifikasi Data  Penjualan  Bisnis  Gerai Makanan  Cepat  Saji.  Jurasik
(Jurnal  Riset  Sistem  Informasi dan  Teknik  Informatika),  3,  1- 13.
[7]  Fatmawati,  K.,  &  Windarto,  A.  P.  (2018). Data Mining: Penerapan rapidminer dengan K-means cluster  pada  daerah  terjangkit demam  berdarah  dengue  (DBD) berdasarkan provinsi. CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science), 3(2), 173-178.
[8] Mardi, Y. (2017). Data Mining:  Klasifikasi
Menggunakan  Algoritma  C4.  5. Jurnal Edik Informatika Penelitian Bidang Komputer Sains dan Pendidikan Informatika, 2(2), 213-219.
[9]  Sutoyo,  I. (2018).  Implementasi  Algoritma Decision  Tree  Untuk  Klasifikasi Data  Peserta  Didik.  Jurnal  Pilar Nusa Mandiri, 14(2), 217-224.
[10] Andriani, A. (2012). Penerapan Algoritma C4.  5  Pada  Program  Klasifikasi
Mahasiswa  Dropout.  In  Seminar Nasional  Matematika  (pp.  139- 147).