## PENERAPAN ALGORITMA C.45 UNTUK MEMPREDIKSI TINGKAT KEPUASAN MAHASISWA TERHADAP POLITEKNIK BISNIS INDONESIA
Novendra Adisaputra Sinaga 1)* ,  Arifin Tua Purba 2)
1 Komputerisasi Akuntansi, Politeknik Bisnis Indonesia Email : mrnoven@gmail.com
2 Teknik Komputer, Politeknik Bisnis Indonesia E-mail : arifintuaprb20@gmail.com

## Abstract
Universities are not only required to provide services for students, but also must be able to compete to maintain service quality. This demand is absolutely necessary in order to create a loyalty for the community which will become valuable capital for an organization in the future. This study aims to recommend the satisfaction  of  Indonesian  business  polytechnic  students  by  using  the  C4.5  data  mining  classification technique. Sources of data were obtained from questionnaires distributed via google form to final semester students  (class  of  2018)  at  the  Indonesian  Business  Polytechnic.  The  attributes  used  to  assess  visitor satisfaction  include:  Tuition  Fee  Tariff,  Campus  Facilities,  Administrative  Services,  Lecturer  Services, Recommendation  Level.  The  results  of  data  processing  using  the  C4.5  method  through  the  RapidMiner tools obtained an accuracy value of 80.00%, precision 79.19%, and recall 79.19% with Satisfied criteria.
Keywords : Datamining, Classification, C4.5 Method, Students, Satisfaction, Indonesian Business Polytechnic

## 1. PENDAHULUAN
Era  globalisasi  saat  ini  Teknologi Informasi sangat berkembang dan hampir semua bidang  memerlukannya  [1],  [2]–[8],  [9]–[14]. Dalam  organisasi, tingkat pelayanan  merupakan tuntutan kepentingan pihak pimpinan, pemegang saham (yayasan), dan penerima layanan.  Dalam mewujudkan  pelayanan  yang  baik  diperlukan adanya  manajemen  yang  baik  dan  efektif. Politeknik  Bisnis  Indonesia  dan  Sekolah  Tinggi Akuntansi dan Manajemen Indonesia meruapakan  kampus  d  kota  Pematangsiantar dibawah  naungan  Yayasan  Pendidikan  Bina Usaha  Indonesia.    Institusi    harus  mampu bersaing  untuk  mempertahankan  kelangsungan “hidupnya”, hal ini bisa dipertahankan bila salah satu  indikatornya  mampu  memberikan  kualitas pelayanan [18], [19], [20], [21], [22].
Metode C4.5 merupakan salah satu bagian di data  mining  yang  fungsinya  memprediksi  dan hasilnya  terbukti powerfull [19],  [23].  Pada Metode  ini  bertujuan  merubah  suatu  informasi dalam bentuk pohon keputusan yang memudahkan  pembaca  untuk  mengerti    dengan bahasa  yang  alami[24],  [25].  Tahapan  dari
Decision  Tree    dimulai  dari  node  akar  hingga node  daun  secara  rekursif,  sebagaimana  setiap cabang  memiliki  kondisi  dan  masing  masing ujungnya menghasilkan keputusan [23].
Tingkat  kepuasan  Mahasiswa  Merupakan suatu keberhasilan Bagi Institusi. Oleh karena itu Dalam Memprediksi Tingkat Kepuasan Mahasiswa diperlukan konsep yang memusatkan perhatian  pada  tingkat    Kepuasan  pelayanan. Pada penelitian ini, tingkat kepuasan mahasiswa terhadap  pelayanan  Politeknik  Bisnis  Indonesia dimodelkan sesuai dengan tahapan tahapan pada algoritma C4.5 yang bertujuan untuk memudahkan  dalam  mengolah  data  Tingkat Kepuasan Mahasiswa.
Penelitian  terdahulu  yang  menerapkan algoritma  C45  yaitu  “Analisa  Klasifikasi  Data Mining  Pada  Tingkat  Kepuasan  Pengunjung Taman Hewan Pematangsiantar Dengan Algoritma  C45  [18].  Kemudian  penelitian berikutnya  penerapan  data  mining  untuk mengukur  tingkat  kepuasan  siswa  terhadap pelayanan  bimbingan  belajar,  penelitian  ini menerapakan  cluster algoritma K-Means [26].
Berdasarkan penelitian sebelumnya
diperoleh  tingkat  akurasi  dengan  menggunakan Algoritma C.45 lebih baik dibandingkan dengan Metode Naïve  Bayes [27].    Berdasarkan  hasil penelitian  sebelumnya,  penelitian  ini  dilakukan untuk Memprediksi Tingkat Kepuasan
Mahasiswa Terhadap Politeknik Bisnis Indonesia menggunakan Algoritma C.45

## 2. METODE PENELITIAN
2.1. Teknik Pengumpulan Data
Gambar 1. Alur Analisis Penelitian
Tahap  awal  adalah  pengumpulan  data  melalui obseravasi  langsung  kelapangan  dan  mensurvei data  dengan  wawancara  kebagian  ECDC ( Enterpreneurship  and  Career  Development ) Yayasan  Murni  sadar.  Setelah  itu  tahap berikutnya  melakukan  analisis  data  berdasarkan studi literatur yang dituangkan dengan membuat
form  yang  merepresentasikan  pertanyaan  yang didapatkan  dari  hasil  wawancara.    Form  yang telah dibuat yang menampilkan kriteria kepuasan yang  akan  diisi  oleh  mahasiswa  semester  akhir (Angkatan  2018)    dan  data  akan  dilakukan perhitungan  dengan  Algoritma  C.45  dan membuat Pohon Keputusan.

## 2.2. Algoritma C.45
Algoritma  C4.5  dikembangkan  oleh  Ross qiunlan    yang  filosofinya  merupakan  sebuah struktur pohon keputusan berdasarkan pemilihan atribut  dengan  prioritas  tertinggi  atau  memiliki nilai  gain  tertinggi  berdasarkan  nilai  entropy atribut  tersebut  sebagai  poros  atribut  klasifikasi [29],  [26],  [23],  [30],  [28].  Tahapannya  andara lain :
a. Information Gain
Suatu ukuran korelasi pada model parametrik yang menggambarkan ketergantungan antara dua variabel X dan Y. Rumusnya :
Dimana :
Dimana : m  :  Banyaknya  nilai  yang  berbeda  atribut
label  kelas  yang  akan  mendefinisikan kelas yang berbeda, C i (i = 1,2,...,m) s i : Jumlah sampel dalam himpunan sampel S (berisi s sampel) yang masuk kelas C i p i : Peluang bahwa suatu sampel akan masuk ke kelas Ci dan diestimasi dengan 𝑠 𝑠𝑖
b. Entropy (A)
Entropy merupakan  ukuran  ketidakpastian secara probabilitas.
Dimana : v  :  banyaknya    nilai  yang  berbeda  yang dimiliki atribut A
s ij :  banyaknya  sample  di  atribut  A  yang termasuk kategori j ke kelas Ci
𝑆1𝑗+𝑆2𝑗+..+𝑆𝑚𝑗 𝑆 :  proporsi  jumlah  sample atribut  A  kategori  j  terhadap  jumlah sample total.
c. Gain Ratio
Modifikasi  dari information  gain yang tujuanya  mengurangi  bias  dari  atribut  yang bercabang.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Jumlah  sampel  sebanyak  83  data.  Peneliti menggunakan  5  variabel  untuk  diisi  dan  hasil pengisian  kuesioner  yang  sudah  disebarkan seperti tabel 1
Tabel 1. Rekapitulasi Hasil Kesioner
No Biaya Pendidik an Fasilitas Kampus Pelayana n TU Pelayanan Pengajar (Dosen) Rekome ndasi Has il 1 CT SM SMK SMK SR Puas 2 CT SM SMK SMK
SR
Puas 3 CT SM CMK CMK CR Puas ………………………………..………………………………..……… 82 T SM CMK CMK CR Puas 83 T M SMK CMK SR Puas Keterangan CT : Cukup Terjangkau T : Terjankau KT : Kurang Terjankau SM : Sangat Memadai CM : Cukup Memadai M : Memadai KM : Kurang Memadai SMK  : Sangat Memuaskan CMK  : Cukup Memuaskan KMK  : Kurang Memuaskan SR : Sangat Merekomendasikan R : Rekomendasi CR : Cukup Merekomendasikan TR : Tidak Merekomendasi
Dalam tahapan decision dengan algoritma  C4.5  menggunakan  data  kepuasan Mahasiswa  tingkat  akhir  (Angkatan  2018) Polteknik  Bisnis  Indonesia  yang  berjumlah  83 data,  dengan  hasil  63  “PUAS”  dan  20“  TIDAK PUAS”.  Atribut  yang  digunakan  adalah  tarif biaya  pendidikan,  fasilitas  kampus,  pelayanan tata  usaha,  pelayanan  dosen.  Tahapan  untuk membuatan pohon keputusan yaitu:
Menentukan  atribut  sebagai  akar  dan menghitung  nilai  informasi gain atribut. Untuk  memilih atribut sebagai akar, didasarkan  pada  nilai gain tertinggi  dari atribut-atribut  yang  ada.  Dibutuhkan  nilai Entropy untuk menentukan gain tertinggi.
Menghitung Nilai Entropy tiap-tiap atribut :
Entropy (Total ) dengan rumus sebagai berikut :
Entropy Total = (- 63 83 ×log2 ( 63 83 )) + (- 20 83 ×log2
( 20 83 ))    = 0.796
Entropy (total)  adalah  menghitung  nilai total keputusan  yang menyatakan Puas  (63) dan tidak  Puas  (20),  sedangkan  83  adalah  jumlah keseluruhan kasus.
a. Biaya Pendidikan
Kurang Terjangkau   = (- 0 0 ×log2 ( 0 0 )) + (- 0 0 ×log2
( 0 0 ))   = 0 Cukup Terjangkau    = (- 51 68 ×log2 ( 51 68 )) + (-
17 68 ×log2 ( 17 68 )) = 0.811 Sangat Terjangkau    = (- 11 14 ×log2 ( 11 14 )) + (-
3 14 ×log2 ( 3 14 )) = 0.749

## b. Fasilitas Kampus
Kurang Memadai    = (- 0 0 ×log2 ( 0 0 )) + (- 0 0 ×log2
( 0 0 ))    = 0 Cukup Memadai  = (- 42 60 ×log2 ( 42 60 )) + (- 18 60 ×log2
( 18 60 ))     = 0.881
Sangat Memadai  = (- 21 23 ×log2 ( 21 23 )) + (- 2 23 ×log2
( 2 23 ))    = 0.426
c. Pelayanan Tata Usaha
Kurang Memuaskan   = (- 1 0 ×log2 ( 1 0 )) + (- 0 0 ×log2 ( 0 0 ))      = 0 Cukup Memuaskan = (- 49 68 ×log2 ( 49 68 )) + (-
19 68 ×log2 ( 19 68 ))        = 0.854
Sangat Memuaskan      = (- 13 14 ×log2 ( 13 14 )) + (-
1 14 ×log2 ( 1 14 )) = 0.371
d. Pelayanan Dosen
Kurang Memuaskan   = (- 0 0 ×log2 ( 0 0 )) + (- 0 0 ×log2 ( 0 0 ))   = 0
Cukup Memuaskan  = (- 47 63 ×log2 ( 47 63 )) + (- 16 63 ×log2 ( 16 63 )) = 0.817
Sangat Memuaskan   = (- 16 20 ×log2 ( 16 20 )) + (-
4 20 ×log2 ( 4 20 ))      = 0.721
e. Rekomendasi
Tidak Recommended      = (- 1 1 ×log2 ( 1 1 )) + (- 0 1 ×log2 ( 0 1 ))       = 0
Cukup Recommended  = (- 43 56 ×log2 ( 43 56 )) + (-
13 56 ×log2 ( 13 56 ))  = 0.781
Sangat Recommended  = (- 19 26 ×log2 ( 19 26 )) + (-
7 26 ×log2 ( 7 26 ))   = 0.840
Setelah  tiap-tiap  variable  selesai  dihitung nilai  entropinya  langkah  berikutnya  dengan menghitung nilai gain tiap-tiap atribut:
Setelah  mendapatkan  nilai entropy dan gain dari semua atribut dihitung, kemudian hasil dari perhitungan tersebut dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Perhitungan Node 1
Jumlah (S)  Puas (Si)  Tidak Puas (Si)  Entrophy Gain Total 83 63 20 0.796 Tarif Biaya Pendidikan 0.005 KT 0 0 0 0 CT 68 51 17 0.811 ST 14 11 3 0.749 Fasilitas Kampus 0.041 KM 0 0 0 0 CM 60 42 18 0.8812 SM 23 21 2 0.426
Pelayanan Tata Usaha 0.033 KMK 1 1 0 0 CMK 68 49 19 0.854 SMK 14 13 1 0.371 Pelayanan Pengajar (Dosen) 0.002 KMK 0 0 0 0 CMK 63 47 16 0.817 SMK 20 16 4 0.721 Rekomendasi 0.005 TR 1 1 0 0 CR 56 43 13 0.781 SR 26 19 7 0.840
Hasil entrophy total  adalah  0,796  dengan jumlah  kasus  83  data  yaitu  63  “PUAS”  dan “TIDAK  PUAS”.  Selanjutnya  menghitung semua atribut untuk mencari nilai entrophy dan nilai gain semua atribut. Dari hasil perhitungan diatas,  dilakukan  pemilihan  terhadap  atribut yang  nilai  information  gain  terbesar  :  0,041 yaitu  atribut  Fasilitas  Kampus.  Selanjutnya atribut Pelayanan Tata Usaha digunakan untuk menjadi  akar (root). Berikut  bentuk  pohon keputusan root node .
Gambar 2. Pohon Keputusan Hasil Perhitungan Node 1 Langkah  selanjutnya  dilakukan  untuk perhitungan  Node  1.1,  sama  dengan  cara sebelumnya  diatas  gunakan  dari  atribut  yang tersisa  yaitu  Tarif  pendidikan,  Fasilitas Kampus, Pelayanan Pengajar, Tingkat Rekomendasi. Tabel 3. Pehitungan Node 1.1 Jumlah (S) PUAS (Si) TIDAK PUAS (Si) Entrophy Gain Total 60 42 18 0.881 Tarif Biaya Pendidikan -0.198 KT 0 0 0 0 CT 66 49 17 0.823 ST 14 11 3 0.749 Pelayanan Tata Usaha -0.170 KMK 1 1 0 0 CMK 68 49 19 0.854 SMK 12 11 1 0.413
Pelayanan Pengajar (Dosen) -0.206 KMK 0 0 0 0 CMK 63 47 16 0.817 SMK 18 14 4 0.76 Tingkat Rekomendasi -0.196 TR 1 1 0 0 CR 56 43 13 0.781 SR 24 17 7 0.870
Gambar 3. Pohon Keputusan Hasil Pehitungan Node 1.1
Tabel 4. Perhitungan Node 1.2
Jumlah (S) PUAS (Si) TIDAK PUAS (Si) Entrophy Gain Total 63 47 16 0.817 Tarif Biaya Pendidikan -0.011 KT 0 0 0 0 CT 51 36 15 0.873 ST 8 5 3 0.954 Pelayanan Tata Usaha -0.012 KMK 1 1 0 0 CMK 55 38 17 0.892 SMK 4 3 1 0.811 Tingkat Rekomendasi -0.003 TR 1 1 0 0
CR 47 34 13 0.850 SR 12 7 5 0.979
Gambar 4. Pohon Keputusan Node 1.3
Berdasarkan  pohon  keputusan  terakhir seperti  pada  Gambar  4  diatas  di  dapat  aturan sebagai berikut :
1. IF  Fasilitas  Kampus  =  Cukup  Memadai And  Pelayanan  Pengajar  (Dosen)  =  Cukup Memuaskan Then Hasil Puas
2. Pelayanan  Pengajar  (Dosen)  =  Sangat Memuaskan  Biaya  Pendidikan  =  Cukup Terjangkau Then Hasil  Puas
3. IF Biaya Pendidikan = Sangat Terjangkau Fasilitas Kampus = Sangat Memadai Puas
Pengujian  diatas  juga  dilakuan  dengan tools RapidMiner seperti  pada  Gambar  5  dan  hasil yang  didapatkan  aturan  sama  dengan  aturan yang  didapatkan  dari  hasil  perhitungan  secara manual  menggunakan  rumus  algoritma  C4.5 sebelumnya.
`
Gambar 5. Pohon Keputusan Hasil Pengujian dengan Rapid Miner

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian ini  dapat disimpulkan.
1.    Kepuasan  Mahasiswa  Politeknik  Bisnis Indonesia (angkatan 2018) mampu diprediksi dan dievaluasi dengan memanfaatkan algoritma C4.5.
2.   Dari  hasil  percobaan  dan  pengujian prediksi  kepuasan  Mahasiswa  Politeknik Bisnis Indonesia (angkatan 2018)
menggunakan metode decision tree C4.5, diperoleh  nilai accuracy 80,00  %, precision 82,61%,  dan recall 95,00%. dengan kriteria “Puas”.

## REFERENCES
[1] A.  M.  Retta,  A.  Isroqmi,  and  T.  D. Nopriyanti, “Pengaruh Penerapan Algoritma Terhadap Pembelajaran Pemrograman Komputer,” Indiktika  J. Inov.  Pendidik.  Mat. ,  vol.  2,  no.  2,  p. 126, 2020, doi: 10.31851/indiktika.v2i2.4125.
[2] S. Sumaizar, K. Sinaga, E. D.  Siringo- ringo,  and  V.  M.  M.  Siregar, “Determining  Goods  Delivery  Priority for  Transportation  Service  Companies Using  SAW  Method,” J.  Comput. Networks, Archit. High Perform.
Comput. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  256–262, 2021, doi: 10.47709/cnahpc.v3i2.1154.
[3] V.  M.  M.  Siregar  and  N.  F.  Siagian, “Sistem  Informasi  Front  Office  Untuk
Peningkatan Pelayanan Pelanggan
Dalam Reservasi Kamar Hotel,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol. 4, no. 1, pp. 77– 82, 2021, doi: 10.37600/tekinkom.v4i1.279. [4] P.  D.  P.  Adi  and  A.  Kitagawa, “Performance Evaluation of E32 Long Range  Radio  Frequency  915  MHz based on Internet of Things and Micro Sensors Data,” Int. J. Adv. Comput. Sci.
Appl. ,  vol.  10,  no.  11,  2019,  doi: 10.14569/IJACSA.2019.0101106.
[5] P.  D.  P.  Adi  and  A.  Kitagawa,  “A Review of the Blockly Programming on
M5Stack  Board  and  MQTT  Based  for Programming  Education,”  in 2019 IEEE 11th International Conference on Engineering Education (ICEED) , Nov. 2019, pp. 102–107, doi: 10.1109/ICEED47294.2019.8994922. [6] P.  D.  P.  Adi  and  A.  Kitagawa,
“Performance  Evaluation  of  LoRa
ES920LR 920 MHz on the Development  Board,” Int.  J.  Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 11, no. 6, 2020, doi: 10.14569/IJACSA.2020.0110602.
[7] P. Dani Prasetyo Adi and A. Kitagawa,
“A performance of radio frequency and
signal  strength  of  LoRa  with  BME280 sensor,” TELKOMNIKA (Telecommunication Comput. Electron. Control. ,  vol.  18,  no.  2,  p.  649,  Apr. 2020, doi: 10.12928/telkomnika.v18i2.14843.
[8] P. D. P. Adi and A. Kitagawa, “A Study of LoRa Performance in Monitoring of Patient’s  SPO2  and  Heart  Rate  based IoT,” Int.  J.  Adv.  Comput.  Sci.  Appl. , vol. 11, no. 2, 2020, doi:
10.14569/IJACSA.2020.0110232. [9] S.  Aisyah  and  W.  Purba,  “Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Karyawan Menggunakan
Metode Profile Matching,” J. Mahajana Inf. , vol. 4, no. 2, pp. 16–20, 2019.
[10] A.  T.  Purba,  “Sistem  Pendukung Keputusan Dalam Penerimaan
Mahasiswa  Baru  Dengan  Metode Analytical  Hierarchy  Process  (AHP),”
J. Tekinkom , vol. 1, no. 1, pp. 1–7, 2018.
[11] S.  H.  Musti,  D.  Irmayani,  and  G.  J. Yanris, “ANALYSIS OF THE ELECTRE  METHOD  IN  DECISION SUPPORT SYSTEMS FOR DETERMINING AREAS OF EXPERTISE  FOR,” Infokum ,  vol.  9, no. 2, pp. 184–190, 2021.
[12] T. Purnamasari, M. Nasution, and G. J. Yaris, “Analisis Minat Belajar
Mahasiswa  Pada  Masa  Perkuliahan Online  Menggunakan  Rougt  Set,” JURTEKSI  (Jurnal  Teknol.  dan  Sist. Informasi) , vol. VII, no. 3, pp. 251–258, 2021, [Online]. Available: https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.ph
p/jurteksi/article/view/1062.
[13] S.  P.  Tamba,  P.  Wulandari,  M. Hutabarat,  M.  Christina,  and  A.
Oktavia,  “PENGGUNAAN  METODE
TOPSIS  (TECHNIQUE  FOR  ORDER PREFERENCE  BY  SIMILARITY  TO
IDEAL SOLUTION) UNTUK MENENTUKAN  KUALITAS  BIJI KOPI TERBAIK BERBASIS ANDROID,” J. Mantik Penusa , vol. 3,
no. 1, pp. 73–81, 2019.
[14] J.  Simatupang,  “Sistem  Pendukung Keputusan Penentuan Karyawan Terbaik  Menggunakan  Metode  Saw Studi Kasus Amik Mahaputra Riau,” J. Intra-Tech ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  73–82, 2018.
[15] P.  Adi,  D.  Prasetya,  A.  Setiawan,  N. Nachrowie,  and  R.  Arifuddin,  “Design
Of  Tsunami  Detector  Based  Sort Message  Service  Using  Arduino  and SIM900A  to  GSM/GPRS  Module,”
Proc.  Proc.  2nd  Int.  Conf.  Adv.  Sci. Innov.  ICASI  2019,  18  July,  Banda
Aceh, Indones. , 2019, doi:
10.4108/eai.18-7-2019.2288588.
[16] V.  Sihombing et  al. ,  “Additive  Ratio
Assessment (ARAS) Method for
Selecting  English  Course  Branch Locations,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol. 1933, no. 1, p. 012070, Jun. 2021, doi: 10.1088/1742-6596/1933/1/012070.
[17] S.  Sirait et  al. ,  “Selection  of  the  Best Administrative Staff Using Elimination Et  Choix  Traduisant  La  Realite (ELECTRE)  Method,” J.  Phys.  Conf.
Ser. ,  vol.  1933,  no.  1,  p.  012068,  Jun. 2021, doi: 10.1088/1742- 6596/1933/1/012068.
[18] D.  N.  Batubara  and  A.  P.  Windarto, “ANALISA  KLASIFIKASI  DATA MINING PADA TINGKAT KEPUASAN PENGUNJUNG TAMAN HEWAN PEMATANG SIANTAR DENGAN ALGORITMA,”
KOMIK  (Konferensi  Nas.  Teknol.  Inf. dan Komputer) , vol. 3, no. 1, Dec. 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1664.
[19] Y. Mardi, “Data Mining Rekam Medis Untuk Menentukan Penyakit Terbanyak Menggunakan  Decision Tree  C4.5,” J.
Sains dan Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 40– 53, Apr. 2018, doi: 10.22216/jsi.v4i1.3077.
[20] G.  Ramadhan et  al. ,  “Penerapan  Data Mining  Menggunakan  Algoritma  C4.5
Dalam  Mengukur  Tingkat  Kepuasan Pasien  BPJS,” Pros.  Semin.  Nas.  Ris. Dan Inf. Sci. , vol. 2, pp. 376–385, 2020.
[21] S. Wahyuni, K. Saputra, and M. Iswan
Perangin-Angin, “IMPLEMENTASI RAPIDMINER DALAM MENGANALISA DATA MAHASISWA  DROP  OUT,”  vol.  10, 2017.
[22] K.  Aidi  Saputra, J. Tata  Hardinata,  M. Ridwan Lubis, S. Retno Andani, and I. Syahputra  Saragih,  “KLIK:  Kajian Ilmiah  Informatika  dan  Komputer Klasifikasi  Algoritma  C4.5  Dalam Penerapan  Tingkat  Kepuasan  Siswa Terhadap Media Pembelajaran Online,” Media  Online) ,  vol.  1,  no.  3,  pp.  113– 118, 2020.
[23] F.  Ferdian  Harryanto  and  S.  Hansun,
“Penerapan  Algoritma  C4.5  untuk Memprediksi Penerimaan
Calon Pegawai Baru di PT WISE,” 2017.
[24] M.  A.  Sembiring,  “Penerapan  Metode Decision  Tree  Algoritma  C45  Untuk Memprediksi  Hasil  Belajar  Mahasiswa Berdasarkan  Riwayat  Akademik,” J. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 3, no. 1, pp.
60–65, 2016.
[25] A.  R.  Sukma,  R.  Halfis,  and  A. Hermawan, “Klasifikasi Channel Youtube Indonesia Menggunakan Algoritma  C4.5,” J.  Tek.  Komput.
AMIK BSI , vol. V, pp. 21–28, 2019, doi: 10.31294/jtk.v4i2.
[26] M.  M.  K-means  and  J.  Halim, “Penerapan  Data  Mining  Untuk Mengukur  Tingkat  Kepuasan  Siswa
Terhadap  Pelayanan  Di  Bimbingan Belajar Al-Misbah Dengan,” J. SAINTIKOM ,  vol.  16,  no.  1,  pp.  127– 133, 2017.
[27] C. Anam and H. B. Santoso, “Perbandingan Kinerja Algoritma C4 .
5  dan  Naive  Bayes  untuk  Klasifikasi Penerima Beasiswa,” vol. 8, no. 1, pp. 13–19, 2018.
[28] P.  Bidang  Komputer  Sains  dan
Pendidikan  Informatika,  D.  Akademi Perekam  dan  Informasi  Kesehatan  Iris Padang Jl Gajah Mada No, and S. Barat, “Data Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5,” J. Edik
Inform. , vol. 2, pp. 213–219, 2019.
[29] H.  D.  Tarigan,  F.  Destiawati,  and  A.
Fitriansyah, “IMPLEMENTASI ALGORITMA C4.5 TERHADAP
KEPUASAN PELANGGAN,” 2020.
[30] C. Paramitha Lubis, R. Rosnelly, and Z.
Situmorang, “PENERAPAN METODE NAÏVE  BAYES  DAN  C4.5  PADA PENERIMAAN PEGAWAI
DI
UNIVERSITAS  POTENSI  UTAMA,”
CSRID J. , vol. 12, pp. 51–63, 2020, doi: 10.22303/csrid.12.1.2020.51-63.