Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 171-180 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Penerapan Algoritma C4.5 Dalam Klasifikasi Penerima Kartu Keluarga Sejahtera (KKS)
Arief Prajoko 1 , Rahmat Widiya Sembiring 2 , Saifullah 3 1 STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia
2,3 STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia Jln. Sudirman Blok A No. 1-3 Pematangsiantar, Sumatera Utara
1 riefprajoko13@gmail.com, 3 saifullah@amiktunasbangsa.ac.id

## Abstract
The purpose of this study is to classify data on families who are entitled to receive a Prosperous Family Card (KKS), because there are still many other poor families who have not had the opportunity to receive this assistance  program. Sources of  data obtained from the  Panghulu Nagori Mekar Rejo office,  Bosar  Maligas  District,  Simalungun  Regency.  The  method  used  in  this  research  is  the  C4.5 algorithm  data  mining  technique  which  is  implemented  with  the  RapidMiner  5.3  application.  The variables used in determining which families are entitled to receive a Prosperous Family Card (KKS) are  (1)  Occupation,  (2)  Income  of  the  Head  of  the  Family,  (3)  Number  of  Dependents,  (4)  Highest Education,  (5)  Condition  of  the  House  Building.  The  results  of  the  classification  using  the  C4.5 algorithm  and  testing  with  the  Rapidminer  software  found  that  the  factor  that  determines  the feasibility of providing the Prosperous Family Card (KKS) assistance is C2 (Head of Household Income) with the highest gain value, namely 0.46880137.
Keywords : C4.5 Algorithm, Prosperous Family Card (KKS)

## Abstrak
Tujuan  penelitian  ini  untuk  mengklasifikasi  data  keluarga  yang  berhak  menerima  Kartu Keluarga  Sejahtera  (KKS),  karena  masih  banyak  keluarga  tidak  mampu  lainnya  yang  belum berkesempatan  menerima program bantuan ini. Sumber data yang  diperoleh dari kantor  Panghulu Nagori  Mekar  Rejo  Kec.Bosar  Maligas  Kab.Simalungun.  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian adalah teknik data mining algoritma C4.5 yang diimpelementasikan dengan aplikasi RapidMiner 5.3. Variabel  yang  digunakan  dalam  menentukan  keluarga  yang    berhak  menerima  Kartu  Keluarga Sejahtera (KKS)  ini, adalah (1) Pekerjaan, (2) Penghasilan Kepala Keluarga, (3) Jumlah Tanggungan, (4)  Pendidikan  Tertinggi,  (5)  Kondisi  Bangunan  Rumah.  Hasil  dari  klasifikasi  menggunakan algoritma  C4.5  dan  pengujian  dengan  software  Rapidminer  didapatkan  factor  yang  menentukan kelayakan dalam pemberian bantuan Kartu Keluarga Sejahtera (KKS) adalah C2(Penghasilan Kepala Keluarga) dengan nilai gain tertinggi yaitu 0.46880137.
Kata kunci : Algoritma C4.5, Kartu Keluarga Sejahtera (KKS)

## 1. PENDAHULUAN
Kartu  Keluarga  Sejahtera  atau  biasa  disebut  dengan  KKS  adalah  salah  satu program  pemerintah  dalam  percepatan  penanggulangan  kemiskinan,  hal  ini tercantum  pada  Peraturan  Presiden  (Perpres)  Nomor  166  Tahun  2014.  Pada awalnya program tersebut adalah hasil dari pengembangan program sebelumnya, yaitu  dengan  nama  Kartu  Perlindungan  Sejahtera  (KPS)  yang  telah  dilaksanakan pada  era  pemerintahan  Presiden  Susilo  Bambang  Yudhoyono,  dan  kini  program tersebut diubah secara bertahap menjadi Kartu Keluarga Sejahtera (KKS). Fungsi KKS  selain  menjadi  penanda  masyarakat  kurang  mampu  juga  berfungsi  sebagai kartu identitas untuk mendapatkan Program Simpanan Sejahtera (PSKS). Program bantuan  ini  dilaksanakan  selama  pemerintahan  Presiden  Joko  Widodo  yang
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 171-180 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
diberikan sebesar 25% dari total jumlah penduduk yang ada dengan status sosial ekonomi terrendah. Pengambilan data dalam program tersebut berdasarkan hasil pendataan  dari  program  sebelumnya  yaitu  KPS,  pada  bulan  Juli  tahun  2013  . Jumlah  tersebut  berdasarkan  Basis  Data  Terpadu  (BDT)  yang  diolah  oleh  Tim Nasional  Percepatan  Penanggulangan  Kemiskinan  (TNP2K),  dengan  jumlah kisaran bantuan yang diberikan sebesar Rp. 200.000/keluarga/bulan. Pemerintah daerah  dalam  melakukan  pengentasan  kemiskinan  melalui  program  Kartu Keluarga Sejahtera tersebut, harus didukung dengan tingkat akurasi data dan juga membutuhkan efisiensi waktu pengolahan data penerima bantuan dan menjumlah total banyaknya jumlah penduduk miskin yang ada.
Nagori Mekar Rejo merupakan salah satu desa di Kecamatan Bosar  Maligas Kabupaten Simalungun, dengan tingkat kemiskinan diatas rata-rata. Tetapi dalam melaksanakan  program  bantuan  Kartu  Keluarga  Sejahtera  (KKS)  masih  ada kesalahan  dalam  pemberian  (KKS)  pada  masyarakat  miskin  yang  tidak  tepat sasaran. Hal ini terjadi karena belum adanya sistem dalam pengolahan data calon penerima  bantuan  yang  cukup  besar  oleh  perangkat  desa  dikantor  Panghulu Nagori Mekar Rejo sehingga terjadi kesalahan dalam pengambilan keputusan.
Dalam  masalah  tersebut  maka  penulis  akan  menyelesaikan  masalah  diatas dengan  menggunakan  suatu  metode  yaitu  dengan  menggunakan  metode  teknik data  mining klasifikasi  C4.5.  Adapun variable yang  akan  digunakan  untuk menyelesaikan masalah diatas diantaranya adalah, Pekerjaan, Penghasilan Kepala Keluarga,  Jumlah  Tanggungan,  Pendidikan  Tertinggi,  Kondisi  Bangunan  Rumah. Dengan variable tersebut  maka  penulis  akan  memberikan  masukan  kepada perangkat desa Nagori Mekar Rejo dalam memberikan (KKS) kepada masayarakat miskin yang benar-benar membutuhkannya.
Berdasarkan  permasalahan  diatas,  tujuan  penelitian  ini  yaitu  untuk mengetahui kelayakan kinerja perangkat desa di Kantor Panghulu Nagori Mekarejo dalam menentukan  atau memberikan  Kartu  Keluarga  Sejahtera    di  Nagori  Mekar Rejo dari variable yang telah ditentukan. Diharapkan hasil dari penelitian ini dapat memberikan  masukan  kepada  perangkat  desa  di  Kantor  Panghulu  Nagori  Mekar Rejo  agar  dapat  memperbaikinya  dalam  memberikan  Kartu  Keluarga  Sejahtera (KKS)  kepada  masyarakat  secara  layak,  sehingga  kemudian  akan  menghasilkan keadilan  bagi  masyarakat  miskin  yang  benar-benar  berhak  menerima  (KKS) tersebut.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  yang  dilakukan  penulis  dengan  cara  mengambil  secara langsung  ke  Kantor  Panghulu  Nagori  Mekar  Rejo.  Dalam  penelitian  ini  data  yang digunakan akan diolah dari hasil wawancara yang diberikan oleh perangkat Desa Nagori  Mekar  Rejo  dengan  jumlah  masyarakat  sebanyak  86  orang.  Penulis melakukan observasi langsung kepada masyarakat dengan jumlah 50 sampel data. Data yang digunakan terdiri dari :
a) Pekerjaan (C1)
b) Penghasilan Kepala Keluarga (C2)
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 171-180 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
c) Jumlah Tanggungan (C3)
d) Pendidikan Teritinggi (C4)
e) Kondisi Bangunan Rumah (C5)
Setiap variabel terdiri dari pertanyaan yang diajukan kepada perangkat desa yang diberikan. Data yang digunakan merupakan jenis data deskriftif.

## 2.2. Metode Penelitian
1)   Data Mining Data mining adalah  proses  yang  mempekerjakan  satu  atau  lebih  teknik pembelajaran  computer  ( machine  learning )  untuk  menganalisis  dan mengekstrasi pengetahuan ( knowledge ) secara otomatis”[1].  Definisi lain Data  Mining didefinisikan  sebagai  sebuah  proses  untuk  menemukan hubungan,  pola  dan  tren  baru  yang  bermakna  dengan  menyaring  data yang  sangat  besar,  yang  tersimpan  dalam  penyimpanan,  menggunakan teknik pengenalan pola seperti teknik Statistik dan Matematika” [2].
2)   Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  merupakan  algoritma  yang  digunakan  untuk  membentuk pohon  keputusan.  Pohon  keputusan  merupakan  metode  klasifikasi  dan prediksi  yang  sangat  kuat  dan  terkenal”  [3].  Kelebihan  utama  Algoritma C4.5  dapat  membuat  pohon  keputusan (decision  tree) yang  efisien menangani  atribut  tipe  diskrit  dan  tipe  diskrit-  numerik,  mudah  untuk diinterprestasikan  dan  memiliki  tingkat  akurasi  yang  dapat  diterima (Luvia et al., 2016).
Untuk  memilih  atribut  sebagai  akar,  didasarkan  pada  nilai gain tertinggi dari  atribut-atribut  yang  ada.  Untuk  menghitung gain digunakan  rumus seperti yang tertera berikut:
(    )           ( ) ∑
| | | | (  ) (1)
Keterangan: S : Himpunan kasus A : Atribut n : Jumlah partisi atribut A |Si| : Jumlah kasus pada partisi ke i |S| : Jumlah kasus dalam S Sebelum  mendapatkan  nilai Gain adalah  dengan  mencari  nilai Entropi . Entropi digunakan  untuk  menentukan  seberapa  informatif  sebuah masukan atribut untuk menghasilkan sebuah atribut.
Rumus dasar ( )   ∑ (2)
S : Himpunan Kasus n : Jumlah partisi S pi: Proporsi dari Si terhadap S
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 171-180 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1. Perhitungan Menggunakan Metode K-means
Perhitungan  algoritma  C4.5  dimulai  dengan  memilih  atribut  akar  terlebih dahulu dengan mencari jumlah kasus keseluruhan, jumlah kasus keputusan layak dan  jumlah  kasus  keputusan  tidak  layak.  Menghitung entrophy dari  semua  kasus yang dibagi berdasarkan Pekerjaan (C1), Penghasilan Kepala Keluarga (C2), Jumlah Tanggungan (C3), Pendidikan Tertinggi (C4), dan Kondisi Bangunan Rumah (C5). Setelah  itu  dilakukan  perhitungan gain untuk  masing  –  masing  atribut.  Hasil perhitungan ditunjukkan oleh tabel berikut ini.
Tabel 1. Perhitungan Node
1 Jumlah (s)  layak  Tidak layak Entrophy Gain Total 86 66 20 0.7824441 C1 0.225314616 Wiraswasta 24 13 11 0.9949848 Buruh 54 49 5 0.4450649 Guru/Honorer 1 1 0 0.0000000 Kuli Bangunan 1 1 0 0.0000000 Karyawan 5 1 4 0.7219281 ART 1 1 0 0.0000000 C2 0.46880137 Rendah 53 53 0 0.0000000 Cukup 27 13 14 0.9990103 Tinggi 6 0 6 0.0000000 C3 0.121069517 0 31 30 1 0.2055925 1 dan 2 36 22 14 0.9640788 >2 19 14 5 0.8314744 C4 0.031314211 SD 64 52 12 0.6962123 SMP 19 12 7 0.9494520 SMA 2 1 1 1.0000000 S1 1 1 0 0.0000000 C5 0.289821966 Papan 41 41 0 0.0000000 Batu 20 14 6 0.8812909 Semi Permanen 25 11 14 0.9895875
Kolom entrophy pada  baris  total  dihitung  dengan  persamaan  (1)  sebagai berikut  : Entrophy  (total) =  -  (20/86)  *  LOG2(20/86)  -  (66/86)  *  LOG2(66/86) Entrophy (total) = 0.7824441 Kemudian  pada  nilai gain pada  baris  C2  dihitung  persamaan  (2)  sebagai berikut  : Gain (total,C2)  =  (0.46880137)  -  ((53/86)*0  +  (27/86)  *  0.9990103  + (6/86)* 0) Gain (total,C2) = 0.46880137.
Dari  hasil  perhitungan  pada  tabel  4.1  diperoleh  atribut  yang  menjadi node (akar)  adalah C2  memiliki  gain  tertinggi  yaitu  0.46880137,  dimana  terdiri  dari  3 sub  atribut  yaitu  Rendah  (Berpenghasilan  Rendah),  Cukup  (Berpernghasilan
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 171-180 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Cukup),  dan  Tinggi  (  Berpenghasilan  Tinggi).  Berdasarkan  nilai entrophy dari ketiga sub atribut diatas, sub atribut rendah sudah memiliki keputusan dan atribut tinggi  sudah  memperoleh  keputusan,  sedangkan  sub  atribut  cukup  belum memperoleh  keputusan.    Maka  perlu  dilakukan  perhitungan  lebih  lanjut  untuk menetukan node akar selanjutnya, dapat digambarkan pohon keputusan dari tabel diatas sebagai berikut:
Gambar 1. Pohon Keputusan 1
Untuk hasil perhitungan selanjutnya algoritma C4.5 dapat ditunjukkan pada tabel berikut ini
Tabel 2. Perhitungan Node 1.1 Jumlah (s)  layak  Tidak layak Entrophy Gain C2-Cukup 27 13 14 0.9990103 C1 0.089222904 Wiraswasta 15 6 9 0.9709506 Buruh 10 5 5 1.0000000 Guru/Honorer 0 0 0 0.0000000 Kuli Bangunan 1 1 0 0.0000000 Karyawan 1 1 0 0.0000000 ART 0 0 0 0.0000000 C3 0.1295093 0 6 5 1 0.6500224 1 dan 2 13 4 9 0.8904916 >2 8 4 4 1.0000000 C4 0.041996601 SD 18 8 10 0.9910761 SMP 8 4 4 1.0000000 SMA 1 1 0 0.0000000 S1 0 0 0 0.0000000 C5 0.4895406 Papan 9 9 0 0.0000000 Batu 0 0 0 0.0000000 Semi Permanen 18 4 14 0.7642045
Dari  hasil  perhitungan  diatas  pada  tabel  4.2,  atribut  yang  menjadi Node cabang dari atribut C2 – Cukup adalah C5. Dimana atribut dari C5 yang terdiri dari Papan,  Batu,  Semi  Permanen.  Dimana  C5-Papan  dan  C5-Batu  sudah  memperoleh keputusan  Layak.  Sedangkan  untuk  sub  atribut  C5-Semi  Permanen  belum memperoleh  keputusan  maka  akan  dilakukan  perhitungan  kembali.  Maka  dapat digambarkan pohon keputusan dari tabel diatas sebagai berikut :
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 171-180 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 2. Pohon Keputusan 2
Dalam mencari hasil perhitungan seanjutnya pada node akar  C2-Cukup dan C5-Semi Permanen dapat ditunjukkan pada tabel berikut ini.
Tabel 3. Perhitungan node 1.1.1 Jumlah (s) laya k Tidak layak Entrophy Gain C2-Cukup dan C5-Semi Permanen 18 4 14 0.7642045 C1 0.346181018 Wiraswasta 11 2 9 0.6840384 Buruh 5 0 5 0.0000000 Guru/Honorer 0 0 0 0.0000000 Kuli Bangunan 1 1 0 0.0000000 Karyawan 1 1 0 0.0000000 ART 0 0 0 0.0000000 C3 0.1148034 0 2 1 1 1.0000000 1 dan 2 11 1 10 0.4394970 >2 5 2 3 0.9709506 C4 0.000805153 SD 13 3 10 0.7793498 SMP 5 1 4 0.7219281 SMA 0 0 0 0.0000000 S1 0 0 0 0.0000000
Dari hasil perhitungan pada tabel 4.3, atribut yang menjadi node cabang dari C2-Cukup  dan  C5-Semi  Permanen  adalah  C1.  Dimana  sub  atribut  sudah menghasilkan  keputusan  sehingga  perhitungan  sudah  selesai.  Maka  dapat digambarkan pohon keputusan dari tabel diatas sebagai berikut :
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 171-180 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 3. Pohon Keputusan 3

## 3.2. Pengujian Data Menggunakan Rapidminer
Setelah  dilakukan  pengolahan  data  secara  manual  menggunakan  algoritma C4.5, selanjutnya dilakukan pengujian data menggunakan Tools Rapidminer untuk mencari rules dan accuracy serta kesamaan dari hasil perhitungan ,manual dengan menggunakan tools  rapidminer .  Berikut  adalah  Tampilan  dari port  decision  tree, apply model dan performance.
Gambar 4. Tampilan menghubungkan port decision tree, apply model dan performance
Selanjutnya hubungkan port-port dari operator decision tree , operator Apply Model dan operator  Performance seperti  gambar  diatas,  kemudian  klik icon  Run pada toolbar untuk menampilkan hasil sebagai berikut:
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 171-180 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 5. Hasil decision tree
Setelah  dilakukan  perhitungan  dan  pengujian  data  pada  masing-masing atribut dengan algoritma C4.5, maka akan didapatkan pola pohon keputusan akhir.
Gambar 6. Deskripsi decision tree
Gambar  di  atas  menunjukkan  hasil  deskripsi  secara  lengkap  dari  pohon keputusan  ( decision  tree )  yang  telah  terbentuk  dengan  menggunakan  algoritma C4.5.  Dari  hasil  deskripsi  juga  menunjukkan  bahwa  penggunaan  data  mining algoritma C4.5 baik digunakan dalam proses menggali data ( data mining process ) untuk  menarik  beberapa  kesimpulan  yang  divisualisasikan  dengan  pohon keputusan ( decision tree) . Berikut ini rules yang dihasilkan dari pohon keputusan tersebut:
Tabel 4. Rule yang dihasilkan No Rules Keputusan 1. Jika C2 = Cukup dan C5 = Papan Layak 2. Jika C2 = Semi Permanen dan C1 = Buruh Tidak Layak 3. Jika C1 = Karyawan Layak
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 171-180 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
No Rules Keputusan 4. Jika C1 = Kuli Bangunan Layak 5. Jika C1 = Wiraswasta Tidak Layak 6. Jika C5 = Rendah Layak 7. Jika C5 = Tinggi Layak
Gambar 7. Nilai Akurasi Algoritma C4.5
Hasil  tingkat  akurasi  dan  nilai  AUC  bisa  kita  lihat  dan  ketahui  bersama dengan meng-klik tab PerformanceVector (Performance), maka akan terlihat hasil accuracy nya  seperti  gambar  diatas.  Dimana  model  yang  telah  dibentuk  diuji tingkat  akurasinya  dengan  memasukan  atau  uji  yang  berasal  dari  data training dengan  menggunakan split  validation pada  aplikasi rapidminer  studio  5.3 untuk menguji  tingkat  akurasi.  Dengan  aplikasi rapidminer  studio  5.3 dihasilkan  nilai akurasi, nilai class recall dan nilai class precision dijelaskan bahwa kategori “Layak” menghasilkan  class  recall sebesar  100.00%  dan class  precision sebesar  100.00  % dan  kategori  “Berpotensi”  menghasilkan class  recall sebesar  100.00%  dan  class precision sebesar 100 %. Dan hasil akurasi diatas dari perhitungan algoritma C4.5 tersebut adalah sebesar 100.00%.
Gambar 8. Nilai Performance Vector Algoritma C4.5
Berdasarkan  pengolahan  data  menggunakan software RapidMiner didapat nilai akurasi sistem sebesar 100,00%, artinya bahwa rule yang dihasilkan tingkat kebenaran  mendekati  100%.  Dimana  model  yang  telah  dibentuk  diuji  tingkat akurasinya  dengan  memasukan  atau  uji  yang  berasal  dari  data training dengan menggunakan split validation pada aplikasi rapidminer 5.3 untuk menguji tingkat akurasi.

## 4.  SIMPULAN
Berdasarkan  seluruh  hasil  tahapan  penelitian  yang  telah  dilakukan  pada Penerapan  Algoritma  C4.5  dalam  mengklasifikasi  masyarakat  yang  berhak menerima  bantuan  Kartu  Keluarga  Sejahtera  (KKS)  secara  layak  dapat disimpulkan sebagai berikut:
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 171-180 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
a) Bahwa C2 (Penghasilan Kepala Keluarga)  memiliki gain tertinggi yaitu 0.46880137.
b) Permasalahan  menentukan  masyarakat  yang  layak  dan  tidak  layak dapat  diselesaikan  menggunakan  teknik data  mining ,  yaitu  dengan Algoritma  C4.5.  menghasilkan  8  (Delapan) rules dan  Tingkat  akurasi yang dihasilkan oleh metode tersebut adalah 100,00%.
c) Dengan  adanya  penerapan data  mining algoritma  C4.5  diharapkan mampu memberikan solusi kepada perangkat desa Nagori Mekar  Rejo dalam menentukan masyarakat yang berhak dalam menerima bantuan Kartu Keluarga Sejahtera (KKS)

## DAFTAR PUSTAKA
[1] J.  Eska,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Prekdiksi  Penjualan  Wallpaper Menggunakan  Algoritma  C4.5  Stmik Royal  Ksiaran,” Jurteksi  (Jurnal Teknol. Dan Sist. Informasi) , Vol. 2, Pp. 9–13, 2016.
[2] Muhammad, A. P. Windarto, And  Suhada, “Penerapan Algoritma C4. 5 Pada Klasifikasi Potensi,” Vol. 3, Pp. 1–8, 2019, Doi: 10.30865/Komik.V3i1.1688.
[3] Rusito  And  M.  T.  Firmansyah,  “Implementasi  Metode  Decision  Tree  Dan Algoritma,” 2016.
[4] Y. S. Luvia, D. Hartama, A. P. Windarto, And Solikhun, “Penerapan Algoritma C4.5  Untuk  Klasifikasi  Predikat  Keberhasilan  Mahasiswa  Di  Amik  Tunas Bangsa,” Phys.  Rev.  Mater. ,  Vol.  1,  No.  Issn  2527-5771,  P.  7,  2016,  Doi: Https://Doi.Org/10.1103/Physrevmaterials.3.064403.