BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 2, No 2, April 2022 DOI 10.47065/bulletincsr.v2i2.163 | Hal 53 − 58 https://hostjournals.com/bulletincsr

## Penerapan Data Mining dengan Algoritma C4.5 Dalam Memprediksi Penjualan Tempe
Yusuf Maulana 1,* , Riki Winanjaya 1 , Fitri Rizki 2
1 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia
2 AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: 1 Koesmadji46@gmail.com,
Abstrak− Banyak orang membicarakan tentang bisnis, keuntungan bisnis serta banyaknya tipe bisnis yang berbagai macam yang pasti mempunyai satu tujuan yaitu memperoleh keuntungan secara finansial ataupun laba. Dengan begitu banyak jenis bisnis serta khasiat yang dapat diambil dari bisnis pasti kerapkali kita merasa ingin lekas terjun ke dunia bisnis buat memperoleh keuntungan ataupun lebih spesifik  ialah  pemasukan.  Salah  satu  contoh  bisnis  ialah  berjualan  tempe.  Penjualan  merupakan  aktivitas  menjual  sesuatu  produk ataupun  jasa  yang  butuh  dicermati  oleh  pelakon  bisnis  maupun  usaha  semacam  usaha  penjualan  tempe  pada  ac  mandiri.  Didalam berjualan  tentu  kita  memiliki  sekumpulan  informasi  penjualan  yang  sangat  banyak  sebab  itu  kita  wajib  bisa  mencerna  informasi penjualan supaya jadi data baru. Dalam permasalahan ini algoritma c4.5 ialah suatu tata cara yang dapat membantu mencerna ataupun memprediksi nilai penjualan pada waktu yang hendak tiba. Riset ini dicoba dalam rangka menolong para penjual buat memprediksi penjualan dagangannya sehingga mereka bisa mempersiapkan ataupun menyetok bahan yang diprediksi akan menghadapi peningkatan dalam penjualan nya sekalian mencerna informasi supaya informasi tersebut bisa berguna serta menghasilkan suatu data yang baru ialah rapid miner. Dari riset ini bisa disimpulkan kalau dengan memakai algoritma c4.5 penjualan tempe bisa diprediksi dengan akurasi yang cukup tinggi.
Kata Kunci: Data Mining; Penjualan; Algoritma C4.5; Rapid Miner; Prediksi
Abstract− Many people talk about business, benefits of business and the many different types of businesses that definitely have one purpose, financial profit or profit. With so many types of business as well as the benefits that can be taken from business, often we definitely feel we feel quickly to pave in the world of business to get profit or more specifically is income. One example of business is selling tempe. Sales is the activity of selling a product or service that needs business authorities or business acknowledgments of a kind of business selling tempe at mandiri ac. In selling of course we have a very many collection of sales information why we should be able to digest the sales information to become new data. In this issue the c4.5 algorithm is a procedure that can help digest or predicate the value of sales at the time to arrive. This research was tested in order to help sellers to predict the sales of their merchantability so that  they  can prepare  or  stock  materials  which  is  predicted  to  face  an  increase  in  their  sales  at  the  time  of  getting  the  information between supplied information. From this research can be conclusioned if using the c4.5 algorithm the sales of tempe can be predicted with a quite high accuracy.
Keywords : Data Mining; Sales; C4.5 Algorithm; Rapid Miner; Prediction

## 1. PENDAHULUAN
Tempe merupakan makanan yang diolah dari fermentasi kacang kedelai yang bergizi dan sangat digemari oleh penduduk Indonesia  sebagai  bahan  pelengkap  lauk  pauk.  Tempe  juga  sangat  terkenal  di  berbagai  negara  eropa  selain  itu  tempe mempunyai zat antibakteri untuk mencegah penyakit jantung dan juga penyakit  kolestrol . Selain memiliki nilai gizi yang tinggi, harga tempe yang murah menjadikan minat masyarakat untuk mengonsumsi tempe relativ tinggi. Tempe sendiri merupakan bahan makanan yang mudah diolah menjadi berbagai macam olahan makanan. Tingginya minat masyarakat dalam mengonsumsi tempe menjadikan banyak peluang usaha. Salah satu perusahaan yang bergerak dibidang penjualan tempe adalah AC Mandiri. AC Mandiri berlokasi di Jalan Rakutta Sembiring Pematangsiantar. Namun, hasil penjualan yang bervariasi menjadikan perusahaan ini harus mengatur strategi agar terhindar dari kerugian mengingat banyaknya pesaing.  Berdasarkan  masalah  tersebut,  klasifikasi  dapat  dimanfaatkan  menjadi  salah  satu  rekomendasi  pemecahan masalah untuk memprediksi penjualan tempe pada AC Mandiri. Salah satu metode pemecahan masalah yang digunakan dalam  penelitian  adalah  Data  Mining  sebagai  rekomendasi  solusi  dari  permasalahan  .  Data  mining  sering  disebut knowledge discovery in database (KDD), kegiatan yang mliputi pengumpulan, pemakaian data historis untuk menemukan keteratur atau hubungan dalam set data berukuran besar. Aturan yang menyatakan asosiasi antara beberapa atribut sering disebut affinity analysis atau market basket analysis [1]. Salah satu algoritma yang termasuk dalam datamining klasifikasi yaitu  C4.5.  Algoritma  C4.5  yaitu  sebuah  Algoritma  yang  digunakan  untuk  membangun  decision  tree  pengambilan keputusan untuk memilih atribut akar, didasarkan pada nilai gain tertinggi dari atribut-atribut yang ada. Model yang di peroleh  bisa  berbentuk  aturan  IF-THEN,  pohon  keputusan,  rumus  matematika  atau  jaringan  saraf  tiruan  dengan  cara mengetahui kasus yang ada dapat diekspetasi dari pohon keputusan.
Kelebihan algoritma C4.5 dapat menghasilkan pohon keputusan yang mudah diinterprestasikan, memiliki tingkat akurasi yang dapat diterima, efisien dalam menangani atribut bertipe diskret dan dapat menangani atribut bertipe diskret dan numerik [2]. Penerapan algoritma Data Mining C4.5 dalam sistem klasifikasi telah banyak dilakukan dalam penelitian terdahulu.  Salah  satu  diantaranya  yaitu  penerapan  metode  klasifikasi Decision  Tree dan  algoritma  C4.5  dalam Memprediksi Kriteria Nasabah Kredit Mega Auto Finance [3].  Salah satu bentuk nyata dari upaya ini ialah menghitung kemampuan  penjualan  seakurat  mungkin    sehingga  dapat  diketahui  seberapa  banyak  penjualan  pada  AC  Mandiri. Algoritma yang hendak digunakan buat memprediksi penjualan dalam permasalahan ini merupakan algoritma C4. 5 tata
BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 2, No 2, April 2022 DOI 10.47065/bulletincsr.v2i2.163 | Hal 53 − 58 https://hostjournals.com/bulletincsr
cara  ini  hendak  berupaya  memperoleh  prediksi  penjualan  serta  bisa  diketahui  turun  naiknya  penjualan  pada  industri tersebut.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Proses Pengumpulan data
Penelitian  ini  dilakukan  di  AC  Mandiri  yang  beralamat  di  Jalan  Rakutta  Sembiring  di  kota  pematang  siantar  dengan menghabiskan waktu dari tanggal 25 April sampai 03 Mei. Sumber data diperoleh dari dokumen dokumen tertulis yang terdata di AC Mandiri.

## 2.2 Analisa Data
Analisis data merupakan sebuah proses yang dilakukan untuk mengumpulkan data yang sudah selesai. Dalam riset ini peneliti sudah mendapatkan data sehingga dapat langsung digunakan untuk data penelitian. Data yang dipakai merupakan data primer. Data primer ialah data yang mempunyai sifat up to date dan untuk mendapatkan sebuah data primier peneliti harus terjun langsung ke lapangan untuk wawancara, observasi dan diskusi dengan pemilik AC Mandiri. Adapun variable yang  digunakan  untuk  memprediksi  penjualan  tempe  pada  AC  Mandiri  yaitu  :  (1)  permintaan:  naik  dan  turun,  (2) persediaan : banyak dan sedikit (3) produksi : bertambah dan berkurang, dapat dilihat pada tabel 1 berikut.
Tabel 1. Data Penjualan Tempe Selama Dua Tahun 2019/2020  Jumlah  Harga/Kg Penjualan Kemasan Status Januari 618 kg 16.000 Produsen Daun Tinggi Februari 712 kg 16.000 Pedagang perantara  Daun Rendah Maret 745 kg 16.000 Produsen Plastik Rendah April 685 kg 16.000 Produsen Daun Rendah Mei 815 kg 15.000 Pedagang perantara  Plastik Tinggi Juni 745 kg 16.000 Pedagang perantara  Plastik Rendah Juli 865 kg 16.000 Produsen Daun Tinggi Agustus 882 kg 15.000 Pedagang perantara  Daun Tinggi September  845 kg 15.000 Pedagang perantara  Plastik Tinggi Oktober 692 kg 16.000 Pedagang perantara  Plastik Rendah November  855 kg 15.000 Pedagang perantara  Daun Tinggi Desember 876 kg 15.000 Produsen Daun Tinggi Januari 885 kg 16.000 Produsen Daun Tinggi Februari 715 kg 16.000 Pedagang perantara  Daun Rendah Maret 734 kg 16.000 Produsen Plastik Tinggi April 767 kg 15.000 Produsen Daun Tinggi Mei 789 kg 15.000 Pedagang perantara  Plastik Rendah Juni 795 kg 15.000 Produsen Plastik Tinggi Juli 743 kg 15.000 Pedagang perantara  Daun Tinggi Agustus 875 kg 15.000 Pedagang perantara  Daun Tinggi September  898 kg 15.000 Pedagang perantara  Daun Tinggi Oktober 895 kg 15.000 Produsen Plastik Rendah November  725 kg 17.000 Pedagang perantara  Plastik Rendah Desember 946 kg 17.000 Produsen Daun Tinggi

## 2.3 Algoritma C4.5
Algoritma C4.5 merupakan salah satu algoritma yang dapat digunakan dalam membentuk suatu pohon keputusan, dimana metode pohon keputusan mengubah fakta yang besar menjadi sebuah pohon keputusan yang dapat mempresentasikan aturan [4]–[10]. Adapun cara umum Algoritma C4.5 untuk membangun pohon keputusan adalah sebagai berikut:
a) Pilih atribut sebagai akar
b) Buat cabang untuk tiap-tiap nilai
c) Bagi kasus dalam cabang
d) Ulangi proses untuk setiap cabang sampai semua kasus pada cabang  memiliki kelas yang sama.
Hal pertama yang dilakukan untuk memilih atribut sebagai akar diperlukan nilai tertinggi pada atribut-atribut yang ada, dan rumus yang dipakai  untuk dasar entropi adalah sebagai berikut:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝 i ( 𝑆 ) = − ∑ 𝑝𝑖 𝑙𝑜𝑔 2 ( 𝑝𝑖 ) (1)
Keterangan : S  : Himpunan kasus; N : Jumlah partisi S;
BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 2, No 2, April 2022 DOI 10.47065/bulletincsr.v2i2.163 | Hal 53 − 58 https://hostjournals.com/bulletincsr
Pi : proporsi dari Si terhadap S.
Setelah mencari nilai entropi untuk suatu atribut selanjutnya mencari nilai gain untuk menentukan atribut mana yang digunakan buat menjadi node untuk pohon keputusan. Berikut rumus untuk gain :
(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑖 (𝑆) −   ∑|𝑆| |𝑆| 𝑛 𝑖 = 1 𝑋 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑖 (𝑆𝑖) (2)
Keterangan S : himpunan data; A : atribut; n : jumlah partisi atribut A; |Si| : jumlah kasusu pada partisi ke-I; |S| : jumlah kasus dalam S.
Setelah  semua  atribut  selesai  dihitung  menggunakan  rumus  diatas,  maka  nilai  gain  yang  tertinggi  yang  akan menjadi node (akar) untuk pohon keputusan

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penerapan Algoritma C4.5
Perhitungan  Algoritma  C4.5 dimulai  dengan  pemilihan  atribut  akar yang  terlebih  dahulu  mencari  jumlah  keseluruhan kasus, jumlah kasus ialah Tinggi dan Rendah. Dalam menghitung entrophy dari semua kasus yang dibagi berdasarkan Tahun 2019 sampai Tahun 2020. Setelah itu dilakukan perhitungan gain untuk masing – masing atribut.
a) Menghitung entropy total :
Entropy [ Total ] = (− 15 24 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 15 24 )) + (− 9 24 𝑥𝑙𝑜𝑔 2 ( 9 24 ) ) Entropy [Total] = 0.954434003
b) Menghitung entropy  gain jumlah :
Entropy [ Jumlah - Banyak ]  = (− 11 11 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 11 11 )) + (− 0 11 𝑥𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 11 ) )
= 0
Entropy [ Jumlah - Sedikit ]  = (− 5 13 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 5 13 )) + (− 8 13 𝑥𝑙𝑜𝑔 2 ( 8 13 ) )
= 0,961236605
= 0,9544340 (( 11 24 𝑥 0) + ( 13 24 𝑥 0,961236605))
= 0,433764175
Berikut ini adalah table hasil perhitungan nilai entropy dan gain yang diuraikan pada tabel 2.
Tabel 2. Perhitungan Node 1 Node 1 Jml Kasus Tinggi Rendah Entropy Information Gain Total 24 15 9 0,954434003 Jumlah 0,433764175 Banyak 11 11 0 0 Sedikit 13 5 8 0,961236605 Harga/Kg 0,232328056 Mahal 13 5 8 0,961236605 Murah 11 10 1 0,439496987 Penjualan 0,02762912 Produsen 11 8 3 0,845350937 Pedagang Perantara 13 7 6 0,995727452 Kemasan 0,112607355 Daun 14 11 3 0,749595257 Plastik 10 4 6 0,970950594
Dari hasil yang diperoleh pada tabel 2, nilai atribut yang tertinggi adalah Jumlah dengan gain sebesar 0,433764175. Maka atribut Jumlah di pilih sebagai node akar. Kelas atribut banyak adalah kosong  sehingga tidak perlu perhitungan pada atribut tersebut. Untuk atribut banyak belum memperoleh hasil antara keputusan tinggi dan rendah.
BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 2, No 2, April 2022 DOI 10.47065/bulletincsr.v2i2.163 | Hal 53 − 58 https://hostjournals.com/bulletincsr
Tabel 3. Perhitungan Node 1.1 Node 1.1 Jml Kasus  Tinggi  Rendah Entropy Information Gain Jumlah-Sedikit 13 5 8 0,961236605 Harga/Kg 0,532644292 Mahal 9 2 7 0,764204507 Murah 4 3 1 0,811278124 Penjualan 0,552288817 Produsen 6 4 2 0,918295834 Pedagang Perantara 7 1 6 0,591672779 Kemasan 0,452690504 Daun 6 3 3 1 Plastik 7 2 5 0,863120569
Dari  hasil  untuk  perhitungan  diatas  pada  tabel  3  atribut  yang  memiliki  gain  tertinggi  adalah  penjualan 0,552288817 .  Dimana  atribut  dari  penjualan  yang  terdiri  dari  produsen  dan  pedagang  perantara  yang  masing-masing belum ditemukan hasilnya. Adapun hasil dari perhitungan selanjutnya dari algoritma C4.5 dapat dilihat dari table berikut ini.
Tabel 4. Perhitungan Node 1.1.1 Node 1.1.1 Jml Kasus  Tinggi  Rendah  Entropy Information Gain Jumlah-Sedikit,Penjualan-Produsen  6 4 2 0,918295834 Harga/Kg 0,787767336 Mahal 4 2 2 1 Murah 2 2 0 0 Kemasan 0,724860044 Daun 3 2 1 0,918295834 Plastik 3 2 1 0,918295834
Dari hasil untuk perhitungan d iatas pada tabel 4, atribut yang memiliki gain tertinggi adalah harga. Dimana atribut dari harga yang terdiri dari kelas didapatkan hasil tinggi sedangkan mahal belum diketahui. Maka diperlukan perhitungan lebih lanjut. Adapun hasil dari perhitungan selanjutnya dari algoritma C4.5 dapat dilihat dari table berikut ini
Tabel 5. Perhitungan Node 1.1.1.1 Node 1.1.1.1 Jml Kasus  Tinggi  Rendah  Entropy  Information Gain Jlh-Sedikit,P-Produsen,Harga-Mahal  4 2 2 1 Kemasan 0,787767336 Daun 2 1 1 1 Plastik 2 1 1 1 Tabel 6. Perhitungan Node 1.1.2 Node 1.1.2 Jml Kasus  Tinggi  Rendah  Entropy Information Gain Jlh-Sedikit,P-Pedagang Perantara  7 1 6 0,591672779 Harga/Kg 0,87110067 Mahal 5 0 5 0 Murah 2 1 1 1 Kemasan 0,839647024 Daun 3 1 2 0,918295834 Plastik 4 0 4 0
Dari hasil untuk perhitungan diatas pada table 6 atribut yang memiliki gain tertinggi adalah harga. Dimana atribut dari harga yang terdiri dari kelas didapatkan hasil tinggi sedangkan mahal belum diketahui. Maka diperlukan perhitungan lebih lanjut.
Tabel 7. Perhitungan Node 1.1.2.1 Node 1.2.1.1 Jml Kasus  Tinggi  Rendah  Entropy  Information Gain Jlh-Sedikit,P-Pedagang Perantara,H-Murah  2 1 1 1 Kemasan 0,954434003 Daun 1 1 0 0 Plastik 1 0 1 0
Dari hasil untuk perhitungan diatas pada tabel 7 hasil perhitungan Node 1.1.2.1 diperoleh pohon atribut dengan hasil Daun = Tinggi dan Plastik = Rendah
BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 2, No 2, April 2022 DOI 10.47065/bulletincsr.v2i2.163 | Hal 53 − 58 https://hostjournals.com/bulletincsr

## 3.2 Hasil Percobaan
Hasil pengolahan data dengan model pohon keputusan sesuai dengan software rapidminer, dapat dilihat pada gambar dibawah ini :
Gambar 1. Hasil decision tree
Selanjutnya  dapat  pada  pola  pohon  keputusan  akhir  setelah  melakukan  perhitungan  dan  pengujian  data  pada masing-masing atribut dengan algoritma C4.5 sebagai berikut :
Gambar 2. Deskripsi decision tree
Dari pohon keputusan pada gambar 2 diperoleh rules sebagai berikut:
Tabel 8. Rules yang dihasilkan No Rules Keputusan 1 Jika C1 = Banyak dan C4 =Daun Tinggi 2 Jika C1 = Banyak dan C4 = Plastik dan C2=Mahal Rendah 3 Jika C1 = Banyak dan C4 = Plastik dan C2=Murah Tinggi 4 Jika C1=Sedikit dan C3=Pedagang Perantara dan C2=Mahal Rendah 5 Jika C1=Sedikit dan C3=Pedagang Perantara dan C2=Murah dan C4=Daun Tinggi 6 Jika C1=Sedikit dan C3=Pedagang Perantara dan C2=Murah dan C4=Plastik Rendah 7 Jika C1=Sedikit dan C3=Produsen dan C2=Mahal dan C4=Daun Tinggi 8 Jika C1=Sedikit dan C3=Produsen dan C2=Mahal dan C4=Plastik Rendah 9 Jika C1=Sedikit dan C3=Produsen dan C2=Murah Tinggi
Berikut ini tingkat akurasi yang didapatkan :
BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 2, No 2, April 2022 DOI 10.47065/bulletincsr.v2i2.163 | Hal 53 − 58 https://hostjournals.com/bulletincsr
Gambar 4. Nilai Performance Vector Algoritma C4.5
Berdasarkan perhitungan pengolahan data menggunakan software RapidMiner mendapatkan nilai akurasi sistem sebesar  70.00%.  Dimana  model  yang  terbentuk  sudah  diuji  tingkat  akurasinya  dengan  menggunakan  data  yang  diuji berasal dari data training dengan split validation pada aplikasi rapidminer 5.3.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  pada  Penerapan Data  Mining dengan  Algoritma  C4.5  dalam Memprediksi Penjualan Tempe pada AC Mandiri dapat disimpulkan sebagai berikut. Permasalahan menentukan faktor dominan  tinggi  dan  rendahnya  hasil  penjualan  tempe  dapat  diselesaikan  menggunakan  teknik data  mining dengan Algoritma C4.5. Menghasilkan 9 rules dengan tingkat akurasi mencapai 70%. Hasil perhitungan diperoleh pada faktor yang paling dominan adalah jumlah (C1) dengan nilai gain sebesar 0,433764175.

## REFERENCES
[1] S. Al Syahdan and A. Sindar, “Data Mining Penjualan Produk Dengan Metode Apriori Pada Indomaret Galang Kota Sheih,” Data Min. Penjualan Prod. Dengan Metod. Apriori Pada Indomaret Galang Kota , vol. 1, 2018.
[2] F. A. Pambudi, A. P. Windarto, M. Fauzan, J. T. Hardinata, and R. Winanjaya, “Analisis Klasifikasi C4 . 5 Pada Pola Pembayaran Sepeda Motor Adira Cabang Pematangsiantar,” vol. 1, no. 4, pp. 160–169, 2021.
[3] P. Santoso and R. Setiawan, “Penerapan Metode Klasifikasi Decision Tree dan Algoritma C4.5 dalam Memprediksi Kriteria Nasabah Kredit Mega Auto Finance,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 7, no. 2, p. 200, 2020.
[4] F. Rahman, H. Zulfia Zahro’, and F. X. Ari Wibisono, “Penerapan Algoritma C4.5 Dalam Memprediksi Asal Calon Mahasiswa Berbasis Website (Studi Kasus : Fakultas Hukum Universitas Mataram),” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 4, no. 2, pp. 161–169, 2020.
[5] D. A. R. Saragih, M. Safii, and D. Suhendro,  “Penerapan Data Mining Klasifikasi Tingkat Kepuasan Mahasiswa Terhadap Pelayanan Sistem Informasi di Program Studi Sistem Informasi,” J. Inf. Syst. Res. , vol. 2, no. 2, pp. 173–177, 2021.
[6] R.  A.  Saputra,  “Komparasi  Algoritma  Klasifikasi  Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Penyakit  Tuberculosis  (  Tb  ):  Studi  Kasus  Puskesmas Karawang,” Semin. Nas. Inov. dan Tren , no. April, pp. 1–8, 2014.
[7] T. Imandasari and A. P. Windarto, “Sistem Pendukung Keputusan dalam Merekomendasikan Unit Terbaik di PDAM Tirta Lihou Menggunakan Metode Promethee,” J. Teknol. dan Sist. Komput. , vol. 5, no. 4, p. 159, 2017.
[8] F. F. Harryanto and S. Hansun, “Penerapan Algoritma C4 . 5 untuk Memprediksi Penerimaan Calon Pegawai Baru di PT WISE,” Jatisi , vol. 3, no. 2, pp. 95–103, 2017.
[9] M. A. Puspa, “Implementasi Data Mining Klasifikasi Algoritma C4.5 Dalam Perekrutan Perangkat Desa,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 1, no. 2, pp. 92–97, 2019.
[10]  W. D. Septiani, “Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining Algoritma C4.5 Dan Naive Bayes Untuk Prediksi Penyakit Hepatitis,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 13, no. 1, pp. 76–84, 2017.