## MENGANALISIS KEUNTUNGAN DAN BIAYA TERHADAP PROSES PENGOLAHAN SARANG BURUNG WALET MENGGUNAKAN ALGORITMA C5.0
Windania Purba 1) , Angelin 2)*
1,2 Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer, Universitas Prima Indonesia email: windania@unprimdn.ac.id, angelinecen2000@gmail.com

## Abstract
This study aims to analyze the costs and benefits required to  produce swiftlet nests. Swallow's nest is a very popular health product today. This can happen because swallow's nest has many health benefits such as  antioxidant,  anti-inflammatory,  antiaging,  anticancer,  increasing  immunity  and  accelerating  wound healing. Currently, the production of swallow's nest at PT. Cefa Indonesia Sejahtera Lestari is difficult to do so that swallow nest products are expensive. To help PT. Cefa Indonesia Sejahtera Lestari overcomes the  problem  of  the  cost  of  processing  dirty  swallow's  nests  to  finished  products  so  that  they  can  be handled properly using the C5.0 algorithm by classifying these problems. The results showed that the root node was obtained, namely the drying stage of the swallow's nest. If the costs required at this stage are equivalent to the existing capital, the company will benefit. Conversely, if the required cost exceeds the existing capital, the company will experience a loss.
Keywords: Swallow’s Nest, C5.0 Algorithm, Root Node

## 1. PENDAHULUAN
Sarang  burung  walet  sudah  dikonsumsi sebagai  bahan  makanan  sejak  dahulu  kala. Sarang  burung  walet  merupakan  rajutan  air  liur yang  dihasilkan  oleh  burung  walet  dimana rajutan  air  liur  tersebut  akan  membentuk mangkok [1,2]. Sarang burung walet mempunyai banyak  manfaat  dalam  bidang  kesehatan  seperti antioksidan, antiinflamasi, antiaging, antikanker, peningkat  daya  tahan  tubuh  dan  mempercepat penyembuhan  luka  [3,4].  Oleh  karena  itu, peminat  produk  sarang  burung  walet  sangat tinggi [5].
Indonesia  termasuk  negara  eksportir produk  hewani  urutan  ke-12  di  dunia  dan menduduki  urutan  ke-1  sebagai  eksportir  serta produsen sarang burung walet. Berdasarkan data dari  kementrian  pertanian,  Indonesia  tercatat melakukan  ekspor  produk  sarang  burung  walet sebanyak  1.259  ton  dengan  nilai  ekspor  sekitar 5,07  triliun  rupiah  pada  tahun  2019.  Jumlah ekspor  produk  sarang  burung  walet  meningkat menjadi  1.319  ton  dengan  nilai  ekspor  sekitar 7,83  triliun  rupiah  pada  tahun  2020.  Indonesia mengekspor  produk  sarang  burung  walet  ke  23 negara dimana negara China merupakan sasaran
ekspor  paling  banyak  kemudian  diikuti  dengan Australia,  Kanada,  Hongkong,  Singapore  dan Afrika Selatan [6].
Sarang  burung  walet  sulit  untuk didapatkan  sehingga  menyebabkan  produk sarang  burung  walet  menjadi  mahal  di  pasaran. Bahan baku sarang burung walet yang mahal ini juga  membutuhkan  proses  pengolahan  yang cukup  kompleks  untuk  menghasilkan  produk jadi  sarang  burung  walet  siap  konsumsi.  Oleh karena  itu,  diperlukan  analisis  terhadap  biaya yang  dikeluarkan  untuk  setiap  tahapan  proses pengolahan sarang burung walet agar biaya yang dikeluarkan serendah mungkin untuk mendapatkan  keuntungan  semaksimal  mungkin. Pada penelitian ini, untuk menganalisis keuntungan  dan  biaya  tersebut,  digunakan Algoritma C5.0 .
Data  mining  merupakan  sebuah  teknik untuk  menggali  informasi  baru  dari  tumpukan atau  gudang  data  [7]–[9],  sebagaimana  yang diketahui  bahwa  informasi  dipandang  sebagai sesuatu  hal  yang  sangat  penting  dan  berharga karena  dengan  menguasai  informasi  maka sebuah  tujuan  yang  diinginkan  dapat  tercapai dengan  mudah  [10]–[13],  [14]–[16].  Hal  ini
membuat setiap orang berlomba untuk memperoleh informasi. Algoritma C5.0 merupakan algoritma berbasis decision tree atau
pohon keputusan dan merupakan penyempurnaan  dari  algoritma  ID3  dan  C4.5 yang  dibentuk  oleh  Ross  Quinlan  pada  tahun 1987.  Algoritma  C5.0  dapat  menangani  atribut baik diskrit maupun kontinyu. Pemilihan atribut dalam  algoritma  ini  akan  diprose  menggunakan information  gain dimana  atribut  dengan  nilai Gain  tertinggi  akan  dipilih  sebagai  akar  bagi node  berikutnya  [17].  Proses  pohon  keputusan yaitu  mengubah  bentuk  data  dalam  tabel menjadi  model  pohon,  model  pohon  diubah menjadi rule dan dilakukan simplifikasi terhadap rule  [18].  Dalam  membentuk  pohon  keputusan dengan  algoritma  C5.0  digunakan  entropy  dan information  gain untuk  penentuan  akar  node. Gain  dengan  nilai  tertinggi  akan  menjadi  node akar  dari  entropy  terkecil  tiap  atribut  [19]. Algoritma  C5.0  dalam  data  mining  dapat memberikan  deskripsi  pola  biaya-biaya  yang dibutuhkan  selama  proses  produksi  sarang burung  walet  hingga  produk  jadi  Berdasarkan data-data  tersebut,  dilakukan  penentuan  atribut sebagai  faktor  yang  mempengaruhi  biaya produksi  dan  implementasi  algoritma  C5.0 menggunakan bantuan pohon keputusan dimana setiap keputusan dianalisis dan dievaluasi untuk mendapatkan keuntungan yang paling maksimum  dengan  biaya  serendah  mungkin [20].

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  pada  PT.  Cefa Indonesia  Sejahtera  Lestari  selama  periode 2020-2021.  Data-data  pada  penelitian  ini diperoleh
dengan cara mencatat,
mengumpulkan, menganalisis data-data perusahaan.  Data-data tersebut  terdiri  dari  sortir bahan  baku,  pembersihan  sarang  burung  walet, pengeringan  sarang  burung  walet,  pencetakan sarang  burung  walet, In  Process  Control (IPC) sarang  burung  walet  dan  pengemasan  sarang burung walet.
Desain  pada  penelitian  ini  dapat  dilihat pada  gambar  1.  Berdasarkan  desain  penelitian
tersebut,  dapat  diuraikan  secara  rinci  alur penelitian sebagai berikut:
Gambar 1 Skema Penelitian
a. Deskripsi masalah Dengan  membuat  deskripsi  masalah  pada penelitian  maka  batasan  masalah  dapat ditentukan  dan  diteliti  sehingga  masalah- masalah  yang  ada  dapat  diselesaikan dengan memberikan solusi yang terbaik.
b. Analisis masalah Masalah  yang  telah  dideskripsikan  pada tahap  sebelumnya  dianalisis  dengan  tujuan agar  masalah  tersebut  dapat  dipahami dengan baik.
c. Studi literatur Literatur-literatur  yang  berkaitan  dengan topik  masalah  dicari  dan  dikumpulkan. Literatur  bermanfaat  dalam  membantu mencari metode untuk memecahkan masalah  yang  ada.  Setelah  itu,  dilakukan seleksi  terhadap  literatur-literatur  yang
dikumpulkan  hingga  diperoleh  literatur yang akan digunakan dalam penelitian
d. Pengumpulan data Pada  penelitian  ini,  data-data  dikumpulkan dengan  cara  observasi  langsung.  Data-data yang berkaitan dengan permasalahan
dicatat dan dikumpulkan
e. Analisis teknik pengumpulan data menggunakan algoritma C5.0
Data yang dikumpulkan selanjutnya dianalisa  dan  diolah  dengan  menggunakan algoritma C5.0.
f. Implementasi algoritma C5.0 Implementasi  algoritma C5.0 dimulai dengan  menentukan  atribut  sebagai  akar dan menghitung nilai informasi gain atribut. Kedua,  dilakukan  penyusunan tree awal. Ketiga, tree yang telah dibuat, ditransformasi menjadi rule .
g. Hasil penelitian Hasil  penelitian  tersebut  berupa  pohon keputusan (decision tree) .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1 ANALISIS DATA
Setiap  perusahaan  yang  memproduksi suatu  barang  untuk  dijual  ke  konsumen  pasti mempunyai  tujuan  akhir  yang  sama  yaitu memperoleh  keuntungan  sebanyak  mungkin. Pada  tahap  ini  analisa  masalah  disebut  juga sebagai  suatu  proses  untuk  mencari  penyebab masalah  yang  dihadapi.  PT.  Cefa  Indonesia Sejahtera  Lestari  memiliki  suatu  permasalahan yang  belum  dapat  tertangani  dengan  baik. Masalah  yang  sering  terjadi  adalah  keuntungan yang diperoleh terhadap biaya proses pengolahan  sarang  burung  walet  kotor  hingga produk  jadi  belum  maksimal  dan  sering  kali keuntungan  yang  diperoleh  hanya  sedikit  lebih tinggi  dari  biaya  yang  dikeluarkan.  Dengan menggunakan  algoritma  C5.0,  diharapkan  dapat membantu  perusahaan  dalam  mengklasifikasi permasalahan tersebut.  Proses  klasifikasi adalah sebagai berikut:
Tabel 1 Sample Data Biaya Dan Keuntungan PT. Cefa Indonesia Sejahtera Lestari Kode Produk Sortir Bahan Baku Pembersihan sarang burung walet Pengeringan sarang burung walet Pencetakan sarang burung walet IPC sarang burung walet Pengemasan sarang burung walet Tingkat pendapatan Ori Pass Pass Pass Pass Enough Enough Defisit Super Pass Pass Budget Pass Enough Enough Profit Segitiga Enough Budget Pass Pass Enough Pass Defisit Oval Enough Pass Budget Enough Enough Pass Defisit Gepeng Pass Pass Budget Enough Enough Enough Profit Patahan Enough Budget Budget Enough Pass Pass Profit Badan Budget Pass Pass Budget Pass Budget Defisit Kaki Budget Pass Budget Budget Pass Budget Profit Tapak Budget Pass Budget Budget Pass Budget Profit Hancuran Enough Budget Pass Budget Pass Budget Profit
Berdasarkan  tabel  1,  dapat  dijelaskan  bahwa data  yang  diperoleh  ialah  data  biaya  dan keuntungan  perusahaan,  yang  dimaksud  dengan pass  =  melebihi  anggaran,  budget  =  sesuai anggaran, enough = sesuai anggaran. 1. Menghitung Entropy Total
Entropy  total  dihitung  berdasarkan  jumlah data Defisit dan Profit Total kode produk : 10 Jumlah kategori Defisit : 4 Jumlah kategori Profit : 6
E  (total)  =  (- 4 10 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 4 10 )) + (− 6 10 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 6 10 )) E (total) = 0,9710
2. Menghitung Entropy Sortir Bahan Baku a. Kategori Pass
E = (- 1 3 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 1 3 )) + (− 2 3 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 2 3 ))
E = 0,9183 b. Kategori Enough
E = (- 2 4 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 2 4 )) + (− 2 4 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 2 4 ))
E = 1 c. Kategori Budget
E = (- 1 3 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 1 3 )) + (− 2 3 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 2 3 ))
E = 0,9183 3.  Menghitung  Entropy  Pembersihan  sarang burung walet
a. Kategori Pass
E = (- 3 7 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 3 7 )) + (− 4 7 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 4 7 ))
E = 0,9852
b. Kategori Budget E = (- 1 3 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 1 3 )) + (− 2 3 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 2 3 ))
E = 0,9183 4.  Menghitung  Entropy  Pengeringan  sarang burung walet
a. Kategori Pass
E = (- 3 4 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 3 4 )) + (− 1 4 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 1 4 ))
E = 0,8112 b. Kategori Budget
E = (- 1 6 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 1 6 )) + (− 5 6 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 5 6 ))
E = 0,7475 5.  Menghitung  Entropy  Pencetakan  sarang burung walet a. Kategori Pass
E = (- 1 3 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 1 3 )) + (− 2 3 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 2 3 ))
E = 0,9183 b. Kategori Enough
E = (- 1 3 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 1 3 )) + (− 2 3 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 2 3 ))
E = 0,9183 c. Kategori Budget
E = (- 3 4 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 3 4 )) + (− 1 4 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 1 4 ))
E = 0,8112 6. Menghitung Entropy IPC sarang burung walet
a. Kategori Pass
E = (- 1 5 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 1 5 )) + (− 4 5 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 4 5 ))
E = 0,7219 b. Kategori Enough
E = (- 3 5 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 3 5 )) + (− 2 5 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 2 5 ))
E = 0,9710
7.  Menghitung  Entropy  Pengemasan  sarang burung walet
a. Kategori Pass
E = (- 1 3 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 1 3 )) + (− 2 3 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 2 3 ))
E = 0,9183 b. Kategori Enough
E = (- 1 3 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 1 3 )) + (− 2 3 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 2 3 ))
E = 0,9183
c. Kategori Budget
E = (- 3 4 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 3 4 )) + (− 1 4 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 1 4 ))
E = 0,8112 Proses  perhitungan  mencari  nilai  gain  masing- masing entropy:
1. Gain Sortir Bahan Baku
= 0,9710 – [ ( 3 10 * 0,9183) + ( 4 10 * 1) + ( 3 10 *
0,9183)]
= 0,02002
2. Gain Pembersihan Sarang Burung Walet
= 0,9710 – [ ( 7 10 * 0,9852) + ( 3 10 * 0,9183)] = 0,00587
3. Gain Pengeringan Sarang Burung Walet
= 0,9710 – [ ( 4 10 * 0,8112) + ( 6 10 * 0,7475)]
= 0,19802
4. Gain Pencetakan Sarang Burung Walet
=  0,9710  – [ ( 3 10 *  0,9183) + ( 3 10 *  0,9183)  +
( 4 10 * 0,8112)]
= 0,09554
5. Gain IPC Sarang Burung Walet
= 0,9710 – [ ( 5 10 * 0,7219) + ( 5 10 * 0,9710)]
= 0,12455
6. Gain Pengemasan Sarang Burung Walet
= 0,9710 – [ ( 3 10 * 0,9183) + ( 2 10 * 1) + ( 4 10 * 0,8112)] = 0,17103 Setelah  melakukan  perhitungan  nilai  entropy, dilakukan perhitungan nilai gain untuk menentukan  parameter  apa  yang  ditetapkan sebagai  node  akar.  Hasil  perhitungan  nilai entropy dan gain dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2 Hasil Perhitungan Nilai Entropy dan Nilai Gain Node Variabel Jumlah Defisit Profit Entropy Gain Total 10 4 10 0,9710 Sortir Bahan Baku 0,02002 Pass 3 1 2 0,9183 Enough 4 2 2 1 Budget 3 1 2 0,9183 Pembersihan  sarang burung walet 0,00587 Pass 7 3 4 0,9852 Budget 3 1 2 0,9183 Pengeringan  sarang burung walet 0,19802 Pass 6 1 5 0,7475 Budget 4 3 1 0,8112 Pencetakan sarang burung walet 0,09554 Pass 3 2 1 0,9183 Enough 3 1 2 0,9183 Budget 4 1 3 0,8112 IPC  sarang  burung walet 0,12455 Pass 5 3 2 0,7219 Enough 5 1 4 0,9710 Pengemasan  sarang burung walet 0,17103 Pass 3 2 1 0,9183 Enough 3 1 2 0,9183 Budget 4 1 3 0,8112

## 3.2 PEMBAHASAN
Dari data di atas, dapat dilihat bahwa kriteria dengan nilai tertinggi adalah pengeringan sarang burung walet dengan nilai 0,19802. Oleh karena itu, pengeringan sarang burung walet ditetapkan sebagai  node  akar  yang  artinya  tahapan pengeringan  sarang  burung  walet  merupakan tahapan  paling  kritikal  dibandingkan  dengan tahapan proses lainnya dimana tahapan pengeringan sarang burung walet yang menentukan  apakah  proses  produksi  akan menghasilkan  keuntungan  atau  tidak.  Pada pengeringan  sarang  burung  walet,  terdapat  2 kategori  yaitu  pass  dan  budget.  Nilai  entropy budget  lebih  tinggi  daripada  nilai  entropy  pass sehingga dapat disimpulkan bahwa dengan nilai proses  yang  melebihi  anggaran  (pass)  maka hasilnya  akan  defisit  atau  tidak  memberikan keuntungan apapun sedangkan nilai proses yang sesuai  anggaran  (budget)  akan  memberikan keuntungan (profit). Setelah dilakukan perhitungan  maka  dibuatlah  pohon  keputusan yang dapat dilihat pada gambar 2.

## Gambar 2 Pohon Keputusan Node Akar

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  analisis  biaya  dan  keuntungan produksi  sarang  burung  walet  di  PT.  Cefa Indonesia Sejahtera Lestari menggunakan
algoritma C5.0, dapat disimpulkan bahwa : 1.  Penerapan metode algoritma C5.0
menggunakan pohon keputusan dalam menganalisis biaya dan keuntungan produksi sarang burung walet dapat digunakan.
2.  Metode  pohon  keputusan  dapat  menentukan apakah perusahaan akan menghasilkan
keuntungan  atau  tidak  dengan  jumlah  modal yang ada.
3.  Melalui  pohon  keputusan,  dapat  ditentukan bahwa  penentu  atau  node  akar  dari  proses produksi sarang burung walet adalah tahapan proses pengeringan sarang burung walet. Jika modal  sesuai  anggaran  (budget)  maka perusahaan  akan  menghasilkan  keuntungan. Sedangkan  jika  modal  yang  ada  tidak mencukupi  (pass)  maka  perusahaan  akan mengalami kerugian.

## 5. REFERENSI
[1] M. E. Dewi, “Manfaat Konsumsi Sarang Burung  Walet  Benefits  of  Edible  Bird Nest  Consumption,” J.  Kedokt.  Ibnu Nafis , vol. 8, no. 2, pp. 26–34, 2019.
[2] M.  T.  Sirenden,  D.  Puspita,  M. Sihombing,  F.  Nugrahani,  and  N. Retnowati, “Analisis Profil Makronutrien Dan  Kandungan  Nitrit  Pada  Bagian Sarang  Burung  Walet  (Aerodramus fuciphagus),”
Semin.  Nas.  "Inovasi Pangan Lokal Untuk Mendukung Ketahanan  Pangan ,  no.  April,  pp.  101– 106, 2018.
[3] F. Nuroini and N. Wijayanti, “UJI EFEK
ANTIINFLAMASI EKSTRAK AKUOSA SARANG BURUNG WALET (Collocalia fuciphaga Thunberg)  TERHADAP  GAMBARAN HISTOLOGIS TELAPAK KAKI MENCIT  (Mus  musculus  Linneaus),” J. Labora  Med. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  21–26, 2017.
[4] R.  Ramachandran,  A.  S.  Babji,  and  I.  P. Wong,  “Effect  of  heating  on  antioxidant activity  on  edible  bird  nest,” Int.  Semin. Trop. Anim. Prod. , vol. 0, no. 0, pp. 380– 386, 2017.
[5] K.  M.  Effendy,  “Edible  Bird  Nest  As Multipotential  Agent,” J.  Major. ,  vol.  4, no. 5, pp. 40–44, 2015.
[6] L.  Elfita,  “Analysis  on  Protein  Profile and  Amino  acid  of  Edible  Bird’s  Nest (Collocalia fuchiphaga) from  Painan,” J.
Sains  Farm.  Klin. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  27– 37, 2014.
[7] W.  Purba,  S.  Tamba,  and  J.  Saragih, “The  effect  of  mining  data  k-means clustering  toward  students  profile  model drop  out  potential,” J.  Phys.  Conf.  Ser. , vol.  1007,  p.  012049,  Apr.  2018,  doi: 10.1088/1742-6596/1007/1/012049.
[8] W.  N.  Purba,  D.  Situmorang,  Y.  Alfani, D.  Hutabarat,  and  F.  W.  Anggiono,
“Implementasi  Data  Mining  Dengan Metode  Pohon  Keputusan Algoritma  Id3 Untuk Menentukan Memprediksi Penjualan Pada CV. Mitra Baja
Cemerlang,” J.  Mantik  Penusa ,  vol.  2, no. 1, pp. 82–86, 2019.
[9] W.  Purba,  “Penerapan  Data  Mining Menggunakan  Metode  Apriori  Untuk Menyusun  Pola  Persediaan  Inventaris Barang  Pada  Biro  Sarana  Dan  Prasarana Universitas  Prima  Indonesia,” J.  Sekol. POSD  FIP  UNIMED ,  vol.  3,  no.  9,  pp. 191–196, 2019.
[10] 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, Nov.
2021, doi: 10.47709/cnahpc.v3i2.1154.
[11] Siharningsih, V. Sihombing, and Masrizal, “Sistem Informasi Administrasi Data  Siswa  Berbasis  Web  Pada  SMK Swasta  Pembangunan  Bagan  Batu,” TEKINKOM ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  70–77,
2021, doi: 10.37600/tekinkom.v4i1.229.
[12] M.  Fauzi,  Masrizal,  and  V.  Sihombing,
“Sistem Informasi IT-Helpdesk Universitas Labuhanbatu Berbasis Web,” Jurteksi ,  vol.  VII,  no.  3,  pp.  259–266, 2021.
[13] 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.
[14] V.  Sihombing,  V.  M.  M.  Siregar,  W.  S. Tampubolon,  M.  Jannah,  Risdalina,  and A.  Hakim,  “Implementation  of  simple additive  weighting  algorithm  in  decision support  system,” IOP  Conf.  Ser.  Mater. Sci.  Eng. ,  vol.  1088,  no.  1,  p.  012014, Feb.
2021,
doi: 10.1088/1757- 899X/1088/1/012014.
[15] V. M. M. Siregar et al. , “Implementation of  ELECTRE  Method  for  Decision Support System,” IOP  Conf.  Ser.  Mater. Sci.  Eng. ,  vol.  1088,  no.  1,  p.  012027, Feb.
2021,
doi: 10.1088/1757- 899x/1088/1/012027.
[16] V. M. M. Siregar, M. R. Tampubolon, E. P.  S.  Parapat,  E.  I.  Malau,  and  D.  S. Hutagalung,  “Decision  support  system for  selection  technique  using  MOORA method,” IOP  Conf.  Ser.  Mater.  Sci. Eng. ,  vol.  1088,  no.  1,  p.  012022,  Feb.
2021, doi:
10.1088/1757-
899X/1088/1/012022.
[17] P. W. Kastawan, D. M. Wiharta, and M. Sudarma, “Implementasi Algoritma C5.0
pada  Penilaian  Kinerja  Pegawai  Negeri Sipil,” Maj. Ilm. Teknol. Elektro , vol. 17, no. 3, p. 371, 2018, doi: 10.24843/mite.2018.v17i03.p11.
[18] R.  P.  Padang,  “Implementasi  Data Mining  Algoritma  C5  .  0  Dalam Memprediksi Penerimaan Cleaning
Service  (  Cs  )  Pada  Pt  Iss  Indonesia Medan,” Majalah Ilmiah INTI , vol. 6. pp. 304–309, 2019.
[19] T.  Tajrin,  I.  P.  Hutabarat,  and  ..., “Implementasi  Algoritma  C5.  0  Dalam
Keputusan  Pemberian  Beasiswa  Di  Sma Negeri 1 Adiankoting Kabupaten
Tapanuli Utara,” J. Sist. … , vol. 5, no. 2, pp. 155–163, 2021.
[20] N.  H.  Harani  and  F.  S.  Damayanti, “Implementasi  Algoritma  C5.0  Untuk
Menentukan  Pelanggan  Potensial  Di Kantor  Pos  Cimahi,” J.  SITECH    Sist.
Inf. dan Teknol. , vol. 4, no. 1, pp. 69–76, 2021, doi: 10.24176/sitech.v4i1.6281.