## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 414 - 418 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 924 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## Analisis Resiko Transformasi Mobil Berbahan Minyak ke Mobil Listrik Dengan Decision Tree
Abdul Halim Anshor,  Sugeng Budi Rahardjo
Teknik, Teknik Informatika, Universitas Pelita Bangsa, Jalan Inspeksi Kalimalang 17530 Kota Bekasi Jawa Barat Email: 1.* abdulhalimanshor@pelitabangsa.ac.id , 2 sugeng@pelitabangsa.ac.id (* : coressponding author: abdulhalimanshor@pelitabangsa.ac.id)
Abstrak - Perkembangan dunia transportasi semakin pesat, hal ini ditandai dengan munculnya mobil listrik. Perubahan yang dialami masyarakat begitu cepat beralih dari mobil berbahan bakar ke mobil listrik. Mobil listrik memiliki berbagai keunggulan yaitu ramah lingkungan, tidak menghasilkan emisi gas polutan, lebih cepat, hemat biaya, dan nyaman. Selain kelebihan yang diberikan juga terdapat beberapa risiko dari transformasi mobil berbahan bakar minyak (bbm) menjadi mobil listrik diantaranya harga mobil yang mahal, infrastruktur pengisian daya, jarak tempuh yang lebih pendek, umur aki mobil listrik yang terbatas. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis mitigasi risiko transformasi mobil berbahan bakar minyak menjadi mobil listrik. Dalam studi kasus ini peneliti menggunakan dua macam atribut yaitu harga mobil dan emisi yang dihasilkan. Metode yang digunakan adalah dengan menghitung setiap informasi gain dari atribut yang digunakan dengan melihat nilai gain tertinggi maka akan diketahui seberapa besar resiko transformasi mobil berbahan bakar minyak (bbm) menjadi mobil listrik. dan faktor (atribut) apa yang paling menentukan risiko. . Dari hasil evaluasi menggunakan confusion matrixdidapatkan akurasi yang dihasilkan untuk 6 sampel mobil listrik yang digunakan dan dua atribut yang digunakan menghasilkan akurasi sebesar 67%.Hasil dari penelitian  Penelitian ini diharapkan dapat membantu para pengembang dan pengusaha mobil listrik untuk terus meningkatkan performa mobil listrik yang ada.
Kata Kunci: Transportasi; Bahan Bakar Minyak (BBM); Mobil; Listrik; Polutan
Abstract- The development of the world of transportation has increased rapidly, this is marked by the emergence of electric cars. The changes experienced by society  are so fast to switch from  fuel cars to electric cars. Electric cars have various advantages of being environmentally friendly, not producing pollutant gas emissions, being faster, cost-effective and more comfortable. In addition to the advantages provided there are also several risks from the transformation of oil-fueled (bbm) cars into electric cars including expensive car prices, charging infrastructure, shorter mileage, electric car batteries have a limited lifespan. This study aims to analyze the risk mitigation of transforming oil-fueled cars into electric cars. In this case study, the researcher uses two kinds of attributes, namely the price of the car and the emissions it produces. The method used is to calculate each gain information from the attribute used by looking at the highest gain value, it will be known how big the risk is for the transformation of oil-fueled cars (bbm) to electric cars. and what factors (attributes) most determine the risk. . It is hoped that this research can help electric car developers and entrepreneurs to continue to improve the performance of existing electric cars.
Keywords : Transportation; Fuel oil (BBM); Cars; Electricity; Pollutants

## 1. PENDAHULUAN
Transformasi  mobil  berbahan  bakar  minyak  (BBM)  ke  mobil  listrik  adalah  sebuah  langkah  yang  kompleks  dan menimbulkan beberapa risiko dan tantangan. Diantara faktor yang dapat menyebabkan resiko dalam proses transformasi tersebut antara lain Infrastruktur yang belum siap untuk pengisian daya mobil listrik harus dikembangkan secara luas dan efisien untuk mendukung adopsi mobil listrik yang lebih luas. Jika infrastruktur pengisian daya belum memadai, hal ini dapat menyebabkan ketidaknyamanan bagi pengguna mobil listrik yang kesulitan mencari stasiun pengisian daya yang mudah diakses. Disamping itu keterbatasan jangkauan yang dimiliki oleh mobil listrik lebih ssedikit dibandingkan mobil berbahan bakar minyak. Kebutuhan untuk pengisian daya lebih sering atau kekhawatiran tentang kehabisan daya di tengah perjalanan  dapat  membuat  konsumen  ragu  untuk  beralih  ke  mobil  listrik.  Faktor  selanjutnya  yaitu  biaya  yang    tinggi, mobil listrik cenderung memiliki biaya awal yang lebih tinggi daripada mobil berbahan bakar minyak dengan teknologi yang  setara.  Meskipun  biaya  baterai  telah  menurun  dalam  beberapa  tahun  terakhir,  tetapi  harga  mobil  listrik  masih menjadi  hambatan  bagi  beberapa  konsumen.  Faktor  kurangnya  variasi  model  juga  dapat  menjadi  penyebab  resiko. Meskipun ada peningkatan dalam jumlah mobil listrik yang ditawarkan oleh produsen, masih terbatas jika dibandingkan dengan  beragam  model  mobil  berbahan  bakar  minyak.  Ini  dapat  menyebabkan  pembeli  memiliki  pilihan  yang  lebih terbatas  ketika  mencari  mobil  listrik  sesuai  dengan  kebutuhan  dan  preferensi  mereka.  Pemanfaatan  sumber  daya: Perubahan dari mobil berbahan bakar minyak ke mobil listrik juga berarti peningkatan permintaan untuk sumber daya seperti logam dan  mineral  untuk  memproduksi baterai  mobil. Jika tidak dikelola dengan baik, ini dapat  menyebabkan dampak negatif pada lingkungan dan masalah pasokan sumber daya di masa depan. Faktor yang lain dampak terhadap industri  BBM  karena  transformasi  ke  mobil  listrik  dapat  memiliki  dampak  pada  industri  minyak  dan  gas,  termasuk pekerjaan  dan  ekonomi  yang  terkait.  Oleh  karena  itu,  perlu  adanya  perencanaan  dan  kebijakan  yang  tepat  untuk menghadapi dampak sosial dan ekonomi yang mungkin terjadi akibat pergeseran ini.Untuk pengolahan limbah baterai juga menjadi masalah yang pelik, diketahui bahwa daur ulang baterai yang efisien dan ramah lingkungan adalah aspek penting  untuk  meminimalkan  dampak  lingkungan  dari  pertumbuhan  populasi  mobil  listrik.  Walaupun  ada  risiko  dan tantangan  dalam  transformasi  ke  mobil  listrik,  banyak  dari  masalah  ini  sedang  atau  akan  ditangani  oleh  pemerintah, produsen mobil, dan pemangku kepentingan lainnya. Keuntungan dalam hal lingkungan, ketergantungan pada minyak bumi  yang  berkurang,  dan  perkembangan  teknologi  yang  terus  meningkat  adalah  beberapa  dari  banyak  alasan  yang mendorong peralihan ke kendaraan listrik. Pemerintah sedang menyiapkan Inpres (Instruksi Presiden) untuk mempercepat

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 414 - 418 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 924 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
penggunaan mobil listrik di lingkungan pemerintah, TNI-Polri diikuti Kemenhub buat roadmapnya, nantinya lingkungan pemerintah  akan  dicangkan  wajib  gunakan  mobil  listrik  menurut    Moeldoko.  Banyaknya  faktor  peenyebab  resiko menyebabkan  pemerintah  kesulitan  dalam  melakukan  realisasi  penerapan  mobil  listrik  di  Indonesia,  untuk  itu  perlu dilakukan  suatu  analisa  dari  faktor  penyebab  resiko  transformasi  dari  mobil  berbahan  bakar  minyak  (BBM)  ke  mobil listrik. Pada penelitian ini peneliti melakukan analisa faktor resiko transformasi mobil berbahan bakar minyak (BBM) ke mobil listrik dengan menggunakan salah satu metode data mining yaitu metode Decision Tree. Penambangan data atau data  mining  adalah  metode  yang  berguna  untuk  memperoleh  informasi  berharga  dari  sejumlah  data,  yang  dilakukan dengan menggunakan pengetahuan seperti statistik, matematika, dan pengenalan pola [1] . Pohon keputusan, yang biasa disebut pohon keputusan, adalah sarana klasifikasi dan prediksi yang dievaluasi keakuratannya. Teknik ini menggantikan banyak bukti  dan membangun pohon keputusan yang sesuai aturan. Aturannya mudah dipahami dalam bahasa alami. Mereka juga dapat diekspresikan dalam format database seperti Structured Query Language (SQL) untuk mencari simbol material  lainnya.  Pohon  keputusan  adalah  metode  yang  digunakan  untuk  membagi  kumpulan  data  besar  menjadi kumpulan data lebih kecil melalui penerapan berbagai tata letak yang sesuai. Di mana saja untuk identifikasi kelas. Node yang tidak termasuk dalam  node dasar berisi node root dan  node dalam dari kondisi pengujian akan menetapkan beberapa record dengan atribut berbeda. Node akar dan ruas dalam ditandai dengan bentuk oval, sedangkan ruas daun ditandai dengan persegi Panjang  [2]. Dalam melakukan penelitian ini penelliti mengambil referensi dari penelitian yang sejenis sebagai  acuan  dan  bahan  perbandingan  salah  satunya  adalah  penelitian  yang  dialkukan  oleh  Handayani  dan  teman- temannya dengan judul “Prediksi Tingkat Risiko Kredit dengan Data Mining Menggunakan Algoritma Decision Tree C.45”,  dari  hasil  penelitian  tersebut  dihasilkan  confusion  matrix  didapatkan  akurasi  yang  dihasilkan  untuk  1.153  data training dengan 91 data testing dan enam atribut yang digunakan menghasilkan akurasi sebesar 79% [3]. Pada penelitian ini peneliti menggunakan  variabel sebagai atribut yaitu dua fakror penyebab resiko yaitu harga dan emisi. Data yang digunakan dalam penelitian ini dengan mengambil sampel sebanyak 6 macam (merek) dari mobil berbahan bakar  minyak  (BBM)  dan  mobil  listrik  yang  ada  dengan  bersumber  pada  website  otomotif  online  yang  ada.    Dengan menggunakan  metode  decision  tree  masing-masing  akan  dihitung  nilai  entropy  dan  informasi  gain  nya.  Atribut  yang memiliki nilai gain tertinggi adalah atribut yang menjadi penentu adanya resiko terbesar dari pemberlakuan transformasi mobil berbahan bakar minyak (BBM) ke mobil listrik. Semoga dengan hasil penelitian ini dapat membantu kepada pihak pengusaha  mobil  dalam  menganalisa  faktor  resiko  yang  ada  sehingga  dapat  melakukan  antisipasi  dan  perbaikan  yang diperlukan pada produk  mobil listrik  yang  ada, sehingga transformasi  mobil berbahan bakar  minyak (BBM) ke  mobil listrik dapat berjalan dengan baik.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Dalam penelitian ini peneliti menggunakan metode  deskriptif yaitu metode yang mendeskripsikan fenomena yang diteliti (menjelaskan objek penelitian). Adapun proses-proses yang dilakukan penulis dalam penelitian ini seperti pada diagaram alir di bawah ini :
Gambar 1 Metodologi Penelitian
Dari gambar di atas dapat diuraikan metodologi penelitian dengan tahapan sebagai berikut : a Identifikasi masalah Mulai Identifikasi Masalah Pengumpulan Data Preprocessing Data Penerapan Metode Decision Tree Evaluasi Hasil Selesai

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 414 - 418 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 924 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Tahapan yang dilakukan untuk menemukan permasalahan dan metode yang sesuai,  yaitu dengan mengamati objek dari fenomena objek penelitian (observasi) dan studi  literature guna mendapatkan informasi dari berbagai sumber seperti: buku, jurnal, prociding, karya ilmiah, website, artikel yang berhubungan dengan penelitian.
b Pengumpulan data
Dalam pengumpulan data terdapat dua jenis data yaitu data primer dan data sekunder. Data primer merupakan data yang didapat dari sumber secara langsung sedangkan data sekunder merupakan data yang didapat dari sumber secara tidak langsung. Penulis dalam mengumpulkan data dari data riset dari website otomotif atau sumber online.
c Preprocessing data
Pada tahapan ini yang dilakukan yaitu memfilter data untuk tujuan memperoleh data yang optimal dan sesuai untuk bahan penelitian. Tahapan yang dilakukan berupa proses cleaning data, proses diskretisasi nilai dan pembagian data.
d Penerapan metode klasifikasi
Tahapan yang dilakukan untuk membentuk model yang efektif dalam menganalisis data kasus transformasi mobil berbahan bakar  minyak (BBM) ke  mobil listrik.  Analsa dilakukan dengan cara  menghitung nilai entropy  masing- masing atribut yang ada [1],[2],[3],[4], [5] ,[6]. Adapun persamaan untuk menghitung Entropy adalah dengan rumus 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) =   ∑ −𝑝(𝑖) log 2 𝑝(𝑖) 𝑚 𝑖=1 (1) Keterangan : S = Himpunan kasus m = Banyaknya partisi S P(i) =Proporsi kelas i (probabilitas yang didapat dari jumlah dibagi total kasus).
Setelah  menghitung  entropy  Langkah  selanjutnya  adalah  dengan  menghitung  informasi  gain  dari  masing  -masing atribut. Fungsi informasi didefinisikan sebagai perbedaan antara kebutuhan informasi asli (hanya berdasarkan proporsi kelas) dan kebutuhan baru (diperoleh setelah partisi pada A) yaitu rumus gain [1],[2],[3],[4], [5] ,[6] : 𝑮𝒂𝒊𝒏 (𝑺, 𝑨) = 𝑬𝒏𝒕𝒓𝒐𝒑𝒚 (𝑺) −   ∑ |𝑺𝒊| |𝑺| ∗ 𝑬𝒏𝒕𝒓𝒐𝒑𝒚 (𝑺𝒊) 𝒏 𝒊=𝟏
(2)
Keterangan : S =  Himpunan kasus A = Atribut n=Jumlah partisi atribut A |Si|= Jumlah kasus pada partisi ke i |S|= Jumlah kasus dalam S
e Evaluasi hasil
Tahapan yang dilakukan adalah dengan menilai atribut yang memiliki nilai gain tertiggi disimpulkan sebagai atribut yang paling dominan dalam menyebabkan adanya resiko terhadap transformasi mobil berbahan bakar minyak (BBM) ke mobil listrik.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Identifikasi Masalah
Dalam penelitian ini peneliti  mengidentifikasi  masalah  sebagai berikut  yaitu adanya faktor resiko  yang disebabkan oleh perunahan (transformasi) kendaraan dari jenis mobil berbahan bakar minyak ke mobil listrik. Diantara fakror yang menjadi  penyebab  adanya  resiko  dari  proses  transformasi  tersebut  adalah  harga  yang  mahal,  keterbatasan  varian kendaraan, keterbatasan jarak tempuh, emisi yang dihasilkan. Dari fatktor penyebab tersebut peneliti hanya membatasi pengambilan data sebagai atribut pada faktor harga dan emisi dengan asumsi bahwa kedua faktor tersebut adalah faktor yang sangat krusial diantara faktor-faktor yang lainnya.

## 3.2. Pengumpulan Data
Dalam melakukan pengumpulkan data peneliti melakukan observasi terhadap data yang ada pada website otomotif. Dan menggunakannya sebagai sampel dari penelitian. Adapun jumlah sampel yang digunakan dalam peneliitian ini adalah 6 unit mobil yang terdiri dari tiga unit mobil konvensional (Honda Civic, Kijang Inova, Daihatsu Ayla) dan tiga unit mobil listrik (EV Tesla model X, EV BMW i3S, EV Hyundai Ioniq) .

## 3.3. Preprocessing Data
Pada tahapan ini  pengolahan data sebagai bagian dari preprocessing guna mengurangi  ukuran data yaitu:

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 414 - 418 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 924 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## 3.3.1 Cleaning Data
Cleaning data yaitu proses pembersihan data yang dapat dilakukan dengan mengeleminasi  data atau memperbaiki data yang rusak.

## 3.3.2 Diskretisasi Nilai
Diskretisasi adalah suatu proses transformasi data dari atribut yang berbentuk kontinu  menjadi atribut kategori.
a. Harga : Harga dalam satuan rupiah (100 juta – 300 juta, 400 juta – I milyar, > 1 Milyar)
b. Emisi : Emisi (sisa hasil pembakaran dalam satuan g/km adalah 0 – 125
Tabel diskretisasi nilai pada penelitian ini ditunjukan pada tabel  berikut :
Tabel 1 Pembagian Nilai Atribut Atribut Nilai Harga 100 juta - 300 juta 400 Juta - 500 Juta > 1 Miliar Emisi 0 125

## 3.3.3 Pembagian Data
Data  set  merupakan  sekumpulan  data  yang  memiliki  sifat  sebagai  himpunan  data  yang  bersumber  dari  macam- macam  informasi  pada  masa  sebelumnya  yang  kemudian  dikelola  untuk  menjadi  sebuah  informasi  baru.  Dataset  yang digunakan dalam penelitian menjadi 6 record, terdapat 2 atribut input dan 1 atribut sebagai atribut target/label dengan 2 tipe kelas. Yaitu beresiko dan tidak beresiko. Pada tahapan ini data dibagi dalam tiga bentuk yaitu sampel , atribut sebagai predicator, dan label sebagai target . Berikut dibawah ini adalah nilai dari masing masing item data :
Tabel 2 Data set No Merek Mobil Harga Emisi Resiko 1 EV Tesla model X 2.9 Miliar 0 tidak 2 EV BMW i3S 1.4 Miliar 0 tidak 3 EV Hyundai Ioniq 569 Juta 0 ya 4 Honda Civic 533 Juta 125 ya 5 Kijang Inova 321 Juta 125 ya 6 Daihatsu Ayla 103 Juta 125 ya

## 3.4. Penerapan Metode Decision Tree Pada Data Sampel
Untuk mengetahui fakror penyebab adanya resiko pada proses transformasi mobil berbahan bakar minyak  (BBM) ke mobil listrik , peneliti melakukan pengujian atribut yang ditentukan dengan metode decision tree. Langkah pertama yaitu  dengan  menghitung  Entropy  total  lalu  dilanjutkan  dengan  menghitung  Entropy  setiap  komponen  atribut  terkait, selanjutnya masing masing atribut dihitung nilai Gainnya. Hadil perhitungan Entropy dan Gain ditunjukan pada tabel di bawah ini :
Tabel 3 Hasil Perhitungan Entropy dan Gain Masing-Masing Atribut No Jumlah Kasus (S) Beresiko (S1)  Tidak Beresiko (S2) Entropy Gain 1 Total 6 3 2 1.0283208 Harga  100 juta - 300 juta  2 1 1 1.0000000 0.6949875 400  Juta  -  500 Juta 2 2 0 0.0000000 > 1 Miliar 2 2 0 0.0000000 Emisi 0 3 2 1 0.9182958 0.110025 125 3 2 1 0.9182958
Dari  hasil  perhitungan  pada  tabel  3  di  atas  diketahui  nilai  Gain  Harga  adalah  0.6949875  sedangkan  nilai  Gain  Emisi 0.110025.  Nilai  gain  harga  lebih  besar  dari  nilai  gain  emisi  hal  ini  menunjukan  bahwa  atribut  harga  memiliki  faktor penyebab terbesar adanya resiko pada transformasi mobil berbahan bakar minyak (BBM) ke mobil listrik. Pada bagian ini berisi hasil dan pembahasan dari topik penelitian, yang bisa di buat terlebih dahulu metodologi penelitian.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 414 - 418 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 924 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## KESIMPULAN
Dari  penelitan  yang  sudah  dilakukan  peneliti  dapat  menarik  kesimpulan  sebagai  berikut,  perubahan  masyarakat Indonesia dalam melakukan perbuhan kepemilikan kendaraan berbahan bakar minyak ke mobil listrik sudah berjalan dan terwujud. Dalam proses transformasi tersebut tentu saja menimbulkan adanya faktor penyebab adanya resiko yang terjadi. Hal ini dapat disolusikan dengan menerapkan metode data mining  decision tree untuk menganalisa faktor resiko tersebut. Sehingga dapat diketahui atribut (faktor apa) yang menjadi penyebab utama proses transformasi mobil berbahan bakar minyak  ke  mobil    Hal  ini  dilakukan  dengan  mencari  nilai  informasi  Gain  tertinggi  yang  dimiliki  oleh  masing-masing atribut. Pada penelitian yang sudah dilakukan informasi dari Gain Harga adalah 0.6949875 sedangkan nilai Gain Emisi 0.110025.  Sehingga  peneliti  menyimpulkan  bahwa  faktor  harga  menjadi  faktor  utama  penyebab  adanya  resiko  dari transformasi  mobil  berbahan  bakar  minyak  ke  mobil  listrik.Dalam  kesimpulan  tidak  boleh  ada  referensi.  Kesimpulan berisi  fakta  yang  didapatkan.  Nyatakan  kemungkinan  aplikasi,  implikasi  dan  spekulasi  yang  sesuai.  Jika  diperlukan, berikan saran untuk penelitian selajutnya.

## REFERENCES
[1]  S. A. Arnomo, A. A. Fajrin, Y. Siyamto, and S. F. N. Sadikin, “Evaluasi Model Decision Tree Pada Keputusan Kelayakan Kredit,” J. Desain Dan Anal. Teknol. , vol. 2, no. 2, pp. 200–206, Jul. 2023, doi: 10.58520/jddat.v2i2.39.
[2]  N. N. Habibah, A. Nazir, I. Iskandar, F. Syafria, L. Oktavia, and I. Syurfi, “Pemodelan Klasifikasi Untuk Menentukan Penyakit Diabetes dengan Faktor Penyebab Menggunakan Decision Tree C4.5 Pada Wanita,” J. Sist. Komput. Dan Inform. JSON , vol. 4, no. 4, p. 654, Jun. 2023, doi: 10.30865/json.v4i4.6202.
[3]  N. Handayani, H. Wahyono, J. Trianto, and D. S. Permana, “Prediksi Tingkat Risiko Kredit dengan Data Mining Menggunakan Algoritma Decision Tree C.45,” JURIKOM J. Ris. Komput. , vol. 8, no. 6, p. 198, Dec. 2021, doi: 10.30865/jurikom.v8i6.3643.
[4]  L. N. Rani, “Klasifikasi Nasabah Menggunakan Algoritma C4.5 Sebagai Dasar Pemberian Kredit,” INOVTEK Polbeng - Seri Inform. , vol. 1, no. 2, p. 126, Nov. 2016, doi: 10.35314/isi.v1i2.131.
[5]  K. Sinaga, E. Buulolo, and B. Nadeak, “Implementasi Algoritma Decision Tree_J48 untuk Memprediksi Resiko Kredit pada Koperasi Simpan Pinjam (Studi Kasus : Kofipindo Lubuk Pakam),” KOMIK Konf. Nas. Teknol. Inf. Dan Komput. , vol. 3, no. 1, Nov. 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1561.
[6]  F. Elfaladonna and A. Rahmadani, “ANALISA METODE CLASSIFICATION-DECISSION TREE DAN ALGORITMA C.45 UNTUK MEMPREDIKSI PENYAKIT DIABETES DENGAN MENGGUNAKAN APLIKASI RAPID MINER,” SINTECH Sci. Inf. Technol. J. , vol. 2, no. 1, pp. 10–17, Apr. 2019, doi: 10.31598/sintechjournal.v2i1.293.
[7]  G. Gardos and J. O. Cole, “Maintenance antipsychotic therapy: is the cure worse than the disease?,” Am. J. Psychiatry , vol. 133, no. 1, pp. 32–36, Jan. 1976, doi: 10.1176/ajp.133.1.32.
[8]  F. Elfaladonna and A. Rahmadani, “ANALISA METODE CLASSIFICATION-DECISSION TREE DAN ALGORITMA C.45 UNTUK MEMPREDIKSI PENYAKIT DIABETES DENGAN MENGGUNAKAN APLIKASI RAPID MINER,” SINTECH Sci. Inf. Technol. J. , vol. 2, no. 1, pp. 10–17, Apr. 2019, doi: 10.31598/sintechjournal.v2i1.293.
[9]  K. S. Bose and R. H. Sarma, “Delineation of the intimate details of the backbone conformation of pyridine nucleotide coenzymes in aqueous solution,” Biochem. Biophys. Res. Commun. , vol. 66, no. 4, pp. 1173–1179, Oct. 1975, doi: 10.1016/0006-291x(75)90482-9.
[10]  D. Telaumbanua and I. Kurniawati, “Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi Kepuasan Pelanggan Pada Jasa Layanan Pengiriman,” JoMMiT J. Multi Media Dan IT , vol. 6, no. 1, Jul. 2022, doi: 10.46961/jommit.v6i1.524.
[11]  M. M. Santoni, N. Chamidah, and N. Matondang, “Prediksi Hipertensi menggunakan Decision Tree, Naïve Bayes dan Artificial Neural Network pada software KNIME,” Techno.Com , vol. 19, no. 4, pp. 353–363, Nov. 2020, doi: 10.33633/tc.v19i4.3872.
[12]  A. Pratama, A. A. Wicaksana, and A. Razi, “Analisa Kesesuaian Lahan Tanah Untuk Tanaman Padi (Oryza Sativa L.) Dengan Metode Decision Tree Berbasis Web (Studi Kasus Kabupaten Aceh Utara),” J. Inform. Kaputama JIK , vol. 6, no. 1, pp. 1–23, Jan. 2022, doi: 10.59697/jik.v6i1.128.
[13]  E.- Lia and S. S. Wibagso, “Implementasi Algoritma C4.5 Untuk Penentuan Produk Terlaris (Studi Kasus : Toko XYZ Palembang),” J. Teknol. Sist. Inf. , vol. 3, no. 2, pp. 243–255, Sep. 2022, doi: 10.35957/jtsi.v3i2.2991.
[14]  M. Hasan, “PREDIKSI TINGKAT KELANCARAN PEMBAYARAN KREDIT BANK MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES BERBASIS FORWARD SELECTION,” Ilk. J. Ilm. , vol. 9, no. 3, pp. 317–324, Dec. 2017, doi: 10.33096/ilkom.v9i3.163.317-324.
[15]  L. R. Haidar, E. Sediyono, and A. Iriani, “ANALISA PREDIKSI MAHASISWA DROP OUT MENGGUNAKAN METODE DECISION TREE DENGAN ALGORITMA ID3 dan C4.5,” J. Transform. , vol. 17, no. 2, p. 97, Jan. 2020, doi: 10.26623/transformatika.v17i2.1609.
[16]  R. A. Charisma, S. Pamungkas, R. A. Saputra, N. G. Ramadhan, and F. D. Adhinata, “Analisis Penerapan Metode Ensembled Learning Decision Tree Pada Klasifikasi Virus Hepatitis C,” J. Comput. Syst. Inform. JoSYC , vol. 3, no. 4, pp. 405–409, Sep. 2022, doi: 10.47065/josyc.v3i4.2064.
[17]  A. Arifyan and - Tjahjanto, “Analisis Perbandingan Optimasi berbasis Evolutionary pada Algoritma Klasifikasi Penentuan Profile Resiko Nasabah,” Techno.Com , vol. 21, no. 3, pp. 565–578, Aug. 2022, doi: 10.33633/tc.v21i3.6459.
[18]  Aditya Quantano Surbakti, Regiolina Hayami, and Januar Al Amien, “Analisa Tanggapan Terhadap Psbb Di Indonesia Dengan Algoritma Decision Tree Pada Twitter,” J. CoSciTech Comput. Sci. Inf. Technol. , vol. 2, no. 2, pp. 91–97, Dec. 2021, doi: 10.37859/coscitech.v2i2.2851.