90
Naskah diterima: 10 Maret 2022, direvisi: 16 Maret 2022, disetujui: 21 Maret 2022
No: 30/E/KPT/2019 (Sinta 4) DOI: https://doi.org/10.31294/paradigma.v24i1.1087
Klasifikasi Anak Berkebutuhan Khusus Tunagrahita Menggunakan Metode Algoritma C4.5
I Made Dananjaya Priyatama 1 , Ridwansyah 2*
1 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Nusa Mandiri e-mail: imade_dananjaya@yahoo.com
2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Nusa Mandiri e-mail: ridwansyah.rid@nusamandiri.ac.id*
Abstraksi - Anak Tunagrahita ialah anak yang memiliki perbedaan dari anak yang lain yang dapat dilihat secara signifikan dengan kasat mata kita, karena mereka merupakan anak berkebutuhan khusus baik secara mental, fisik mereka maupun dapat  di  lihat dari psikologi  mereka. Intelektual   anak tunagrahita  secara sosial  lebih  lambat melakukan  segala  hal  dalam  mencapai  tujuan  yang  mereka  inginkan  secara  maksimal.  Anak  Tunagrahita biasanya mempunyai gangguan seperti gangguan tidak bisa berbicar atau cacat fisik dan mental, serta emosional yamg tidak terkendali. Permasalahan yang ada dengan para pengajar anak berkebutuhan khusus karena banyak nya tenaga pengajar yang belum mengetahui ciri – ciri dari anak tunagrahita dan cara penanganannya melalui tingkat IQ  dan beberapa faktor lain nya. Dalam penyelesaian masalah untuk anak berkebutuhan khusus maka anak-anak tersebut perlu di klasifikasikan yang dikarenakan perbedaan mereka satu orang dengan orang  lainnya dalam keterlambatan perkembangan dan kondisi fisik yang mereka alami, sehingga perlu membedakan strategi pendidikan ataupun pengajaran yang di rancang dan di programkan untuk mereka. Dengan metode Algoritma C4.5 yang dapat mengklasifikasikan anak berkebutuhan khusus berdasarkan ciri-ciri yang ada dengan data yang di uji dengan model yang di gunakan cross validation dan di evaluasi dengan confusion matrix. Berdasarkan hasil pengujian dengan metode tersebut akurasi yang didapat sangat tinggi sehingga dapat di gunakan oleh para tenaga pengajar dari informasi yang akurat tersebut.
Kata Kunci: Anak Berkebutuhan Khusus, Decission Tree C4.5, Tunagrahita.
Abstract  - Children with mental retardation are children who have differences from other children that can be seen significantly with our naked eyes, because they are children with special needs both mentally, physically and can be seen from their psychology. Intellectuals of mentally retarded children are socially slower to do everything in achieving the goals they want optimally. Children with mental retardation usually have disorders such as speech disorders or physical and mental disabilities, as well as uncontrollable emotions. The problems that exist with teachers of children with special needs are because many teachers do not know the characteristics of mentally retarded children and how to handle them through IQ levels and several other factors. In solving problems for children with special needs, these children need to be classified due to their differences from one person to another in developmental delays and physical conditions they experience, so it is necessary to distinguish educational or teaching  strategies  that  are  designed  and  programmed  for  them.  With  the  C4.5  algorithm  method,  which  can classify children with special needs based on existing characteristics with data that is tested with a model that is used cross validation and evaluated with a confusion matrix. Based on the results of testing with this method, the accuracy obtained is very high so that it can be used by teaching staff from the accurate information.
Keywords: The child with special needed, Decission Tree C4.5, Tunagrahita

## PENDAHULUAN
Sangat  penting  pendidikan  buat  masyarakat  bukan hanya di pahami masyarakat dalam bentuk wujud hak sebagai  warga  negara  dalam  mendapatkan  hak pendidikan  yang  di  peroleh,  akan  tetapi  dapat mengembangkan  pengembangan  diri  warga  tersebut sebagai  suatu  kebutuhan,  di  mana  guru  atau  tenaga pengajar  di  harapkan  dapat  merealisaksikan  potensi yang  mereka  miliki  secara  maksimal.  Dalam
memaksimal potensi tentu saja warga dan khususnya anak tunagrahita tidak di beda-bedakan dengan anak lainnya  dalam  mengemban  ilmu  pendidikan  hanya karena  anak  tunagrahita  mempunyai  keterbatasan pemikiran  dan  kecerdasan  dalam  bertingkah  laku seperti anak pada umumnya.
Anak  Tunagrahita  ialah  anak  berkebutuhan  khusus secara  mental  maupun  intelektual  dan  perlu  di klasifikasikan,  karena  banyaknya  tenaga  pengajar
yang  belum  mengetahui  ciri–ciri  dari  anak tunagrahita dan cara penanganannya melalui tingkat IQ dan beberapa faktor lainnya , penelitian ini dibuat untuk  membantu  agar  tenaga  pengajar  atau  orang awam sekalipun dapat mengetahui ciri–ciri dari anak tunagrahita  melalui  tingkat  IQ  dan  ciri–ciri  lainnya (SARI et al., 2017).
Anak tunagrahita  tumbuh dan berkembang diri tidak sama  dengan  anak  lainnya  dikarenakan  mereka memiliki kelainan ataupun berbeda fisik dan mental, bahkan  intelektual  sosial  atau  emosional  mereka berbeda  dan  dengan  begitu  mereka  perlu  pelayanan belajar  secara  khusus.  Walaupun  anak  termasuk kedalam  kebutuhan  pengajaran  secara  khusus,akan tetapi  anak  memiliki  hak  yang  sama  dengan  anak anak  pada  umum  nya.  Anak  berkebutuhan  khusus berhak  mendapat  kasih  sayang  dari  kedua  orang tuanya,  perlakuan  khusus  sesuai  kategori  yang  di alaminya (Nasirudin et al., 2016).
Anak  tunagrahita  merupakan  anak  gangguan intelektual  yang  secara  kehidupan  mengalami hambatan dan keterbelakangan perkembangan mental intelektual  di  bawah  rata-rata  anak  biasa  lainnya, sehingga  sangat  sulit  dalam  berkomunikasi  dan menyelesaikan tugasnya. Selain itu anak tunagrahita juga  mengalami  keterbelakangan  mental  dalam berinteraksi  diri  terhadap  lingkungan  sekitarnya (Nasirudin et al., 2016).
Penelitian sebelumnya mengenai anak berkebutuhan khusus dengan menggunakan algoritma yang berbeda seperti  penelitian  menggunakan  metode  (MKNN) Modified  K-Nearest  Neighbor (Putri  et  al.,  2017), 2017),  metode  business  intelligence  dengan  model Klasifikasi  algoritma  C4.5  dan  Naïve  Bayes  (Grand &  Indrajit,  2017).  Sedangkan  penelitian  yang menggunakan algoritma C4.5, akan tetapi menggunakan dataset yang berbeda adalah algoritma C4.5  (Sugara  et  al.,  2018),  dan  adajuga  yang menggunakan  metode  DT  (C4.5),  NB  dan  KNN (Arifin, 2015).
Permasalahan  yang  ada  yaitu  tenaga  pengajar  pada SLB  Cahya  Berkah  Insani  atau  orang  awam  tidak dapat  mengetahui  atau  mengenali  ciri-ciri  anak tunagrahita  yang  di  kelompokan  berdasarkan tunagrahita  kelompok  ringan,  tunagrahita  kelompok sedang dan tunagrahita kelompok berat. Maka dari itu dibutuhkan  sebuah  metode  algoritma  C4.5  yang termasuk  salah  satu  model  algoritma  yang  baik dengan urutan paling atas, Algoritma C4.5 di rancang oleh  J.  RossQuinlan  (Hormann,  1964),  Di  namakan seperti  itu  karena  merupakan  struktur  bagian  dari pendekatan  ID3  untuk  merangsang  sebuah  pohon keputusan (Fitriyani, 2018). Selain itu algoritma C4.5 yaitu  salah  satu  metode  dalam  data  mining  untuk
melihat  nilai  sebuah  akurasi  dan  untuk  klasifikasi data.
Studi  sebelumnya  tidak  menggunakan  proses  Data Mining  Decision  Tree  untuk  klasifikasi  anak berkebutuhan  khusus  dan  dengan  dataset  yang berbeda yang di gunakan, oleh karena itu penelitian ini  menggunakan  suatu  data  proses  penambangan dengan  mengimplementasikan  data  C4.5.  Kebaruan penelitian  ini  termasuk  dalam  dataset  yang  di gunakan.  Dataset  belum  pernah  digunakan  dalam penelitian  data  mining  dengan  algoritma  decision tree.

## METODOLOGI PENELITIAN
Peneliti melakukan analisis dimana masalah-masalah yang  terjadi  dan  melihat  apa  saja  yang  dibutuhkan sehingga dapat menyelesaikan permasalahan dengan melakukan pengklasifikasian data anak berkebutuhan khusus  Tunagrahita  menggunakan  metode  Decision Tree. Klasifikasi yang dilakukan mengenai klasifikasi anak  tunagrahita,  yaitu  anak  tunagrahita  ringan, sedang, dan berat. Kemudian di ukur seberapa tepat model algoritma Decision tree pada anak berkebutuhan  khusus  (Tunagrahita).  Data  yang dikumpulkan dan digunakan adalah dataset dari anak anak tunagrahita dan beberapa kenalan di SLB Cahya Berkah  Insani  sebanyak  53  data  yang  sudah terkumpul.
Dari  data  tersebut  di  lakukan  beberapa  Langkah- langkah tahapan penelitian:
Tahap  awal  yang  di  kerjakan  pada  penelitian  ini dengan  melakukan  perizinan  kepada  narasumber, kemudia  observasi  pada  tempat  objek  penelitian Observasi ini dilakukan melalui media whatsaap dan google form.
Tahap  Selanjutnya  pengumpulan  data  dan  analisis aata. Data-data yang di dapat kemudian di kumpulkan dan di proses agar menjadi data yang dapat di olah. Dan lanjutnya menyimpulkan dari data analisis yang sudah di dapat
Sumber:(Priyatama & Ridwansyah, 2021) Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pengumpulan  data  yang  di  lakukan  dengan  cara observasi  tempat,  wawawancara  narasumber  terkait, studipustaka, dan populasi. Sehingga dalam mengumpulkan  data  yang  di  dapat  dengan  benar. Data  penelitian  ini  merupakan  data  yang  di  peroleh dari SLB Cahya Berkah Insani, Data yang terkumpul sebanyak 53 data.
Metode yang di usulkan adalah metode c4.5 decision tree terhadap data anak berkebutuhan khusus (ABK) Tunagrahita berdasarkan ciri- ciri yang ada pada anak dengan  menggunakan  rapid  miner  sebagai  penguji model  nya.  Dari  metode  tersebut  di  lakukan ekperimen dan pengujian model.
Metode  eksperimen  dan  metode  pengujian  yang dilakukan berupa eksperimen yang di gunakan yaitu mode c4.5 decision tree. eksperimen yang dilakukan dengan menggunakan aplikasi pengolahan data yang dipakai adalah rapidminer. Dari eksperimen tersebut di lakukan evaluasi dan validasi.
Evaluasi dan Validasi hasil dalam tahap ini dilakukan validasi  dan  evaluasi  untuk  mengukur  tingkat ketepatan  atau  akurasi  data  menggunakan  beberapa teknik  yang  terdapat  dalam  aplikasi  Rapidminer. Validasi di lakukan dengan mengukur tingkat akurasi, presisi dan class recall dari hasil prediksi klasifikasi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari  metode  penelitian  yang  telah  di  lakukan  maka akan  mendapatkan  hasil  dari  eksperimen  dan pengujian metode algoritma C4.5, analisa perhitungan sampai hasil yang di dapat dari algoritma tersebut.
1.  Eksperimen  dan  Pengujian  Metode  Algoritma C4.5.
Pada tahap ini di lakukan eksperimen dan pengujian metode  yang  dipakai  dalam  menghitung  dan menjelaskan  basis  pengetahuan,  yaitu  tabel  jenis tunagrahita, tabel ciri-ciri tunagrahita, tabel keputusan jenis tunagrahita, rule-rule tunagrahita dan pohon  keputusan  untuk  tunagrahita,  yang  akan dijelaskan secara rinci sebagai berikut:
Tabel  Jenis  Tunagrahita  akan  menampilkan  tabel jenis yang dialami anak tunagrahita.
Tabel 1. Jenis Tunagrahita Kode Jenis Tunagrahita J01 Rendah J02 Sedang J03 Tinggi Sumber:(Priyatama & Ridwansyah, 2021) Tabel ciri–ciri akan menampilkan ciri–ciri Tunagrahita yang di alami pada anak.
Tabel 2. Ciri – ciri anak tunagrahita
Atribut Deskripsi C01 IQ  BERKISAR  ANTARA  50-55  TO APOROX, 70 C02 IQ berkisar antara 35-40 to 50-55 C03 IQ berkisar antara 20-25 to 35-40 C04 Sukar mulai dengan sesuatu C05 Termasuk kelompok mampu didik C06 Termasuk kelompok mampu rawat C07 Mengerjakan sesuatu berulangulang C08 Kemampuan motorik yang kurang C09 Perhatian yang mudah teralih C10 Kesulitan menyesuaikan diri Sumber: (Priyatama & Ridwansyah, 2021)
Tabel jenis tunagrahita ini menampilkan relasi antara ciri-ciri  tunagrahita  dengan  jenis  tunagrahita  yang dialami pada anak.
Tabel 3. Jenis Tunagrahita ATRIBUT JENIS TUNAGRAHITA J01 J02 J03 C01 YA TIDAK TIDAK C02 TIDAK YA TIDAK C03 TIDAK TIDAK YA C04 YA YA YA C05 YA TIDAK TIDAK C06 YA YA YA C07 YA YA YA C08 TIDAK YA YA C09 YA YA YA C10 YA YA YA
Sumber: (Priyatama & Ridwansyah, 2021)
2. Analisa Perhitungan
Pada  tahap  analisa  perhitungan  dilakukan  metode eksperimen dan metode pengujian yang di gunakan yaitu  dengan  perhitungan  metode  yang  dipakai sehingga  mendapatkan  rule-rule  yang  diperoleh dengan menggunakan algoritma c4.5, ada beberapa tahapan  dalam  membuat  sebuah  pohon  keputusan dengan algoritma C4.5 yaitu:
Mempersiapkan  data  training.  Data  training  yang digunakan berupa sebuah data histori yang pernah ada dan  sudah  di  kelompokan  dalam  kelas  tertentu. Menentukan akar dari sebuah pohon keputusan, akar akan digunakan dari atribut yang terbaik dengan cara menghitung nilai gain dari setiap atribut-atribut yang ada.  Dari  hasil  nilai  suatu  gain  maka  yang  paling tertinggi  akan  menjadi  akar  yang  pertama.  Hitung nilai  entropy  terlebih  dahulu  sebelum  nilai  gain. Setelah itu hitung lagi dengan cara yang sama untuk semua  simpul  yang  terpartisi.  Dapat  dilihat  gambar Analisa Perhitungan Nilai Entropy dan Gain.
Sumber: (Priyatama & Ridwansyah, 2021)
Gambar 2. Perhitungan Nilai Entropy dan Gain
Dari  gambar  analisa  perhitungan  di  atas,  akan  di hitung untuk mendapatkan nilai entropy dan nilai gain yang  tertinggi  dari  masing-masing  atribut  jenis tunagrahita:
Mengitung  jumlah  kasus  “Tunagrahita  ringan”, “Tunagrahita sedang”, dan “Tunagrahita berat” serta nilai  entropy  dari  keseluruhan  kasus  yang  ada.  Dari data  training  yang  ada  ,  di  ketahui  jumlah  kasus “Tunagrahita  ringan”  sebanyak  35  data,  jumlah khasus  “Tunagrahita  sedang”  sebanyak  12  data  dan jumlah  khasus  “Tunagrahita  Berat”  sebanyak  6 record.  Total  khasus  keseluruhan  adalah  53  kasus, sehingga dapat entropy keseluruhan dengan rumus:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑠) =   ∑ −𝑝𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔2(𝑝𝑖). . . . . . . . . . (1) 𝑛

## 𝑖=𝑛
Dari  rumus  tersebut  maka  di  dapat  entropy keseluruhan  sebesar  1.236331198.  Dan  dilakukan perhitungan nilai entropy dan gain dari setiap masing- masing atribut. Nilai gain yang tertinggi merupakan atribut  yang  akan  menjadi  kunci  dari  pembuatan pohon  keputusan.  dengan  hasil  rumus  sebagai berikut:  Untuk  entropy  jenis  kelamin  Laki-laki  di dapat  hasil  entropy  sebesar  1.3422045,  untuk  hasil entropy jenis kelamin perempuan sebesar 1.022629779. Dari entropy jenis kelamin tersebut di hitunglah  gain  total  entropy  dengan  rumus  sebagai berikut:
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑠) − ∑ |𝑆𝑖| |𝑆| ∗ 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑖)
𝑛 𝑖=1
… (2)
Dari  rumus  gain  tersebut  didapat  gain  total  sebesar 0.026780385 dan akan dilakukan
perhitugan  dengan  cara  yang  sama  bagi  atribut- atribut lainnya untuk mendapatkan nilai entropy dan gain. Berdasarkan dari pembentukan pohon keputusan akan dilakukan kembali perhitungan nilai entropy  dan  gain  atau  akan  dianalisis  lebih  lanjut dengan cara yang sama.
Setelah  itu  untuk  mencari  simpul  dari  partisi  setiap cabang  maka,  dapat  dilakukan  perhitungan  kembali untuk nilai entropy dan nilai gain dari masing-masing atribut.  Setiap  atribut  yang  memiliki  nilai  gain terbesar atau tertinggi akan menjadi label selanjutnya.
Setelah  dilakukan  perhitungan  secara  keseluruhan, maka di peroleh pohon keputusan yang dapat dilihat gambar 3.
Sumber: (Priyatama & Ridwansyah, 2021) Gambar 3. Pohon Keputusan Tunagrahita
Setelah  pohon  keputusan  DT( Decision  Tree ) terbentuk, maka aturan atau rule yang terbentuk dari pohon  keputusan    terakhir  yang  dapat  dilihat  pada gambar 3adalah :
Rule 1 IF TINGKAT IQ == IQ 35 – 40 TO 50 – 55 THEN == TUNAGRAHITA SEDANG
Rule 2 IF TINGKAT IQ == IQ 20 – 25 TO 35 - 40 AND MOTORIK KURANG == YA THEN == TUNAGRAHITA BERAT
Rule 3 IF TINGKAT IQ == IQ 20 – 25 TO 35 - 40 AND MOTORIK KURANG == TIDAK AND MAMPU RAWAT == TIDAK THEN == TUNAGRAHITA BERAT
Rule 4
IF TINGKAT IQ = IQ 50 – 55 TO APROX 70 AND BERULANG ULANG = YA
THEN == TUNAGRAHITA RINGAN
Rule 5 IF TINGKAT IQ == IQ 50 – 55 TO APROX 70 AND BERULANG ULANG == TIDAK AND SUKAR MEMULAI == YA THEN == TUNAGRAHITA RINGAN
Rule 6 IF TINGKAT IQ == IQ 50 – 55 TO APROX 70
AND BERULANG ULANG == TIDAK
AND SUKAR MEMULAI == TIDAK THEN == TUNAGRAHITA BERAT
3. Pengujian Metode Algortima C4.5
Pengujian  dengan  menggunakan  cross  validation dengan  model  yang  telah  di  bentuk  di  uji  tingkat akurasinya  dengan  memasukan  model  uji  dari pembelajaran data dengan model pohon decision tree, Lalu  di  uji  untuk  menguji  tingkat  akurasi.  dengan apply model & Validation ” Performance–Predictive %Performance  (Clasification) ”  yang  terdapat  pada aplikasi rapidMiner.
4. Evaluasi dan Validasi Hasil
Setelah  data  di  olah  maka  kita  dapat  uji  tingkat keberhasilannya  untuk  memperoleh  hasil  kerja  dari metode  C4.5  dengan  maksud  untuk  melihat  akurasi analisis anak berkebutuhan khusus (ABK) Tunagrahita, Menilai kemungkinan ciri-ciri yang ada pada  anak  apakah  termasuk  dalam  golongan  anak Tunagrahita  Ringan,  Tunagrahita  Sedang,  atau Tunagrahita Berat
Sumber: (Priyatama & Ridwansyah, 2021)
Gambar 4. Hasil Nilai Akurasi
Dari  gambar  hasil  nilai  akurasi  dijelaskan  bahwa Tunagrahita  Ringan  memiliki  class  recall  sebesar
97.14%  dan  class  precision  sebesar  94.44%, Sedangkan  tunagrahita  sedang  memperoleh  class recall dengan angka 100% dan class precision dengan angka  100%,  serta  tunagrahita  berat  menghasilkan class recall dengan angka 66.67% dan class precision dengan  angka  80%  dan  mendapatkan  nilai  untuk akurasi  dengan  perhitungan  metode  C4.5  tersebut yaitu 94.34%.
Hasil  dari  hipotesis  di  atas  metode  Decision  Tree C4.5  dapat  di  terima  dengan  cukup  akurat menggunakan  data  anak  berkebutuhan  khusus Tunagrahita.
Dari hasil tersebut dapat di gunakan oleh para tenaga pengajar  dalam  proses  belajar  mengajar  pada  SLB Cahya Berkah Insani dengan cara mengenali ciri-ciri anak  SLB  dari  hasil  klasifikasi  tersebut,  sehingga dalam proses belajar tepat sasaran dalam menangani anak tersebut.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan pada penerapan klasifikasi DT dengan algortima C4.5 maka  dapat  disimpulkan  bahwa:  Klasifikasi  anak berkebutuhan  khusus  dengan  menggunakan  teknik data  mining  dengan  metode  algoritma  C4.5  dapat memprediksi  jenis  tunagrahita  berdasarkan  ciri-ciri yang  ada  pada  anak  tunagrahita.  menghasilkan  nilai akurasi  sebersar  94.34%.  Sehingga  Tingkat  IQ sebagai  patokan  penilaian  maka  hasil  yang  di dapatkan lebih jelas untuk mengklasifikasikan Anak Berkebutuhan  Khusus  Tunagrahita  untuk  tenaga pengajar.  Sehingga  tenaga  pengajar  dapat  bertindak dan  mengajar  sesuai  ciri-ciri  anak  berkebutuhan khusus  tersebut  dengan  hasil  bahwa  metode  C4.5 decision  tree  dapat  di  terima  dengan  menggunakan dataset anak berkebutuhan khusus (ABK) Tunagrahita.
Dari  kesimpulan  tersebut  dapat  dilakukan  degan model  lain  atau  dataset  lain,  sehingga  penelitian selanjutnya dapat meningkat akurasi tersebut.

## REFERENSI
Arifin,  T.  (2015).  METODE  DATA  MINING UNTUK KLASIFIKASI DATA SEL NUKLEUS DAN SEL RADANG BERDASARKAN  ANALISA  TEKSTUR. Jurnal Informatika , 2 (2).
Fitriyani,  F.  (2018).  Metode  Bagging  Untuk
Imbalance Class Pada Bedah Toraks Menggunakan  Naive  Bayes. Jurnal  Kajian Ilmiah , 18 (3).
Grand, G., & Indrajit, R. E. (2017). Aplikasi Deteksi
Dini  untuk  Mengenali  Anak  Berkebutuhan Khusus Menggunakan Metode Business Intellegence. PROSIDING SEMNASTEK .
Hormann,  A.  M.  (1964).  Programs  for  machine learning. Part II. Information and Control , 7 (1),
55–77. https://doi.org/10.1016/S0019-
9958(64)90259-1
Nasirudin, N., Setiawan, I., & Yani, A. (2016). Modul Guru Pembelajar PJOK . J. Educ.
Priyatama, I. M. D., & Ridwansyah. (2021). Laporan Akhir Penelitian:Klasifikasi Anak Berkebutuhan Khusus Tunagrahita Menggunakan Metode Algoritma C4.5 .
Putri,  Z.  S.,  Putri,  R.  R.  M.,  &  Indriati.  (2017).
Deteksi  Autisme  pada  Anak  Menggunakan Metode Modified K-Nearest Neighbor (MKNN). Jurnal  Pengembangan  Teknologi
Informasi Dan Ilmu Komputer , 1 (2), 37–43.
SARI,  S.  F.  M.,  BINAHAYATI  BINAHAYATI,  & TAFTAZANI, B. M. (2017). Pendidikan Bagi Anak  Tuna  Grahita  (Studi  Kasus  Tunagrahita
Sedang  Di  Slb  N  Purwakarta). Prosiding Penelitian Dan Pengabdian Kepada Masyarakat , 4 (2), 217–222.
https://doi.org/10.24198/jppm.v4i2.14273
Sugara,  B.,  Widyatmoko,  D.,  Prakoso,  B.  S.,  & Saputro,  D.  M.  (2018).  Penerapan  Algoritma C4.5  untuk  Deteksi  Dini  Autisme  Pada  Anak. Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi  Dan Komunikasi  (SENTIKA) , 2018 (Sentika),  87– 96.

## PROFIL PENULIS
I  Made  Dananjaya  Priyatama,  M.Kom  pada  tahun 2022  Lulus  dari  perguruan  tinggi  Universitas  Nusa Mandiri Fakultas Teknologi Informasi Program Studi Teknik Informatika.
Ridwansyah,  M.Kom  Pada  tahun  2014  lulus  dari STMIK Nusa Mandiri Jakarta dengan ruang lingkup penelitian  diantaranya  Data  Mining,  Sistem  Pakar, Program.