## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 2, No 7, Desember 2021, Hal 460-465 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin

## Klasifikasi Kepuasan Siswa Terhadap Kinerja Guru Smk Satrya Budi 2 Perdagangan Menggunakan Algoritma C4.5
Wili Darma Kusuma 1,* , Suhada 2 , Saifullah 1
1 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia
2 AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia Email: 1 wilidarrmakusuma@gmail.com, 3 saifullah@amiktunasbangsa.ac.id Email Penulis Korespondensi: wilidarrmakusuma@gmail.com
Abstrak− Tujuan dari penelitian ini adalah untuk Mengukur  kepuasan siswa terhadap kinerja guru Smk Satrya Budi 2 Perdagangan dengan  menggunakan  teknik  data  mining  klasifikasi  Algoritma  C4.5.  Sumber  data  diperoleh  dari  kuisioner  yang  telah  diberikan kepada  siswa  Smk  Satya  Budi  2  Perdagangan  dan  pemberian  kuisioner  kepada  siswa  sebanyak  97  siswa.  Atribut  yang  digunakan sebagai  parameter  penilaian  kepuasan  siswa  antara  lain  :  Kehadiran  Guru  (C1),  Penguasaan  Materi  (C2),  Penjelasan  Materi  (C3), Tugas  (C4),  Sikap    Guru  (C5),  dan  Penampilan  Guru  (C6).  Hasil  dari  pengolahan  Algoritma  C4.5  dengan  menggunakan  bantuan sofware Weka adalah atribut kehadiran guru (C1) dan penjelasan materi (C3) menjadi atribut yang berpengaruh terhadap kepuasan siswa,  terhadap  kinerja  guru.  Dan  nilai  akurasi  yang  ditunjukkan  terhadap  kesesuaian  Algoritma  C4.5  dengan  kepuasan  siswa terhadap kinerja guru adalah 94%. Manfaat dari penelitian ini adalah untuk meningkatkan kualitas kinerja guru dan meningkatkan kualitas mengajar guru.
Kata Kunci: Data Mining; Klasifikasi; Algoritma C4.5; Siswa; Kinerja Guru
Abstract− The purpose of this study was to measure student satisfaction with teacher performance Smk Satrya Budi 2 Perdagangan using  classification  data  mining  techniques  C4.5  Algorithm.  Data  Sources  obtained  from  questionnaires  that  have  been  given  to students Smk Satya Budi 2 Perdagangan and giving questionnaires to students as many as 97 students. attributes used as a parameter for assessing student satisfaction include: Teacher attendance (C1), Material Mastery (C2), Material Explanation (C3), Tasks (C4), Attitude Teacher (C5), and Teacher appearance (C6). The results of processing the C4.5 algorithm using the help of Weka softw are are  the  attributes  of  teacher  attendance  (C1)  and  material  explanation  (C3)  which  are  attributes  that  affect  student  satisfaction  on teacher  performance.  And  the  accuracy  value  shown  against  the  suitability  of  the  C4.5  algorithm  with  student  satisfaction  with teacher performance is 94%. The benefit of this research is to improve the quality of teacher performance and improve the quality of teacher teaching.
Keywords : Data Mining; Classification; C4.5 Algorithm; Students; Teacher Performance

## 1. PENDAHULUAN
Guru sebagai tenaga pendidikan dituntut untuk tidak hanya sebagai pengajar tapi juga dituntut untuk menjadi pendidik, pelatih  dan  pembimbing  yang  memberikan  contoh  positif  kepada  siswa  [1].  Tidak  semua  kinerja  guru  di  dunia pendidikan  berkinerja  baik,  Terkadang  ada  beberapa  sekolah  yang  memiliki  kualitas  belajar  mengajar  yang  buruk. Proses  belajar  mengajar  yang  buruk  akan  berdampak  buruk  juga  terhadap  siswa,  sebaliknya  jika  belajar  mengajarnya baik  maka  akan  berdampak  baik  terhadap  siswa  tersebut.  Sebagaimana  dinyatakan  oleh  [2],  Kemampuan  dan perkembangan para siswa/siswi bukan hanya dilihat dari belajar dan fasilitas yang memadai, namun guru juga menjadi faktor  yang  sangat  penting  dalam  meningkatkan  kemampuan  siswa/siswi.  Guru  yang  berkompeten  dan  memiliki kemampuan  dibidangnya  tentunya  akan  dapat  dengan  mudah  menyampaikan  materi  kepada  para  siswa  dan  siswi  pun dapat dengan mudah menerima materi yang disampaikan oleh para guru. Oleh karena itu untuk mendapatkan guru yang berkualitas  tentunya  pihak  sekolah  akan  melakukan  penilaian  bagi  setiap  guru  yang  mengajar  pada  sekolah  tersebut dengan mengukur tingkat kepuasan siswa ataupun siswi guna memperbaiki serta meningkatkan kualitas sekolah. Setiap siswa maupun siswi tentunya ingin memperoleh pelayanan pendidikan yang baik. Itulah sebabnya perlu diketahui puas atau  tidaknya  siswa  terhadap  kinerja  guru  yang  diberikan  oleh  pihak  sekolah.  Dari  permasalahan  diatas,  penulis menggunakan  data  mining  klasifikasi  dengan  algoritma C4.5 untuk  mendapatkan  solusi  yang  lebih  efisien  pada kepuasan  siswa  terhadap  kinerja  guru  SMK  Satyra  Budi  2  Perdagangan.  Algoritma  C4.5  merupakan  kelompok algoritma  Decision  Tree.  Algoritma  ini  mempunyai  input  berupa  training  samples  dan  samples.  Training  samples berupa  data  contoh  yang  akan  digunakan  untuk  membangun  sebuah  tree  yang  telah  diuji  kebenarannya.  Sedangkan samples merupakan field-field data yang nantinya akan digunakan sebagai parameter dalam melakukan klasifikasi data [3].  Algoritma  C4.5  dapat  digunakan  untuk  memiliki  berbagai  macam  hal,  diantaranya  penelitian  terkait  untuk memprediksi  kepuasan  mahasiswa  terhadap  kinerja  dosen  di  kota  Batam.  Pengujian  yang  dilakukan  dengan software weka menghasilkan  tingkat  akurasi  94.12%  [4]. [5]  Melakukan  prediksi  prestasi  siswa  smp  nurul  jadid  menggunakan algoritma c4.5 dan menghasilkan akurasi sebesar 72.4652% namun ketika attribute yang ku- rang bepengaruh diabaikan tingkat  akurasi  menurun  sebesar  2%.  Dengan  Menggunakan  metode  Algoritma  C4.5  untuk  mengetahui  kualitas  dari seorang  guru  dalam  mengajar  di  lingkungan  SMK  Satrya  Budi  2  Perdagangan,  penelitian  ini  diharapkan  mampu mengetahui  kepuasan  siswa  terhadap  kinerja  guru  dan  mengetahui  kinerja  guru  mana  yang  perlu  ditingkatkan  untuk memenuhi kepuasan dari siswa.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Data  mining  adalah  proses  yang  menggunakan  statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan,  dan  machine  learning  untuk mengekstraksi  dan  mengidentifikasi  informasi  yang bermanfaat  dan pengetahuan yang terkait dari berbagai  basis data besar.  Dapat  disimpulkan  data  mining  merupakan  suatu  proses  otomatis  untuk  menganalisa  data.  Data  yang  akan diproses  merupakan  data  yang  sangat  besar,  sehingga  sulit  untuk  memproses  dengan  manual  [6].  Data  mining  juga dapat  diartikan sebagai  proses yang mempekerjakan satu  atau lebih teknik pembelajaran computer ( machine learning ) untuk  menganalisis  dan  mengekstrasi  pengetahuan  ( knowledge )  secara  otomatis. Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD)  adalah  penerapan  metode  saintifik  pada  data  mining.  Dalam  konteks  ini  data  mining  merupakan  satu  langkah dari proses KDD [7].

## 2.2 Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  merupakan  algoritma  yang  digunakan  untuk  membentuk  pohon  keputusan.  Pohon  keputusan  dapat membagi  kumpulan  data  yang  besar  menjadi  himpunan-himpunan record yang  lebih  kecil  dengan  menerapkan serangkaian  aturan  keputusan  [8].  Secara  umum  algoritma C4.5 yang  digunakan  untuk  membuat  pohon  keputusan adalah sebagai berikut :
a) Pilih atribut sebagai akar ( root node )
Atribut  akar  dapat  dilakukan  dengan  menghitung  jumlah  kasus  dan  jumlah  target  atribut.  Nilai entropy dihitung untuk menghasilkan nilai atribut.
Berikut ini adalah rumus dasar perhitungan entropy : 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝐴)   = ∑ 𝑝𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 𝑛 𝑖=1 𝑝𝑖 (1)
Dimana : S : Himpunan kasus
n : Jumlah partisi S
pi   : Proporsi dari Si terhadap S
b) Setelah menghitung entropy setiap kasus, selanjutnya menghitung nilai gain untuk pemisah objek dengan rumus:
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) − ∑ |𝑆𝑖| |𝑆| 𝑛 𝑖=1 ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑖)
(2)
Dimana : S : Himpunan kasus A : Atribut n : Jumlah partisi atribut A |Si|   : Jumlah kasus pada partisi ke-i |S| : Jumlah kasus dalam S
Setelah  semua  atribut  dihitung  menggunakan  persamaan  diatas,  maka  atribut  yang  memiliki  informasi  tertinggi dibanding atribut yang lain dijadikan node (akar).
c) Membuat cabang untuk tiap-tiap nilai
Setelah diperoleh atribut gain tertinggi maka atribut tersebut digunakan sebagai node . Node ini memiliki instance sehingga instance dijadikan sebagai cabang dari node .
d) Membagi kasus dalam cabang
Nilai instance diklasifikasikan berdasarkan makna dari nilai instance tersebut agar menjadi lebih sederhana. Tetapi jika nilai instance tidak dapat disederhanakan lagi, maka perlu melakukan perhitungan lebih lanjut.
e) Ulangi proses untuk setiap cabang sampai semua kasus pada semua cabang memiliki kelas yang sama.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penelitian  ini  data  yang  digunakan  adalah  hasil  kuesioner  yang  diberikan  kepada  Siswa  Smk  Satyra  Budi  2 Perdagangan. Dari hasil kuesioner yang dilakukan penulis mengambil  sampel data sebanyak 97 responden. Data hasil dari  kuesioner  selanjutnya  diolah  menggunakan Weka dengan  operator Performance yang  berfungsi  sebagai  validasi dan reabilitas data untuk mencari keakuratan data. Data yang akurat dilakukan pengolahan data untuk mencari hasil dari masalah penelitian dengan menggunakan Weka dan mengambil keputusan dari hasil klasifikasi dengan algoritma C4.5 . Berikut ini sampel data hasil rekapitulasi kuesioner yang diolah di Microsoft Excel pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Hasil Rekapitulasi Kuesioner Penelitian Responden Kehadiran Penguasaan Penjelasan Tugas Sikap Penampilan Hasil Responden 1 TW TM SJ SS ST RA Baik Responden 2 TW SM SJ SS ST RA Baik Responden 3 TW SM TJ SS ST RA Baik Responden 4 TW TM TJ SS ST RA Baik Responden 5 TW SM SJ SS ST RA Baik Responden 6 TW TM SJ SS ST RA Baik
TIN: Terapan Informatika Nusantara Vol 2, No 7, Desember 2021, Hal 460-465 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Responden Kehadiran Penguasaan Penjelasan Tugas Sikap Penampilan Hasil Responden 7 TW TM TJ SS ST TR Baik Responden 8 TW TM SJ SS ST RA Baik Responden 9 TW SM SJ SS ST RA Baik … … … … … … … … … … … … … … … … Responden 97 TW SM SJ TP ST RA Baik
Perhitungan Algoritma C4.5 untuk memperoleh model aturan pohon keputusan dapat diuraikan sebagai berikut : a) Menghitung jumlah kasus, jumlah kasus untuk keputusan Baik, jumlah kasus untuk keputusan Tidak Baik.
b) Menghitung Entropy dari  semua  kasus  dan  kasus  yang  dibagi  berdasarkan  kelas  atribut  dengan  persamaan  (1). Selanjutnya  dilakukan  penghitungan Gain untuk  masing-masing  atribut  dengan  persamaan  (2).  Berikut  ini  adalah perhitungan nilai entropy dan gain. Menghitung entropy total :
Entropy [ Total ] = (− 66 97 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 66 97 )) + (− 31 97 𝑥𝑙𝑜𝑔 2 ( 31 97 ) )
Entropy [Total]  = 51,3951943 Menghitung entropy dan gain Kehadiran Guru : Entropy [Kehadiran Guru-Tepat Waktu]
= (− 66 77 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 66 77 )) + (− 11 84 𝑥𝑙𝑜𝑔 2 ( 11 77 ) ) = 0.591672779 Entropy [Kehadiran Guru-Tidak Tepat Waktu]
= (− 0 20 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 20 )) + (− 20 20 𝑥𝑙𝑜𝑔 2 ( 20 20 ) )
= 0 Gain [Total, Kehadiran Guru]
= 51,3951943- (( 77 97 𝑥 0,591672779) − ( 20 97 𝑥 0))
= 50.92551591
Begitu  seterusnya  hingga  diperoleh  nilai  entropy  dan  gain  untuk  seluruh  kriteria.  Berikut  ini  hasil  perhitungan  nilai entropy dan gain yang diuraikan pada tabel 2
Tabel 2. Hasil Perhitungan Node 1 Node 1 Jlh Kasus Baik Tidak Baik Entropy Information Gain TOTAL 97 66 31 51.3951943 Kehadiran Guru 50,92551591 Tepat Waktu 77 66 11 0,591672779 Tidak Tepat Waktu 20 0 20 0 Penguasaan Materi 50,82566981 Sangat Menguasai 48 47 1 0,14609425 Tidak Menguasai 49 19 30 0,984313285 Penjelasan Materi 50,91599794 Sangat Jelas 48 48 0 0 Tidak Jelas 49 18 31 0,948613198 Tugas 50,66141316 Sering Sekali 31 35 2 0,303374836 Tidak Pernah 60 31 29 0,999198354 Sikap 50,80333517 Sangat Tegas 70 61 9 0,553507265 Tidak Tegas 27 5 22 0,691289869 Penampilan Guru 50,56514895 Rapi 78 59 19 0,800959108 Tidak Rapi 19 7 12 0,949452015
c) Dari  hasil  perhitungan  pada  Tabel  2.  diperoleh  nilai  atribut  tertinggi  adalah Kehadiran dengan gain sebesar 50,92551591.  Maka  atribut Kehadiran dipilih  sebagai node akar.  Nilai  kelas  atribut  Tidak  Tepat  Waktu mengklasifikasikan  kasus  menjadi  satu  keputusan  yaitu  Tidak  Baik.  Sedangkan  Nilai  kelas  atribut  Tepat  Waktu, belum diperoleh hasil antara keputusan Baik dan Tidak Baik, maka perlu  dilakukan perhitungan lebih  lanjut.  Pada
TIN: Terapan Informatika Nusantara Vol 2, No 7, Desember 2021, Hal 460-465 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
penelitian ini hasil klasifikasi  diperoleh hingga Node 1.1.1.1. berikut adalah hasil klasifikasi  akhir dari  pengolahan data menggunakan algoritma C4.5:
Tabel 3. Hasil Perhitungan Node 1.1.1.1 Node 1.1.1.1 Jlh Kasus Baik Tidak Baik Entropy Information Gain TOTAL 97 66 31 51.3951943 Penguasaan Materi 51,28700529 Sangat Menguasai 3 3 0 0 Tidak Menguasai 14 3 11 0,749595257 Sikap 51,23676063 Sangat Tegas 12 5 7 0,979868757 Tidak Tegas 5 1 4 0,721928095 Penampilan 51,23632925 Rapi 9 4 5 0,99107606 Tidak Rapi 8 2 6 0,811278124
Dari  hasil  perhitungan  pada  Tabel  3.  diatas,  atribut  yang  menjadi node cabang  dari  Kehadiran  Guru =  Tepat Waktu  dan  Penjelasan  Materi  =  Tidak  Jelas  dan Tugas =  Tidak  Pernah  adalah Penguasaan  materi dengan  nilai gain tertinggi  sebesar  51,28700529.  Nilai  kelas  atribut  Sangat  Menguasai,  telah  mengklasifikasikan  satu  keputusan  Baik. Kemudian  Kelas  atribut  Tidak  Menguasai  adalah  Tidak  Baik.  Maka  dari  itu  perhitungan  selesai  pada Node 1.1.1.1 sebagai node cabang terakhir yang terbentuk.
Gambar 1. Pohon Keputusan Hasil Perhitungan Algoritma C4.5
Dengan memperhatikan pohon keputusan pada gambar 1 diketahui bahwa semua kasus sudah masuk dalam kelas dengan  demikian  pohon  keputusan  pada  gambar  merupakan  pohon  keputusan  terakhir  yang  terbentuk.Setelah  pohon terbentuk,  dihasilkan  sejumlah  aturan  dalam  pohon  tersebut.  Contoh  aturan  yang  dapat  terbentuk  dari  pohon  pada gambar 4.5 adalah sebagai berikut:
1) Jika Kehadiran Guru = Tidak Tepat Waktu, maka hasilnya “Tidak Baik”.
2) Jika Kehadiran Guru = Tepat Waktu dan Penjelasan Materi = Sangat Jelas, maka hasilnya “Baik”.
3) Jika Kehadiran Guru = Tepat Waktu dan Penjelasan Materi = Tidak Jelas dan Tugas = Sering Sekali maka hasilnya “Baik”.
4) Jika Kehadiran  Guru =  Tepat  Waktu  dan  Penjelasan  Materi  =  Tidak  Jelas  dan  Tugas  =  Tidak  Pernah  dan Penguasaan Materi = Sangat menguasai maka hasilnya “Baik”.
TIN: Terapan Informatika Nusantara Vol 2, No 7, Desember 2021, Hal 460-465 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
5) Jika Kehadiran  Guru  =  Tepat  Waktu dan  Penjelasan  Materi  =  Tidak  Jelas  dan Tugas =  Tidak  Pernah  dan Penguasaan Materi = Tidak Menguasai, dan maka hasilnya “Tidak Baik”.
6) Jika Kehadiran  Guru  =  Tepat  Waktu dan  Penjelasan  Materi  =  Tidak  Jelas  dan Tugas =  Tidak  Pernah  dan Penguasaan Materi = Sangat Menguasai, maka hasilnya “Baik”.
Pada tahap akhir penerapan Algoritma C4.5 dilakukan penyesuaian hasil perhitungan manual melalui pengujian menggunakan software  Weka 3.6.9.  Berikut  ini  beberapa  tahap  proses  pengujian  menggunakan  software  weka.Hasil penerapan  Algoritma  C4.5  menggunakan software  RapidMiner dengan  operator Cross  Validation diperoleh  nilai akurasi  yaitu  sebesar  94,00%  dan classification  error yaitu  sebesar  5,00%.  Hasil  akurasi  tersebut  diperoleh  dengan pengaturan  pada  operator Cross  Validation dengan  nilai number  of  validation  =  10 dan sampling  type = shuffled sampling. Berikut ini adalah hasil akurasi yang diperoleh dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Nilai Akurasi Algoritma C4.5
Dari  gambar  diatas  nilai Accuracy sebesar  94,00%,  artinya  aturan  atau  rule  yang  dihasilkan  mendekati  100%, dan classification error yaitu sebesar 5,00%. Artinya hasil proses yang dilakukan peneliti pada perhitungan Algoritma C4.5 dan Weka diperoleh hasil yang sama dan sesuai. Sehingga pengujian dengan Weka dapat  dikatakan berhasil dan dapat menemukan pohon keputusan pada kasus kepuasan siswa terhadap kinerja guru smk satrya budi 2 perdagangan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  sebelumnya  dapat  disimpulkan  bahwa  data  mining  dengan  algoritma  C4.5  dapat diterapkan  untuk  mengklasifikasi  tingkat  kepuasan  siswa  terhadap  kinerja  guru  smk  satrya  budi  2 perdagangan.  Hasil yang diperoleh dari pengujian metode algoritma C4.5 kedalam Weka memiliki nilai akurasi yang sama. Hasil Pengujian Algoritma C4.5 dengan menggunakan Software Weka, Dalam menentukan kepuasan siswa terhadap kinerja guru smk satrya  budi  2  perdagangan  telah  didapatkan  pohon  keputusan  dan  rule  yang  menunjukkan  bahwa  atribut  Kehadiran Guru  dan  penjelasan  materi  sebagai  atribut  yang  paling  berpengaruh  terhadap  kinerja  guru.  Algoritma  C4.5  sangat cocok  diterapkan  dalam  mengkasifikasi  tingkat  kepuasan  kepuasan  siswa  terhadap  kinerja  guru  smk  satrya  budi  2 perdagangan yang mana diperoleh tingkat akurasi yaitu 94,00%.

## REFERENCES
[1] M.  Kristiawan  And  N.  Rahmat,  “Peningkatan  Profesionalisme  Guru  Melalui  Inovasi  Pembelajaran,” J.  Iqra’    Kaji.  Ilmu Pendidik. , Vol. 3, No. 2, Pp. 373–390, 2018, Doi: Https://Doi.Org/10.25217/Ji.V3i2.348.
[2] B.  G.  Gerardo,  S.  Saifullah,  And  E.  Irawan,  “Teknik  Data  Mining  Dalam  Penilaian  Pengajaran  Guru  Berdasarkan  Indeks Kepuasan  Siswa,” Komik  (Konferensi  Nas.  Teknol.  Inf.  Dan  Komputer) ,  Vol.  3,  No.  1,  Pp.  508–514,  2019,  Doi: 10.30865/Komik.V3i1.1634.
[3] C. U. Memprediksi And P. Diabetes, “Analisa Metode Classification-Decission Tree Dan Algoritma,” Vol. 2, No. 1, Pp. 10–17, 2019.
[4] A. D. P. Yulia, “Computer Based Information System Journal Data Mining Menggunakan Algoritma C4.5 Untuk Memprediksi Kepuasan Mahasiswa Terhadap Terhadap Kinerja Dosen Di Kota Batam,” Comput. Based Informaon Syst. J. , Vol. 07, No. 02, Pp. 56–66, 2019.
[5] K.  Malik  And  M.  Faid,  “Prediksi  Prestasi  Siswa  Smp  Nurul  Jadid  Menggunakan  Algoritma  C4.5,” Nusant.  J.  Comput.  Its Appl. , Vol. 2, No. 4, Pp. 2–5, 2016.
[6] M.  G.  Sadewo,  A.  P.  Windarto,  And  D.  Hartama,  “Penerapan  Datamining  Pada  Populasi  Daging  Ayam  Ras  Pedaging  Di Indonesia Berdasarkan Provinsi Menggunakan K-Means Clustering,” Infotekjar (Jurnal Nas. Inform. Dan Teknol. Jaringan) , Vol. 2, No. 1, Pp. 60–67, 2017.
[7] F.  Riandari  And  A.  Simangunsong,  “Penerapan  Algoritma  C4.5  Untuk  Mengukur  Tingkat  Kepuasan  Mahasiswa,” Terakreditasi Dikti , Vol. 3, No. 2, Pp. 1–7, 2019.
TIN: Terapan Informatika Nusantara Vol 2, No 7, Desember 2021, Hal 460-465 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
[8] E.  Elisa,  “Analisa  Dan  Penerapan  Algoritma  C4.5  Dalam  Data  Mining  Untuk  Mengidentifikasi  Faktor-Faktor  Penyebab Kecelakaan  Kerja  Kontruksi  Pt.Arupadhatu  Adisesanti,” J.  Online  Inform. ,  Vol.  2,  No.  1,  P.  36,  2017,  Doi: 10.15575/Join.V2i1.71.
[9] D.  N.  Batubara And  A.  P.  Windarto,  “Analisa  Klasifikasi  Data  Mining  Pada  Tingkat  Kepuasan  Pengunjung  Taman Hewan Pematang Siantar Dengan Algoritma,” Komik (Konferensi Nas. Teknol. Inf. Dan Komputer) , Vol. 3, No. 1, Pp. 588–592, 2019, Doi: 10.30865/Komik.V3i1.1664.
[10]  A.  Shiddiq,  R.  K.  Niswatin,  And  I.  N.  Farida,  “Ahmad  Shiddiq  Analisa  Kepuasan  Konsumen  Menggunakan  Klasifikasi Decision Tree Di Restoran Dapur Solo (Cabang Kediri),” Gener. J. , Vol. 2, No. 1, P. 9, 2018, Doi: 10.29407/Gj.V2i1.12051.