## Analisis Perbandingan Algoritma C4.5 dan Modified K-Nearest Neighbor (MKNN) untuk Klasifikasi Jamur
R Rahmadhani, Alwis Nazir * , Fadhilah Syafria, Liza Afriyanti
Fakultas Sains dan Teknologi, Prodi Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim, Pekanbaru, Indonesia
Email: 1 11950115165@students.uin-suska.ac.id, 2 alwis.nazir@uin-suska.ac.id, 3 fadhilah.syafria@uin-suska.ac.id,
4 liza.afriyanti@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: alwisnazir@uin-suska.ac.id Submitted: 29/11/2023 ; Accepted: 19/12/2023 ; Published: 22/12/2023
Abstrak −Jamur adalah organisme yang terdiri dari beberapa sel, mengandung spora, bersifat eukariotik (memiliki membran inti sel), dan tidak  memiliki klorofil sehingga,  jamur bergantung pada  organisme  lain  untuk  mendapatkan  makanan.  Jamur memiliki  bentuk  yang  sangat  identik  mulai  dari  ukuran,  bentuk,  bau,  maupun  warna.  Sehingga  sulit  bagi  orang  awam membedakan  mana jamur beracun dan  jamur tidak beracun.  Kesalahan  dalam  mengidentifikasi jamur  dapat berakibat fatal karena ini bisa saja menyebabkan keracunan ketika mengonsumsi jamur. Maka dari itu, perlunya edukasi dalam melakukan klasifikasi  jamur beracun dan jamur tidak beracun.  Dengan  menerapkan berbagai algoritma  klasifikasi,  ini dapat mengukur peforma  mana  yang  lebih  baik  dari  tiap-tiap  algorima  tersebut.  Pada  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  beberapa peneliti dalam mengklasifikasi jamur terdapat perbedaan hasil akurasi pada  masing-masing algoritma. Oleh karena itu, pada penelitian ini akan mengangkat pertanyaan tentang bagaimana  mengukur atau melakukan perbandingkan peforma algoritma pada  klasifikasi  dengan  menggunakan  algoritma  C4.5  dan  algoritma  Modified  K-Nearest  Neighbor  (MKNN).  Hasil  yang diperoleh dalam melakukan perbandingan peforma algoritma C4.5 dan algoritma Modified K-Nearest Neighbor (MKNN) pada penelitian  ini,  dimana  algoritma  C4.5  berhasil  memperoleh  tingkat  akurasi  sebesar  98,52%,  presisi  sebesar  98,55%,  recall sebesar  98,52%,  dan  f1-score  sebesar  98,51%.  Sebaliknya,  algoritma  Modified  K-Nearest  Neighbor  (MKNN)  dengan menggunakan nilai K=10 meraih tingkat akurasi sebesar 96,62%, presisi sebesar 96,69%, recall sebesar 96,62%, dan nilai f1- score sebesar 96,57%.
Kata Kunci: Jamur; Klasifikasi; Perbandingan; Algoritma C4.5; Algoritma Modified K-Nearest Neighbor (MKNN)
Abstract −Mushrooms  are  organisms  that  consist  of  several  cells,  contain  spores,  are  eukaryotic  (have  a  cell  nucleus membrane), and do not have  chlorophyll, so fungi  depend  on  other  organisms to get food. Mushrooms  have  very  identical shapes,  starting  with  size,  shape,  smell,  and  color.  So  it  is  difficult  for  ordinary  people  to  differentiate  between  poisonous mushrooms and non-poisonous mushrooms. Mistakes in identifying mushrooms can have fatal consequences because they can cause  poisoning  when  consuming  mushrooms.  Therefore,  there  is  a  need  for  education  in  classifying  poisonous  and  non- poisonous mushrooms. By applying various classification algorithms, it can be determined which algorithm performs better. In previous research conducted by several researchers on classifying mushrooms, there were differences in the accuracy results for each algorithm. Therefore, this research will raise the question of how to measure or comparion algorithm performance in classification using the C4.5 algorithm and the Modified  K-Nearest Neighbor (MKNN) algorithm. The results obtained by comparion the performance of the C4.5 algorithm and the Modified K-Nearest Neighbor (MKNN) algorithm in this research show that the C4.5 algorithm managed to obtain an accuracy level of 98.52%, precision of 98.55%, recall of 98.52%, and f1- score of 98.51%. In contrast, the Modified K-Nearest Neighbor (MKNN) algorithm using the value K=10 achieved an accuracy level of 96.62%, precision of 96.69%, recall of 96.62%, and f1-score value of 96.57%.
Keywords : Mushrooms; Classification; Comparion; C4.5 Algorithm; Modified K-Nearest Neighbor (MKNN) Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Jamur  adalah  organisme  yang  terdiri  dari  beberapa  sel,  mengandung  spora,  mempunyai  sifat  eukariotik  atau memiliki  membran  inti  sel,  dan  tidak  memiliki  klorofil  sehingga  jamur  bergantung  pada  organisme  lain  untuk mendapatkan makanan [1], [2]. Komponen makanan seperti selulosa, glukosa, lignin, protein, dan senyawa pati diperoleh  jamur dari organisme  lain dan dimanfaatkan selama proses  fotosintesis  [3].  Jamur  memiliki  berbagai jenis  yang  hampir  serupa  mulai  dari  bentuk,  ukuran,  bau,  maupun  warna.  Hal  ini  menyebabkan  kesulitan membedakan mana jamur beracun dan jamur tidak beracun. Dampak dari kurangnya informasi ini mengakibatkan terjadinya kasus keracunan jamur yang bahkan bisa berakibat fatal dan menyebabkan kematian [4].
Dalam sebuah meta-analisis tahun 2005 yang melibatkan 28.018 kasus keracunan jamur dari tahun 1951 hingga 2002 di seluruh dunia, ditemukan bahwa frekuensi laporan keracunan jamur mengalami peningkatan yang signifikan [4]. Berdasarkan laporan dari Centers for Disease Control and Prevention (CDC) pada tahun 2008, lebih dari  41.000  orang  meninggal  akibat  keracunan  jamur  yang  tidak  disengaja.  Sementara  itu,  Word  Health Organization (WHO) telah mencatat 0,346 juta kematian akibat jamur sejak tahun 2004 [5]. Dalam kurun waktu 10 tahun (2010-2020), sebanyak 76 kasus keracunan jamur liar terjadi di seluruh Indonesia. Selama periode ini, 550 orang menjadi korban dan dilaporkan 9 orang diantaranya meninggal dunia [6], [7]. Informasi kasus keracunan jamur  yang  terdeteksi  berasal  dari  5  wilayah  besar  yaitu  Sumatera,  Jawa,  Kalimantan,  Sulawesi,  dan  Nusa Tenggara (NTB dab NTT) [7].
Korban keracunan jamur yang meninggal antara lain 3 orang dari Sumatera Selatan dan 2 orang dari Jawa Timur pada tahun 2013, lalu 1 orang dari Jawa Tengah pada tahun 2015, 2 orang dari Kalimantan Barat di tahun
2017,  dan  1  orang  dari  Jawa  Tengah  pada  tahun  2018  [7].  Berdasarkan  permasalahan  yang  sudah  dipaparkan dimana  dengan  terjadinya  peningkatan  jumlah  kasus  keracunan  jamur  telah  mendorong  pentingnya  melakukan penelitian  ini  untuk  mengklasifikasikan  jamur  beracun  dan  jamur  tidak  beracun  sebagai  upaya  peningkatan pengetahuan masyarakat tentang jamur dan dapat menghidari terjadinya kasus keracunan jamur yang mana dapat menyebabkan kematian. Pada penetian ini salah satu bidang ilmu yang bisa digunakan untuk identifikasi tersebut adalah data mining.
Data  mining  adalah  proses  penerapan  metode  tertentu  untuk  menemukan  pola  atau  informasi  menarik dalam kumpulan data [8]. Data mining  juga disebut sebagai proses  memanfaatkan penalaran pola, statistik, dan teknologi  matematika  untuk  mencari  korelasi,  pola,  dan  tren  dalam  database  besar  [9],  [10].  Beberapa  teknik tersebut dimana ini mencakup teknik deskripsi, estimasi, prediksi, klasifikasi, klastering, dan asosiasi  [10]. Pada penelitian ini, analisis data mining akan dilakukan melalui penerapan klasifikasi.
Klasifikasi  merupakan  tahapan  di  mana  data  dipetakan  ke  dalam  kelompok  atau  kelas  yang  sudah ditentukan sebelumnya, tujuannya adalah untuk mengenali pola atau fungsi yang mampu meramalkan konsep atau kelas  data  yang  labelnya  masih  belum  diketahui.  [11],  [12],  [13].  Pada  penelitian  ini,  teknik  klasifikasi dimanfaatkan  untuk  memprediksi  mana  jamur  beracun  dan  jamur  tidak  beracun.  Metode  klasifikasi  yang  akan diterapkan dalam penelitian ini melibatkan perbandingan antara dua algoritma klasifikasi, yakni algoritma C4.5 dan Modified K-Nearest Neighbor.
Algoritma  C4.5  adalah  algoritma  yang  dirancang  untuk  memisahkan  dataset  besar  menjadi  subset  yang lebih  kecil  melalui  penerapan  aturan  keputusan  yang  terstruktur  [14].  Algoritma  C4.5  digunakan  dalam pembentukan pohon keputusan (Decision Tree) [15]. Secara umum, algoritma C4.5 menunjukkan tingkat akurasi yang signifikan, sebagaimana yang terungkap dalam hasil penelitian yang dilakukan oleh Anida Nirwana, Amril Mutoi  Siregar,  dan  Rahmat  dengan  judul  “Klasifikasi  Permasalahan  Kredit  Macet  Pada  Bank  Menggunakan Algoritma Decision Tree C4.5” dengan memperoleh hasil nilai accuracy sebesar 99,9753%, nilai untuk precision sebesar 100%, recall sebesar 99,8%, dan f-measure sebesar 99,9% [16].
Dalam penelitian berikutnya yang dilakukan oleh Nurfazriah Attamami, Agung Triyudi, dan Rima Tamara Aldisa yang berjudul "Analisis Performa Algoritma Klasifikasi Naïve Bayes dan C4.5 untuk Prediksi Penerima Bantuan  Jaminan  Kesehatan,"  menyimpulkan  bahwa  Algoritma  C4.5  berhasil  mencapai  tingkat  akurasi  yang sangat tinggi, sebesar 99,04%, sementara algoritma Naïve Bayes mencapai tingkat akurasi sebesar 92,97%.[17]. Sementara itu algoritma Modified K-Nearest Neighbor (MKNN) merupakan hasil pengembangan dari algoritma K-Nearest Neighbor (KNN), yang melibatkan penambahan proses validasi pada data pelatihan dan penghitungan nilai weight voting untuk menentukan bobot perhitungan [18], [19].
Penelitian  yang  menerapkan  algoritma  Modified  K-Nearest  Neighbor  (MKNN)  telah  diteliti  oleh  Reza Chaidir, Hardian Oktavianto, dan Reni Umilasari dalam penelitian berjudul "Implementasi Algoritma  Modified K-Nearest Neighbor  (MKNN) Untuk Klasifikasi  Penerima Dana Bantuan COVID-19". Penelitian  ini  mencapai tingkat akurasi sekitar 94,92%, presisi sekitar 90,48%, dan recall sekitar 95% [20]. Penelitian yang dilakukan oleh Hadi Dwi Abdullah Hamid, Nurul Hidayat, dan Ratih Kartika Dewi dalam penelitian mereka mengenai Algoritma Modified  K-Nearest Neighbor (MKNN)  berjudul  "Diagnosis Penyakit Tanaman Cabai Menggunakan  Modified K-Nearest  Neighbor  (MKNN)"  menyimpulkan  bahwa  pada  K=5,  tingkat  akurasi  yang  dicapai  adalah  94%. Sementara  itu,  untuk  K=8,  akurasi  mencapai  92%.  Pada  uji  coba  dengan  K=11  dan  K=14,  didapatkan  tingkat akurasi sebesar 88%. [21].
Selanjutnya  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Bertho  Erizal,  Martaleti  Bettiza,  Alena  Uperiati  berjudul “Pebandingan  Algoritma Modified K-Nearest Neighbor dan Naïve Bayes untuk Klasifikasi Data Rekam Medis Berdasarkan ICD-10 (Studi Kasus: RSUD Ahmad Tabib Kota Tanjungpinang)" berhasil mencapai tingkat akurasi sekitar 70% pada Modified K-Nearest Neighbor, sementara Naïve Bayes mencapai 72%. Hasil ini diperoleh dari uji coba ketiga dengan melibatkan 89 data uji dan 365 dataset [22].
Pada  penelitian  ini,  menggunakan  dataset  jamur  yang  diperoleh  dari  situs  Kaggle.com.  Pada  dataset  ini mempunyai  23 atribut dengan total  data sebanyak  8124 data dimana  mencakup dua kelas,  yaitu  jamur beracun (poison)  sebanyak  3916  data  dan  jamur  tidak  beracun  (edible)  sebanyak  4208  data.  Dengan  membandingkan algoritma klasifikasi, dapat mengukur peforma kinerja dari algoritma-algoritma tersebut untuk menentukan mana hasil dari algoritma yang lebih baik. Pada penelitian ini akan melakukan perbandingan antara algoritma C4.5 dan Modified  K-Nearest  Neighbor  (MKNN)  mengenai  klasifikasi  jamur  dimana  hasil  yang  ingin  dicapai  dari perbandingan kedua algoritma tersebut adalah untuk mengukur nilai akurasi, presisi, recall, dan f1-score.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi  penelitian  adalah  serangkaian  langkah-langkah  yang  menghubungkan  konsep-konsep  yang  akan diamati  dan  diteliti  melalui  penelitian  yang  sedang  dilaksanakan.  Pada  bagian  ini,  akan  dijelaskan  mengenai tahapan-tahapan yang diterapkan dalam penelitian ini. Tahapan penelitian dapat ditemukan dalam ilustrasi pada gambar 1 berikut:
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7052
Gambar 1. Tahapan Metodologi Penelitian
Pada gambar 1 diatas, tahapan penelitian ini dimulai dengan  mencari studi pustaka dari sumber referensi yang akurat, kemudian dilakukan pengumpulan data. Setelah data didapat  maka dilakukan tahap preprocessing dimana  pada  penelitian  ini  menggunakan  dua  tahapan  yaitu  data  cleaning  dan  data  transformation.  Kemudian dilanjutkan dengan menormalisasikan data. Setelah data dinormalisasi, maka dilakukan klasifikasi algoritma C4.5 dan algoritma Modified K-Nearest Neighbor (MKKN). Terakhir dilakukan tahapan pengujian dan evalusasi.

## 2.1 Studi Pustaka
Dalam tahap ini, dilakukan studi pustaka untuk menghimpun berbagai referensi terkait dengan topik penelitian. Referensi ini dapat diperoleh dari berbagai sumber seperti buku, jurnal, dan tugas akhir sebelumnya yang relevan dengan  fokus  penelitian.  Proses  ini  dimaksudkan  untuk  memperkaya  dasar  argumen  yang  disajikan  dengan merujuk pada teori-teori yang telah diajukan oleh ahli-ahli yang berkompeten.

## 2.2 Pengumpulan Data
Data yang digunakan pada penelitian ini berasal dari dataset jamur yang diperoleh dari situs Kaggle.com. Jumlah total data yang terdapat dalam dataset ini mencapai 8124, yang terbagi menjadi dua kelas, yakni jamur beracun (poison)  sebanyak  3916  data  dan  jamur  tidak  beracun  (edible)  sebanyak  4208  data.  Dataset  ini  terdiri  dari  23 atribut,  meliputi  cap-shape,  cap-surface,  cap-color,  gill-attachment,  stalk-surface-below-ring,  stalk-shape,  ring- number,  veil-type,  gill-spacing,  stalk-root,  stalk-surface-above-ring,  stalk-color-below-ring, veil-color, gill-size, stalk-color-above-ring, odor, bruises%3f, ring-type, gill-color, spore-print-color, population, habitat, dan class.

## 2.3 Preprocessing
Data  yang  terkumpul  akan  mengalami  tahap  preprocessing,  yang  melibatkan  data  cleaning  dan  data transformation. Proses data cleaning dalam penelitian ini bertujuan untuk mengatasi data yang hilang atau kosong dengan  menggunakan  metode  modus,  yaitu  nilai  yang  paling  sering  muncul  karena  data  bersifat  objek (kategorikal).  Mengingat  data  bersifat  objek,  dilakukan  pula  data  transformation,  di  mana  data  yang  semula bersifat objek diubah menjadi bentuk numerik.

## 2.4 Normalisasi Data
Normalisasi  merupakan  teknik  yang  penting  dalam  pengolahan  data  yang  bertujuan  untuk  menyamakan  skala nilai-nilai  atribut  agar  berada  dalam  rentang  tertentu.  Dalam  penelitian  ini,  penerapan  normalisasi  Min-Max digunakan.  Normalisasi  Min-Max  bertujuan  untuk  mengubah  rentang  nilai  atribut  sehingga  nilainya  berada  di antara 0 dan 1. Adapun perhitungan dari normalisasi min-max ditunjukkan pada rumus berikut [23]:
x n = x 0 −x min x max −x min (1)
Dimana: x n
= Nilai atribut x yang akan dinormalisasi x 0 = Nilai asli dari atribut x
x min = Nilai terkecil pada atribut
x max = Nilai terbesar pada atribut

## 2.5 Algoritma C4.5
Algoritma C4.5  merupakan  metode yang dirancang untuk  mengelompokkan dataset besar  menjadi  subset  yang lebih kecil melalui penerapan aturan keputusan yang terstruktur [14]. Algoritma ini digunakan untuk menciptakan struktur  pohon  keputusan  yang  mudah  dimengerti,  dapat  diadaptasi  dengan  mudah,  dan  menarik  karena  dapat direpresentasikan  dalam  bentuk  gambar  [24].  Proses  perhitungan  algoritma  ini  melibatkan  beberapa  tahapan, dimulai dengan penentuan  nilai entropy, kemudian  menetapkan nilai gain. Struktur pohon keputusan  kemudian dibangun berdasarkan hasil perhitungan ini [25]. Tahapan-tahapan dalam perancangan sebuah pohon keputusan menggunakan algoritma C4.5 yaitu [11]: a. Mempersiapkan data training
b. Melakukan perhitungan entropy, dimana entropy digunakan sebagai indikator tingkat ketidakpastian, terutama dalam konteks variasi pilihan terkait dengan nilai atribut tertentu. Semakin besar nilai entropy maka semakin besar pula perbedaan pilihan (ketidakpastian). Untuk menghitung entropy dapat dilakukan dengan rumus berikut :
Entropy (S) =   − ∑ p i ∗ log 2 p i n i=1 (2)
Dimana :
S =
Himpunan kasus
n = Jumlah Partisi S p i = Proposi Si terhadap S
c. Melakukan perhitungan gain, yang merupakan langkah dalam pemilihan atribut untuk menentukan akar pada pohon keputusan. Proses ini melibatkan perhitungan nilai pada gain untuk setiap atribut, dan atribut dengan nilai gain tertinggi akan dipilih sebagai akar pertama. Berikut adalah rumus perhitungan gain :
Gain (S, A) =   − ∑ |S i | |S| = Entropy(S i ) n i=1 (3)
Dimana : S = Himpunan kasus A = Atribut
n = Jumlah partisi atribut A |Si|  = Jumlah kasus pada partisi ke-i |S| = Jumlah kasus dalam himpunan S
d. Ulangi langkah kedua dan ketiga secara berulang sampai semua cabang memiliki kelas yang sama. Proses percabangan akan berhenti jika:
1. Semua kasus di simpul (node) n memiliki kelas yang sama.
2. Pada skenario terpartisi, tidak ada lagi variabel independen yang tersisa.
3. Tidak ada cabang yang memiliki kasus kosong.
2.6 Algoritma Modified K-Nearest Neighbor
Algoritma  Modified  K-Nearest  Neighbor  (MKKN)  merupakan  penyempurnaan  dari  algoritma  K-Nearest Neighbor (KNN). Dalam MKKN, disertakan langkah validasi tambahan pada data pelatihan serta penghitungan nilai  weight voting untuk menentukan bobot perhitungan. [18], [19]. Berikut adalah tahapan dalam perhitungan klasifikasi Modified K-Nearest Neighbor (MKKN) [22]:
a. Menghitung jarak antara data training menggunakan Euclidean dengan rumus berikut:
d (x, y) =   √∑ (x i − y i ) 2 n i=1 (4)
Keterangan: d (x,y)= Jarak Euclidean data x dengan data y xi     = Nilai atribut ke-i dari data x yi = Nilai atribu ke-i dari data y
b. Validitas digunakan sebagai tambahan informasi tentang data dan diterapkan pada variabel dalam menghitung weight voting dengan menggunakan rumus berikut:
Validity (x) = 1 H ∑ s (label(x), label(N i (x))) n i=1 (5)
Keterangan: H = Jumlah titik terdekat Label(x)         = Kelas x Label(Ni(x))  = Label kelas titik terdekat x
c. Weight voting (nilai bobot) digunakan untuk memberi nilai bobot yang dilakukan pada setiap data testing dengan berikut:
W (x) =  Validity (x) 1 d+∝ (6)
Keterangan : W(x) = Perhitungan weight voting
Validity(x) = Nilai Validity d
= Jarak Euclidean
∝ = Regular smoothing akan menggunakan nilai 0.5

## 2.7 Pengujian dan Evaluasi
Pada penelitian  ini,  pengujian dilakukan dengan  menerapkan Confusion  Matrix.  Confusion Matrix  adalah  hasil eveluasi  berbasis tabel dari klasifikasi  data mining. Bentuk umum  Confusion Matrix  dapat  dilihap pada tabel 1 berikut [26]:

## Tabel 1. Tabel Confusion Matrix
Kelas Prediksi Positif  Negatif Kelas Sebenarnya Posistif TP FN Negatif FP TN
Keterangan :
TP    : Data bernilai positif pada kelas sebenarnya diprediksi sebagai data bernilai positif FN    : Data bernilai positif pada kelas sebenarnya tapi diprediksi sebagai data bernilai negatif FP     : Data bernilai negatif pada kelas sebenarnya tapi diprediksi sebagai data bernilai positif TN    : Data bernilai negatif pada kelas sebenarnya diprediksi sebagai data bernilai negatif
Berdasarkan tabel 1 diatas, pengukuran kinerja Confusion Matrix memiliki empat istilah yaitu True Positive (TP), False Negative (FN), False Positive (FP), dan True Negative (TN). Hasil evaluasi dalam penelitian ini dimana akan membandingkan hasil akurasi, presisi, recall, dan f1-score dari klasifikasi algoritma C4.5 dan  Modified K- Nearest Neighbor (MKKN). Rumus perhitungan akurasi, presisi, recall, dan f1-score yaitu sebagai berikut [5]: a. Akurasi dengan rumus berikut:
Accuracy = TP+TN TP+TN+FP+FN (7)
Keterangan :
TP    : Data bernilai positif pada kelas sebenarnya diprediksi sebagai data bernilai positif FN    : Data bernilai positif pada kelas sebenarnya tapi diprediksi sebagai data bernilai negatif FP     : Data bernilai negatif pada kelas sebenarnya tapi diprediksi sebagai data bernilai positif TN    : Data bernilai negatif pada kelas sebenarnya diprediksi sebagai data bernilai negatif b. Presisi dengan rumus berikut:
Precision = TP TP+FP
(8)
Keterangan :
TP     : Data bernilai positif pada kelas sebenarnya diprediksi sebagai data bernilai positif FP     : Data bernilai negatif pada kelas sebenarnya tapi diprediksi sebagai data bernilai positif c. Recall dengan rumus berikut:
Recall = TP TP+FN
(9)
Keterangan :
TP    : Data bernilai positif pada kelas sebenarnya diprediksi sebagai data bernilai positif FN    : Data bernilai positif pada kelas sebenarnya tapi diprediksi sebagai data bernilai negatif d. F1-Score dengan rumus berikut:
F1 − Score = 2 ∗ Precision ∗ Recall
Precision + Recall
(10)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengolahan Data
Pada tahap  ini, dilakukan persiapan data awal  yang diperoleh dari situs Kaggel.com. Dataset  yang diambil dari situs tersebut digunakan sebagai sumber informasi dalam penelitian ini. Data yang digunakan mencakup informasi
tentang jamur dengan total 23 atribut. Beberapa atribut tersebut meliputi: cap-shape, cap-surface, cap-color, gill- attachment,  stalk-surface-below-ring,  stalk-shape, ring-number, veil-type, gill-spacing,  stalk-root,  stalk-surface- above-ring, stalk-color-below-ring, veil-color, gill-size, stalk-color-above-ring, odor, bruises%3f, ring-type, gill- color, spore-print-color, population, habitat, dan class. Jumlah data dalam dataset jamur ini mencapai 8124, yang terdiri  dari  dua  kelas,  yaitu  jamur  beracun  (poison)  sebanyak  3916  dataset  dan  jamur  tidak  beracun  (edible) sebanyak 4208 dataset. Detail data jamur penelitian tersedia dalam tabel 2 berikut:
Tabel 2. Dataset Penelitian
cap-shape  cap-surface  cap-color  …  spore-print-color  population habitat class
1 convex smooth brown … black scattered urban poison 2 convex smooth yellow ...
brown numerous gresses edible 3 bell smooth white ... brown numerous meadow edible 4 convex scaly white … black scattered urban poison 5 convex smooth gray … brown abudant gresses edible 6 convex scaly yellow
… black numerous gresses edible 7 bell smooth white … black numerous meadow edible 8 bell scaly white
… brown scattered meadow edible 9 convex scaly white … black several gresses poison 10 bell smooth yellow
… black scattered meadow edible … … … … … … … … … 8115 flat scaly cinnamn … white cluseted woods poison 8116 convex smooth brown
… orange
several leaves edible 8117 knibbed scaly brown
… white several leaves poison 8118 knibbed smooth red … white several woods poison 8119 knibbed scaly brown … white several woods poison 8120 knibbed smooth brown
… buff cluseted leaves edible 8121 convex smooth brown
… buff several leaves edible 8122 flat smooth brown … buff cluseted leaves edible 8123 knibbed scaly brown
… white several leaves poison 8124 convex smooth brown
… orange cluseted leaves edible
Pada  tabel  2  diatas,  ditunjukan  dataset  jamur  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  dimana  dataset  akan dilakukan  tahap  preprocessing  data  agar  dapat  dilakukan  perhitungan  klasifikasi.  Preprocessing  yang  dipakai dalam penelitian ini terbagi atas dua tahap yaitu cleaning data dan transformation data. Pentingnya cleaning data dalam penelitian ini sangatlah signifikan.  Cleaning data merupakan tahap pembersihan data terhadap nilai yang kosong,  tidak  lengkap,  mising  value,  serta  melakukan  balance  pada  data  yang  unbalance  untuk  meningkatkan efisien dalam melakukan pengolahan data dan pengurangi tinggat error yang belih rendah. Data yang bersih dan terstruktur merupakan aspek yang krusial dalam memastikan validitas hasil penelitian. Pada proses cleaning data, terdapat 2480 dataset yang missing value. Sehingga dilakukan cleaning data dengan menerapkan modus yaitu nilai yang sering muncul untuk mengisi nilai-nilai yang mengalami missing value.
Kemudian  dilakukan  transformation  data  yang  mana  merupakan  proses  mengubah  data  dalam  kategori tertentu.  Transformation  data  yang  diterapkan  pada  penelitian  ini  menggunakan  teknik  label  encoding  yang merupakan teknik pra-pemrosesan yang digunakan untuk mengubah nilai yang data yang awalnya berupa katagori (objek) menjadi data numerik agar dapat melakukan perhitungan klasifikasi. Dataset jamur yang sudah dilakukan transformation data dapat dilihat pada tabel 3 berikut:
Tabel 3. Transformasi Data
cap-shape  cap-surface  cap-color  …  spore-print-color  population  habitat class 1 2 3 0 … 0 3 4 poison 2 2 3 9 … 1 2 0 edible 3 0 3 8 … 1 2 2 edible 4 2 2 8 … 0 3 4 poison 5 2 3 3 … 1 0 0 edible … … … … … … … … … 8120 4 3 0 … 2 1 1 edible 8121 2 3 0 … 2 4 1 edible 8122 3 3 0 … 2 1 1 edible 8123 4 2 0 … 7 4 1 poison 8124 2 3 0 … 5 1 1 edible
Berdasarkan tabel 3 diatas, dimana menampilkan  hasil pada dataset  jamur  dengan  jumlah data sebanyak 8124  data  yang  sudah  dilakukan  transformation  data.  Setelah  melakukan  transformation  data  maka  tahap
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7052
selanjutkan akan dilakukan normalisasi data. Pada penelitian akan menggunakan normalisasi min-max, dimana ini mengubah menjadi nilai minimal dan maksimal. Nilai minimal yang digunakan adalah 0 dan nilai maksimal yang digunakan adalah 1. Berikut merupakan contoh dari perhitungan normaliasi min-max pada atribut cap-shape. Diketahui : x 0 = 2 x min = 0 x max = 5 x n = x 0 −x min x max −x min x n = 2−0 5−0 x n =  0.4
Dari contoh perhitungan manual normalisasi min-max pada salah satu atribut jamur yaitu cap-shape diatas, dimana  menghasilkan  nilai  atribut  yaitu  0,4.  Kemudian  dilanjutkan  proses  normalisasi  min-max  keseluruhan atribut pada dataset jamur sehingga dihasil pada perhitungan dari normalisasi data pada tabel 4:
Tabel 4. Normalisasi Data
cap-shape  cap-surface  cap-color  …  spore-print-color  population  habitat class 1 0.4 1.0 0.0 … 0.0 0.6 0.6 poison 2 0.4 1.0 1.0 … 0.1 0.4 0.0 edible 3 0.0 1.0 0.8 … 0.1 0.4 0.3 edible 4 0.4 0.6 0.8 … 0.0 0.6 0.6 poison 5 0.4 1.0 0.3 … 0.1 0.0 0.0 edible … … … … … … … … … 8120 0.8 1.0 0.0 … 0.3 0.2 0.2 edible 8121 0.4 1.0 0.0 … 0.3 0.8 0.2 edible 8122 0.6 1.0 0.0 … 0.3 0.2 0.2 edible 8123 0.8 0.6 0.0 … 0.9 0.8 0.2 poison 8124 0.4 1.0 0.0 … 0.6 0.2 0.2 edible
Pada tabel 4 diatas, dimana merupakan hasil dari dilakukannnya proses normalisasi data. Dengan dilakukan normalisasi data dengan menerapkan teknik normalisasi  min-max akan mengubah rentang nilai atribut sehingga nilainya berada di antara 0 hingga 1. Kemudian dari jumlah data jamur sebanyak 8124 dataset, data dibagi menjadi dua dengan persentase 80% data training dan 20% data testing. Dimana 80% dari jumlah data 8124 diperoleh data training sebanyak 6499 dataset dan 20% dari jumlah data 8124 diperoleh data testing sebanyak 1625 dataset. Dari data yang diperoleh selanjutnya akan dilakukan perhitungan  klasifikasi algoritma C4.5 dan Modified K-Nearest Neighbor  (MKKN)  untuk  memperoleh hasil akurasi, presisi, recall, dan  f1-score dari  masing-masing algoritma tersebut, dimana hasil ini akan dilakukan perbandingan.

## 3.2 Pengujian dan Pemodelan

## 3.2.1 Algoritma C4.5
Dalam  tahap  ini,  data  pelatihan  diolah  menerapkan  algoritma  C4.5  dengan  tujuan  dapat    menghasilkan  model aturan  yang  akan  membentuk  struktur  pohon  keputusan.  Tahap  awal  dalam  pembentukan  pohon  keputusan melibatkan penghitungan jumlah kelas jamur dan total  entropy untuk keseluruhan dataset. Setelah mendapatkan nilai  total  entropy,  langkah  berikutnya  adalah  menghitung  nilai  entropy  dan  gain  dari  setiap  atribut.  Nilai  gain tertinggi akan menentukan akar dari pohon keputusan. Terakhir, dilakukan proses berulang-ulang sampai semua atribut memiliki kelas yang sama. Berikut pohon keputusan yang ditunjukkan pada gambar 2 dibentuk dari hasil perhitungan.
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7052
Berdasarkan gambar 2 dapat dilihat pohon keputusan yang dihasilkan menunjukan node akar adalah odor. Meskipun pada awalnya terdapat 23 atribut, dimana setelah dilakukan pehitungan model algoritma C4.5 terdapat atribut paling berpengaruh yaitu: odor, spore-print-color, habitat, cap-color, dan gill-size. Model atau aturan ini nantinya akan digunakan untuk memprediksi data baru.

## 3.2.2 Algoritma Modified K-Nearest Neighbor (MKNN)
Dalam tahap  ini,  sejumlah eksperimen dibuat  untuk  mencapai  variasi  hasil  akurasi. Pengujian akan  melibatkan penggunaan 10 nilai K yang berbeda untuk menentukan K yang optimal. Nilai-nilai K yang diuji antara lain: K=10, K=20,  K=30,  K=40,  K=50,  K=60,  K=70,  K=80,  K=90,  dan  K=100.  Hasil  akurasi  untuk  setiap  nilai  K  dapat ditemukan dalam tabel 5 berikut:

## Tabel 5. Hasil Peforma Nilai K
Berdasarkan tabel diatas dapat dilihat bahwa pada saat dilakukan pengujian, tingkat akurasi tergantung pada nilai  K  yang  digunakan.  Pada  K=10,  ditemukan  bahwa  akurasi  mencapai  96,62%,  namun  terjadi  penurunan menjadi  85,11%  saat  K=20.  Pengujian  dengan  K=30  juga  menghasilkan  akurasi  sebesar  85,05%.  Selanjutnya, pada  rentang  nilai  K  antara  40  hingga  100,  akurasi  menurun  drastis  menjadi  68,31%.  Maka  dapat  ditarik kesimpulan bahwa semakin besar nilai K maka kinerja model menurun. Hal menarik terjadi saat K=10, di mana tidak hanya akurasi yang tinggi, tetapi juga nilai presisi, recall, dan f1-score menunjukkan performa yang lebih baik daripada nilai K yang lain. Oleh karena itu, penelitian ini akan menggunakan nilai K=10 sebagai pembanding dengan algoritma C4.5.

## 3.3 Evaluasi
Tahap eveluasi ini dilakukan untuk mengevaluasi kinerja kedua model algoritma klasifikasi yang digunakan pada penelitian  ini,  dimana  dilakukan  perbandingan  hasil  prediksi.  Perhitungan  Confusion  Matrix  yang  digunakan dalam penelitian ini melibatkan hasil akurasi, presisi, recall, dan f1-score. Pada penelitian ini dilakukan percobaan perbandingan data training dan data testing sebanyak tiga kali dengan rasio perbandingan yaitu 80:20, 70:30, dan 60:40. Selanjutnya, akan dijelaskan hasil Confusion Matrix dari algoritma C4.5 dan Modified K-Nearest Neighbor (MKNN). Implementasi model algoritma C4.5 menggunakan perbandingan data training dan data testing sebanyak 80:20 menghasilkan Confusion Matrix sebagaimana terlihat pada gambar 3 di bawah ini:
Gambar 3. Confusion Matrix Algoritma C4.5
Berdasarkan  ilustrasi  pada  gambar  3  di  atas,  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  Confusion  Matrix  dari algoritma C4.5 dengan menggunakan 1625 data uji menunjukkan hasil sebagai berikut: 483 data dengan prediksi yang tepat  sebagai kelas  jamur beracun (poison), sementara hanya 24 data yang salah diprediksi sebagai  jamur beracun (poison). Selain itu, 1118 data tepat diprediksi sebagai jamur tidak beracun (edible), dan tidak ada data yang  salah  diprediksi  sebagai  jamur  tidak  beracun  (edible).  Eksperimen  ini  dilakukan  dalam  kerangka
Nilai K Akurasi Presisi Recall F1-Score 10 96,62% 96,69% 96,62% 96,57% 20 85,11% 87,13% 85,11% 83,66% 30 85,05% 87,09% 85,05% 83,58% 40 68,31% 47,23% 68,31% 55,84% 50 68,31% 47,23% 68,31% 55,84% 60 68,31% 47,23% 68,31% 55,84% 70 68,31% 47,23% 68,31% 55,84% 80 68,31% 47,23% 68,31% 55,84% 90 68,31% 47,23% 68,31% 55,84% 100 68,31% 47,23% 68,31% 55,84%
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7052
perbandingan antara data pelatihan dan data uji, dengan rasio 80:20, 70:30, dan 60:40. Hasilnya dinilai berdasarkan nilai akurasi, presisi, recall, dan f1-score. dimana dapat dilihat pada tabel 6 di bawah ini:
Tabel 6. Hasil Peforma Algoritma C4.5
Performa Algoritma C4.5 Algoritma C4.5 Perbandingan  Akurasi Presisi Recall F1-Score 80:20:00 98,52% 98,55%  98,52% 98,51% 70:30:00 93,60% 93,58%  93,60% 93,44% 60:40:00 87,20% 86,98%  87,20% 86,26%
Pada tabel diatas didapatkan hasil dari peforma algoritma C4.5 yang mana pada rasio perbandingan 80:20 memperoleh  hasil  akurasi sebesar  98,52%, presisi  sebesar 98,55%, recall  sebesar 98,52%, dan f1-score sebesar 98,51%. Pada rasio perbandingan 70:30 memperoleh hasil akurasi sebesar 93,60%, presisi sebesar 93,58%, recall sebesar 93,60%, dan f1-score sebesar 93,44%. Pada rasio perbandingan 60:40 memperoleh  hasil akurasi sebesar 87,20%, presisi sebesar 86,98%, recall sebesar 87,20%, dan f1-score sebesar 86,26%.
Hasil  dari  menerapkan  model  algoritma  Modified  K-Nearest  Neighbor  (MKNN)  menggunakan perbandingan data training dan data testing sebanyak 80:20 menghasilkan Confusion Matrix seperti yang terlihat dalam ilustrasi pada gambar 4 di bawah ini:
Gambar 4. Confusion Matrix Algoritma Modified K-Nearest Neighbor (MKNN)
Dari gambar di atas, dapat disimpulkan bahwa melalui penerapan algoritma Modified K-Nearest Neighbor (MKNN) dengan  menggunakan 1625 data uji, terdapat 458 data yang berhasil diprediksi dengan benar sebagai kelas jamur beracun (poison). Selain itu, 49 data diprediksi secara keliru sebagai kelas jamur beracun (poison). Sebanyak 1112 data berhasil diprediksi dengan benar sebagai kelas jamur tidak beracun (edible), namun terdapat 6 data yang salah diprediksi sebagai kelas tidak beracun (edible). Pada percobaan perbandingan data training dan data testing dengan rasio perbandingan yaitu 80:20, 70:30, dan 60:40 dimana hasil nilai akurasi, presisi, recall, dan f1-score dapat dilihat pada tabel 7 di bawah ini.:
Tabel 7. Hasil Peforma Algoritma Modified K-Nearest Neighbor (MKNN)
Performa Algoritma  Modified K-Nearest Neighbor (MKNN)
Algoritma  MKNN Perbandingan  Akurasi Presisi Recall F1-Score 80:20:00 96,62% 96,69%  96,62% 96,57% 70:30:00 78,18% 82,00%  78,18% 71,33% 60:40:00 80,86% 80,45%  80,86% 77,25%
Pada tabel diatas didapatkan hasil dari peforma algoritma Modified K-Nearest Neighbor (MKNN) dimana pada  rasio  perbandingan  80:20  berhasil  mendapatkan  tingkat  akurasi  sekitar  96,62%,  dengan  presisi  mencapai 96,69%,  recall  sekitar  96,62%,  dan  f1-score  sekitar  96,57%.  Pada rasio  perbandingan  70:30  memperoleh  hasil akurasi sebesar 78,18%, presisi sebesar 82,00%, recall sebesar 78,18%, dan f1-score sebesar 71,33%. Pada rasio perbandingan 60:40 memperoleh nilai akurasi sebesar 80,86%, presisi sebesar 80,45%, recall sebesar 80,86%, dan f1-score sebesar 77,25%.
Berdasarkan perhitungan yang telah dilakukan, diperoleh perbandingan hasil kinerja antara algoritma C4.5 dan  Algoritma  Modified  K-Nearest  Neighbor  (MKNN)  dalam  hal  hasil  akurasi,  presisi,  recall,  dan  f1-score. Rincian hasil perbandingan ini dapat ditemukan dalam tabel 8 berikut:
Tabel 8. Perbandingan Peforma Algoritma C4.5 dan Algoritma Modified K-Nearest Neighbor (MKNN)
Algoritma  Akurasi Presisi Recall F1-Score C4.5 98,52% 98,55%  98,52% 98,51%
Algoritma  Akurasi Presisi Recall F1-Score MKNN 96,62% 96,69%  96,62% 96,57%
Berdasarkan  perbandingan  performa,  terlihat  bahwa  algoritma  C4.5  mencapai  nilai  akurasi  yang  lebih tinggi,  yakni  sekitar  98,52%,  sedangkan  Algoritma  Modified  K-Nearest  Neighbor  (MKNN)  memperoleh  nilai akurasi sekitar 96,62%. Dalam  hal presisi, algoritma C4.5  juga  menunjukkan performa  yang  lebih  baik dengan nilai  sekitar  98,55%,  sementara  Algoritma  Modified  K-Nearest  Neighbor  (MKNN)  mencapai  presisi  sekitar 96,69%. Pada recall, algoritma C4.5 memperoleh nilai sekitar 98,52%, sedangkan Algoritma Modified K-Nearest Neighbor  (MKNN)  mendapatkan  recall  sekitar  96,62%.  Sementara  pada  f1-score,  algoritma  C4.5  meraih  nilai sekitar  98,51%,  sedangkan  Algoritma  Modified  K-Nearest  Neighbor  (MKNN)  memperoleh  f1-score  sekitar 96,57%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian, dapat disimpulkan bahwa perbandingan kinerja antara algoritma C4.5 dan Modified K-Nearest Neighbor (MKNN) dalam melakukan klasifikasi jamur menunjukkan bahwa algoritma C4.5 memiliki performa lebih unggul. Penilaian kinerja dilakukan dengan membandingkan akurasi, presisi, recall, dan f1-score dari kedua algoritma tersebut. Meskipun kedua algoritma mampu menghasilkan model klasifikasi dengan tingkat akurasi di atas 90%, algoritma C4.5 memperoleh hasil yang lebih baik dibandingkan dengan Modified K-Nearest Neighbor (MKNN). Dalam penelitian ini, algoritma C4.5 berhasil memperoleh tingkat akurasi sebesar 98,52%, presisi sebesar 98,55%, recall sebesar 98,52%, dan f1-score sebesar 98,51%. Sebaliknya, algoritma Modified K- Nearest  Neighbor  (MKNN)  dengan  menggunakan  nilai  K=10  meraih  tingkat  akurasi  sebesar  96,62%,  presisi sebesar 96,69%, recall sebesar 96,62%, dan  nilai  f1-score sebesar 96,57%. Dari total 1625 data  jamur  beracun (poison) dan jamur tidak beracun (edible), algoritma C4.5 berhasil mengklasifikasikan 1602 data dengan benar, sedangkan  algoritma  Modified  K-Nearest  Neighbor  (MKNN)  berhasil  mengklasifikasikan  1570  data  dengan benar. Algoritma C4.5 juga berhasil mengurangi jumlah atribut dari 23 menjadi 5. Hal ini menyebabkan model klasifikasi algoritma C4.5 menjadi lebih sederhana dalam hal kompleksitas perhitungan. Sebaliknya, Modified K- Nearest Neighbor (MKNN) mencapai kinerja yang bagus dengan memakai nilai K=10. Dari hasil penelitian ini, dapat disimpulkan bahwa algoritma C4.5 lebih efektif untuk melakukan klasifikasi data jamur.

## REFERENCES
[1] Y. Suryani, O. Taupiqurrahman, and Y. Kulsum, Mikologi, 1st ed. Padang: PT. Freeline Cipta Granesia, 2020.
[2] K. Tangah et al., “Identifikasi Keanekaragaman Jamur Makroskopis di Daerah Lubuk,” no. 2006, pp. 832–841, 2023.
[3] K.  Nurfitri,  A.  D.  Pradana,  and  I.  Widaningrum,  “PENERAPAN  ALGORITMA  PRINCIPAL  COMPONENT ANALYSIS (PCA) DAN K-NEAREST NEIGHBORS (KNN) PADA KLASIFIKASI,” vol. x, pp. 1–19, 2021.
[4] R. Hayami, Soni, and I. Gunawan, “Klasifikasi Jamur Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” J. CoSciTech (Computer Sci. Inf. Technol., vol. 3, no. 1, pp. 28–33, 2022, doi: 10.37859/coscitech.v3i1.3685.
[5] M. R. Al Aziz, M. T. Furqon, and L. Muflikhah, “Klasifikasi Jamur Dapat Dimakan atau Beracun Menggunakan Naïve Bayes dan Seleksi Fitur berbasis Association Rule Mining,” vol. 6, no. 8, pp. 3948–3955, 2022, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[6] I. P. Putra, “Kasus keracunan Inocybe sp. di Indonesia,” Pros. Semin. Nas. Biol., no. September, pp. 148–153, 2020.
[7] I. P. Putra, “Kasus-Kasus Keracunan Jamur Liar Di Indonesia,” J. Ekol. Kesehat., vol. 20, no. 3, pp. 215–230, 2022, doi: 10.22435/jek.v20i3.4943.
[8] Yuli Mardi, “Data Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5,” J. Edik Inform., vol. 2, no. 2, pp. 213–219, 2019.
[9] H. Rofiq,  K. C. Pelangi, and  Y.  Lasena, “Penerapan Data Mining  Untuk Menentukan Potensi Hujan Harian  Dengan Menggunakan Algoritma K Nearest Neighbor (KNN),” J. Manaj. Inform. dan Sist. Inf., vol. 3, no. 1, pp. 8–15, 2020, [Online]. Available: http://mahasiswa.dinus.ac.id/docs/skripsi/jurnal/19417.pdf
[10]  D.  Ardiansyah,  “Algoritma  C4.5  Untuk  Klasifikasi  Calon  Peserta  Lomba  Cerdas  Cermat  Siswa  Smp  Dengan Menggunakan Aplikasi Rapid Miner,” J. Inkofar, vol. 1, no. 2, pp. 5–12, 2019, doi: 10.46846/jurnalinkofar.v1i2.29.
[11]  P. B. N. Setio, D. R. S. Saputro, and Bowo Winarno, “Klasifikasi Dengan Pohon Keputusan Berbasis Algoritme C4.5,” Prism. Pros. Semin. Nas. Mat., vol. 3, pp. 64–71, 2020.
[12]  D. Marlina and M. Bakri, “Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Transaksi Nasabah Dengan Algoritma C4.5,” J. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 2, no. 1, pp. 23–28, 2021.
[13]  I. Agustin, Y. Novia Nasution, and D. Wasono, “Klasifikasi Batubara Berdasarkan Jenis Kalori Dengan Menggunakan Algoritma  Modified  K-Nearest  Neighbor  (Studi  Kasus :  PT.Pancaran  Surya  Abadi)  Classification  Of  Coal  Based  On Calorie Type Using Modified K-Nearest Neighbor Algorithm (Case Study: PT.Pancara,” J. EKSPONENSIAL, vol. 10, no. 1, pp. 73–80, 2019.
[14]  E. F. Ginting, K. Ibnutama, and S. Kusnasari, “Aplikasi Cerdas Membantu Orang Tua Meningkatkan Kecerdasan Anak Dalam Pembelajaran Online Pandemi Covid -19 Dengan Algoritma C4.5.,” J. Sist. Komput. dan Inform., vol. 3, no. 2, p. 147, 2021, doi: 10.30865/json.v3i2.3620.
[15]  K. Aidi Saputra, J. Tata Hardinata, M. Ridwan Lubis, S. Retno Andani, and I. Syahputra Saragih, “Klasifikasi Algoritma C4.5 Dalam Penerapan Tingkat Kepuasan Siswa Terhadap Media Pembelajaran Online,” Media Online), vol. 1, no. 3, pp. 113–118, 2020, [Online]. Available: https://djournals.com/klik
[16]  A. Nirwana, A. Siregar, and R. Rahmat, “Klasifikasi Permasalahan Kredit Macet Pada Bank Menggunakan Algoritma Decision Tree C4. 5,” Sci. Student J. Information, Technol. Sci., vol. 3, no. 1, pp. 43–50, 2022, [Online]. Available:
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7052
https://journal.ubpkarawang.ac.id/mahasiswa/index.php/ssj/article/view/420
[17]  N.  Attamami,  A.  Triayudi,  and  R.  T.  Aldisa,  “Analisis  Performa  Algoritma  Klasifikasi  Naive  Bayes  dan  C4.5  untuk Prediksi Penerima Bantuan Jaminan Kesehatan,” J. JTIK (Jurnal Teknol. Inf. dan Komunikasi), vol. 7, no. 2, pp. 262– 269, 2023, doi: 10.35870/jtik.v7i2.756.
[18]  F. Insani and S. Nissa, “Penerapan Genetic Modified k-Nearest Neighbor Pada Prediksi PM10 di Pekanbaru,” Komputika J. Sist. Komput., vol. 10, no. 2, pp. 153–161, 2021, doi: 10.34010/komputika.v10i2.4404.
[19]  M.  R.  W.  A.  Saputra,  “Identifikasi  Kerusakan  Mesin  Pada  Mobil  Matic  Menggunakan  Metode  Modified  K-Nearest Neighbor  (MKNN),”  J.  Smart  Teknol.,  vol.  1,  no.  1,  pp.  2774–1702,  2021,  [Online].  Available: http://jurnal.unmuhjember.ac.id/index.php/JST
[20]  R. Chaidir, H. Oktavianto, and R. Umilasari, “Implementasi Algoritma Modified K-Nearest Neighbor ( MKNN ) Untuk Klasifikasi Peneriman Dana Batuan COVID-19,” vol. 5, no. 1, pp. 38–44, 2023.
[21]  H. D. A. Hamid and Nurul Hidayat, “Diagnosis Penyakit Tanaman Cabai Menggunakan Metode Modified K- Nearest Neighbor (MKNN),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 3, no. 3, pp. 2881–2886, 2019.
[22]  B. Erizal, M. Bettiza, and A. Uperiati, “Perbandingan Algoritma Modified K-Nearest Neighbor Dan Naive Bayes Untuk Klasifikasi Data Rekam Medis Berdasarkan Icd-10 (Studi Kasus: Rsud Raja Ahmad Tabib Kota Tanjungpinang),” vol. 10, pp. 407–415, 2021.
[23]  I. S. Muallif et al., “Penerapan Data Mining untuk Prediksi Pergerakan Harga Saham Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” vol. 1, no. 1, pp. 1–5, 2023.
[24]  S. Ulfah, “Komparasi Algoritma C4.5 Dengan Algoritma Naive Bayes Classifier Untuk Klasifikasi Status Gizi Balita,” 2022, doi: 10.34001/jdpt.v12i2.
[25]  Suryani, D. Rahmadani, A. A. Muzafar, A. Hamid, R. Annisa, and Mustakim, “Comparative Analysis of C4. 5 and CART Algorithms for Classification of Stroke,” SENTIMAS Semin. Nas. Penelit. dan Pengabdi. Masy., vol. 1, no. 1, pp. 197– 206, 2022.
[26]  F. M. Hana, “Klasifikasi Penderita Penyakit Diabetes Menggunakan Algoritma Decision Tree C4.5,”  J. SISKOM-KB (Sistem Komput. dan Kecerdasan Buatan), vol. 4, no. 1, pp. 32–39, 2020, doi: 10.47970/siskom-kb.v4i1.173.