## Prediksi Loyalitas Pelanggan Pada
Fast Moving Consumer Goods Menggunakan Klasifikasi Metode C4.5

## Predicting Customer Loyalty On Fast Moving Consumer Goods Using C4.5 Classification Method
Laila Isyriyah 1*
Imam Baihaqi 2 Febry Eka Purwiantono 3
1,2 Informatika, Sekolah Tinggi Informatika & Komputer Indonesia, Malang, Indonesia 3 D3 Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Informatika & Komputer Indonesia, Malang, Indonesia 1 laila@stiki.ac.id, 2 imam.baihaqi2396@gmail.com, 3 febry@stiki.ac.id
Penulis
Korespondensi: Laila Isyriyah laila@stiki.ac.id Riwayat Artikel: Diterima : 14 Desember 2023 Direview : 19 Desember 2023 Disetujui : 3 Januari 2024 Terbit : 5 Januari 2024 Abstrak
Mie instan merupakan salah satu produk makanan dari industri Fast Moving Customer Goods (FMCG) yang mana industri yang cukup besar di Indonesia. Namun, persaingan tidak bisa dihindari. Sehingga untuk memenangkan persaingan dari perusahaan lainnya, majamen perusahaan dituntut untuk menentukan strategi mempertahankan loyalitas konsumen. Oleh karena itu, tujuan penelitian ini adalah membuat suatu aplikasi untuk melakukan prediksi terhadap loyalitas pelanggan dan menentukan atribut yang berpengaruh dengan menerapkan Data Mining Klasifikasi dalam bentuk pohon keputusan. Metode aplikasi yang digunakan dalam Klasifikasi untuk prediksi adalah metode C4.5. Dalam algoritma C4.5 dilakukan perhitungan entropy dan information gain dimana atribut loyalitas pelanggan sebagai atribut tujuan ( class ), sedangkan harga, kemasan , citarasa, variasi, iklan, distribusi, dan kualitas sebagai atribut sumber untuk memperoleh node akar dan node lainnya. Hasil dari penelitian menunjukan bahwa aplikasi dengan menggunakan metode C4.5 menghasilkan akurasi 97.5%, jadi medote C4.5 dapat digunakan untuk membantu manajemen perusahaan mie instan dalam rangka menentukan strategi mempertahankan loyalitas konsumen.
Kata Kunci: Prediksi; C4.5; Loyalitas Pelanggan; Data Mining; Klasifikasi

## Abstract
Instant noodles are one of the food products from the Fast Moving Customer Goods (FMCG) industry which is a fairly large industry in Indonesia. However, competition is inevitable. So to win the competition from other companies, company management is required to determine a strategi to maintain customer loyalty. Therefore, the purpose of this study is to create an application to predict customer loyalty and determine the influential attributes by applying Data Mining Classification in the form of a desicion tree. The application method used in Classification for prediction is the C4.5 method. In the C4.5 algorithm, entropy and information gain are calculated where customer loyalty is the attribute of destination (class), while price, packaging, taste, cariety, advertising, distribution, and quality are the source attributes to obtain the root node and other nodes. The results of the study show that the application using the C4.5 method produces an
accuracy of 95.5%, so the C4.5 method can be used to assist the management of instant noodle companies in order to determine strategies to maintain consumer loyalty.
Keyword : Prediction; C4.5; Customer Loyalty; Data Mining; Classification.

## 1. Pendahuluan
Jasa penjualan mie instan membutuhkan adanya rancangan sistem yang akan diberikan kepada pelanggan untuk tetap mempertahankan loyalitas pelanggan pada perusahan tersebut, dengan perkembangan teknologi persaingan antara penyedia jasa penjualan mie instan semakin ketat dengan adanya E-commerce yang menyediakan berbagai jasa penjualan mie instan. Perusahaan harus mampu mempertahankan sistem pasar yang menjadi sasaran dengan meningkatkan kualitas dari pelayanannya. Pelayanan yang berkualitas akan memberikan kepuasan bagi para pelanggan terhadap produk mie instan. Pelanggan yang telah mencapai kepuasan dalam pelayanan perusahaan akan mudah sekali mengajak teman, saudara atau orang lain dengan pengalaman mereka dalam menggunakan perusahaan mie instan. Pelanggan yang tidak puas akan menyebabkan pelanggan tersebut beralih ke perusahaan mie instan yang lain, kemungkinan besar akan bercerita kepada orang lain atas pelayanan yang dia dapatkan. Kepuasan pelanggan merupakan kelebihan dari yang diharapkan perusahaan mie instan untuk memenuhi keinginan dari pelanggan [1].
Perusahaan pangan, terutama produksi Fast Moving Consumer Goods (FMCG), sukses membantu 30% sampai dengan tahun 2023 akan produksi Produk Domestik Bruto (PDB) [1]. Di Indonesia, Fast Moving Customer Goods (FMCG) ialah salah satu perusahaan utama. Sektor FMCG adalah sektor yang melayani permintaan konsumen yang perlu bergerak dengan sangat cepat atau barang yang cepat habis. Produk FMCG memiliki umur yang relatif pendek karena sifatnya yang mudah rusak. FMCG juga diklasifikasikan secara terpisah, termasuk produksi obat-obatan (farmasi), produk elektronik, produksi makanan dan minuman kemasan [2].
Menurut beberapa data, industri FMCG memiliki pasar yang cukup besar di Indonesia. Sehingga untuk memenangkan persaingan yang dihadapi perusahaan, manajemen perusahaan harus lebih berhati-hati dalam menentukan strategi bersaingnya. Manajemen suatu perusahaan harus mampu mengembangkan dan menerapkan teknik pemasaran yang dapat mewujudkan, menjaga dan menumbuhkan loyalitas konsumen dengan demikian dapat menghasilkan loyalitas konsumen yang kuat atas barang yang dipasok. Setiap pemasar menawarkan berbagai manfaat dan daya tarik produk untuk memuaskan pelanggan. Produk makanan dan minuman, misalnya, merupakan salah satu jenis produk FMCG yang ada. Seiring berjalannya waktu, pasar makanan instan, khususnya mie instan, telah tumbuh dan berkembang dengan menyediakan berbagai macam pilihan.
Mie instan telah menjadi makanan pokok masyarakat Indonesia. Ada kecenderungan menganggapnya berbahaya bagi kesehatan, tapi kebiasaan makan mie instan sepertinya sulit dihilangkan. Alhasil, penjualan mie instan tidak akan menurun [3]. Menurut Asosiasi Mie Instan Dunia (WINA), per 13 Mei 2022, konsumsi mi instan di Indonesia sebesar 13,27 miliar porsi pada 2021, Jumlah tersebut naik 5,05% dibandingkan pada tahun sebelumnya yang sebanyak 12,64 miliar porsi. Posisi Indonesia berada tepat di bawah China/Hong Kong dengan konsumsi mi instan sebesar 43,99 miliar porsi pada tahun lalu Artikel ini telah tayang di Dataindonesia.id dengan judul "Konsumsi Mi Instan Indonesia Terbesar Kedua di Dunia pada 2021".
Jurnal penelitian sebelumnya dipakai untuk prediksi loyalitas pelanggan data seluler dimaksudkan untuk menerapkan versi klasifikasi pohon keputusan untuk memprediksi loyalitas pelanggan dan melihat variable yang paling berpengaruh. Tujuan dalam ulasan ini yaitu pelanggan dari data seluler. Data yang digunakan adalah data utama dari kuisioner
disebarluaskan yang berupa pertanyaan. Teknik yang dipakai untuk prediksi menerapkan metode C4.5. Pada algoritma C4.5 dilakukan perhitungan untuk mencari entropy dan information gain dimana atribut loyalitas dari pelanggan data seluler sebagai atribut tujuan sedangkan atribut lainnya sebagai atribut sumber untuk menentukan node akar dan node lainnya. Berdasarkan hasil klasifikasi menggunakan metode algoritma C4.5 menghasilkan akurasi mencapai 97.5%, yang memastikan bahwa algoritma C4.5 cocok digunakan untuk mengukur tinggkat loyalitas pelanggan data seluler [4].
Sebab itu, tujuan dari penelitian ini dimaksudkan dapat membantu perusahaan mie instan untuk memprediksi loyalitas konsumen terhadap produk yang ditawarkan dengan cara survey kepada para konsumen mie instan dengan menyebarkan kuisioner berupa pertanyaan. Untuk itu peneliti menggukan data mining dengan menggunakan metode C4.5.
Data mining merupakan sebutan yang dipakai pada proses menciptakan pengetahuan dalam database. Metode mengekstraksi dan mengenali informasi yang berguna dan mengumpulkan pengetahuan dari database besar memerlukan metode statistical, mathematical, artificial intelligence, dan machine learning dikenal sebagai Data Mining [5] [6].
Oleh karena itu, perlu adanya aplikasi desktop yang memungkinkan manager perusahaan lebih mudah memprediksi variabel yang paling berpengaruh dengan menggunakan metode C4.5. Metode C4.5 menurut Ibnu Fatchur Rohman (2015) ialah algoritma pembentuk sebuah Decision Tree (Pohon Keputusan) dan baik untuk memprediksi kepuasan pelanggan pada suatu perusahaan [7] . Pohon keputusan adalah salah satu dari tekniksistem prediksi dan klasifikasi. Pohon keputusan membantu dalam eksplorasi data dan penemuan hubungan potensial antara sejumlah variabel input dan variabel tujuan. Teknik decision tree melibatkan mengonversikan bentuk data dalam bentuk versi tree , mengubah versi tree menjadi rules , dan memudahkan rules. Algoritma C4.5 menghitung entropy dan information gain , dimana loyalitas konsumen adalah atribut tujuan (class) dan harga, kemasan , citarasa, variasi, iklan, distribusi, dan kualitas adalah atribut input untuk mendapatkan simpul akar. dan node lainnya [8]. Berdasarkan permasalahan yang sudah dipaparkan di atas maka penelitian ini akan dibuat dengan judul “Prediksi Loyalitas Pelanggan Pada Fast Moving Cosumer Goods Menggunakan Klasifikasi Metode C4.5” perancangan aplikasi ini diharapkan manajer perusahaan dapat mendapatkan data yang efektif, efisien, mudah, dan menguntungkan dalam menentukan strategi.

## 2. Metode Penelitian
Tahapan dimulai dari studi literature terlebih dahulu dengan membaca referensi yang terkait dengan penelitian ini selanjutnya merumuskan masalah dari penelitian yang akan dialakukan setelah itu baru dilakukan penyusunan kuisioner kepada pelanggan mie instan untuk menggali informasi terkait penelitian ini. Pada tahap pengumpulan data, dikumpulkan beberapa data yang berhubungan dengan atribut penentu untuk loyalitas pelanggan mie instan, setelah itu tahap analisa sistem dimana pada tahap ini dianalisan kebutuhan sistem yang nanti akan dibuat samapi dengan ke tahap perancangan sistem yaitu dibuat program sesuai dengan rancangan yang telah dibuat. Selanjutnya tahap pengujian hipotesa, dari hasil diatas yaitu tahap implementasi yang sudah dilakukan kemudian dilakukan proses pengujian program untuk menemukan kekurangannya, dan dilakukan proses revisi untuk menemukan hasil yang sesuai dengan persyaratan yang ada. Tahap terakhir adalah kesimpulan dari hasil pengujian hipotesa yang telah dilakukan [9].

## Gambar 1. Alur Penelitian
Berkaitan dengan rancangan kegiatan di atas, maka ruang linkupnya adalah sistem yang akan dibuat menggunakan data mining klasifikasi dengan metode C4.5., data sample yang diolah berjumlah 400 yang berasal dari survey terhadap konsumen FMCG yaitu mie instan dengan 7 atribut yang akan dipakai, diantaranya adalah harga, kemasan, citarasa, variasi, iklan, distribusi, dan kualitas. Sistem yang hendak dibangun berbasis desktop memakai Bahasa pemrograman Java
Data yang peneliti gunakan dalam penelitian ini adalah data kuesioner. Untuk menentukan jumlah data yang dibutuhkan peneliti menggunakan metode Solvin sebagai berikut :
� = � 1+� � 2 (1) Keterangan : n : Jumlah sampel
N : Jumlah Populasi e = Margin of Error (sig. =0.05 atau nilai presisi 95%)
Jumlah penduduk Indonesia berdasarkan Kementrian Perencanaan Pembangunan Nasional (Bappernas) pada tahun 2021 adalah 265 juta jiwa. Maka jumlah sampel dari penelitian ini berdasarkan rumus Slovin tersebu jumlah sampel dari penelitian ini berdasarkan metode Slovin yang digunakan sebesar 399.999 dibulatkan menjadi 400 data.
Data yang didapatkan dari pembagian kuesioner secara online yaitu sebanyak 400 data kuesioner. Data yang dikumpulkan yaitu data kuzesioner yang dibagikan kepada pelanggan mie instan di Indonesia dengan atribut nama, jenis kelamin, umur, harga, kemasan, citarasa, variasi, iklan, distribusi, kualitas produk, loyalitas.
Data kuisioner yang diperoleh dari responden yang berupa pertanyaan tentang kepuasan pelanggan pada perusahaan mie instan, untuk setiap atribut diberikan nilai untuk bisa menentukan puas atau tidak puasnya responden di hitung berdasarkan nilai yang dihasilkan, nilai tersebut sebagai berikut :
1 = STS = Sangat Tidak Setuju
2 = TS = Tidak Setuju
3 = N = Netral 4 = S = Setuju 5 = SS = Sangat Setuju
Nilai dari masing-masing atribut di atas, dikalikan dengan jumlah dimensi yang digunakan. Sehingga menghasilkan nilai Sangat Setuju = 175; Setuju = 140; Netral = 105; Tidak Setuju = 70;
Sangat Tidak Setuju = 35. Jika nilai yang dihasilkan masing-masing atribut 140-175 maka dinyatakan PUAS, Sedangkan nilai yang dihasilkan 1-139, maka dinyatakan TIDAK PUAS.

## 3. Hasil Dan Pembahasan Perhitungan Manual
Contoh berikut diberikan dalam kasus yang diuraikan berikut ini untuk membantu menjelaskan algoritme C4.5 pada tabel 1 dibawah ini:
Tabel 1. Contoh Data Sampel Harga Kemasan Citarasa Variasi Iklan Distribusi Kualitas Class SS S S SS S SS S Ya S S S N N TS N Tidak S S S N S SS S Ya S N N S N TS TS Tidak SS N S S S SS N Ya S TS TS S S S TS Tidak SS N S SS SS S S Ya N S S SS S TS S Ya SS N S S S SS N Ya SS N S SS SS S S Ya SS TS S SS S SS S Ya SS N S S S SS TS Ya S TS N S S S TS Tidak S SS N SS SS S S Ya
Tabel 1 adalah contoh data sampel dari data kuisioner yang nanti akan dipergunakan untuk perhitungan metode C.4.5, dari data tabel 1 diatas selanjutnya yaitu menghitung nilai entropy dan gain , hasilnya dapat dilihat pada tabel 2 berikut ini :
Tabel 2. Perhitungan entropy dan gain Atribut Jumlah Ya Tidak Entropy Gain Total 14 10 4 0,863120569 HARGA 0,469565211 STS 0 0 0 0 TS 0 0 0 0 N 1 1 0 0 S 6 2 4 0,918295834 SS 7 7 0 0 KEMASAN 0,155968102 STS 0 0 0 0 TS 3 1 2 0,918295834 N 6 5 1 0,650022422 S 4 3 1 0,811278124 SS 1 1 0 0 CITRARASA 0,331346037 STS 0 0 0 0 TS 1 0 1 0 N 3 1 2 0,918295834 S 10 9 1 0,468995594
SS 0 0 0 0 VARIASI 0,291691997 STS 0 0 0 0 TS 0 0 0 0 N 2 1 1 1 S 6 3 3 1 SS 6 6 0 0 IKLAN 0,371846243 STS 0 0 0 0 TS 0 0 0 0 N 2 0 2 0 S 9 7 2 0,764204507 SS 3 3 0 0 DISTRIBUSI 0,31957482 STS 0 0 0 0 TS 3 1 2 0,918295834 N 0 0 0 0 S 5 3 2 0,970950594 SS 6 6 0 0 KUALITAS 0,43454914 STS 0 0 0 0 TS 4 1 3 0,811278124 N 3 2 1 0,918295834 S 7 7 0 0 SS 0 0 0 0
Rumus berikut digunakan untuk menghitung total baris kolom Entropy pada tabel 2 :
������ℎ� (�����) = − ��� �� ��� ���� ∗ ��� 2 ��� �� ��� ���� + − ��� ����� ��� ���� ∗ ��� 2 ��� ����� ��� ���� (2)

## ������ℎ� (�����) = 0.863120569
Sedangkan nilai Gain akibat Price dihitung dengan menggunakan rumus Gain, yaitu sebagai berikut:
���� �����, ����� = ������ℎ� ����� − �=1 � ����� ����� ∗ ������ℎ�(�����) (3)

## ���� �����, ����� = 0.4695
Dari hasil pada tabel 2 dapat diketahui bahwa atribut dengan Gain tertinggi adalah Harga yaitu sebesar 0.4695 . Dengan begitu Iklan dapat menjadi node akar. Jadi ada 5 nilai atribut dari Harga yakni STS, TS, N, S, dan SS. Mulai dari 5 nilai atribut yang tertera, nilai atribut N dan SS sudah mengklasifikasikan kasus menjadi 1 yaitu kesimpulan Ya sehingga tidak perlu dilakukan perhitugan lebih lanjut. Atribut N dan SS yang sudah terklasifikasi menjadikan 2 aturan atau rule yang terbentuk, tetapi untuk nilai atribut S masih perlu dilakukan perhitungan lagi karena belum terklasifikasi kasusnya.
Hasil perhitungan sebelumnya dapat ditampilkan dalam bentuk pohon keputusan gambar 2 sebagai berikut:

## Gambar 2. Pohon Keputusan Akhir
Dengan hasil pohon kuputusan pada gambar diatas, diketahui bahwa semua kasus sudah masuk dalam kelas. Dengan begitu, pohon keputusan pada gambar 2 adalah pohon keputusan terakhir yang terbentuk.
Dari hasil keputusan yang terbentuk hingga terakhir menghasilkan lima aturan ( rules ) atau aturan keputusan dari target yang ingin dicapai yaitu loyal atau tidak loyal. Jadi, hasil Rules tersebut diantaranya yaitu :
1. Jika Harga SS maka loyal.
2. Jika Harga N maka loyal.
3. Jika Harga S dan Kualitas S maka loyal.
4. Jika Harga S dan Kualitas N maka tidak loyal.
5. Jika Harga S dan Kualitas TS maka tidak loyal.

## Confusion Matrix
Kinerja pendekatan algoritma C4.5 dalam klasifikasi diukur dengan menggunakan Confusion Matrix . menggunakan Confusion Matrix dapat dihitung secara manual sesuai tabel 3 sebagai berikut:
Tabel 3. Contoh Perhitungan Confusion Matrix A B A = Ya 10 0 B = Tidak 0 4
Berikut ini adalah metode hitungan akurasi dan error .. rate pada data confusin matrix berdasarkan tabel:
������� = �������� �������� �� ����� ������ �������� = � 11 +� 00 � 11 +� 10 +� 01 +� 00 (4)
����� ���� = �������� �������� ����� ����� ������ �������� = � 10 + � 01 � 11 + � 10 + � 01 + � 00 (5)
������� = 1
Presentase Akurasi = 1 x 100% = 100 %
����� ���� = 0+0 10+0+0+4 = 0
Presentase Error = 0 x 100% = 0%

## Implementasi
Setelah perancangan yang dilakukan oleh peneliti, maka rancangan tersebut akan dikembangkan menjadi sebuah aplikasi yang berbasis desktop. Aplikasi yang telah dikembahkan mempunyai tempilan sebagai berikut :

## Gambar 3. Login
Gambar 4. Beranda
Gambar 5. Data Training

## Gambar 6. Mining

## Gambar 7. History
Pada halaman history menampilkan hasil klasifikasi dengan menggunakan data test sebanyak 19 data kuesioner menghasilkan akurasi 84,21%.

## Gambar 8. Atribut Berpengaruh

## Pengujian Metode C.4.5
Data kuesioner yang dikumpulkan kemudian dilakukan pengujian menggunakan Tools WEKA 3.8.5. Sebelum diolah menggunakan WEKA, data dibagi menjadi dua bagian, yang pertama digunakan sebagai data training sebanyak 400 data dan yang kedua data testing sebanyak 19 data. Selain itu, data yang dibuat dengan menggunakan data training akan diuji ulang dengan data testing [10].

## Gambar 9. Pengujian Data Training dengan WEKA
Selanjutnya adalah mengunakan WEKA untuk mengevaluasi kinerja hasil klasifikasi Hasil klasifikasi akan diintegrasikan dengan berbagai instrumen pengukuran pada WEKA classifier sebagai bukti terjadinya hasil proses klasifikasi yang sudah ada di dalamnya, salah satunya adalah confusion matrix . Berikut ini adalah kesimpulan yang dicapai oleh confusion matrix berdasarkan data training :
Gambar 10. Confusion Matrix dari Data Training (Sokolova M, 2009) .
Proses perhitungan akan dilakukan dengan menggunakan informasi pada gambar di atas, dari persentase akurasi dan error rate dalam confusion matrix data training :
Dengan menggunakan rumus (4) diperoleh akurasi = 0.975
Presentase Akurasi = 0.975 x 100% = 97.5%
Dengan menggunakan rumus (5) diperoleh e rror Rate = 0.025
Presentase error rate = 2.5%
Langkah selanjutnya adalah mengklasifikasikan data testing dengan memanfaatkan Weka untuk mengevaluasi sebanyak 19 data baru untuk pelanggan mie instan. Hasil menggunakan data testing ditunjukkan pada grafik di bawah ini:
Gambar 11. Pengujian Data Test dengan WEKA
Hasil .. yang didapakan memanfaatkan data perdagangan produk yang dikumpulkan sebagai data .. testing kemudian digunakan untuk menyimpulkan confusion matrix yang disediakan dalam aplikasi WEKA.

## Gambar 12. Confusion Matrix dari Data Test
Tabel di bawah ini menunjukkan hasil akurasi dan error data training dan data testing :
Tabel 4. Hasil Pengujian Data menggunakan WEKA Data set Akurasi (%) Error Rate (%) Data Training 97.5% 2.5% Data Testing 84% 15%

## 4. Penutup
Berdasarkan dari penelitian yang dilakukan dengan menggunakan data mining menggunakan algoritma C4.5, dapat dimanfaatkan pada data pelanggan mie instan menjadi kegiatan manajemen strategis berdasarkan penggunaan data mining menggunakan algoritma C4.5 sehingga dapat menampung selama layak dan meningkatkan jumlah pelanggan dengan baik. Hasil dari penelitian menunjukan bahwa aplikasi dengan menggunakan metode C4.5 menghasilkan akurasi 97.5%, jadi medote C4.5 dapat digunakan untuk membantu manajemen perusahaan mie instan dalam rangka menentukan strategi mempertahankan loyalitas konsumen. Dari 7 atribut yang digunakan yaitu Harga, Kemasan, Citrarasa, Variasai, Iklan, Distribusi, dan Kualitas di dapatkan atribut yang paling berpengaruh adalah atribut
Namun aplikasi ini juga tidak lepas dari kekurangan dan kelemahan. Oleh karena itu, penulis juga meberikan saran untuk pengembangan dan perbaikan sistem selanjutnya, yaitu dengan menambahkan sebuah pohon keputusan ( tree ) secara visual sehingga peneliti dapat mengetahui apa saja atribut yang ada di tingkat root, branch, dan leaf.

## 5. Referensi
[1] Indonesia Investment, "Ekonomi Indonesia - Pasar Berkembang Asia | Indonesia Investment," [Online]. Available: https://www.indonesia-investments.com/id/budaya/ekonomi/item177.
[2] BINUS, 2019. [Online]. Available: https://bbs.binus.ac.id/bbslab/2019/11/%20keadaan-fmcg-di- indonesia/.
[3] Tirto.id, Tirto.id, 2016. [Online]. Available: https://tirto.id/mi-instan-gurih-pasarnya-sengit- persaingannya-yeZ.
[4] T. B. Santoso, "Analisa Dan Penerapan Metode C4.5 Untuk Prediksi Loyalitas Pelanggan," Jurnal Ilmiah Fakultas Teknik LIMIT, vol. 10, no. 1, 2011.
[5] P. Chapman, Chapman, P. (2000). CRISP-DM 1.0: Step-by-step data mining guide., 2000.
[6] F. Gorunescu, Data Mining Concepts, Models and Techniques, 2011.
[7] I. F. Rohman, "Penerapan Algoritma C 4.5 pada Kepuasan Pelanggan Perum DAMRI," Ilmu Komputer, pp. 1-14, 2015.
[8] P. Meilina, "PENERAPAN DATA MINING DENGAN METODE KALSIFIKASI MENGGUNAKAN DECISION TREE DAN REGRESI," Jurnal Teknologi, vol. 7, no. 1, 2015.
[9] J. L. Whitten, L. D. Bentley and K. Dittman, Metode Desain dan Analisis Sistem, 2004.
[10] M. Sokolova and G. Lapalme, "A systematic analysis of performance measures for classification," Information Processing & Management, vol. 45, no. 4, pp. 427-437, 2009.
[11] Indrajani, Database Design (Case Study All in One), PT. Elex Media Komputindo, 2015.
[12] E. Irfiani and F. Indriyani, "Data Mining untuk Sistem Pengambilan Keputusan Menentukan Kenaikan Kelas Berbasis Web," Informatics for Educators and Professionals, vol. 2, no. 1, 2017.
[13] Kusrini and E. T. Luthfi, Algoritma Data Mining, 2009.
[14] A. Y. R. Pradana, ANALISIS KEPUASAN PELANGGAN TERHADAP LOYALITAS PELANGGAN MIE SEDAAP ( studi kasus pada Indomaret cabang Gedangan Sidoarjo ), Repository UPN Veteran JATIM, 2011.