TIN: Terapan Informatika Nusantara Vol 2, No 5, Oktober 2021, Hal 335-340 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin

## Algoritma C4.5 Dalam Mengklasifikasi Tindak Kejahatan Yang Sering Terjadi Di Kecamatan Siantar Barat Pematangsiantar
Muhammad Soleh 1,* , Sundari Retno Andani 2 , Hendry Qurniawan 1
1 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia
2 AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: 1,* ms5602659@gmail.com, 2 sundariretno@amiktunasbangsa.ac.id, 3 hendryqurniawan@amiktunasbangsa.ac.id
Abstrak− Kejahatan  merupakan  masalah  yang  sering  terjadi  dalam  kehidupan  sehari-hari dan  merupakan suatu  tindakan  yang dapat  menyebabkan  pihak  tertentu  dirugikan  baik  secara  fisik  maupun  materi.    Faktor-faktor    yang  mempengaruhi  kejahatan tersebut antara lain asusila, penganiayaan, pencurian, perjudian, pemerasan/pengancaman, penggelapan, penipuan, dan pengrusakan. Peningkatan  kejahatan  pada  saat  ini  sangat  signifikan.  Seiring  berjalannya  waktu,  kejahatan  meningkat  dengan  pola  yang  tidak menentu.  Pada penelitian ini, penulis berusaha untuk menambang data (data mining) laporan tindak kejahatan yang terjadi di Polsek Siantar  Barat  kota  Pematangsiantar dari tahun  sebelumnya.  Data dianalisis  menggunakan  algoritma  C.45  yang  mana  algoritma  ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi data pada kelas kejahatan tertentu. Dengan dibuatnya sistem ini diharapkan dapat membantu pihak kepolisian dalam mengklasifikasi tindak kejahatan dan meminimalisir daerah rawan terjadinya tindak kriminalitas.
Kata Kunci: Data Mining; Tindak Kejahatan; Algoritma C4.5; Klasifikasi
Abstract− Crime  is  a  problem  that  often  occurs  in  everyday  life  and  is  an  action  that  can cause  certain parties to  be harmed both  physically  and  materially.  Factors  that  influence  these  crimes  include  immorality,  molestation,  theft,  gambling, extortion/threatening, embezzlement, fraud, and vandalism. The increase in crime at  this  time  is  very significant.  Over  time,  crime increased in an erratic pattern. In this study, the authors tried to mine data (data mining) reports of crimes that occurred at the Siantar Barat Police, Pematangsiantar City from the previous  year. The data were analyzed using the C.45 algorithm, where this algorithm aims to classify data on certain crime classes. With the creation of this system, it is hoped that it can assist the police in classifying crimes and minimizing areas prone to crime.
Keywords : Data Mining; Crime; C4.5 Algorithm; Classification

## 1. PENDAHULUAN
Tindak kejahatan merupakan hal  yang sangat mengganggu ketertiban umum serta menimbulkan keresahan masyarakat. Terlebih hal ini dirasakan di kota-kota besar,  terutama  di  Kota  Pematangsiantar.  Kota  Pematangsiantar  dinobatkan sebagai  kota  paling  toleran  pada  tahun  2018,  tetapi  tidak  menutup  kemungkinan  di  kota  ini  tindak  kejahatan  sering terjadi.  Khususnya  di  Kecamatan  Siantar  Barat  tercatat    setiap    bulannya    angka    kriminal    yang    cukup    tinggi. Berbagai  macam tindak kejahatan yang kerap terjadi antara lain Pencurian, Penganiayaan, Pengrusakan, Penggelapan, Penghinaan,  Penipuan  dan  Perjudian.  Semua  tindak  kekerasan    ini    di    atur    dalam    KUHPidana.    Mulai    dari KUHPidana    Pasal    363  [1].  Tentang  Pencurian,  Pasal  351  Tentang  Penganiayaan,  Pasal  406  Tentang  Pengrusakan, Pasal  372  Tentang  Penggelapan,  Pasal  310  Tentang  Penghinaan,  Pasal    378    Tentang  Penipuan    dan    Pasal    303 Tentang  Perjudian.   Pasal   -  Pasal  tersebut  dibuat  untuk  menciptakan  ketertiban  dan  keamanan  di  masyarakat.  Kota Pematangsiantar,   terkhusus   di   Kecamatan  Siantar  Barat,   Perlu adanya  sebuah  penelitian   yang  bertujuan  untuk mengatasi    masalah    di    atas  tersebut,  salah  satu  cara  yang  dapat  digunakan  adalah  dengan  menerapkan  penggunaan Data Mining. Algoritma Data Mining yang digunakan adalah Algoritma C4.5 dimana data tindak kejahatan yang terjadi di  Kecamatan  Siantar  Barat  akan  di  klasifikasi  dan  kemudian  akan  menghasilkan  pohon  keputusan.  Adapun  kriteria penilaian  yang  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  tindakkejahatan    yang    sering    terjadi    di    Kecamatan    Siantar Barat  ini  antara  lain Kasus, Tahun Kejadian, Kerugian dan Lokasi (Kelurahan).
Data  Mining merupakan  proses  ataupun  kegiatan  untuk  mengumpulkan  data  yang  berukuran  besar  kemudian mengekstraksi data tersebut menjadi informasi – imformasi yang nantinya dapat digunakan [2]. Data mining merupakan sebuah inti dari proses Knowledge Discovery in Database (KDD),   meliputi   dugaan   Algoritma   yang  mengeksplor data,  membangun  model  dan  menemukan  pola  yang  belum  diketahui  [3]. Knowledge  Discovery  in  Database (KDD) bersifat  otomatis,  dapat  didefinisikan  sebagai  pengorganisasian  proses  untuk  pengidentifikasian  yang  benar,  berguna dan penemuan  pola  dari  kumpulan  data  yang  besar  dan  komplek  [4]. Dengan  Kelebihan  yang  dimiliki  metode Algoritma   C4.5   yaitu  sebuah Algoritma  yang digunakan  untuk  membangun decision  tree (pengambilan keputusan). Algoritma  C4.5  adalah  salah  satu  Algoritma  induksi  pohon  keputusan,  yaitu  ID3  ( Iterative  Dichotomiser 3)  [5].  ID3 dikembangkan oleh J. Ross Quinlan. Dalam prosedur Algoritma ID3, input berupa sampel training , label training , dan atribut. Algoritma C4.5 merupakan pengembangan dari ID3. Pohon dibangun dengan cara membagi data secara rekursif hingga tiap bagian terdiri dari data yang berasal dari kelas yang sama. Bentuk pemecahan ( split ) yang digunakan untuk membagi data tergantung dari jenis atribut yang digunakan dalam split. Algoritma C4.5 dapat menangani data numerik (kontinyu)  dan  diskret. Split untuk  atribut  numerik  yaitu  mengurutkan  contoh  berdasarkan  atribut  kontiyu  A, kemudian  membentuk  minimum  permulaan  ( threshold )  M  dari  contoh  -  contoh  yang  ada  dari  kelas  mayoritas  pada setiap  partisi  yang  bersebelahan,  lalu  menggabungkan  partisi-partisi  yang  bersebelahan  tersebut  dengan    kelas mayoritas  yang  sama. Split untuk  atribut  diskret  A  mempunyai bentuk value (A) X dimana X ⊂ domain(A). Jika suatu set data mempunyai variabel tidak ada, Jika jumlah pengamatan terbatas maka atribut dengan missing value dapat
TIN: Terapan Informatika Nusantara Vol 2, No 5, Oktober 2021, Hal 335-340 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
diganti dengan nilai rata  -  rata  dari  variabel  yang bersangkutan. Dalam melakukan pemisahan  obyek  ( split ) dilakukan tes terhadap atribut dengan mengukur  tingkat  ketidakmurnian  pada  sebuah  simpul  ( node )  [6].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  bagian  dijelaskan  bagaimana procedure pengumpulan  data  serta  proses  analisa  data  penelitian  yang  akan digunakan.  Pada  penelitian  ini  juga  akan  dijelaskan  lokasi  dan  waktu  dilakukan  penelitian  hingga  memperoleh  data yang akurat untuk dilakukan pengolahan data menggunakan algoritma C4.5. Pada  bab  ini  berisi  tentang  bagaimana cara  ilmiah  untuk  mengumpulkan data,  menganalisa  data,  dalam  pengumpulan  data dengan maksud dan kegunaan tertentu [6].

## 2.1 Rancangan Penelitian
Rancangan  penelitian  ini  akan  dijelaskan  proses  penelitian  dan  pengumpulan  data,  selanjutnya  data  diolah  melalui proses perhitungan dan mengikuti langkah-langkah penyelesaian algoritma C4.5[7], [8] . Selanjutnya hasil perhitungan tersebut  akan  diaplikasikan  menggunakan tools  RapidMiner untuk  melihat  keakuratan  hasil  yang  diperoleh. Rancangan  penelitian  dapat  dilihat  pada gambar berikut .
Mulai Analisis Masalah Mencari Literatur Mengumpulkan Data Mengolah Data Menerapkan Metode Menguji Data Selasai Kesimpulan
Gambar 1. Rancnagan Penelitian
Pada  Gambar  1  menjelaskan  rancangan  penelitian  yang  dilakukan  untuk  mencari  faktor  dominan  tindak kejahatan yang sering terjadi di kecamatan siantar barat dengan  menggunakan algoritma C4.5 yang terdiri dari  : a) Analisa Masalah Menganalisa masalah yang terkait terhadap tindak kejahatan yang terjadi di Jl. Mataram, Melayu, Kec. Siantar Utara Pematangsiantar.
b) Mempelajari Literatur
Penelitian  ini  harus  didasari  rujukan  yang  digunakan  untuk  mendapatkan  informasi  dan  teori  yang  mendukung dalam penelitian.
c) Mengumpulkan Data
Pengumpulan data dilakukan dengan melakukan riset langsung di Polsek Siantar Barat Pematangsiantar.
d) Mengelola Data
Mengelola data dengan menggunakan data mining khususnya metode algoritma C4.5.
e) Menerapkan Metode
Pada penelitian ini penulis menggunakan teknik data mining klasifikasi dengan algoritma C4.5 untuk mencari solusi permasalahan penelitian.
f) Menguji Data
Melakukan pengujian data dengan menggunakan aplikasi RapidMiner versi 8.1 . g) Kesimpulan
Kesimpulan yang didapatkan dalam mengklasifikasi  tindak kejahatan menggunakan algoritma C4.5 akan menajdi masukan  bagi  Polsek  Siantar  Barat  dalam  menindak  kejahatan  agar  dapat  mengklasifikasi  tindak  kejahatan sehingga  dapat  membantu  meningkatkan  pengamanan  dalam menangani kejahatan di Polsek Siantar Barat.

## 2.2 Analisis Data
Proses  analisis  data  dapat  dilakukan  setelah  adanya  pengumpulan  data  dan  setelah  data  dikumpulkan  dan  diolah  ke Ms.Excel [7] , [9].  Setelah  hasil  yang  telah  dapat di Ms.Excel akan  diaplikasikan  menggunakan Software RapidMiner untuk  menyesuakian  hasil  yang  didapatkan.    Jenis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan  data  primer. Data primer adalah data yang diperoleh langsung dari tanggan pertama atau informan[10].
Tabel 1. Sample Data Tindak Kejahatan No Kasus Kerugian Tindak Pidana Jenis Pidana Tingkat Kejahatan Laporan 1 Pencurian Uang Pencurian Biasa denda Ringan Laporan 2 Pencurian Uang Pencurian Biasa denda Ringan Laporan 3 Pencurian Uang Pencurian Biasa denda Ringan Laporan 4 Pencurian Barang Pencurian Biasa penjara Berat Laporan 5 Pencurian Uang Pencurian Biasa penjara atau denda Berat Laporan 6 Pencurian Uang dan Luka Tubuh Pencurian dengan Kekerasan penjara Berat Laporan 7 Pencurian Uang Pencurian Biasa denda Ringan Laporan 8 Pencurian Uang Pencurian Biasa denda Ringan Laporan 9 Pencurian Barang Pencurian Kendaraan bermotor penjara Berat Laporan 10 Pencurian Uang Pencurian Biasa denda Ringan ....... ............ ......... ................ ........ ............ Laporan 57 Penggelapan Uang Fedusa penjara atau denda Berat Laporan 58 Penggelapan Uang Fedusa penjara ataudenda Berat Laporan 59 Penggelapan Uang Fedusa penjara atau denda Berat Laporan 60 Penggelapan Uang Fedusa penjara Berat Laporan 61 Penipuan Uang Perbuatan curang penjara atau denda Berat Laporan 62 Penipuan Barang Perbuatan curang penjara atau denda Berat Laporan 63 Penipuan Uang Perbuatan curang penjara atau denda Berat

## 2.3 Alat Analisis Data
Dalam  penelitian  menggunakan  aplikasi Microsoft  Excel  2010 dan RapidMiner  versi  8.1 sebagai  alat  untuk menganalisis data[11], [12]. Microsoft Excel digunakan untuk membantu dalam proses pengolahan data dan melakukan proses  perhitungan  dengan  algoritma C4.5 .  Penulis  menggunakan  aplikasi RapidMiner untuk  melakukan  uji  validitas untuk melihat keakuratan hasil yang diperoleh dari Microsoft Excel [13].

## 2.4 Instrumen Penelitian
Dalam  penelitian  melakukan  beberapa  proses  pengumpulan  data  dan  pengolahan  data  dengan  cara  memasukkan data      memproses  dengan  algoritma  C4.5  sehingga  ditemukan  hasil  klasifikasi  yang  membentuk  tindak  kejahatan. Sebelum diproses data terlebih dahulu di seleksi menggunakan aplikasi rapidminer kemudian disimpan hasil klasifikasi yang diperoleh[14]. Alur  kerja   yang  dilakukan pada  penelitian  ini  disajikan  dalam diagram aktivitas pada Gambar berikut .
TIN: Terapan Informatika Nusantara Vol 2, No 5, Oktober 2021, Hal 335-340 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Dari Gambar berikut. menjelaskan user atau penulis melakukan identifikasi masalah   selanjutnya   menetapkan tujuan      penelitian,      mengumpulkan      data.  Kemudian  dilakukan  transformasi  data  ke dalam Excel yang selanjutnya dilakukan  pengujian  di RapidMiner [15].  Jika  data  tersebut  valid      maka  diolah  di RapidMiner dengan  algoritma C4. [14] 5 . Hasil dari informasi  yang diperoleh dari RapidMiner diperoleh rule keputusan yang selanjutnya di sesuaikan dengan hasil yang diperoleh  dari  perhitungan  manual,  jika  data  sesuai  maka  penulis  membuat rule dan analisa yang telah  dilakukan.  Dari  hasil  yang  diperoleh  penulis  membuat  keputusan  dan  membuat  kesimpulan  dan  saran  dari penelitian yang dilakukan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dari  penelitian  untuk  mencari  klasifikasi  pada  tindak  kejahatan  yang  sering  terjadi.  Proses  perhitungan  untuk menentukan klasifikasi pada tindak kejahatan yang sering terjadi  menggunakan Algoritma C4.5  adalah dengan jumlah kasus untuk tindak kejahatan berat, jumlah kasus untuk tindak kejahatan ringan, dan entropy dari semua kasus. Setelah itu  akan  dilakukan  perhitungan  manual  dan  penyesuaian  hasil  melalui  pengujian  menggunakan software  RapidMiner 5.3.

## 3.1 Pengelolan  Data Menggunakan Algoritma C4.5
Data  yang  digunakan  adalah  data  laporan  masyarakat  terkait  tindak kriminal  yang  diperoleh  dari  Unit  Reskrim Polsek  Siantar  Barat  Tahun  2018-  2019.  Kemudian  data  di  normalisasi  untuk  dilakukan  pengolahan  menggunakan RapidMiner .  Pengolahan  data  dilakukan  menggunakan  Algoritma  C4.5,  berikut  adalah  proses  pengolahan  data menggunakan Algoritma C4.5[16]. Berikut analisis perhitungan Entropy dan Gain
a) Menghitung jumlah kasus seluruhnya, jumlah dengan keputusan Ringan dan Berat. Pada penelitian ini jumlah kasus 63, jumlah Ringan 23 dan Berat 40.
b) Menghitung entropy dari semua kasus yang terbagi berdasarkan kriteria menggunakan persamaan berikut
1) Entropy (Total)                                 = (-23/63 *         (23/63))  + (-40/63 *         (40/63))= 0,946819 2) Entropy (Kasus | Pencurian)             = (-17/36 *         (17/36))  + (-19/36 *         (19/36)) =  0,997772 Entropy (Kasus | Penganiayaan)       = (-6/20 *         (6/20))    + (-14/20 *         (14/20)) =  0,881291 Entropy (Kasus | Penggelapan)         = (- 0/4 *         (0/4))     + (-4/4 *         (4/4)) =  0
Entropy (Kasus | Penipuan)              = (- 0/3 *         (0/3))     + (-3/3 *         (3/3)) =  0
dan begitu seterusnya hingga diperoleh nilai entropy untuk semua kriteria. Setelah diperoleh nilai entropy dari setiap atribut, selanjutnya menghitung nilai Gain untuk setiap kriteria.
3) Gain (Total, Kasus)             = 0,946819 – ((36/63 * 0,997772)  + (20/63 * 0,881291) + (4/63*0)) + (3/63*0))  = 0,096888
Gain (Total, Kerugian)       = 0,946819 – ((28/63 * 0,966619)  + (4/63*0)+ (10/63 * 0) + (5/63*0)+
(15/63 * 0,970951) + (1/63*0)) = 0,286032 Gain (Total, Tindak Pidana)          = 0,946819    –   ((28/63 * 0,966619) + (5/63 * 0) + (3/63*0) + (6/63 * 0) + (11/63*0)    + (3/63 * 0) + (4/63*0) + (3/63 * 0)) = 0,517211 Gain  (Total, Jenis  Pidana)              = 0,946819  – ((18/63 * 0)  + (19/63 * 0,831474) + (26/63*0))  =
0,696057
Berikut adalah hasil dari perhitungan nilai entropy dan Gain pada node 1.
Tabel 2. Nilai Entropy dan Gain Node 1 Kriteria Sub Kriteria Jumlah  Ringan Berat Entropy Gain 63 23 40 0,946819 Kasus Pencurian 36 17 19 0,997772 0,096888 Penganiayaan 20 6 14 0,881291 Penggelapan 4 0 4 0 Penipuan 3 0 3 0 Kerugian Uang 28 17 11 0,966619 0,286032 Uang dan Luka Tubuh 4 0 4 0 Barang 10 0 10 0 Nyawa 5 0 5 0 Luka Tubuh 15 6 9 0,970951 Barang dan Luka Tubuh 1 0 1 0 Tindak Pidana Pencurian Biasa 28 17 11 0,966619 0,517211 Pencurian dengan Kekerasan 5 0 5 0 Pencurian Kendaraan bermotor 3 0 3 0 Aniaya Ringan 6 6 0 0 Aniaya Berat 11 0 11 0 KDRT 3 0 3 0 Fedusa 4 0 4 0 Perbuatan curang 3 0 3 0 denda 18 18 0 0 0,696057
TIN: Terapan Informatika Nusantara Vol 2, No 5, Oktober 2021, Hal 335-340 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Kriteria Sub Kriteria Jumlah  Ringan Berat Entropy Gain 63 23 40 0,946819 Jenis Pidana penjara atau denda 19 5 14 0,831474 penjara 26 0 26 0
Dari  hasil  diatas  dapat  dilihat  bahwa  faktor  dengan  nilai Gain tertinggi  adalah  jenis  pidana  dengan  nilai Gain 0,696057. Berikut adalah hasil dari pohon keputusan untuk node 1:

## Gambar 3. Pohon Keputusan Node 1
Berdasarkan  dari  node  1  diatas,  dapat  dilihat  bahwa  kriteria  kasus  masih  harus  di  perhitungkan  lagi  serta dianalisis lebih lanjut sehingga  mendapatkan hasil  yang diinginkan.   Untuk  mencari nilai  Gain  dan entropy digunakan persamaan  (1)  dan  (2)  sama  seperti  cara  sebelumnya.  Dan  berikut  adalah  hasil  dari  perhitungan  node  1.1  “Jenis Pidana-Penjara atau Denda”. Begitu sterusnya.

## 3.2 Pengujian Menggunakan Rapidminer
Berikut hasil pengujian menggunakna rapidminer.
Gambar 4. Proses Sistem
Untuk  mendapatkan  hasil  berupa  pohon  keputusan  maka  pada  tahap  selanjutnya  dapat  dilakukan  dengan  cara mengklik  tanda  panah  biru  yang  terdapat  diposisi    tengah    atas    pada    bagian toolbar. Hasil    akhir    yang    akan ditampilkan  adalah  berupa decision  tree dimana hasil  dari  pengujian  data  akan  tampak  seperti  pohon  yang  bercabang yang menampilkan isi dan hasil dari penelitian. Tampak pada gambar berikut :
Gambar 5. Pohon Keputusan Berikut  adalah  tampilan rule  model berupa  teks  yang  ada  dalam tools rapidminer dimana  tampilan  ini adalah  penjelasan  dari  pohon  keputusan  yang terbentuk :
Tree Jenis Pidana = denda: Ringan {Ringan=18, Berat=0} Jenis Pidana = penjara: Berat {Ringan=0, Berat=26} Jenis Pidana = penjara atau denda |   Kasus = Pencurian: Berat {Ringan=0, Berat=5} |   Kasus = Penganiayaan: Ringan {Ringan=5, Berat=3}
|   Kasus = Penggelapan: Berat {Ringan=0, Berat=3} |   Kasus = Penipuan: Berat {Ringan=0, Berat=3}

## 3.3 Pembahasan
Berdasarkan    dari    penjelasan    diatas    mengenai    tahap-tahap    penggunaan  serta  hasil  yang  telah  ditampilkan  maka selanjutnya membahas mengenai keterkaitan dari hasil yang didapat antara perhitungan manual Algoritma dengan hasil yang  ditampilkan  oleh tools  RapidMiner .Dalam  melakukan  validasi  perhitungan  manual  Algoritma  harus  telah menampilkan  hasil  akhir  berupa  pohon  keputusan,  serta  data  yang  digunakan haruslah  data  yang valid dan  sama dengan  yang  dipakai  pada tools. Dari  gambar  diastas    dapat  disimpulkan  bahwa  data  yang  digunakan  adalah  data valid dan  dapat  dibuktikan  dengan tools  RapidMiner serta  dapat  menampilkan  hasil  yang  sama  dari  pehitungan manual maupun dengan tools  RapidMiner.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan    hasil    penelitian    yang    dilakukan,    penulis    menarik    kesimpulan  dalam    membuat    model    aturan menggunakan    Algoritma    C4.5    untuk  mengklasifikasi  tindak  kejahatan  yang  sering  terjadi  di  Kecamatan  Siantar Barat  adalah  Kasus  menjadi  atribut  akar.  Hasil  Pengujian  menggunakan  Algoritma  C4.5  dalam  aplikasi RapidMiner menyatakan tindak kejahatan paling tinggi yaitu atribut Kerugian dengan nilai Gain 0,08238026.

## REFERENCES
[1] D. K. Widiyati, M. Wati, and H. S. Pakpahan, “Penerapan Algoritma ID3 Decision Tree Pada Penentuan Penerima Program Bantuan  Pemerintah  Daerah  di  Kabupaten  Kutai  Kartanegara,” J.  Rekayasa  Teknol.  Inf. ,  vol.  2,  no.  2,  p.  125,  2018,  doi: 10.30872/jurti.v2i2.1864.
[2] T. R. I. B. Tusarwenda, “Penerapan data mining dengan algoritma c4.5 dalam prediksi penjualan botol pada cv. seribukilo,” 2018.
[3] R.  A.  Malik,  “PERBANDINGAN  ALGORITMA  K-MEANS  CLUSTERING  DENGAN  FUZZY  C-  MEANS  DALAM MENGUKUR TINGKAT KEPUASAN TERHADAP TELEVISI DAKWAH,” vol. 3, no. 1, pp. 10–21, 2018.
[4] A. D. I. Suradi, “Penerapan data mining untuk menentukan rekomendasi beasiswa dengan metode algoritma c4.5,” 2018.
[5] Y.  S.  Luvia,  A.  P.  Windarto,  S.  Solikhun,  and  D.  Hartama,  “Penerapan  Algoritma  C4.5  Untuk  Klasifikasi  Predikat Keberhasilan Mahasiswa Di Amik Tunas Bangsa,” Jurasik (Jurnal Ris. Sist. Inf. dan Tek. Inform. , vol. 1, no. 1, p. 75, 2017, doi: 10.30645/jurasik.v1i1.12.
[6] Y. Mardi, “Data Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5,” J. Edik Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 213–219, 2017.
[7] L.  Swastina,  “Penerapan  Algoritma  C4.5  untuk  Penentuan  Jurusan  Mahasiswa,” J.  Gema  Aktual. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  93–98, 2013.
[8] N.  Fajira,  “Analisis  Kepuasan  Pelanggan  Terhadap  Kualitas  Pelayanan  Pada  Kentucky  Fried  Chicken  Cabang  Palembang Square Mall,” Polsri , pp. 14–20, 2014.
[9] A.  Moh.Sholik,  Salam,  “Implementasi  Algoritma  Apriori  untuk  Mencari  Asosiasi  Barang  yang  Dijual  di  E-commerce OrderMas,” vol. 17, no. 2, pp. 158–170, 2018.
[10]  A. P. W. Putrama Alkhairi, “Penerapan K-Means Cluster Pada Daerah Potensi Pertanian Karet Produktif di Sumatera Utara.” 2019.
[11]  A. Junaidi, “Implementasi Algoritma Apriori dan FP-Growth Untuk Menentukan Persediaan Barang,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 8, no. 1, pp. 61–67, 2019, doi: 10.32736/sisfokom.v8i1.604.
[12]  F.  A.  Sianturi,  “PENERAPAN  ALGORITMA  APRIORI  UNTUK  PENENTUAN  TINGKAT  PESANAN,” Mantik  Penusa , vol. 2, no. 1, pp. 50–57, 2018.
[13]  P.  Alkhairi,  I.  S.  Damanik,  and  A.  P.  Windarto,  “Penerapan  Jaringan  Saraf  Tiruan  untuk  Mengukur  Korelasi  Beban  Kerja Dosen  Terhadap  Peningkatan  Jumlah  Publikasi,” Pros.  Semin.  Nas.  Ris.  Inf.  Sci. ,  vol.  1,  no.  September,  p.  581,  2019,  doi: 10.30645/senaris.v1i0.65.
[14]  E.  Iswandy,  “Sistem  Penunjang  Keputusan  Untuk  Menentukan  Dan  Santunan  Sosial  Anak  Nagari  Dan  Penyaluran  Bagi Mahasiswa Dan Pelajar Kurang Mampu,” J. TEKNOIF , vol. 3, no. 2, 2015, doi: 2338-2724.
[15]  A. Hendini, “Perancangan Aplikasi Pemesanan Menu Makanan Dan Minuman Berbasis Android,” J. Khatulistiwa Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 1–6, 2013.
[16]   mohamad jajuli nurul rohmawati, sofi defiyanti, “Implementasi Algoritma K-Means Dalam Pengklasteran Mahasiswa Pelamar Beasiswa,” Jitter 2015 , vol. I, no. 2, pp. 62–68, 2015.