## PENERAPAN DATA MINING UNTUK MENENTUKAN PEMBERIAN BANTUAN KELOMPOK TANI MENGGUNAKAN ALGORITMA C.50 PADA DINAS PERKEBUNAN SUMATERA UTARA
Saut Parsaoran Tamba 1) , Jodi Daniel Pransisko Manalu 2) , Villa Delfya Sarumaha 3) , Erika Girsang 4) , Verli Vernando S. Colia 5) , Putra Edi Mujahid 6) 1-6 Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Prima Indonesia email: sautparsaorantamba@unprimdn.ac.id , jodidpm@gmail.com, delfya140800@gmail.com , erikagirsang02@gmail.com , verlisembiring1@gmail.com, putraedimujahid@unprimdn.ac.id

## Abstract
The  Plantation  Service  is  an  implementing  element  of  the  regional  autonomy  of  the  Provincial Government led by a head of service who is domiciled under and responsible to the governor through the regional  secretary.  The  duties  of  the  plantation  office  include  carrying  out  the  function  of  formulating policies  in  the  fields  of  plantation  production,  plantation  protection,  farming,  plantation  business facilities, licensing implementation, guidance, assistance in the plantation sector. The plantation office is ready  to  grow  young  agricultural  entrepreneurs  by  providing  business  capital  assistance  to  the community and farmer groups every year. With the existence of farmer group capital assistance, it will create more young farmers who will change the image of farmers, farmer group assistance is one of the activities  in  order  to  realize  the  regeneration  of  farmers  designed  for  the  development,  skills,  and entrepreneurial spirit of the younger generation in agriculture. problems that occur in providing farmer group  assistance,  one  of  which  is  still  the  provision  of  assistance  that  is  not  on  target,  causing  the provision  of  assistance  not  to  people  who  need  help,  so  that  the  utilization  of  this  assistance  is  not optimal. In addition, the provision of assistance is done manually, making it less efficient in any way. To overcome  these  problems,  a  system  is  needed  that  can  help  assess  real  and  objective  prospective beneficiaries.  This assessment uses  calculations  based  on the  criteria for  prospective  beneficiaries  with the  highest  ranking  system.  In  this  system,  the  calculation  is  done  using  datamining  with  the  C5.0 algorithm. In testing the methods and algorithms in this study, it produces a decision tree with the first root  of  information  and technology  services, then  the  next  root  is  bookkeeping  administration,  then  the last  rood  is  routine  meetings.  With  the  root,  researchers  can  decide  which  farmer  groups  receive assistance. the results of the decision tree are implemented into the RStudio programming language.
Keywords: Plantation, Datamining, C5.0, Decision Tree, RStudio.

## 1. PENDAHULUAN
Dinas Perkebunan merupakan bagian dari Pemerintah  Provinsi  yang  bertanggung  jawab dalam  melaksanakan  urusan  pemerintahan  di bidang  perkebunan.  Dinas  ini  dipimpin  oleh Kepala  Dinas  yang  bertanggung  jawab  kepada Gubernur  melalui  Sekretaris  Daerah.  Tugas Dinas Perkebunan meliputi produksi perkebunan,  perlindungan  perkebunan,  usaha tani  perkebunan,  sarana  usaha  perkebunan,  dan tugas pembantuan. Untuk menjalankan tugasnya,  Dinas  Perkebunan  melaksanakan fungsi  perumusan  kebijakan,  penyelenggaraan urusan  pemerintahan  dan  pelayanan  umum, pemberian  perizinan,  pembinaan,  pelaksanaan
tugas  pembantuan,  pelayanan  administrasi,  dan tugas  lain  yang  diberikan  oleh  Gubernur  sesuai dengan fungsinya.
Dalam  upaya  mendorong  generasi  muda menjadi wirausahawan pertanian, Dinas Perkebunan  memberikan  bantuan  modal  usaha kepada  masyarakat  dan  kelompok  tani  setiap tahun.  Bantuan  ini  bertujuan  untuk  mendorong generasi  muda  menjadi  agripreneur  atau pengusaha  muda  di  sektor  pertanian  melalui program  bantuan  kelompok  tani  perkebunan. Bantuan  modal  kepada  kelompok  tani  akan menciptakan  lebih  banyak  petani  muda  dan membantu  mengubah  citra  petani.  Program bantuan  kelompok  tani  perkebunan  merupakan
salah  satu  kegiatan  Dinas Perkebunan  Sumatera Utara  yang  bertujuan  untuk  menyadarkan, menumbuhkan, mengembangkan, dan memberdayakan  minat,  keterampilan,  dan  jiwa kewirausahaan generasi muda di bidang pertanian. Selain itu, program ini juga bertujuan untuk  mengembangkan  peluang  bisnis  bagi lulusan  dan  mendorong  pertumbuhan  kapasitas lembaga  pendidikan  pertanian  sebagai  pusat pengembangan  agripreneur  berbasis  inovasi agribisnis.
Salah  satu  masalah  yang  dihadapi  dalam pemberian  bantuan  kelompok  tani  perkebunan adalah  ketidaktepatan  sasaran  bantuan,  yang mengakibatkan  bantuan  tidak  tepat  bagi mereka yang  membutuhkan  modal  usaha  dan  kurang optimalnya  pemanfaatan  bantuan  tersebut. Selain  itu,  proses  pemberian  bantuan  dilakukan secara  manual,  sehingga  tidak  efisien  dari  segi waktu.
Untuk mengatasi masalah tersebut, diperlukan  suatu  sistem  yang  dapat  membantu dalam  melakukan  penilaian  yang  objektif terhadap calon kelompok tani penerima bantuan. Sistem ini menggunakan perhitungan berdasarkan  variabel-variabel  calon  penerima bantuan  dengan  metode  perankingan.  Dalam sistem ini, digunakan teknik data mining dengan menggunakan Algoritma C5.0.
Data  mining  merupakan  serangkaian proses  untuk  menggali  nilai  tambah  dari kumpulan  data  yang  belum  diketahui  secara manual, dengan tujuan memperoleh pengetahuan yang  berguna  [1],  [2]–[9].  Data  Mining memecahkan masalah dengan menganalisis data yang  telah  ada  dalam  database  sehingga menghasilkan keputusan [10], [11]. Data Mining adalah merupakan proses menemukan pengetahuan  yang  menarik,  seperti  asosiasi, pola, perubahan, struktur signifikan dan anomali, dari sejumlah besar data yang disimpan dalam database atau gudang data atau repositori informasi lainnya [12], [13]. Data Mining proses yang  memperkerjakan  satu  atau  lebih  teknik pembelajaran  komputer    (machine  learning) untuk menganalisa dan mengekstraksi pengetahuan (knowledge) secara otomatis [14].
Dalam mempermudah proses analisis data dalam  data  mining  maka  di  gunakan  Metode Decision  Tree.  Decision  Tree  digunakan  untuk mempelajari  klasifikasi  dan  prediksi  pola  dari data  dan  menggambarkan  relasi  dari  variabel atribut  x  dan  variabel  target  y  dalam  bentuk pohon  [15],  [16].  Decision  Tree  suatu    proses yang bisa menentukan  beberapa  model  dengan kelas-kelas  yang    dipisahkan  dan  digunakan untuk    pembeda  antar    tiap  kelasnya  [17]. Decision  Tree  sebuah  metode  machine  learning dengan  kemampuan  digunakan  untuk  membuat sebuah  keputusan  yang  divisualisasikan  dalam bentuk  pohon  keputusan[18],  [12].  Metode decision tree mengubah fakta yang sangat besar menjadi pohon keputusan yang mempresentasikan  aturan.  Aturan  dapat  dengan mudah dipahami dengan bahasa alam [13].
Algoritma yang digunakan ialah algoritma  C5.0.  Algoritma  C5.0  merupakan penyempurnaan  dari  algoritma  ID3  dan  C4.5. Dalam  proses  pembentukan  pohon    keputusan nilai    informasi    gain    tertinggi  akan  terpilih sebagai  root  bagi  node    selanjutnya.  [21],  [22]. Meskipun  terus  dikembangkan,  algoritma  C5.0 tetap  diakui  sebagai  algoritma  yang  sangat bermanfaat  untuk  melakukan  klasifikasi  data. Algoritma  ini  memungkinkan  pengguna  untuk mendapatkan  karakteristik  data  yang  telah diklasifikasikan dengan jelas, baik dalam bentuk struktur pohon keputusan maupun aturan if-then. Kejelasan  ini  memudahkan  pengguna  dalam menggali  informasi  yang  terkait  dengan  data tersebut.  Algoritma  C5.0  dapat  membantu mengolah data dalam mengambil suatu keputusan  dengan  cara  klasifikasi.  Algoritma tersebut memberikan tingkat akurasi yang besar. Selain itu pada penelitian lain algoritma tersebut banyak  di  gunakan  dalam  kelayakan  penerima keringanan  UKT  mahasiswa  [23],  kelulusan peserta  ujian,  kemahiran  berbahasa  Indonesia [24], serta mengetahui pola kepuasan mahasiswa di masa pembelajaran daring [25].
Selain  menggunakan  algoritma  C5.0 dalam  penelitian  lainnya  juga  menerapkan bantuan  kelompok  tani  menggunakan  metode Profile  Matching  pada  sistem  pendukung
keputusan,  dari  penelitian  tersebut  algoritma yang  di  gunakan  cenderung  banyak  dalam bidang  akademik.  Dalam  penelitian  dengan penelitian  sebelumnya  yang  membedakan  ialah lokasi  penelitian  dan  sumber  data  yang  di gunakan. Maka permasalahan yang akan dibahas yaitu  pemberian  bantuan  kepada  kelompok  tani berupa  bibit  tanaman.  Bibit  tanaman  yang  akan di berikan kepada kelompok tani ialah bibit yang unggul,  pemberian  bantuan  bibit  kepada kelompok tani berdasarkan klasifikasi perhitungan  algoritma  C5.0.  bibit  yang  di berikan  sesuai  kebutuhan  di  daerah  masing- masing di Dinas Perkebunan Sumatera Utara.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  pada  Dinas Perkebunan Sumatera Utara Jalan Jenderal Besar Dr.  Abdul  Haris  Nasution  No.  24  Medan.  Data penelitian yang digunakan adalah data kelompok tani  yang  terdaftar  5  tahun  terakhir  pada  Dinas Perkebunan  Sumatera  Utara.  Adapun  variable yang di gunakan sebanyak 9 variabel berikut ini variabel yang digunakan.
Tabel 1 Variabel No Variabel 1 Struktur Organisasi 2 Aturan dan Norma 3 Administrasi Pembukuan 4 Pertemuan Rutin 5 Pelaksanaan Belajar 6 Melaksanakan Usaha 7 Penumpukan Modal 8 Pelayanan Informasi dan Teknologi
9 Evaluasi Usaha Kelompok
Data  yang  diperoleh  saat  melaksanakan penelitian  sebanyak  300  data,  namun  data sampel  yang  digunakan  dalam  melakukan  tes sebanyak 29 data.
Rancangan  penelitian  dengan  melakukan sebuah pengamatan, selanjutnya  mengumpulkan data,  setelah  itu  data  tersebut  dimasukan  ke
Microsoft  Excel  kemudian  data  diolah  melalui perhitungan  dan  langkah-langkah  algoritma C5.0. hasil perhitungan tersebut diimplementasikan  ke  bahasa  pemrograman RStudio.  Berikut  ini  perancangan  penelitian yang di lakukan.

## Gambar 1.  Rancangan Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sebagai mana telah di jelaskan sebelumnya bahwa  Dinas  Perkebunan  Pemerintah  Provinsi Sumatera  Utara  sudah memberi  bantuan  kepada kelompok  tani  yang  tidak  tepat  sasaran,  salah satu  penyebabnya  ialah  penilaian  bantuan kelompok  tani  tidak  terpenuhi  dan  kurangnya pengetahuan.  Pemberian  bantuan  kelompok tani dinilai  berdasarkan  beberapa  variabel  dan variabel sebagai berikut :
1. Variabel Kelompok Tani
Tabel 2.Variabel No Variabel 1 Struktur Organisasi 2 Aturan dan Norma 3 Administrasi Pembukuan 4 Pertemuan Rutin 5 Pelaksanaan Belajar 6 Melaksanakan Usaha 7 Penumpukan Modal 8 Pelayanan Informasi dan Teknologi
Identifikasi Masalah Analisa Masalah
Studi Pustaka
Pengumpulan Data
Mengolah Data Menguji Data
9 Evaluasi Usaha Kelompok
2. Sub Variabel
Setiap  variabel  memiliki  sub  variabel  yang digunakan  sebagai  batasan  dalam  pemberian nilai:
Tabel 3. Sub Variabel Kode Variabel Bobot Nilai Range SO StrukturOrganisasi 0-45 Pemul a  (P) 46-75 Madya (M) 76-100 Utama (U) AN AturandanNorma 0-45 Cukup Baik (CB) 46-75 Baik (B) 76-100 Sangat Baik (SB) AP AdminitrasiPembuk uan 0-45 Cukup Baik 46-75 Baik 76-100 Sangat Baik PR PertemuanRutin 0-50 Malas (MS) 51-100 Rajin (R) PB PelaksanaanBelajar 0-50 Malas 51-100 Rajin MU MelaksanakanUsaha 0-45 Cukup Baik 46-75 Baik 76-100 Sangat Baik PM PenumpukanModal 0-50 Baik 51-100 Sangat
Kode Variabel Bobot Nilai Range Baik PIT PelayananInformasi dan Teknologi 0-50 Baik 51-100 Sangat Baik EUK Evaluasi UsahaKelompok 0-45 Cukup Baik 46-75 Baik 76-100 Sangat Baik

## 3. Sampel Data
Dengan  menerapkan  algoritma  C5.0  dapat membantu Dinas perkebunan dalam menentukan klasifikasi  bantuan  kepada  kelompok  tani  yang tepat  sasaran.  29  sampel  data  yang  digunakan dalam menentukan klasifikasi bantuan kelompok tani.  Berikut  ini  adalah  sample  data  kelompok tani Dinas Pertanian Provinsi Sumatera Utara.
Tabel 4. Sample Data Kelompok Tani No
Kel Tani S O A N A P P R P B M U P M P I T E U K Ban tuan 1 Mak mur M S B  B R J R J S B S B S B  B  Yes 2 Karya Maju U  B  B M S M S  B B S B  B  No 3 Sri Reze ki P  B S B R J R J S B B  B  B  Yes 4 Sadar U  B S B R J R J  B S B  B S B  Yes 5 Sei Mera h M S B C B R J M S C B B S B  B  No 6 Subur M S B  B R J M S  B B  B S B  Yes 7 Cema ri U S B C B M S R J S B B  B  B  Yes 8 Nusa Indah U  B  B M S R J  B S B S B  B  No 9 Dewi Sri M C B S B R J M S  B B S B C B  Yes 10 Mulia M  B C B R J R J C B S B S B C B  No 11 Karya Jadi U C B  B M S R J  B S B  B S B  Yes
12 Setia Mak mur P S B  B M S R J S B B S B  B  No 13 Sumb er Rejek i P S B S B R J R J  B S B S B S B  Yes 14 Paluh Datar M  B C B R J R J S B B  B S B  Yes 15 Suar Segar a M  B  B M S M S  B S B S B  B  No 16 Cemp aka U C B S B M S R J S B S B S B S B  Yes 17 Tunas Bang sa U  B S B M S R J S B S B S B C B  Yes 18 Caha ya Nur M S B  B M S R J  B S B S B  B  No 19 Bung a Indah U S B  B R J R J  B B S B  B  Yes 20 Siluet M  B S B R J M S S B B  B S B  No 21 Karya Jaya P C B C B M S M S C B S B  B S B  Yes 22 Seme sta M C B C B R J R J  B S B S B  B  No 23 Cema ra Asri M  B S B M S R J S B B  B  B  Yes 24 Abdi Jaya P S B  B R J M S  B S B S B S B  Yes 25 Boge nvil U S B C B R J M S S B B S B C B  No 26 Suka Maju Indah M  B S B M S R J C B S B  B  B  Yes 27 Pond ok Kelap a U S B S B R J R J S B B  B S B  No 28 Sedap Mala m U  B  B R J M S  B B S B  B  Yes 29 Maju Jaya M C B S B R J R J S B S B S B S B  Yes
30 .. . . . . . . . . . . .. . . . . . . ..
Kemudian  dari  tabel  diatas  diproses menggunakan  algoritma  C5.0.  dengan  tahapan yang  di  lakukan  ialah  memilih  atribut  sebagai akar,  berdasarkan  pada  nilai  gain  tertinggi  dari atribut-atribut tersebut. Untuk mendapatkan nilai
gain,  maka  dicari  terlebih  dahulu  nilai  dari entropy.  Maka  nilai  entropy  dan  gain  yang  di dapatkan digunakan sebagai akar dalam membuat  pohon  keputusan.    Berikut  ini perhitungan algoritma C5.0.

## 4. Menghitung Entropy Total
Entropy  total  dihitung  berdasarkan  jumlah data Yes dan No Total Kelompok : 29 Jumlah kategori Terima : 18 Jumlah kategori Tolak : 11 E(total)= (− 18 29 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 18 29 )) + (− 1 29 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 11 2 ))
E(total)= 0,95755
5. Menghitung Entropy  StrukturOrganisasi (SO)
a. Kategori Pemula
= (− 4 5 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 4 5 )) + (− 1 5 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 1 5 )) = 0,72193 b. Kategori Madya
= (− 7 13 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 7 13 )) + (− 6 13 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 6 13 )) = 0,99573
c. Kategori Utama
= (− 7 11 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 7 11 )) + (− 4 11 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 4 11 )) = 0,94566
6. Perhitungan  Entropy  begitu  seterusnya sampai  kepada  EvaluasiUsahaKelompok (EUK)
a. Kategori Cukup Baik
= (− 2 4 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 2 4 )) + (− 2 4 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 2 4 )) = 1 b. Kategori Baik
= (− 7 14 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 7 14 )) + (− 7 14 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 7 14 )) = 1 c. Kategori Sangat Baik
= (− 9 11 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 9 11 )) + (− 2 11 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 2 11 )) = 0,68404
7. Proses  perhitungan  mencari  nilai  gain masing-masing entropy.
a. Gain Jumlah StrukturOrganisasi (SO)
= 0,95755 - (( 5 29 ) ∗ 0,72193) + (( 13 29 ) ∗ 0,99573) + (( 11 29 ) ∗ 0,94566)
= 1,63814 b. Begitu  juga  proses  nilai  gain  sampai kepada EvaluasiUsahaKelompok (EUK) =  0,95755    - (( 4 29 ) ∗ 1) + (( 14 29 ) ∗ 1) +
(( 11 29 ) ∗ 0,68404)
= 1,56184
Setelah semua perhitungan selesai, maka didapat nilai  gain  tertinggi,  berikut  ini  perhitungan disusun dalam bentuk tabel.
Tabel 4. Hasil Perhitungan
No de 1 Var iabe l Ju ml ah Ye s N o Entr opy Ga in Gain Rasio To tal 29 18 11 0,9 575 535 S O 1, 63
81 4 0,615 0762 93 Pe mul a 5 4 1 0,7 219
281
Ma dya 13 7 6 0,9 957
275
Uta ma 11 7 4 0,9 456 603 A N 1, 60
55 7 0,611 8990 33 Cuk up B 6 5 1 0,6
500
224
Bai k 12 7 5 0,9 798 688 San gat Bai k 11 6 5 0,9 940 302 A 1, 0,509
P 35 62 5 2367 48 Cuk up B 7 3 4 0,9 852 281 Bai k 11 6 5 0,9 940 302 San gat Bai k 11 9 2 0,6 840 384 PR 0,
81 39 4 0,424 6909 42 Raji n 17 11 6 0,9 366 674 Mal as 12 7 5 0,9 798 688 PB
0, 71 28 9 0,375 2578 61 Raji n 19 13 6 0,8
997
438 Mal as 10 5 5 1 M U
1, 63 05 1 0,566 2398 79 Cuk up B 4 2 2 1 Bai k 13 8 5 0,9 612 366 San gat Bai k 12 8 4 0,9 182 958 P M 0, 95 69 1 0,502 7027 38 Bai 14 8 6 0,9
k 852 281 San gat Bai k 15 10 5 0,9 182 958 PI T 1, 31
87 8 0,783 1058 1
Bai k 11 9 2 0,6 840
384 San gat Bai
k 18 9 9 1 E U K 1, 56
18 4 0,581 9007 3 Cuk up B 4 2 2 1
Bai k 14 7 7 1
San
gat Bai k 11 9 2 0,6 840 384
Dari  tabel  hasil  perhitungan  diatas  bahwa node  1  dengan  nilai  gain  rasio  tertinggi  pada variabel  pelayananinformasidanteknologi  (PIT) yaitu 0,78310581 .  Dengan  demikian  PIT  dapat menjadi node akar. Ada 2 nilai kategori dari PIT yaitu  baik,  dan  sangat  baik.  maka  terbentuklah pohon  keputusan  seperti  pada  gambar  dibawa ini.
Gambar 2. Node 1
Pada  gambar  di  atas  node  1  variabel  PIK menjadi  node  akar.  Ada  2  variabel  yaitu  baik diterima  (Yes)  dan  sangat  baik  belum  ada  hasil keputusan,  masih  perlu  dilakukan  perhitungan. Maka kembali dicari nilai entropy dan gain dari setiap  kriteria  PIK  =  sangat  baik,  karena  sangat baik memiliki jumlah paling besar.
Selanjutnya  menghitung  nilai  seperti tabel sebelumnya, berdasarkan tabel yang sudah di  hitung  sebelumnya,  maka  untuk  root selanjutnya  pada  pohon  keputusannya  dapat terlihat pada gambar berikut ini:
Gambar 3. Node 2 sampai 3
Pada  gambar  diatas  merupakan  keputusan terakhir yang terbentuk. Maka basis pengetahuan atau aturan yang terbentuk yaitu:
PIT = Baik: Yes {Yes=9, No=2}
PIT = Sangat Baik |   AP = Baik
|   |   PR = Malas: No {Yes=0, No=5}
|   |   PR = Rajin: Yes {Yes=4, No=0}
|   AP = Cukup: No {Yes=0, No=4} |      AP  =  Sangat  Baik:  Yes {Yes=5, No=0} 8. Decision Tree C5.0
Sangat Baik
Baik PIK Yes ?

## Gambar 4. Decision Tree

## 9. Pohon Keputusan

## Gambar 5. Tampilan Pohon Keputusan

## 4. KESIMPULAN
Untuk pemberian  bantuan  kelompok tani  pada  dinas  pertanian  perkebunan  sumatera utara  menggunakan algoritma  C5.0  berdasarkan kriteria  kelompok  tani  dan  variabel  yang  sudah ditentukan sebelumnya. Dalam pengujian metode  dan  algoritma  dalam  penelitian  ini menghasilkan  pohon  keputusan  dengan  root pertama  Pelayanan  Informasi  Dan  Teknologi, kemudian root selanjutnya Administrasi Pembukuan,  selanjutnya  rood  yang  terakhir
Pertemuan  Rutin.  Dengan  adanya  root  terakhir maka  peneliti  dapat  memutuskan  kesimpulan kelompok  tani  yang  menerima  bantuan  adalah administrasi  pembukuan  yang  sangat  baik  yang menerima  bantuan  dari  dinas  pertanian.  hasil pohon keputusan tersebut diimplementasikan ke bahasa pemrograman RStudio.

## REFERENCES
[1] P.  Kasih,  “Pemodelan  Data  Mining Decision  Tree  Dengan  Classification Error  Untuk  Seleksi  Calon  Anggota  Tim Paduan  Suara,” Innov.  Res.  Informatics , vol.  1,  no.  2,  pp.  63–69,  2019,  doi: 10.37058/innovatics.v1i2.918. [2] W.  N.  Purba,  D.  Situmorang,  Y.  Alfani, D.  Hutabarat,  and  F.  W.  Anggiono, “Implementasi  Data  Mining  Dengan Metode  Pohon  Keputusan Algoritma  Id3 Untuk Menentukan Memprediksi Penjualan Pada CV. Mitra Baja Cemerlang,” J.  Mantik  Penusa ,  vol.  2, no. 1, pp. 82–86, 2019. [3] B.  Budiman,  “Perbandingan  Algoritma Klasifikasi Data Mining untuk Penelusuran  Minat  Calon  Mahasiswa Baru,” Nuansa Inform. , vol. 15, no. 2, pp. 37–52, 2021, doi: 10.25134/nuansa.v15i2.4162. [4] R.  R.  Rerung,  “Penerapan  Data  Mining dengan Memanfaatkan Metode Association Rule untuk Promosi Produk,” J. Teknol. Rekayasa , vol. 3, no. 1, p. 89, 2018, doi: 10.31544/jtera.v3.i1.2018.89-98.
[5] Y.  Mardi,  “Data  Mining  Rekam  Medis Untuk  Menentukan  Penyakit  Terbanyak Menggunakan  Decision  Tree  C4.5,” J.
Sains  dan  Inform. ,  vol.  4, no.  1,  pp.  40– 53, Apr. 2018, doi: 10.22216/jsi.v4i1.3077. [6] S. Saefudin and D. Fernando, “Penerapan
Data Mining Rekomendasi Buku Menggunakan  Algoritma  Apriori,” JSiI (Jurnal  Sist.  Informasi) ,  vol.  7,  no.  1,  p. 50, 2020, doi: 10.30656/jsii.v7i1.1899.
[7] K. Fatmawati and A. P. Windarto, “Data Mining:  Penerapan  Rapidminer  Dengan K-Means Cluster Pada Daerah Terjangkit Demam Berdarah Dengue (Dbd) Berdasarkan  Provinsi,” Comput.  Eng. Sci.  Syst.  J. ,  vol.  3,  no.  2,  p.  173,  2018, doi: 10.24114/cess.v3i2.9661.
[8] Yuda  Irawan,  “PENERAPAN  DATA
MINING  UNTUK  EVALUASI  DATA PENJUALAN MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING DAN ALGORITMA  HIRARKI  DIVISIVE  DI PERUSAHAAN MEDIA WORLD PEKANBARU,” J.  Teknol.  Inf.  Univ. Lambung  Mangkurat ,  vol.  4,  no.  1,  pp. 13–20, Apr. 2019, doi: 10.20527/jtiulm.v4i1.34. [9] A. A. Fajrin and A. Maulana, “PENERAPAN DATA MINING UNTUK ANALISIS POLA PEMBELIAN  KONSUMEN  DENGAN
ALGORITMA  FP-  GROWTH  PADA DATA  TRANSAKSI  PENJUALAN,”
Kumpul. J. Ilmu Komput. , vol. 05, no. 01, pp. 27–36, 2018.
[10] Rismayanti,  “Decision  Tree  Penentuan Masa  Studi  Mahasiswa  Prodi  Teknik Informatika  (Studi  Kasus :  Fakultas Teknik dan Komputer Universitas Harapan  Medan  ),” J.  Sist.  Inf. ,  vol.  02, no. 01, pp. 16–24, 2018.
[11] D.  Dalbergio,  M.  N.  Hayati,  and  Y.  N.
Nasution,  “Klasifikasi  Lama  Studi Mahasiswa  Menggunakan  Metode  C5.0 pada  Studi  Kasus  Data  Kelulusan Mahasiswa  Fakultas  Matematika  Dan Ilmu  Pengetahuan  Alam  Universitas Mulawarman Tahun 2017,” Pros. Semin. Nas. Mat. Stat. dan Apl. 2019 , vol. 1, no.
1, pp. 36–42, 2019.
[12] S.  Bahri  and  A.  Lubis,  “Metode
Klasifikasi Decision Tree Untuk Memprediksi  Juara  English  Premier League,” J.  Sintaksis ,  vol.  2,  no.  1,  pp. 63–70, 2020.
[13] A.  C.  Wijaya,  N.  A.  Hasibuan,  and  P.
Ramadhani, “Implementasi Algoritma C5 .  0  Dalam  Klasifikasi  Pendapatan Masyarakat  (  Studi  Kasus :  Kelurahan Mesjid  Kecamatan  Medan  Kota  ),” Inf. dan  Teknol.  Ilm. ,  vol.  13,  pp.  192–198,
2018.
[14] F. Hadi, “Penerapan Data Mining Dalam
Menganalisa Pemberian Pinjamana Dengan Menggunakan Metode Algoritma  C5  .  0  (  Studi  Kasus : Koperasi Jasa Keuangan Syariah Kelurahan  Lambung  Bukik  ),” J.
KomTekInfo ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  214–223, 2017.
[15] I.  Sutoyo,  “Implementasi  Algoritma Decision  Tree  Untuk  Klasifikasi  Data Peserta  Didik,” J.  Pilar  Nusa  Mandiri , vol.  14,  no.  2,  p.  217,  2018,  doi: 10.33480/pilar.v14i2.926.
[16] L.  G.  R.  Putra,  M.  Mayadi,  and  I.  N.  D. Setiaji, “Klasifikasi Jenis Client
Menggunakan  Algoritma  Decision  Tree Cart,” JSI J. Sist. Inf. , vol. 14, no. 2, pp. 2842–2855, 2022, doi: 10.30812/jsi.v14i2.18826.
[17] Robianto ;  Sampe  Hotlan  Sitorus ;  Uray Ristian,  “Penerapan  Metode  Decision Tree  Untuk  Mengklasifikasikan  Mutu Buah Jeruk BerdasarkanFitur Warna Dan Ukuran,” J. Komput. dan Apl. , vol. 9, no.
01, pp. 76–86, 2021.
[18] O.  Somantri,  W.  E.  Nugroho,  and  A.  R. Supriyono, “Penerapan Feature Selection Pada  Algoritma  Decision  Tree  Untuk Menentukan  Pola  Rekomendasi  Dini Konseling,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol.  4,  no.  2,  pp.  272–279,  2022,  doi: 10.30865/json.v4i2.5345.
[19] N. Aprilyani, I. Zulfa, and H. Syahputra, “Penerapan  Algoritma  Decision  Tree C4.5  Untuk  Model  Penentuan  Penerima Beasiswa Program Indonesia Pintar (Pip) Studi  Kasus  Sma  Negeri  3  Timang Gajah,” J.  JUTEI ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  96– 109, 2022.
[20] M.  Solehuddin,  W.  A.  Syafei,  and  R. Gernowo,  “Metode  Decision  Tree  untuk Meningkatkan Kualitas Rencana Pelaksanaan Pembelajaran dengan Algoritma  C4.5,” J. Penelit. dan Pengemb.  Pendidik. ,  vol.  6,  no.  3,  pp. 510–519, 2022,
doi:
10.23887/jppp.v6i3.52840. [21] R. Pratiwi, M. N. Hayati, and S. Prangga, “Perbandingan  Klasifikasi  Algoritma C5.0 Dengan Classification and Regression  Tree  (Studi  Kasus :  Data
Sosial Kepala Keluarga Masyarakat Desa Teluk  Baru  Kecamatan  Muara  Ancalong Tahun 2019),” BAREKENG J. Ilmu Mat. dan  Terap. ,  vol.  14,  no.  2,  pp.  273–284,
2020,
doi:
10.30598/barekengvol14iss2pp273-284.
[22] I.  Kurniawan  and  R.  A.  Saputra, “Penerapan Algoritma C5.0 Pada Sistem Pendukung Keputusan KelayakanPenerimaan  BerasMasyarakat
Miskin,” J.  Inform. ,  vol.  4,  no.  2,  pp.
236–240, 2017.
[23] R.  N.  Amalda,  N.  Millah,  and  I.  Fitria,
“Implementasi  Algoritma  C5.0  Dalam Menganalisa Kelayakan Penerima Keringanan Ukt Mahasiswa Itk,” Teorema Teor. dan Ris. Mat. , vol. 7, no. 1, p. 101, 2022, doi:
10.25157/teorema.v7i1.6692.
[24] M.  Pardede,  E.  Buulolo,  and  E.  Ndruru, “Implementasi  Algoritma  C5.0  Pada Kelulusan  Peserta  Ujian  Kemahiran
Berbahasa  Indonesia  (Ukbi)  Pada  Balai
Bahasa  Sumatera  Utara,” KOMIK
(Konferensi  Nas.  Teknol.  Inf.  dan Komputer) ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  64–72, 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1569.
[25] D.  Putro  Utomo  and  S.  Aripin, “Penerapan  Algoritma  C5.0  Untuk Mengetahui  Pola  Kepuasan  Mahasiswa di  Masa  Pembelajaran  Daring,” Pros. Semin. Nas. Ris. Dan Inf. Sci. , vol. 3, pp. 7–12, 2021.