InComTech: Jurnal Telekomunikasi dan Komputer vol.11, no.3, Desember 2021, 198-209 http://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/Incomtech P-ISSN: 2085-4811 E-ISSN: 2579-6089

## Perbandingan Algoritma C4.5 dan Multilayer
Perceptron untuk Klasifikasi Kelas Rumah Sakit di DKI Jakarta
Amalia Fitri Hardiyanti, Devi Fitrianah *
Teknik Informatika, Universitas Mercu Buana, Jl. Meruya Selatan, Jakarta 11650, Indonesia *Email Penulis Koresponden: devi.fitrianah@mercubuana.ac.id

## Abstrak:
Kesehatan  dan  kesejahteraan  masyarakat  merupakan  salah satu prioritas utama pemerintah. Peningkatan pelayanan dan fasilitas  kesehatan  merupakan  salah  satu  upaya  pemerintah untuk  membangun  kesehatan  nasional  dan  mewujudkan negara  sehat.  Banyaknya  fasilitas  kesehatan  di  rumah  sakit dapat  menentukan  grade  kelas  rumah  sakit  di  daerah  DKI Jakarta. Grade rumah  sakit ditentukan berdasarkan fasilitas dan kemampuan pelayanan rumah sakit yang ditentukan oleh pemerintah.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui klasifikasi grade kelas  rumah  sakit  di  daerah  DKI  Jakarta. Berdasarkan  data  yang  ada  sebanyak  338  data  maka  perlu dilakukan klasifikasi berdasarkan atribut yang tersedia pada data  yang  digunakan  dengan  sebanyak  112  atribut  yang digunakan.  Proses  pengujian  dalam  penelitian  ini  untuk penentuan grade kelas rumah sakit dengan atribut yang ada menggunakan  metode  Algoritma  C4.5  dan Multilayer Perceptron . Penelitian ini membandingkan kinerja dari dua algoritma  tersebut.  Dengan  hasil  perbandingan Multilayer Perceptron MLP memiliki nilai akurasi sebesar 92,64% dan Algoritma  C4.5  memiliki  nilai  akurasi  sebesar  83,82%. Berdasarkan hasil nilai akurasi Multilayer Perceptron MLP mempunyai kinerja yang lebih baik dari Algoritma C4.5.
This is an open access article under the CC BY-NC license
Kata Kunci: Algoritma C4.5; Multilayer Perceptron; Cross Validation; Confusion Matrix;

## Riwayat Artikel:
Diserahkan 11 Januari 2021 Direvisi 5 Juli 2021 Diterima 3 November 2021 Dipublikasi 31 Desember 2021
DOI : 10.22441/incomtech.v11i3.10632

## 1. PENDAHULUAN
Sarana  pelayanan  kesehatan  adalah  tempat  yang  digunakan  untuk melakukan  pekerjaan  kesehatan,  baik  berupa  promotif,  preventif,  kuratif  atau tindakan rehabilitasi  yang dilaksanakan oleh Pemerintah, pemerintah daerah, dan atau masyarakat [ 1 ].
Menurut  Peraturan  Menteri  Kesehatan  Nomor  56  tentang  Klasifikasi  dan Perizinan  Rumah  Sakit  tahun  2014,  rumah  sakit  merupakan  lembaga  pelayanan kesehatan yang memberikan pelayanan kesehatan perorangan secara lengkap, yang dapat  memberikan  pelayanan  rawat  inap,  rawat  jalan  dan  gawat  darurat.  Rumah sakit  dapat  didirikan  dan  dikelola  oleh  pemerintah  pusat,  pemerintah  daerah  dan swasta [ 2 ].
Menurut  Permenkes  Nomor  56  Tahun  2014  menyangkut  klasifikasi  dan perizinan  rumah  sakit.  Jenis  pelayanan  rumah  sakit  dibagi  menjadi  rumah  sakit umum dan rumah sakit khusus. Rumah sakit umum dibagi menjadi kategori A, B, C  dan  D,  sedangkan  rumah  sakit  khusus  dibagi  menjadi  kategori  A,  B  dan  C. Klasifikasi  rumah  sakit  didasarkan  pada  pelayanan,  sumber  daya  manusia, peralatan, gedung dan infrastruktur.
Rumah sakit juga dibagi menjadi Kelas A, Kelas B, Kelas C dan Kelas D sesuai dengan fasilitas dan kemampuan pelayanan. Pada tahun 2017 terdapat 2,56% RS Kelas A, 14,30% RS Kelas B, 48,27% RS Kelas C, dan 26,55% RS Kelas D dan Kelas D Pratama dan 8,32% rumah sakit lain tidak dialokasikan [ 2 ].
Dalam penelitian terkait  yang dilakukan oleh  Yogi  Wahyu Romadon dan Devi  Fitrianah  dalam  melakukan  penelitian  perbandingan  penggunaan  metode clustering dengan  algoritma  K- means dan  K- Medoids [ 3 ].  Dari  hasil  penelitian tersebut  diperoleh  bahwa  algoritma  K- Medoids lebih  unggul  dalam  hal  waktu eksekusi,  kluster  yang  dihasilkan  dan  mendapatkan  hasil  yang  akurat  dalam pengelompokan.  K- Medoids menunjukkan  bahwa  metode  pengelompokan  dapat diterapkan  pada  kelompok  rumah  sakit  berdasarkan  tempat  tidur  di  rumah  sakit, tenaga  medis,  dan  daftar  peralatan  rumah  sakit.  Sumber  daya  rumah  sakit dikelompokkan dalam bentuk kluster 0 predikat sangat baik, kluster 1 predikat baik, kluster 2 predikat cukup, dan kluster 3 predikat kurang.
Dari  hasil  penelitian  tersebut  dapat  kita  manfaatkan  untuk  analisis  lebih lanjut dengan melakukan klasifikasi kelas rumah sakit di DKI Jakarta dan daerah sekitarnya berdasarkan fasilitas dan sumber daya yang dimiliki oleh rumah sakit.
Dengan  menerapkan  Algoritma  C4.5  dan Multilayer  Perceptron , diharapkan  hasil  klasifikasi  yang  didapat  lebih  akurat  dan  bisa  digunakan  untuk klasifikasi  kelas  rumah  sakit  di  DKI  Jakarta  dan  daerah  sekitarnya  untuk dikelompokkan berdasarkan fasilitas dan pelayanannya dengan lebih baik.

## 2. METODE
Metode penelitian yang dilakukan pada studi ini dapat dilihat pada Gambar 1 sebagai berikut:
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## a. Pengumpulan Data
Pengumpulan data pada penelitian ini menggunakan data hasil penelitian dari [ 3 ] dengan data sebelumnya bersumber dari Kementerian Kesehatan RI Republik Indonesia berupa data rumah sakit sumber daya yang diperoleh melalui penelitian fasilitas  kesehatan  (HFR),  yang  tersedia  untuk  umum  di  situs  web (sirs.yankes.kemkes.go.id/rsonline).
Data hasil pada penelitian tersebut yang digunakan adalah data hasil clustering dengan K- Medoids , berikut  contoh  data kelas rumah sakit sebanyak 10 data dari 338  data  dengan  memiliki  atribut  sebanyak  112  diantaranya  adalah  VVIP,  VIP, Kelas  I  dan  kluster.  Dari  hasil  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Yogi  Wahyu Romadon dan Devi Fitrianah [ 3 ], didapatkan hasil 4 kluster dimana masing-masing kluster  menjelaskan  kluster  0  dengan  predikat  sangat  baik,  kluster  1  dengan predikat  baik,  kluster  2  dengan  predikat  cukup  dan  kluster  3  dengan  predikat kurang. Hasil kluster yang diperoleh dari penelitian sebelumnya dijadikan sebagai label kelas untuk data yang ada. Pada Tabel 1 merupakan hasil data yang dilabeli dengan  menggunakan  kluster  K- Medoids .  Sedangkan Tabel  2 merupakan  data sebelum dilakukan preprocessing .
Tabel 1. Contoh Data Clustering K- Medoids
Tabel 2. Data Sebelum Preprocessing
b. Preprocessing
Preprocessing diperlukan untuk memaksimalkan kinerja algoritma klasifikasi [ 4 ]. Preprocessing adalah proses menghapus bagian-bagian yang tidak diperlukan atau  membersihkan  teks.  Proses  ini  digunakan  untuk  mengubah  data  yang berkualitas,  yaitu  data  yang  memenuhi  persyaratan  algoritma  [ 5 ].  Tujuan  dari preprocessing pada data mining adalah untuk mengubah data menjadi format yang lebih mudah untuk memenuhi kebutuhan pengguna [ 6 ].
Sebelum  data  diproses  diperlukannya preprocessing terlebih  dahulu  data dipersiapkan agar tidak terjadi kesalahan dalam melakukan analisis. Hal pertama yaitu dengan melakukan deteksi data  yang masih memiliki missing . Berdasarkan hasil  output,  diketahui  bahwa  masih  ada  data  yang  mengalami missing  value . Selanjutnya, data yang masih memiliki tipe data string diubah ke dalam tipe data integer . Sehingga terlihat  bahwa semua data dalam  bentuk  angka karena inputan untuk Algoritma C4.5 dan Multilayer Perceptron harus berupa angka agar mudah diproses. Pada Tabel 3 berisi data-data yang telah melalui tahapan preprocessing . Setelahnya bisa dilanjutkan ke analisis berikutnya.
Tabel 3. Data Setelah Preprocessing

## c. Model
Dalam  penelitian  ini  model  klasifikasi  yang  digunakan  ada  2  yaitu  algoritma C4.5 dan Multilayer Perceptron .
1) Algoritma C4.5
C4.5 adalah salah satu algoritma yang paling banyak digunakan untuk inferensi induktif karena  efisiensinya dan fitur lengkap [ 7 ]. Algoritma C4.5 adalah bagian dari kelompok  algoritma pohon keputusan dan merupakan 10 kategori algoritma terpopuler [ 8 ]. Algoritma C4.5 diperkenalkan oleh J. Ross Quinlan dari akhir 1970 hingga awal 1980. Algoritma C4.5 adalah algoritma ID3 yang ditingkatkan [ 9 ]. Algoritma  ini  sangat  terkenal  karena  memiliki  banyak  kelebihan  sehingga disambut baik oleh banyak orang. Keunggulan ini, misalnya, dapat menangani data numerik  dan  diskrit,  dapat  menangani  nilai  atribut  yang  hilang,  menghasilkan aturan  yang  mudah  diinterpretasikan,  dan  kinerjanya  salah  satu  yang  tercepat dibandingkan algoritma lainnya [ 10 ].
Berdasarkan apa yang ditulis oleh [ 10 ] dalam algoritma C4.5, proses pembuatan pohon keputusan dibagi menjadi empat langkah:
1. Memilih atribut sebagai akar
2. Membuat cabang untuk masing-masing nilai
3. Membagi setiap kasus dalam cabang
4. Mengulangi proses dalam setiap cabang sehingga semua kasus dalam cabang memiliki kelas yang sama.
Sebelum  menghitung  nilai entropy dan gain ,  data  harus  disusun  menjadi  tabel berdasarkan jumlah kasus dan responden. Kolom entropy dihitung sebagai berikut dengan persamaan 1 [ 11 ]:
Entropy(S) = ∑ 𝑖=0 𝑛 -pi * log 2 pi (1)
Keterangan:
S: Himpunan kasus
Pi: Jumlah kasus pada partisi ke-i
N: Jumlah partisi S
Gain(S, A) = Entropy(S) - ∑ 𝑖=1 𝑛 |𝑆 𝑖 | |𝑆| * Entropy (Si) (2)
Keterangan:
S: Himpunan kasus
A: Atribut
N: Jumlah partisi atribut A
|Si|: Jumlah kasus pada partisi ke-i |S|: Jumlah kasus dalam S
Dengan  memahami  persamaan  diatas  maka  algoritma  C4.5  dapat  digunakan untuk  menginput  dan  mengolah  data  yang  diperoleh  untuk  proses  pengambilan pohon keputusan.
Peneliti  memperoleh  data  rumah  sakit  di  DKI  Jakarta  didapatkan  dari  data lanjutan  oleh  Yogi  Wahyu  Romadon  dan  Devi  Fitrianah  dengan  memiliki  data sebanyak 338 data rumah sakit dengan 112 atribut. Contoh data dapat dilihat pada Tabel  1 dan Tabel  2 .  Kemudian  perlu  dilakukan preprocessing ,  dan  hasil preprocessing dapat dilihat pada Tabel 3 .
Setelah  mendapatkan  hasil preprocessing dan  kemudian  melakukan  proses pengujian,  akan  dihasilkan  pohon  keputusan.  Gambar  2  menunjukkan  gambar pohon keputusan algoritma C45.
2) Multilayer Perceptron (MLP)
Algoritma MLP merupakan algoritma yang mengadopsi cara kerja jaringan saraf pada  makhluk  hidup  ( artificial  neural  network ).  Algoritma  ini  dikenal  handal karena proses pembelajaran yang mampu dilakukan secara terarah [ 12 ]. Multilayer Perceptron adalah jaringan syaraf tiruan feed-forward yang terdiri dari sejumlah neuron  yang  dihubungkan  oleh  bobot-bobot  penghubung  [ 13 ].  Jaringan  saraf Multilayer  Perceptron telah  diverifikasi  menjadi  algoritma  jaringan  saraf  yang sangat baik pada tingkat piksel mengingat koneksi dengan perceptron , yang telah digunakan untuk menghasilkan cloud masking , klasifikasi gambar dan mengubah deteksi di bidang penginderaan jauh [ 14 ].
Gambar 2. Pohon Keputusan Algoritma C4.5
Kinerja klasifikasi jaringan MLP akan sangat bergantung pada struktur jaringan dan  algoritma  pelatihan  [ 15 ].  Arsitektur  MLP  bisa  dijelaskan  sebagai  berikut: lapisan  pertama  yang  memberi  makan  jaringan  dengan  variabel  masukan dilambangkan sebagai lapisan masukan, lapisan terakhir disebut lapisan keluaran, dan  semua  lapisan  antara  lapisan  masukan  dan  keluaran  adalah  disebut  sebagai lapisan tersembunyi [ 16 ].
Gambar 3. Arsitektur MLP [ 12 ]
Setelah  kedua  algoritma  diimplementasi  lalu  dilakukannya  evaluasi  dan validasi.  Validasi  dilakukan  dengan Cross  Validation dan  evaluasi  dilakukan dengan  melakukan  perhitungan  kembali  dari  hasil  validasi  dengan Confusion Matrix .
1) Cross Validation
Cross  Validation adalah  pendekatan  untuk  memanfaatkan  pelatihan  dan penilaian  akurasi  sampel  beberapa  kali  dan  dengan  demikian  berpotensi meningkatkan  keandalan  hasil  [ 17 ].  Cara  untuk  melakukan  teknik  ini  adalah
dengan  menentukan  nilai  k,  yang  digunakan  sebagai  ukuran  pembagi  dari kumpulan  data  yang  diukur.  Cara  terbaik  untuk  menggunakan  nilai  k  untuk menguji validitas data latih adalah 10 [ 18 ].
Sisi positifnya, menggunakan validasi silang untuk memilih metode klasifikasi dapat  menghasilkan  rata-rata  kinerja  prediksi  secara  substansial  lebih  tinggi daripada apa yang bisa dicapai dengan metode individu mana pun, jika campuran masalah mencakup proporsi yang wajar dari contoh-contoh yang menguntungkan untuk masing-masing. Selain itu, menggunakan validasi silang dapat secara drastis mengurangi  risiko  menghasilkan  model  yang  buruk,  karena  jarang  sekali kinerjanya jauh lebih buruk daripada yang terbaik dari strategi konstituen [ 19 ].
2) Confusion Matrix
Confusion  Matrix lebih  sering  disebut  tabel  kontingensi  di  mana  matriks  bisa berukuran  besar  secara  sembarangan.  Jumlah instance yang  diklasifikasikan dengan  benar  adalah  jumlah  diagonal  dalam  matriks;  semua  lainnya  salah diklasifikasikan secara akurat [ 20 ].
Evaluasi menggunakan matriks kebingungan dapat menghasilkan nilai akurasi, akurasi dan recall. Akurasi klasifikasi adalah persentase keakuratan catatan data yang diklasifikasikan dengan benar setelah dilakukan pengujian hasil klasifikasi. Akurasi  atau  keyakinan  adalah  proporsi  kasus  prediksi  positif,  yang  juga merupakan positif sebenarnya dalam data aktual. Perolehan atau sensitivitas adalah proporsi kasus positif benar yang diprediksi menjadi positif benar [ 21 ]. Confusion matrix adalah salah satu ukuran kinerja yang paling informatif sistem pembelajaran multi-kelas  dapat  diandalkan  [ 22 ]. Confusion  Matrix dapat  dihitung  dengan mencari  nilai precision,  recall dan accuracy [ 23 ].  Model confusion  matrix ditunjukkan pada Tabel 4 .
Tabel 4. Model Confusion Matrix Nilai Sebenarnya TRUE FALSE Nilai Prediksi TRUE TP (True Positive) Correct Result FP (False Positive) Unexpected Result
FALSE FN (False Negative) Missing Result TN (True Negative) Correct absence of Result
Precision = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 Recall = 𝑇𝑃
𝑇𝑃+𝐹𝑁
Accuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁
𝑇𝑃+𝐹+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁
d. Analisis perbandingan Multilayer Perceptron dan Algoritma C4.5
Hasil dari eksperimen Multilayer Perceptron dan algoritma C4.5 mendapatkan sebuah hasil akurasi dan hasil cross validation , kedua dari hasil algoritma tersebut lalu dibandingkan untuk mendapatkan nilai yang terbaik.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  eksperimen  pada  penelitian  ini  dengan  melakukan  2  eksperimen berdasarkan  pemisahan  persentase  data  untuk  diimplementasikan  pada  masing  – masing algoritma. Eksperimen pertama menggunakan 80% data latih dan 20% data uji  dan  eksperimen  kedua  70%  data  latih  dan  30%  data  uji.  Eksperimen  yang menghasilkan kinerja tertinggi pada setiap metode digunakan sebagai model untuk menentukan  metode  terbaik  pada  pengujian  data  yang  disediakan.  Pada Tabel  5 merupakan  nilai  kinerja  percobaan Multilayer  Perceptron pada  tahap  pengujian model, sedangkan Tabel 6 menunjukan hasil percobaan Algoritma C4.5
Tabel 5. Percobaan Multilayer Perceptron Eksperimen Accuracy Precision Recall 1 (80%:20%) 92,64% 71,25% 68,25% 2 (70%:30%) 75% 55% 54,5% Tabel 6. Percobaan Algoritma C4.5 Eksperimen Accuracy Precision Recall 1 (80%:20%) 83,82% 61% 62,75% 2 (70%:30%) 75% 62% 81,5%
Berdasarkan  nilai  akurasi  yang  diperoleh,  eksperimen  pertama  adalah  yang terbaik untuk kedua algoritma tersebut. Pada eksperimen pertama pada percobaan Multilayer Perceptron memiliki nilai akurasi sebesar 92,64% sedangkan Algoritma C4.5 memiliki nilai akurasi sebesar 83,82%.
Selanjutnya membandingkan model terbaik  dari setiap percobaan dari kedua algoritma  tersebut. Tabel  7 menunjukan  bahwa  model Multilayer  Perceptron memiliki nilai akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan algoritma C4.5. Hasil perbandingan dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Perbandingan Model Terbaik
Accuracy Precision Recall Multilayer Perceptron 92,64% 71,25% 68,25% Algoritma C4.5 83,82% 61% 62,75%
Tahap  selanjutnya  untuk  memvalidasi  hasil  diatas,  dilakukannya  percobaan evaluasi cross validation , dengan 3 k -fold yang berbeda. Pertama k=5, kedua k=10 dan  ketiga  k=15  dan  masing  –  masing  k -fold ini  diterapkan  pada Multilayer Perceptron dan Algoritma C4.5. Pada Tabel 8 ditunjukkan hasil nilai akurasi dari kedua  algoritma.  Dalam  eksperimen cross  validation dari  semua  k -fold yang diterapkan Multilayer  Perceptron memiliki  nilai  akurasi  yang  lebih  baik dibandingkan dengan Algoritma C4.5.
Tabel 8. Perbandingan Cross Validation pada Model Accuracy k=5 k=10 k=15 Multilayer Perceptron 73,70% 79,99% 79,62% Algoritma C4.5 71,85% 69,62% 73,70%
Hasil  implementasi  algoritma  C4.5  dan Multilayer  Perceptron mendapatkan hasil akurasi dan hasil akurasi cross validation . Pada hasil Multilayer Perceptron mendapatkan hasil akurasi terbesar pada eksperimen pertama dibandingkan dengan eksperimen  kedua,  dengan  perbandingan  80%  data  latih  dan  20%  data  uji  dan mendapatkan  hasil  nilai  akurasi  sebesar  92,64%, precision 71,25%  dan recall 68,25%.  Sedangkan  pada  algoritma  C4.5  nilai  akurasi terbesar  terdapat  pada eksperimen pertama dengan nilai perbandingan 80%:20% dan mendapatkan hasil akurasi  sebesar  83,82%, precision 61%  dan recall 62,75%.  Dari  hasil cross validation kedua  algoritma  menunjukan  sebuah  perbandingan,  kedua  algoritma tersebut memiliki nilai k-fold yang berbeda untuk mendapatkan hasil yang akurat. Pada Multilayer  Perceptron mendapatkan  nilai  akurasi  yang  akurat  pada  10 fold dengan nilai sebesar 79,99%, sedangkan algoritma C4.5 pada 15 fold dengan nilai sebesar  73,70%.  Dari  hasil  perbandingan  kedua  algoritma  tersebut  bahwa Multilayer Perceptron yang lebih berpengaruh.

## 4. KESIMPULAN
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  dua  metode  yaitu Multilayer  Perceptron dan  Algoritma  C4.5  yang  diimplementasikan  pada  dataset  rumah  sakit  di  DKI Jakarta untuk mengklasifikasi kelas rumah sakit. Berdasarkan hasil dari percobaan eksperimen Multilayer  Perceptron menghasilkan  akurasi  sebesar  92,64%  dan Algoritma  C4.5  menghasilkan  akurasi  sebesar  83,82%.  Dengan  demikian  dapat disimpulkan  bahwa Multilayer  Perceptron memiliki  kinerja  yang  lebih  baik  dari pada Algoritma C4.5 . Melihat dari hasil kedua algoritma tersebut, baik algoritma Multilayer Perceptron maupun Algoritma C4.5 keduanya dapat diimplementasikan sebagai  rekomendasi  pengambilan  keputusan  dalam  membantu  Kementrian Kesehatan RI dalam menentukan kelas rumah sakit.

## REFERENSI
[1] P. Pasien et  al. , “Perawatan Pasien dengan Diagnosa KO4 (Kelainan Pulpa dan Jaringan Periapikal)  di  Puskesmas  Kencong,  Puskesmas  Jenggawah,  dan  RSUD  dr.  H.  Koesnadi Bondowoso 1,” vol. 4, pp. 67–70.
[2] S. Kurtenbach, Demografie . 2019.
[3] A.  Angkasa  and  D.  Fitrianah,  “The  Implementation  of  Classification  Algorithm C4.5 in Determining  the  Illness  Risk  Level  for  Health  Insurance  Company  in  Indonesia,” Int.  J.
Comput. Appl. , vol. 177, no. 37, pp. 44–50, 2020, doi: 10.5120/ijca2020919883.
[4] H. Ma’rifah, A. P. Wibawa, and M. I. Akbar, “Klasifikasi Artikel Ilmiah Dengan Berbagai Skenario Preprocessing ,” Sains, Apl. Komputasi dan Teknol. Inf. , vol. 2, no. 2, p. 70, 2020, doi: 10.30872/jsakti.v2i2.2681.
[5] S.  Sanjaya,  S.  Sanjaya,  and  E.  A.  Absar,  “Pengelompokan  Dokumen  Menggunakan Winnowing Fingerprint dengan Metode K-Nearest Neighbour,” J. CoreIT J. Has. Penelit. Ilmu  Komput.  dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  50–56,  2015,  [Online].  Available: http://ejournal.uin-suska.ac.id/index.php/coreit/article/view/1229.
[6] P.  Meilina,  “Penerapan  Data Mining  dengan  Metode  Klasifikasi  Menggunakan  Decision Tree dan Regresi,” J. Teknol. Univ. Muhammadiyah Jakarta , vol. 7, no. 1, pp. 11–20, 2015, [Online]. Available: jurnal.ftumj.ac.id/index.php/jurtek.
[7] M. Mazid, S. Ali, and K. Tickle, “Improved C4. 5 algorithm for rule based classification,” Proc.  9th  WSEAS  Int.  Conf.  Artif.  Intell.  Knowl.  Eng.  data  bases ,  pp.  296–301,  2010, [Online].
Available:
http://www.researchgate.net/publication/228579114_Improved_C_4._5_Algorithm_for_R ule_Based_Classification/file/3deec520b1a84f41f8.pdf.
[8] K.  Sani,  W.  Wahyu  Winarno,  and  S.  Fauziati,  “Analisis  Perbandingan  Algoritma Classification Untuk Authentication Uang Kertas (Studi Kasus: Banknote Authentication),”
J. Inform. , vol. 10, no. 1, pp. 1130–1139, 2016, doi: 10.26555/jifo.v10i1.a3344.
[9] H. Siahaan, H. Mawengkang, S. Efendi, A. Wanto, and A. Perdana Windarto, “Application of Classification Method C4.5 on Selection of Exemplary Teachers,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1235, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1235/1/012005.
[10] F. F. Harryanto and S. Hansun, “Penerapan Algoritma C4.5 untuk Memprediksi Penerimaan Calon Pegawai Baru di PT WISE,” J. Tek. Inform. Dan Sist. Inf. , vol. 3, no. 2, pp. 95–103, 2017, [Online]. Available: http://jurnal.mdp.ac.id/index.php/jatisi/article/view/71.
[11] E.  B.  Sambani  and  F.  Nuraeni,  “Penerapan  Algoritma C4.5 Untuk  Klasifikasi  Pola Penjurusan di Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) Kota Tasikmalaya,” CSRID (Computer Sci. Res. Its Dev. Journal) , vol. 9, no. 3, p. 144, 2018, doi: 10.22303/csrid.9.3.2017.144-
152.
[12] E.  S.  Wahyuni,  “Penerapan  Metode  Seleksi  Fitur  Untuk  Meningkatkan  Hasil  Diagnosis Kanker Payudara,” Simetris  J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 7, no. 1, p. 283, 2016, doi: 10.24176/simet.v7i1.516.
[13] D.  Sinaga,  “Jaringan  Saraf  Tiruan  Infeksi  Mata  Dengan  Menggunakan  Metode Beraksitektur Multi Layer Perceptron,” Informasi dan Teknologi Ilmiah (INTI), vol. 7, no. 2, pp. 189–192, 2020.
[14] W.  Jiang et  al. ,  “ Multilayer  Perceptron neural  network  for  surface  water  extraction  in landsat  8  OLI  satellite  images,” Remote  Sens. ,  vol.  10,  no.  5,  pp.  1–22,  2018,  doi: 10.3390/rs10050755.
[15] A.  A.  Nasir,  M.  Y.  Mashor,  R.  Hassan,  "Classification  of  acute  leukaemia  cells  using multilayer perceptron and simplified fuzzy ARTMAP neural networks," The International Arab Journal of Information Technology , vol. 10, no. 4, pp. 1-9, 2013.
[16] A.  A.  Ewees,  M.  A.  Elaziz,  Z.  Alameer,  H.  Ye,  and  Z.  Jianhua,  “Improving Multilayer Perceptron neural  network  using  chaotic  grasshopper  optimization  algorithm  to  forecast iron ore price volatility,” Resour. Policy , vol. 65, no. February 2019, p. 101555, 2020, doi: 10.1016/j.resourpol.2019.101555.
[17] C.  A.  Ramezan,  T.  A.  Warner,  and  A.  E.  Maxwell,  “Evaluation  of  sampling  and  cross- validation  tuning  strategies  for  regional-scale  machine  learning  classification,” Remote Sens. , vol. 11, no. 2, 2019, doi: 10.3390/rs11020185.
[18] I. Jayawardanu and S. Hansun, “Rancang Bangun Sistem Pakar untuk Deteksi Dini Katarak Menggunakan Algoritma C4.5”, Ultima Computing: Jurnal Sistem Komputer , vol. 7, no. 2, pp. 48-58, Aug. 2016, doi: 10.31937/sk.v7i2.232.
[19] C.  Schaffer,  “Technical  Note:  Selecting  a  Classification  Method  by  Cross-Validation,” Mach. Learn. , vol. 13, no. 1, pp. 135–143, 1993, doi: 10.1023/A:1022639714137.
[20] A. K. Santra and  C. J. Christy, “Genetic  Algorithm and Confusion Matrix for Document Clustering ,” Int. J. Comput. Sci. Issues , vol. 9, no. 1, pp. 322–328, 2012.
[21] A. Andriani, “Penerapan Algoritma C4.5 Pada Program Klasifikasi Mahasiswa Dropout,”
Semin. Nas. Mat. 2012 , pp. 139–147, 2012.
[22] S.  Koço  and  C.  Capponi,  “On  multi-class  classification  through  the  minimization  of  the confusion matrix norm,” J. Mach. Learn. Res. , vol. 29, no. 2004, pp. 277–292, 2013.
[23] N. V. De Lima, L. Novamizanti, E. Susatio, T. Telekomunikasi, and U. Telkom, “Sistem Pengenalan Wajah 3D Menggunakan Icp Dan Svm 3D Face Recognition System Using Icp and  Svm,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  6,  no.  6,  pp.  601–610,  2019,  doi:
10.25126/jtiik.201961609.