InComTech: Jurnal Telekomunikasi dan Komputer vol.14, no.1, April 2024, 49-59 http://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/Incomtech P-ISSN: 2085-4811 E-ISSN: 2579-6089

## Perbandingan Performa Algoritma C4.5 dan Naive Bayes untuk Prediksi Kanker Serviks pada Wanita
Fathurrahman Nur Aziz 1
1 Jurusan Informatika, Universitas Amikom Yogyakarta, Jl. Ring Road Utara, Condongcatur, Kecamatan Depok, Kabupaten Sleman, Daerah Istimewa Yogyakarta 55281, Indonesia
*Email Penulis Koresponden: azizfath35@gmail.com
Abstrak :
Adanya  peningkatan  jumlah  kasus  kanker  serviks  di Indonesia berdasarkan data pada tahun 2020 menunjukkan perlunya upaya untuk menekan kenaikan melalui berbagai upaya  pencegahan  primer  dan  sekunder.  Upaya  primer yang  dapat  dilakukan  di  antaranya  adalah  seperti menanamkan  pola  hidup  sehat  serta  melakukan  vaksinasi HPV. Langkah ini tentunya perlu didukung dengan upaya pencegahan  sekunder,  yakni  dengan  melakukan  skrining atau deteksi dini guna memastikan kesehatan leher rahim penduduk  wanita  Indonesia,  sehingga  pengembangan teknologi  skrining  perlu  terus  dilakukan  demi menghasilkan  teknologi  skrining  yang  semutakhir mungkin.  Pada  penelitian  ini,  penulis  berupaya membandingkan  performa  algoritma  C4.5  dan  Naïve bayes  dari  segi  akurasi  dan  presisinya.  Hasil  penelitian dan  pengujian  algoritma  C4.5  dan  Naïve  Bayes  akan dibandingkan  kemudian  dipilih  yang  terbaik  untuk memprediksi  kemungkinan  terkena  kanker  serviks berdasarkan  parameter  diagnosis  kanker  serviks mengunjukkan  prediksi  hasil  yang  akurat  dengan kesalahan  minimal.  Pada  akhir  penelitian  C4.5  Decision Tree  mendapatkan  hasil  yang  lebih  unggul  ketika  kita melakukan  10-Fold  Cross  Validation  sehingga  algortima C4.5  lebih  tepat  digunakan  pada  kasus  prediksi  kanker serviks pada wanita.
This is an open access article under the CC BY-NC license
Kata Kunci : Klasifikasi, Naïve Bayes, C4.5, Akurasi
Riwayat Artikel: Diserahkan 12 Juni, 2023 Direvisi 28 Jan, 2024 Diterima 19 April, 2024
DOI : 10.22441/incomtech.v14i1.20899

## 1. PENDAHULUAN
Kanker  merupakan  sebuah  tumor  ganas  yang  disebabkan  oleh  pertumbuhan abnormal pada jaringan epitel sebagai akibat dari sebuah mutasi DNA [1] . Kanker serviks  terjadi  pada  jaringan  epitel  leher  rahim  yang  disebabkan  oleh Human Pappiloma  Virus  (HPV) [2] .  Berdasarkan  data  yang  dipublikasikan  oleh  WHO 2021,  terdapat  27  kasus  kanker  serviks  per  100.000  wanita  di  Indonesia  pada tahun  2020  dengan  rata-rata  umur  wanita  dari  keseluruhan  kasus  kanker  di Indonesia  adalah  24,4  tahun [3] .  Dari  hal  tersebut,  dapat  dilihat  bahwa  kanker serviks banyak menyerang wanita usia produktif di Indonesia.
Upaya  pencegahan  kanker  serviks  dapat  dilakukan  dengan  meningkatkan kesadaran  dalam  mengenali  risiko  dan  gejala  kanker  serviks.  Salah  satu  faktor yang  mendukung  tindakan  deteksi  dini  adalah  akses  informasi [4] .  Kurangnya akses  informasi  dapat  mengakibatkan  risiko  kanker  serviks  yang  lebih  tinggi. Tidak sedikit kasus kanker serviks yang pada saat diagnosis awal ternyata sudah dalam stadium lanjut yang meningkatkan risiko kematian [5] .
Fakta tersebut kemudian mendorong penulis untuk mendukung pengembangan instrumen  deteksi  dan  prediksi  kanker  serviks  dengan  mencoba  mempercepat proses  dan  meningkatkan  akurasi  diagnosis  kanker  serviks  dengan  teknik data mining ,  tepatnya  dengan  mempercepat  klasifikasi  data  dalam  proses  prediksi tersebut. Adapun dalam penelitian ini, dilakukan klasifikasi dengan dua algoritma yaitu C4.5 dan Gaussian Naïve Bayes. Penelitian sebelumnya mengenai prediksi kanker serviks dilakukan dengan cara klasifikasi menggunakan Naïve Bayes dan menghasilkan akurasi sebesar 87% [6] . Penelitian lain mengenai diagnosis kanker serviks  tahap  awal  berdasarkan  survei  dan  dataset  dari  UCI  Machine  Learning menggunakan  algoritma  C4.5  menghasilkan  akurasi  sebesar  98,61% [7] . Perbedaan yang signifikan terjadi karena dataset yang digunakan pada penelitian kedua  hanya  memiliki  jumlah  data  sebanyak  72.  Perbedaan  tersebut  mendorong penulis untuk melakukan perbandingan performa algoritma Naïve Bayes dan C4.5 untuk  dataset  yang  setara.  Penelitian  sebelumnya  terkait  perbandingan  performa kedua algoritma untuk studi kasus lulusan tepat waktu mahasiswa menghasilkan akurasi sebesar 69,54% untuk C4.5 dan 68,38% untuk Naïve Bayes dengan selisih akurasi sebesar 1,16% [8] . Penelitian lain terkait Prediksi Ketepatan Waktu Studi Mahasiswa menghasilkan akurasi dengan C4.5 sebesar 61,99% dan untuk Naïve Bayes  sebesar  69,97% [9] .  Perbedaan  konsistensi  akurasi  dari  dua  kasus  yang berbeda  menghasilkan  sebuah  perdebatan  terkait  mana  yang  lebih  baik  untuk melakukan klasifikasi. Oleh karena itu, penulis melakukan penelitian yang serupa dengan  kasus  yang  berbeda    yaitu  prediksi  kanker  serviks  pada  Wanita.  Hasil yang  lebih  baik  dari  segi  presisi  dan  akurasi  akan  digunakan  sebagai  algoritma yang digunakan dalam melakukan prediksi kanker serviks pada wanita dan dapat digunakan  sebagai  metode  deteksi  dini  kanker  serviks  untuk  menurunkan  risiko kematian akibat kanker serviks.

## 2. METODE
Penelitian  ini  menerapkan  algoritma machine  learning yaitu  klasifikasi prediksi  kanker  serviks  dengan  algoritma  Naïve  Bayes  dan  C4.5.  Dataset  yang digunakan diambil dari Kaggle [10] .

## 2.1. Alur Penelitian
Gambar 1 merupakan diagram alir pada penelitian yang dilakukan.
Gambar 1. Diagram alir penelitian
Penelitian  diawali  dengan  melakukan preprocessing dataset  sehingga dapat  meminimalisasi  kesalahan  dalam  proses  klasifikasi.  Selanjutnya dilakukan Exploratory Data Analitys untuk melihat isi dan fitur dataset agar nantinya  dapat  ditentukan  fitur  yang  menjadi dependent  variable dan independent  variable .  Kemudian,  data training dan testing dibagi menggunakan  metode 10-Fold  Cross  Validation yang  selanjutnya  dijadikan model  klasifikasi  pada  masing-masing  algoritma.  Setelah  model  ditentukan, klasifikasi  dilakukan  beserta  evaluasi  modelnya  untuk  masing-masing algoritma. Dari hasil evaluasi model, dilakukan perbandingan sehingga dapat diambil  kesimpulan  terkait  algoritma  yang  terbaik  untuk  kasus  prediksi kanker serviks pada wanita.

## 2.2. Tinjauan Pustaka
a. Naïve Bayes
Naïve  Bayes  adalah  salah  satu  cara  melakukan  klasifikasi  sederhana dengan  menghitung  kemungkinan  dan  menggabungkan  suatu  kombinasi dan  frekuensi  sebuah  nilai [11] Naïve  Bayes  memperkirakan  seluruh atribut  yang  bersifat  independen  yaitu  bebas  dan  saling  lepas.  Atribut yang  independen  berarti  tidak  ada  keterkaitan  antara  nilai  suatu  atribut dengan atribut yang lain [12] . Pada penelitian ini, perhitungan probabilitas dari  seluruh  fitur  yang  diambil  akan  menghasilkan  klasifikasi  hasil diagnosis kanker serviks dalam kategori positif dan negatif.
Rumus dasar Gaussian Naïve Bayes adalah sebagai berikut:
Dimana,
• P = peluang dari data yang dihitung
• 𝜋 = 3.142 ….
• 𝜎 = standar deviasi
• 𝜇 = rata-rata data dari kelas yang sama
b. C4.5
C4.5  adalah  salah  satu  algoritma  yang  digunakan  untuk  klasifikasi dalam machine  learning .  Algoritma  C4.5  berdasar  pada  algoritma  yang lain  yaitu  pohon  keputusan  atau decision  tree [13] .  Kelebihan  dari algoritma  C4.5  adalah  dapat  melakukan  klasifikasi  pada  data  yang memiliki missing value . Cara kerja algoritma C4.5 adalah sebagai berikut
[14] :
- Memilih akar atau root berdasarka nilai gain ratio tertinggi. - Menghitung ulang gain ratio tanpa atribut root pada perhitungan sebelumnya.
- Memilih  cabang  atau branches berdasarkan gain  ratio tertinggi pada perhitungan terakhir.
- Mengulangi  langkah  kedua  hingga  mendapatkan  nilai entropy =
0.
Gambar  2  merupakan  salah  satu  penerapan  Algoritma  C4.5  dalam menentukan cuaca .
c. K-Fold Cross Validation
K-Fold Cross Validation merupakan teknik validasi data dengan cara membagi  data  ke  dalam k bagian  dengan  masing-masing  bagian  akan dilakukan  proses training dan testing . Cross  Validation memungkinkan percobaan training dan testing sebanyak k .  Umumnya, K-Fold  Cross Validation dilakukan sebanyak 10 kali untuk mendapatkan performa yang terbaik dari klasifikasi yang dilakukan. [15]
Gambar 3 merupakan cara kerja 10-Fold Cross Validation .
Gambar 3. 10-Fold Cross Validation
d. Model Evaluation
Salah  satu  metode  untuk  evaluasi  model  adalah confusion  matrix . Confusion  matrix merupakan  tabel  matrix  yang  memiliki  komponen berupa  kelas  yang  sesungguhnya  dan  kelas  yang  diprediksi.  Dari  dua komponen tersebut maka didapatkan 4 nilai yaitu [15] :
- True  positive =  kondisi  dimana  kelas  sesungguhnya True dan diprediksi True
- True  negative =  kondisi  dimana  kelas  sesungguhnya False dan diprediksi False
- False  positive =  kondisi  dimana  kelas  sesungguhnya False dan diprediksi True
- False  negative =  kondisi  dimana  kelas  sesungguhnya True dan diprediksi False
Gambar 4. confusion matrix.

## 2.3. Data set
Data  set  yang  digunakan  diambil  dari  Kaggle [10] dengan  jumlah  kasus sebanyak  858  baris  dan  31  fitur.  Beberapa  data  tersebut  masih  berupa  data unknown yang  diwakili  dengan  simbol  “?”  yang  dapat  mengacaukan  proses klasifikasi.  Untuk  mengatasinya,  penulis  mengubah  data  tersebut  menjadi null values . Terdapat pula dua fitur yang memiliki terlalu banyak null values , yaitu  “ STDs:  Time  since  first  diagnosis ”  dan  “ STDs:  Time  since  last diagnosis ” sehingga perlu di- drop.
Berikut adalah deskripsi statistik dari data set yang digunakan.
Gambar 5. Deskripsi Statisistik Cervical Cancer Risk Classification
Dari deskripsi  statistik  tersebut,  terdapat  beberapa  poin  yang  dapat diambil, yakni:
- Nilai  maksimum  dari "Age" adalah  84,  dimana  nilai  ini  terlalu  besar jika  dibandingkan  dengan  nilai  maksimum  pada  kolom  lain.  Sehingga perlu  dilakukan  standarisasi  skala  seluruh  kolom  agar  tidak mengganggu proses klasifikasi.
- Nilai  maksimal  dari  " Num  of  pregnancies" adalah  11,  dimana  rata- ratanya  hanya  2.  Maka  nilai  11  tersebut  termasuk  outlier  yang  dapat mengganggu performa klasifikasi.
- Kolom "STDs:cervical condylomatosis" dan "STDs:AIDS" hanya berisi nilai 0 yang membuat fitur tersebut tidak memiliki arti sehingga perlu dihilangkan.
- Kolom "Dx:CIN",  "Dx:HPV" tidak  berhubungan  dengan  diagnosis kanker  serviks  dan  kolom "Dx" hanya  merupakan  jumlah  diagnosis sehingga tidak berkaitan dan perlu dihilangkan.

## 2.4. Perbandingan Algoritma
Setelah  melalui  tahapan model  evaluation ,  nilai  p recision , recall ,  dan accuracy dari  Algoritma  Naïve  Bayes  dan  C4.5  dilakukan  rekapitulasi.
Kemudian, hasil rekapan tersebut akan dibandingkan sehingga dapat diambil kesimpulan terkait algoritma terbaik untuk kasus prediksi kanker serviks pada wanita.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data set yang didapatkan belum memiliki label target tetapi sudah memiliki 4 fitur  yang  cukup  kuat  menjadi  hasil  akhir  diagnosis  yaitu  pada  fitur  jenis  tes dengan  kolom “Hinselmann”,  “Schiller”,  “Citology”, dan “Biopsy”. Namun, fitur  tersebut  memiliki  rentang  nilai  dari  0-4  sehingga  membuat  kelas  terlalu banyak.  Dari  858  baris  yang  terdapat  di  data  set,  didapatkan  kelas  yang  belum disederhanakan sebagai berikut:
Tabel 1. Jumlah Data Pada Setiap Kelas yang Belum Disederhanakan Kelas Jumlah Data Persentase 0 756 88,1 % 1 41 4,8 % 2 33 3,8 % 3 22 2,6 % 4 6 0.7 % Total 858 100 %
Diagnosis  kanker  serviks  hanya  memiliki  dua  nilai,  yaitu  positif  dan  negatif. Oleh karena itu, penulis mengklasifikasikan keempat fitur itu menjadi negatif dan positif  dengan  parameter  jika  nilai  0  berarti  negatif  dan  jika  nilai  lebih  dari  1 berarti positif. Berikut ini adalah jumlah data pada kelas yang disederhanakan:
Tabel 2. Jumlah Data Pada Setiap Kelas yang Telah Disederhanakan Kelas Jumlah Data Persentase 0 756 88,1 % 1 102 11,9 % Total 858 100 %
Setelah  penyederhanaan  kelas  selesai,  dilanjutkan  dengan  melakukan feature selection .  Fitur  yang  akan  digunakan  adalah  fitur  yang  memiliki  nilai  selain  ya dan  tidak  (0  atau  1)  sehingga  fitur-fitur  seperti “Smokes”, “IUD”, dan “STDs” akan  dibuang  dan  tersisa  fitur-fitur  yang  lainnya.  Total  fitur  yang  digunakan adalah 25 fitur dengan rincian yaitu: "Age", "Number of sexual partners", "First
sexual  intercourse",  "Num  of  pregnancies",  "Smokes  (years)",  "Smokes (packs/year)",
"Hormonal Contraceptives (years)", "IUD (years)", "STDs:condylomatosis", "STDs:cervical condylomatosis",
"STDs:vaginal condylomatosis",  "STDs:vulvo-perineal  condylomatosis",  "STDs:syphilis", "STDs:pelvic  inflammatory  disease",  "STDs:genital  herpes",  "STDs:molluscum contagiosum",  "STDs:AIDS",  "STDs:HIV",  "STDs:Hepatitis  B",  "STDs:HPV", "Hinselmann", "Schiller", "Citology", "Biopsy", dan "result".
1. Percobaan pertama dengan metode Splitting Data :
Dari  858  baris,  dilakukan splitting data untuk data  training dan data  testing dengan perbandingan 80%:20% yang berarti terdapat 686 data training dan 172 data testing. Percobaan ini menghasilkan confusion matrix seperti pada gambar 5:
Gambar 5. Confusion Matrix antara Naïve Bayes dan C4.5 Classifier
Model evaluasi dari percobaan pertama adalah sebagai berikut:
Tabel 3. Model Evaluasi dari Naïve Bayes dan C4.5 Classifier Evaluation Item Naïve Bayes C4.5 Average Precision 81 % 99 % Average Recall 0.94 0.94 Average F1-Score 0.86 0.97 Accuracy 94 % 99 %
Dari  hasil  model  evaluasi  pada  tabel  3,  nilai  tertinggi  dari  keseluruhan  poin didapatkan  oleh  Algoritma  C4.5  dengan  akurasi  99%  dibandingkan  dengan Algoritma Gaussian Naïve Bayes yang hanya mendapatkan akurasi 94%.
2. Percobaan kedua dengan 10-Fold Cross Validation :
Percobaan  kedua  dilakukan  menggunakan  metode K-Fold  Cross  Validation untuk mendapatkan hasil yang lebih acak dan tidak berpola dibandingkan metode splitting data . Jumlah fold yang digunakan adalah 10.
Tabel 4. Model Evaluasi dengan 10-Fold Cross Validation Fold  Evaluation Item Naïve Bayes C4.5 1 Precision 66 % 100 % Recall 0.94 1 F1-Score 0.78 1 Accuracy 93 % 100 % 2 Precision 67 % 100 % Recall 0.95 1 F1-Score 0.78 1 Accuracy 93 % 100 % 3 Precision 68 % 100 % Recall 0.94 1 F1-Score 0.79 1 Accuracy 94 % 100 % 4 Precision 54% 100 % Recall 0.95 1 F1-Score 0.69 1 Accuracy 90 % 100 % 5 Precision 73 % 100 % Recall 0.94 1 F1-Score 0.82 1 Accuracy 95 % 100 % 6 Precision 66 % 100 % Recall 0.94 1 F1-Score 0.78 1 Accuracy 93 % 100 % 7 Precision 65 % 100 % Recall 0.94 1 F1-Score 0.77 1 Accuracy 93 % 100 % 8 Precision 72 % 100 % Recall 0.96 1 F1-Score 0.82 1 Accuracy 95 % 100 % 9 Precision 66 % 100 % Recall 0.94 1 F1-Score 0.78 1 Accuracy 93 % 100 % 10 Precision 86 % 100 % Recall 0.96 1 F1-Score 0.90 1 Accuracy 98 % 100 % Average Precision 68 % 100 % Average Recall 0.95 1 Average F1-Score 0.79 1 Average Accuracy 94 % 100 %
Dari  hasil  model  evaluasi  pada  tabel  4,  nilai  tertinggi  dari  rata-rata  yang didapatkan dalam 10 kali operasi cross validation didapatkan oleh Algoritma C4.5 dengan  akurasi  100%  dibandingkan  dengan  Algoritma  Gaussian  Naïve  Bayes yang hanya mendapatkan akurasi 94%.
Terdapat  peningkatan  akurasi  pada  algoritma  C4.5  dengan  menggunakan metode 10-Fold Cross Validation menunjukan bahwa metode ini dapat digunakan untuk  memperbaiki  akurasi  dalam  klasifikasi data  mining karena  menghasilkan data training dan data testing yang lebih bervariasi.

## 4. KESIMPULAN
Percobaan  pertama  dan  kedua  konsisten  menghasilkan  Algoritma  C4.5  yang lebih  unggul  dari  Algoritma  Gaussian  Naïve  Bayes.  Pada  percobaan  pertama, C4.5  mendapatkan  akurasi  99%  sedangkan  Naïve  Bayes  mendapatkan  akurasi 94%. Untuk percobaan kedua, C4.5 mendapatkan akurasi 100% sedangkan Naïve Bayes  tetap  mendapatkan  akurasi  94%.  Dari  kedua  percobaan  tersebut,  dapat disimpulkan bahwa Algoritma C4.5 lebih baik dan lebih unggul untuk digunakan sebagai prediksi kanker servis pada wanita.

## REFERENSI
[1] Sp. B. dr. Nur Rahman, “Selayang Pandang Tentang Kanker,” https://rs.uns.ac.id/selayang-pandang-tentang-kanker/ , Feb. 04, 2021.
[2] U.  Khabibah,  K.  Adyani,  and  A.  Rahmawati,  “Faktor  Risiko  Kanker  Serviks:  Literature Review,” Faletehan  Health  Journal ,  vol.  09,  no.  3,  pp.  270–277,  2022,  [Online]. Available: www.journal.lppm-stikesfa.ac.id/ojs/index.php/FHJ
[3] “Cervical cancer Indonesia 2021 country profile,” World Health Organization , Accessed: Apr.  03,  2023.  [Online].  Available:  https://www.who.int/publications/m/item/cervical- cancer-idn-country-profile-2021
[4] K.  Adyani  and  F.  Realita,  “Factors  that  influence  the  participation  among  women  in Inspection Visual Acetic acid (IVA) test,” Jurnal Aisyah : Jurnal Ilmu Kesehatan , vol. 5, no. 2, pp. 115–121, Dec. 2020, doi: 10.30604/jika.v5i2.289.
[5] K.  Wilayah  and  I.  Ramadini,  “Hubungan  Deteksi  Dini  (Pap  Smear)  Dengan  Kejadian Kanker  Serviks  Di  Poli  Obgyn,” Jurnal  Endurance ,  vol.  3,  no.  1,  2018,  doi: 10.22216/jen.v3i1.1885.
[6] N. Ayyanar, G. Thavasi Raja, M. Sharma, and D. Sriram Kumar, “Photonic Crystal Fiber- Based Refractive Index Sensor for Early Detection of Cancer,” IEEE Sens J , vol. 18, no. 17, pp. 7093–7099, Sep. 2018, doi: 10.1109/JSEN.2018.2854375.
[7] T.  G.  Pratama,  A.  Ridwan,  and  A.  Prihandono,  “Penerapan  Algoritma  C4.5  untuk Klasifikasi Kanker Serviks Tingkat Awal,” Urecol Journal. Part E: Engineering , vol. 1, no. 1, pp. 1–6, Mar. 2021, doi: 10.53017/uje.4.
[8] M.  Kamil,  W.  Cholil,  D.  Palembang  Jl  Jendral  Ahmad  Yani  No,  and  S.  Selatan, “Perbandingan Algoritma C4.5 dan Naive Bayes Pada Lulusan Tepat Waktu Mahasiswa,” Jurnal  Informatika ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  97–106,  2020,  [Online].  Available: http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ji
[9] J.  Nata  Permana,  R.  Goejantoro,  and  S.  Prangga,  “Comparison  Of  C4.5  Algorithm  and Naïve  Bayes  for  Prediction  Of  Student  Study  Timeliness  (Case  Study:  Departement  of Statistics Mulawarman University),” Jurnal Eksponensial , vol. 13, no. 2, 2022.
[10] UCI  Repository  and  Gokagglers,  “Cervical  Cancer  Risk  Classification,” https://www.kaggle.com/datasets/loveall/cervical-cancer-risk-classification .
[11] C.  Anam  and  H.  B.  Santoso,  “Perbandingan  Kinerja  Algoritma  C4.5  dan  Naive  Bayes untuk Klasifikasi Penerima Beasiswa,” 2018.
[12] R. Rachman, R. N. Handayani, and I. Artikel, “Klasifikasi Algoritma Naive Bayes Dalam Memprediksi Tingkat Kelancaran Pembayaran Sewa Teras UMKM,” Jurnal Informatika , vol. 8, no. 2, 2021, [Online]. Available: http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ji
[13] S.  W.  Siahaan,  K.  D.  R.  Sianipar,  P.  P.  P.  A.  N.  W.  F.  I.  R.H  Zer,  and  D.  Hartama, “Penerapan  Algoritma  C4.5  Dalam  Meningkatkan  Kemampuan  Bahasa  Inggris  Pada Mahasiswa,” PETIR ,  vol.  13,  no.  2,  pp.  229–239,  Sep.  2020,  doi: 10.33322/petir.v13i2.1029.
[14] N. Yahya and A. Jananto, “Komparasi Kinerja Algoritma C.45 Dan Naive Bayes Untuk Prediksi  Kegiatan  Penerimaanmahasiswa  Baru  (Studi  Kasus :  Universitas  Stikubank Semarang),” 2019.
[15] E.  Fitriani,  R.  Aryanti,  A.  Saepudin,  and  D.  Ardiansyah,  “Penerapan  Algoritma  C4.5 Untuk  Klasifikasi  Penempatan  Tenaga  Marketing,”  vol.  22,  no.  1,  2020,  doi: 10.31294/p.v21i2.