## ALGORITMA C4.5 UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH PENGGUNAAN BAHAN BAKAR TERHADAP JUMLAH KENDARAAN TEMPUR MILITER PADA SUATU NEGARA
Ngawal Muhamad, Rizal Adi Saputra Teknik Informatika, Universitas Halu Oleo Kampus Bumi Hijau Tridharma Anduonohu Jalan H.E.A. Mokodompit rizaladisaputra@uho.ac.id

## ABSTRAK
Pengunaan bahan bakar kendaraan menjadi salah satu pengeluaran terbesar di dunia. Terkhusus pada lingkup militer penggunaan bahan bakar menjadi objek vital dan menjadi sumber daya utama dalam peralatan dan pada saat pelaksanaan operasi-operasi militer tertentu. Oleh karena itu penelitian ini dilakukan dengan tujuan agar dapat mengetahui jumlah penggunaan bahan bakar militer pada suatu negara berdasarkan jumlah kendaraan militernya. Sehingga membantu negara untuk mengoptimalkan sumber daya bahan bakarnya dan merencanakan strategi baru yang lebih efektif. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah metode algoritma  C4.5 yang  merupakan salah satu algoritma untuk menentukan suatu klasifikasi kelompok data dan bersifat prediktif.  Adapun kelebihan dari algortima ini adalah dapat menghasilkan pohon keputusan yang memiliki tingkat akurasi yang dapat diterima. Hasil dari penelitian ini adalah dapat memprediksi jumlah penggunaan bahan bakar terhadap jumlah kendaraan militer  dari  suatu  negara  di  dunia.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  berasal  dari  situs  web globalfirepower.com  dengan  sebanyak  144  data  negara.  Hasil  dari  penelitian  ini  menggunakan  bantuan  tools berupa  situs  web google  colab dengan  mengimpor  model-model  dan  pustaka  dari  python  dan  menghasilkan tingkat akurasi sebesar 96%.
Kata kunci :  algoritma C4.5, jumlah kendaran tempur, prediksi, penggunaan bahan bakar

## 1. PENDAHULUAN
Dalam konteks militer, istilah "militer" mengacu pada  segala  sesuatu  yang  berhubungan  dengan angkatan  bersenjata  atau  kekuatan  militer  suatu negara. Ini  mencakup organisasi, personel, peralatan, strategi, dan operasi yang berkaitan dengan keamanan dan  pertahanan  nasional.  Fungsi  militer  antara  lain adalah melindungi negara dari ancaman eksternal dan menjaga  keamanan  dalam  negeri.  Salah  satu  aspek penting  dalam  operasi  militer  adalah  penggunaan bahan bakar kendaraan tempur. Efisiensi penggunaan bahan  bakar  ini  sangat  penting  untuk  logistik  dan perencanaan operasional suatu negara.
Penggunaan  bahan  bakar  untuk  kendaraan tempur militer merupakan salah satu komponen utama dalam anggaran militer. Oleh karena itu, pengelolaan penggunaan  bahan  bakar  yang  efisien  dapat memberikan  kontribusi  besar  dalam  penghematan biaya dan peningkatan efektivitas operasional. Untuk mencapai hal ini, diperlukan metode analisis data yang canggih  dan  akurat.  Salah  satu  metode  yang  dapat digunakan adalah algoritma C4.5.
Algoritma  C4.5  adalah  algoritma  pembelajaran mesin  yang  digunakan  untuk  membangun  pohon keputusan  dari  data  pelatihan.  Pohon  keputusan  ini kemudian  digunakan  untuk  klasifikasi  dan  prediksi. Algoritma ini terbukti efektif dalam analisis data dan mampu menghasilkan pohon keputusan yang memiliki tingkat akurasi yang tinggi.
Decision tree atau pohon keputusan adalah salah satu  metode  dalam  data  mining  yang  sangat  berguna untuk analisis data dan pengambilan keputusan. Pohon keputusan  memungkinkan  pemodelan  keputusan  dan konsekuensi  yang  mungkin,  termasuk  peluang
kejadian,  biaya,  dan  utilitas.  Dalam data  mining , decision tree digunakan untuk  menemukan pola-pola penting  dalam  data  dan  membantu  dalam  klasifikasi serta prediksi.
Permasalahan  utama  yang  dibahas  dalam penelitian  ini  adalah  bagaimana  memprediksi  jumlah penggunaan  bahan  bakar  kendaraan  tempur  militer pada  suatu  negara  berdasarkan  jumlah  kendaraan tempur yang dimiliki. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk  mengembangkan  model  prediksi  yang  akurat mengenai  konsumsi  bahan  bakar  kendaraan  tempur militer  menggunakan  algoritma  C4.5.  Model  ini diharapkan  dapat  membantu  dalam  pengambilan keputusan terkait alokasi bahan bakar dan perencanaan strategi  operasional  militer.  Dengan  demikian, penelitian  ini  tidak  hanya  memberikan  kontribusi dalam bidang ilmu pengetahuan data dan pembelajaran mesin,  tetapi  juga  memberikan  manfaat  praktis  bagi pengelolaan sumber daya militer suatu negara.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining
Data  Mining adalah  kandungan  ikhtisar  dari kelompok  data  yang  bertujuan  untuk  menggali informasi  yang  bermanfaat  di  dalam  data  tersebut, dimana  informasi  berharga  tersebut  tidak  diketahui sebelumnya [1].
Data  Mining bukanlah  sekumpulan  data  biasa yang mencakup analisis dan prediksi yang ditampilkan saja, namun data tersebut dikumpulkan dan disimpan ke  dalam database yang  diproses  untuk  dijadikan sample pengambilan keputusan. Data mining merupakan suatu proses penggalian atau penambangan informasi  untuk  menemukan  informasi  yang  tidak
ditemukan  sebelumnya  dari  sekumpulan  data  besar (big data) atau repository database lainnya [2].
Data  Mining melakukan  Proses    penyaringan atau ekstraksi data menjadi pengetahuan dimulai dari data  yang  tidak  memiliki  arti,  kemudian  diolah menjadi informasi berupa rangkuman dan statistik data [3].
Dalam  jurnal  ilmiah, data  mining juga  dikenal dengan  nama  KDD  ( Knowledge  Discovery  in Database). Namun  pada  tahun  1995,  telah  diadakan International  KDD  Conference di  Montreal  yang mendefinisikan  bahwa  KDD  adalah  proses  untuk mengenali  informasi  atau  suatu  kebenaran  baru  dan benar-benar berguna dengan mengenali pola dari data. Tujuan  utama  dari  proses  KDD  adalah  memprediksi nilai-nilai yang berguna dari variabel-variabel dengan menemukan pola-pola dari sebuah gagasan data yang diintrepretasikan oleh manusia [4].

## 2.2. Decision Tree
Decision  Tree merupakan  diagram  berbentuk struktur pohon yang setiap internal node menyatakan pengujian  terhadap  suatu  atribut,  dan  setiap  cabang menyatakan  output  dari  pengujian  serta  leaf  node (bagian  daun)  menyatakan  kelas-kelas  atau  distribusi kelas.  Node  yang  berada  paling  atas  dari  Decession Tree  disebut  sebagai  rootnode  atau  node  akar,  yang melahirkan  leaf  node  atau  hasil  akhir  yang  mewakili label kelas dari kombinasi atribut sehingga terbentuk menjadi rule (aturan) [1].
Pohon  keputusan  merupakan  metode  klasifikasi dan  prediksi  yang  kuat  dan  terkenal.  Pada  metode pohon  keputusan  tersebut  data  diubah  menjadi  fakta besar menjadi
pohon
keputusan
yang mempresentasikan  aturan-aturan.  Aturan  tersebut dapat  dengan  mudah  dipahami  ataupun  dijelaskan dengan  ulang  karena  memiliki  bahasa  yang  dapat dimengerti.  Pohon  keputusan  juga  berguna  untuk menjelajahi data, menemukan hubungan tersembunyi antara  sejumlah  calon  variabel  input  dengan  sebuah variabel  target.  “Pohon  keputusan  memiliki fleksibilitas  (mudah  digunakan  yang  membuatnya sangat menarik, terutama karena menyajikan keuntungan  dari  proses  pengubahan  konsep  menjadi gambar yang telah disajikan sangat mudah dimengerti dimana  cabang-cabang  dari  pohon  merangkum klasifikasi” [5].
Decision tree merupakan metode klasifikasi yang pada  prinsipnya  adalah  membuat  struktur  pohon seperti  diagram  alur  di  mana  setiap node  (node  non leaf) mewakili  atribut  dan  setiap  cabang  pada  pohon yang  mewakili  hasil  uji,  serta node  leaf menunjukan kelas[6].
Decision tree juga  merupakan teknik klasifikasi dan  prediksi  yang  mampu  mengubah  masalah  besar menjadi pohon keputusan dengan aturan [7].

## 2.3. Algoritma C4.5
Algoritma C4.5 merupakan metode yang menjadi pilihan  utama  untuk  pengembangan  data  mining karena  kecepatannya  dalam  klasifikasi  data  atau
segmentasi  dan  bersifat  prediktif.  Algoritma  ini merupakan  salah  satu  metode  yang  menghasilkan Decision Tree berdasarkan training data. Kelebihannya  adalah  metode  pohon  keputusan  yang dapat  menghindari  munculnya  permasalahan  dengan kriteria  yang  jumlahnya  lebih  sedikit  pada  node internal tanpa menguraingi keputusan yang dihasilkan [5].
Algoritma  ini  berfokus  pada  klasifikasi  data bertipe pohon keputusan. Pohon keputusan Algoritma C4.5  dibangun  dengan  beberapa  tahap  yang  meliputi pemilihan atribut sebagai akar, membuat cabang untuk tiap-tiap  nilai  dan  membagi  kasus  dalam  cabang. Tahapan-tahapan ini akan diulangi untuk setiap cabang sampai semua kasus pada cabang memiliki kelas yang sama [8].
Algoritma C4.5 memiliki inputan berupa training samples dimana  data  yang  digunakan  untuk membangun sebuah pohon keputusan yang telah diuji kebenarannya dan samples adalah field-field data yang nantinya  akan  digunakan  sebagai  parameter  dalam melakukan pengklasifikasian data [9].
Agoritma C4.5 ialah salah satu metode klasifikasi yang  merepresentasikan  hasil  dalam  struktur  pohon (tree) yang mana setiap node merepresentasikan nilai atribut, cabanganya merepsentasikan nilai dari atribut serta daun kelas [10].

## 2.4. Gambar Grafik
Gambar 1. Jumlah kendaraan lapis baja
Dari grafik pada gambar 1, dapat dilihat :
a. Terdapat  dua  kolom  dalam  tabel  tersebut,  yaitu "Frequency" dan "Jumlah Kendaraan Lapis Baja Unit".
b. Frekuensi  kendaraan  dengan  lapisan  baja sebanyak 100 unit terdapat pada kisaran jumlah kendaraan sebanyak 50,000 hingga 200,000 unit.
c. Frekuensi  kendaraan  dengan  lapisan  baja sebanyak 20 unit terdapat pada jumlah kendaraan sebanyak 250,000 hingga 300,000 unit.

## 2.5. Tabel Dataset
Tabel 1.  Tabel Dataset No  Negara Jumlah Kendaraan Lapis Baja Konsumsi Bahan Bakar Kelas 1  Amerika 303553 20555000 Tinggi 2 Rusia 151641 3700000 Sedang 3 China 174300 14010000 Tinggi 4 India 100882 5000000 Sedang … …. ….. …. … 140  Liberia 650 9500 Rendah 141  Somalia 3712 6000 Rendah 142 Moldova 550 22000 Rendah 143  Benin 150 45000 Rendah 144  Bhutan 108 4500 Rendah
Tabel  tersebut  menyajikan  data  terkait  jumlah kendaraan lapis baja, konsumsi bahan bakar, dan kelas penggunaan  bahan  bakar  untuk  kendaraan  tempur militer di beberapa negara. Setiap baris mewakili satu negara,  dengan  kolom  "No"  menunjukkan  urutan, "Negara" menyebutkan nama negara tersebut, "Jumlah Kendaraan Lapis Baja" mencantumkan total kendaraan  tempur  militer  yang  dimiliki,  "Konsumsi Bahan  Bakar"  mencatat  jumlah  bahan  bakar  yang dikonsumsi,  dan  "Kelas"  menunjukkan  kategori penggunaan  bahan  bakar  (Tinggi,  Sedang,  atau Rendah).

## 3. METODE PENELITIAN
Metodologi  Penelitian  merupakan  tahap-tahap penelitian yang sistematis untuk membantu penelitian menjadi  terarah  dengan  baik.  Berikut  adalah metodologi penelitian yang dilakukan.
Gambar 2. Tahapan penelitian
Tahapan  penelitian  seperti  pada  Gambar  2 memiliki 5 tahapan, yaitu :
a. Identifikasi Masalah
Merupakan  tahapan  awal  dari  sebuah  penelitian, dimana  peneliti  akan  membuat  rumusan  masalah lalu  menentukan  batasan  dari  permasalahan  yang diteliti agar lebih terarah.
b. Menentukan Tujuan Tahapan  ini  dilakukan  agar  peneliti  tidak menyimpang daru tujuan yang ingin dicapai
c. Mengumpulkan Data Pengumpulan  data  yang  dilakukan  oleh  peneliti dengan  melakukan  observasi  dan  mencari  data pada situs web globalfirepower.com
d. Menganalisa Data Dengan Metode Algoritma C4.5 Agar  permasalahan  pada  penelitian  ini  dapat  di analisa  maka  digunakan  metode  algoritma  C4.5 dengan  tahanpannya  adalah mempersiapkan dataset berbentuk format csv, kemudian mengimportkan  data  pada google  colab dengan menggunakan tools panda  lalu  melakukan penyandingan  pada  kolom  dataset  dan  membuat model pohon keputusan algoritma C4.5
e. Hasil Hasil  dari  penelitian  adalah  beruapa  pohon keputusan yang disimpan dalam bentuk grafis.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penelitian,  data  sampel  yang  digunakan adalah  144  data  negara power  index dari  situs globalfirepower.com.  Setelah  data  yang  diperlukan diperoleh,  kemudian  ditentukan  atribut-atribut  yang diperlukan  pada  penelitan  ini  antara  lain  :  Nama Negara, Jumlah Kendaraan Lapis Baja (Unit), Jumlah Penggunaan  Bahan  Bakar  (bbl)  dan  Kelas  yang mewakili  label  dalam  data  lalu  dimasukan  ke  dalam documen  excel  sebagai  dataset  dan  di import pada Google  Colab untuk  diolah  dengan  menggunakan perhitungan otomatis algoritma C4.5 .
Data yang telah di import selanjutnya akan diberi penyandian  atau encoding pada  kategori  atau  label menjadi  bilangan  bulat  pada  kolom  'Negara'  dan 'Kelas' di dalam dataset  menggunakan objek encoder untuk  merubah  nilai-nilai  kategorikal  menjadi  nilai numerik
Data yang telah di import selanjutnya akan diberi penyandian  atau encoding pada  kategori  atau  label menjadi  bilangan  bulat  pada  kolom  'Negara'  dan 'Kelas' di dalam dataset  menggunakan objek encoder untuk  merubah  nilai-nilai  kategorikal  menjadi  nilai numerik
Setelah penyandian atau encoding selesai dataset akan menghapus kolom 'Kelas' dan menyimpannya ke dalam  variabel  dengan  perintah  atr_dataset  = dataset.drop(columns  =  'Kelas').  Kolom  'Kelas Kemudian  diambil  dari DataFrame dataset  dan menyimpannya ke dalam variabel cls_dataset.
Modul-modul pada pustaka mechine learning di python diimpor, untuk melatih model Decission Tree pada  data  pelatihan.  Prediksi  kemudian  dilakukan menggunakan  model  pohon  keputusan  C4.5  dan menampilkannya  menjadi Confussion  Matrix  dan menghasilkan  file  DOT  yang  merepresentsikan
Menganalisa Data dengan Metode C4.5 Hasil Mengumpulkan Data Identifikasi Masalah Menentukan Tujuan
struktur pohon keputusan dari model yang telah dilatih menggunakan dataset (tree_dataset)
Tabel 3.  Tampilan Confussion Matrix Confusion Matrix [[26 0] [  1  2]]
Tingkat Akurasi Algortima C4.5 Akurasi Prec ision recall f1-score  support 0 2 0.96 1.00 1.00 0.96 0.98 0.80 26 3 accuracy 0.97 29 Macro avg 0.98 0.83 0.89 29 Weighte d avg 0.97 0.97 0.96 29
Tingkat akurasi : 96 persen
Tabel  tersebut  menampilkan  representasi  dari  pohon keputusan dengan bentuk tampilan confussion matrix . Dengan hasil tingkat akurasi sebesar 96 persen.
Tabel 4.  Tabel hasil dot
Diagraph Tree { node [shape = box, style=”filled”, color=”black”, fontname”helvetiva”]; edge [fontname = “helvetica”]; 0 [label=”konsumsi Bahan Bakar (bbl) <= 995000.0\nsamples = 116\nvalue = [96, 1, 17, 2]\nclass = A”, fillcolor=”#ea9a61”]; 1 [label=”Negara <= 143.5\nsamples = 97\nvalue = [96,1,0,0]\ncalss = A”, fillcolor = #e5823b”] 0 -> 1 [labeldistance=2.5, labelangle=45, headlabel=”Truee”]; 2 [label=”samples  = 96\nvalue = [96, 0, 0, 0]\nclass = A”, fillcolor=”#e58139”];
1 -> 2 ;
3 [label="samples = 1\nvalue = [0, 1, 0, 0]\nclass = B", fillcolor="#47e539"] ;
1 -> 3 ;
4 [label="Jumlah Kendaraan Lapis Baja Unit <=
162970.5\nsamples = 19\nvalue = [0, 0, 17, 2]\nclass = C", fillcolor="#50a9e8"] ; 0 -> 4 [labeldistance=2.5, labelangle=-45, headlabel="False"] ; 5 [label="samples = 17\nvalue = [0, 0, 17, 0]\nclass = C", fillcolor="#399de5"] ;
4 -> 5 ;
6 [label="samples = 2\nvalue = [0, 0, 0, 2]\nclass = D", fillcolor="#d739e5"] ;
4 -> 6 ;
}
Tabel  tersebut  adalah  tampilan  hasil  file  DOT  dari representasi pohon keputusan dari model yang dilatih menggunakan dataset
Gambar 3. Hasil pohon keputusan dalam bentuk grafis
Analisis  dari  diagram  pohon  keputusan  tersebut dalam menggunakan algoritma C4.5 untuk memprediksi  jumlah  penggunaan  bahan  bakar terhadap jumlah kendaraan tempur militer pada suatu negara adalah sebagai berikut:
a. Node Root
Pohon keputusan dimulai dengan atribut "Konsumsi  Bahan  Bakar  (bbl)"  dengan  batas 995000.0. Dari 116 sampel, 96 sampel masuk kelas A, 1 sampel masuk kelas B, 17 sampel masuk kelas C,  dan  2  sampel  masuk  kelas  D.  Mayoritas  kelas pada node ini adalah A.
b. Cabang  Kiri  dari  Node  Root  (Konsumsi  Bahan Bakar <= 995000.0)
Ketika  konsumsi  bahan  bakar  kurang  dari  atau sama  dengan  995000.0,  atribut  berikutnya  yang dipertimbangkan  adalah  "Negara"  dengan  batas 143.5. Mayoritas sampel (96 dari 97) masuk kelas A  ketika  negara  kurang  dari  atau  sama  dengan 143.5. Jika negara lebih dari 143.5, hanya ada satu sampel yang masuk kelas B.
c. Cabang Kanan dari Node Root (Konsumsi Bahan Bakar > 995000.0)
Ketika konsumsi bahan bakar lebih dari 995000.0, atribut  berikutnya  adalah  "Jumlah  Kendaraan Lapis  Baja  Unit"  dengan  batas  162970.5.  Jika jumlah kendaraan lapis baja kurang dari atau sama dengan 162970.5, semua sampel (17) masuk kelas C.  Jika  jumlah  kendaraan  lapis  baja  lebih  dari 162970.5, kedua sampel masuk kelas D.
Pohon  keputusan  ini  menunjukkan  bahwa konsumsi bahan bakar dan jumlah kendaraan lapis baja merupakan faktor yang signifikan dalam memprediksi kelas  yang  berbeda  terkait  penggunaan  bahan  bakar dan  kendaraan  tempur  militer  pada  suatu  negara, dengan  negara  dan  jumlah  kendaraan  lapis  baja digunakan  untuk  mengklasifikasikan  sampel  lebih lanjut setelah menentukan konsumsi bahan bakar, serta mayoritas  kelas  pada  setiap  node  membantu menentukan  keputusan  klasifikasi  yang  akurat  sesuai dengan atribut yang diberikan.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penggunaan algoritma C4.5 dalam memprediksi konsumsi  bahan  bakar  kendaraan  tempur  militer memiliki  potensi  untuk  meningkatkan  efisiensi  dan efektivitas pengelolaan sumber daya serta perencanaan strategi  yang  lebih  efektif.  Algoritma  C4.5  terbukti membantu  dalam  analisis  data  dan  pembangunan pohon  keputusan  dari  data  pelatihan.  Dengan memahami  pola  penggunaan  bahan  bakar,  suatu negara  dapat  mengoptimalkan  alokasi  sumber  daya dan  merencanakan  strategi  yang  lebih  efektif.  Untuk melanjutkan penelitian ini perlu dikembangkan model prediksi  yang  lebih  akurat  dan  mempertimbangkan faktor-faktor lain yang dapat memengaruhi konsumsi bahan bakar kendaraan tempur militer, seperti kondisi geografis, cuaca, dan jenis misi militer yang dilakukan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  C.  Nas,  “Data  Mining  Prediksi  Minat  Calon Mahasiswa Memilih Perguruan Tinggi Menggunakan  Algoritma  C4.5,” J.  Manaj. Inform. ,  vol.  11,  no.  2,  pp.  131–145,  2021,  doi: 10.34010/jamika.v11i2.5506.
[2]  L. Y. Lumban Gaol, M. Safii, and D. Suhendro, “Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Stikom  Tunas Bangsa Prodi Sistem Informasi Dengan Menggunakan  Algoritma  C4.5,” Brahmana    J. Penerapan Kecerdasan Buatan , vol. 2, no. 2, pp. 97–106, 2021, doi: 10.30645/brahmana.v2i2.71.
[3]  I.  Ubaedi  and  Y.  M.  Djaksana,  “Optimasi Algoritma C4.5 Menggunakan Metode Forward Selection  Dan  Stratified  Sampling  Untuk Prediksi  Kelayakan  Kredit,” JSiI  (Jurnal  Sist. Informasi) ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  17–26,  2022,  doi: 10.30656/jsii.v9i1.3505.
[4]  S.  Febriani  and  H.  Sulistiani,  “Analisis  Data
Hasil  Diagnosa  Untuk  Klasifikasi  Gangguan Kepribadian  Menggunakan  Algoritma  C4.5,” 89Jurnal Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 4, pp.
89–95, 2021.
[5]  S.  Ucha  Putri,  E.  Irawan,  F.  Rizky,  S.  Tunas Bangsa, P. A. -Indonesia Jln Sudirman Blok No, and S. Utara, “Implementasi Data Mining Untuk Prediksi  Penyakit  Diabetes  Dengan  Algoritma C4.5,” Januari , vol. 2, no. 1, pp. 39–46, 2021.
[6]  D.  P.  S.  Sinaga,  Rini  Marwati,  and  Bambang Avip  Priatna  Martadiputra,  “Aplikasi  Web Prediksi Dampak Gempa di Indonesia Menggunakan  Metode  Decision  Tree  dengan Algoritma C4.5,” JMT  J. Mat. dan Terap. , vol.
5, no. 2, pp. 97–108, 2023, doi: 10.21009/jmt.5.2.5.
[7]  R.  Musfikar,  H.  Apriadinata,  and  B.  Yusuf, “Aplikasi  Prediksi  Prestasi  pada  Siswa Menggunakan  Algoritma  C4.5,” J.  Manaj. Inform. ,  vol.  13,  no.  2,  pp.  148–162,  2023,  doi: 10.34010/jamika.v13i2.10649.
[8]  K.  R.  Dewi,  K.  F.  Mauladi,  and  Masruroh, “Analisa  Algoritma  C4.5  untuk  Prediksi Penjualan  Obat  Pertanian  di  Toko  Dewi  Sri,” Semin. Nas. Inov. Teknol. , vol. 25, pp. 109–114, 2020.
[9]  R.  Dewi,  Z.  Hanif,  and  I.  Santoso,  “Analisa Kepuasan Konsumen
Pada Laundry Menggunakan  Algoritma  C4.5,” Journals.Upi- Yai , vol. 7, no. 2, pp. 133–141, 2023.
[10]  D.  E.  Yanti,  L.  Framesti,  and  A.  Desiani, “Perbandingan Algoritma C4.5 Dan Svm Dalam Klasifikasi  Penyakit  Anemia,” J.  Inform. Polinema , vol. 9, no. 4, pp. 427–434, 2023, doi: 10.33795/jip.v9i4.1381.