## Implementasi Algoritma C4.5 untuk Klasifikasi Penerima Rumah Bantuan Di Kampung Kotalintang
Mahdi 1 , Muhammad Arhami 2 , Khairunnisa Atami 3 , Renol Herwinsyah 4
12,3 Jurusan Teknologi Informasi dan Komputer Politeknik Negeri Lhokseumawe
4 Jurusan Tata Niaga Politeknik Negeri Lhokseumawe
1 mahdi@pnl.ac.id, 2 muhammad.arhami@pnl.ac.id, 3 khairunnisaatamii.99@gmail.com, 4 Reynold_maldini@yahoo.com
Abstrak— Kotalintang  merupakan  salah  satu  desa/kelurahan  yang  ada  di  Kecamatan  Kualasimpang,  Kabupaten  Aceh  Tamiang,  Provinsi Aceh. Sebanyak 383 jumlah rumah tangga yang tergolong Keluarga Pra Sejatera di Desa Kotalintang beberapa diantaranya memiliki rumah yang  tidak  layak  huni.  Untuk  membantu  mengatasi  permasalahan  rumah  tidak  layak  huni  pemerintah  memberikan  program  rumah  bantuan yaitu program yang diberikan oleh pemerintah pusat melalui Pemerintah Kementrian Pekerjaan Umum dan Perumahan Rakyat (PUPR) untuk memberikan rumah layak huni kepada Masayarakat Berpenghasilan Rendah (MBR). Program rumah bantuan tersebut diberikan dengan kuota terbatas,  sedangkan  jumlah  masyarakat  yang  membutuhkan  lebih  besar  sehingga  harus  dilakukan  proses  seleksi.  Proses  seleksi  penerima rumah  bantuan  di  Kampung  Kotalintang  masih  dilakukan  secara  musyawarah  sehingga  hasil  yang  diperoleh  tidak  optimal  dan  terdapat penerima yang tidak tepat sasaran, berakibat pada saat pemeriksaan oleh Inspektorat ditemukan ketidaksesuaian hasil seleksi penerima rumah bantuan  tersebut.  Untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut  dibangun  sebuah  sistem  untuk  mengklasifikasikan  penerima  rumah  bantuan  di Kampung  Kotalintang  dengan  menggunakan  metode  decision  tree  untuk  menghasilkan  keputusan  yang  lebih  optimal  dan  dapat  membantu pihak  desa/kelurahan  dalam  mengklasifikan  masyarakat  penerima  rumah  bantuan.  Sistem  yang  dibangun  berbasis  web  menggunakan parameter  penentu  yaitu  status  pernikahan,  penghasilan,  status  kepemilikan  tanah,  status  kepemilikan  rumah,  jenis  atap,  kondisi  atap,  jenis lantai,  kondisi  lantai,  jenis  dinding  dan  kondisi  dinding.  Data  yang  digunakan  adalah  data  penerima  rumah  bantuan  tahun  2019  s/d  2022 sebanyak  185  data.  125  data  yang  dijadikan  sebagai  data  latih  dan  dilakukan  5  kali  pengujian  untuk  setiap  37  data.  Penelitian  ini  berhasil dibangun sistem klasifikasi penerima rumah bantuan menggunakan metode decision tree dengan menghasilkan rata-rata nilai akurasi sebesar 88,11% dan menunjukkan bahwa fitur-fitur yang ada telah berfungsi sesuai yang diharapkan.
Kata kunci— Rumah Bantuan, Klasifikasi, Pohon Keputusan.
Abstract — Kotalintang  is  one  of  the  villages  in  the  District  of  Kua-lasimpang,  Aceh  Tamiang  Regency,  Aceh  Province.  A  total  of  383 households belonging to Pre-Prosperous Families in Kotalintang Village, some of them have houses that are not suitable for habitation. To help overcome the problem of uninhabitable houses, the government provides a housing assistance program, namely a program provided by the  central  government  through the  Government  of  the  Ministry  of  Public  Works  and Public  Housing  (PUPR)  to provide  livable houses  to Low-Income Communities (MBR). The housing assistance program is provided with a limited quota, while the number of people in need is greater so a selection process must be carried out. The selection process for the recipients of the aid housing in Kampung Kotalintang is still carried  out  by  deliberation  so  that  the  results  obtained  are  not  optimal  and  there  are  recipients  who  are  not  on  target,  resulting  in  an inspection  by  the  Inspectorate  finding  discrepancies  in  the  results  of  the  selection  of  the  recipients  of  the  aid  housing.  To  overcome  this problem,  a  system  was  built  to  classify  the  beneficiaries  of  the  aid  housing  in  Kampung  Kotalintang  by  using  the  decision  tree  method  to produce more optimal decisions and to assist the village/kelurahan in classifying the recipients of the aid housing. The web-based system uses determining parameters, namely marital status, income, land ownership status, house ownership status, roof type, roof condition, floor type, floor condition, wall type and wall condition. The data used is data on recipients of housing assistance from 2019 to 2021 as many as 185 data. 125 data were used as training data and tested 5 times for every 35 data. This study succeeded in building a classification system for house beneficiaries using the decision tree method by producing an average accuracy value of 88,11% and showing that the existing features function as expected .
Keywords — Home Assistance, Classification, Decision Tree .

## I. P ENDAHULUAN
Kotalintang merupakan salah satu desa/kelurahan yang ada di  Kecamatan  Kualasimpang,  Kabupaten  Aceh  Tamiang, Provinsi  Aceh.  Jumlah  383  rumah  tangga  yang  tergolong Keluarga Pra Sejatera di Desa Kotalintang masih ada beberapa diantaranya memiliki rumah yang tidak layak huni.
Setiap  tahun  desa  Kotalintang  mendapatkan  kuota  bantuan rumah  dari  pemerintah  sebanyak  30  hingga  50  rumah, sedangkan  masyarakat  yang  membutuhkan  bantuan  rumah tersebut lebih besar dibandingkan kuota yang diberikan.
Program  rumah  bantuan  merupakan  program  yang diberikan  oleh  pemerintah  pusat  melalui  Pemerintah
Kementrian Pekerjaan Umum dan Perumahan Rakyat (PUPR) untuk  memberikan  rumah  layak  huni  kepada  Masayarakat Berpenghasilan  Rendah  (MBR)  (Peraturan  Mentri  Pekerjaan Umum      dan      Perumahan  Rakyat      Nomor  39  Tahun  2015 tentang  Pedoman  Pelaksanaan  Bantuan  Stimulasi  Perumahan Swadaya).
Pihak Desa memiliki prosedur untuk menentukan penerima program  bantuan  yang  diberikan  oleh  pemerintah,  salah satunya  adalah  melakukan  seleksi  bagi  setiap  warga berdasarkan yang ditetapkan sesuai dengan Pasal 11 Peraturan Menteri  PUPR  RI  Nomor  07/PRT/M/2018  tentang  Bantuan Stimulan  dan  Perumahan  Swadaya  yaitu  warga  negara Indonesia  yang  sudah  berkeluarga,  memiliki  atau  menguasai
tanah dengan alas hak yang sah, belum memiliki rumah  atau memiliki  dan  menempati  satu-satunya  rumah  dengan  kondisi tidak  layak  huni,  belum  pernah  memperoleh  BSPS  atau bantuan pemerintah untuk program perumahan, berpenghasilan paling banyak sebesar upah minimum daerah.
Proses  seleksi  untuk  memenuhi  kuota  tersebut  memiliki beberapa kendala diantaranya :
1. Waktu  yang  dibutuhkan  lebih  lama  untuk  melakukan seleksi karena masih dilakukan secara biasa, walaupun menggunakan  perangkat  komputer  namun  masih terbatas pada penggunaan aplikasi Microsoft Excel.
2. Penilaiannya  masih  bersifat  subjektif,  dimana  yang mendapatkan  rumah  bantuan  tersebut  merupakan saudara dekat dari aparat desa.
3. Seleksi  penerima  rumah  bantuan  masih  dilakukan secara  musyawarah  sehingga  hasil  seleksi  yang diperoleh  tidak  optimal  dan  terdapat  penerima  yang tidak  tepat  sasaran,  berakibat  pada  saat  pemeriksaan oleh  Inspektorat  ditemukan  ketidaksesuaian  hasil seleksi penerima rumah bantuan tersebut.
Berdasarkan  permasalahan  diatas  untuk  menyelesaikan persoalan-persoalan  tersebut  maka  dibutuhkan  suatu  sistem klasifikasi  menggunakan  metode decision  tree yang  dapat digunakan  untuk  membantu  pihak  desa  dalam  melakukan seleksi penerima rumah bantuan.
Klasifikasi  merupakan  jenis  analisa  data  yang  dapat menentukan  kelas  label  dari  data  sampel  yang    ingin    di klasifikasi.    Klasifikasi  menemukan  hubungan  antara  atribut masukan  dan  atribut  target  yang  dapat  dikatakan  sebagai Metode  supervised    learning.  Tujuan  klasifikasi  untuk meningkatkan keakuratan hasil yang diperoleh dari data [1].
Pohon  keputusan  merupakan  sebuah  struktur  yang menerapkan  serangkaian  aturan  keputusan  yang  digunakan untuk  membagi  sekumpulan  data  yang  besar  menjadi himpunan-himpunan  record  yang  lebih  kecil.  Data  dalam pohon keputusan memiliki atribut dan record disajikan dalam bentuk  tabel.  Pembentukan  pohon  keputusan  atribut mempresentasikan  suatu  parameter  yang  dibuat  sebagai kriteria. Satu atribut digunakan untuk menyatakan data solusi atau prediksi dari per item data  yang  disebut  target  atribut. Nilai-nilai  yang  terdapat  didalam  atribut  disebut  dengan instance.  Proses  pada    pohon    keputusan    adalah    mengubah bentuk data (tabel) menjadi model pohon,   mengubah model pohon  menjadi rule,  dan  menyederhanakan rule [2].
Tujuan  dari  penilitian  ini  adalah  membangun  sistem berbasis  web  dengan  mengimplementasikan  metode  Decision Tree guna menghasilkan keputusan yang lebih optimal dalam menentukan  penerima  rumah  bantuan  dan  penelitian  ini diharapkan dapat memberikan manfaaat diantaranya :
1. Penelitian ini dapat membantu pihak desa/kelurahan dalam mengklasifikan masyarakat penerima rumah bantuan.
2. Penelitian ini diharapkan dapat dijadikan sebagai referensi untuk penelitian selanjutnya.
Telah  dilakukan  penelitian  terdahulu  oleh  Junaidi  Noh pada tahun 2018 yang berjudul Implementasi Motode Profile Matching  Dalam  Penentuan  Keputusan  Penerima  Bantuan Rumah  Layak  Huni  Di  Desa  Trans  Maidi  Kota  Tidore Kepulaun.  Pada  penelitian  tersebut  membangun  sebuah Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berdasarkan luas tanah, pekerjaan,  umur,  tingkat  pendidikan  dan  menghasilkan perengkingan untuk setiap calon penerima.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
A. Decision Tree
Decision  tree merupakan  salah    satu    metode    klasifikasi untuk  melakukan pengukuran  menggunakan  struktur  pohon yang    terdiri    dari  kumpulan  node  yang  dihubungkan  oleh cabang-cabang dari decision root sampai ke leaf node. Metode ini  digunakan  untuk  mengecek  setiap  atribut-atribut  yang memungkinkan  untuk  menghasilkan  keputusan-keputusan baru hingga  pada  akhirnya  menemukan  keputusan yang  tepat (leaf node) [3].
B. Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  merupakan  pengembangan  dari  algoritma ID3 yang mana algoritma C4.5 memiliki keunggulan diban-di ngkan  algoritma  ID3  yaitu  bisa  mengatasi  missing  value, bisa mengatasi continue data, dan praining [4].   Kelebihan  lai nnya dari algoritma C4.5 memiliki nilai akurasi yang dapat dit erima, hasil pohon keputusan yang dibagun mudah diinterpres tasikan, efisien dalam menangani atribut bertipe diskret dan numerik. Melalui Decision Tree juga akan didapat pola atau rules dari klasifikasi tersebut [5].
Secara    umum    Langkah-langkah  untuk  yang  digunakan pada  algoritma    C4.5    untuk  membangun    pohon    keputusan adalah  sebagai berikut:
1. Pilih atribut yang dijadikan sebagai akar(node)
2. Buat cabang untuk masing-masing nilai
3. Bagi kasus dalam cabang
4. Ulangi proses untuk tiap-tiap cabang hingga semua kasus pada cabang mempunyai kelas yang sama.
Atribut  akar  dapat  ditentukan  dengan  menggunakan  nilai Gain tertinggi dari masing-masing atribut.
Rumus menghitung nilai Entropy dapat dilihat pada rumus 1 berikut :
Entropy(S) = pi * log 2 pi (1)
Dimana
S    :    Himpunan Kasus n    :    Jumlah partisi
pi  :  Jumlah  yang  bersolusi  negative  atau  positif mendukung  pada  data  sampel  untuk  kriteria tertentu
Rumus menghitung Gain tertera dalam Rumus 2 Gain(S,A) = Entropy(S) – * Entropy(Si)           (2) Dimana S : Himpunan Kasus
A : Atribut
N : Jumlah partisi atribut A
|Si|: Jumlah kasus pada partisi ke i |S| : Jumlah kasus dalam S [2].
C. Diagram Konteks
Sistem  klasifikasi  penerima  rumah  bantuan  memiliki  3 entitas  yaitu  entitas  Sekertaris  Desa  sebagai  admin,  entitas Kepala  Desa  dan  entitas  Masyarakat. Gambar 2  merupakan diagram  konteks  system  klasifikasi  penerima  rumah  bantuan di  Kampung  Kotalintang  yang  menggambarkan  Sekertaris Desa  dapat  login  ke  sistem,  menginputkan  data  latih  yang digunakan,  menginputkan  data  data  uji  yaitu  meliputi  data- data  penduduk  dan  keterangan  ekonomi  penduduk,  melihat hasil  penerima  rumah  bantuan,  melihat  rule  keputusan  yang dihasilkan  dan  mengolah  data-data  user  yang  digunakan.
Kepala  Desa  dapat  login  dan  melihat  data  latih,  data  uji  dan hasil  penerima  rumah  bantuan.  Masyarakat  hanya  dapat melihat data hasil penerima rumah bantuan.
Gambar 1. Diagram Konteks
D. DFD ( Data Flow Diagram )
DFD  menggambarkan  secara  rinci  aliran  dari  suatu  data yang  dikembangkan  berdasarkan  konteks  diagram.  Gambar  3 merupakan  DFD  yang  telah  dirancang  pada  Implementasi Decision  Tree  Untuk  Mengklasifikasikan  Penerima  Rumah Bantuan di Kampung Kotalintang.
Gambar 2. Data Flow Diagram
Proses yang terjadi pada DFD Level 1 adalah sebagai berikut : 1. Proses Login Pada  proses  login  Pengguna  sistem  yaitu  Sekertaris  Desa dan  Kepala  Desa  melakukan  login  terlebih  dahulu  untuk dapat  mengakses  sistem  dengan  memasukkan  username dan  password.  Sistem  akan  melakukan  pengecekkan username  dan  password  yang  dimasukkan  dengan username  dan  password  yang  terdapat  didalam  databse table  user.  Jika  username  dan  password  sesuai  maka pengguna dapat diizinkan masuk ke sistem.
2. Kelola Data User
Sekertaris  Desa  selaku  admin  dapat  mengelola  data  user dan  disimpan  di  table  user.  Data  user  ini  akan  digunakan untuk login.
3. Data Latih
Sekertaris  Desa  selaku  admin  dapat  mengelola  data  latih dan disimpan di table data latih. Kepala Desa hanya dapat melihat data latih.
4. Kelola Data Uji
Sekertaris Desa selaku admin dapat mengelola data uji dan disimpan di table data uji. Kepala Desa hanya dapat melihat data uji.
5. Pembentukan Pohon Keputusan
Proses ini akan melakukan pembentukan pohon keputusan berdasarkan  data  latih  yang  ada.  Pembentukan  pohon keputusan menggunakan perhitungan metode decision tree dengan  algoritma  C.45  dan  menghasilkan  rule-rule keputusan.
6. Proses Klasifikasi Penerima Rumah Bantuan Pada  proses  ini  akan  melakukan  klasifikasi  data  uji berdasarkan  rule-rule  keputusan  dan  sistem  akan memberikan  hasil  penerima  rumah  bantuan  kepada Sekertaris Desa, Kepala Desa dan Masyarakat.
E. ERD ( Entity Relationship Diagram )
Gambar  3  merupakan  ERD  yang  diterapkan  untuk  sistem klasifikasi penerima rumah bantuan di Kampung Kotalintang.
Gambar 3. ERD ( Entity Relatinship Diagram )
Pada Gambar 3 dapat dilihat bahwa ERD Sistem Klasifiksi Penerima  Rumah  Bantuan  menggunakan  entitas  dusun,  data latih,  data  uji,  tabel  keputusan  untuk  menyimpan  rule-rule keputusan  yang  dihasilkan  dari  perhitungan  metode  decision tree.
F. Confusion Matriks
Pada  data  mining  untuk  mengukur  atau  ada  bebeapa  cara untuk  mengukur  kinerja  dari  model  yang  dihasilkan  salah satunya  menggunakan  confusion  matriks  (akurasi)  Confusion
matrix adalah suatu metode yang digunakan untuk melakukan perhitungan akurasi pada konsep data mining [5]
Table 1. Model Confusion Matriks Actual Classified As + - + True Positives (A) False Negatives (B) - False Positives (C) True Negatives (D)
Perhitungan  akurasi  dengan  tabel  confusion  matrix  adalah sebagai berikut:
Akurasi = (A+D)/(A+B+C+D).

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
A. Implementasi Sistem
Implementasi  sistem  merupakan  hasil  rancangan  menjadi sebuah  Sistem  Klasifikasi  Penerima  Rumah  Bantuan  di Kampung  Kotalintang  Berbasis  Web  dengan  menggunakan metode Decision Tree.

## 1. Halaman Data Latih

## Gambar  4. Halaman Data Latih
Halaman data latih merupakan halaman yang menampilka n  data  yang  dijadikan  sebagai  data  training  atau  latih.  Data latih  yang  digunakan  merupakan  data  penerima  rumah bantuan  di  Kampung  Kotalintang  pada  tahun  2018,  2019, 2020  dan  2021  yang  diberikan  oleh  Dinas  Pekerjaan  Umum dan  Perumahan  Rakyat  (PUPR)  Aceh  Tamiang.  Data  yang diberikan berupa parameter penerima rumah bantuan diantara- nya :
1. Status Pernikahan
2. Penghasilan
3. Status Tanah
4. Status Rumah
5. Jenis Atap
6. Kondisi Atap
7. Jenis Lantai
8. Kondisi Lantai
9. Jenis Dinding
10. Kondisi Diding
Data  latih  akan  digunakan  sebagai  perhitungan  untuk membentuk pohon keputusan sehingga menghasilkan rule-rule keputusan.  Pada  halaman  ini  admin  dapat  melakukan  import data excel, tambah data, hapus dan edit.
2. Halaman Pembentukan Pohon Keputusan
Alur  proses  implementasi  metode  decision  tree  dapat dilihat pada gambar 1. Pada bagian awal sistem menampilkan data latih yang digunakan dari database, selanjutnya melakuka n  proses  hitung  nilai  entropy  untuk  setiap  parameter  yang terdapat  di  data  latih,  setelah  mendapat  nilai  entropy, menghitung nilai gain untuk setiap parameter yang terdapat di data latih dan disimpan di database. Nilai gain tersebesar akan digunakan sebagai pembentukan simpul. Setelah pembentukan akar  akan  dilakukan  pemilihan  nilai  untuk  masing-masing cabang  dari  akar  yang  dibentuk.  Pada  proses  cek  dilihat apakah semua cabang yang dimiliki sudah memiliki nilai. Jika ya  akan  tampil  rule  keputusan,  jika  tidak  akan  melakukan perhitungan  nilai  entropy  Kembali  sampai  semua  cabang memiliki nilai.

## Gambar 5. Flowchart Perancangan Metode
Halaman  pembentukan  pohon  keputusan  merupakan halaman yang menampilkan perhitungan algoritma C4.5 untuk membentuk suatu pohon keputusan hingga menghasilkan rule- rule  keputusan  untuk  mengkasifikasikan  penerima  rumah bantuan.
Gambar  6. Halaman Pembentukan Pohon Keputusan
3. Halaman Rule Keputusan
Halaman  rule  keputusan  merupakan  halaman  yang menampilkan rule-rule keputusan yang dihasilkan dari proses decision  tree .  Rule  keputusan  bersifat  dinamis  berdasarkan dari hasil perhitungan decision tree.

## Gambar  7. Halaman Rule Keputusan
4. Halaman Data Uji
Halaman  data  uji  merupakan  halaman  yang  menampilkan data  penerima  rumah  bantuan  yang  akan  diklasifikasikan berdasarkan rule-rule keputusan. Pada halaman ini admin
dapat  melakukan  import  data  excel,  tambah  data,  lihat prediksi, hapus, edit data dan pencarian data. Halaman data uji dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar  8. Halaman Data Uji

## 5. Halaman Klasifikasi
Halaman  hasil  klasifikasi  merupakan  halaman  yang menampilkan hasil dari proses klasifikasi pada data uji. Proses klasifikasi  dilakukan  dengan  mencocokkan  kriteria-kritea pada data  uji  dengan  rule  keputusan  yang  telah dibentuk dari perhitungan decision tree sebelumnya. Hasil proses klasifikasi memberikan keputusan prediksi sebagai penerima atau bukan penerima. Halaman data latih dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar  9. Halaman Hasil Klasifikasi

## B. Hasil Pengujian
Untuk  mengetahui  tingkat  keberhasilan  dari  sistem klasifikasi  penerima  rumah  bantuan  dengan  metode decision tree ,  diperlukan  pengujian  untuk  mengetahui  seberapa  besar nilai akurasi yang dihasilkan oleh metode decision tree dalam mengklasifikasikan  penerima  rumah  bantuan  di  Kampung Kotalintang. Telah dilakukan 5 kali pengujian dari 185 dataset dengan menggunakan metode confusion matriks .
Perhitungan akurasi pengujian 1 :
TP  (True  Positif) → Hasil  prediksi  penerima,  kelas  asli penerima.
Jumlah = 25 TN (True Negatif) → Hasil prediksi bukan penerima, kelas asli bukan penerima.
Jumlah = 8
FP  (False  Positif) → Hasil  prediksi  penerima,  kelas  asli bukan penerima.
Jumlah = 4 FN (False Negatif) → Hasil prediksi bukan penerima, kelas asli penerima
Jumlah = 0
Akurasi = ((TP+TN))/((TP+TN+FP+FN)) X 100 = ((25+8))/((25+8+4+0))  X 100 = 0,8919 X 100 = 89.19 %
Nilai akurasi untuk setiap pengujian dapat dilihat pada tabel 2.

## Table 2. Nilai Akurasi Pengujian Metode
Jumlah Data Akurasi Pengujian 1 37 89.19 % Pengujian 2 37 100% Pengujian 3 37 83.78 % Pengujian 4 37 83.78 % Pengujian 5 37 83.78 % Rata-Rata 88,11%

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan, maka penulis dapat menyimpulkan beberapa hal berikut :
1. Sistem  klasifikasi  penerimaan  rumah  bantuan  dengan mengimplementasikan  metode  decision  tree  untuk
memberikan hasil berupa suatu prediksi penerima rumah bantuan di Kampung Kotalintang.
2. Implementasi  metode  decision  tree  pada  sistem  dengan cara membentuk pohon keputusan berdasarkan data latih yang  digunakan,  pohon  keputusan  yang  dibentuk menghasilkan  rule-rule  keputusan.  Berdasarkan  rule keputusan  tersebut  akan  memberikan  hasil  prediksi terhadap calon penerima rumah bantuan.
3. Sistem  akan  memberikan  output  atau  hasil  akhir  berupa hasil klasifikasi sebagai penerima atau bukan penerima rumah bantuan berdasarkan rule-rule keputusa.
4. Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan  metode decision tree memb erikan rata-rata nilai akurasi sebesar 88,11% untuk 5 kali pengujian dari 185 dataset.
5. Hasil pengujian sistem membuktikan bahwa semua fitur yang  terdapat  didalam  sistem  dapat  berjalan  sesuai dengan fungsinya.

## R EFERENSI
[1] Hendrian,  S.  (2018).  Algoritma  Klasifikasi  Data  Mining  Untuk Memprediksi  Siswa  Dalam  Memperoleh  Bantuan  Dana  Pendidikan. Faktor Exacta , 11 (3), 266–274. https://doi.org/10.30998/faktorexacta.v11i3.2777
[2] Mardi,  Y.  (2017).  Data Mining :  Klasifikasi Menggunakan  Algoritma C4.5. Jurnal Edik Informatika , 2 (2), 213–219.
[3] Vijay  Kotu  and  Bala  Deshpande,  Ph.D.  Predictive  Analytics  and Data Mining: Concepts and Practice with RapidMiner. Elsevier. 2015.
[4] Meilina, P. (2015). Penerapan Data Mining dengan Metode Klasifikasi Menggunakan  Decision  Tree  dan  Regresi. Jurnal  Teknologi Universitas Muhammadiyah Jakarta , 7 (1), 11–20. jurnal.ftumj.ac.id/index.php/jurtek [5] Selly   Artaty   Zega. (2014).  Penggunaan  Pohon   Keputusan  untuk Klasifikasi  Tingkat  Kualitas  Mahasiswa  Berdasarkan  Jalur  Masuk Kuliah  http://p2m.polibatam.ac.id/wp-content/uploads/2014/07/Selly- Artati.pdf. 1907
[6] Rosandy,  T.  (2016).  P erbandingan  metode  naive  bayes  classifier dengan  metode decision tree  (  c4  . 5  )  untuk  menganalisa kelancaran pembiayaan ( study kasus : kspps / bmt al-fadhila