## IMPLEMENTASI ALGORITMA C4.5 CLASIFIKASI CALON PENERIMA BEASISWA
IMPLEMENTATION ALGORITHM C4.5

## CLASSIFICATION OF PROSPECTIVE SCHOLARSHIP RECIPIENTS
Yadi
1 Prodi Teknik Informatika, Institut Teknologi Pagaralam, Sumatera Selatan Jl. Masik Siagim, No 75 Simpang Mbacang, Dempo Tengah, Kota Pagaralam E-mail: 1* yadimkom@itpa.ac.id

## ABSTRAK
Beasiswa  merupakan  salah  satu  bentuk  apresiasi  yang  diberikan  kepada  mahasiswa  agar  dapat melanjutkan  proses  pembelajaran  tanpa  harus  memikirkan  biaya  yang  besar, beasiswa diberikan dapat  berupa  beasiswa  prestasi  bidang  akademik  maupun  non  akademik  serta  beasiswa  keluarga sejahtera  yang  diberikan  oleh  pemerintah,  maupun  yayasan  tempat  mahasiswa  belajar. Beasiswa yang  diberikan  berdampak  pada  tingkatnya  keinginan  masyarkat  yang  memiliki  prestasi  untuk memiliki  peluang  yang  besar  dalam  melaksanakan  proses  menempuh  pendidikan  sampai  pada tingkat perguruan tinggi pada kondisi ini keinginan pemerintah bahwa pendidikan wajib 12 tahun dapat  dituntaskan  dengan  sangat  baik  melalui  program-program  yang  telah  tersusun  secara berkelanjutan.  Tujuan  penelitian  untuk  melakukan  klasifikasi  calon  penerima  beasiswa  dengan menggunakan  algoritma  C4.5.  Metodologi  penelitian  mengimplementasikan  algoritma  C4.5 dengan  hasil  penelitian  klasifikasi  dalam  prediksi  calon  penerima beasiswa dengan  beberapa indikator diantaranya Pendapatan orang tua, Jumlah Tanggungan, Nilai UN, Nilai Tes. Klasifikasi serta perhitungan yang dipergunakan algoritma C4.5 dengan prediksi ketepatan akurasi mencapai 85% dan digambarkan berdasarkan pada decision tree.
Kata kunci: Algoritma C4.5, Beasiswa, Implementasi, Klasifikasi

## ABSTRACT
Scholarships are a form of appreciation given to students so that they can continue the learning process without having to think about large costs, scholarships can be in the form of academic and non-academic achievement scholarships as well as prosperous family scholarships provided by the government, as well as foundations where students study. The scholarships given have an impact on the level of desire of people who have achievements to have great opportunities in carrying out the process of taking education up to the tertiary level. . The purpose of this research is to classify prospective  scholarship  recipients  using  the  C4.5  algorithm.  The  research  methodology implements  the  C4.5  algorithm  with  the  results  of  classification  research  in  the  prediction  of prospective  scholarship  recipients  with  several  indicators  including  Parents'  income,  number  of dependents,  UN  scores,  and  test  scores.  Classification  and  calculations  used  the  C4.5  algorithm with prediction accuracy reaching 85% accuracy and described based on the decision tree.
Keywords: Algorithm C4.5, Clasification, Implementation, Scholarship

## PENDAHULUAN
Panitia
seleksi penerimaan mahasiswa  baru  merupakan  unsur  utama dalam  melakukan  seleksi  mahasiswa serta  sebagai  unsur  yang  harus  dapat melihat  calon-calon  Penerima  beasiswa
harus mempertimbangkan beberapa faktor sebagai penentu untuk memastikan bahwa  sasaran  dalam  penerima  beasiswa memang  layak.  Metode  data  mining untuk  klasifikasi  dapat  digunakan  untuk membantu  meningkatkan  kecepatan  dan ketepatan dalam prediksi calon penerima
beasiswa, Proses seleksi penerima beasiswa pada perguruan tinggi mengacu pada  ketentuan  yang  telah  ditetapkan oleh pemerintah sesuai dengan
karakteristik  dan  kondisi  dari  perguruan tinggi pelaksana [1].
Beasiswa  sebagai  bentuk  apresiasi yang diberikan dengan tujuan agar proses pembelajaran  dapat  dilanjutkan  pada jenjang  yang  lebih  tinggi  [2].  Sehingga beasiswa  tersebut  dapat  memberikan dampak  positif  bagi  penerima,  antara lain: Mereka tidak perlu lagi memikirkan tagihan biaya pendidikan, dan lebih fokus untuk belajar serta berusaha mendapatkan  nilai  dan  prestasi  yang tinggi [3]. Penerapan  algoritma  C4.5  dalam melakukan  prediksi  sudah  memiliki akurasi yang cukup baik dalam melakukan  penyeleksian  terhadap  data dengan prosedur yang terstruktur dengan baik melalui beberapa tahapan diantaranya  proses  klasifikasi  dengan data  mining  [4].  Decision  tree  yang dihasilkan  melalui  perhitungan  algoritma C4.5  sebagai  penarik  sebuah  keputusan menghasilkan  sebuah  informasi  yang dipergunakan  untuk  node  dalam  akar pohon  sehingga  terbentuk  sebuah  pohon keputusan dengan menggunakan perhitungan atribut [5]. Algoritma C4.5 terdiri dari beberapa  variabel  dan  atribut  yang dipergunakan untuk mendapatkan informasi atau pengetahuan tentang suatu aturan  yang  sangat  mudah  dipahami dengan  penggambaran  sebuah  pohon keputusan  [6][7].  Dengan  klasifikasi penggunaan  algoritma  C4.5  sebagai pengolahan data untuk melakukan prediksi  berdasarkan  pada  parameter- parameter  yang  telah  ditentukan  melalui tahap  pruning  sehingga  terbentuk  pohon keputusan untuk menguji akurasi algoritma  [8],  dengan  menggunakan algoritma dalam proses pemberian rekomendasi  penerima  beasiswa  lebih tepat sasaran serta terkonsep berdasarkan pada  indikator  [9]  proses  pencarian  nilai pada  pohon  keputusan  yang  dihasilkan melalui perhitungan dengan
menggunakan  nilai  gain  dan  perhitungan
entropy akurat [10]. Penerapan algoritma dengan  menerapkan  teknik  data  mining metode  decision  tree  algoritma  C4.5 dapat  memberikan  informasi  berupa klasifikasi [11][12].
Proses  klasifikasi  terhadap  seleksi calon  penerima  beasiswa  yang  terjadi selama  ini  hanya  melihat  dari  pekerjaan orang  tua  saja,  sehingga  pada  proses penerimaan beasiswa yang terjadi selama ini  terdapat  beberapa  kendala,  terlihat pada hasil pembelajaran mahasiswa yang mendapatkan  beasiswa  cenderung  malas untuk  mengikuti  proses  perkuliahan sehingga  prestasi  pada  pencapaian  hasil belajar  belum  sepenuhnya  terpenuhi, maka  pada  kondisi  ini  perlu  dilakukan klasifikasi calon penerima beasiswa yang baik berdasarkan beberapa indicator agar tujuan  pada  penyaluran  beasiswa  benar- benar  tepat.  Algoritma  C4.5  dengan decision  tree memiliki  struktur  kerja mulai  dari root  menuju  paling  daun, jika diuji dengan data uji [13] [14], dari nilai prediksi  yang  didapatkan  sebagai  tolok ukur  untuk  menarik  sebuah  kesimpulan berdasarkan  data  atribut  [15].    Semakin banyak  data  sampel  yang  digunakan maka  semakin  kuat  juga  kebenarannya dalam menggunakan algoritma C4.5 [16] penerapan  algoritma  C4.5  juga  dapat dikombinasikan  dengan  menggunakan beberapa  bahasa  pemrograman  dalam mengelola data untuk melakukan prediksi [17] [18] akurasi prediksi yang dilakukan menggunakan algoritma C4.5 mendapatkan  tingkat  akurasi  yang  baik [19][20]. Klasifikasi dengan
menggunakan  algoritma  sangat  baik dalam  melakukan  prediksi  hal  ini disebabkan  adanya  perhitungan  secara matematis  dan  logis  berdasarakan  pada kriteria-kriteria informasi dengan perhitungan  sesuai  pada  aturan  pada proses  pengambilan  keputusan  [21],
Kelebihan  dari  algoritma  C4.5  dapat menangani  atribut continue dan  diskrit beserta  pengolahan  training  data  dengan missing value untuk memperbaiki informasi  pada  gain  menggunakan  gain ratio.  Oleh  sebab  itu  implementasi algoritma  C4.5  dirasakan  sangat  baik
dalam menentukan calon penerima beasiswa.

## METODE
Metode  penelitian  menggunakan pendekatan  deskriptif  kuantitatif  dengan menggunakan
tahapan
diantaranya
Pengumpulan  data,  Pengolahan  data awal,  Implementasi  algoritma  C4.5,
Pengujian Algoritma
C4.5 dan Kesimpulan.  Tahapan  penelitian  terlihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian [2]
Berdasarkan pada Gambar 1
tahapan  penelitian  dilakukan  sebagai berikut: 1)  Pengumpulan  data .  Proses pengumpulan  data  untuk  mendapatkan data  awal  dari  permasalahan  melalui pengumpulan data berupa dokumen hasil registrasi  mahasiswa  berupa  identitas mahasiswa,  nilai  ujian  nasional,  serta ujian  tes  masuk.  2) Pengolahan  data awal .  Pengolahan  data  awal  untuk menentukan atribut-atribut untuk diklasifikasikan melalui perhitungan algoritma C4.5. 3) Implementasi algoritma  C4.5. Proses  implementasi algoritma  C4.5  dapat  dilihat  pada Gambar 2. Proses implementasi algoritma melakukan perhitungan entropy  serta  gain  untuk  menentukan dataset serta decision tree pada data yang telah  diolah.  4) Pengujian  algoritma C4.5. Proses  pengujian  algoritma  C4.5 untuk  mengetahui  seberapa  besar  tingkat akurasi  prediksi  yang  dihasilkan  melalui perhitungan rumus berdasarkan data-data yang  telah  didapatkan  sehingga  terlihat node  pada  atribut.  5) Kesimpulan . Penarikan  sebuah  kesimpulan  untuk mengetahui  hasil  akurasi  calon  penerima beasiswa dengan menggunakan algoritma C4.5. Implementasi algoritma C4.5
melalui  beberapa  tahapan  diantaranya adanya sebuah atribut yang dipergunakan sehingga  perhitungan  pada  nilai  entropy dapat  di  perhitungan  berdasarkan  pada rumus  untuk  melihat  nilai  gain  pada
atribut  proses  implementasi  algoritma C4.5 terlihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Flowchart Algoritma C4.5 [1]
Berdasarkan pada Flowchart Algoritma  C45 proses  dalam  melakukan klasifikasi  dimulai  dengan  melakukan pemilihan  atribut  untuk  diinputkan  yang selanjutnya  dilakukan  perhitungan  pada nilai entropy dengan  menggunakan rumus  gain  terhadap  atribut  yang  telah dtetapkan,  proses  perhitungan  entropy dan  nilai  gain  akan  membentuk  sebuah nodes  yang  menghasilkan  sebuah  pohon keputusan  berdasarkan  pada  perhitungan algoritma  dengan  ketentuan  penginputan nilai attribute yang telah ditetapkan.
Perhitungan entropy bertujuan untuk memisahkan klasifikasi data dengan menggunakan rumus:
Keterangan:
X : Kelompok Data k : Jumlah Partisi X Pj : Proporsi Pj terhadap K Nilai Gain bertujuan untuk mengetahui selisih nilai dari setiap atribut dan node dengan rumus sebagai berikut:
Keterangan:
S : Kelompok Data A : Atribut N : Jumlah partisi atribut A
|Xi| : Jumlah kasus pada atribut ke-i
|X| : Jumlah kasus dalam X
Setelah perhitungan dengan menggunakan  rumus  entropy  dan  gain
dilakukan  selanjutnya  akan  terbentuk sebuah  node  dari  hasil  perhitungan dengan  menggunakan  beberapa  atribut yang akan dipergunakan untuk mendapatkan pohon keputusan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Metdoe dalam implementasi algoritma  C45  terlihat  pada  penentuan atribut  terlebih  dahulu  agar  proses kalkulasi  dan  klasifikasi  dapat  dilakukan terlihat  pada  Tabel  1  proses  klasifikasi atribut  yang  akan  dipergunakan  dalam penetapan calon penerima beasiswa. Algoritma C4.5 salah satu algoritma  yang  dapat  diimplementasikan untuk  melakukan  prediksi  terhadap  hasil yang akurat berdasarkan beberapa kriteria dan klasifikasi yang dipergunakan  pada  penelitian  terdapat beberapa  atribut  yang  dipergunakan untuk melakukan prediksi terhadap calon penerima beasiswa terlihat pada Tabel 1. Tabel 1. Klasifikasi Atribut No Atribut 1 Nilai Ujian (UN) 2 Nilai Tes 3 Pendapatan Orang Tua 4 Pekerjaan Orang Tua 5 Jumlah Tanggungan Berdasarkan  pada  Tabel  1  terlihat beberapa  atribut  yang  telah  ditetapkan berdasarkan  pada  pengumpulan  data yang  telah  dilakukan  melalui  observasi dan  dokumentasi,  atribut  ditentukan berdasarkan pada ketetapan dalam pemberian  beasiswa  terhadap  calon penerima  dengan  kriteria  yang  harus terpenuhi pada atribut. Pengumpulan data awal
menggunakan  sampel  20  calon  penerima beasiswa  yang  dipilih  berdasarkan  data yang  ada  pada  panitia  penerimaan mahasiswa  baru  dengan  indikator  atribut seperti  pada  Tabel  1.  Implementasi algoritma C4.5 pada proses awal
berdasarkan data yang didapatkan dilakukan  pengolahan  untuk  menentukan learning dataset seperti pada Tabel 2.
Tabel 2. Learning Dataset N o N a m a Pendapat an orang tua Pekerj aan orang tua Jumla h tangg ungan Nil ai UN Nil ai tes PM B Ket
1 A 500.000 Tani 2 75 80 L
2 B 1.000.000 Tani 3 80 85 L
3 C 1.000.000 Tani 2 80 85 L 4 D 500.000 Buruh 1 80 75 T 5 E 1.500.000 Sopir 1 75 75 T 6 F 1.500.000 Sopir 4 75 75 L 7 G 500.000 Buruh 4 75 80 L 8 H 500.000 Buruh 3 80 80 L 9 I 1.500.000 Tani 2 80 80 L
1 0 J 1.000.000 Sopir 2 80 85 L 1
1 K 1.500.000 Ojek 3 75 85 L 1
2 L 500.000 Ojek 4 75 75 L 1
3 M 1.000.000 Tani 3 80 75 L 1
4 N 1.000.000 Tani 3 80 70 L 1
5 O 1.500.000 Sopir 2 85 70 L 1
6 P 1.500.000 Sopir 2 85 75 T 1
7 Q 1.000.000 Ojek 3 85 75 T 1
8 R 2.000.000 Tani 3 75 70 L 1
9 S 1.500.000 Tani 4 75 80 L 2
0 T 1.000.000 Ojek 2 75 80 T
Terlihat pada Tabel 2 dataset yang telah  dipergunakan  dalam  melakukan klasifikasi  calon  penerima  beasiswa terdapat 20 data kasus yang dipergunakan dalam  perhitungan  klasifikasi  calon penerima beasiswa pada  dataset  telah terlihat  tidak  semua  calon  penerima beasiswa  lulus  dalam  seleksi  klasifikasi, terlihat  ada  sebanyak  5  calon  penerima beasiswa  yang  tidak  masuk  dalam klasifikasi  hal  ini  berdasarkan  pada perhitungan yang telah dilakukan menggunakan algoritma C45. Setelah dilakukan perhitungan dengan  rumus  entropy  terlihat  hasil seperti pada Tabel 3.
Tabel 3. Nilai Entropy Status Total Kasus Sum (L) Sum (TL) Total Entropy 20 15 5 0.188721876
Pada  Tabel  3.  Dapat  diketahui bahwa  nilai  perhitungan  entropy  dengan total  sebesar  0.188  dengan  demikian dapat terlihat tidak semua data yang telah diklasifikasikan mendapatkan beasiswa. Pemanfaatan algoritma C4.5 untuk melakukan  klasifikasi  dan  prediksi  calon penerima  beasiswa,  dapat  dipergunakan dengan  baik  dengan  melihat  beberapa atribut indicator sebagai bahan penilaian, dari data training yang telah diolah maka terdapat  beberapa  pola  parameter  yang dipergunakan  pada  pemilihan  indeks parameter seperti pada pendapatan orang tua  merupakan  parameter  utama  yang dapat  mendukung  beberapa  parameter yang lainnya.
Berdasarkan pada perhitungan
dengan  nilai  dataset  terlihat  bahwa  nilai entropy  merupakan  hasil  akhir  dari beberapa  calon  penerima  beasiswa  yang bisa  diberikan  bantuan  beasiswa  pada learning  dataset  terdapat  sebanyak  20 kasus  dari  beberapa  calon  penerima beasiswa  hanya  5  calon  yang  tidak memenuhi persyaratan
untuk mendapatkan  beasiswa  hal  ini  terlihat pada perhitungan total entropy.

## SIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  maka  bisa ditarik  kesimpulan  bahwa  penerapan algoritma  C4.5  untuk  klasifikasi  calon penerima beasiswa sudah memiliki akurasi  yang  baik  dalam  penyeleksian mahasiswa  berdasarkan  pada  algoritma C4.5 dengan beberapat atribut yang telah ditentukan  tingkat  akurasi  didapatkan sebesar  85%  sehingga  data  yang  telah diolah  dapat  dilakukan  evaluasi  untuk pendataan calon penerima beasiswa.

## SARAN
Pada  implementasi  algoritma  C4.5 klasifikasi  calon  penerimaan  beasiswa bagi mahasiswa baru untuk pengembangan penelitian kedepan sebaiknya  indicator  pada  atribut  dapat dikembangkan dengan penambahan beberapa  atribut  agar  proses  seleksi dengan  menggunakan  algoritma  C4.5 menjadi semakin akurat.
DAFTAR PUSTAKA [1]  F. Wiza and B. Febriadi, “Classification Analysis Using C4.5 Algorithm  To  Predict  The  Level  of Graduation of Nurul Falah
Pekanbaru  High  School  Students,” IJISTECH (International J. Inf. Syst. Technol.,  vol.  2,  no.  2,  p.  43,  2019, doi: 10.30645/ijistech.v2i2.21.
[2]  N. Y. L. Gaol, “Prediksi Mahasiswa Berpotensi Non Aktif Menggunakan Data  Mining  dalam  Decision  Tree dan Algoritma C4.5,” J. Inf. Teknol., vol.  2,  pp.  23–29,  2020,  doi: 10.37034/jidt.v2i1.22.
[3]  G.  A.  Putri,  D.  Maryono,  and  F. Liantoni,  “Implementation  of  the
C4.5  Algorithm  to  Predict  Student
Achievement  at  SMK  Negeri  6
Surakarta,”  IJIE  (Indonesian  J.
Informatics  Educ.,  vol.  4,  no.  2,  p. 51, 2020, doi: 10.20961/ijie.v4i2.47124. [4]  E.  Hasmin  and  S.  Aisa,  “Penerapan Algoritma  C4.5  Untuk  Penentuan Penerima  Beasiswa  Mahasiswa,” CogITo  Smart  J.,  vol.  5,  no.  2,  p. 308, 2019, doi: 10.31154/cogito.v5i2.219.308-320. [5]  A.  Yuliana  and  D.  B.  Pratomo,
“Memprediksi Kepuasan Mahasiswa Terhadap  Kinerja  Dosen  Politeknik TEDC  Bandung,”  Semnasinotek
2017, pp. 377–384, 2017.
[6]  S.  Wahyuni,  “Implementation  of
Data Mining to Analyze Drug Cases
Using C4.5 Decision Tree,” J. Phys.
Conf.  Ser.,  vol.  970,  no.  1,  2018, doi: 10.1088/1742- 6596/970/1/012030. [7]  D.  Kurniawan,  A.  Anggrawan,  and H.  Hairani,  “Graduation  Prediction System  On  Students  Using  C4.5 Algorithm,” MATRIK J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa  Komput.,  vol.  19,  no.  2, pp. 358–365, 2020, doi: 10.30812/matrik.v19i2.685. [8]  S.  Haryati,  A.  Sudarsono,  and  E. Suryana, “Implementasi Data Mining  Untuk  Memprediksi  Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritma C4.5 (Studi Kasus: Universitas  Dehasen  Bengkulu),”  J. Media  Infotama,  vol.  11,  no.  2,  pp. 130–138, 2015. [9]  A.  A.  F.  Bahri  Saiful,  “Sistem
Pendukung  Keputusan  Pemberian
Beasiswa  Untuk  Siswa  Kurang
Mampu  Di  Smk  Muhammadiyah  1
Kepanjen  Menggunakan  Metode
Fuzzy  Tsukamoto,”  J.  SPIRIT,  vol. 9, no. 2, pp. 48–56, 2017.
[10] E.  P.  Cynthia  and  E.  Ismanto,
“Metode  Decision  Tree  Algoritma C.45  Dalam  Mengklasifikasi  Data Penjualan,”  J.  Ris.  Sist.  Inf.  Dan Tek. Inform., vol. 3, no. Juli, pp. 1–
13, 2018, [Online]. Available: http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/inde
x.php/jurasik/article/download/60/pd
f.
[11] E.  P.  Cynthia  and  E.  Ismanto,
“Metode  Decision  Tree  Algoritma C.45  Dalam  Mengklasifikasi  Data Penjualan  Bisnis  Gerai  Makanan Cepat Saji,” Jurasik (Jurnal Ris. Sist.
Inf.  dan  Tek.  Inform.,  vol.  3,  no. July, p. 1, 2018, doi: 10.30645/jurasik.v3i0.60. [12] M.  A.  Abdillah,  A.  Setyanto,  and Sudarmawan, “Implementasi
Decision  Tree  Algoritma  C4  .  5
Untuk  Memprediksi  Kesuksesan Pendidikan  Karakter,”  Respati,  vol. XV,  pp.  59–69,  2020,  [Online]. Available:
http://jti.respati.ac.id/index.php/jurn aljti/article/view/349.
[13] E.  Darmawan,  “C4.5  Algorithm
Application  for  Prediction  of  Self Candidate  New  Students  in  Higher Education,”  J.  Online  Inform.,  vol. 3,  no.  1,  p.  22,  2018,  doi: 10.15575/join.v3i1.171.
[14] N.  Anwar,  A.  Pranolo,  and  R. Kurnaiwan, “Grouping the
community  health  center  patients based  on  the  disease  characteristics using C4.5 decision tree,” IOP Conf. Ser.  Mater.  Sci.  Eng.,  vol.  403,  no. 1, pp. 1–6, 2018, doi: 10.1088/1757- 899X/403/1/012084.
[15] M.  P.  A.  S.  R.  R.  A.  P.  Pritasari, “Klasifikasi  untuk  Memprediksi Pembayaran Kartu Kredit Macet,” J. Teknol.,  vol.  3,  no.  1,  pp.  91–101, 2020.
[16] S.  N.  Hermawanti,  Asriyanik,  and A.  A.  Sunarto,  “Implementasi
Algoritma  C4.5  untuk  Prediksi Kelulusan  Tepat  Waktu  (  Studi Kasus :  Program  Studi  Teknik Informatika  ),”  J.  Ilm.  SANTIKA, vol.  9,  no.  1,  pp.  853–864,  2019,
[Online]. Available: http://jurnalummi.agungprasetyo.net /index.php/santika/article/download/ 552/253. [17] V. S. Ginting, K. Kusrini, and E. T. Luthfi,  “Penerapan  Algoritma  C4.5 Dalam  Memprediksi  Keterlambatan Pembayaran Uang Sekolah
Menggunakan  Python,”  J.  Teknol. Inf., vol. 4, no. 1, pp. 1–6, 2020, doi: 10.36294/jurti.v4i1.1101.
[18] F. Rahman, H. Zulfia Zahro’, and F.
X.  Ari  Wibisono,  “Penerapan Algoritma C4.5 Dalam Memprediksi Asal  Calon  Mahasiswa  Berbasis Website  (Studi  Kasus :  Fakultas Hukum  Universitas  Mataram),” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 4,  no.  2,  pp.  161–169,  2020,  doi: 10.36040/jati.v4i2.2654.
[19] V.  S.  Ginting,  K.  Kusrini,  and  E. Taufiq,  “Implementasi  Algoritma C4.5 untuk Memprediksi Keterlambatan Pembayaran Sumbangan Pembangunan Pendidikan  Sekolah  Menggunakan Python,”  Inspir.  J.  Teknol.  Inf.  dan Komun.,  vol.  10,  no.  1,  pp.  36–44, 2020, doi: 10.35585/inspir.v10i1.2535.
[20] C.  Anam  and  H.  B.  Santoso, “Perbandingan  Kinerja  Algoritma C4.5  dan  Naive  Bayes  untuk Klasifikasi  Penerima  Beasiswa,”
Energy - J. Ilm. Ilmu-Ilmu Tek., vol. 8,  no.  1,  pp.  13–19,  2018,  [Online]. Available:
https://ejournal.upm.ac.id/index.php/ energy/article/view/111 . [21] M.R Santoso and P.Musa, “Rekomendasi  Kesehatan  Janin Dengan  Penerapan  Algoritma  C5.0 Menggnakan Classifying Cardiotocography  Dataset,”  Jurnal Simantec,  vol.  9,  no.  2,  pp.  65–79, 2021, [Online]. Available: https://journal.trunojoyo.ac.id/siman tec/article/view/10730/5748 [22] Y.Kustiyahningsih and E. Rahmanita, “Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Mengugnakan Algoritma C4.5 Untuk  Penjurusan  SMA,”  Jurnal Simantec, vol. 5, no. 2, pp. 101–108, 2016, [Online]. Available: https://journal.trunojoyo.ac.id/siman tec/article/view/1629/1386