## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2763

## Analisa Klasifikasi C4.5 Terhadap Faktor Penyebab Menurunnya Prestasi Belajar Mahasiswa Pada Masa Pandemi
Khairunnissa Fanny Irnanda 1,* , Dedy Hartama 2 , Agus Perdana Windarto 3
Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Medan-Indonesia Email: 1,* nissafanny@gmail.com, 2 dedyhartama@amiktunasbangsa.ac.id, 3 agus.perdana@amiktunasbangsa.ac.id Email Penulis Korespondensi: nissafanny@gmail.com
Abstrak− Tujuan dari penelitian adalah untuk mengklasifikasi faktor  penyebab menurunnya prestasi belajar mahasiswa pada masa  pandemi  dengan  menggunakan  metode  datamining  C4.5.  Sumber  data  penelitian  diperoleh  dengan  melakukan wawancara dan pembagian angket terhadap mahasiswa semester 7 tahun ajaran 2020-2021 program studi sistem informasi. Atribut yang digunakan pada klasifikasi sistem pembelajaran mahasiswa antara lain: Cara Belajar (C1), Waktu Belajar (C2), Pemahaman Materi (C3), Pemberian Tugas (C4) dan Lingkungan (C5). Hasil perhitungan menyebutkan atribut Pemahaman Materi(C3)  adalah  atribut  yang  paling  berpengaruh  terhadap  menurunnya  prestasi  belajar  mahasiswa.  Pengujian  juga dilakukan dengan menggunakan bantuan software Rapidminer dan diperoleh akurasi 97,5%.
Kata Kunci: Klasifikasi; Datamining; C4.5; Prestasi Belajar; Pandemi
Abstract− The  purpose  of  the  study  was  to  classify  the  factors  causing  the  decline  in  student  achievement  during  the pandemic  using  the  C4.5  datamining  method.  Sources  of  research  data  were  obtained  by  conducting  interviews  and distributing  questionnaires  to  7th  semester  students  of  the  2020-2021  school  year  information  system  study  program. Attributes that used in the classification of the factors causing the decline in student achievement include: Learning Method (C1),  Study Time  (C2),  Material Understanding  (C3), Giving Assignments  (C4)  and Environment  (C5).  The results  of the calculation  show  that  the  Material  Understanding  (C3)  attribute  is  the  attribute  that  most  influences  the  decline  in  student learning  achievement.  Testing  was  also  carried  out  using  the  help  of  Rapidminer  software  and  obtained  an  accuracy  of 97.5%.
Keywords : Classification; Datamining; C4.5; Learning Achievement; Pandemic

## 1. PENDAHULUAN
Pada akhir tahun 2019 kita diguncangkan oleh suatu wabah yaitu virus covid-19atau disebut juga dengan virus  corona.  Virus  iniberasal  dari  pasar  didaerah  wuhan  china,  dalamselang  beberapa  minggu  saja  virus  ini sangatcepat menyebar keseluruh penjuru kota china dan semakin lama menyebar keseluruh dunia termasuk juga di Indonesia [1]. Maka dari itu pemerintah mengambil keputusan untuk tidak melakukan apapun kegiatan diluar rumah. Kementrian pedidikan menerapkan kebijakan dengan belajar dirumah saja dimana belajar  dirumah saja ini  dengan  menggunakan  sistem  online  atau  daring  [2].  Sistem  pembelajaran  online  ini  memanfaatkan  aplikasi whatsapp dan mengunakan beberapa aplikasi pembelajaran seperti google classroom,zoom, google meet , discord dan  lain-lain.  Dimana  aplikasi  ini  dapat  mempermudah  guru  atau  dosen  dapat  melangsungkan  ajar-mengajar kepada siswa-siswanya walaupun tidak bertatap muka secara langsung dan juga dapat memeberikan tugas secara online. Pengajar dituntut untuk memberikan pembelajaran yang baik, menciptakan suasana yang kondusif untuk belajar  secara  kreatif  dan  inovatif  menggunakan  media  belajar  yang  menarik  agar  siswa  maupun  mahasiswa dapat memahami materi pembelajaran dan tujuan pembelajaran dapat tercapai.
Pada  saat  menggunakan  sistem  belajar  online  ini tidak  selamanya  berjalan  dengan  lancar  pasti  ada  saja kendala-kendala  yang  dapat  terjadi  contohnya  beberapa  materi  yang  disampaikan  kurang  jelas  dan  mahasiswa juga kurang memahami apa yang sampaikan pengajar, banyak dari keluarga siswa yang hanya memilki android tidak  lebih  dari  satu  buah,  bahkan  beberapa  keluarga  belum  memiliki  gawai  sejenis  ini  dan  cukup merepotkan jika  harus  di  timpakan  terhadap  sarana  daring  itu  sendiri,  kurangnya  kedisiplinan  mahasiswa  dalam mengumpulkan tugasnya dan lain sebagainya.
Adanya  kendala  dalam  proses  pembelajaran  menyebabkan  terjadinya  beberapa  perubahan  terhadap peserta  didik  yang  pada  akhirnya  berpengaruh  terhadap  menurunnya  motivasi  dan  prestasi  belajarnya  [3]. Motivasi  dan  prestasi  belajar  merupakan  dua  aspek  yang  saling  mempengaruhi.prestasi  belajar  akan  menjadi lebih optimal jika di dalamnya terkandung nilai motivasi yang tinggi, itulah kenapa jika seorang siswa berkurang motivasinya, maka prestasi belajarnya pun juga ikut terdampak [4]. Demi menumbuhkan tingkat motivasi belajar yang  lebih  baik,  maka  diperlukan  suatu  kiat  khusus  untuk  mengubah  perilaku  siswa,  untuk  itu  peneliti menggunakan  teknik  data  mining  klasifikasi  [5]–[11]untuk  menyelesaikan  permasalah  menurunnya  prestasi belajar mahasiswa.
Teknik  datamining  yang  digunakana  adalah  algoritma  klasifikasi  C4.5.  Penggunaan  klasifikasi  C4.5 berupa  bentuk  tingkatan  yang  berbeda  mulai  dari  akar  ke  daun  secara  hirarki.  Proses  ini  berlanjuthingga mencapai  node yang tidak dapat  dibagi lagi. Beberapa penelitian terdahulu menggunakan metode C4.5 sebagai solusi  dari  permasalah  yang  diangkat  seperti  yang  dilakukan  dengan  judul  penelitian  “Penerapan  Klasifikasi C4.5 Dalam Meningkatkan Kecakapan Bahasa Inggris dalam Masyarakat”. Pada penelitian inidijelaskan bahwa algoritma C4.5 dapat diterapkan pada meningkatkan kecakapan berbahasa inggris dalam masyarakat dengan lima

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2763
kategori  antara  lain:  membaca,  praktek,  pelafalan,  lingkungan  dan  pemanfaatan  teknologi.  Hasilpenelitian menyebutkan bahwa atribut yang paling berpengaruh adalah praktek dengan presentase 95%.
Berdasarkan  alasan  tersebut  peneliti  menggunakan  metode  C4.5  untuk  menganalisa  faktor  penyebab menurunnya  prestasi  belajar  mahasiswa  yang  bertujuan  untuk  melihat  atribut  yang  paling  berpengaruh  pada menurunnya  prestasi  belajar  mahasiswa.  Dimana  hasil  dari  penelitian  dapat  menjadi  masukan  kepada mahasiswa/i agar dapat  meningkatkan semangat  belajar dan motivasi  belajarnya di masa pandemi ini  dan tetap mengikuti protokol kesehatan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Data mining adalah suatu istilah yang digunakan untuk menguraikan penemuan pengetahuan di dalam database [12].  Data  mining  adalah  proses  yang  menggunakan  teknik  statistic,  matematika,  kecerdasan  buatan,  dan machine learning untuk mengekstraksi dan mengident iﬁkasi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan yang terkait  dari  berbagai  database  besar. Data  mining ,  sering  juga  disebut  sebagai Knowledge  Discovery  in Database (KDD)  [6],  [13].  KDD  adalah  kegiatan  yang  meliputi  pengumpulan,pemakaian  data,  historis  untuk menemukan keteraturan,pola atau hubungan dalam set data berukuran besar [14].
Data yang diolah kemudian menghasilkan suatu  pengetahuan baru yang bersumber dari  data lama, hasil dari  pengolahan  data  tersebut  dapat  digunakan  dalam  menentukan  keputusan  di  masa  depan.  Data  mining memiliki beberapa fungsi yaitu:
a) Fungsi deskripsi ( Description ) b) Fungsi estimasi ( Estimation ) c) Fungsi prediksi ( Prediction ) d) Fungsi klasifikasi ( Classification ) e) Fungsi pengelompokan ( Classsification )
f) Fungsi assosiasi ( Association)

## 2.2 Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  adalah  salah  satu  metode  untuk  membuat  decision  tree  berdasarkan  training  data  yang  telah disediakan.  Algoritma  C4.5  merupakan  pengembangan  dari  ID3  [5].  Sedang  pohon  keputusan  dapat  diartikan suatu  cara  untuk  memprediksi  atau  mengklarifikasi  yang  sangat  kuat.  Pohon  keputusan  dapat  membagi kumpulan data yang besar menjadi himpunan-himpunan record yang lebih kecil dengan menerapkan serangkaian aturan keputusan [15].
Secara umum algoritmaC4.5untuk membangun pohon keputusan adalah sebagai berikut [16], [17]:
1) Pilih atribut sebagai akar
2) Buat cabang untuk masing-masing nilai
3) Bagi kasus dalam cabang
4) Ulangi proses untuk masing-masing cabang sampai semua kasus pada cabang memiliki kelas yang sama.
Rumus Algoritma C4.5 terbagi menjadi 2 rumus, Untuk menghitung gain digunakan rumus seperti tertera dalam persamaan 1 berikut:
𝐺𝑎𝑖𝑛𝑡(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦(𝑆) − ∑ |𝑆 1 | |𝑆| ∗ 𝑛 𝑖=1 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆 𝑖 ) (1)
Keterangan: S : Himpunan kasus A : Atribut n : Jumlah partisi atribut A |Si| : Jumlah kasus pada partisi ke-i |S| : Jumlah kasus dalam S Sementara itu, penghitungan nilai entropi dapat dilihat pada persamaan 2 berikut :
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦(𝑆) = ∑ −𝑝𝑖 ∗ 𝑛 𝑖=1 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝𝑖 (2)

## 2.3 Rapidminner
RapidMiner  merupakan  software/perangkat  lunak  untuk  pengolahan  data.  Dengan  menggunakan  prinsip  dan algoritma data mining, RapidMiner  mengekstrak pola-pola dari  data set  yang besar dengan mengkombinasikan metode statistika, kecerdasan buatan dan database [18]. RapidMiner adalah sebuah lingkungan machine learning datamining , text  mining dan predictive  analytics [19] . RapidMiner  memiliki  kurang  lebih  500  operator  data mining,  termasuk  operator  untuk  input,  output,  data  preprocessing  dan  visualisasi.  RapidMiner  merupakan software  yang  berdiri  sendiri  untuk  analisis  data dan  sebagai  mesin  data  mining  yang  dapat  diitegrasikan  pada

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2763
produknya sendiri. RapidMiner ditulis dengan menggunakan bahasa java sehingga dapat bekerja di semua sistem operasi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  dilakukan  di  STIKOM  Tunas  Bangsa  dengan  lokasi  penelitian  di  Kota  Pematangsiantar.  Data diperoleh  dengan  cara  wawancara  dan  memberikan  angket  secara  random  kepada  Mahasiswa  semester  7. Selanjutnya    data  dimasukan    atau  diolah  menggunakan Microsoft    Office  Excel ,  maka  dilakukan  pengolahan data kuisioner, dengan cara mengambil nilai rata-rata Cara Belajar (C1), Waktu Belajar (C2), Pemahaman Materi (C3),  Pemberian  Tugas  (C4)  dan  Lingkungan  (C5),  hasil  (Nilai  Indeks  Prestasi  Kumulatif).  Adapun  hasil preprocessing data akumulasi yang didapat adalah sebagai berikut:
Tabel 1. Hasil preprocessing data akumulasi Cara Belajar (C1) Waktu Belajar (C2) Pemahaman Materi (C3) Pemberian Tugas (C4) Lingkungan (C5) Hasil IPK Memiliki Media Sebentar Tidak paham Jarang Tidak Kondusif Menurun Memiliki Media Lama paham Sering Kondusif Meningkat Memiliki Media Sebentar paham Sering Kondusif Meningkat Tidak Memiliki Media Sebentar Tidak paham Sering Kondusif Meningkat Memiliki Media Lama paham Sering Kondusif Meningkat Memiliki Media Sebentar Tidak paham Jarang Tidak Kondusif Menurun Memiliki Media Tidak Belajar Tidak paham Sering Tidak Kondusif Menurun Memiliki Media Sebentar paham Jarang Kondusif Meningkat Memiliki Media Tidak Belajar Tidak paham Jarang Tidak Kondusif Menurun Memiliki Media Lama paham Sering Kondusif Meningkat Memiliki Media Tidak Belajar Tidak paham Jarang Tidak Kondusif Menurun Memiliki Media Sebentar Tidak paham Sering Tidak Kondusif Menurun Memiliki Media Sebentar paham Sering Kondusif Meningkat Memiliki Media Lama paham Sering Kondusif Meningkat Memiliki Media Tidak Belajar Tidak paham Jarang Tidak Kondusif Menurun Tidak Memiliki Media Sebentar paham Jarang Tidak Kondusif Menurun Memiliki Media Tidak Belajar Tidak paham Sering Tidak Kondusif Menurun Memiliki Media Tidak Belajar Tidak paham Sering Tidak Kondusif Menurun Memiliki Media Sebentar paham Sering Kondusif Meningkat Memiliki Media Sebentar paham Sering Kondusif Meningkat Memiliki Media Lama paham Sering Kondusif Meningkat Memiliki Media Tidak Belajar Tidak paham Sering Tidak Kondusif Menurun Memiliki Media Sebentar Tidak paham Sering Kondusif Menurun Tidak Memiliki Media Sebentar Tidak paham Jarang Tidak Kondusif Menurun Tidak Memiliki Media Tidak Belajar Tidak paham Sering Tidak Kondusif Menurun Memiliki Media Tidak Belajar Tidak paham Sering Tidak Kondusif Menurun Memiliki Media Tidak Belajar Tidak paham Sering Kondusif Menurun Memiliki Media Sebentar paham Sering Kondusif Meningkat Memiliki Media Lama paham Jarang Kondusif Meningkat Memiliki Media Tidak Belajar Tidak paham Jarang Tidak Kondusif Menurun Memiliki Media Tidak Belajar Tidak paham Sering Tidak Kondusif Menurun Memiliki Media Sebentar paham Jarang Kondusif Meningkat Memiliki Media Sebentar paham Sering Kondusif Meningkat Memiliki Media Tidak Belajar Tidak paham Jarang Tidak Kondusif Menurun Memiliki Media Lama paham Sering Kondusif Meningkat Memiliki Media Tidak Belajar Tidak paham Sering Tidak Kondusif Menurun Tidak Memiliki Media Sebentar paham Jarang Tidak Kondusif Meningkat Memiliki Media Sebentar Tidak paham Sering Tidak Kondusif Menurun Memiliki Media Lama paham Sering Kondusif Meningkat Memiliki Media Tidak Belajar Tidak paham Jarang Tidak Kondusif Menurun
Hasil preprocessing yang  didapat  kemudian  diolah  ke  dalam Decisiontree menggunakan  software Rapidminer  untuk  mengetahui  klasifikasi  peningkatan  sistem  pembelajaran  mahasiswa,  adapun  gambar  pohon keputusan sebagai berikut:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2763
Gambar 1. Pohon Keputusan Peningkatan Sistem Pembelajaran
Jika dilihat  berdasarkan  hasil  pohon keputusan( decissionTree ) klasifikasi faktor penyebab menurunnya prestasi  belajar  mahasiswa  pada  masa  pandemi,  bahwa  atribut  yang  mempunyai  pengaruh  utama  mendapatkan predikat keberhasilan adalah variabel C3 (Pemahaman Materi) yang menempati sebagai simpul akar seperti yang ditampilkan pada gambar berikut:
Gambar 2. Hasil Pohon Keputusan Faktor Menurunnya Prestasi Belajar Berupa Teks
Berdasarkan gambar 2, peneliti melakukan data testing dengan menggunakan software Rapidminer untuk melihat kesesuaian metode yang  digunakan dengan  kasus yang sedang diteliti.  Berdasarkan hasil perhitungan diperoleh akurasi sebesar 97.5%. Hal ini menjelaskan bahwa metode C4.5 dapat diterapkan sebagai factor yang paling  berpengaruh  pada  menurunnya  prestasi  belajar  mahasiswa.  Berikut  hasil  perhitungan  dengan menggunakan software Rapidminer.
Gambar 3. Akurasi dengan menggunakan software Rapidminer

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa  penerapan  klasifikasi  C4.5  pada  faktor penyebab  menurunnya  prestasi  belajar  mahasiswa  di  masa  pandemi  dapat  diterapkan.  Atribut  yang  digunakan sebagai  parameter  peningkatan  sistem  pembelajaran  mahasiswa  antara  lain:  Cara  Belajar  (C1),  Waktu  Belajar (C2),  Pemahaman  Materi  (C3),  Pemberian  Tugas  (C4)  dan  Lingkungan  (C5).  Hasil  perhitungan  menyebutkan atribut  C3  (Pemahaman  Materi)  merupakan  variabel  yang  paling  berpengaruh  terhadap  menurunnya  prestasi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2763
belajar  mahasiswa  di  masa  pandemi.  Pengujian  juga  dilakukan  untuk  membuktikan  apakah  metode  C4.5  dapat diterapkan pada kasus penyebab menurunnya prestasi belajar mahasiswa di masa pandemi dengan  menggunakan bantuan software Rapidminer dan  diperoleh akurasi 97.5%.

## REFERENCES
[1] F. Suasty and A. A. Hadi, “Penggunan Media Pembelajaran Video untuk Solusi Penurunan Pemahaman Materi Pembelajaran Ketika Belajar Online Akibat Pandemic Covid-19,” vol. 1, no. 1, pp. 12–16, 2020.
[2] B. Nadeak, C. P. Juwita, and E. Sormin, “Hubungan kemampuan berpikir kritis mahasiswa dengan penggunaan media sosial terhadap capaian pembelajaran pada masa pandemi Covid-19,” vol. 8, no. 2, pp. 98–104, 2020.
[3] A. Cahyani et al. , “Motivasi Belajar Siswa SMA pada Pembelajaran Daring di Masa Pandemi Covid-19,” vol. 3, no. 01, pp. 123–140, 2020.
[4] M. Belajar, S. Pada, M. Pandemi, C. Di, and K. V. S. D. N. Ngembel, “The Effectiveness Of Bion ( Bintang Online ) In Improving The Learning Motivation Of 5 Th Grade Students In State Elementary School 1 Of Ngembel,” vol. 6, pp. 184–198, 2020.
[5] A. P. Windarto, U. Indriani, M. R. Raharjo, and L. S. Dewi, “Bagian 1: Kombinasi Metode Klastering dan Klasifikasi (Kasus Pandemi Covid-19 di Indonesia),” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 3, p. 855, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i3.2312.
[6] B.  Supriyadi,  A.  P.  Windarto,  T.  Soemartono,  and  Mungad,  “Classification  of  natural  disaster  prone  areas  in  Indonesia  using  K- means,” Int. J. Grid Distrib. Comput. , vol. 11, no. 8, pp. 87–98, 2018, doi: 10.14257/ijgdc.2018.11.8.08.
[7] A. Waluyo, H. Jatnika, M. R. S. Permatasari, T. Tuslaela, I. Purnamasari, and A. P. Windarto, “Data Mining Optimization uses  C4.5 Classification and  Particle  Swarm  Optimization  (PSO)  in  the location  selection  of  Student  Boardinghouses,” IOP  Conf.  Ser.  Mater. Sci. Eng. , vol. 874, no. 1, pp. 1–9, 2020, doi: 10.1088/1757-899X/874/1/012024.
[8] M. Widyastuti, A. G. Fepdiani Simanjuntak, D. Hartama, A. P. Windarto, and A. Wanto, “Classification Model C.45 on Determining the Quality of Custumer Service in Bank BTN Pematangsiantar Branch,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1255,  no.  1,  pp.  1–6,  2019,  doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012002.
[9] S. Sundari, Karmila, M. N. Fadli, D. Hartama, A. P. Windarto, and A. Wanto, “Decision Support System on Selection of Lecturer Research Grant Proposals using Preferences Selection Index,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1255, no. 1, pp. 1–8, 2019, doi: 10.1088/1742- 6596/1255/1/012006.
[10]  W.  Katrina,  H.  J.  Damanik,  F.  Parhusip,  D.  Hartama,  A.  P.  Windarto,  and  A.  Wanto,  “C.45  Classification  Rules  Model  for Determining  Students  Level  of  Understanding  of  the  Subject,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1255,  no.  1,  2019,  doi:  10.1088/1742- 6596/1255/1/012005.
[11]  A.  P.  Windarto,  J.  Na,  and  A.  Wanto,  “Bagian  2 :  Model  Arsitektur  Neural  Network  dengan  Kombinasi  K-  Medoids  dan Backpropagation pada kasus Pandemi COVID-19 di Indonesia,” vol. 4, pp. 1175–1180, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i4.2505.
[12]  K.  F.  Irnanda  and  A.  P.  Windarto,  “Penerapan  Klasifikasi  C4  .  5  Dalam  Meningkatkan  Kecakapan  Berbahasa  Inggris  dalam Masyarakat,” pp. 304–308, 2020.
[13]  F. Rahman, I. I. Ridho, M. Muflih, S. Pratama, M. R. Raharjo, and A. P. Windarto, “Application of Data Mining Technique using K- Medoids in the case of Export of Crude Petroleum Materials to the Destination Country,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 835, no. 1, 2020, doi: 10.1088/1757-899X/835/1/012058.
[14]  M.  Ridwan,  H.  Suyono,  and  M.  Sarosa,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Evaluasi  Kinerja  Akademik  Mahasiswa  Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier,” vol. 7, no. 1, pp. 59–64, 2013.
[15]  S.  Sivakumari,  R.  P.  Priyadarsini,  and  P.  Amudha,  “Accuracy  Evaluation  Of  C4.5  And  Naive  Bayes  Classifier  Using  Attribute Ranking Method,” Int. J. Comput. Intell. Syst. , vol. 2, no. 1, pp. 60–68, 2009.
[16]  E.  Indra,  K.  Ho,  Arlinanda,  R.  Hakim,  D.  Sitanggang,  and  O.  Sihombing,  “Application  of  C4.5  Algorithm  for  Cattle  Disease Classification,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1230, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1230/1/012070.
[17]  Hermanto,  S.  J.  Kuryanti,  and  S.  N.  Khasanah,  “Comparison  of  Naïve  Bayes  Algorithm  ,  C4  .  5  and  Random  Forest  for  Service Classification Ojek Online,” J. Publ. Informatics Eng. Res. , vol. 3, no. April 2019, pp. 266–274, 2019.
[18]  B. R. C. T. I et al. , “Implemetasi k-means clustering pada rapidminer untuk analisis daerah rawan kecelakaan,” no. April, pp. 58–62, 2017.
[19]  A. P. Windarto, P. Studi, S. Informasi, and D. Mining, “Penerapan Data Mining Pada Ekspor Buah-Buahan Menurut Negara Tujuan Menggunakan K-Means Clustering,” vol. 16, no. 4, pp. 348–357, 2017.