## 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.v6i4.4463

## Analisis dan Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Memprediksi Kualitas Penelitian dan Publikasi Ilmiah
Nur Fauza Muhidin, Dudih Gustian, Sihabudin *
Fakultas Komputer Teknik dan Desain, Sistem Informasi, Universitas Nusa Putra, Sukabumi, Indonesia Email: 1 nur.fauza_si18@nusaputra.ac.id, 2 dudih@nusaputra.ac.id, 3,* sihabudin@nusaputra.ac.id Email Penulis Korespondensi: sihabudin@nusaputra.ac.id
Abstrak− Penelitian  merupakan  kewajiban  bagi  setiap  dosen  di  Indonesia.  Namun,  di  tengah  meningkatnya  publikasi  di Indonesia, terdapat masalah yaitu kualitas publikasi Indonesia yang masih rendah jika dibandingkan dengan negara-negara di Asia Tenggara. Dalam hal ini algoritma C4.5 merupakan metode yang dapat membantu memprediksi permasalahan yang telah diteliti yaitu mengenai kualitas penelitian dan publikasi ilmiah. Penelitian ini dilakukan dalam rangka membantu program studi untuk  menilai  kualitas  penelitian  dan  publikasi  ilmiah.  Dari  penelitian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  dengan  menggunakan algoritma  C4.5  maka  kualitas  penelitian  dan  publikasi  ilmiah  dapat  diprediksi  dengan  akurasi  yang  cukup  tinggi,  hasil pengukuran  akurasi  data  yang  diperoleh  dari  data  latih  dengan  Confusion  Matrix  dengan  Data  pengujian  pelatihan  adalah 81,65%.
Kata Kunci : Kualitas Penelitian; Algoritma C4.5; RapidMiner.
Abstract− Research  is  an  obligation  for  every  lecturer  in  Indonesia.  In  the  midst  of  increasing  publications  in  Indonesia, however, there is a problem, namely the quality of Indonesian publications which is still low when compared to those countries in Southeast Asia. In this case the C4.5 algorithm is a method that can help predict problems that have been carried out by research on the quality of research and scientific publications. This research was conducted in order to assist the study program to assess the quality of research and scientific publications. From this research, it can be said that by using the C4.5 algorithm, the quality of research and scientific publications can be predicted with a fairly high accuracy, the results of measuring the accuracy of the data obtained from data training with Confusion Matrix with dataTraining testing 81.65%.
Keywords : Research Quality; C4.5 Algorithm; RapidMiner.

## 1. PENDAHULUAN
Penelitian  merupakan  suatu  kewajiban  bagi  setiap  dosen  di  Indonesia.  Hal  ini  juga  sejalan  dengan  kewajiban seorang  dosen  dan  mahasiswa  yang  dijelaskan  dalam  Pasal  1  Undang-Undang  Nomor  12  Tahun  2012  tentang Pendidikan Tinggi yaitu melakukan tridarma perguruan tinggi meliputi pendidikan/pengajaran, penelitian, serta pengabdian kepada masyarakat[1].
Oleh  karena  itu  pemerintah  Indonesia  giat  melakukan  publikasi  penelitian  bagi  dosen  agar  aktif melaksanakan  Tri  dharmanya.    Upaya  Pemerintah  dalam  hal  ini  cukup  berhasil  dengan  tren  perkembangan publikasi  pada  tahun  2021  lalu  mengalami  penaikan  dengan  mengungguli  beberapa  negara  di  Asia  Tenggara, seperti Malayasia, Singapura, Thailand, Philiphina dan Vietnam. Ditengah penaikan publikasi di Indonesia, namun terdapat permasalahan yakni kualitas publikasi Indonesia yang masih rendah jika dibandingkan dengan negara di Asia Tenggara tersebut[2].
Pemeringkatan perguruan tinggi dunia saat ini menjadi trend yang sangat penting bagi perguruan tinggi dan bagi Kemenristek Dikti sebagai indikator keberhasilan perguruan tinggi. Namun hingga akhir tahun 2016, sangat sulit untuk menemukan dampak dari data publikasi dan prestasi masing-masing universitas di Indonesia, sehingga memungkinkan  untuk  membandingkan  kualitas  antar  universitas  melalui  proses  pemeringkatan  domestik  dan internasional.[3] . Lebih  lanjut  hal  ini  akan  berdampak  pada  rendahnya  inovasi  yang  dihasilkan  oleh  Indonesia karena  kurang  terjalinnya  antara  Pemerintah  sebagai  pengendali  dan  penopang  dukungan  penelitian,  Kampus sebagai embrio lahirnya  penelitian  serta  DU/DI  sebagai  implementasi  dari  hasil  penelitian  dan  kebutuhan penelitian yang dihasilkan.  Oleh karena itu, penelitian di Indonesia masih sebatas publikasi saja tidak sebagian besar di wujudkan dalam bentuk produk dan inovasi.
Kondisi  ini bisa jadi  dikarenakan rendahnya kualitas penelitian pada periode penurunan tersebut, karena kita ketahui bersama bahwa publikasi di prosiding dan jurnal yang bereputasi sekaliber scopus hendaknya memiliki standar yang tinggi dari beberapa standar penelitian.  Dengan melihat tren perkembangan publikasi dan kualitas penelitian dengan salah satu index bereputasi scopus, maka diperlukan penelitian guna melihat kualitas penelitian dari salah satu prodi yang menjadi obyek penelitian ini tentunya jika dilihat dari sisi kualitas dosen dan mahasiswa sebagai  penggeraknya. Dengan  melihat  tren  perkembangan  publikasi  dan  kualitas  penelitian  dengan  salah  satu index bereputasi scopus, maka diperlukan penelitian guna melihat kualitas penelitian dari salah satu prodi yang menjadi obyek penelitian ini tentunya jika dilihat dari sisi kualitas dosen dan mahasiswa sebagai penggeraknya[4].
Penelitian ini diharapkan dapat memberi masukan atau solusi kepada pihak Kampus XYZ dalam mencari cara  agar  mengetahui  bagaimana  meningkatkan  hasil  publikasi  ilmiah  yang  berkualitas,  khususnnya  di  tingkat program  studi yang merupakan pondasi  dasar dari  pembagunan penelitian di Indonesia. Penelitian ini memberi manfaat bagi pemerintah sebagai masukan bagi kemajuan dan kualitas penelitian khususnnya di tingkat program studi yang merupakan pondasi dasar dari pembagunan penelitian di Indonesia .

## 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.v6i4.4463
Dalam kasus ini algoritma C4.5 merupakan sebuah metode yang bisa membantu memprediksi permasalah yang  telah  diteliti  yaitu  mengenai  kualitas  penelitian  dan  publikasi  ilmiah  Salah  satu  software  yang  dapat digunakan  untuk  mengimplementasikan  algoritma  C4.5,  mengolah  data  secara  bersamaan,  menjadikan  data tersebut berguna, dan memberikan informasi baru adalah RapidMiner.[5].
Algoritma C4.5 adalah sekumpulan algoritma untuk tugas mengklasifikasikan sebuah mesin  dan sebuah dataset.  Gunakan  nilai  data  terpisah.  Peristiwa  dijelaskan  oleh  satu  set  atribut  dan  memiliki  kelas dari  satu  set eksklusif  kelas.  Algoritma  C4.5  adalah  algoritma  ID3  generasi  berikutnya  yang  dikembangkan  oleh  J.  Ross Quinlan pada tahun 1983. Untuk membangun pohon keputusan, algoritma ini dimulai dengan menyisipkan model pembelajaran pada simpul akar dari pohon keputusan..[6].
Rapid  Miner  adalah  solusi  untuk  penambangan  data,  penambangan  teks,  analitik  prediktif,  dan  analitik. Rapid  Miner  menggunakan  berbagai  teknik  deskriptif  dan  prediktif  untuk  menginformasikan  pengguna  dan membuat  keputusan  terbaik.  Rapid  Miner  memiliki  sekitar  500  operator  data  mining,  termasuk  operator  untuk input data, output, pra-pemrosesan dan visualisasi. Rapid Miner adalah mesin perangkat lunak analisis data dan penambangan data mandiri yang dapat diintegrasikan dengan produk Anda sendiri[7].
Untuk  mengatasi  masalah  prediksi  kelulusan  mahasiswa,  direkomendasikan  algoritma  naive  Bayes classifier dan algoritma C4.5 yang bertujuan untuk mengetahui performansi kedua algoritma secara lebih akurat. Hasilnya menunjukkan bahwa kita dapat menggunakan metode algoritma C4.5 untuk: Secara akurat memprediksi status kelulusan siswa 79,08%[8].
Pada  penelitian  lain  yang  juga  menggunakan  algoritma  C4.5  dalam  mengevaluasi  guru  unggulan Universitas  Mercu  Buana  Yogyakarta  pada  penelitian  ini  tingkat  akurasi  yang  termasuk  dalam  pemeringkatan sangat  baik  yaitu  85,52%  diperoleh  dari  hasil  pengujian  menggunakan  Rapid  Mining  Tools  dengan  80%  data sebagai data latih dan 20% data uji.[9].
Berdasarkan penjelasan yang sudah dijabarkan diatas maka peneliti ingin melakukan prediksi yang bertema analisis dan penerapan algoritma C4.5 untuk memprediksi kualitas penelitian dan publikasi ilmiah dan agar dapat mengetahui hasil akurasi dari pengolahan dataset.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Metodologi penelitian dalam penelitian ini adalah menggunakan pendekatan kualitatif yang akan diubah menjadi pendekatan  kuantitatif.  Dalam  penelitian  terdapat  urutan  gambar  yang  harus  diikuti,  urutan  gambar  tersebut merupakan langkah-langkah yang harus dilakukan oleh penulis.
Gambar 1. kerangka berfikir.

## 2.2 Data Mining
Data mining adalah proses mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi yang berguna dan relevan dari database besar menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan pembelajaran matchon. Secara sederhana, data mining dapat didefinisikan sebagai proses memilih, memeriksa, dan memodelkan sejumlah besar data untuk menemukan  pola  atau  tren  yang  biasanya  tidak  diketahui.  Data  mining  dapat  digambarkan  sebagai  proses

## 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.v6i4.4463
penggalian informasi dari sejumlah besar data yang tersedia. Informasi yang dihasilkan oleh proses data mining harus baru, mudah dipahami dan berguna. Dalam data mining, data disimpan secara elektronik dan diproses secara otomatis oleh komputer dengan menggunakan teknik dan perhitungan tertentu[10][11].

## Gambar 2. Tahapan data mining
Ada langkah-langkah dalam proses data mining yang perlu dilakukan untuk mengolah data yaitu data latih dan data uji. Training set mengoperasikan algoritma klasifikasi sebagai semacam model classifier dalam bentuk pohon keputusan. Set tes digunakan untuk mengukur keakuratan pengklasifikasi yang membuat klasifikasi yang sesuai.  Algoritma  C4.5  menghasilkan  pola  data  yang  diproses  untuk  memberikan  informasi  dan  tren  dari  data. Data uji digunakan untuk mengukur sejauh mana pohon keputusan diklasifikasikan dengan benar[12], [13]. Ada beberapa Tahapan Data Mini yaitu:
a. Seleksi data (Data Selection)
Data  dalam  database  seringkali  tidak  semuanya  digunakan,  oleh  karena  itu  hanya  data  yang  sesuai  untuk analisis yang akan  diambil dari  database. Misalnya, dalam kasus yang meneliti kecenderungan orang untuk membeli dalam kasus analisis keranjang pasar, tidak perlu mengambil nama pelanggan, cukup id pelanggan.
b. Proses Penambangan (process mining)
Merupakan  suatu  proses  utama  saat  metode  diterapkan  untuk  menemukan  pengetahuan  berharga  dan tersembunyi dari data.
c. Transformasi Data (Data Transformation)
Data diubah atau digabungkan ke dalam format yang sesuai untuk diproses. Semua penambang data tahu bahwa proyek  analisis  data  memerlukan  banyak  informasi  untuk  prapemrosesan  dan  pembersihan  data.  Biasanya dikatakan bahwa 80% dari tenaga kerja terdiri dari preprocessing dan hanya 20% adalah modeling dan evaluasi. Misalnya, beberapa metode standar seperti analisis asosiasi dan pengelompokan hanya dapat menerima input data kategorikal
d. Evaluasi pola (pattern evaluation)
Untuk  mengidentifikasi  pola-pola  menarik  kedalam  knowledge  based  yang  ditemukan.  Dalam  tahap  ini hasilnya berupa pola-pola yang khas maupun model prediksi dievaluasi untuk menilai apakah hipotesa yang ada memang tercapai.

## 2.3. Algoritma C4.5
Algoritma C4.5 adalah keluarga algoritma untuk masalah klasifikasi  dalam mesin  dan dalam kaitannya dengan data. Memiliki nilai data unik, yang menggambarkan peristiwa dengan sekumpulan properti dan berisi sekumpulan kelas berpemilik. Algoritma C4.5 adalah algoritma ID3 generasi baru untuk platform J. Ross Quinlan pada tahun 1983. Untuk membuat pohon keputusan, algoritma memasukkan contoh pelatihan ke dalam akar dari simpul pohon keputusan. Contoh pelatihan adalah contoh yang digunakan untuk membangun model pengklasifikasi, dalam hal ini  keputusan,  kemudian  memilih  atribut  untuk  membagi  contoh.  Untuk  setiap  nilai  properti,  cabang  dibuat. Setelah cabang terbentuk, nilai atribut dari dataset dan subset yang sesuai dengan cabang dimasukkan ke dalam node baru[14][15].

## 2.4 RapidMiner
RapidMiner  memberi  perusahaan  kecerdasan  buatan  melalui  platform  ilmu  data  yang  terbuka  dan  skalabel. Dibangun untuk tim analitik, RapidMiner mengintegrasikan seluruh siklus hidup ilmu data, mulai dari persiapan data  hingga  pembelajaran  mesin  hingga  penerapan  model  prediktif.  Lebih  dari  625.000  profesional  analitik menggunakan  produk  RapidMiner  untuk  meningkatkan  pendapatan,  mengurangi  biaya,  dan  mengurangi risiko[16][17].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Dataset
Metode  pengumpulan  data  dilakukan  dengan  cara  melakukan  pengamatan  langsung  di Sintakemendikbud.ac.id dan Google  Scolar . Data  yang  diambil  berupa  jurnal  jurnal  Sistem  Informasi  .  Dibawa  ini  merupakan  tabel pengumpulan  data  berdasarkan  atribut  yaitu:  Kualitas  Gambar,  Angka  Rumus  dan  Tabel,  manuskrip  asli, manuskrip sesuai jurnal, abstrak, latar belakang, metodologi penelitian, penulisan, kesimpulan dan saran, referensi, plagiarisme. Dataset dibawa akan diolah ke tools RapidMiner

## 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.v6i4.4463
Tabel 1. Sampel dataset
No Ga m ba r A ng ka rum us da n ta bel M a nus kri p A sl i M a nus kri p Ses ua i J urna l A bs tra k La ta r Bel a ka n g M eto do lo g i P enul is a n kes im pul a n D a n sa ra n referens i pl a g ia ri sm e J um la h Keputus a n 1 4 8 8 8 8 4 8 10 6 4,5 0 68 Baik 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 0 0,2 18,2 Tidak baik 3 6 10 10 10 8 10 6 6 4 1 0,1 69,1 Baik 4 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 0,1 19,1 Tidak baik 5 4 8 8 8 8 10 4 10 6 6 1 72,9 Baik

## 3.2 Tahapan Pengolahan Data Menggunakan RapidMiner
Pengolahan data berdasarkan data yang terkumpul, sebanyak 226 buah data.  Pengolahan data ini menggunakan bantuan  alat  RapidMiner.  Data  tersebut  dibagi  menjadi  dua  bagian,  data  latih  dan  data  uji.  Berikut  ini  adalah langkah-langkah pengolahan data yang dilakukan:

## 3.2.1 Pohon keputusan
Untuk menghasilkan pohon keputusan dilakukan proses terlebih dahulu sebagai berikut:
Gambar 3. Proses pohon Keputusan
Gambar  diatas  menunjukan  proses  untuk  memunculkan  pohon  keputusan  dari  data  yang  telah  diolah. Selanjutnya hasil dari proses tersebut menunculkan pohon keputusan sebagai berikut:
Gambar 4. pohon keputusan
Gambar diatas merupakan hasil dari proses pohon keputusan. Berikut adalah rule dari pohon keputusan
Tabel 2. Rule pohon keputusan
Rule Pohon Keputusan Jika MenuSkrip Sesuai Jurnal >7 maka baik. Jika MenusSkrip Sesuai Jurnal < =7, Angka rumus dan tabel > 5, plagiarism > 0,500 maka baik Jika MenusSkrip Sesuai Jurnal < =7, Angka rumus dan tabel > 5, plagiarism <= 0,500 maka tidak baik Jika angka rumus dan tabel < = 5, abstrak < 2 maka tidak baik Jika abstrak > 3 referensi < = 6,600 maka tidak baik Jika referensi > 6,600 kualitas gambar > 3 maka tidak baik Juka kualitas gambar < = 3 maka baik

## 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.v6i4.4463

## 3.2.2 Confusion Matrix
Confusion Matrix adalah metode evaluasi model klasifikasi berdasarkan perhitungan objek testing, dimana data hasil prediksi ada diantara dua kelas yaitu menghasilkan kelas positif dan kelas negatif. Untuk permasalahan dalam klasifikasi,  Pengukuran  yang  biasa  digunakan  adalah  akurasi,  precision  dan  recall.Maka  precision,  recall  dan accuracy dapat dihitung dengan rumus.
Tabel 3. Confusion Matrix Clasificasion Predicted Class Class= baik Calss=Tidak baik Class= Baik (True Positif–TP)  (False Negatif –FN) Cass= Tidak Baik  (False Positif–FP (True Negatif–TN
Keterangan: TP = True Positif TN =True Negatif FP =False Positive FN =False Negative

## 3.2.3 Proses Training Testing
Pada  pengujian  data  training  dan  data  testing  dan  training  menggunakan  tools  RapidMiner.Berikut  proses melakukan training dan testing di RapidMiner
Gambar 5. Proses Training Testing
Pada gambar diatas menunjukan tahap proses training testing yaitu melakukan pelatihan data pada model C4.5, sedangkan pada proses testing yaitu melakukan pengujian data untuk menghasilkan Akurasi.
Tabel 4. Confusion Matrix Clasificasion Predicted Class Class= baik  Class=Tidak baik Class =Baik 82 18 Clas =Tidak Baik 11 47 Keterangan:
TP (True Positive) = 82 TN (True Negative) =18 FP (False Positive) = 47 FN (False Negativer) =11
a. Accuracy
Perhitungan akurasi  dilakukan dengan cara membagi  jumlah data yang diklasifikasi  dengan data sample yang  di  uji  .Pada  gambar  diatas  adalah  hasil  akurasi  dari  proses  training  dan  testing  memperoleh  hasil  akurasi 81.65%.

## 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.v6i4.4463
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖  =
𝑇𝑃+𝑇𝑁
𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁
= 82+47 82+47+11+18 100%
= 129 158 100%
= 81,65%
b. Precision
Gambar 7. Preccision
Nilai Precision dihitung dengan cara membagi jumlah data benar yang berbilah positif (true positive) dibagi jumlah data yang bernilai positif (true positive) dan salah satu yang bernilai ( false positive).
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃
= 82 82+18
= 82 100 𝑋100%
= 82.00%
c. Recall

## Gambar 8. Recall
Nilai  recall  dihitung  dengan  caea  membagi  data  benar  yang  bernilai  positif (true  positive)  dengan  hasil penjumlahan  dari  data  benar  yang  bernilai  positif  (true  positive)  dan  data  salah  yang  bernilai  negative  (false negative).
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = 82 𝑇𝑃+𝐹𝑃 = 82 82+11
= 82 93 𝑋100% = 88.17%

## 3.2.4 Kurva ROC/AUC (Area Under Curva)
Kurva ROC/AUC adalah ilustrasi grafis dari kemampuan diskriminatif dan biasanya diterapkan pada masalah klasifikasi biner. AUC mengukur kinerja diskriminatif dengan memperkirakan probabilitas keluaran atau dari sampel populasi positif atau negatif yang dipilih secara acak, semakin besar AUC, semakin kuat klasifikasi yang digunakan. AUC memiliki tingkat nilai diagnostik, yaitu: a. Akurasi adalah 0,90-1,00 = Klasifikasi Sangat Baik b. Akurasi adalah 0,80-0,90 = Klasifikasi Baik c. Akurasi adalah 0,70-0,80 = Klasifikasi Wajar
d. Akurasi 0.60-9.70 = Klasifikasi Buruk
e. Akurasi 0,50-0,60 = Kegagalan

## 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.v6i4.4463
Gambar 9. ROC/AUC
Pada  gambar  diatas  terlihat  kurva  ROC  untuk  metode  Algoritma  C4.5  memiliki  nilai  akurasi  sebesar 0,855%  termasuk  kedalam  fair  Clasisificasion  .  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  metode  tersebut  termasuk  dalam kategori baik.

## 4. KESIMPULAN
Dari penelitian ini dapat disimpulkan bahwa dengan menggunakan algoritma C4.5 maka kualitas penelitian dan publikasi ilmiah dapat diprediksi dengan akurasi yang cukup tinggi, hasil pengukuran akurasi data yang diperoleh dari data training dengan Confusion Matrix dengan dataTraining testing  81.65%

## REFERENCES
[1] joglo abang, “UU 12 tahun 2012 tentang Pendidikan Tinggi,” 2019. https://www.jogloabang.com/pustaka/uu-12-2012- pendidikan-tinggi (accessed Apr. 20, 2022).
[2] A. Firmansyah, R. A. Qadri, and A. Arham, “Pelatihan melalui Web Seminar tentang Kiat dan Motivasi Penulisan Artikel Hasil Penelitian pada Jurnal Ilmiah,” Interv. Komunitas , vol. 2, no. 1, pp. 22–27, 2020, doi: 10.32546/ik.v2i1.763.
[3] میرم اقا یریما and  Direktur  Jenderal  Penguatan  Riset  dan  Pengembangan, Bahan  Sosialisai:  Kebijakan  Pendataan, Pengukuran dan Dampak Riset di Indonesia , vol. 1, no. 4. 2019.
[4] M.  RIDHO,  “Analisis  tren  penelitian  dalam  bidang  pendidikan/pembelajaran  biologi  di  indonesia,”  2018,  [Online]. Available: https://repo.iainbatusangkar.ac.id/xmlui/handle/123456789/12832
[5] E. Elisa, “Analisa dan Penerapan Algoritma C4.5 Dalam Data Mining Untuk Mengidentifikasi Faktor-Faktor Penyebab Kecelakaan  Kerja  Kontruksi  PT.Arupadhatu  Adisesanti,” J.  Online  Inform. ,  vol.  2,  no.  1,  p.  36,  2017,  doi: 10.15575/join.v2i1.71.
[6] T. H. E. Sakarya and J. Of, “No 主観的健康感を中心とした在宅高齢者における 健康関連指標に関する共分散構 造分析 Title,” vol. 7, no. 2, pp. 44–68, 2018.
[7] D. Ardiansyah and W. Walim, “Algoritma c4.5 untuk klasifikasi calon peserta lomba cerdas cermat siswa smp dengan menggunakan aplikasi rapid miner,” J. Inkofar , vol. 1, no. 2, pp. 5–12, 2018.
[8] E. Etriyanti, D. Syamsuar, and N. Kunang, “Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritme Naive Bayes Classifier dan  C4.5  untuk  Memprediksi  Kelulusan  Mahasiswa,” Telematika ,  vol.  13,  no.  1,  pp.  56–67,  2020,  doi: 10.35671/telematika.v13i1.881.
[9] A. Novia, Z. Hidayah, and A. F. Rozi, “Penerapan Data Mining Dalam Menentukan Kinerja Karyawan Terbaik Dengan Menggunakan  Metode  Algoritma  C4  .  5  (  Studi  Kasus :  Universitas  Mercu  Buana Yogyakarta  ) Application  of  Data Mining in Determining The Oerformance of The Best Employees Using C4 . 5 Al,” vol. 5, 2018.
[10]  T. Informatika, F. Sains, D. A. N. Teknologi, and U. B. Dharma, “Ryanwar_Skripsi_20191,” 2020.
[11]  M. Maulidah, Windu Gata, Rizki Aulianita, and Cucu Ika Agustyaningrum, “Algoritma Klasifikasi Decision Tree Untuk Rekomendasi Buku Berdasarkan Kategori Buku,” E-Bisnis  J. Ilm. Ekon. dan Bisnis , vol. 13, no. 2, pp. 89–96, 2020, doi: 10.51903/e-bisnis.v13i2.251.
[12]  W. Julianto, R. Yunitarini, and M. K. Sophan, “Algoritma C4.5 Untuk Penilaian Kinerja Karyawan,” Scan , vol. Vo. IX, no. No. 2, pp. 33–39, 2014.
[13]  V. R. Prasetyo, H. Lazuardi, A. A. Mulyono, and C. Lauw, “Penerapan Aplikasi RapidMiner Untuk Prediksi Nilai Tukar Rupiah Terhadap US Dollar Dengan Metode Linear Regression,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 7, no. 1, pp. 8–17, 2021, doi: 10.25077/teknosi.v7i1.2021.8-17.
[14]  D. P. Indini, S. R. Siburian, Nurhasanah, and D. P. Utomo, “Implementasi Algoritma DBSCAN untuk Clustering Seleksi Penentuan Mahasiswa yang Berhak Menerima Beasiswa Yayasan,” in Prosiding Seminar Nasional Sosial, Humaniora, dan Teknologi, 2022, pp. 325–331.
[15]  D.  P.  Utomo  and  S.  Aripin,  “Penerapan  Algoritma  C5.  0  Untuk  Mengetahui  Pola  Kepuasan  Mahasiswa  di  Masa Pembelajaran Daring,” in Prosiding Seminar Nasional Riset Information Science (SENARIS), 2021, pp. 7–12.
[16]  F. Telaumbanua, J. M. Purba, and D. P. Utomo, “Analysis of Online Learning Understanding Patterns at Budi Darma University Using the C5. 0 Algorithm,” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci., vol. 5, no. 2, 2021.
[17]  D. P. Utomo, P. Sirait, and R. Yunis, “Reduksi Atribut Pada Dataset Penyakit Jantung dan Klasifikasi Menggunakan Algoritma C5. 0,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 4, no. 4, pp. 994–1006, 2020.