IMPLEMENTASI ALGORITMA DECISION TREE C4.5 UNTUK SELEKSI PENERIMAAN CO.TRAINER P2KK UMM (Studi Kasus UPT P2KK UMM)
TUGAS AKHIR Diajukan Untuk Memenuhi Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata 1 Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang
Disusun Oleh : UNTUNG SURAPATI NIM : 201210370311099
JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH MALANG 2016
i
LEMBAR PERSETUJUAN
IMPLEMENTASI ALGORITMA DECISION TREE C4.5 UNTUK SELEKSI PENERIMAAN CO.TRAINER P2KK UMM (Studi Kasus UPT.P2KK UMM)
TUGAS AKHIR
Sebagai Persyaratan Guna Meraih Sarjana Strata 1 Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang
Disusun Oleh : UNTUNG SURAPATI 201210370311099
Menyetujui,
ii
LEMBAR PENGESAHAN IMPLEMENTASI ALGORITMA DECISION TREE C4.5 UNTUK SELEKSI PENERIMAAN CO.TRAINER P2KK UMM (Studi Kasus UPT.P2KK UMM) TUGAS AKHIR Sebagai Persyaratan Guna Meraih Sarjana Strata 1 Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang Disusun Oleh : UNTUNG SURAPATI 201210370311099
Tugas Akhir ini telah diuji dan dinyatakan lulus melalui sidang majelis penguji pada 28 Juli 2016 Menyetujui,
Mengetahui, Ketua Jurusan Teknik Informatika
iii
LEMBAR PERNYATAAN KEASLIAN
Yang bertanda tangan dibawah ini: NAMA
: UNTUNG SURAPATI
NIM
: 201210370311099
FAK. / JUR.
: TEKNIK / TEKNIK INFORMATIKA
Dengan ini saya menyatakan bahwa Tugas Akhir dengan judul “ IMPLEMENTASI
ALGORITMA
DECISION
TREE
C4.5
UNTUK
SELEKSI PENERIMAAN CO.TRAINER P2KK UMM (STUDI KASUS : UPT.P2KK UMM) ” beserta seluruh isinya adalah karya saya sendiri dan bukan merupakan karya tulis orang lain, baik sebagian maupun seluruhnya, kecuali dalam bentuk kutipan yang telah disebutkan sumbernya. Demikian surat pernyataan ini saya buat dengan sebenar-benarnya, apabila kemudian ditemukan adanya pelanggalaran terhadap etika keilmuan dalam karya saya ini, atau ada klaim dari pihak lain terhadap keaslian karya saya ini maka saya siap menanggung segala bentuk resiko/sanksi yang berlaku.
Malang, Juli 2016 Yang membuat pernyataan,
iv
ABSTRAK
P2KK merupakan salah satu program yang harus mahasiswa baru ikuti sejak diterima di kampus Universitas Muhammadiyah Malang dengan tujuan untuk menggali potensi dan bakat serta kepemimpinan mahasiswa dalam dunia kampus. Dalam instansi UPT.P2KK terdapat karyawan yang harus berkerja mendampingi mahasiswa baru, salah satunya adalah Co.Trainer. Masalah penentuan seleksi Co.Trainer saat ini masih dilakukan secara manual dan permasalahan dalam pengelompokan kelulusan Co.Trainer hanya berdasarkan nilai rekomendasi penguji, tidak terfokus pada hasil nilai atribut. Kurang efektif dan efisiennya waktu juga berdampak pada mahasiswa yang merasa dirugikan dalam penentuan kelolosan tersebut. Untuk menyelesaikan masalah proses seleksi inilah digunakan data mining dalam membantu proses seleksi penerimaan tersebut. Data mining sendiri memiliki beberapa algoritma, salah satunya yaitu Decision Tree C4.5. Decision Tree C4.5 merupakan salah satu metode data klasifikasi yang paling terkenal, mudah dan banyak di implementasikan di berbagai bidang karena sederhana, serta memiliki kemampuan akurasi yang baik untuk mengklasifikasi gundukan data yang teramat banyak. Maka diharapkan dengan adanya perangkat lunak ini dapat memberikan informasi bagi pihak panitia seleksi Co.Trainer dan mahasiswa tentang penentuan kelolosan seleksi Co.Trainer P2KK. Aplikasi ini akan menghasilkan perhitungan klasifikasi dari seleksi penerimaan Co.Trainer.
Kata Kunci : Algoritma, klasifikasi, Decision Tree, P2KK, co.trainer
v
ABSTRACT
P2KK is one of program that should follow by new students accepted at the University of Muhammadiyah Malang with the aim to explore student’s potential, talent and leadership in the ccollage. In UPT.P2KK agencie, there are employees who must work assisting new students, one of it is Co.Trainer. Selection problem Co.Trainer is
still done manually and the problems in passing Co.Trainer grouping just based on the recommendation testers only, not focus on the value of the attribute. It is not effective and efficient and it has an impact to students who feel disadvantaged to determine the selection result. To solve this selection problem process is used mining data to help the selection process. Mining data has multiple algorithms, one of mining data method is Decision Tree C4.5. Decision Tree of C4.5 is one of classification data method most popular, convenient and widely implemented in various fields because its simple, and has good accuracy ability to classify data mounds in . It is expected that the presence of this software can give information to the selection Co.Trainer committee and students about determination of Co.Trainer selection P2KK. This application will results the calculation of classification of the Co.Trainer selection.
Keywords : Algorithm, classification, Decision Tree, P2KK, co.trainer
vi
LEMBAR PERSEMBAHAN
Ku persembahkan karya ini untuk : Ibu tercinta Supriyatin dan pria terhebat dalam sejarah - Bapakku Suparno. S.H serta Nenek (Alm) Maimuna dan Kakek (Alm) Supar. Terima kasih atas cinta dan kasih sayang yang tak pernah lelah untuk tetap memanjatkan doa, mendidik dan selalu memberikan yang terbaik. Menjadi orang tua yang hebat, kuat dan guru besar dalam pengalaman hidupku. Setiap lantunan doanya mengiringi langkahku dari awal perjuangan hingga akhir perjuanganku di kampus putih. Adekku Sukarno Hatta yang super nakal. Meski cuek namun semangatmu setiap ke Malang sangat berkesan buat kakak. Contohlah apa yang terbaik dariku, dan tinggalkan yang buruk. Kita selalu berjuang dan bersama-sama untuk kebahagian orang tua di rumah. Dan teruntuk Calon Istriku tercinta Wihdatul Istiqah. S.Pd terima kasih telah menemani dengan setia di masa-masa sulit dalam merangkai karya ini. Semangat yang kau berikan akan tertanam dengan erat. Sekali lagi terima kasih untuk kalian orang-orang hebat dalam hidupku. . Kawan – kawan seperjuangan KAMMI, Part time, Staff dan Trainer P2KK, tak kusangka jodoh skripsiku ternyata berada disini. Subhanallah Atas segala nikmatnya kawan. Mari mengabdi untuk bangsa. Kalian tetap terbaik.!
vii
KATA PENGANTAR
Dengan mengucap puji syukur kehadirat Allah SWT atas segala rahmat serta hidayahnya, sehingga laporan tugas akhir dengan judul : “Implementasi Algoritma Decision Tree C4.5 untuk Penerimaan Co.Trainer P2KK UMM (Studi Kasus : UPT.P2KK UMM)” dapat penulis selesaikan dengan tepat waktu. Tugas Akhir ini merupakan salah satu prasyarat untuk menyelesaikan studi tingkat strata 1 (S1) di Fakultas Teknik Jurusan Informatika Universitas Muhammadiyah Malang. Selama penyelesaian tugas akhir ini, penulis telah memperoleh banyak bantuan, bimbingan, motivasi dan saran yang berguna dari berbagai pihak. Oleh
karena itu, pada kesempatan
ini
penulis ingin
mengucapkan rasa terima kasih kepada : 1.
Allah SWT yang telah memberikan kemudahan, kelancaran, keridho’an dalam menuntut ilmu dan menyelesaikan tugas akhir ini.
2.
Rasulullah SAW yang telah menyelamatkan dari jaman kebodohan, menuju jaman yang canggih dan intelek seperti saat ini.
3.
Bapak Drs. Fauzan, M.Pd selaku Rektor Universitas Muhammadiyah Malang beserta Civitas Akademika yang terkait.
4.
Keluarga besar Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Malang.
5.
Bapak Yuda Munarko, S.Kom,.M.Sc selaku
Ketua
Jurusan
Teknik
Informatika. 6.
Bapak Yufis Azhar, S.Kom, M.Kom sebagai Dosen Pembimbing I dan Ibu Nurhayatin, S.Kom., M.Kom selaku Dosen Pembimbing II, yang telah meluangkan waktu dalam memberikan bimbingan maupun pengarahan dalam pencapaian hasil yang maksimal pada penelitian tugas akhir ini.
7.
Staff Tata Usaha dan seluruh Dosen Jurusan Teknik Informatika.
8.
Ibu-ku Supriyatin dan Bapak-ku Suparno, S.H serta adekku Sukarno Hatta yang selalu memberikan dukungan, semangat dan do’a yang tak ternilai harganya.
9.
Keluarga besarku di Desa Alaskandang, Alm. Pak Supar, Alm. Bu Maimuna, Keluarga di desa Kalikajar Kulon dan semuanya yang telah
viii
memberikan dukungan baik moril mapun materil terhadapku dan keluargaku. 10. Calon Istriku Wihdatul Istiqah, S.Pd yang telah memberikan semangat, support, dan membantu dalam memberikan logika yang optimal dan maksimal sehingga tugas akhir ini sesuai dengan yang diharapkan. 11. Sahabat – sahabatku Informatika C angkatan 2012 yang selalu menjadi teman bercanda dan membagi pengalaman hidup hingga menjadikanku dewasa dan berhati-hati dalam mengambil keputusan. 12. Sahabat Perjuangan KAMMI UMM Raya angkatan 2012 dan Pengurus KAMMI Daerah Malang periode 2015 – 2017. Perjuangan ini tak kan pernah hilang kawan ! Perjuangan sebenarnya baru saja di mulai. Terima kasih atas segala pengalaman dan cinta yang tetap harmoni. Kalian luar tetap biasa. 13. Sahabat perjuangan lembaga intra. Senat Mahasiswa Universitas dua periode, sahabat EAMY fakultas teknik 2013, sahabat HMJ Informatika periode 2013 - 2014 serta seluruh civitas kampus yang pernah berjuang bersama yang selalu menjadikanku cerdas dalam berfikir. 14. Sahabat kontrakan Margojoyo.26 yang selalu menemaniku dalam segala hal. Mulai dari liburan hingga melepaskan lelah. Saya juga menyadari dengan karya sederhana ini tentu masih jauh dari kesempurnaan, seperti pepatah “Tak Ada Gading yang Tak Retak”. Oleh karena itu, saran dan kritik yang membangun dari berbagai pihak tentu diperlukan agar tugas akhir ini menjadi lebih baik. Akhir kata semoga karya ini bisa bermanfaat bagi yang membaca.
Malang, Juli 2016 Penulis
ix
DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL .......................................................................................
i
LEMBAR PERSETUJUAN ............................................................................
ii
LEMBAR PENGESAHAN ............................................................................
iii
HALAMAN PERNYATAAN KEASLIAN ...................................................
iv
ABSTRAK ......................................................................................................
v
ABSTRACT ....................................................................................................
vi
LEMBAR PERSEMBAHAN .........................................................................
vii
KATA PENGANTAR ....................................................................................
viii
DAFTAR ISI ..................................................................................................
x
DAFTAR GAMBAR ......................................................................................
xiii
DAFTAR TABEL ...........................................................................................
xvi
BAB I
BAB II
PENDAHULUAN 1.1
Latar Belakang .......................................................................
1
1.2
Rumusan Masalah .................................................................
2
1.3
Batasan Masalah ....................................................................
2
1.4
Tujuan Penelitian ...................................................................
2
1.5 Metodologi ............................................................................
2
1.6 Sistematika Penulisan ............................................................
4
LANDASAN TEORI 2.1 Definisi P2KK ......................................................................
5
2.2 Definisi Co.Trainer P2KK .....................................................
5
2.3 Definis Data Mining ..............................................................
6
2.3.1
Pengelompokan Data Mining ....................................
7
2.4 Definisi Klasifikasi ...............................................................
7
2.5
Pohon Keputusan (Decision Tree) .........................................
8
2.5.1 Pengertian Pohon Keputusan ....................................
8
2.5.2 Model Pohon Keputusan ..........................................
8
Algoritma C4.5 .....................................................................
9
2.6.1 Pengenalan Algoritma C4,5 ......................................
9
2.6.2 Information Gain .......................................................
12
2.6
x
2.6.3 Pruning Tree ..............................................................
12
2.7
Evaluasi dan Validasi Hasil ..................................................
13
2.8
Aplikasi Pendukung ..............................................................
14
2.8.1
Bahasa Pemrograman ................................................
15
2.8.2
CSS ............................................................................
15
2.8.3
Basis Data .................................................................
15
2.8.4
My SQL .....................................................................
15
BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1
Tinjauan Umum Analisa .......................................................
17
3.2
Model Pengembangan ..........................................................
18
3.3
Data Set ................................................................................
19
3.3.1
Data Training ............................................................
19
3.3.2
Data Testing ..............................................................
22
3.3.3
Perhitungan Manual Algoritma C4.5 ........................
23
3.4
Menentukan Analisis Kebutuhan .........................................
30
3.5
Perancangan dan Analisa Sistem ..........................................
32
3.5.1
Use Case Diagram ....................................................
33
3.5.2
Activity Diagram ........................................................
33
3.5.3
Sequence Diagram ....................................................
40
Perancangan Basis Data .......................................................
45
3.6.1
Perancangan Basis data (ERD) ................................
45
3.6.2
Perancangan Basis Data ............................................
46
Perancangan Antarmuka (User Interface) ............................
55
3.7.1
Rancangan Form Home (Data Training) .................
56
3.7.2
Rancangan Form Insert Data Trainer ......................
56
3.7.3
Rancangan Form Perhitungan Algoritma C4.5 .......
57
3.7.4
Rancangan Form Pohon Keputusan .........................
58
3.7.5
Rancangan Form Proses Kinerja ..............................
58
3.7.6
Rancangan Form Perbandingan Data ......................
59
3.7.7
Rancangan Form Penilaian Kinerja .........................
59
3.7.8
Rancangan Form Penentuan Keputusan ..................
60
3.6
3.7
xi
BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN 4.1
4.2
BAB V
Implementasi Perangkay Lunak ............................................
61
4.1.1 Menu Login ...............................................................
61
4.1.2 Menu Utama ..............................................................
62
4.1.3 Data Co.Trainer .........................................................
63
4.1.4 Proses Mining ............................................................
68
4.1.5 Perhitungan (Rekapitulasi Perhitungan) ....................
70
4.1.6 Pohon Keputusan .......................................................
71
4.1.7 Proses Kinerja ...........................................................
73
4.1.8 Tabel Perbandingan ...................................................
74
4.1.9 Tabel Penilian ............................................................
75
4.1.10 Penentu Keputusan ....................................................
76
Tahap Pengujian ....................................................................
78
4.2.1 Pengujian Akurasi Training ......................................
78
4.2.2 Pengujian Data Training ............................................
79
4.2.3 Hasil Pengujian .........................................................
80
4.2.4 Evaluasi Pengujian ....................................................
81
KESIMPULAN DAN SARAN 5.1
Kesimpulan ...........................................................................
83
5.2
Saran ......................................................................................
83
DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN
xii
DAFTAR GAMBAR
Gambar 2.1
Teknik Klasifikasi ...................................................................
8
Gambar 2.2
Model Pohon Keputusan .........................................................
9
Gambar 2.3
Pengaksesan Database melalui Web dengan PHP ...................
15
Gambar 3.1
Diagram Input – Proses – Output Klasifikasi Co.Trainer .......
18
Gambar 3.2
Sampel Data Trainer Co.Trainer ..............................................
20
Gambar 3.3
Sampel Daa Testing Co.Trainer ..............................................
22
Gambar 3.4
Hasil Klasifikasi Pohon Keputusan .........................................
30
Gambar 3.5
Perancangan Sistem ................................................................
32
Gambar 3.6
Use Case Diagram Admin .......................................................
33
Gambar 3.7
Activity Diagram Proses Login ...............................................
34
Gambar 3.8
Activity Diagram Tambah Data Training ................................
35
Gambar 3.9
Activity Diagram Edit Data Training ......................................
35
Gambar 3.10 Activity Diagram Hapus Data Training ...................................
36
Gambar 3.11 Activity Diagram Partisi Data .................................................
37
Gambar 3.12 Activity Diagram Proses Hitung Algoritma C4.5 ...................
38
Gambar 3.13 Activity Diagram Pohon Keputusan ........................................
38
Gambar 3.14 Activity Diagram Perbandingan Data ......................................
39
Gambar 3.15 Activity Diagram Hasil Kinerja ................................................
39
Gambar 3.16 Activity Diagram Penentu Keputusan .....................................
40
Gambar 3.17 Sequence Diagram Mengedit Data Training ...........................
41
Gambar 3.18 Sequence Diagram Menambah Data Training ........................
41
Gambar 3.19 Sequence Diagram Menghapus Data Training .......................
42
Gambar 3.20 Sequence Diagram Partisi Data ..............................................
42
Gambar 3.21 Sequence Diagram Pohon Keputusan .....................................
43
Gambar 3.22 Sequence Diagram Hasil Akhir Co.Trainer ............................
44
Gambar 3.23 Sequence Diagram Penentu Keputusan ..................................
44
Gambar 3.24 Entity Relationship Diagram (ERD) .......................................
46
Gambar 3.25 Perancangan Form Home Seleksi Co.Trainer ........................
56
Gambar 3.26 Rancangan Form Insert Data ..................................................
57
xiii
Gambar 3.27 Rancangan Form Perhitungan Manual C4.5 ............................
57
Gambar 3.28 Perhitungan Algoritma C4.5 (Rekapitulasi) ...........................
58
Gambar 3.29 Rancangan Form Pohon Keputusan ........................................
58
Gambar 3.30 Proses Lakukan Kinerja ..........................................................
59
Gambar 3.31 Form Perbandingan Data .......................................................
59
Gambar 3.32 Proses Penilaian Kinerja .........................................................
59
Gambar 3.33 Form Penentu Keputusan .......................................................
60
Gambar 4.1
Menu Login Administrator .....................................................
62
Gambar 4.2
Potongan Script PHP Validasi Login .......................................
62
Gambar 4.3
Menu Utama ............................................................................
63
Gambar 4.4
Data Co.Trainer pada Menu Data Training .............................
63
Gambar 4.5
Menambah Data Co.Trainer ....................................................
64
Gambar 4.6
Potongan Script PHP Tambah Data Training .........................
65
Gambar 4.7
Form Edit Data Co.Trainer ....................................................
65
Gambar 4.8
Potongan Script PHP Edit Data Training ................................
66
Gambar 4.9
Form Hapus Data Training Berhasil ........................................
66
Gambar 4.10 Potongan Script PHP Hapus Data Training ............................
67
Gambar 4.11 Menu Proses Partisi Data ........................................................
67
Gambar 4.12 Potongan Script PHP Menu Proses Partisi Data .....................
67
Gambar 4.13 Potongan Tabel Proses Perhitungan Manual Alg. C4.5 ..........
68
Gambar 4.14 Potongan Script PHP Menghitung Entropy ............................
69
Gambar 4.15 Potongan Script PHP Menghitungan Information Gain .........
69
Gambar 4.16 Potongan Script PHP Menghitung Split Info ...........................
69
Gambar 4.17 Potongan Script PHP Menghitung Gain Ratio ........................
70
Gambar 4.18 Perhitungan Rekapitulasi .........................................................
70
Gambar 4.19 Potongan Script PHP Menampilkan Hasil (Rekapitulasi) ......
71
Gambar 4.20 Potongan Hasil Pohon Keputusan ..........................................
72
Gambar 4.21 Chart Pohon Keputusan .........................................................
72
Gambar 4.22 Potongan Rule Hasil Pohon Keputusan ..................................
72
Gambar 4.23 Potongan Script PHP Menentukan Pohon Keputusan .............
73
Gambar 4.24 Potongan Script PHP Menentukan Chart Pohon Keputusan ...
73
Gambar 4.25 Eksekusi Proses Perhitungan Kinerja ......................................
74
xiv
Gambar 4.26 Potongan Script PHP Perhitungan Kinerja .............................
74
Gambar 4.27 Potongan Hasil Perbandingan Data .........................................
74
Gambar 4.28 Potongan Script PHP Perbandingan Data ...............................
75
Gambar 4.29 Hasil Penilaian Evaluasi ..........................................................
75
Gambar 4.30 Potongan Script PHP Hasil Penilaian Evaluasi ........................
76
Gambar 4.31 Menu Input Penentuan Keputusan ..........................................
77
Gambar 4.32 Data Berhasil di Input .............................................................
77
Gambar 4.33 Potongan Script PHP Penentu Keputusan ...............................
78
xv
DAFTAR TABEL
Tabel 2.1
Model Confision Matrix ..............................................................
13
Tabel 3.1
Pertanyaan Tes Keislaman ...........................................................
20
Tabel 3.2
Pertanyaan Tes Microteaching .....................................................
21
Tabel 3.3
Pertanyaan Tes Wawancara .........................................................
22
Tabel 3.4
Perhitungan C4.5 Atribut Keislaman (Iterasi 1) ..........................
24
Tabel 3.5
Perhitungan C4.5 Atribut Microtaching (Iterasi 1) ......................
25
Tabel 3.6 Perhitungan C4.5 Atribut Rekomendasi 3 (Iterasi 1) ...................
25
Tabel 3.7 Perhitungan C4.5 Atribut Keislaman (Iterasi 2) ..........................
28
Tabel 3.8 Perhitungan C4.5 Atribut Microtaching (Iterasi 2) ......................
29
Tabel 3.9 Perhitungan C4.5 Atribut Rekomendasi 3 (Iterasi 2) ...................
29
Tabel 3.10 Parameter Penilaian Tes Keislaman dan Microteaching ............
31
Tabel 3.11 Parameter Penilaian Tes Wawancara ...........................................
31
Tabel 3.12 Perancangan Tabel User ..............................................................
47
Tabel 3.13 Perancangan Tabel Data Trainer .................................................
47
Tabel 3.14 Perancangan Tabel Atribut .........................................................
49
Tabel 3.15 Perancangan Tabel Mining C4.5 .................................................
49
Tabel 3.16 Perancangan Tabel Iterasi ...........................................................
50
Tabel 3.17 Perancangan Tabel Rule C4.5 ......................................................
51
Tabel 3.18 Perancangan Tabel Data Keputusan ............................................
51
Tabel 3.19 Perancangan Tabel Pohon Keputusan C4.5 .................................
53
Tabel 3.20 Perancangan Tabel Rule Penentu Keputusan ...............................
53
Tabel 3.21 Perancangan Tabel Data Penentu Keputusan ...............................
54
Tabel 3.22 Perancangan Tabel Data Keputusan Kinerja ..............................
54
Tabel 4.1
Hasil Pengujian Cross Validation ...............................................
79
Tabel 4.2
Persentase Pengujian ...................................................................
80
Tabel 4.3
Hasil Perbandingan Pengujian ....................................................
80
Tabel 4.4
Rekapitulasi Hasil Evaluasi ........................................................
82
xvi
DAFTAR PUSTAKA
1.
Tampubolon, K., Saragih, H., Reza, B., Epicentrum, K., Asosiasi, A., & Apriori, A. (2013). Implementasi Data Mining Algoritma Apriori Pada Sistem Persediaan Alat-Alat Kesehatan, 93–106.
2.
Kumara, R., & Supriyanto, C. (2014). Klasifikasi Data Mining Untuk Penerimaan Seleksi Calon Pegawai Negeri Sipil 2014 Menggunakan, 1– 10.
3.
Sunjana. (2010). Aplikasi Mining Data Mahasiswa Dengan Metode Klasifikasi Decision Tree. Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi.
4.
Larose , Daniel T, 2005, Discovering Knowledge in Data: An Introduction to Data Mining, John Willey & Sons. Inc
5.
Joko Purnomo, Wawan Laksito, Y. R. W. U. (2013). Implementasi Algoritma C 4.5 Dalam Pembuatan Aplikasi Penunjang Keputusan Penerimaan Pegawai CV. Dinamika Ilmu. ISSN : 2338-4018.
6.
Lorena, S., Zarman, W., & Hamidah, I. (2014). Analisis Dan Penerapan Algoritma C4.5 Dalam Data Mining Untuk Memprediksi Masa Studi Mahasiswa Berdasarkan Data Nilai Akademik. Prosiding Seminar Nasional Aplikasi Sains Dan Teknologi (SNAST), (November), 263–272.
7.
Sunjana. (2010). Klasifikasi Data Nasabah Sebuah Asuransi. Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi, 1-4(SNATI 2010), 4.
8.
Santosa, Budi. "Data Mining Teknik Pemanfaatan Data untuk Keperluan Bisnis." Yogyakarta: Graha Ilmu (2007).
9.
Rozi, Fahrur, Chastine Fatichah, and Diana Purwitasari. "Ekstraksi Kata Kunci Berdasarkan Hipernim Dengan Inisialisasi Klaster Menggunakan Fuzzy Association Rule Mining Pada Pengelompokan Dokumen." JUTI:
xvii
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi 13.2 (2015): 190-197. 10.
Arief, M. Rudyanto. "Pemrograman Web Dinamis Menggunakan PHP dan MySQL." Yogyakarta: Andi (2011).
11.
Hakim, Lukmanul. "Bikin website super keren dengan PHP dan jQuery."Yogyakarta: lokomedia (2010).
12.
Fathansyah
(2007),
Basis
Data,
Informatika,
Bandung
Sukarno,
Muhammad 2006, Sistem Cepat dan Mudah Menguasai Visual Basic.NET, Eska Media, Jakarta 13.
Purwanto, Yudhi. "Pemrograman Web dengan PHP." Jakarta: Elex Media Komputindo (2001).
14.
Syafii,
Muhammad.
"Membangun
Aplikasi
Berbasis
PHP
dan
MySQL."Yogyakarta: CV. Andi (2004). 15.
Moertini, Veronica Sri. "Pengembangan skalabilitas algoritma klasifikasi C4. 5 dengan pendekatan konsep operator relasi (Studi kasus: Prapengolahan dan klasifikasi citra batik." (2007).
16.
Kusrini, Emha Taufiq Luthfi. "Algoritma Data Mining." Andi Offset, STMIK Amikom, Yogyakarta (2009).
17.
Han, J & Kamber, M, 2006. Data Mining Concepts & Techniques 2nd Edition. San Fransisco: Elsevier.
18.
Powers D, 2011. Evaluation: From Precision, Recall, and F-Measure to ROC, Infomedness, Markedness & Correlation, Journal of Machine Learning Technologies, 37-63.
xviii
