## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 4 Iss. 4 October 2024, pp: 1379-1389 ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## The Comparison of K-Means, Naïve Bayes and Decision Tree Algorithm in Predicting Fuel Oil Sales

## Perbandingan Algoritma K-Means, Naïve Bayes dan Decision Tree dalam Memprediksi Penjualan Bahan Bakar Minyak
Usman Arfan 1 , Novita Paraga 2
1,2 Program Studi Informatika, STMIK Pesat Nabire, Indonesia
E-Mail: 1 usmanarfanpesat@gmail.com, 2 nnovita620@gmail.com
Received Jun 18th 2024; Revised Jul 26th 2024; Accepted Jul 29th 2024 Corresponding Author: Usman Arfan

## Abstract
This research discusses the application of the  K-Means algorithm to cluster data on fuel oil (BBM) sales at the Wadio Nabire gas station, as well as evaluating the accuracy of the Decision Tree and Naive Bayes models using data mining in the Orange application. The main objective of this research is to optimize fuel distribution by understanding consumption patterns  and  customer  segmentation.  This  research  identifies  the  main  problem  in  sub-optimal  fuel  distribution,  which causes excess or shortage of stock at the Wadio Nabire gas station, as well as consumer dissatisfaction due to long queues and increased operational costs. By using data mining techniques such as clustering and sales predictions, this research aims to provide solutions for more efficient distribution planning and more effective marketing strategies to increase fuel sales and customer satisfaction.
Keywords: Data Mining, Decision Tree, K-Means, Naïve Bayes, Orange App

## Abstrak
Penelitian ini membahas penerapan algoritma K-Means untuk melakukan clustering terhadap data penjualan Bahan Bakar Minyak (BBM) di Stasiun Pengisian Bahan Bakar Umum (SPBU) Wadio Nabire, serta evaluasi akurasi model Decision Tree  dan  Naive  Bayes  menggunakan  data  mining  pada  aplikasi  Orange.  Tujuan  utama  penelitian  ini  adalah  untuk mengoptimalkan  distribusi  BBM  dengan  memahami  pola  konsumsi  dan  segmentasi  pelanggan.  Penelitian  ini mengidentifikasi masalah utama dalam distribusi BBM yang tidak optimal, yang menyebabkan kelebihan atau kekurangan stok  di  SPBU  Wadio  Nabire,  serta  ketidakpuasan  konsumen  akibat  antrean  panjang  dan  kenaikan  biaya  operasional. Dengan  menggunakan  teknik  data  mining  seperti  clustering  dan  prediksi  penjualan,  penelitian  ini  bertujuan  untuk memberikan  solusi  dalam  perencanaan  distribusi  yang  lebih  efisien  dan  strategi  pemasaran  yang  lebih  efektif  untuk meningkatkan penjualan BBM dan kepuasan pelanggan.
Kata kunci: Aplikasi Orange, Data Mining, Decision Tree, K-Means, Naïve Bayes

## 1. PENDAHULUAN
Pengelolaan Bahan Bakar Minyak (BBM) di Stasiun Pengisian Bahan Bakar Umum (SPBU) merupakan aspek yang sangat penting bagi industri BBM di Indonesia. Konsumsi BBM yang meningkat dari tahun ke tahun seiring dengan pertumbuhan ekonomi dan perkembangan jumlah kendaraan, menyebabkan kebutuhan pengelolaan  BBM  yang  lebih  efektif  dan  efisien  [1]. Clustering adalah  teknik  analisis  data  yang  dapat digunakan  dengan  tepat  untuk  segmentasi  pelanggan  dan  memahami  pola  konsumsi  BBM.  Dengan mengelompokkan pelanggan ke dalam cluster tertentu, pelanggan yang lebih disukai dan yang kurang disukai dapat dibedakan sehingga dapat dirumuskan strategi yang tepat dalam meningkatkan penjualan [2]. Salah satu permasalahan utama dalam pengelolaan  distribusi  BBM  di  SPBU  adalah  ketidakoptimalan  distribusi  BBM, yang mengakibatkan kelebihan stok di beberapa SPBU dan kekurangan stok di SPBU lainnya. Hal ini dapat disebabkan oleh pola konsumsi BBM yang tidak merata di setiap SPBU, serta kurangnya pemahaman terhadap preferensi dan kebutuhan konsumen BBM di masing-masing SPBU [3]. Clustering adalah salah satu solusi yang dapat diterapkan untuk mengoptimalkan distribusi BBM di SPBU. Dengan melakukan clustering, SPBU dapat  mengelompokkan  pelanggan  berdasarkan  pola  konsumsi  BBM  mereka,  dan  kemudian  merumuskan
strategi pemasaran yang sesuai untuk masing-masing segmen [4]. Selain itu, teknik prediksi permintaan juga dapat  digunakan  untuk  memperkirakan  volume  penjualan  BBM  di  setiap  SPBU,  sehingga  distribusi  BBM dapat diatur dengan lebih baik [5].
Ketidakpuasan  konsumen  akibat  kekurangan  pasokan  BBM  di  SPBU  tertentu,  meningkatnya  biaya logistik dan transportasi dalam upaya menyeimbangkan distribusi BBM antar SPBU [6]. Masalah distribusi bahan  bakar  minyak  (BBM)  yang  tidak  optimal  dapat  membawa  dampak  negatif  yang  signifikan  bagi konsumen.  Salah  satu  isu  utama  yang  sering  terjadi  adalah  antrean  panjang  SPBU  yang  menyebabkan kekecewaan  konsumen.  Situasi  ini  dapat  timbul  akibat  ketidakseimbangan  antara  ketersediaan  stok  dan permintaan,  di  mana  jumlah  konsumen  yang  membutuhkan  bahan  bakar  dalam  waktu  bersamaan  melebihi kapasitas  layanan  yang  ada  [7].  Permasalahan  distribusi  bahan  bakar  yang  tidak  optimal  juga  dapat mengakibatkan  kelangkaan  pasokan  bahan  bakar  di  berbagai  wilayah.  Kenaikan  harga  bahan  bakar  juga menjadi dampak ikutan dari kondisi ini, di mana petani dan masyarakat rentan terkena imbas kenaikan biaya operasional. Selain itu, ada kekhawatiran akan jaminan ketersediaan bahan bakar fosil di masa depan. Oleh karena itu, diperlukan upaya untuk mengoptimalkan distribusi bahan bakar agar dapat memenuhi permintaan konsumen secara memadai dan mencegah terjadinya antrean panjang serta kekecewaan. Salah satu solusi yang dapat  dipertimbangkan  adalah  pemanfaatan  energi  alternatif  terbarukan,  seperti  biogas,  sebagai  substitusi bahan bakar fosil [8]. Selain dampak terhadap konsumen, distribusi bahan bakar yang tidak optimal juga dapat memberikan dampak negatif terhadap reputasi dan citra SPBU serta perusahaan penyedia bahan bakar. Antrian panjang  dan  kekurangan  stok  yang  terjadi  di  SPBU  dapat  menimbulkan  kekecewaan  dan  ketidakpuasan konsumen, yang pada akhirnya dapat menurunkan kepercayaan masyarakat terhadap layanan dan kredibilitas SPBU tersebut. Situasi ini juga dapat berimbas pada reputasi dan citra perusahaan penyedia bahan bakar secara keseluruhan, khususnya jika permasalahan terjadi di b erbagai lokasi SPBU di bawah naungannya. Oleh karena itu, optimalisasi distribusi bahan bakar menjadi penting tidak hanya untuk memenuhi kebutuhan konsumen, tetapi juga untuk menjaga reputasi dan memperk uat brand image perusahaan. Untuk mengatasi permasalahan ini, perusahaan penyedia bahan bakar perlu merancang sistem penjadwalan dan rute pengiriman bahan bakar yang efisien ke se tiap SPBU agar dapat meminimalisir terjadinya kekurangan stok dan antrean panjang [9].
Berbagai faktor, baik internal maupun eksternal, dapat mempengaruhi tingkat permintaan bahan bakar di SPBU. Faktor internal SPBU, seperti lokasi, jam buka, jenis layanan, dan promosi, dapat memengaruhi daya tarik  konsumen.  Di  sisi  lain, faktor  eksternal  seperti  jumlah  kendaraan, kondisi  lalu  lintas,  dan  musim  juga turut  mempengaruhi  permintaan  bahan  bakar  [10].  Faktor  kebijakan  pemerintah,  seperti  penetapan  harga, subsidi, dan regulasi terkait energi, juga berperan penting dalam mempengaruhi dinamika permintaan.
Untuk mengatasi dampak negatif distribusi BBM yang tidak optimal, diperlukan beberapa solusi yang komprehensif.  Salah  satu  solusi  yang  penting  adalah  mengembangkan  sistem  yang  dapat  memprediksi permintaan  BBM  secara  akurat  berdasarkan  berbagai  faktor  yang  mempengaruhinya,  baik  internal  maupun eksternal.  Selain  itu,  perlu  adanya  perencanaan  distribusi  BBM  yang  optimal  untuk  memastikan ketersediaannya di berbagai wilayah dan mencegah terjadinya kekurangan pasokan, sehingga dapat memenuhi kebutuhan  konsumen  secara  merata.  Perencanaan  distribusi  BBM  yang  optimal  dapat  dilakukan  dengan mengelompokkan  SPBU  berdasarkan  pola penjualan,  sehingga  alokasi  dapat  dilakukan  dengan  tepat  sesuai kebutuhan. Untuk membangun solusi yang komprehensif, teknik data mining seperti clustering dan prediksi penjualan  dapat  dimanfaatkan  untuk  membangun  sistem  yang  dapat  memprediksi  permintaan  BBM  secara akurat  [11].  Dengan  pengelompokan  SPBU  berdasarkan  pola  penjualan,  perencanaan  distribusi  BBM  yang optimal dapat dilakukan agar alokasi dapat dilakukan sesuai dengan kebutuhan masing-masing wilayah.
Teknik  data  mining  menawarkan  beberapa  keunggulan  dalam  membangun  solusi  untuk  mengatasi permasalahan  distribusi  BBM  yang  tidak  optimal.  Melalui  teknik  clustering,  SPBU  dapat  dikelompokkan berdasarkan tingkat penjualan dan karakteristik konsumen, sehingga alokasi BBM dapat dilakukan secara lebih tepat sesuai kebutuhan masing-masing wilayah. Selain itu, teknik prediksi penjualan dapat digunakan untuk memperkirakan  dan  mengantisipasi  permintaan  BBM  di  masa  mendatang,  sehingga  perusahaan  dapat melakukan perencanaan distribusi yang lebih efektif. Sementara itu, teknik aturan asosiasi dapat membantu mempelajari  pola  pembelian  konsumen,  yang  dapat  digunakan  untuk  menyusun  strategi  pemasaran  dan promosi  yang  lebih  efektif  [12].  Prediksi  Penjualan  untuk  mengantisipasi  permintaan  hasil  prediksi  dapat membantu  perusahaan  dalam  mengalokasikan  sumber  daya  distribusi  secara  lebih  efisien.  Aturan  Asosiasi untuk mempelajari pola pembelian hasil aturan asosiasi dapat membantu meningkatkan kepuasan konsumen melalui strategi pemasaran yang lebih efektif. Teknik data mining menawarkan beberapa keunggulan dalam membangun solusi untuk mengatasi permasalahan distribusi BBM yang tidak optimal. Melalui teknik prediksi penjualan, SPBU dapat memprediksi kebutuhan BBM secara akurat, sehingga dapat mempersiapkan stok yang sesuai  dan  mencegah  kekurangan  pasokan  [13].  Sehingga  dapat  menyiapkan  pasokan  yang  memadai  dan mencegah  kekurangan.  Selain  itu,  analisis  pola  pembelian  konsumen  juga  dapat  digunakan  untuk mengembangkan  program  pemasaran  yang  dapat  meningkatkan  loyalitas  pelanggan.  Penerapan  teknik  data mining  seperti  clustering,  prediksi  penjualan,  dan  analisis  aturan  asosiasi  memiliki  potensi  besar  dalam membangun solusi untuk mengatasi permasalahan distribusi BBM yang tidak optimal.
Bagi  penelitian  penelitian  ini  sangat  penting  karena  memiliki  urgensi  yang  signifikan  dalam memberikan kontribusi penting bagi optimalisasi operasional SPBU di wilayah Papua Tengah. Dalam konteks ini,  memahami  pola  dan  tren  penjualan  BBM  melalui  algoritma  prediktif  yang  efektif  dapat  membantu manajemen  SPBU  dalam  merencanakan  stok,  menghindari  kekurangan  atau  kelebihan  pasokan,  serta meningkatkan  efisiensi  operasional  dan  kepuasan  pelanggan.  Selain  itu,  mengingat  kondisi  geografis  dan logistik yang unik di Papua Tengah, penelitian ini dapat memberikan panduan praktis yang lebih tepat sasaran untuk  pengelolaan  distribusi  BBM  di  daerah  tersebut.  Perbandingan  antara  K-Means,  Naïve  Bayes,  dan Decision  Tree  akan  mengidentifikasi  algoritma  yang  paling  akurat  dan  andal,  yang  pada  gilirannya  dapat diadopsi oleh SPBU lain di wilayah serupa, sehingga berkontribusi pada stabilitas ekonomi dan kesejahteraan masyarakat setempat.
Penelitian  ini  memiliki  kelebihan  dibandingkan  dengan  penelitian  sebelumnya  karena  dalam menyajikan perbandingan langsung antara tiga algoritma yang berbeda seperti model K-Means, Naïve Bayes, dan Decision Tree, dalam konteks memprediksi penjualan BBM di SPBU Wadio Nabire. Pendekatan ini dapat memberikan  wawasan  mendalam  tentang  keefektifan  masing-masing  algoritma  dalam  aplikasi  praktis  yang spesifik.  Namun,  kelemahannya  mungkin  terletak  pada  kompleksitas  analisis  yang  diperlukan  untuk membandingkan  kinerja  ketiga  algoritma  tersebut  secara  menyeluruh,  serta  tantangan  dalam  memastikan bahwa data yang digunakan mencerminkan kondisi yang representatif di lapangan, khususnya dalam konteks varian lokal seperti Papua Tengah.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. K-Means
K-Means  adalah  salah  satu  algoritma  clustering  yang  paling  sederhana  dan  populer.  Algoritma  ini digunakan  untuk  membagi  data  ke  dalam  beberapa  kelompok  ( cluster )  berdasarkan  kemiripan  fitur  atau atributnya. Tujuannya adalah untuk meminimalkan variabilitas dalam cluster dan memaksimalkan perbedaan antar cluster . Tidak ada rumus matematis yang kompleks yang perlu diimplementasikan secara langsung dalam aplikasi.  Algoritma  K-Means  menghitung centroid untuk  setiap cluster yang  ditemukan  berdasarkan  jarak Euclidean antara titik data dan centroid . Berikut rumus dasar jarak Euclidean digunakan untuk menentukan kedekatan titik data ke centroid, ditunjukkan pada persamaan 1 [21].
𝑑(𝑥, 𝑐) =   √∑(𝑥 𝑖− 𝑐 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1
(1)
adapun fungsi objective ( Within-Cluster Sum of Squares - WCSS ), di mana K adalah jumlah cluster, n j adalah jumlah titik dalam cluster j 𝓍 i (j) adalah titik data ke- i dalam cluster j , dan c j adalah centroid dari cluster j .
𝑊𝐶𝑆𝑆 =   ∑ ∑  ‖𝑥 𝑖 (𝑗) 𝑛𝑗 𝑖=1 𝐾 𝑗=1 − 𝑐 𝑗 || 2 (2)
Algoritma  K-Means  sangat  efektif  dan  umum  digunakan  dalam  berbagai  aplikasi  seperti  segmentasi  pasar, pengelompokan dokumen, dan pengelompokan gambar.

## 2.2. Naive Bayes
Naive  Bayes  adalah  algoritma  klasifikasi  yang  didasarkan  pada  Teorema  Bayes  dengan  asumsi independensi (naive) antara fitur-fitur yang ada. Meskipun asumsi ini jarang benar dalam praktik, Naive Bayes sering kali memberikan hasil yang baik, terutama dalam kasus klasifikasi teks dan analisis sentimen. Teorema Bayes memberikan cara untuk menghitung probabilitas suatu hipotesis berdasarkan informasi yang tersedia. Persamaan naïve bayes ditunjukkan pada persamaan 3 [22].
𝑃(𝐶 𝑘 |𝑥) = 𝑃(𝐶 𝑘 ) .  𝑃(𝑥|𝐶 𝑘 ) 𝑃(𝑥) (3)
Keterangan:
P ( C k | x) : probabilitas kelas C k yang diberikan fitur x (probabilitas posterior). P ( C k ) : probabilitas awal (prior) dari kelas C k P (x | C k ) : probabilitas fitur x yang diberikan kelas C k ( likelihood ) P (x) : probabilitas total fitur x
𝑃(𝑥 1 , 𝑥 2 , … … , 𝑥 𝑛 |𝑐 𝑘 ) = 𝑃(𝑥 1 |𝑐 𝑘 ) . 𝑃(𝑥 2 |𝑐 𝑘 ).  …  . 𝑃(𝑥 𝑛 |𝑐 𝑘 ) (4)

## 2.3. Decision Tree
Decision Tree adalah algoritma machine learning yang menggunakan struktur pohon untuk membuat keputusan berdasarkan serangkaian aturan yang diperoleh dari fitur data. Decision Tree dapat digunakan untuk tugas klasifikasi maupun regresi. Struktur pohon terdiri dari node, cabang (branch), dan daun (leaf), di mana setiap node internal mewakili pengujian pada suatu fitur, setiap cabang mewakili hasil pengujian, dan setiap daun mewakili label kelas atau nilai regresi. Rumus dan kriteria pemilihan atribut, informasi gain (Entropy): digunakan dalam algoritma ID3 dan C4.5. Entropi mengukur ketidakmurnian atau ketidakpastian suatu dataset
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) = − ∑ 𝑝 𝑖 log 2 (𝑝 𝑖 ) 𝑐 𝑖−1 (5)
di mana S adalah dataset, c adalah jumlah kelas, dan p i adalah proporsi contoh dalam kelas i . Informasi gain adalah pengurangan dalam entropi [23]:
𝐼𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) − ∑
|𝑆 𝑣 | |𝑆| 𝑣 ∋ 𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒𝑠(𝐴) 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆 𝑣 ) (6)

## 2.4. Alur Penelitian
Gambar  1  menunjukkan  flowchart  alur  penelitian,  dimulai  dari  mengumpulkan  data  dari  tempat penelitian dalam hal ini SPBU Wadio, kemudian mengurangi volume data dengan memilih fitur penting dan menghilangkan  yang  tidak  relevan,  tanpa  kehilangan  informasi  penting  ( Data  Reduction ).  selanjutnya menerapkan algoritma dan teknik data mining seperti clustering untuk membangun model ( Data Modeling ). langkah  berikutnya  memisahkan  data  ke  dalam  kategori  atau  kelas  yang  sudah  ditentukan  sebelumnya, algoritma  yang  digunakan  dalam  hal  ini  untuk  perbandingan  ialah  Decision  Tree  dan  Naive  Bayes ( Classification ).
MULAI PENGUMPULAN DATA DATA REDUCTION DATA MODELING CLASSIFICATION EVALUASI MODEL SESUAI ? INTERPRETASI DAN EVALUASI TIDAK SELESAI YA
Gambar 1. Metodologi Penelitian
Langkah berikutnya menilai kinerja model menggunakan metrik seperti akurasi, presisi, recall dan F1-score (Evaluasi Model). Jika tidak sesuai maka akan melakukan langkah ulang dari Data Modeling tetapi jika sudah
sesuai  maka  akan  dilakukan  penafsiran  hasil  model  untuk  membuat  keputusan  atau  tindakan  berdasarkan temuan (Interpretasi dan Evaluasi).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Perusahaan  sudah  mempertimbangkan  strategi  persediaan  dan  pemasaran  untuk  meningkatkan penjualan  bahan  bakar  minyak  secara  tidak  langsung.  Namun,  saat  bahan  bakar  minyak  dipasarkan,  ada beberapa masalah yang muncul. Tidak jelas berapa banyak yang sudah terjual, apakah itu tertinggi, sedang, atau terendah. Untuk memberikan gambaran, penelitian menggali informasi dari data yang telah dikumpulkan dengan menggunakan algoritma yang dapat mengklasifikasikan penjualan ke dalam kategori tertentu. data yang digunakan ialah persedian dan penjualan tahun 2023. Untuk memudahkan, data penjualan bahan bakar minyak diberikan dalam satuan per liter.
Tabel 1. Data Persedian dan Penjualan BBM Tahun 2023
Tahun 2023 Januari Februari Maret April Stok Jual Stok Jual Stok Jual Stok Jual Pertalite 166178 165390 120517 119678 120517 119903 120517 115275 Pertamax 37427 26885 34353 23125 35060 25236 41728 33878 Dexlite 80226 60949 83093 73171 90118 81578 88717 77853 Solar 224517 216929 168196 167844 160517 160502 165517 155390 Tahun 2023 Mei Juni Juli Agustus Stok Jual Stok Jual Stok Jual Stok Jual Pertalite 124895 124137 120517 119822 120517 119889 120517 114138 Pertamax 39652 31276 23621 19842 19744 18399 41332 30426 Dexlite 98666 81976 112288 99648 84380 75869 96319 81999 Solar 169978 168480 160517 152956 167532 166388 160517 159751 Tahun 2023 September Oktober November Desember Stok Jual Stok Jual Stok Jual Stok Jual Pertalite 126155 116914 129369 123357 125360 116995 137954 136964 Pertamax 39509 31442 39727 31343 40211 39462 48517 40788 Dexlite 85875 80677 132921 126256 173086 168404 115125 107784 Solar 160517 159636 160517 159371 160517 159443 150517 143513

## 3.1. Data Modeling K-Means
Algoritma  ini  mengelompokkan  data  ke  dalam  sejumlah  cluster  yang  telah  ditentukan  sebelumnya, berdasarkan  kedekatan  atau  kemiripan  antar  data.  Berikut  adalah  tahapan-tahapan  yang  dilakukan  dalam algoritma K-Means.
Alur kerja ( workflow ) dalam perangkat lunak Orange untuk analisis data menggunakan algoritma  K- Means.  Berikut  adalah  penjelasan  setiap  komponen  dalam  alur  kerja  ini.  Data  persedian  BBM,  Ini  adalah sumber  data  yang  digunakan  untuk  analisis.  Data  ini  kemungkinan  besar  berisi  informasi  terkait  penjualan BBM. Tabel persediaan BBM, Komponen ini digunakan untuk melihat dan mengeksplorasi data yang telah dimuat. Preprocess, Tahap ini melibatkan pembersihan dan persiapan data sebelum analisis lebih lanjut. Proses preprocessing mungkin mencakup penanganan nilai yang hilang, pengkodean variabel, dan lain-lain.
Normalisasi, Langkah ini menormalkan data, yang berarti menyesuaikan skala dari berbagai fitur data sehingga berada dalam rentang yang sama. Ini penting untuk algoritma seperti K-Means yang sensitif terhadap skala data. Model K-Means, Algoritma clustering K-Means digunakan untuk mengelompokkan data ke dalam beberapa  cluster  berdasarkan  kesamaan  fitur. Scatter  Plot ,  Visualisasi  ini  digunakan  untuk  melihat  hasil clustering dengan memplot data dalam dua dimensi, memungkinkan identifikasi pola dan distribusi cluster. Hasil Clustering, Komponen ini menampilkan hasil clustering dalam bentuk tabel atau visualisasi lain yang memudahkan interpretasi hasil. Save Data, Langkah terakhir adalah menyimpan hasil analisis atau clustering ke dalam file untuk penggunaan lebih lanjut. Secara keseluruhan, alur kerja ini menunjukkan proses analisis data dari tahap awal (memuat data) hingga tahap akhir (menyimpan hasil clustering) menggunakan Orange. Modeling K-Means Clustering pada Aplikasi Orange ditunjukkan pada gambar 2.
Menentukan  jumlah  cluster  K  yang  diinginkan.  Ini  adalah  parameter  yang  harus  dipilih  sebelum menjalankan  algoritma.  dalam  hal  ini  (Tinggi,  Sedang,  Rendah).  Setelah  itu  Inisialisasi Centroid ,  memilih secara acak K titik sebagai centroid awal dari cluster . Centroid adalah pusat dari cluster yang nantinya akan dioptimalkan. Menetapkan setiap data ke cluster terdekat untuk setiap titik data dalam dataset: Hitung jarak antara titik data dan setiap centroid. Jarak yang biasa digunakan adalah jarak Euclidean dan Tetapkan titik data ke cluster dengan centroid terdekat (yakni yang memiliki jarak terkecil). Visualisasi scatter plot hasil clustering pada aplikasi orange ditunjukkan pada gambar 3.
DATA
PERSEDIAAN BBM TABLE PERSEDIAAN BBM PREPROCESSI NG NORMALISASI MODEL K- MEANS SCATTER PLOT HASIL CLUSTERING Data Data Preprocessed Data Preprocessed Data Data Data
Gambar 2. Modeling K-Means Clustering Pada Aplikasi Orange
Gambar 3. Scatter Plot Hasil Clustering pada Aplikasi Orange
Grafik  scatter  plot  di  atas  menunjukkan  hasil clustering penjualan  Bahan  Bakar  Minyak  (BBM) menggunakan algoritma K-Means. Berikut penjelasan mengenai gambar tersebut:
1. Sumbu X (Cluster): Menunjukkan kluster hasil dari algoritma K-Means.
2. Sumbu Y (Penjualan): Menunjukkan nilai penjualan BBM.
3. Titik-titik  pada  Grafik:  Mewakili  bulan-bulan  dalam  setahun.  Titik  biru  (C1):  Merupakan  kluster  1, yang berisi bulan-bulan dengan penjualan rendah hingga sedang. Bulan-bulan dalam kluster ini adalah April,  Mei,  Juni,  Juli,  Agustus,  September,  Oktober,  dan  November.  Titik  merah  (C2):  Merupakan kluster  2,  yang  hanya  berisi  bulan  Januari  dengan  penjualan  yang  sangat  tinggi.  Titik  hijau  (C3): Merupakan  kluster  3,  yang  hanya  berisi  bulan  Desember  dengan  penjualan  yang  juga  cukup  tinggi, namun tidak setinggi bulan Januari.
Dari  grafik  3,  dapat  disimpulkan  bahwa:  Bulan  Januari  memiliki  pola  penjualan  yang  unik  dan  jauh lebih  tinggi  dibandingkan  bulan-bulan  lainnya,  sehingga  masuk  ke  dalam  kluster  tersendiri  (C2).  Bulan Desember juga memiliki penjualan yang signifikan dan berada di kluster tersendiri (C3), namun tidak setinggi bulan Januari. Bulan-bulan lainnya cenderung memiliki penjualan yang lebih rendah dan konsisten, sehingga dikelompokkan bersama dalam kluster 1 (C1). Analisis ini menunjukkan adanya perbedaan signifikan dalam penjualan BBM pada bulan-bulan tertentu yang mungkin disebabkan oleh faktor-faktor musiman atau promosi khusus. Data Hasil Clustering Menggunakan Algoritma K-Means ditunjukkan pada tabel 2.
Tabel 2. Data hasil clustering menggunakan algoritma K-Means
Jenis BBM Bulan Hasil Tingkat Penjualan (K-Means) Kategori Clustering Pertalite Februari Rendah C1 Pertalite Maret Rendah C1 Pertalite April Rendah C1 Pertalite Mei Rendah C1 Pertalite Juni Rendah C1 Pertalite Juli Rendah C1 Pertalite Agustus Rendah C1 Pertalite September Rendah C1 Pertalite Oktober Rendah C1 Pertalite November Rendah C1 Pertamax Juni Rendah C1 Pertamax Juli Rendah C1 Dexlite Januari Rendah C1 Dexlite Februari Rendah C1 Dexlite Maret Rendah C1 Dexlite April Rendah C1 Dexlite Mei Rendah C1 Dexlite Juli Rendah C1 Dexlite Agustus Rendah C1 Dexlite September Rendah C1 Solar Maret Rendah C1 Solar April Rendah C1 Solar Juni Rendah C1 Solar Agustus Rendah C1 Solar September Rendah C1 Solar Oktober Rendah C1 Solar November Rendah C1 Solar Desember Rendah C1 Pertalite Januari Tinggi C3 Pertamax November Tinggi C3 Pertamax Desember Tinggi C3 Dexlite November Tinggi C3 Solar Januari Tinggi C3
Berdasarkan  hasil  clustering  dengan  model  K-Means  pada  penjualan  BBM  Tahun  2023  dapat disimpulkan  sebagai  berikut:  Penjualan  tertinggi  jenis  pertalite  ada  di  bulan  Januari  2023  (C3)  sedangkan penjualan  terendah  ada  di  bulan  Februari  sampai  dengan  November  2023  (C1).  Penjualan  tertinggi  jenis pertamax ada di bulan November dan Desember 2023 (C3) sedangkan penjualan terendah ada di bulan Juni dan Juli 2023 (C1). Penjualan tertinggi jenis dexlite ada di bulan November 2023 (C3) sedangkan penjualan terendah ada di bulan Januari sampai dengan Juni, Agustus dan September 2023 (C1). Penjualan tertinggi jenis solar ada di bulan Januari 2023 (C3) sedangkan penjualan terendah ada di bulan Maret, April, Juni, Agustus sampai dengan Desember 2023 (C1).

## 3.2. Decision Tree dan Naive Bayes (Classification)
Pada bagian ini penelitian akan melakukan prediksi dengan membandingkan 2 algoritma untuk melihat tingkat  akurasi  dari  masing-masing  algoritma.  setelah  penelitian  melakukan  clustering  pada  data  penjualan untuk mencari tingkatan penjualan, sekarang penelitian akan melakukan prediksi penjualan ditahun berikutnya. Data asli yang digunakan untuk proses klasifikasi ditunjukkan pada tabel 3.
Tabel 3. Data asli yang akan diolah pada aplikasi orange No Nama Tipe Peran Nilai 1 Jenis BBM Kategori Fitur Dexlite, Pertalite, Pertamax, Solar 2 Bulan Kategori Fitur Januari s/d Desember 3 Status Penjualan Perbulan Kategori Fitur Naik, Turun 4 Kategori Tingkat Penjualan Kategori Target Rendah, Sedang, Tinggi 5 Subsidi Pemerintah Kategori Fitur Tidak, Ya
Dikarenakan yang akan menjadi output ialah tingkat akurasi perhitungan dari kedua  algoritma antara Decision  Tree  dan  Naive  Bayes,  maka  penelitian  akan  menjadikan  tingkat  penjualan  yang  didapat  dari algoritma K-Means sebagai target untuk melakukan prediksi. Data training ditunjukkan pada tabel 4.
Tabel 4. Data training yang akan diolah pada aplikasi orange No Nama Tipe Peran Nilai 1 Jenis BBM Kategori Fitur Dexlite, Pertalite, Pertamax, Solar 2 Bulan Kategori Fitur Januari s/d Desember 3 Status Penjualan Perbulan Kategori Fitur Naik, Turun 4 Subsidi Pemerintah Kategori Fitur Tidak, Ya
Berdasarkan  hasil test  and  score antara  model  naïve  bayes  dan  tree,  maka  ditemukan  hasil  evaluasi  model seperti tabel 5.
Tabel 5. Test and Score Decision Tree dan Naive Bayes Model AUC CA F1 Prec Recall Naïve Bayes 0.695 0.500 0.526 0.598 0.500 Tree 0.639 0.625 0.612 0.611 0.625
Berdasarkan tabel diatas Area Under Curve (AUC): Mengukur kemampuan model untuk membedakan antara  kelas.  Nilai  yang  lebih  tinggi  lebih  baik  (Naive  Bayes  0.695  dan  Decision  Tree  0.639).  CA ( Classification Accuracy ): Persentase prediksi yang benar dari total prediksi, (Naive Bayes 0.500 (50%) dan Decision  Tree  0.625  (62,5%)). F1  Score :  Harmonic  mean dari  precision  dan  recall,  memberikan  gambaran keseimbangan  antara  keduanya  (Naive  Bayes  0.526  dan  Decision  Tree  0.612).  Precision:  Proporsi  prediksi positif yang benar-benar positif (Naive Bayes 0.598 dan Decision Tree 0.611). Recall: Proporsi data aktual positif yang berhasil diprediksi dengan benar (Naive Bayes 0.500 dan Decision Tree 0.625).
Decision  Tree  memiliki  nilai Classification  Accuracy (CA)  dan  F1  Score  yang  lebih  tinggi  daripada Naive Bayes, menunjukkan bahwa model ini lebih akurat dan seimbang dalam prediksi sedangkan Naive Bayes memiliki nilai AUC yang lebih tinggi, menunjukkan bahwa dalam hal membedakan antara kelas, Naive Bayes sedikit lebih baik.
Jika berdasarkan F1 Score, Ketika membandingkan dengan Naive Bayes, Decision Tree memiliki nilai F1 Score yang lebih tinggi (0.010), artinya Decision Tree lebih baik dari Naive Bayes dalam hal F1 Score serta probabilitas bahwa Decision Tree memiliki performa lebih baik dalam F1 Score dibandingkan Naive Bayes adalah  0.990, yang  menunjukkan  keyakinan  tinggi  bahwa Decision  Tree  lebih  baik  dalam  hal  ini.  Evaluasi confusion matrix ditunjukkan pada gambar 4.
Gambar 10. Confusion Matrix Naïve Bayes dan Decision Tree
Pada gambar 10 menjelaskan dua confusion matrix yang membandingkan performa model Naive Bayes dan Decision Tree dalam mengklasifikasikan data ke dalam tiga kategori: Rendah, Sedang, dan Tinggi. Berikut adalah penjelasan mengenai masing-masing confusion matrix dan bagaimana mereka dapat digunakan untuk mengevaluasi kinerja model. Yang pertama Confusion Matrix Naive Bayes, diagonal utama (14,7,3): jumlah prediksi yang benar untuk masing-masing kelas, off diagonal: jumlah kesalahan prediksi misalnya, 7 prediksi yang sebenarnya rendah diklasifikasikan sebagai sedang dan evaluasi kinerja model: accuracy (14+7+3)/48 = 24/48 ≈ 0.5 atau 50%. Yang kedua Confusion Decision Tree, diagonal utama (23,6,1): Jumlah prediksi yang benar  untuk  masing-masing  kelas,  off  diagonal:  jumlah  kesalahan  prediksi  Misalnya,  3  prediksi  yang sebenarnya rendah diklasifikasikan sebagai sedang dan evaluasi kinerja model: accuracy (23+6+1)/48 = 30/48 ≈ 0.625 atau 62.5%.
Analisis perbandingan yang bisa dijelaskan ialah Accuracy , Decision Tree memiliki accuracy yang lebih tinggi  (62.5%)  dibandingkan  dengan  Naive  Bayes  (50%)  sedangkan  kesalahan  prediksi,  Decision  Tree
cenderung membuat lebih sedikit kesalahan dalam memprediksi kelas rendah, tetapi memiliki kesulitan dalam memprediksi kelas tinggi.

## 4. DISKUSI
Menurut jurnal yang ditulis oleh Jenny Veronika dan Andri dari Universitas Bina Darma Palembang, penerapan algoritma algoritma neural network untuk memprediksi penjualan bahan bakar minyak, kebutuhan akan  bahan  bakar  minyak  bervariasi.  Jurnal  tersebut  menjelaskan  bahwa  algoritma  neural  network  adalah sistem  pemrosesan  informasi  yang  dibuat  dengan  meniru  cara  otak  manusia  menyelesaikan  masalah,  yang dapat digunakan untuk memprediksi penjualan bahan bakar minyak [14].
Jurnal yang ditulis oleh Popy Meilina dari Universitas Muhammadiyah Jakarta membahas penerapan data mining dengan algoritma klasifikasi menggunakan Decision Tree dan Regresi, yang menjelaskan bahwa proses data mining melibatkan proses decision tree, regresi, dan k means untuk clustering, yang ditampilkan dalam  bentuk  scatter  plot.  Kelurahan  Bajing  Kulon,  Kedawung,  Pekuncen,  dan  Pesanggarahan  adalah kelurahan yang paling membutuhkan bantuan berdasarkan pilihan pohon. Dalam regresi, atribut per kelurahan digunakan, dengan variabel x (pendidikan atau pekerjaan) dan variabel y (penghasilan) [15].
Dalam  jurnalnya  yang  berjudul  "Penerapan  data  mining  menggunakan  algoritma  naive  bayes  untuk klasifikasi data penentuan hasil penjualan dalam strategis pemasaran", Muhammad Fakhrul Rozi, Rosyidah Siregar,  dan  Nenna  Irsa  Syahputri  dari  Universitas  Harapan  Medan  menjelaskan  bahwa  algoritma  ini memungkinkan  peneliti  untuk  memprediksi  hasil  penjualan  barang  melalui  pembagian  data  berdasarkan kategori yang digunakan. Peneliti membagi data penjualan selama 2,5 tahun terakhir menjadi 900 data traning dan  209  data  pengujian.  Hasil  pengujian  pengklasifikasi  adalah  0.598  pada  akurasi,  0.493  pada  akurasi pengklasifikasi,  0.472  pada  akurasi  F1,  0.557  pada  ketepatan,  dan  0.493  pada  recall.  Untuk  pengujiannya, peneliti menggunakan aplikasi orange dan memvisualisasikan hasil dari prediksi penjualan selama setengah tahun berikutnya [16].
Hasil  penelitian  sebelumnya  yang  telah  dijelaskan  oleh  penelitian  di  atas  menunjukkan  bahwa  ada kesamaan antara proses mengekstraksi informasi bermanfaat dan pola tersembunyi dari data yang sangat besar yang menggunakan algoritma dan algoritma tertentu. Tujuan utama penggunaan data mining oleh  penelitian adalah  untuk  menemukan  hubungan,  pola,  dan  tren  dalam  data  yang  dapat  digunakan  untuk  membuat keputusan  yang  lebih  baik  tentang  penjualan  BBM  di  SPBU  Wadio  Nabire  di  masa  mendatang.  Untuk menentukan  tingkat  penjualan  tinggi,  sedang,  atau  rendah,  penelitian  menggunakan  teknik  data  mining clustering  K-Means.  Kemudian,  menggunakan  perbandingan  algoritma  Decision  Tree  dan  Naive  Bayes, memisahkan  data  ke  dalam  kategori  atau  kelas  yang  sudah  ditetapkan  sebelumnya.  Ini  digunakan  untuk memprediksi  tingkat  penjualan  di  tahun  berikutnya  dengan  membuat  tiga  kelompok:  tinggi,  sedang,  dan rendah.
Adapun pengembangan yang ingin penelitian sampaikan berdasarkan hasil penelitian ini, beberapa hal yang bisa dikembangkan untuk penelitian dan aplikasi lebih lanjut adalah penggunaan data yang lebih besar dan variatif: penelitian ini dapat diperluas dengan menggunakan dataset yang lebih besar dan lebih bervariasi untuk mendapatkan hasil yang lebih generalizable . Data yang lebih kaya dapat membantu dalam mendapatkan insight yang lebih mendalam. Eksplorasi algoritma clustering lainnya: selain  K-Means, algoritma clustering lain seperti dbscan atau agglomerative clustering dapat dieksplorasi untuk melihat apakah mereka memberikan hasil yang lebih baik dalam konteks data penjualan BBM [17]. Penyesuaian hyperparameter : melakukan tuning hyperparameter pada  model  decision  tree  dan  naive  bayes  dapat  membantu  meningkatkan  akurasi  dan performa  model  [18].  Teknik  seperti cross-validation dapat  digunakan  untuk  menemukan  kombinasi hyperparameter yang optimal. Integrasi dengan analisis bisnis: hasil clustering dan klasifikasi dapat digunakan lebih  lanjut  dalam  analisis  bisnis  untuk  strategi pemasaran yang  lebih  efektif,  misalnya memahami  segmen pelanggan dapat membantu dalam merancang kampanye promosi yang lebih terarah [19]. Implementasi model ensemble: menggabungkan beberapa model ( ensemble methods ) seperti random forest atau gradient boosting dapat dieksplorasi untuk melihat apakah pendekatan ini dapat meningkatkan performa klasifikasi dibandingkan dengan model individual. Penggunaan teknik pra-pemrosesan data yang lebih lanjut: menerapkan teknik pra- pemrosesan data yang lebih canggih seperti normalisasi, penghapusan outlier , dan feature engineering dapat membantu meningkatkan kualitas clustering dan klasifikasi [20].

## 5. KESIMPULAN
Penelitian  ini  mengkaji  penerapan  algoritma  K-Means  untuk  clustering  penjualan  BBM  serta mengevaluasi akurasi model Decision Tree dan Naive Bayes pada data mining menggunakan aplikasi Orange. Berdasarkan hasil eksperimen dan analisis yang dilakukan, diperoleh beberapa temuan penting sebagai berikut, clustering  dengan  K-Means:  algoritma  K-Means  berhasil  mengelompokkan  data  penjualan  bbm  ke  dalam beberapa cluster yang representatif. Hasil clustering ini membantu dalam mengidentifikasi pola dan segmentasi pelanggan yang berbeda berdasarkan data penjualan. Evaluasi model klasifikasi: decision tree dan naive bayes digunakan untuk mengevaluasi akurasi klasifikasi data penjualan bbm. Penggunaan aplikasi orange: aplikasi orange terbukti efektif dan user-friendly dalam penerapan algoritma K-Means serta evaluasi model decision
tree  dan  naive  bayes.  Alat  visualisasi  dan  antarmuka  yang  intuitif  membantu  dalam  proses  eksplorasi  dan analisis data.
Penelitian ini memiliki kelebihan dalam menyajikan perbandingan langsung antara tiga algoritma yang berbeda seperti model K-Means, Naïve Bayes, dan Decision Tree, dalam konteks memprediksi penjualan BBM di SPBU Wadio Nabire. Pendekatan ini dapat memberikan wawasan mendalam tentang keefektifan masing- masing  algoritma  dalam  aplikasi  praktis  yang  spesifik.  Namun,  kelemahannya  mungkin  terletak  pada kompleksitas  analisis  yang  diperlukan  untuk  membandingkan  kinerja  ketiga  algoritma  tersebut  secara menyeluruh,  serta  tantangan  dalam  memastikan  bahwa  data  yang  digunakan  mencerminkan  kondisi  yang representatif di lapangan, khususnya dalam konteks varian lokal seperti Papua Tengah.

## REFERENSI
[1] A.  Falakhi,  “Pengolahan  Data  Pelanggan  Dengan  Tenik  Clustering  K-Means  Di  Aplikasi  Weka,” Journal Computer Science and Information Systems : J-Cosys , vol. 3, no. 2, pp. 54–60, Jul. 2023, doi: https://doi.org/10.53514/jco.v3i2.394.
[2] T. M. Dista and F. F. Abdulloh, “Clustering Pengunjung Mall Menggunakan Algoritma K-Means dan Particle Swarm Optimization,” Jurnal Media Informatika Budidarma , vol. 6, no. 3, p. 1339, Jul. 2022, doi: https://doi.org/10.30865/mib.v6i3.4172.
[3] F.  Aulia  Safrin,  “Analisis  Strategi  Pemasaran  Menggunakan  Business  Model  Canvas  dalam Meningkatkan Penjualan (Studi pada UMKM Bobabox Medan),” 2022. doi:
https://doi.org/10.57251/reg.v1i3.266.
[4] A. H. Stmik and A. Malang, “Segmentasi Pelanggan Internet Service Provider (ISP) Berbasis Pillar K- Means,” Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia , vol. 13, no. 2, 2019, doi: https://doi.org/10.32815/jitika.v13i2.413.
[5] Riski  Putri  Anjayani  and  Intan  Rike  Febriyanti,  “Analisis  Strategi  Bauran  Pemasaran  untuk Meningkatkan Volume Penjualan (Studi Pada UMKM YJS Sukabumi),” Jurnal Multidisiplin Madani , vol. 2, no. 9, pp. 3610–3617, Sep. 2022, doi: https://doi.org/10.55927/mudima.v2i9.1175.
[6] D.  Anjainah  and  S.  Monalisa,  “Analisis  Rekomendasi  Produk  Berdasarkan  Segmentasi  Pelanggan Menggunakan  Algoritma  DBSCAN  dan  FP-Growth  Product  Recommendation  Analysis  Based  on Customer Segmentation Using DBSCAN and FP-Growth Algorithm,” 2022. Accessed: Jul. 25, 2024. [Online]. Available: https://core.ac.uk/download/pdf/548563124.pdf
[7] I.  Hoerunisa  and  D.  Sukanta,  “Penerapan  Model  Antrian  Multi  Channel-Single  Phase  pada  SPBU Sempu Jurong Cikarang Utara,” 2021. doi: https://doi.org/10.33592/unistek.v8i1.1202.
[8] Suroto Munahar, Bagiyo Condro Purnomo, and Andi Widiyanto, “Implementasi Pemanfaatan Biogas Sebagai  Energi  Pendingin  Susu  Di  Kecamatan  Cepogo  Kabupaten  Boyolali,” Jati  Emas  (Jurnal Aplikasi  Teknik  dan  Pengabdian  Masyarakat) ,  vol.  3,  2019,  Accessed:  Jul.  25,  2024.  [Online]. Available: https://www.academia.edu/download/74653390/154.pdf
[9] I. Surjandari, A. Rachman, F. Dianawati, and R. P. Wibowo, “Oil fuel delivery optimization for multi product and multi depot: the case of petrol station replenishment problem (PSRP),” in International Conference on Graphic and Image Processing (ICGIP 2011) , Y. Xie and Y. Zheng, Eds., SPIE, 2011, p. 82853Q. doi: https://doi.org/10.1117/12.914444.
[10] M. A. Noor and P. M. A. Saputra, “Emisi Karbon dan Produk Domestik Bruto: Investigasi Hipotesis Environmental Kuznets Curve (EKC) pada Negara Berpendapatan Menengah di Kawasan ASEAN,” Jurnal  Wilayah  dan  Lingkungan ,  vol.  8,  no.  3,  pp.  230–246,  Dec.  2020,  doi: http://dx.doi.org/10.14710/jwl.8.3.230-246.
[11] K. Pola et al. , “Clustering Sales Patterns of Best Selling and Less Selling Products at El Jhon Bengkulu Stores  Using  the  K-Medoid  Method,” JURNAL  KOMITEK ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  637–642,  2022,  doi: https://doi.org/10.53697/jkomitek.v2i2.1048.
[12] E. Dwika  Putra, M. Husni Rifqo, and D. Hardianto, “Apriori Algorithm Implementation on Market Basket Analysis (MBA) of Mobile Phone Accessories Implementasi Algoritma Apriori Pada Market Basket Analysis (MBA) Aksesoris Telepon Seluler,” JURNAL KOMITEK , vol. 2, no. 2, pp. 373–382, 2022, doi: 10.53697/jkomitek.v2i2.
[13] N. Kadek, C. Bandinithya, D. #1, A. Wirdiani,  D. Made, and S.  Arsa, “JEPIN  (Jurnal Edukasi dan Penelitian  Informatika)  Klasifikasi  Kecanduan  Smartphone  pada  Pelajar  Sekolah  Menengah  Atas menggunakan Algoritma Machine Learning Berbasis Feature Weighting,” JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian  Informatika) ,  vol.  8,  no.  1,  2022,  Accessed:  Jul.  25,  2024.  [Online].  Available: https://pdfs.semanticscholar.org/0f5c/62833c7dba58ae233a9a18c9587d7a352478.pdf
[14] J. Veronika, “Penerapan Algoritma Algoritma Neural Network Untuk Memprediksi Penjualan Bahan Bakar Minyak,” 2022. doi: https://doi.org/10.51519/journal022.
[15] P. Meilina, “Penerapan Data Mining Dengan Algoritma Kalsifikasi Menggunakan Decision Tree Dan Regresi,” 2015. doi: https://doi.org/10.24853/jurtek.7.1.11-20.
[16] F. Rozi, M. Fakhrul Rozi, R. Siregar, N. I. Syahputri, F. Teknik, and D. Komputer, “Penerapan Data Mining  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes  Untuk  Klasifikasi  Data  Penentuan  Hasil  Penjualan Dalam Strategi Pemasaran,” Online, 2023. doi: https://doi.org/10.62712/juktisi.v2i2.137.
[17] Y. Heryadi and T. Wahyono, “Machine learning konsep dan implementasi,” Yogyakarta: Gava Media , 2020.
[18] W. Budiharto, “Machine learning & computational intelligence,” ANDI, Yogyakarta , 2016.
[19] Wahyono  and  Teguh,  “Fundamental  of  Python  for  Machine  Learning:  Dasar-Dasar  Pemrograman Python untuk Machine Learning dan Kecerdasan Buatan,” Gava Media , 2018, Accessed: Jul. 25, 2024. [Online]. Available: https://www.researchgate.net/
[20] W. Budiharto, “Pemrograman Python Untuk Ilmu Komputer Dan Teknik,” ANDI, Yogyakarta , 2018.
[21] A. R. Rizalde, H. A. Mubarak, G. Ramadhan, and Mohd. A. Fatan, “Comparison of K-Means, BIRCH and Hierarchical Clustering Algorithms in Clustering OCD Symptom Data,” Public Research Journal of Engineering, Data Technology and Computer Science, vol. 1, no. 2, pp. 102–108, Feb. 2024, doi: 10.57152/predatecs.v1i2.1106.
[22] A.  F.  Lubis  et  al.,  “Classification  of  Diabetes  Mellitus  Sufferers  Eating  Patterns  Using  K-Nearest Neighbors,  Naïve  Bayes  and  Decission  Tree,”  Public  Research  Journal  of  Engineering,  Data Technology  and  Computer  Science,  vol.  2,  no.  1,  pp.  44–51,  Apr.  2024,  doi: 10.57152/predatecs.v2i1.1103.
[23] A. I. Putri et  al., “Implementation of K-Nearest Neighbors, Naïve  Bayes Classifier, Support Vector Machine  and  Decision  Tree  Algorithms  for  Obesity  Risk  Prediction,”  Public  Research  Journal  of Engineering,  Data  Technology  and  Computer  Science,  vol.  2,  no.  1,  pp.  26–33,  Apr.  2024,  doi: 10.57152/predatecs.v2i1.1110.