## Penerapan Datamining Asosiasi Pada Sistem Persediaan Kosmetik (Kasus Toko Atom Cosmetic Pematangsiantar)
Dinda Zhila Azhari 1 , Sinta Dwi Hastuti 2
Program studi Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa dindazhilaazhari@gmail.com 1 , sintadwihastuti28@gmail.com 2

## Abstract
The purpose  of  this  research  is  to  find out  whether  the  aamination  method  with  the a priori  method  can  be  applied  to  the  cosmetics  inventory  system  at  toko  atom  cosmetic pematangsiantar.  The  data  is  sourced  from  toko  atom  cosmetic  pematangsiantar  by conducting interviews with owners and analyzing several sales transactions over the past 1  months.  The  results  of  the  application  of  a  priori  algorithms  to  the  Datamining technique are very efficient and can accelerate the process of forming the pattern pattern of  the  combination  of  items  from  the  sale  of  cosmetic  products  in  the  atomic  cosmetics store  Pematangsiantar,  namely  with  the  highest  support  and  confidence  are  Bedak Wardah - Wardah Foundation and Wardah Foundation - You BB Coushion.
Keywords: Datamining, Cosmetics, a priori, Inventory, Pematangsiantar

## Abstrak
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui apakah metode datamining dengan metode  apriori  dapat  diterapkan  pada  sistem  persediaan  kosmetik  di  toko  atom  cosmetic pematangsiantar.  Data  bersumber  dari  toko  atom  cosmetic  pematangsiantar  dengan melakukan  wawancara  terhadap  pemilik  dan  menganalisa  beberpa  transaksi  penjualan selama 1 bulan terakhir. Hasil dari    penerapan algoritma apriori  pada teknik Datamining sangat  efisien  dan  dapat  mempercepat  proses  pembentukan  kecenderungan  pola kombinasi  itemset  hasil  penjualan  produk  kosmetik  di  toko  atom  cosmetic Pematangsiantar,  yaitu  dengan  support  dan   confidence  tertinggi  adalah  Bedak  Wardah  - Wardah Foundation dan Wardah Foundation - You BB Coushion.
Kata Kunci: Datamining, Kosmetik, Apriori, Persediaan

## 1. Pendahuluan
Algoritma apriori pada  saat ini  telah diimplementasikan  keberbagai bidang,  salah satunya adalah dibidang bisnis atau perdangangan dan bidang pendidikan,  dibidang bisnis  misalnya  implementasi  data  mining  algoritma  apriori  untuk  sistem  penjualan tujuanya  untuk  membantu  para  pembisnis  meningkatkan  penjualan  produk, Sedangkan  dibidang  pendidikan  misalnya  implementasi  data  mining  untuk menemukan  pola  hubungan  tingkat  kelulusan  mahasiswa  dengan  data  induk mahasiswa.  Adanya  kegiatan  operasional  sehari-hari  data  semakin  lama  akan semakin  bertambah  banyak.  Jika  dibiarkan  saja,  maka  data -data  transaksi  tersebut hanya  menjadi  sampah  yang  tidak  berarti.  Dengan  adanya  dukungan  perkem bangan teknologi,  semakin  berkembang  pula  kemampuan  dalam  mengumpulkan  dan mengolah data.
Persaingan  di  dunia  bisnis,  khususnya  dalam  industri  toko  kosmetik,  menuntut para  pengembang  untuk  menemukan  suatu  strategi  yang  dapat  meningkatkan penjualan  khusus  penjualan  kosmetik  dengan  memaksimalkan  pelayanan  kepada konsumen.    Salah  satu  caranya  adalah  dengan  tetap  tersediaannya  berbagai  jenis kosmetik  ditoko  kosmetik.  Untuk  mengetahui  kosmetik  apa  saja  yang  dibeli  oleh para  konsumen,  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  teknik  analisis  keranjang
pasar  yaitu  analisis  dari  kebiasaan  membeli  konsumen.  Cabang  ilmu  komputer tersebut adalah Artificial Intelligence seperti datamining  [1]–[7], Sistem Pendukung Keputusan  [8]–[21],  sistem  pakar  [22],  Jaringan  Saraf  Tiruan  [23]–[26][27],  [28], logika fuzzy [29]  dan  lain-lain.  Salah  satu  ilmu  computer  yang  dapat  diterapkan dalam menyelesaikan permasalahan di atas adalah teknik datamining dengan metode klastering  [30].  Penelitian  ini  mengunakan  pendeteksian  mengenai  kosmetik  yang sering  terbeli  secara  bersamaan  yang  disebut association  rule (aturan  asosiasi). Proses pencarian asosiasi atau hubungan antar item data ini diambil dari suatu basis data relasional. Proses tersebut menggunakan algoritma apriori.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Datamining
Hal penting yang terkait dengan data mining adalah:
1. Data mining merupakan suatu proses otomatis terhadap data yang sudah ada.
2. Data yang akan diproses berupa data yang sangat besar.
3. Tujuan  data  mining  adalah  mendapatkan  hubungan  atau  pola  yang  akan mungkin memberikan indikasi yang bermanfaat [31].
Berikut  adalah  flowchat  dari  K-means  yang  merupakan  bagian  dari  datamining klastering seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut:
Gambar 1 . Bidang Ilmu Data Mining

## 2.2. Asosiasi
Aturan asosiasi menggunakan data latihan, sesuai dengan pengertian data mining, untuk menghasilkan pengetahuan. Pengetahuan  untuk mengetahui item -item belanja yang  sering  dibeli  secara  bersamaan  dalam  suatu  waktu.  Aturan  asosiasi  yang berbentuk  “ if…then …”  atau  “jika…maka…”  merupakan  pengetahuan  yang dihasilkan dari fungsi Aturan Asosiasi [4] .

## 2.3. Metode Apriori
Analisis asosiasi dikenal juga sebagai salah satu teknik data mining yang menjadi dasar  dari  berbagai  teknik  data  mining  lainya,  khususnya  salah  satu  tahap  dari analisis  asosiasi  yang  disebut  analisis  pola  frekuensi  tinggi  ( frequent  pattern mining ) [6].
Berikut  langkah  -  langkah  di  dalam  kerangka  pemikiran  tersebut  dapat  di  gambarkan dalam bentuk flowchart berikut ini:
Gambar 2 . Flowchart penelitian

## 3. Hasil dan Pembahasan
Berikit  adalah  data  transaksi  toko  kosmetik  atom  pematangsiantar  seperti  yang ditunjukkan pad atabel berikut:
Tabel 1 . Data Penjualan No No Faktur Nama Barang 1 26-11-19-041 Bedak Wardah Wardah Foundation Inez Conceling Stick 2 16-11-19-042 Maybelline Mascara Series Mustika Ratu Zaitun Body Butter Maybelline Fitt me! Concealer Make Over Sparkling White 3 16-11-19-043 Bedak Wardah Maybelline Instant Pore Eraser Make Over Ulta Cover Liquid Matt Foundation 4 16-11-19-044 You BB Coushion You Longlasting Ultra Waterproof Eyeliner Maybelline Fitt me! Concealer Make Over Sparkling Powder 5 16-11-19-045 You Longlasting Ultra Waterproof Eyeliner Wardah Foundation Pixy Make it Glow Dewy Coushion Make Over Ulta Cover Liquid Matt Foundation 6 16-11-19-046 Mustika Ratu Air Suci Mawar Putih Wardah Foundation Mustika Ratu Zaitun Body Butter 7 16-11-19-047 Make Over Sparkling Powder Maybelline Mascara Series 8 16-11-19-048 Satto C Cream Make Over Sparkling Powder Loreal True Match Blush Cream 9 16-11-19-049 Bedak Wardah Wardah Foundation Pond's Men Pollution Out fc 10 16-11-19-050 Make Over Sparkling Powder Viva Face Powder You BB Coushion
No No Faktur Nama Barang 11 16-11-19-051 M2J Aloe Vera Wardah Lightening Series Viva Face Powder 12 16-11-19-052 Bedak Wardah Pond's Men Pollution Out fc Wardah Foundation 13 16-11-19-053 Garnier Sakura Ultimate Serum Pond's Men Pollution Out fc Maybelline Mascara Series 14 16-11-19-054 Viva Milk Body Mask You BB Coushion 15 16-11-19-055 Maybelline Fitt me! Concealer Viva Milk Body Mask Make Over Ulta Cover Liquid Matt Foundation 16 16-11-19-056 Pixy Make it Glow Dewy Coushion Viva Face Powder 17 16-11-19-057 Viva Milk Body Mask You BB Coushion Olay Total Effect Day Cream spf 15 Wardah Lightening Series 18 16-11-19-058 Viva Face Tonic Maybelline Fitt me! Concealer Olay White Radiance 19 16-11-19-059 Olay White Radiance Wardah Foundation You BB Coushion 20 16-11-19-060 Ponds Age Miracle Day Cream Maybelline Mascara Series Ponds Acne Solution Facial Gel 21 16-11-19-061 Garnier Sakura Night Cream Wardah Foundation Ponds Acne Solution Facial Gel 22 16-11-19-062 Make Over Ulta Cover Liquid Matt Foundation Ponds Age Miracle Day Cream Pixy UV Whitening BB Cream Wardah Lightening Series 23 16-11-19-063 Bedak Wardah Pixy UV Whitening BB Cream Pixy Make it Glow Dewy Coushion Ponds Age Miracle Day Cream Wardah Foundation 24 16-11-19-064 Make Over Intense Matte Lip Cream Wardah Lightening Series Make Over Intense Matte Lip Cream 25 16-11-19-065 Maybelline Mascara Series
Make Over Ulta Cover Liquid Matt Foundation
Sumber: toko kosmetik atom pematangsiantar
Berdasarkan tabel 1, dapat dilakukan pembentukan Item yang merupakan penyelesaian berdasarkan  data  yang  tersedia  pada  transaksi  penjualan  di  toko  Atom  Pematangsiantar dengan menggunakan formula:
Rumus :
Support (A) = Jumlah_Transaksi_Yang_Mengandung_A (1) ∑ Transaksi
Tabel 2. Data Support Dari Setiap Item No Nama Item Support Support (%) 1 Bedak Wardah 5 20% 2 Inez Conceling Stick 1 4% 3 Wardah Foundation 8 32% 4 Mustika Ratu Zaitun Body Butter 2 8% 5 You BB Coushion 5 20% 6 Make Over Sparkling White 1 4% 7 Maybelline Instant Pore Eraser 1 4% 8 Make Over Ulta Cover Liquid Matt Foundation 5 20% 9 You Longlasting Ultra Waterproof Eyeliner 2 8% 10 Maybelline Fitt me! Concealer 4 16% 11 Pixy Make it Glow Dewy Coushion 3 12% 12 Make Over Intense Matte Lip Cream 2 8% 13 Maybelline Mascara Series 5 20% 14 Mustika Ratu Air Suci Mawar Putih 1 4% 15 Ponds Age Miracle Day Cream 3 12% 16 Satto C Cream 1 4% 17 Wardah Lightening Series 4 16% 18 Viva Face Powder 3 12% 19 Viva Milk Body Mask 3 12% 20 Loreal True Match Blush Cream 1 4% 21 Pond's Men Pollution Out fc 3 12% 22 Make Over Sparkling Powder 4 16% 23 M2J Aloe Vera 1 4% 24 Garnier Sakura Ultimate Serum 1 4% 25 Pixy UV Whitening BB Cream 2 8% 26 Olay Total Effect Day Cream spf 15 1 4% 27 Olay White Radiance 2 8% 28 Viva Face Tonic 1 4% 29 Ponds Acne Solution Facial Gel 2 8% 30 Garnier Sakura Night Cream 1 4%
Berdasarkan  tabel 2, lakukan  kombinasi 2 yang di dapat dari  jumlah item dengan nilai support yang tertinggi seperti yang ditunjukkan pada tabel berikut:
Tabel 3. Data Support 2 Item No Nama Item Support Support (%) 1 Bedak Wardah 5 20% 2 Wardah Foundation 8 32% 3 You BB Coushion 5 20% 4 Make Over Ulta Cover Liquid Matt Foundation 5 20% 5 Maybelline Fitt me! Concealer 4 16% 6 Maybelline Mascara Series 5 20% 7 Wardah Lightening Series 4 16% 8 Make Over Sparkling Powder 4 16%
Lakukan  pembentukan  aturan  asosiasi  yang  ditemukan  setelah  nilai  memenuhi sarat minimum untuk confidence dengan menggunakan formula berikut:
Confidence = P(B\A)
∑ Jumlah_transaksi_yang_mengandung_A_dan_B (2)
∑ Transaksi_yang_mengandung_A
Tabel 5. Data Calon Aturan Asosiasi
No Kombinasi Item  (merek) Cofidence 1 Jika membeli Bedak Wardah, maka akan membeli Wardah Foundation 4/5 80% 2 Jika membeli Wardah Foundation, maka akan membeli Bedak Wardah 4/8 50% 3 Jika membeli Wardah Foundation, maka akan membeli You 4/8 50%
No Kombinasi Item  (merek) Cofidence BB Coushion 4 Jika membeli You BB Coushion, maka akan membeli Wardah Foundation 4/5 80% Table 6. Daftar Aturan Asosiasi yang terbentuk No Kombinasi Item (merek) Support Cofidence 1 Jika membeli Bedak Wardah, maka akan membeli Wardah Foundation 16% 80% 2 Jika membeli You BB Coushion, maka akan membeli Wardah Foundation 16% 80%
Penelitian  ini  juga  menggunakan  batuan software untuk    dengan  aplikasi  Tanagra  1.4 yang ditunjukkan pada gambar berikut:
Gambar 3. Hasil Pengujian dengan Satu item dan Pola Kombinasi dua itemsets
Gambar 4. Pengujian dengan rules dari pola kombinasi dua itemsets

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  pembahasan  yang  telah  dilakukan    dengan  algoritma  Apriori  dan dilakukannya    pengujian  dengan  aplikasi  Tanagra  maka  beberapa  kesimpulan  yang diperoleh:
a. Data  Mining  dapat  di  implementasikan  dengan  menggunakan  Database penjualan  produk  kosmetik  karena  dapat  menemukan  kecenderungan  pola kombinasi  itemsets    sehingga  dapat  dijadikan  sebagai  informasi  yang  sangat berharga  dalam  pengambilan  keputusan  untuk    mempersiapkan  stok  jenis barang apa yang diperlukan kemudian.
b. Penerapan  Algoritma  Apriori    pada  teknik  Data  Mining  sangat  efisien  dan dapat  mempercepat  proses  pembentukan  kecenderungan  pola  kombinasi itemset  hasil  penjualan  produk  kosmetik  di  took  atom  cosmetic Pematangsiantar, yaitu dengan support dan  confidence tertinggi adalah Bedak Wardah - Wardah Foundation dan Wardah Foundation - You BB Coushion.

## Daftar Pustaka
[1] W.  Katrina,  H.  J.  Damanik,  F.  Parhusip,  D.  Hartama,  A.  P.  Windarto,  and  A. Wanto,  “C.45  Classification  Rules  Model  for  Determining  Students  Level  of Understanding of the Subject,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1255, no. 12005, pp. 1–7, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012005.
[2] M. Widyastuti, A. G. Fepdiani  Simanjuntak,  D. Hartama, A. P. Windarto, and A. Wanto,  “Classification  Model  C.45  on  Determining  the  Quality  of  Custumer Service in Bank BTN Pematangsiantar Branch,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1255, no. 12002, pp. 1–6, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012002.
[3] Sudirman,  A.  P.  Windarto,  and  A.  Wanto,  “Data  mining  tools  |  rapidminer:  K- means  method  on  clustering  of  rice  crops  by  province  as  efforts  to  stabilize  food crops  in  Indonesia,” IOP  Conf.  Ser.  Mater.  Sci.  Eng. ,  vol.  420,  no.  1,  2018,  doi: 10.1088/1757-899X/420/1/012089.
[4] R.  W.  Sari,  A.  Wanto,  and  A.  P.  Windarto,  “Implementasi  Rapidminer  Dengan Metode  K-Means  (Study  Kasus:  Imunisasi  Campak  Pada  Balita  Berdasarkan Provinsi),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 2, no. 1, pp.
224–230, 2018, doi: 10.30865/komik.v2i1.930.
[5] N.  Rofiqo,  A.  P.  Windarto,  and  D.  Hartama,  “Penerapan  Clustering  Pada Penduduk  Yang  Mempunyai  Keluhan  Kesehatan  Dengan  Datamining  K-Means,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 2, no. 1, pp. 216–223, 2018, doi: 10.30865/komik.v2i1.929.
[6] M.  G.  Sadewo,  A.  P. Windarto,  and  A.  Wanto,  “Penerapan  Algoritma  Clustering Dalam  Mengelompokkan  Banyaknya  Desa/Kelurahan  Menurut  Upaya  Antisipasi/ Mitigasi Bencana Alam Menurut Provinsi Dengan K-Means,” KOMIK (Konferensi Nas.  Teknol.  Inf.  dan  Komputer) ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  311–319,  2018,  doi: 10.30865/komik.v2i1.943.
[7] D.  Hartama,  A.  Perdana  Windarto,  and  A.  Wanto,  “The  Application  of  Data Mining  in  Determining  Patterns  of  Interest  of  High  School  Graduates,” J.  Phys. Conf. Ser. , vol. 1339, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1339/1/012042.
[8] D.  R.  Sari,  N.  Rofiqo,  D.  Hartama,  A.  P.  Windarto,  and  A.  Wanto,  “Analysis  of the Factors Causing Lazy Students to Study Using the ELECTRE II Algorithm,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1255, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012007.
[9] R. W. Sari, A. P. Windarto, S. P. Keputusan, P. Kreatifitas, M. Pkm, and A. D. A. N.  Pembahasan,  “Penerapan  Electree  Pada  Seleksi  Proposal  Program  Kreativitas Mahasiswa ( PKM ) di STIKOM Tunas Bangsa,” in Seminar Nasional Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS) SAINTEKS 2019 , 2019, pp. 800–806.
[10] F.  Syahputra,  M.  Mesran,  I.  Lubis,  and  A.  P.  Windarto,  “Sistem  Pendukung
Keputusan  Pemilihan  Guru  Berprestasi  Kota  Medan  Menerapkan  Metode Preferences  Selection  Index  (Studi  Kasus :  Dinas  Pendidikan  Kota  Medan),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 2, no. 1, pp. 147–155, 2018, doi: 10.30865/komik.v2i1.921.
[11] P.  P.  P.  A.  N.  W.  F.  I.  R.  H.  Zer,  Masitha,  A.  P.  Windarto,  and  A.  Wanto, “Analysis  of  the  ELECTRE  Method  on  the  Selection  of  Student  Creativity Program  Proposals,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1255,  no.  1,  2019,  doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012011.
[12] P.  P.  P.  A.  N.  W.  F.  I.  R.  H.  Zer,  D.  Hartama,  and  A.  P.  Windarto,  “Analisis Komparasi  Metode  AHP  dan  TOPSIS  dalam  Pemilihan  Asuransi  Kategori Kesehatan  Terbaik  PT  .  Prudential,”  in Seminar  Nasional  Sains  &  Teknologi Informasi (SENSASI) SENSASI 2019 , 2018, pp. 427–432.
[13] M. Widyastuti, F. R. S. Samosir, A. P. Windarto, and D. Hartama, “Implementasi Metode Promethee Dalam Pemilihan Kenaikan Jabatan Sous Chef Menjadi Chef,” Teknol. Komput. Sains , vol. 1, no. 1, pp. 807–812, 2019.
[14] S.  Sundari,  Karmila,  M.  N.  Fadli,  D.  Hartama,  A.  P.  Windarto,  and  A.  Wanto, “Decision  Support  System  on  Selection  of  Lecturer  Research  Grant  Proposals using Preferences Selection Index,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1255, no. 1, pp. 1–8, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012006.
[15] P. Alkhairi, L. P. Purba, A. Eryzha, A. P. Windarto, and A. Wanto, “The Analysis of  the  ELECTREE  II  Algorithm  in  Determining  the  Doubts  of  the  Community Doing  Business  Online,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1255,  no.  1,  2019,  doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012010.
[16] D.  N.  Batubara,  D.  R.  Sitorus  P,  and  A.  P.  Windarto,  “Penerapan  Metode PROMETHEE  II  Pada  Pemilihan  Situs  Travel  Berdasarkan  Konsumen,” J. Sisfokom  (Sistem  Inf.  dan  Komputer) ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  46–52,  2019,  doi: 10.32736/sisfokom.v8i1.598.
[17] K. Fatmawati et al. , “Analysis of Promothee II Method in the Selection of the Best Formula  for  Infants  under  Three  Years,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1255,  no.  1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012009.
[18] T.  Imandasari,  A.  P.  Windarto,  and  D.  Hartama,  “Seminar  Nasional  Teknologi Komputer  &amp;  Sains  (SAINTEKS)  Analisis  Metode  MAUT  Pada  Pemilihan Deodorant,”  in Seminar  Nasional  Teknologi  Komputer  &  Sains  (SAINTEKS) SAINTEKS 2019 , 2019, pp. 736–739.
[19] K. F. Irnanda, F. N. Arifah, M. R. Raharjo, A. Arifin, and A. P. Windarto, “The selection  of  Calcium  Milk  Products  that  are  appropriate  for  advanced  age  using PROMETHEE  II  Algorithm,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1381,  no.  1,  2019,  doi: 10.1088/1742-6596/1381/1/012070.
[20] T.  Imandasari,  M.  G.  Sadewo,  A.  P.  Windarto,  A.  Wanto,  H.  O.  Lingga  Wijaya, and R. Kurniawan, “Analysis of the Selection Factor of Online Transportation in the  VIKOR  Method  in  Pematangsiantar  City,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1255,  no. 12008, pp. 1–7, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012008.
[21] T.  Imandasari  and  A.  P.  Windarto,  “Penerapan  Metode  VIKOR  Pada  Pemilihan Popok Bayi Berdasarkan Jenis Kulit,” Semin. Nas. Sains Teknol. Inf. , pp. 215–220, 2018.
[22] Hamdani,  “Sistem  Pakar  Untuk  Diagnosa  Penyakit  Mata  Pada  Manusia,”  vol.  5, no. 2, pp. 13–21, 2010.
[23] A. P. Windarto, M. R. Lubis, and Solikhun, “Implementasi Jst Pada Prediksi Total Laba  Rugi  Komprehensif  Bank  Umum  Konvensional  Dengan  Backpropagation,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  5,  no.  4,  pp.  411–418,  2018,  doi: 10.25126/jtiik.201854767.
[24] A.  P.  Windarto,  M.  R.  Lubis,  and  Solikhun,  “Model  Arsitektur  Neural  Network
Dengan  Backpropogation  Pada  Prediksi  Total  Laba  Rugi  Komprehensif  Bank Umum Konvensional,” Kumpul. J. Ilmu Komput. , vol. 5, no. 2, pp. 147–158, 2018.
[25] A.  P.  Windarto,  L.  S.  Dewi,  and  D.  Hartama,  “Implementation  of  Artificial Intelligence  in  Predicting  the  Value  of  Indonesian  Oil  and  Gas  Exports  With  BP Algorithm,” Int.  J.  Recent  Trends  Eng.  Res. ,  vol.  3,  no.  10,  pp.  1–12,  2017,  doi: 10.23883/IJRTER.2017.3482.J5BBS.
[26] Sumijan,  A.  P.  Windarto,  A.  Muhammad,  and  Budiharjo,  “Implementation  of Neural Networks in Predicting the Understanding Level  of Students Subject,” Int. J. Softw. Eng. Its Appl. , vol. 10, no. 10, pp. 189–204, 2016.
[27] Budiharjo,  T.  Soemartono,  A.  P.  Windarto,  and  T.  Herawan,  “Predicting  tuition fee  payment  problem  using  backpropagation  neural  network  model,” Int.  J.  Adv. Sci. Technol. , vol. 120, pp. 85–96, 2018, doi: 10.14257/ijast.2018.120.07.
[28] Budiharjo,  T.  Soemartono,  A.  P.  Windarto,  and  T.  Herawan,  “Predicting  School Participation  in  Indonesia  using  Back-Propagation  Algorithm  Model,” Int.  J. Control Autom. , vol. 11, no. 11, pp. 57–68, 2018.
[29] C. C. Lee, “Fuzzy Logic in Control Systems : Fuzzy,” no. 2, 1990.
[30] D. N. Batubara, A. P. Windarto, D. Hartama, and H. Satria, “Analisis Metode K- MEANS Pada Pengelompokan Keberadaan Area Resapan Air Menurut Provinsi,” no. x, pp. 345–349, 2019.
[31] Cooper,  “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,” pp. 5–10, 2019.