ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 1, Desember 2022 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i1.205 | Hal 57 − 63 https://hostjournals.com/bulletincsr

## Klasterisasi Data Pertanian di Tingkat Provinsi Jambi Tahun 2021 Menggunakan Algoritma K-Means
Yovi Pratama, Yuga Pramudya, Evan Albert, Mumtaz Ilham S, Rio Ferdinand, Verwin Juniansyah, Errissya Rasywir *
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Dinamika Bangsa, Kota Jambi, Indonesia Email: 1 yovi.pratama@gmail.com , 2 yugaapramudyaa@gmail.com , 3 evanlfc@gmail.com , 4 muntasilham@gmail.com,
5 xxcu.ferd@gmail.com , 6 wingverwin@gmail.com , 7* errissya.rasywir@gmail.com. Email Penulis Korespondensi: errissya.rasywir@gmail.com
Abstrak− Klasterisasi  data  memberikan  gambaran  terhadap  pengelompokan  data  melalui  klasifikasi  sehingga  kelompok  tersebut memiliki tingkatan yang memiliki kategori sama. pengklasifikasian klaster dilakukan terhadap data pertanian di Provinsi Jambi dengan kelompok  produksi  pertanian  diantaranya  terdapat  padi,  karet,  sawit,  dan  kopi  pada  periode  tahun  2021  terhadap  11  (sebelas) kota/kabupaten diantaranya Kota Jambi, Kabupaten Tanjung Jabung Timur, Kota Sungai Penuh, Kabupaten Kerinci, Kabupaten Muaro Jambi, Kabupaten Tanjung Jabung Barat, Kabupaten Merangin, Kabupaten Sarolangun, Kabupaten Batanghari, Kabupaten Tebo, dan Kabupaten Bungo. Tujuan klaster digunakan untuk pengalokasian terkait anggaran, lahan, maupun penunjang yang dapat digunakan baik  untuk  meningkatkan jumlah  produksi  maupun  evaluasi  yang  berkaitan dengan  pertanian khususnya  ditingkat  Provinsi  Jambi. Sehingga klasterisasi yang dilakukan menggunakan aplikasi Weka sebanyak 4 klaster hasilnya proses klaster berhenti pada iterasi ke 2 informasi output yang yang menduduki klaster 0 terdapat 3 kota/kabupaten, klaster 1 terdapat 1 kota/kabupaten, klaster 2 terdapat  2 kota/kabupaten,  serta  klaster  3  terdapat  5  kota/kabupaten,  dengan  total  atribut  secara  keseluruhan  sebanyak  11  (sebelas)  data kota/kabupaten. Berdasarkan percobaan pada klasterisasi secara manual, dapat ditarik kesimpulan bahwa persamaannya yang dapat diketahui dari hasil output penggunaan Weka dan perhitungan secara manual yaitu sama melakukan dua kali iterasi data serta dengan hasil kelompok data yang sama.
Kata Kunci: Klastering; K-Means; Pertanian; IT; Weka
Abstract− Data clustering provides an overview of the grouping of data through classification so that the groups have levels that have the  same  category.  Cluster  classification  is  carried  out  on  agricultural  data  in  Jambi  Province  with  agricultural  production  groups including rice, rubber, palm oil, and coffee in the period 2021 for 11 (eleven) cities/districts including Jambi City, East Tanjung Jabung Regency, Sungai Full City, Kerinci Regency , Muaro Jambi Regency, West Tanjung Jabung Regency, Merangin Regency, Sarolangun Regency, Batanghari Regency, Tebo Regency, and Bungo Regency. The purpose of the cluster is used for allocations related to the budget, land, and support that can be used both to increase the amount of production and evaluation related to agricult ure, especially at the Jambi Province level. So that the clustering carried out using the Weka application is 4 clusters, the result is that  the cluster process stops at the 2nd iteration, the output information that occupies cluster 0 is 3 cities/districts, cluster 1 has 1 city/regency, cluster 2  has  2  cities/districts,  and  cluster  3  there  are  5  cities/districts,  with  a  total  attribute  of  11  (eleven)  city/district  dat a.  Based  on experiments on manual clustering, it can be concluded that the equations that  can be seen from the output results using Weka and manual calculations are the same as doing two data iterations and with the same data group results.
Keywords : Clustering; K-Means; Agriculture; IT; Weka

## 1. PENDAHULUAN
Klasterisasi  data memberikan gambaran terhadap pengelompokan data melalui klasifikasi  sehingga kelompok tersebut memiliki tingkatan memiliki kategori sama [1]–[3]. Identifikasi dari pengelompokkan yang dilakukan melalui hasil dari nilai  ataupun  data  sehingga  dilakukan  penghitungan  untuk  menghasilkan  tingkat  dari  data  tersebut  dengan  melihat hubungan pada klasifikasi uraian terhadap data [4]–[7]. Sehingga pada umumnya klasterisasi dapat didefinisikan sebagai klasifikasi suatu data berdasarkan karakteristik dengan sistematika prosedur yang dapat dilakukan pengelompokkan untuk dapat menghasilkan suatu data melalui persamaan yang telah diperhitungan untuk mendapatkan kelompok dari masing- masing klister [8]–[11].
Dalam  hal  ini,  pengklasifikasian  klaster  dilakukan  terhadap  data  pertanian  wilayah  Provinsi  Jambi  dengan kelompok produksi sektor pertanian diantaranya terdapat padi, karet, sawit, dan kopi pada periode tahun 2021 [4], [12]– [15].  Data  produksi  pertanian  diperoleh  melalui  situs  https://jambi.bps.go.id,  pada  situs  Badan  Pusat  Provinsi  Jambi memiliki beragam data data terkait statistik diberbagai bidang pokok adapun terkait data yang dapat diperlihatkan dengan periode tahun tertentu [16]–[18].
Sektor  pertanian  merupakan  suatu  pokok  produksi  yang  harus  diperhatikan  mengingat  hal  tersebut  berkaitan dengan konsumsi kebutuhan pada manusia [19]–[21], maka untuk dapat menunjang kebutuhan pokok produksi di Provinsi Jambi  pada  bidang  pertanian  dimasa  yang  mendatang  perlu  dilakukan  perencanaan  dalam  pengalokasian,  khususnya produksi  sektor  pertanian  padi,  karet,  sawit,  dan  kopi  maka  dilakukan  klaster  terhadap  11  (sebelas)  wilayah kota/kabupaten  diantaranya  Kota  Jambi,  Kabupaten  Tanjung  Jabung  Timur,  Kota  Sungai  Penuh,  Kabupaten  Kerinci, Kabupaten Muaro Jambi, Kabupaten Tanjung  Jabung Barat,  Kabupaten Merangin, Kabupaten Sarolangun, Kabupaten Batanghari, Kabupaten Tebo, dan Kabupaten Bungo.
Sehingga  untuk  melakukan  klasterisasi  data  yang  didalamnya  terdapat  atribut  serta  hasil-hasil  jumlah  produksi dari  setiap  sektor  pertanian  maka  dapat  dilakukan  penggunaan  oleh  salah  satu  metode  klasterisasi  yaitu  algoritma  K- means yang telah tersedia pada aplikasi Weka itu sendiri yaitu fitur (Simple K-Means) yang dipergunakan untuk dapat menjabarkan suatu kelompok klaster pada titik yang berada pada pusat klaster, sehingga hasilnya dapat dengan mudah
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 1, Desember 2022 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i1.205 | Hal 57 − 63 https://hostjournals.com/bulletincsr
untuk  menentukan  kategori  klaster  kelompok  kota/kabupaten  adapun  hasil  dari  klaster  tersebut  dapat  kebijakan pengalokasian terkait anggaran, lahan, maupun penunjang yang dapat bisa tepat sasaran sesuai dengan pemanfaatannya serta digunakan agar dapat meningkatkan jumlah produksi maupun evaluasi yang berkaitan dengan pertanian khususnya ditingkat Provinsi Jambi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada metodologi penelitian terdapat suatu proses penyusunan pada kerangka kerja dari identifikasi permasalahan serta dilakukannya hasil pembahasan, berikut penjelasannya:
Gambar  1. Kerangka Penelitian

## 2.1 Identifikasi Masalah
Dalam  identifikasi  permasalahan  dilakukan  berdasarkan  pada  permasalahan  lingkungan  yang timbul  melalui referensi pada media massa ataupun media cetak, dalam penentuan identifikasi masalah pada penelitian ini melalui referensi terkait data sektor pertanian secara riil pada situs resmi instansi Badan Pusat Statistik Provinsi Jambi, sehingga dalam klasterisasi data yang dilakukan pada penelitian ini dilakukanlah identifikasi permasalahan dalam mengetahui suatu klaster wilayah menggunakan algoritma K-Means agar dilakukan alokasi yang tepat sasaran pada sektor pertanian khususnya ditingkat Provinsi Jambi dimasa yang akan mendatang.

## 2.2 Studi Literatur
Dalam  proses  studi  literatur  bahwasannya  dilakukan  pembelajaran  atau  penambahan  edukasi  untuk  mendapatkan pengetahuan keilmuan teoritas yang berkaitan agar dapat membantu proses penelitian, maka dari pemahaman terhadap teori yang kaitannya erat terhadap penelitian dapat dijadikan referensi pada untuk menambah kebutuhan ilmu pengetahuan dalam penyusunan penelitian. Untuk pemahaman terhadap literasi penelitian diantaranya dapat dilakukan pembelajaran melalui  buku/media  cetak,  jurnal,  maupun  internet/media  online  sehingga  dapat  menambah  landasan  keilmuan  yang dibutuhkan untuk penyelesaian terhadap suatu hal yang berkaitan dengan permasalahan secara relavan pada penelitian.

## 2.3 Pengumpulan Data
Pada proses pengumpulan data penelitian dilakukan referensi  pencarian pada  internet melalui situs resmi Badan Pusat Statistik Provinsi Jambi yaitu https://jambi.bps.go.id. Adapun pencarian data yang dikumpulkan hanya padi, karet, sawit, dan kopi  pada periode tahun 2021 berdasarkan sektor pertanian yang berada di kota/kabupaten tingkat  Provinsi Jambi diantaranya Kota Jambi, Kabupaten Tanjung Jabung Timur, Kota Sungai Penuh, Kabupaten Kerinci, Kabupaten Muaro Jambi,  Kabupaten  Tanjung  Jabung  Barat,  Kabupaten  Merangin,  Kabupaten  Sarolangun,  Kabupaten  Batanghari, Kabupaten Tebo, dan Kabupaten Bungo.

## 2.4 Klasterisasi
Pada proses klasterisasi pada penelitian ini dilakukan penghitungan klaster menggunakan aplikasi Weka yang merupakan suatu  algoritma  pada  machine  learning  dengan memiliki  banyak  fitur  untuk  dapat  melakukan  proses  pengolahan  data mining. Penggunaan aplikasi weka ini pada awalnya dapat dilakukan dengan mempersiapkan dataset pada microsoft excel dengan menentukan atribut menyesuaikan dengan pengolahan data yang dilakukan dalam penelitian.

## 2.5 Analisa Data
Apabila telah dilakukan klasterisasi data menggunakan algoritma K-Means untuk klasterisasi data maka selanjutnya data tersebut dilakukan analisa, dalam penelitian yang dilakukan dapat pula melakukan perbandingan terhadap penghitungan dengan cara manual untuk mendapatkan hasil pembuktian atau telah sesuai dengan penerapannya.
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 1, Desember 2022 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i1.205 | Hal 57 − 63 https://hostjournals.com/bulletincsr

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk  hasil  dan  pembahasan  dilakukan  pegambilan  data  produksi  pertanian  tahun  2021  yang  diperoleh  melalui  situs https://jambi.bps.go.id diantaranya yaitu sektor pertanian padi, karet, sawit, dan kopi dari masing-masing kota/kabupaten di  Provinsi  Jambi.  Melalui  pengumpulan  data  yang  telah  dilakukan  maka  selanjutnya  tahap  cleaning  data  atau pembersihan terkait informasi data lalu selection untuk diseleksi pada atribut penelitian, dengan memilah apa saja yang dibutuhkan dalam penelitian.

## 3.1 Klasterisasi Menggunakan Algoritma K-Means Pada Aplikasi Weka
Untuk dapat dilakukan penerapan aplikasi weka dalam klasterisasi data pada sektor pertanian Provinsi Jambi tahun 2021 maka data yang sudah dikumpulkan disimpan pada data excel dengan format ekstensi .CSV seperti yang ditunjukkan oleh gambar 2.
Tabel 1. Data Sektor Pertanian Kota/Kabupaten Jambi Tahun 2021 Nomor Kota/Kabupaten Padi Karet Sawit Kopi 1 Tanjung Jabung Timur  31.484 4.503 76.378 1.237 2 Jambi 1.590 0 0 0 3 Sungai Penuh 37.974 0 0 215 4 Kerinci 97.618 448 14 5.973 5 Muaro Jambi 16.018  34.293  232.725 27 6 Tanjung Jabung Barat 28.966 3.822 119.510 1.161 7 Merangin 24.954  77.831  217.150  10.682 8 Sarolangun 14.854  60.565 54.271 15 9 Batanghari 23.663  75.475  140.905 7 10 Tebo 23.750  50.515  118.677 41 11 Bungo 15.946  50.803  104.047 776
Gambar  2. Ekstensi Format .CSVs
Setelah  data  yang  disimpan  pada  file  dengan  ekstensi  .CSV  maka  dilakukan  penentuan  terhadap  atribut  yang digunakan  untuk  proses  klastering  agar  dapat  diterapkan  menggunakan  aplikasi  weka  seperti  yang  ditunjukkan  oleh Gambar 3.
Dilakukan pengklasteran menggunakan algoritma K-Means yang merupakan salah satu algoritma yang digunakan untuk  proses  klasterisasi,  yang  mana  dilakukan  dengan  menentukan  jumlah  data  yang  ingin  diklaster  melalui  input
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 1, Desember 2022 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i1.205 | Hal 57 − 63 https://hostjournals.com/bulletincsr
terhadap aplikasi Weka, pada penelitian ini menggunakan pengelompokkan 4 klaster maka dilakukanlah input numCluster 4 (empat) lalu klik Ok.
Gambar  4. Empat Klaster
Setelah  dilakukan  proses  klastering  maka  aplikasi  Weka  menampilkan  halaman  output  yang  dapat  dianalisa dengan melihat informasi bahwa proses klaster berhenti pada iterasi ke 2 (number of iterations : 2), dimana hal tersebut diketahui klaster tetap dan tidak mengalami suatu perubahan pada iterasi kedua.

## Gambar  5. Hasil Klastering
Berikut merupakan hasil klaster, informasi  output yang ditampilkan pada aplikasi  Weka  yaitu cluster instances diantaranya yang menduduki klaster 0 terdapat 3 kota/kabupaten, klaster 1 terdapat 1 kota/kabupaten, klaster 2 terdapat 2 kota/kabupaten, serta klaster 3 terdapat 5 kota/kabupaten, dengan total atribut secara keseluruhan sebanyak 11 (sebelas) data  kota/kabupaten  pada  sektor  pertanian  yaitu  padi,  karet,  sawit,  dan  kopi  dari  masing-masing  kota/kabupaten  di Provinsi Jambi.
Berikut  merupakan  hasil  visualisasi  penyebaran  data  klaster,  informasi  output  yang  ditampilkan  pada  aplikasi Weka  dapat  ditandai  klaster 0 ditandai  dengan warna ungu, klaster 1 ditandai  dengan warna merah, klaster 2 ditandai
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 1, Desember 2022 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i1.205 | Hal 57 − 63 https://hostjournals.com/bulletincsr
dengan  warna  hijau,  dan  klaster  3  ditandai  dengan  warna  toska.  Untuk  tampilan  klaster  ini  ditandai  dengan  X: Instance_number (Num) dan Y: PADI ( Num).

## Gambar  7. Visualisasi Klastering
Sehingga didapatlah data klaster 0, klaster 1, klaster 2, dan klaster 3 pada hasil final klasterisasi yang dilakukan berdasarkan output/keluaran yang dihasilkan pada aplikasi Weka, yang dapat dilakukan dengan cara memilih tools hasil keluaran setelah melakukan klik start pada untuk mendapatkan hasil output dan dilakukan penyimpanan file, setelah itu menuju  halaman  beranda  dengan  klik  tools  lalu  pilih  file  yang  telah  disimpan  sebelumnya  maka  aplikasi  weka  akan menampilkan halaman yang tertera dan dapat ditunjukkan dengan gambar. memperlihatkan hasil akhir klasterisasi pada Weka.

## Gambar  8. Data Final Klaster
Setelah dilakukan hasil keluaran pada aplikasi Weka, kita juga mendapatkan informasi penambahan atribut yaitu Instance_number (Numeric) ditandai dengan angka 0,0 hingga 10,0.
Tabel 2. Data Final Klasterisasi Nomor Kota/Kabupaten Padi Karet Sawit Kopi Klaster 1 Tanjung Jabung Timur  31.484 4.503 76.378 1.237 Klaster 0 2 Jambi 1.590 0 0 0 Klaster 0 3 Sungai Penuh 37.974 0 0 215 Klaster 0 4 Kerinci 97.618 448 14 5.973 Klaster 1 5 Muaro Jambi 16.018  34.293  232.725 27 Klaster 2 6 Tanjung Jabung Barat 28.966 3.822 119.510 1.161 Klaster 2 7 Merangin 24.954  77.831  217.150  10.682  Klaster 3 8 Sarolangun 14.854  60.565 54.271 15 Klaster 3 9 Batanghari 23.663  75.475  140.905 7 Klaster 3 10 Tebo 23.750  50.515  118.677 41 Klaster 3 11 Bungo 15.946  50.803  104.047 776 Klaster 3

## 3.1 Percobaan Klasterisasi Secara Manual
Untuk melakukan percobaan klasterisasi  secara manual  dapat  menggunakan microsoft  excel, dengan menentukan data klasterisasi secara random diantaranya Kabupaten Kerinci (Klaster 0), Kabupaten Muaro Jambi (Klaster 1), Kabupaten Tanjung Jabung Barat (Klaster 2), dan Kabupaten Merangin (Klaster 3).
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 1, Desember 2022 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i1.205 | Hal 57 − 63 https://hostjournals.com/bulletincsr
Tabel 3. Data Iterasi Pertama Kota/Kabupaten Padi Karet Sawit Kopi Kerinci 97.618 448 14 5.973 Muaro Jambi 16.018  34.293  232.725 27 Tanjung Jabung Barat  24.954  77.831  217.150  10.682 Merangin 14.854  60.565 54.271 15 Tabel 4. Data Iterasi Kedua Klaster Padi Karet Sawit Kopi Klaster 0  45.727,33 149,33 4,66 2.062,66 Klaster 1 16.018 34.293 232.725 27 Klaster 2  24.308,50 76.653 179.027,50  5.344,50 Klaster 3 23.000 34.001,60 94.576,60 646
Berdasarkan percobaan pada klasterisasi secara manual, dapat ditarik kesimpulan bahwa persamaannya yang dapat diketahui dari hasil output penggunaan Weka dan perhitungan secara manual yaitu melakukan dua kali iterasi data serta dengan hasil kelompok data yang sama.
Tabel 5. Data Klasterisasi Jumlah Klaster  Jumlah Kota Klaster 0 3 Klaster 1 1 Klaster 2 2 Klaster 3 5 Tabel 6. Data Klasterisasi Kota/Kabupaten Di Provinsi Jambi Nomor Kota/Kabupaten Klaster Jumlah Kota 1 Tanjung Jabung Timur  Klaster 0 3 Kota 2 Jambi Klaster 0 3 Sungai Penuh Klaster 0 4 Kerinci Klaster 1 1 Kota 5 Muaro Jambi Klaster 2 2 Kota 6 Tanjung Jabung Barat Klaster 2 7 Merangin Klaster 3 5 Kota 8 Sarolangun Klaster 3 9 Batanghari Klaster 3 10 Tebo Klaster 3 11 Bungo Klaster 3

## 4. KESIMPULAN
Sehingga klasterisasi  yang dilakukan menggunakan aplikasi  Weka sebanyak 4 klaster hasilnya proses klaster berhenti pada  iterasi  ke  2  informasi  output  yang  yang  menduduki  klaster  0  terdapat  3  kota/kabupaten,  klaster  1  terdapat  1 kota/kabupaten, klaster 2 terdapat  2 kota/kabupaten, serta klaster 3 terdapat 5 kota/kabupaten, dengan total atribut secara keseluruhan sebanyak 11 (sebelas) data kota/kabupaten. Berdasarkan percobaan pada klasterisasi secara manual, dapat ditarik kesimpulan bahwa persamaannya yang dapat diketahui dari hasil output penggunaan Weka dan perhitungan secara manual yaitu sama melakukan dua kali iterasi data serta dengan hasil kelompok data yang sama. Diantaranya dapat kita ketahui berdasarkan informasi dari keluaran aplikasi Weka yaitu Tanjung Jabung Timur, Jambi, Sungai penuh termasuk kedalam  klaster  0,  Kerinci  termasuk  kedalam  klaster  1,  Muaro  Jambi,  Tanjung  Jabung  Barat  termasuk  klaster  2,  dan Merangin, Sarolangun, Batanghari, Tebo dan Bungo itu termasuk kedalam klaster 3. Sehingga sesuai dengan tujuan dari penelitian ini untuk kebijakan sehingga dapat dilakukan pengalokasian terkait anggaran, lahan, maupun penunjang pada sektor  pertanian  supaya  tepat  sasaran  sesuai  dengan  pemanfaatannya  serta  dilakukan  penyesuaian  terhadap  pemilihan klaster  yang  tersedia  diantaranya  terdapat  klaster  0,  klaster  1,  klaster  2,  klaster  3.  Untuk  dapat  mengunggulkan  dan menjadi sektor utama dalam keunggulan suatu wilayah tersebut maka dilakukan alokasi dipertimbangkan terhadap klaster 3  sehingga  berdasarkan  analisa  kemajuan  suatu  sektor  agar  dapat  peningkatan  yang  lebih  signifikan.  Adapun  untuk pertimbangan terhadap pemilihan klaster 0, klaster 1, klaster 2 dapat  digunakan untuk  evaluasi  apa saja yang menjadi kekurangan serta kebutuhan terkait kondisi sehingga apabila telah diketahui menjadi titik kelemahan dari pertumbuhan pertanian tersebut karena mengingat pokok produksi pertanian banyak latar belakang yang mempengaruhi seperti kondisi lahan, suhu, intensitas hujan, sinar matahari dan lainnya. Sehingga melalui alokasi yang tepat sasaran memajukan sektor pertanian dan tindaklanjut yang lebih merata untuk kemajuan bersama pada dibidang pertanian diwilayah Provinsi Jambi.
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 1, Desember 2022 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i1.205 | Hal 57 − 63 https://hostjournals.com/bulletincsr

## REFERENCES
[1] W. Xu, S. Wu, M. J. Er, C. Zheng, and Y. Qiu, “New non-negative sparse feature learning approach for content-based image retrieval,” IET Image Process., vol. 11, no. 9, 2017, doi: 10.1049/iet-ipr.2016.0726.
[2] C. H. Lin, C. C. Chen, H. L. Lee, and J. R. Liao, “Fast K-means algorithm based on a level histogram for image retrieval,” Expert Syst. Appl., vol. 41, no. 7, pp. 3276–3283, 2014, doi: 10.1016/j.eswa.2013.11.017.
[3] B. Demir and L. Bruzzone, “A Novel Active Learning Method in Relevance Feedback for Content-Based Remote Sensing Image Retrieval,” Geosci. Remote Sensing, IEEE Trans., vol. 53, no. 5, pp. 2323–2334, 2015, doi: 10.1109/TGRS.2014.2358804.
[4] E. Rasywir, R. Sinaga, and Y. Pratama, “Analisis dan Implementasi Diagnosis Penyakit Sawit dengan Metode Convolutional Neural Network ( CNN ),” J. Paradig. UBSI, vol. 22, no. 2, pp. 117–123, 2020.
[5] Fachruddin, M. R. Pahlevi, M. Ismail, and E. Rasywir, “Pengujian Implementasi Sistem Pengelolaan Keuangan Masjid Berbasis Web Dan Android,” J. Paradig. UBSI, vol. 22, no. 2, pp. 124–131, 2020.
[6] Saparudin and E. Rasywir, “Pengenalan potensi anak melalui sidik jari menggunakan algoritma voting feature intervals 5 (vfi5) 1,” vol. I, no. I, pp. 25–30, 2012.
[7] E. Rasywir and A. Purwarianti, “Eksperimen pada Sistem Klasifikasi Berita Hoax Berbahasa Indonesia Berbasis Pembelajaran Mesin,” J. Cybermatika, vol. 3, no. 2, pp. 1–8, 2015, [Online]. Available: http://cybermatika.stei.itb.ac.id/ojs/index.php/cybermatika/article/view/133.
[8] M. R. Borroek, E. Rasywir, Y. Pratama, Fachruddin, and M. Istoningtyas, “Analysis on Knowledge Layer Application for Knowledge Based System,” in Proceedings of 2018 International Conference on Electrical Engineering and Computer Science, ICECOS 2018, 2019, pp. 177– 182, doi: 10.1109/ICECOS.2018.8605262.
[9] Dodo Zaenal Abidin, S. Nurmaini, R. F. Malik, Jasmir, E. Rasywir, and Y. Pratama, “A Model of Preprocessing For Social Media  Data Extraction,” in 2019 International Conference on Informatics, Multimedia, Cyber and Information System (ICIMCIS), 2019, vol. 1, no. 1, pp. 1346–1358, doi: 10.1109/JPROC.2015.2447016.
[10] E. Gho, D. Z. Abidin, and E. Rasywir, “Analisis Dan Penerapan Data Mining Pada Transaksi Penjualan Obat Menggunakan Algoritma Apriori Di Apotek Persijam,” Tek. Inform. STIKOM Din. Bangsa, pp. 56–64, 2013.
[11] F. Fachruddin, E. Rasywir, Hendrawan, Y. Pratama, D. Kisbianty, and M. R. Borroek, “Real Time Detection on Face Side Image with Ear Biometric Imaging Using Integral Image and Haar- Like Feature,” 2018 Int. Conf. Electr. Eng. Comput. Sci., pp. 165–170, 2018.
[12] K. Mustaqim, “Aplikasi Sistem Pakar Untuk Diagnosa Hama dan Penyakit Tanaman Kelapa Sawit Menggunakan Naive Bayes( STUDY KASUS : PT . Perkebunan Nusantara V ),” 2013.
[13] R. I. Fajri, “Identifikasi Penyakit Daun Tanaman Kelapa Sawit Menggunakan Support Vector Machine,” J. Teknol. Perkeb., 2014, [Online]. Available: http://repository.usu.ac.id/handle/123456789/42256.
[14] A. Sidauruk and A. Pujianto, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tanaman Kelapa Sawit menggunakan Teorema Bayes,” J. Ilm. Data Manaj. dan Teknol. Inf., vol. 18, no. maret, 2017.
[15] E. Rasywir, R. Sinaga, and Y. Pratama, “Evaluasi Pembangunan Sistem Pakar Penyakit Tanaman Sawit dengan Metode Deep Neural Network ( DNN ),” vol. 4, pp. 1206–1215, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i4.2518.
[16] Hendrawan,  A.  Haris,  E.  Rasywir,  and  Y.  Pratama,  “Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  Tanaman  Karet  dengan Metode  Fuzzy  Mamdani Berbasis Web,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 4, no. 4, pp. 1225–1234, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i4.2521.
[17] Y. Hartiwi, E. Rasywir, Y. Pratama, and P. A. Jusia, “Eksperimen Pengenalan Wajah dengan fitur Indoor Positioning System menggunakan Algoritma CNN,” J. Paradig. UBSI, vol. 22, no. 2, 2020.
[18] E. Rasywir, Y. Pratama, H. Hendrawan, and M. Istoningtyas, “Removal of Modulo as Hashing Modification Process in Essay Scoring System Using Rabin-Karp,” 2018 Int. Conf. Electr. Eng. Comput. Sci., pp. 159–164, 2018.
[19] Y. Pratama and E. Rasywir, “Eksperimen Penerapan Sistem Traffic Counting dengan Algoritma YOLO (You Only Look Once) V.4.,”  J. Media Inform. Budidarma, vol. 5, no. 4, p. 1438, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i4.3309.
[20] Y. Hartiwi, E. Rasywir, Y. Pratama, and P. A. Jusia, “Sistem Manajemen Absensi dengan Fitur Pengenalan Wajah dan GPS Menggunakan YOLO pada Platform Android,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 4, pp. 1235–1242, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i4.2522.
[21] Fachruddin, M. R. Pahlevi, M. Ismail, E. Rasywir, and Y. Pratama, “Analisis Usability Pada Implementasi Sistem Pengelolaan Keuangan Masjid Menggunakan USE Questionnaire,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 4, pp. 1216–1224, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i4.2518.