## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3100

## Data Mining Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor Dalam Menentukan Kredit Macet Barang Elektronik

## Silvilestari
Program Studi Manajemen Informatika, AMIK Kosgoro, Solok, Indonesia Email: rendanghjfatimah@gmail.com Email Penulis Korespondensi: rendanghjfatimah@gmail.com
Abstrak− Bisnis merupakan kegiatan yang rutin dilakukan oleh banyak masyarakat, salah satu bisnis yang menjajikan adalah bisnis yang menyediakan kebutuhan barang elektronik untuk memeuhi kebutuhan kehidupan sehari-hari, peminat yang tinggi menyebabkan  pebisnis  harus  lebih  berhati-hati  dan  selektif  dalam  melihat  pola customers yang  ingin  melakukan  transaksi demi  mengindari  resiko  bisnis  dengan  tepat.  Para  pebisnis  melakukan  sistem  kredit  untuk  meningkatkan  penjualan  dalam kurun  waktu  lama,  tetapi  kendala  yang  sering  terjadi  adalah  banyak  pelanggan  yang  menggunakan  jasa  kredit  sering melakukan  keterlambatan  dalam  pembayaran  hingga  membuat  keuangan  perusahaan  tidak  stabil  sehingga  perlu  prediksi seseorang  untuk  menentukan  customer  yang  berpotensi  melakukan  kredit  macet  barang  elektronik  menggunakan  sebuah sistem yang membantu pemilik usaha untuk mempermudah mengolah data dan prediksi pola  kredit macet barang elektronik yang  sudah  terbentuk  dari  data  sebelumnya  mengunakan  pendekatan  algoritma  KNN,  sehingga  hasilnya  memperihatkan kedekatan nilai terhadap data customers lama baik yang membayar dengan layak dan yang melakukan pembayaran dengan macet  dan  dapat  diperoleh  proses  pengolaha  lebih  mempercepat  pengolahan  data  dengan  hasil  tepat  dalam  proses penyelesaian masalah.
Kata Kunci: Kredit Macet; Data Mining; Algoritma KNN
Abstract −Business is an activity that is routinely carried out by many people, one of the promising businesses is a business that provides the needs of electronic goods to meet the needs of daily life, high demand causes business people to be more careful  and  selective  in  seeing  the  pattern  of  customers  who  want  perform  transactions  in  order  to  avoid  business  risks appropriately. Business people use a credit system to increase sales for a long time, but the obstacle that often occurs is that many customers who use credit services often delay payments to make the company's finances unstable so someone needs to predict  someone  who  has  the  potential  to  do  bad  credit  for  electronic  goods.  using  a  system  that  helps  business  owners  to make  it  easier  to  process  data  and  predict patterns of  bad  credit  for  electronic goods  that  have  been  formed  from previous data using the KNN algorithm approach, so that the results show the closeness of the value to the data of old customers, both those  who  pay  properly  and  those  who  make  payments  in  default  and  it  can  be  obtained  that  the  processing  process accelerates data processing with precise results in the problem solving process.
Keywords : Bad Credit; Data Mining; KNN Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Bisnis  usaha  merupakan  kegiatan  yang  selalu  dilakukan  oleh  seluruh  masyarakat,  bisnis  usaha  dengan  banyak jenis  dan  beranekaragam  membuat  banyak  pengusaha  memikirkan  bagaimana  cara  untuk  meningkatkan  usaha dengan  beberapa  strategi  yang  diperlukan,  baik  dari  melihat  peluang,  kesempatan  dan  resiko  dari  proses pengelolahan bisnis usaha yang dijalankan, upaya untuk terus mengembangkan dan membuat bisnis usaha yang dijalankan dapat berkembang dengan cepat dan tepat. Bangkitnya sebuah bisnis usaha jika terjadi transaksi yang terus bergulir tanpa putus  dan terus meningkat pada produk yang menjadi bisnis dari sebuah usaha, hal tersebut dapat dilakukan dengan cara melakukan menarik minat customers dengan melakukan promo dan layanan terbaik seperti  memberikan  kesempatan  untuk  melakukan  kredit  untuk  mendapatkan  produk  yang  diinginkan  dan dengan adanya sistem kredit akan menimbulkan beberapa resiko nantinya[1].
Dalam  sistem  kredit  akan  menjadi  hal  yang  sangat  merugikan  sebuah  perusahaan  jika  tidak  mampu mengolah dan mengenali customer yang akan mengalami kesulitan dalam peroses pelunasan barang yang telah disepakati sebelumnya maka akan terjadi kemacetan dan penyendatan terhadap lalu lintas biaya produksi sebuah perusahaan  sehingga  perlu  dilakukan  prediksi  untuk  melihat  pola  konsumen  terhadap  kredit  macet  barang elektronikyang  akan  berdampak  buruk  kedepannya  dengan  melihat  data  lama  sebagai  rekaman  terhadap  jejak kecenderungan  customer  terhadap  proses  pembayaran.  Dalam  mengenali  pola  dilakukan  proses  penengenalan dengan menerapkan sebuah sistem komputer untuk mempermudah dalam mengelola, mengakses dan mengedit data  dengan  cepat  dan  akurat.  Keseluruhan  data  kerdit  yang  menjadi  data  penting  yang  berhubungan  dengan proses  dan  pemberian  izin  terhadap  kredit  sebuah  produk,  selajutnya  sistem  yang  diterapkan  menggunakan pendekatan kecerdasan teknologi dengan menggunakan ilmu data mining[2], [3].
Data mining sendiri merupakan cabang ilmu penalaran yang diprogram untuk membantu mempermudah para manusia dalam mendapatkan informasi untuk semua bidang yang menggunakan dan mengolah data untuk menggali  dari  data  yang  sangat  banyak.  Data  yang  dimaksud  adalah  data  yang  sudah  bertumpuk  dan memerlukan proses dalam mengenali, klasifikasi, pengelompokan dan proses prediksi hingga mendapatkan ilmu maupun informasi yang benar-benar dibutuhkan. Data mining memiliki banyak teknik dengan proses seleksi data salah satunya algoritma KNN[4], [5].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3100
Submitted: 30/06/2021 ; Accepted: 14/07/2021 ; Published: 31/07/2021
Algoritma  KNN  singkatan  dari  algoritma  K-Nearest  Neighbor  yang melihat  jarak  ecluiden  antara kasus lama  dan  dibandingkan  dengan  kasus  baru  dalam  upaya  pengenalan  data  supervised  atau  data  yang  sudah  ada dan sudah terekam untuk membantu pengambilan keputusan terhadap kasus terbaru, algoritma ini sangat banyak diterapkan  pada  penelitian  lainnya  dikarenakan  algoritma  ini  memiliki  langkah-langkah  dan  proses  penalaran logika yang sangat sederhana dengan menghasilkan data dan keputusan yang tepat, beberapa penelitian terdahulu dalam penggunaan algoritma ini sudah menjelaskan kemampuan algoritma ini dalam membantu menyelesaikan permasalahan yang berkaitan dengan kasus lama dan kasus baru[6]–[9].
Pada  penelitian  terdahulu  algoritma  K-nearest  neighbor  digunakan  untuk  mengklasifikasi  terhadap  data senitimen  beberapa  masyarakat  yang  tampak  dari  tweets,  dalam  hal  ini  proses  klasifikasi  dilakukan  untuk memilah dari banyaknya pengguna twiter terhadap responabel seseorang terhadap keadaan masa pandemic atau covid-19  untuk  melihat  dampak  yang  dirasakan  masyarakat  tersebut  dalam  bentuk  persentase  dan  data  yang cukup  untuk  memperlihatkan  hasil  keputusan  dalam  kasus  yang  dihadapi  peneliti.  Penelitian  lainnya mengguakan  algoritma  K-nearest  neighbor  untuk  melakukan  deteksi  penyakit  kanker  pada  proses  ini  peneliti melakukan  pegumpulan  data  lama  dengan  hasil  kelas  pernyataan  terhadap  hasil  diagnosis  untuk  melakukan deteksi  dini  secara  komputerisasi  untuk  membantu  menyelesaikan  tahapan  awal  deteksi  penakit  kanker  yang dialami  oleh  beberapa  pasien,  hal  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  tindak  lanjut  terhadap  pasien  dengan keputusan  kelas  terdeteksi  atau  tidaknya,  hasil  yang  ditemukan  memiliki  akurasi  yang  cukup  tepat  dengan memanfaatkan data terdahulu secara diagnosis pakar[10][5].
Penelitian lainnya algoritma ini bandingkan dengan  algoritma klasifikasi lain seperti K-nearest neighbor dengan  algoritma  K-means  untuk  melakukan  klasifikasi  terhadap  daerah  prioritas  pelayanan  akta  kelahiran dengan  menghasilkan  algoritma  K-nearest  neighbor  lebih  memberikan  kemudahan  dalam  proses  yang  sangat sederhana  dan  mempercepat  proses  pengambilan  keputusan.  Pada  penelitian  ini  algoritma  K-nearest  neighbor membantu melakukan seleksi terhadap customer baru yang ingin melakukan transaksi dalam bentuk perjanjian kredit  agar  tidak  terjadi  kerugian  terhadap  bisnis  usaha  yang  memberikan  kredit  dan  terus  membantu  proses optimalisasi biaya operasional[11][12].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Setiap  penelitian  tentunya  memiliki  tahapan  dalam  proses  penyelesaian  permasalahan  dalam  rangka mempermudah  seseorang  dalam  mengetahui  apa-apa  saja  yang  akan  dilakukan  dalam  sebuah  penelitian  agar penelitian  tersebut  menghasilkan  data  yang  benar  dan  tepat,  pada  tahapan  proses  megumpulkan  data,  teoristis, metode penyelesaian masalah yang ditentukan hal tersebut disebut dengan metodologi penelitian. Pada penelitian ini  menggunakan  jenis  metodologi  kuantitatif  dimana  jenis  metode  ini  membantu  para  peneliti  dalam meyelesaikan  permasalahan  secara  logika  yang  menghasilkan  data  bersifat  statistik,  pada  tahapannya memperlihatkan  proses  matematika  membantu  menemukan  penyelesaian  masalah  dan  menyajikan  informasi dalam bentuk angka[13].

## 2.1 Pengumpulan Data
Proses  pengumpula  data  khusunya  dalam  hal  melihat  kredit  macet  barang  elektronikpara  customer  dilakukan dengan  cara  melihat  dokumen  atau  data  lama  yang  sebelumnya  telah  tersimpa  dan  tercatat,  dan  melakukan pencatatan  terhadap  data  yang  baru  masuk  dengan  memberikan  lembaran  kuesioner  sebagai  data  penunjang untuk  mengetahui  identitas  customer  yang  dibutuhkan  sebagai  bahan  pertimbagan  pengambilan  keputusan. Pengambilan  data  lainnya  dilakukan  dengan  cara  melakukan  teknik  studi  pustaka,  pada  tahapan  tersebut  akan menambahkan  nilai  penelitian  lebih  terpecaya  dan  membantu  peneliti  dalam  menyelesaian  permasalahan  dari berbagai sumber lainnya[14].

## 2.2 Kredit Macet
Kredit  macet  barang  elektronik      merupakan  sebutan  bagi  orang-orang  yang  melakukan  penyendatan  atau kesulitan  dalam  membayarkan  hutang  berupa  uang  yang  harus  dibayarkan  dalam  kurun  waktu  tertentu  setelah melakukan  pengambilan  barang,  biasanya  kredit  diberikan  untuk  meningkatkan  minat  beli  masarakat  terhadap produk yang ditawarkan oleh para pemegang bisnis usaha, adanya kredit macet barang elektronikmembuat biaya operasional  menjadi  tidak  berjalan  dengan  baik  dan  dapat  menimbulkan  permasalahan  lainnya  terhadap perusahaan.

## 2.3 Algoritma K-Nearest Neighbor
Adapun  tahapan  dalam  penyelesaian  permasalahan  menggunakan  metode  K-nearest  neighbor  adalah  sebagai berikut ini[15]–[17]:
Dij= √𝑥𝑖𝑖 − 𝑥𝑖𝑖) + 𝑥2𝑖 − 𝑥2𝑖 + ⋯ (𝑥𝑖𝑖 − 𝑥2𝑖)
(1)
Keterangan : Dij=Jarak dari data  ke i ke pusat cluster i Xxi=Data dari data ke- i keattribute data data ke –K

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3100
Xkj=Data dari data ke- j keattribute data data ke –K Adapun tahapan penyelesaian permasalaha menggunaka algoritma ini adalah sebagai berikut ini:
Gambar 1. Tahapan K-Nearest Neighbor

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dari  penelitian  ini  akan  menunjukan  informasi  terhadap  kemungkinan  pelaku  kredit  macet  barang elektronik  selanjutnya,  sehingga  perlu  dilakukan  klasifikasi  terhadap  data  baru  yang  mengajukan  kredit  untuk menghadapi  kemungkinan  terburuk  dalam  memberikan  izin  terhadap  customer  untuk  dapat  melakukan  kredit terhadap barang yang dibutuhkan customer, pada penelitian ini diketahui data training dan data test:
Tabel 1. Data Trainig Nama Usia Gaji Penghasilan Sampingan Pinjama lain Nominal Kredit Kelayakan kredit Ardila 23 Rp 3.500.000 Ada Tidak Ada RP 4.500.000 Layak Irman 45 Rp 2.800.000 Tidak Ada Ada Rp 2.000.000 Tidak Layak Nanda 33 Rp 2.500.000 Ada Ada Rp    850.000 Layak Aristika 52 Rp 5.700.000 Ada Tidak Ada Rp 3.500.000 Layak Ermi 40 Rp 3.500.000 Tidak Ada Ada Rp    850.000 Layak Dinda 61 Rp 4.200.000 Tidak Ada Ada Rp 9.000.000 Tidak Layak Oppia 50 Rp 3.000.000 Tidak Ada Tidak Ada Rp 9.000.000 Tidak Layak Irma 18 Rp 2.000.000 Tidak Ada Ada Rp    500.000 Layak Dika 20 Rp 1.500.000 Ada Ada Rp 4.500.000 Tidak Layak Ardian 22 Rp 2.200.000 Ada Ada Rp 3.500.000 Tidak Layak Minarti 24 Rp 7.000.000 Tidak Ada Tidak Ada Rp    500.000 Layak Selia 40 Rp 5.000.000 Tidak Ada Ada Rp 1.500.000 Layak Vera 30 Rp 4.000.000 Tidak Ada Ada Rp    750.000 Layak Indra 55 Rp 2.100.000 Tidak Ada Tidak Ada Rp 7.500.000 Layak Akmal 39 Rp 1.800.000 Ada Ada Rp 2.500.000 Tidak Layak Tabel 2. Calon Pengaju Kredit Baru Nama Usia Gaji Penghasilan Sampingan Pinjama lain Nominal Kredit Kelayakan kredit Arya 20 Rp 3.500.000 Tidak Ada Ada Rp 3.700.000 ????
Keterangan kriteria pernyataan adalah sebagai berikut ini:
Tabel 3. Keterangan Pengasilan Sampingan No Keteragan Nilai 1 Ya 50 2 Tidak Ada 10
start Tentukan jumlah K Hitung Jarak Test Data Lama Dengan Data Baru Urut Data Berdasarkan Jarak Terkecil
Hasil Prediksi
End

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3100
Tabel 4. Keterangan Pinjaman Lain No Keteragan Nilai 1 Ya 10 2 Tidak Ada 50
Sehingga data yang didapatkan, sebagai berikut:
Tabel 5. Nilai Kriteria data Training Nama Usia Gaji Penghasilan Sampingan Pinjama lain Nominal Kredit Kelayakan kredit Ardila 23 Rp 3.500.000 50 50 RP 4.500.000 Layak Irman 45 Rp 2.800.000 50 10 Rp 2.000.000 Tidak Layak Nanda 33 Rp 2.500.000 50 10 Rp    850.000 Layak Aristika 52 Rp 5.700.000 50 50 Rp 3.500.000 Layak Ermi 40 Rp 3.500.000 10 10 Rp    850.000 Layak Dinda 61 Rp 4.200.000 10 10 Rp 9.000.000 Tidak Layak Oppia 50 Rp 3.000.000 10 50 Rp 9.000.000 Tidak Layak Irma 18 Rp 2.000.000 10 10 Rp    500.000 Layak Dika 20 Rp 1.500.000 50 10 Rp 4.500.000 Tidak Layak Ardian 22 Rp 2.200.000 50 10 Rp 3.500.000 Tidak Layak Minarti 24 Rp 7.000.000 10 50 Rp    500.000 Layak Selia 40 Rp 5.000.000 10 10 Rp 1.500.000 Layak Vera 30 Rp 4.000.000 10 10 Rp    750.000 Layak Indra 55 Rp 2.100.000 10 50 Rp 7.500.000 Tidak Layak Akmal 39 Rp 1.800.000 50 10 Rp 2.500.000 Tidak
Sementara nilai dari calon pengaju kredit baru
Tabel 6. Nilai Calon Pengaju Kredit Baru Nama Usia Gaji Penghasilan Sampingan Pinjama lain Nominal Kredit Kelayakan kredit Arya 20 Rp 3.500.000 50 10 Rp 3.700.000 ????

## 3.1 Penyelesaian
Penyelesaian menggunakan metode K-Nearest Neighbor sebagai berikut ini:
𝑑(𝑥 1 , 𝑐) = √(23 − 20) 2 + (3.500.000 − 3.500.000) 2 + (50 − 50) 2 + (50 − 10) 2 + (4.500.000 − 3.700.000) 2 = 8000 𝑑(𝑥 2 , 𝑐) = √(45 − 20) 2 + (3.500.000 − 3.500.000) 2 + (50 − 50) 2 + (50 − 10) 2 + (4.500.000 − 3.700.000) 2 = 1838478 𝑑(𝑥 3 , 𝑐) = √(33 − 20) 2 + (3.500.000 − 3.500.000) 2 + (50 − 50) 2 + (50 − 10) 2 + (4.500.000 − 3.700.000) 2 = 3020348 𝑑(𝑥 4 , 𝑐) = √(52 − 20) 2 + (3.500.000 − 3.500.000) 2 + (50 − 50) 2 + (50 − 10) 2 + (4.500.000 − 3.700.000) 2 = 2209072 𝑑(𝑥 5 , 𝑐) = √(40 − 20) 2 + (3.500.000 − 3.500.000) 2 + (50 − 50) 2 + (50 − 10) 2 + (4.500.000 − 3.700.000) 2 = 2850000
Lakukan hingga data terakhir yaitu ke-15 sesuai dengan jumlah data trainnig
𝑑(𝑥 15 , 𝑐) = √(20 − 20) 2 + (1.800.000 − 3.500.000) 2 + (50 − 50) 2 + (10 − 10) 2 + (2.500.000 − 3.700.000) 2 = 2080865
Dari keseluruhan hasil perhitungan terlihat beberapa nilai terdekat yang mirip dengan calon pengaju kredit baru yang bernama Arya medapatka hasil keputusan sebagai “Tidak Layak”, sehingga pengaju tidak dapat diberikan izin untuk megambil kredit barang elektronik.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3100

## 4. KESIMPULAN
Perlunya dilakukan sebuah pengujian terhadap data pelaku kredit barang elektornik ini dapat membantu dalam hal  menganalisa  dan  menghindari  kemungkinan  terjadi  resiko  antara  pihak  pengelola  perusahaan  dengan customers peminat  barang  dengan  proses  kredit,  dengan  menggunakan  algoritma  K-nearest  neighbor  yang memanfaatkan  data-data  terdahulu  untuk  mempermudah  melihat  pola  data  baru  dalam  mengambil  keputusan, penggunaan  metode  K-nearest  neighbour  dapat  digunakan  untuk  proses  prediksi  beberapa  kasus  lainnya,  hasil dari pengguaan metode ini memiliki akurasi yang baik dan tepat sehingga mudah dipahami dikarenakan proses algoritma yang sangat sederhana.

## REFERENCES
[1] V. Alfani, “Data Mining Untuk Klasifikasi Pinjaman Kredit Pensiunan Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” J. Pelita Inform. , vol. 18, no. April, pp. 281–286, 2019.
[2] F.  Nuraeni  and  U.  Falah  Purnama,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemberian  Kredit  Usaha  Rakyat  (  KUR  ) Menggunakan Metode Weighted Product,” Konf. Nas. Sist. Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 9–10, 2015.
[3] J. Han, M. Kamber, and J. Pei, Data Mining Concepts and Techniques . .
[4] M.  N.  Injadat,  A.  Moubayed,  A.  B.  Nassif,  and  A.  Shami,  “Systematic  ensemble  model  selection  approach  for educational data mining,” Knowledge-Based Syst. , vol. 200, p. 105992, Jul. 2020.
[5] Y. Zhang, G. Cao, B. Wang, and X. Li, “A novel ensemble method for k-nearest neighbor,” Pattern Recognit. , vol. 85, pp. 13–25, 2019.
[6] M.  R.  Islam,  A.  R.  M.  Kamal,  N.  Sultana,  R.  Islam,  M.  A.  Moni,  and  A.  Ulhaq,  “Detecting  Depression  Using  K- Nearest  Neighbors  (KNN)  Classification  Technique,” Int.  Conf.  Comput.  Commun.  Chem.  Mater.  Electron.  Eng. IC4ME2 2018 , no. February, pp. 1–4, 2018.
[7] A. Adiwijaya, M. N. Aulia, M. S. Mubarok, U. N. W, and F. Nhita, “A Comparative Study of MFCC-KNN and LPC- KNN  for  Hijaiyyah  Letters  Pronounciation  Classification  System,”  in International  Conference  on  Information  and Communication Technology (ICoICT) , 2017.
[8] Z. Geler, V. Kurbalija, M. Ivanović, and M. Radovanović, “Weighted kNN and constrained elastic distances for time- series classification,” Expert Syst. Appl. , vol. 162, no. August, 2020.
[9] N.  U.  R.  C.  Aziz,  P.  S.  Informatika,  F.  Komunikasi,  D.  A.  N.  Informatika,  and  U.  M.  Surakarta,  “Implementasi algoritma knn untuk memprediksi potensi penyakit jantung dengan python flask,” 2021.
[10]  Ratino, N. Hafidz, S. Anggraeni, and W. Gata,  “Sentimen Analisis Informasi Covid-19 menggunakan Support Vector Machine dan Naïve Bayes,” J. JUPITER , vol. 12, no. 2, pp. 1–11, 2019.
[11]  A. M. M. Anwar, P. Harsani, and A. Maesya, “Penentuan Daerah Prioritas Pelayanan Akta Kelahiran Dengan Metode K-Nn Dan K-Means,” Komputasi J. Ilm. Ilmu Komput. dan Mat. , vol. 17, no. 1, pp. 319–328, 2020.
[12]  K.  Pemilikan et  al. ,  “Pendahuluan  Latar  Belakang  Masalah  Masalah  yang  akan  diteliti  berdasarkan  latar  belakang diatas adalah,” 2007.
[13]  Albi Anggito and Johan Setiawan, Metodologi Penelitian Kuantitatif . Jawa Barat: CV Jejak, 2018.
[14]  H.  Hasanah,  “TEKNIK-TEKNIK  OBSERVASI  (Sebuah  Alternatif  Metode  Pengumpulan  Data  Kualitatif  Ilmu-ilmu Sosial),” At-Taqaddum , vol. 8, no. 1, p. 21, 2017.
[15]  J. T. Informatika and U. Sriwijaya, “Prediksi Cuaca di Kota Palembang Berbasis,” pp. 9–18.
[16]  E. Buulolo, Data Mining Untuk Perguruan Tinggi . Deepublish, 2020.
[17]  D.  A.  Anggoro  and  N.  D.  Kurnia,  “Comparison  of  accuracy  level  of  support  vector  machine  (SVM)  and  K-nearest neighbors (KNN) algorithms in predicting heart disease,” Int. J. Emerg. Trends Eng. Res. , vol. 8, no. 5, pp. 1689–1694, 2020.