## KLASIFIKASI INDUSTRI KERAJINAN BERDASARKAN PROVINSI MENGGUNAKAN METODE DECISION TREE UNTUK MEMBANDINGKAN PENGUJIAN ALGORITMA ID3 ALGORITMA C45 DAN ALGORITMA CART
Juan Amarda, Nana Suarna, Odi Nurdiawan Program Studi Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon juanamarda.ja@gmail.com, st_nana@yahoo.com, odinurdiawan2020@gmail.com

## ABSTRAK
Pengembangan ekonomi ke arah industri kreatif merupakan salah satu wujud dalam menerima aspirasi dalam mendukung  Master  plan  Percepatan  dan  Perluasan  Pembangunan  Ekonomi  Indonesia,  dengan  cita-cita  dalam mewujudkan visi Indonesia menjadi negara yang maju. Diantaranya terdapat dalam menuangkan ide dan gagasan, cita-cita, imajinasi agar menjadikan masyarakat dengan kualitas hidup yang tinggi dan sejahtera. Ekonomi yang mencakup industri kreatif, diyakini akan memberikan kontribusi bagi perekonomian bangsanya secara signifikan. permasalahan dalam penelitian ini, yaitu:  Bagaimana penerapan algoritma decision tree dapat mengklasifikasikan akurasi  data  industri  kreatif  berdasarkan  provinsi.  Dan  bagaimana  menganalisis  akurasi  industri  kerajinan berdasarkan  provinsi  melalui  analisa  algoritma  ID3,  C4.5  dan  CART.  Tujuan  penelitian  ini  adalah mengklasifikasikan  berdasarkan  sebaran  wilayah  provinsi  dengan  tujuan  mengumpulkan  data  yang  memiliki akurasi  yang  akurat  sehingga  dapat  membantu  pihak  yang  berwenang  guna  mengetahui  informasi pengklasifikasian industri kerajinan dengan sebaran berdasarkan provinsi. Penelitian ini dengan metode Decision Tree melalui tahapan dari data mentah, preprocessing data, data bersih, data training, model fit, data testing, model predict,  Hasil  pengujian  menggunakan  metode  decision  tree  dengan  membandingkan  dari  ke  3  (Tiga)  metode tersebut ternyata menghasilkan data akurasi dan klasifikasi error 92.11% tidak ada perbedaan semua menghasilkan akurasi dan klasifikasi yang sama.
Kata kunci: klasifikasi industri kreatif, metode Decision tree, algoritma ID3, C4.5, CART

## 1. PENDAHULUAN
Semua  perusahaan  yang  bergerak  di  sector industri  perekonomian  produk  maupn  jasa  harus semakin  membuka  diri  dalam  menerima  perubahan akibat  kemajuan  dan  perkembangan  yang  terjadi. Dalam masa persaingan saat ini, menyadari pemasaran semata-mata tidak hanya melakukan proses penjualan saja,  akan  tetapi  juga  harus  menuntut  kejelian perusahaan  dalam  menerapkan  suatu  kebijakan  yang akan dibuatnya.  Untuk dapat menghasilkan  ide  baru dan  memiliki  nilai  keindahan,  maka  dibutuhkan manusia yang punya keahlian dan rasa keindahan yang mumpuni kemampuan manusia rata-rata.  Hal ini akan menjadikan  mata  pencaharian  apabila  kekayaan intelektual  yang  dimiliki  dapat  dimanfaatkan  lebih baik lagi. [1].
Industri  kreatif  merupakan  Pendekatan  Analisis Kinerja Industri mendefinisikan bahwa produksi yang berasal dari pemanfaatan kreativitas, keterampilan dan bakat  individu  untuk  menciptakan  kesejahteraan lapangan  pekerjaan  agar  dapat  menghasilkan  serta memberdayakan  ide  kreativitas  dan  daya  cipta seseorang.  Sejalan dengan  berkembanganya ekonomi kreatif,  kenyataan  sejarah  membuktikan  bahwa ekonomi kreatif yang mencakup industri kreatif telah memberikan  kontribusi  nyata  bagi  perkembangan perekonomian di sejumlah negara [2].
Perekonomian kreatif adalah merupakan konsep pada  masa  perekonomian  baru  yang  memfungsikan informasi  dan  kreativitas  dengan  memfokuskan  ide dan  pengetahuan  dari  sumber  daya  manusia  adalah faktor produksi yang paling diutamakan [3].
Konsep  ini  kiranya  akan  didukung  dengan keberadaan  industri  kreatif  yang  menjadi  sumber utamanya.  Sejalan  berjalannya  waktu,  pertumbuhan perekonomian  menuju  pada  taraf  industri  kreatif menjelang  di  beberapa  waktu  sebelumnya,  dunia dihadapkan  dengan  konsep  ekonomi  informasi  yang menjadi  hal  yang  utama  dalam  pengembangan perekonomian.  Sektor  perindustrian  yang  strategis mengemban  peran  yang  sangat  penting  bagi pertumbuhan ekonomi nasional, yaitu dalam mendorong perkembangan ekonomi [4].
Kerajinan  adalah  salah  satu  industri  kecil  yang sangat   berkembang  adalah  industri  dari  kulit  kerang mutiara,  kulit  kerang  mutiara  diaolah  sebagai kerajinan yang bernilai seni tinggi merupakan ciri khas dari daerah maluku yang merupakan salah satu pilihan cendera  mata  yang  cukup  diminati  oleh  wisatawan dalam  negeri  maupun  luar  negeri  UD  Husein  adalah salah  satu  pengrajin  kulit  kerang  mutiara  juga memasarkan  produk  yang  dihasilkannya,  Pengadaan bahan bakunya  masih dengan cara konvensional yaitu berdasarkan  perkiraan,  cara  ini  juga  dilakukan  oleh Seluruh  pengrajin [5].
Dalam  industri  kreatif  kerajinan  perhiasan mutiara, terdapat permasalahan dari Lingkungan usaha menuntut  setiap  industri  agar  mampu  beradaptasi dengan  perubahan  yang  terjadi.  Industri  perhiasan mutiara  melekat  muatan  fashion  didalamnya,  adanya perubahan selera pasar lebih pesat pada usaha industri ini.  Selain  itu  penggunaan  teknologi  akan  menjadi utama manakala beberapa bidang dari proses industri
akan  lebih  efektif  dan  efisien  bila  menggunakan teknologi [5].
Setdata  Decision  Tree  dinyatakan  dalam  format tabel dengan atribut dan record. Salah satu atribut yang merupakan  atribut  yang  dinyatakan  data  solusi  per- item  disebut  dengan  target  atribut.  Atribut  memiliki nilai-nilai  yang  dinamakan  dengan  instance.  Alur proses dalam decision tree yaitu merubah bentuk data tabel menjadi model tree, merubah model tree menjadi rule  yang  menyederhanakan  rule.  Data  penelitian  ini adalah  populasi  sejumlah  24  siswa  akan  pakai  untuk membuat  model  prediksi  Decision  Tree.  Model  yang telah  dibuat  lalu  kemudian  dihitung  tingkat  akurasi prediksinya [6].
Pada penelitian  yang  berjudul:  “Klasifikasi Dan Pencarian  Buku  Referensi  Akademik  Menggunakan Metode  Naïve  Bayes  Classifier  (NBC)  (Studi  Kasus: Perpustakaan  Daerah  Provinsi  Kalimantan  Timur) “Menyimpulkan  Klasifikasi adalah Salah Satu Topik Utama Dalam Data Mining. Klasifikasi Adalah Suatu Pengelompokan  Data  Dimana  Data  Yang  Digunakan Tersebut memiliki Kelas Label Atau Target. Sehingga Algoritma Untuk Menyelesaikan Masalah Klasifikasi Dikategorikan  Ke  dalam  Supervised  Learning. Maksud  Dari  Pembelajaran  Nya  adalah  Data  Label Atau  Target  Ikut  Berperan  Sebagai  Supervisor Mengawasi  Proses  Pembelajaran  Dalam  Mencapai Akurasi Atau Presisi Tertentu Klasifikasi [7].
Pendapat Fauzi, Ahmad M.S, Amril menuturkan bahwa  Klasifikasi  atau  kategorisasi  adalah  proses untuk menemukan model atau fungsi yang menjelaskan atau membedakan konsep atau kelas data, dengan tujuan untuk dapat  memperkirakan kelas dari suatu objek yang labelnya tidak diketahui [8].
Akar  permasalahannya  adalah  bagaimana  dapat mengklasifikasikan  data  industri  kerajinan  dengan menggunakan algoritma Decision Tree, dengan tujuan untuk  mengklasifikasikan  data  menurut  Provinsi dengan  analisa  yang  akurat  menggunakan  machine learning.
Berdasarkan  permasalahan  yang  diuraikan tersebut  diatas  penulis  berkesimpulan  mengajukan judul  penelitian  yaitu  “Klasifikasi  Industri  Kerajinan Berdasarkan Provinsi Menggunakan Metode Decision Tree Untuk Membandingkan Pengujian Algoritma Id3 Algoritma  C45  Dan  Algoritma  Cart”.  Adapun  yang menjadi  alasan  atau  tujuan  dilakukannya  penelitian dengan  judul  tersebut  adalah  untuk  mengetahui informasi  data  pengklasifikasian  terhadap  industri kerajinan  dengan  pengujian  menggunakan  metode Algoritma ID3, C4.5, dan CART.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining
Data mining berisi pencarian trend atau pola yang diinginkan  dalam  database  besar  untuk  membantu pengambilan keputusan disaat yang akan datang, pola- pola  ini  dikenali  perangkat  tertentu  yang  bisat memberikan  suatu  analisa  data  yang  bermanfaat  dan berwawasan  yang  kemudian  dapat  dipelajari  dengan
sangat  teliti,  mungkin  saja  memakai  perangkat pendukung keputusan yang lain [9].

## 2.2. Klasifikasi
Klasifikasi  yaitu  kegiatan  dalam  mengekstrak lalu  kemudian  memprediksi  label  kategori  untuk masing-masing  data.  Dengan  kata  lain,  klasifikasi adalah proses pencarian model yang dapat membedakan  kelas  data  dengan  tujuan  agar  model tersebut  dapat  pakai  dalam  memprediksi  kelas  dari suatu obyek yang belum diketahui kelasnya. Salah satu algoritma klasifikasi yang bisa digunakan adalah C4.5 [10].

## 2.3. Algoritma Decision Tree
Algoritma Decision tree learning ID3 merupakan metode  untuk  memperkirakan  nilai-diskrit  dari  suatu fungsi  yang  diwakili  oleh  pohon  keputusan  dimana pohon keputusan tersebut menghasilkan rule IF-Then sehingga menjadi mudah untuk untuk dipahami [11].

## 2.4. Industri
Tahun  1984  Tentang  Perindustrian,  yang dimaksud  dengan  industri  yaitu  kegiatan  ekonomi yang  mengolah  bahan  mentah,  bahan  baku,  barang setengah jadi, barang jadi menjadi barang dengan nilai yang  lebih  tinggi  dalam  penggunaannya,  termasuk kegiatan  rancang  bangun  dan  perekayasaan  industri. Industri Manufaktur/Pengolahan Kegiatan manufaktur mencakup  proses  perubahan  bentuk  suatu  barang menjadi  lebih  berguna  dan  bernilai.  Barang  yang dirubah  bentuknya  dapat  berasal  dari  sumber  primer (seperti  bahan  tambang)  atau  produk-produk  yang telah mengalami proses fabrikasi sebelumnya (produk- produk sekunder, seperti pipa aluminium [12].

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Alur Penelitian
Penelitian  yang  pakai  dalam penelitian  ini  yaitu Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD)  adalah proses yang bertujuan untuk menggali dan menganalisis data yang sangat besar menjadi informasi yang  berguna  bagi  pengetahuan.  Adapun  tahapan KDD  yang  penulis  gambarkan  seperti  pada  tampilan gambar 1
Data bersih Preprocesing Data Database Data Training Data Fit Data Testing Result Model
Predict
Gambar 1. Alur penelitian menggunakan KDD
Adapun  langkah  dalam  proses  KDD  terdiri  dari tahapan-tahapan sebagai berikut:
 Database Database merupakan kumpulan data yang saling berkaitan yang akan digunakan untuk penggalian informasi dalam KDD.
 Preprocessing data Penerapan metode klasifikasi setelah data dipilih dan diseleksi sesuai atribut yang akan digunakan maka dilakukan cleaning atau pembersihan data. Pembersihan data yaitu proses dimana data-data yang tidak  lengkap dan  mengandung error akan dibuang dari koleksi data. Selanjutnya bagaimana tahapan penerapan metode klasifikasi metode  Decision  tree  terhadap  pengujian algoritma ID3, C4.5 dan CART.
 Data Bersih Proses transformasi data kedalam bentuk format tertentu  sehingga  data  tersebut  sesuai  untuk proses data  mining .  Contohnya  pada  penelitian ini  data  industry  kerajinan  ditransformasi sehingga  dapat  memudahkan  dalam  proses klasifikasi dengan algoritma Decision Tree, C45 dan Cart.
 Data training Data yang diolah yang besumber dari badan pusat statistic  (BPS)  sebanyak  113  yangdiuji  dengan algoritma  Decision  Tree,  C45  dan  Cart.  untuk membentuk  model  klasifikasi  serta  sebagai proses untuk mendapatkan hasil yang diharapkan setelah melalui proses menggunakan rafidminer.
 Data Fit Tahapan  dalam  menyimpulkan  pola-pola  dari hasil data  mining .  Dalam  tahap  ini  hasil  dari teknik klasifikasi yang  berupa  pengelompokan data  industry  berdasarkan  provinsi  dimana masing-masing  data  berisi  data  yang  memiliki kemiripan nilainya dengan yang lain.
 Data Testing Data  yang  digunakan  untuk  testing  merupakan data real yang tidak dipakai untuk training  serta mampu  untuk  mempresentasikan  (Presentation) apakah  output  yang  ada  sudah  tercapai  atau belum.
 Model Predict Dalam  pengujian  dengan  machine  learning  ini sumber  data  utama  dalam  penelitian  ini  yaitu dataset  persentase  dan  akurasi  data  industri kerajinan  berdasarkan  sebaran  provinsi  di Indonesia pada tahun 2018, dataset tersebut yang berasal  dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS).    Data yang  diterima  dalam  bentuk  dokumen soft file untuk  di  prediksi  dengan  algoritma  klasifikasi decision tree.
 Result Result  adalah  hasil  pengujian  untuk  klasifikasi decision tree dengan algoritma C4.5 menghasilkan  akurasi sebesar:  36.11  %. Berdasarkan  hasil  pengujian  untuk  klasifikasi decision tree dengan algoritma ID3 menghasilkan  akurasi  sebesar:  36.11  %.  Hasil
pengujian untuk klasifikasi decision tree dengan algoritma  CART  menghasilkan  akurasi  sebesar: 36.11 %.

## 3.5. Metode Decision Tree
Algoritma  ID3  atau  yang  dikenal  dengan Decision  Tree  Learning  merupakan  metode  untuk memperkirakan  nilai-diskrit  dari  suatu  fungsi  yang diwakili  oleh  pohon  keputusan  tersebut  yang menghasilkan  rule  IF-Then  sehingga  menjadi  mudah untuk dipahami.
Tahapan  dari  proses  algoritma  ID3  adalah sebagai berikut:
a. Menyiapkan data training
b. Hitung nilai Entropy dengan rumus:

## Dimana:
C =  merupakan  nilai  yang ada pada atribut target yaitu  positif  dan  negatif.  Jumlah  sampel  dari masing  masing  nilai  c  yang  ada  disimbolkan dengan  pi.  Setelah  mendapatkannya  semua  nilai entropy,  memakai  Information  Gain  untuk menentukan tingkat efektivitas dari seluruh atribut. Sehingga  bisa  ditentukan  atribut  mana  yang memberikan  prediksterbaik  yang  dilihat  dari besarnya information gain atribut tersebut.
c. Setelah  mendapatkan  nilai  entropy  akan  mencari information  gain  dari  setiap  atribut  untuk mendapatkan  nilai  information  gain  yang  paling tinggi.
d. Rumus dari Information Gain yaitu:
A  =  salah  satu  atribut  dalam  S;  v  =  nilai  yang mungkin  untuk  atribut  A;  Values(A)  =  himpunan jumlah  seluruh  sampel;  Entropy  (Sv)  =  Entropy setiap sampel bernilai v.
e. Nilai  Information  gain  yang  tertinggi  akan membentuk  menjadi  simpul  yang  pertama  dan akan menempati paling tinggi.
f. Nilai  Information  gain  yang  tertinggi  akan membentuk  menjadi  simpul  yang  pertama  dan akan menempati paling tinggi.
g. Sehingga akan memrbentuk pohon keputusan.
h. Maka akan terbentuk rule-rule [12]
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data Mining
Dalam  penelitian  ini  pengolahan  data  industri kerajinan menggunakan bantuan software RapidMiner dengan  menggunakan  algoritma decision  klasifikasi dengan  pengujian  dengan  menggunakan  algoritma ID3, C4.5 dan Algoritma CART, adapun tahapannya yaitu sebagai berikut :
Gambar 2. Tampilan Utama Rapid Miner
Import  data  dilakukan  untuk  memasukan  data yang  akan  diuji  dalam  bentuk  format  .xls  atau  .xlsx. Adapun  langkah  untuk  import  data  yaitu  Klik  kanan pada layar  Insert Operator  Data Access  Files  Read  Read Excel.
Gambar 3. Memanggil Operator Read Exel
Gambar 4. Operator Read Excel yang sudah dipanggil
Setelah  operator  read  excel  telah  dipanggil, langkah  selanjutnya  yaitu  import  data untuk diproses dengan cara klik Import Configurations Wizard  klik file yang akan digunakan.

## Gambar 5. Data import wizard
Operator  split  data  adalah  untuk  melakukan validasi  sederhana  dengan  membagi  dataset  secara acak menjadi dua data terpisah yaitu data latih dan data uji  berikut  tampilan  operator  split  data  seperti  pada gambar 6:

## Gambar 6. Operator Split Data
Pengaturan parameter adalah untuk menentukan atau  pengaturan  pada  edit  enumerasi  terhadap  data testing  dan  data  training,  dimana  ratio  data pembagiannya  adalah  untuk  data  training  yaitu  0.9 persen  dan  untuk  data  testingnya  adalah  0.1  persen seperti terlihat pada gambar 7
Gambar 7. Pengaturan parameter
Gambar 8. Tampilan operator decision tree
Proses decision tree adalah tahapan proses untuk menguji  dataset  read  excel  yang  terdiri  dari  data  set training  dan  data  set  testing  yang  terhubung  dengan operator  read  excel,  operator  split  data  yang diatampilkan seperti pada gambar 9 berikut:
Gambar 9. Process decision tree
Operator Apply Model digunakan untuk penerapan  model  yang  sudah  dilatih  sebelumnya menggunakan  data training  pada  unlabeled  data (data testing).  Tujuannya  yaitu  untuk  memperolah  prediksi pada unlabeled data (data testing) yang belum memiliki label.  Yang  perlu  diperhatikan  dari  data testing  harus mempunyai  urutan,  jenis,  maupun  peran  atribut  yang sama  dengan  data training.    Berikut  langkah  untuk menentukan operator appli model   seperti gambar 10
Gambar 10. Process-1 Appli Mode
Gambar 11. Process-2 Appli Model
Salah  satu  cara  mengetahui  kinerja  model adalah  dengan  mengukur  akurasinya  (meskipun akurasi bukan satu-satunya parameter yang digunakan untuk mengukur kinerja suatu model). Ada dua konsep pada split  validation : training  error dan test  error . Berikut  tampilan  parameter  performance  seperti  pada gambar 12
Gambar 12. Performance klasifikasi error

## 4.2. Pembahasan
Dalam penelitian ini yaitu pengolahan data industri kreatif menggunakan bantuan software Rapidminer 7.2 dengan menggunakan algoritma Klasifikasi Decision tree  dan tampilan proses RepidMineES3awyr dapat dilihat pada gambar 13 berikut:
Gambar 13. Model klasifikasi pada rapidminer
Pada model  ini  berisikan  operator retrieve  yang untuk  meload  data,  lalu  operator  Klasifikasi menggunakan algoritma Decision Tree dan performance menggunakan item distribution performance.
4.3. Proses paramater kriteria Gain_ Rasio (C4.5) Adalah proses parameter decision tree, dalam menentukan criteria Gain_ratio berdasarkan criteria apply runing dan kriteria prepuning seperti pada gambar 15 berikut
Gambar 14. Menu Parameter
Gambar 15. Proses paramater kriteria Gain_ Rasio
(C4.5)
Keterangan: Setelah melakukan proses parameter kriteria Gain_Ratio  (C4.5)  dapat  menghasilkan  akurasi  data sebesar  36.11%,  sedangkan  untuk  klasifikasi  error menghasilkan 92.59%
4.4. Proses paramater kriteria  Information_Gain (ID3)
Adalah proses parameter decision tree, dalam menentukan Information_Gain  (ID3) berdasarkan criteria  apply  runing  dan  kriteria  prepuning  seperti pada gambar 16 berikut
Gambar 16. Proses paramater Information_Gain
(ID3) Keterangan: Setelah melakukan proses parameter kriteria Information_Gain  (ID3)  dapat  menghasilkan  akurasi data sebesar 36.11%, sedangkan untuk klasifikasi error menghasilkan 92.59%

## 4.5. Proses paramater kriteria Gini Index (CART)

## Gambar 17. Klasifikasi model
Keterangan: Setelah melakukan proses parameter kriteria Gini_Index (CART) dapat menghasilkan akurasi data sebesar  36.11%,  sedangkan  untuk  klasifikasi  error menghasilkan 92.59%

## 4.6. Meta data klasifikasi Decision tree
Metadata adalah proses rapidminer klasifikasi decision tree pada pengujian terhadap algoritma C4.5, ID3  dan  Cart  untuk  mencari  akurasi  dan  klasifikasi
error  dari  ketiga  pengujian  algoritma  tersebut prosesnya seperti pada tampilan gambar 18 berikut:
Gambar 18. Meta data klasifikasi Decision tree

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Setelah  melakukan  proses  tahapan  klasifikasi menggunakan metode decision tree dengan ini penulis menyimpulkan  hasil  dari  penelitian  ini  adalah: Berdasarkan hasil pengujian untuk klasifikasi decision tree  dengan  algoritma  C4.5  menghasilkan  akurasi sebesar:  36.11  %  dan  klasifikasi  eror  menghasilkan 92.59%.  Berdasarkan hasil pengujian untuk klasifikasi decision  tree  dengan  algoritma  ID3  menghasilkan akurasi  sebesar:  36.11  %  dan  klasifikasi  eror menghasilkan  92.59%.  Berdasarkan  hasil  pengujian untuk  klasifikasi  decision  tree  dengan  algoritma CART  menghasilkan  akurasi  sebesar:  36.11  %  dan klasifikasi eror menghasilkan 92.59%. Dapat disimpulkan  dari  hasil  pengujian  klasifikasi  dengan metode decision tree dengan membandingkan dari ke 3  (Tiga)  metode tersebut ternyata  menghasilkan  data akurasi  dan  klasifikasi  error  tidak  ada  perbedaan semua  menghasilkan  akurasi  dan  klasifikasi  yang sama.
Sebaiknya pada penelitian berikutnya menggunakan  data  berdasarkan  dataset  yang  lebih besar  agar  tingkat  sebarannya  lebih  spesifik berdasarkan  klasifikasi  industri  kerajinan  yang  lebih komplek.  Dalam  penentuan  selanjutnya  sebaiknya dilakukan  dengan  menggunakan  metode  yang  lain, selain  pengujian  menggunakan  algoritma  kriteria C4.5, Id3 dan Cart.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Sukmayad. (2019). Kebijakan Penetapan Harga Pada  Pt  .  Atrindo  Asia  Global  Bandung . 10 (2), 103–110.
[2] Kamil,  A.  (2015).  Industri  Kreatif  Indonesia: Pendekatan  Analisis  Kinerja  Industri. Media Trend , 10 (2), 207–225.
[3] Prasetianingrum, Y., 2022. Pemberdayaan ekonomi  kreatif  pemuda  karang  taruna  dalam menciptakan  kemandirian  ekonomi  melalui pemanfaatan  pakaian  bekas  di  Desa  Jomblang Kecamatan Takeran Kabupaten Magetan (Doctoral  dissertation,  UIN  Sunan
Ampel Surabaya).
[4] Purba,  B.,  Rahmadana,  M.F.,  Basmar,  E.,  Sari, D.P., Klara, A., Damanik, D., Faried, A.I., Lie, D.,  Fazira,  N.,  Rozaini,  N.  and  Tanjung,  R., 2021. Ekonomi  Pembangunan .  Yayasan  Kita
Menulis.
[5] Maitimu, N.E., Pattiapon, M.L. and Ulandari, L., 2011.  Klasifikasi  dan  Perencanaan  Persediaan Bahan Baku Kerajinan Kerang Mutiara Pada UD. Husein. Arika , 5 (1), pp.17-26.
[6] Siregar, A.M., Kom, S., Puspabhuana, M.K.D.A.,  Kom,  S.  and  Kom,  M.,  2017. Data Mining:  Pengolahan  Data  Menjadi  Informasi dengan RapidMiner . CV Kekata Group.
[7] Fauzi,  A.,  &  M.S,  A.  (2020). Klasifikasi
Kabupaten Kota Provinsi Jawa Barat Berdasarkan Pendapatan Dari Sektor Pertanian Dengan  Algoritma  Decision  Tree . 13 (1),  1–8. https:/
[8] Setiawan, A., Astuti, I. F., & Kridalaksana, A. H. (2016).  Klasifikasi Dan  Pencarian  Buku Referensi  Akademik  Menggunakan  Metode Naïve  Bayes  Classifier  (NBC)  (Studi  Kasus: Perpustakaan  Daerah  Provinsi  Kalimantan Timur). Informatika  Mulawarman :  Jurnal
Ilmiah Ilmu Komputer , 10 (1), 1. https://doi.org/10.30872/jim.v10i1.17
[9] Sikumbang,  E.  D.  (2018).  Penerapan  Data Mining Penjualan Sepatu Menggunakan Metode Algoritma  Apriori. Jurnal  Teknik  Komputer AMIK BSI (JTK) , Vol 4, No. (September), 1–4.
[10] Nasrullah, A. H. (2018). Penerapan Metode C4.5 untuk  Klasifikasi  Mahasiswa  Berpotensi  Drop Out. ILKOM Jurnal Ilmiah , 10 (2), 244–250.
[11] Choina,  I.,  Aulia,  R.,  &  Zakir,  A.  (2020). Penerapan  Algoritma  ID3  Untuk  Menyeleksi Pegawai  Kontrak  Di  Kantor  Pengadilan  Kota Langsa.
CESS
. https://doi.org/10.33096/ilkom.v10i2.300.244- 250
[12] Saleh,  B.,  &  Warlina,  L.  (2017).  Identifikasi Karakteristik Aglomerasi Industri Pengolahan Di Cikarang  Kabupaten  Bekasi  Tahun  2006  Dan 2013. Jurnal  Wilayah  Dan  Kota , 4 (01),  37–53. https://doi.org/10.34010/jwk.v4i01.2119