## IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI MEMBER BARU MENGGUNAKAN LINEAR REGRESSION PADA PT. GSI
Agus Rizkiawan 1) , Tri Wahyudi 2)
1,2 Prodi Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika email: agusrizkiawan2@gmail.com , triwahyudi199003@gmail.com

## Abstract
PT.GSI is a company that provides digital marketing learning courses. Companies market their products online  to  get  audience  data.  However,  it  turns  out  that  there  is  a  discrepancy  between  the  number  of audiences and the number of those who register as new members and this makes it difficult for the company to estimate the number of new members in the future. The purpose of this study is to implement data mining using the Linear Regression algorithm in order to be able to predict new members in the future, and find out what the RMSE value is to find out the error value of the model applied in making predictions. In this study, the variables used consisted of 7 independent variables in the dataset, there were only 5 variables that  affected  the  prediction  results,  these  variables  were  Outgoing  Call,  Answer,  Call  Duration,  Gold Package and Silver Package. Meanwhile, the No Answer and Candidate variables had no effect. Based on the  test  results  with  RapidMiner,  it  shows  that  the  performance  generated  by  the  Linear  Regression algorithm model has good performance with accurate prediction results, showing an RMSE value of 0.098.
Keywords: Data Mining, Prediction, Linear Regression, RMSE.

## 1. PENDAHULUAN
PT.  GSI  merupakan  perusahaan  yang bergerak di bidang pendidikan dengan menyediakan kursus pembelajaran digital marketing .  PT.  GSI  memasarkan  produknya melalui  media  daring  seperti  memasang  iklan melalui website dan  media  sosial,  dari  hasil pemasaran tersebut perusahaan akan mendapatkan data audiens setiap harinya dengan jumlah data yang mencapai ratusan data. Namun dari  banyaknya  data audiens ternyata  tidak semunya  bisa  dihubungi  oleh  tim  telemarketing dan dari data yang bisa dihubungi hanya beberapa saja  yang  mendaftar  sebagai  member  baru. Besarnya  ketimpangan  antara  jumlah  data audiens dengan  jumlah  member  baru  menjadi permasalahan karena perusahaan kesulitan untuk dapat  mengestimasi  member  baru  di  masa mendatang.
Terdapat  empat  faktor  yang  menjadi penyebab besarnya ketimpangan tersebut, faktor pertama  adalah  kurangnya  penguasaan  materi mengenai produk oleh telemarketing , faktor yang kedua adalah produk dipasarkan tidak berdasarkan target pasar yang benar, target pasar
PT. GSI adalah mahasiswa semester tingkat akhir dan para pencari kerja yang berminat bekerja di bidang digital marketing , namun dalam praktiknya  perusahaan  memasarkan  produknya secara random dan  tidak  memasarkannya berdasarkan target pasar yang sesuai. Faktor yang ketiga adalah data audiens yang tidak fresh yaitu data lama yang dimajukan kembali ke data baru di  hari  selanjutnya.  Dan  faktor  yang  keempat adalah  harga  paket  kursus  yang  ditawarkan kurang menarik.
Untuk  mengatasi  hal  maka  digunakan data mining untuk mencari pengetahuan berharga dari  sebagian  besar  data  yang  tersimpan  dalam database , gudang data, atau tempat penyimpanan informasi  lainnya  [1].  Data  mining  berguna dalam  pencarian  pola  atau  pengetahuan  dalam tumpukan  data  dengan  menggunakan  cara  atau metode  tertentu  untuk  menghasilkan  informasi yang bersifat benar, baru dan bermanfaat[2], [3]. Penerapan  datamining  sangat  berguna  untuk perusahaan  karena  berguna  untuk  menghasilkan informasi  yang  diperlukan  dan  merupakan  asset yang  dapat  meningkatkan  daya  saing  suatu organisasi [4].
Dengan menggunakan data mining maka akan  bisa  dilakukan  prediksi  peramalan  atau forecasting [5],  [6]  yang  dilakukan  untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa depan.  Prediksi  juga  diartikan  meramalkan  apa yang akan terjadi dalam kondisi baru berdasarkan data yang merepresentasikan apa yang terjadi di masa lalu [7], [8]. Salah satu metode yang cukup banyak  digunakan  untuk  memprediksi  adalah metode regresi, karena memiliki kelebihan, yakni perhitungannya yang cukup mudah [9].
Analisis  regresi  merupakan  salah  satu teknik  analisis  yang  digunakan  untuk  mencari hubungan  antara  dua  atau  lebih  variabel penyebab  [10],  [11],  [12]. Linear  Regression merupakan  model  dan  analisis  data  kualitatif yang  terdiri  dari  satu  atau  lebih  variabel independen  dan  variabel  dependen  [13]. Linear Regression  terbagi  menjadi  2  linier  regresi sederhana dan Multiple  Linear  Regression atau linier  regresi  berganda  [14],  [15]. linear regression algoritma  yang  digunakan  untuk memprediksi  dengan  menggambarkan  dua hubungan [16]. Linier Regresi dimasukkan dalam model deret waktu dengan menggunakan metode kuantitatif berbasis waktu untuk peramalan [17].
Berdasarkan latar belakang masalah yang telah  diuraikan,  maka  diterapkan data  mining dengan metode CRISP-DM menggunakan pemodelan  algoritma Linear  Regresion untuk memprediksi seberapa banyak yang akan menjadi member  baru  di  masa  mendatang  dan  untuk mengetahui variabel apa saja yang mempengaruhi  hasil  prediksi  serta  untuk mengetahui  nilai root  mean  squared  error (RMSE) dari pemodelan yang diterapkan.

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam melakukan penelitian, penulis menggunakan  metode Cross  Industry  Standard for  Data  mining (CRISP-DM),  CRISP-DM adalah salah satu dari  model proses data mining ( data  mining  framework )  hasil  dari  kesepakatan lima perusahaan besar dan dibangun pada tahun 1996. Framework tersebut  kemudian  terus mengalami perkembangan oleh banyak perusahaan  di  benua  Eropa  dan  telah  dijadikan
sebagai methodology  standard  non-proprietary bagi data mining .
CRISP-DM  merupakan  model  yang  masih banyak  digunakan  secara  luas  dikalangan industri,  hal  tersebut  karena  memiliki  kelebihan dalam menangani berbagai proyek data mining . Untuk  melakukan  pengujian,  penulis akan  menggunakan  RapidMiner  Studio  sebagai alat  bantu  dalam  melakukan  pengolahan data mining ,  selain  mudah  digunakan  juga  dapat mengeksplorasi  dan  memvisualisasikan  data secara  statistik  [18],  selain  itu  juga  dapat membantu  aktivitas  analisis  prediktif  dengan proses kerja dan penggunaan yang mudah.
Gambar 1. Proses CRISP-DM menggunakan Algoritma Linear Regression
Metode CRISP-DM terdiri dari 6 tahapan[19], berikut adalah penjelasan dari setiap tahapannya:
1. Tahap Pemahaman Bisnis ( Business Understanding )
Merupakan  langkah  awal  CRISP-DM  dan merupakan  bagian  penting.  Pada  titik  ini, pengetahuan tentang objek bisnis, cara menghasilkan  atau  mengambil  data,  dan  cara mencocokkan tujuan model dengan tujuan bisnis diperlukan  agar  model  terbaik  dapat  dibangun. Kegiatan yang dilakukan meliputi:
Mendefinisikan  dengan  jelas  tujuan  dan kebutuhan  secara  keseluruhan,  menerjemahkan tujuan  tersebut  dan  menentukan  batasan  dalam
perumusan  masalah  data  mining,  kemudian menyiapkan strategi awal untuk mencapai tujuan yang dibelanjakan.
2. Tahap Pemahaman Data ( Data
Understanding )
Fase ini dimulai dengan pengumpulan data, dilanjutkan  dengan  proses  untuk  mendapatkan wawasan tentang data, mengidentifikasi masalah kualitas  data,  atau  mengungkap  bagian  menarik dari data yang dapat digunakan untuk menghipotesiskan informasi tersembunyi.
3. Tahap Persiapan Data ( Data Preparation ) Langkah  ini  mencakup  semua  kegiatan membangun  dataset  final  yaitu  data  yang  akan diproses  pada  langkah  pemodelan,  dataset  akhir dibangun  dari  data  asli/mentah  yang  sudah dibersihkan.  data  clean  atau  bersih  untuk membersihkan  nilai-nilai  yang  kosong,  dataset yang tidak konsisten atau kosong ( missing value dan noise )[20].  Langkah  ini  dapat  diulang berkali-kali, dan juga mencakup pemilihan tabel, rekaman, dan atribut data.

## 4. Tahap Modelling
Pada  langkah  ini,  teknik  pemodelan  yang berbeda  diidentifikasi  dan  diterapkan,  dan beberapa parameter disesuaikan untuk mencapai nilai maksimum.

## 5. Tahap Evaluasi (Evaluation)
Pada titik ini, model telah dilatih dan harus berkualitas  baik  dari  perspektif  analisis  data. Pada tahap ini akan dilakukan evaluasi terhadap keefektifan  dan  kualitas  suatu  model  sebelum digunakan  dan  akan  menentukan  apakah  model yang digunakan dapat mencapai tujuan yang telah ditetapkan dalam tahap Business Understanding , career atau tidak.
6. Tahap Penyebaran ( Deployment)
Sebagai  langkah  terakhir  dari  CRISP-DM, pengetahuan  atau  informasi  yang  diperoleh disebarluaskan dalam bentuk khusus yang dapat digunakan  oleh  pengguna.  Tahap  implementasi dapat  berupa  pelaporan  atau  melakukan  proses
penambangan  data  berulang-ulang  di  dalam perusahaan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengolahan  data berdasarkan  tahapan-tahapan  yang  ada  pada metode  CRISP-DM  yang  sudah  dijelaskan sebelumnya.

## 3.1.  Pemahaman Data (Data Understanding)
Data  yang  akan  diproses  dengan data mining merupakan  data  kualitatif,  karena kumpulan  data  yang  akan  digunakan  semuanya berbentuk  numerik  dan  dapat  dihitung.  Adapun kumpulan  data  tersebut  berisi  jumlah audiens atau “ Outgoing Call ”, jumlah audiens yang dapat dihubungi “ Answer ”, jumlah audiens yang tidak bisa  dihubungi  “ No  Answer ”,  durasi  panggilan telepon  “ Call  Duration ”,  jumlah audiens yang berminat  menjadi  member  “Kandidat”,  jumlah audiens yang membeli paket gold “Paket Gold”, jumlah audiens yang membeli paket silver “Paket Silver’  dan  jumlah  audiens  yang  bergabung sebagai member baru “Member”.Adapun sumber data didapatkan berdasarkan hasil observasi  dan wawancara  di  perusahaan  PT.  Genius  Space Indonesia  yang  berlokasi  di  Graha  Mampang Lantai  3  Suite  305  Jl.  Mampang  Prapatan  Raya Kav.100, Kel. Duren Tiga, Kec. Pancoran, Kota Jakarta.  Data  penelitian  berasal  dari  data penjualan  selama  kurun  waktu  2  tahun  dari januari 2021 sampai
Desember 2022 yang diberikan oleh tim marketing kepada penulis.

## 3.2. Persiapan Data (Data Preparation)
1. Dataset
Merupakan  kumpulan  data  yang  telah melalui  proses data  cleansing atau pembersihan data  dengan  menghilangkan  beberapa  atribut yang  tidak  diperlukan  serta  menghilangkan atribut  dengan  data  kosong  untuk  menghindari adanya missing  value Pada  dataset  yang  akan digunakan  sebagai  bahan  penelitian,  Adapun jumlah data pada dataset berjumlah 511 row data dan 9 atribut data.
Tabel 1. Dataset No Date OutgoingCall Answer No Answer Call Duration Kandidat Paket Gold Paket Silver Member
1. 04.01.2021 996 202 794 934 17 4 5 9 2. 05.01.2021 341 87 254 751 12 5 3 8 3. 06.01.2021 482 80 402 555 21 4 3 7 4. 07.01.2021 498 118 380 915 18 4 4 8 5. 08.01.2021 489 85 404 221 21 4 7 11 6. 11.01.2021 449 96 353 707 7 4 4 8 … …… …… …… …… …… …… …… …… …… … …… …… …… …… …… …… …… …… …… 510 19.12.2022 549 167 382 762 5 2 1 3 511 20.12.2022 528 120 408 888 4 1 1 2 2. Import Data Setelah  dilakukan cleansing, kemudian dataset  diimpor  ke  dalam Repository atau database aplikasi  RapidMiner,  pada  tahap  ini penulis  melakukan  seleksi  data  mana  saja  yang akan  dimasukan  kedalam Repository aplikasi RapidMiner Studio.
Gambar 2. Import Data
3. Menentukan Tipe Data
Setelah  dataset  di import ,  Kemudian  setiap atribut  ditentukan  tipe  variabel  nya,  atribut “ Date ” menggunakan tipe data date karena data berisi  merupakan  penanggalan  dengan role data id karena  atribut  tersebut  tidak  bisa  dihitung, atribut “ OutgoingCall ”, “Answer” , “No Answer” ,  “Kandidat”,  “ Call  Duration ”,  “Paket Gold ”, dan “Paket Silver ” menggunakan tipe data integer karena  berisi  data numeric yang  bisa dihitung,  dan  atribut  “Member”  menggunakan tipe data integer dan menjadi label karena atribut tersebut akan menjadi label keluaran prediksi.
Tabel 2. Tipe Data No Atribut Role Data Tipe Data 1 Date id Date 2 Outgoing Call - Integer 3 Answer - Integer 4 No Answer - Integer 5 Call Duration - Integer
6 Kandidat - Integer 7 Paket Gold - Integer 8 Paket Silver - Integer 9 Member Label Integer

## 3.3. Modelling
Pada  tahap  ini  dataset  tidak  dibagi  menjadi data training dan data uji, namun pengujian akan menggunakan  operator Cross  Validation dalam tahap  pemodelan,  karena  karena  operator  ini dapat  digunakan  untuk  mengevaluasi  kinerja model  atau  algoritma  dimana  data  dipisahkan menjadi dua sub data, yaitu proses pembelajaran data dan validasi/evaluasi data.
Gambar 3. Cross Validation
Didalam  Proses Cross  Validation ,  pada kolom  testing  digunakan  algoritma Linear Regression ,  dan  pada  kolom training digunakan operator Apply  Model untuk  menerapkan  model yang  sebelumnya  dilatih  dengan  menggunakan data pelatihan pada data yang tidak berlabel (data uji),  tujuannya  adalah  untuk  mendapatkan prediksi pada data yang tidak berlabel (data  uji) yang  tidak  berlabel.  Kemudian  operator Apply Model dikoneksikan  ke  operator Performance
untuk  mengevaluasi  performa  model  secara otomatis  memberikan  daftar  nilai  kriteria performa berdasarkan tugas yang diberikan.
Gambar 4. Implementasi Algoritma Linear Regression

## 3.4. Evaluasi (Evaluation)
Dari banyaknya jumlah variabel bebas yang ada pada dataset, maka digunakan rumus regresi linier  berganda  atau Multiple  Linear  Regression berikut adalah rumus yang digunakan:
𝑌 = 𝑎 + 𝑏1 𝑋1 + 𝑏2 𝑋2 … . 𝑏𝑛 𝑋𝑛 (1)
Y = variabel dependent (terikat) X = variabel independet (bebas) a = kontanta ( intercept ) b = koefisien
untuk  mengetahui  nilai  dari  a  dan  b, digunakan  aplikasi RapidMiner ,  berdasarkan hasil  pengolahan  didapatkan  hasil  sebagai berikut:
Tabel 3. Nilai a dan b Coefficients Intercept 0,009 X1 Outgoing Call 0,000 X2 Answer - 0,000 X3 Call Duration - 0,000 X4 Paket Gold 1,007 X5 Paket Silver 0,998 Setelah  semua  nilai  berhasil  diketahui kemudian  dilakukan  pengujian  menggunakan aplikasi RapidMiner, didapatkanlah hasil sebagai berikut:
Gambar 5. Hasil Prediksi
Hasil  keluaran  prediksi  menunjukkan prediksi  yang  dikeluarkan  sangat  mendekati dengan data yang sebenarnya atau bisa bisa juga dikatakan hasil prediksi yang akurat.
Sebagai perbandingan hasil prediksi, penulis juga sertakan hitung manual berdasarkan rumus regresi nlinier berganda sebagai berikut:
1. 𝑌 = 0,009 + (568 x 0,000) +
(128 x  − 0,000) + (871 x  −
0,000) + (0 x 1,009) + (3 x 0,999)
Y = 2,973
2. 𝑌 = 0,009 + (399 x 0,000) + (74 x  −
0,000) + (421 x  − 0,000) +
(0 x 1,009) + (0 x 0,999)
Y = -0,004
3. 𝑌 = 0,009 + (632 x 0,000) +
(109 x  − 0,000) + (631 x  −
0,000) + (0 x 1,009) + (1 x 0,999)
Y = 0,990
4. 𝑌 = 0,009 + (259 x 0,000) + (41 x  − 0,000) + (188 x  − 0,000) +
(0 x 1,009) + (1 x 0,999)
Y = 1.002
5. 𝑌 = 0,009 + (731 x 0,000) +
(140 x  − 0,000) + (155 x  −
0,000) + (1 x 1,009) + (2 x 0,999)
Y = 2.998
6. 𝑌 = 0,009 + (401 x 0,000) + (71 x  − 0,000) + (363 x  − 0,000) +
(0 x 1,009) + (0 x 0,999)

## Y = -0,002
7. 𝑌 = 0,009 + (215 x 0,000) + (40 x  − 0,000) + (215 x  − 0,000) +
(1 x 1,009) + (0 x 0,999)
Y = 1.009
8. 𝑌 = 0,009 + (342 x 0,000) + (52 x  − 0,000) + (472 x  − 0,000) +
(0 x 1,009) + (2 x 0,999)
Y = 1,995
9. 𝑌 = 0,009 + (350 x 0,000) + (54 x  − 0,000) + (492 x  − 0,000) +
(1 x 1,009) + (0 x 0,999)
Y = 1,006
10. 𝑌 = 0,009 + (423 x 0,000) + (85 x  − 0,000) + (663 x  − 0,000) +
(0 x 1,009) + (3 x 0,999)
Y = 2,984
11. 𝑌 = 0,009 + (419 x 0,000) + (64 x  −
0,000) + (517 x  − 0,000) +
(1 x 1,009) + (1 x 0,999)
Y = 2,003
12. 𝑌 = 0,009 + (558 x 0,000) + (79 x  − 0,000) + (574 x  − 0,000) +
(1 x 1,009) + (3 x 0,999)
Y = 3,999
13. 𝑌 = 0,009 + (351 x 0,000) + (95 x  − 0,000) + (711 x  − 0,000) +
(3 x 1,009) + (0 x 0,999)
Y = 3,003
14. 𝑌 = 0,009 + (353 x 0,000) + (77 x  − 0,000) + (668 x  − 0,000) +
(0 x 1,009) + (0 x 0,999)
Y = -0,011
15. 𝑌 = 0,009 + (11 x 0,000) + (3 x  − 0,000) + (27 x  − 0,000) +
(0 x 1,009) + (1 x 0,999)
Y = 1,006
16. 𝑌 = 0,009 + (897 x 0,000) +
(209 x  − 0,000) + (572 x  −
0,000) + (0 x 1,009) + (0 x 0,999)
Y = -0,025
17. 𝑌 = 0,009 + (642 x 0,000) +
(141 x  − 0,000) + (276 x  −
0,000) + (0 x 1,009) + (1 x 0,999)
Y = 0,987
Tabel 4. Perbandingan Hasil Prediksi No Prediksi RapidMiner Prediksi Dengan Rumus 1 2,971 2,973 2 -0,004 -0,004 3 0,988 0,990 4 1,003 1,002 5 2,998 2,998
6 -0,002 -0,002 7 1,011 1,009 8 1,995 1,995 9 1,006 1,006 10 2,982 2,984 11 2,003 2,003 12 3,998 3,999 13 3,003 3,003 14 -0,012 -0,011 15 1,008 1,006 16 -0,028 -0,025 17 0,986 0,987
Prediksi  yang  dihasilkan  oleh  aplikasi RapidMiner  dengan  hasil  dari  perhitungan dengan  rumus  menunjukkan  hasil  prediksi  yang mirip.
Setelah mendapatkan hasil prediksi, kemudian mencari nilai RMSE untuk mengetahui berapakah  nilai error dari  pemodelan  yang diterapkan
Rumus yang digunakan untuk mencari nilai RMSE adalah:
𝑅𝑀𝑆𝐸 = √∑ (𝑦 𝑖 − 𝑦̂ 𝑖 ) 2 𝑛 (2)
Σ = Summation (jumlah keseluruhan nilai) yi = nilai data aktual y^i = nilai prediksi n = banyaknya data
Berdasarkan  hasil  pengujian  menggunakan operator performance ( regression ) pada RapidMiner didapatkan hasil sebagai berikut:

## Gambar 6. Nilai RMSE
Berdasarkan  hasil  dari  nilai root  mean squared  error (RMSE)  yang  dikeluarkan menunjukkan  performa  yang  dihasilkan  cukup bagus  karena  nilai  yang  dikeluarkan  hampir
mendekati  angka  0,  hal  tersebut  menunjukkan bahwa  nilai error dari  prediksi  yang  dihasilkan cukup  kecil  yaitu  0,098  dan  hal  tersebut  juga menunjukkan  bahwa  model  yang  digunakan untuk  melakukan  prediksi  memiliki  performa yang bagus.

## 3.5. Penyebaran (Deployment)
Kemudian  hasil  keluaran  prediksi  di visualisasikan  kedalam Diagram  Bar  Column sebagai berikut:
Gambar 7. Diagram Bar Coloum
Berdasarkan  pola  yang  dihasilkan  dengan Diagram Bar  Column menunjukkan  hasil prediksi  yang  akurat.  Hal  tersebut  dapat  terlihat dari kemiripan antara pola hasil prediksi dengan pola dari data aktual.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian,  diketahui bahwa  dari  7  variabel  bebas  yang  ada  pada dataset hanya ada 5 variabel yang mempengaruhi hasil prediksi, variabel tersebut adalah Outgoing Call , Answer , Call  Duration ,  Paket Gold dan Paket Silver . Sedangkan variabel No Answer dan Kandidat tidak memberikan pengaruh. Performa yang dihasilkan  dengan  model  algoritma Linear Regression menunjukan  performa  yang  bagus dan hasil prediksi yang akurat dengan nilai Root Mean  Squared  Error (RMSE)  sebesar  0,098. Malalui  penelitian  ini  prediksi  member  baru  di masa mendatang dapat dilakukan dengan mudah dan cepat.

## 5. REFERENSI
[1] yohana T. Utami, D. A. Shofiana, and Y. Heningtyas,  “Penerapan  Algoritma  C4.5
Untuk Prediksi Churn Rate Pengguna Jasa Telekomunikasi,” J.  Komputasi ,  vol.  8,
no. 2, pp. 69–76, 2020, doi: 10.23960/komputasi.v8i2.2647.
[2] N. K. Afkarina, A. W. Widodo, and M. T. Furqon,  “Implementasi  Regresi  Linier Berganda Untuk Prediksi Jumlah Peminat Mata  Kuliah  Pilihan,” J.  Pengemb.
Teknol. Inf. Dan Ilmu Komun. , vol. 3, no. 11, pp. 10462–10467, 2019.
[3] M.  A.  Hasanah,  S.  Soim,  and  A.  S. Handayani,  “Implementasi  CRISP-DM Model  Menggunakan  Metode  Decision Tree  dengan  Algoritma  CART  untuk Prediksi Curah Hujan Berpotensi Banjir,”
J.  Appl.  Informatics  Comput. , vol. 5,  no.
2, pp. 103–108, 2021, doi: 10.30871/jaic.v5i2.3200.
[4] N. R. Lase and F. Riandari, “Perancangan Aplikasi Prediksi Jumlah Pendaftar Siswa Baru  Dengan  Metode  Regresi  Linier (Studi  Kasus:  SMA  RK  Deli  Murni Bandar  Baru),” J.  Nas.  Komputasi  dan Teknol.  Inf. ,  vol.  3,  no.  3,  pp.  330–334, 2020, doi: 10.32672/jnkti.v3i3.2520.
[5] J.  Adhiva,  Mustakim,  S.  A.  Putri,  and S. G.  Setyorini,  “Prediksi  Hasil  Produksi Kelapa  Sawit  Menggunakan  Model Regresi Pada PT . Perkebunan Nusantara V,” Semin.  Nas.  Teknol.  Informasi, Komun. dan Ind. , pp. 155–162, 2020.
[6] A. D. Alfarizi and A. Andri, “Pemanfaatan  Data  Mining  Dalam Memprediksi  Produksi  Pada  PT  Pupuk Sriwidjaja Palembang Menggunakan Algoritma  Regresi  Liniear  Berganda,” J. Nas. Ilmu Komput. , vol. 2, no. 1, pp. 51– 63, 2021, doi: 10.47747/jurnalnik.v2i1.522. [7] A. Amrin, “Data Mining Dengan Regresi
Linier Berganda Untuk Peramalan Tingkat Inflasi,” J. Techno Nusa Mandiri , vol. XIII, no. 1, pp. 74–79, 2016, [Online].
Available:
http://ejournal.nusamandiri.ac.id/ejurnal/i ndex.php/techno/article/view/268
[8] F.  H.  Hamdanah  and  D.  Fitrianah, “Analisis  Performansi  Algoritma  Linear Regression  dengan  Generalized  Linear Model  untuk  Prediksi  Penjualan  pada Usaha  Mikra,  Kecil,  dan  Menengah,” J. Nas. Pendidik. Tek. Inform. , vol. 10, no. 1, p. 23, 2021, doi: 10.23887/janapati.v10i1.31035. [9] E.  P.  Ariesanto  Akhmad,  “Data  Mining Menggunakan  Regresi  Linear  untuk Prediksi Harga Saham Perusahaan
Pelayaran,” J.  Apl.  Pelayaran  dan Kepelabuhanan ,  vol.  10,  no.  2,  p.  120, 2020, doi: 10.30649/japk.v10i2.83.
[10] M.  Zunaidi,  A.  H.  Nasyuha,  and  S.  M. Sinaga,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk
Memprediksi Pertumbuhan Jumlah Penderita Human Immunodeficiency
Virus  (HIV)  Menggunakan  Metode Multiple  Linier  Regression  (Studi  Kasus Dinas  Kesehatan  Provinsi  Sumatera Utara),” J-SISKO  TECH  (Jurnal  Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD) , vol. 3,
no. 1, p. 137, 2020, doi:
10.53513/jsk.v3i1.205.
[11] R.  A.  Samosir,  M.  F.  Rozy,  and  A.  P. Windarto, “Penerapan Algoritma Regresi Linier  Berganda  dalam  Mengestimasi Jumlah  Perceraian  di  Pengadilan  Agama Simalungun,” TIN Terap. Inform. Nusant. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  16–20,  2021, [Online]. Available:
https://ejurnal.seminar-
id.com/index.php/tin
[12] N.  Nazeriandy,  Y.  Syahra,  and  M. Syaifudin,  “Penerapan  Data  Mining Untuk  Memprediksi  Penggunaan  Daya Listrik  Pada  PT.PLN  (Persero)  Rayon Medan  Selatan  Dengan  Menggunakan Metode  Regresi  Linier  Berganda,” J. SAINTIKOM (Jurnal Sains Manaj. Inform. dan Komputer) , vol. 20, no. 1, p. 20, 2021, doi: 10.53513/jis.v20i1.2431.
[13] A. Bode, “Perbandingan Metode Prediksi Support  Vector  Machine  Dan  Linear Regression Menggunakan Backward Elimination  Pada  Produksi  Minyak
Kelapa,” Simtek    J.  Sist.  Inf.  dan  Tek. Komput. , vol. 4, no. 2, pp. 104–107, 2019, doi: 10.51876/simtek.v4i2.57.
[14] Tahyani, A. S. Sunge, and M. Wangsadanureja, “Penerapan Data
Mining  Untuk  Mempermudah  Produksi Diapers Dengan Menggunakan Algoritma Regresi  Linier,” Pros.  SAINTEK  Sains dan  Teknol. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  176–179, 2022.
[15] M.  Fahlepi  and  A.  Widjaja,  “Penerapan Metode  Multiple  Linear  Regression Untuk Prediksi Harga Sewa Kamar Kost,”
J. Strateg. , vol. 1, no. November, pp. 615– 629, 2019.
[16] Y. Supriyanto, M. Ilhamsyah, and U. Enri, “Prediksi  Harga  Minyak  Kelapa  Sawit Menggunakan  Linear  Regression  Dan Random  Forest,” J.  Ilm.  Wahana Pendidik. https//jurnal.unibrah.ac.id/index.php/JIW P , vol. 7, no. 1, 2021, doi: 10.5281/zenodo.6559603.
[17] Amiruddin and R. Ishak, “Prediksi Jumlah
Mahasiswa  Registrasi  Per  Semester Menggunakan Linier Regresi Pada
Universitas Ichsan Gorontalo,” Ilk. J. Ilm. , vol.  10,  no.  2,  pp.  136–143,  2018,  doi:
10.33096/ilkom.v10i2.274.136-143.
[18] S.  Widaningsih,  “Perbandingan  Metode Data  Mining  Untuk  Prediksi  Nilai  Dan Waktu  Kelulusan  Mahasiswa  Prodi Teknik  Informatika  Dengan  Algoritma
C4,5,  Naïve  Bayes,  Knn  Dan  Svm,” J.
Tekno Insentif , vol. 13, no. 1, pp. 16–25, 2019, doi: 10.36787/jti.v13i1.78.
[19] F.  Rolansa,  Y.  Yunita,  and  S.  Suheri, “Sistem  prediksi  dan  evaluasi  prestasi akademik  mahasiswa  di  Program  Studi
Teknik  Informatika  menggunakan  data mining,” J.  Pendidik.  Inform.  dan  Sains , vol.  9,  no.  1,  p.  75,  2020,  doi: 10.31571/saintek.v9i1.1696.
[20] R. Maulana and D. Kumalasari, “Analisis Dan Perbandingan Algoritma Data
Mining  Dalam  Prediksi  Harga  Saham
Ggrm,” J.  Inform.  Kaputama , vol. 3,  no. 1,  pp.  22–28,  2019,  [Online].  Available: https://finance.yahoo.com/quote/GGRM.
J