## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1395 − 1400 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2564

## Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Perkiraan Hujan dengan Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor
Nursobah * , Siti Lailiyah, Bartolomius Harpad, Muhammad Fahmi
STMIK Widya Cipta Dharma, Samarinda, Indonesia Email: 1,* nursobah@wicida.ac.id, 2 sitilailiyah@wicida.ac.id, 3 harpad@wicida.ac.id, 4 fahmi@wicida.ac.id Email Penulis Korespondensi: nursobah@wicida.ac.id Submitted: 21/11/2022 ; Accepted: 24/12/2022 ; Published : 30/12/2022
Abstrak− Hujan merupakan sebuah kondisi dimana jatuhnya tetesan air dari awan ke bumi. Didalam kehidupan kehadiran hujan sangatlah dinantikan, hujan dapat membantu bagi masyarakat yang memiliki profesi sebagai petani. Hujan yang terjadi dalam skala yang besar akan benar – benar memberikan kendala bagi masyarkat, selain terhambatnya kegiatan ataupun aktivitas terkhususnya yang dilakukan pada outdoor hujan juga dapat menimbulkan musibah bagi masyarakat berupa banjir. Memperkirakan hujan bagi masyarakat sangatlah penting, dengan mengetahui apakah terjadi hujan atau tidak dapat memberikan kemudahan bagi masyarakat untuk  melakukan  antisipasi  terhadap  kemungkinan  –  kemungkikan  yang  terjadi  dikarenakan  hujan.  Namun  dalam  proses penyampaian  perkiraan  sering  terjadi  tidak  meratanya  informasi  dan  juga  terlambatnya  untuk  penyampaian  informasi  kepada masyarakat terkait dengan terjadinya hujan atau tidak Masyarkat seharusnya mampu secara mandiri untuk memperkirakan keadaan terjadinya hujan atau tidak. Proses pengolahan data seharusnya dilakukan dengan baik dan benar. Data mining merupakan sebuah cara yang dapat dilakukan untuk membantu dalam proses pengolahan data. Pada penelitian ini akan dilakukan proses penyelesaian dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN). Hasil yang didapatkan bahwasannya keputusan data testing yaitu TIDAK.  Dengan  kata  lain  bahwasannya  data  mining  dan  algoritma  K-Nearest  Neighbor  dapat  membantuk  untuk  proses penyelesaian masalah.
Kata Kunci: Data Mining; Perkiraan; Hujan; Prediksi; K-Nearest Neighbor
Abstract− Rain is a condition where water droplets fall from clouds to the earth. In life, the presence of rain is highly anticipated, rain  can  help  people  who  have  a  profession  as  farmers.  Rain  that  occurs  on  a  large  scale  will  really  provide  obstacles  for  the community, in addition to hampering activities or activities especially those carried out on outdoor rain can also cause disaster for the community in the form of flooding. Estimating rain for the community is very important, knowing whether it will rain or not can make it easier for the community to anticipate the possibilities that may occur due to rain. However, in the process of delivering forecasts, there is often an uneven distribution of information and delays in conveying information to the public regarding whether or not rain will occur. The community should be able to independently predict whether or not rain will occur. Data processing should be done properly and correctly. Data mining is a way that can be done to assist in data processing. In this study, the settlement process will be carried out using the K-Nearest Neighbor (K-NN) algorithm. The results obtained show that the data testing decision is NO. In other words, data mining and the K-Nearest Neighbor algorithm can help the problem solving process.
Keywords : Data Mining; Estimation; Rain; Predictions; K-Nearest Neighbor

## 1. PENDAHULUAN
Hujan merupakan sebuah kondisi dimana jatuhnya tetesan air dari awan ke bumi. Hujan yang terjadi didasari dengan kondisi terjadinya kondensasi uap air pada atmosfer berubah menjadi butiran – butrian air yang terkumpul menjadi awan. Butiran – butiran air yang sudah melebih kapasitas serta terjadinya penambahan terhadap pendinginan udara dan penambahan uap air menjadikan butiran – butiran air tersebut terpecah dan jatuh kedaratan[1], [2].
Didalam  kehidupan  kehadiran  hujan  sangatlah  dinantikan,  hujan  dapat  membantu  bagi  masyarakat  yang memiliki  profesi  sebagai  petani.  Dengan  hujan  dapat  membantu  dalam  proses  penyiraman  tanaman  hingga  tidak terjadi  kekeringan  air  serta  menyebabkan  tanaman  mati.  Selain  itu  juga  hujan  bisa  menjadi  sebuah  hambatan  bagi kehidupan  masyarakat,  hal  tersebut  dikarenakan  jika  terjadinya  hujan  maka  akan  terbatasnya  kegiatan  ataupun aktivitas yang dilakukan oleh masyarakat[3], [4].
Hujan yang terjadi dalam skala yang besar akan benar  – benar memberikan kendala bagi masyarkat, selain terhambatnya kegiatan ataupun aktivitas terkhususnya yang dilakukan pada outdoor hujan juga dapat menimbulkan musibah bagi masyarakat berupa banjir. Maka dari itu, sudah sepantasnya bagi masyarkat untuk dapat mengetahui kondisi – kondisi untuk dapat memperkirakan kapan terjadinya hujan atau tidak[5], [6].
Memperkirakan hujan bagi masyarakat sangatlah penting, dengan mengetahui apakah terjadi hujan atau tidak dapat memberikan kemudahan bagi masyarakat untuk melakukan antisipasi terhadap kemungkinan  – kemungkikan yang terjadi dikarenakan hujan. Tetapi dalam proses yang dilakukan dalam melakukan perkiraan hujan masih didapati kendala tersendiri.
Pada umumnya proses perkiraan hujan disampaikan oleh BMKG, BMKG sebagai lembaga yang melakukan proses  pengolahan  data  pada  cuaca  dan  iklim.  Namun  dalam  proses  penyampaian  perkiraan  sering  terjadi  tidak meratanya  informasi  dan  juga  terlambatnya  untuk  penyampaian  informasi  kepada  masyarakat  terkait  dengan terjadinya hujan atau tidak[7], [8].
Masyarkat  seharusnya  mampu  secara  mandiri  untuk  memperkirakan  keadaan  terjadinya  hujan  atau  tidak. Dimana untuk melakukan perkiraan dapat menggunakan data – data terdahulu yang telah dikumpulkan pada BMKG.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1395 − 1400 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2564
Dengan berdasarkan data terkait terjadinya hujan seharusnya masyarkat dapat untuk memperkirakan terjadinya hujan dengan melakukan proses pengolahan data.
Proses pengolahan data seharusnya dilakukan dengan baik dan benar, kesalahan dalam proses pengolahan data akan  mengakibatkan  hasil  dari  pemroses  tidaklah  valid.  Maka  dari  itu  perlu  kiranya  dilakukan  proses  pengolahan berdasarkan dengan ketentuan ataupun aturan – aturan yang dapat dipergunakan untuk melakukan proses pengolahan data hingga mendapatkan hasil yang valid[9], [10].
Data mining merupakan sebuah cara yang dapat dilakukan untuk membantu dalam proses pengolahan data. Data  mining  merupakan  proses  pengolahan  terhadap  data  yang  telah  tersimpan  pada  kumpulan  data  ataupun  bisa disebut dengan data warehouse. Proses pengolahan data berdasarkan dengan data mining dapat dimanfaatkan pada berbagai macam bidan keilmuan, hal tersebut dikarenakan hasil yang diperoleh pada data mining berdasarkan dengan model hasil seperti apa[11]–[13].
Tetapi pada data mining sendiri proses pengolahan data yang dilakukan tidak dapat berdiri sendiri, pada data mining proses pengolahan data yang dilakukan dengan menggunakan metode - metode ataupun algortima yang terbagi dalam beberbagai macam teknik penyelesaian pada data mining.  Berbagai contoh metode ataupun algortima yang dapat dipergunakan untuk menyelesaikan permasalahan pada data mining seperti FP-Growth, Apriori, Naïve Bayes, SVM, Regresi Linear, K-Means, K-Medoids dan juga beberapa metode lainnya[14]–[19].
Pada penelitian ini akan dilakukan proses penyelesaian dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN).  K-Nearest  Neighbor  (K-NN)  merupakan  bagian  dari  teknik  klasifikasi  data  mining.  Proses  penyelesaian dengan menggunakan K-Nearest Neighbor (K-NN) berdasarkan dengan perhitungan jarak terdekat antar tiap objek (euclidean distance). Proses perhitungan berdasarkan dengan jarak dari objek yang baru kemudian menghitung setiap jarak  pada  objek  yang  lama.  Kemudian,  dalam  proses  K-Nearest  Neighbor  (K-NN)  setelah  dilakukan  proses perhitungan  jarak  antar  tiap  objek  selanjutnya  memilih  nilai  K.  Penentuan  nilai  K  nantinya  sebagai  dasar  proses pengambilan keputusan[20]–[22].
Beberapa  penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  Sri  Widaningsih  dan  Sonia  Yusuf  pada  tahun  2022 didapatkan  hasil  penelitian  bahwa  data  mining  dapat  dipergunakan  untuk  memprediksi  siswa  berprestasi,  proses prediksi berdasarkan dengan perhitungan jarak terdekat antar setiap objek[23]. Penelitian lainnya yang dilakukan oleh Silvilestari  pada  tahun  2021  dengan  hasil  penelitian  bahwa  penerapan  algoritma  k-nearest  neighbor  dapat mempermudah untuk melihat pola data dari kumpulan  – kumpulan data dan hasil dari pengujian memiliki akurasi yang baik[24].
Penelitian lainnya yang dilakukan oleh Aluisius Dwiki Adhi Putra dan Safitri Juanita pada tahun 2021 dengan hasil penelitian didapatkan modelling dari proses pengujian algoritma didapatkan tingkat akurasi sebesar 91,91%[25]. Ditahun yang sama juga dilakukan penelitian oleh  Nanda Satria Halim Pratama, dkk dengan hasil penelitian yaitu penerapan dengan data mining dan algoritma k-nearest neighbor dimana tingkat akurasi hasil pengujian didapatkan sebesar 71%[26].
Berdasarkan  dengan  hal  tersebut  maka  pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  sebuah  penelitian  terkait  dengan prediksi  untuk  perkiraan  hujan.  Melakukan  prediksi  merupakan  sebuah  hal  penting  terkhususnya  bagi  kehidupan masyarakat,  hal  tersebut  dapat  membantu  masyrakat  untuk  mempersiapkan  segala  sesuatunya.  Hujan  bisa  saja dibutuhkan  oleh  masyarakat  tetapi  bisa  jadi  sebagai  pembatas  kegiatan  masyarakat,  terkhususnya  bagi  yang melakukan kegiatan di luar ruangan. Maka dari itu, masyarakat seharusnya dapat untuk memperkiraan secara mandiri terhadap akan terjadi hujan atau tidak. Proses dapat dilakukan dengan menggunakan data cuaca sebelumnya. Proses penyelesaian dapat diselesaikan dengan menggunakan data mining dan memanfaatkan proses dari algoritma k-nearest neighbor.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Kerja Penelitian
Kerangka kerja penelitian merupakan sebuah kerangka dari tahapan proses yang dilakukan pada penelitian, dimana tahapan tersebut dari proses identifikasi hingga proses dokumentasi.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1395 − 1400 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2564
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian

## 2.2 Data Mining
Data mining merupakan sebuah proses penggalian data. Penggalian data yang dilakukan dengan menggunakan data mining bertujuan untuk menemukan informasi baru yang tersimpan pada kumpulan data. Informasi yang dimaskud bisa berupa sebuah pola, prediksi, estimasi ataupun pengelompokan. Pada data mining proses penggalian data yang dilakukan  juga  berdasarkan  dengan  metode  ataupun  algoritma  –  algoritma  tertentu.  Berdasarkan  hal  tersebut  data mining banyak digunakan untuk membantu proses penyelesaian masalah pada banyak rumpun ilmu yang berkaitan dengan penggolahan data [27], [28].

## 2.3 Algoritma K-Nearest Neighbor
Algoritma K-Nearest Neighbor merupakan algoritma pada data mining yang termasuk dalam klasifikasi data mining. Proses pada algoritma K-Nearest Neighbor dimulai dengan penentuan nilai K terlebih dahulu. Setelah penentuan nilai K maka selanjutnya proses yang dilakukan menghitungan kedekatan nilai antar objek. Pada K-Nearest Neighbor objek yang  terpilih  untuk  memenuhi  nilai  K  dihitungang  berdasarkan  dengan  euclidean  distance.  Euclidean  distance merupakan proses perhitungan jarak terdekat antara objek baru dengan objek lama yang tersimpan pada data. Adapun rumus yang digunakan untuk menyelesaikan algortima K-Nearest Neighbor yaitu[20]–[22]:
Dq = √(𝑎 1 − 𝑏 1 ) 2 + (𝑎 2 − 𝑏 2 ) 2 + (𝑎 𝑛 − 𝑏 𝑛 ) 2 (1)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Masalah
Analisa masalah merupakan proses penjabaran terhadap permasalahan yang dihadapi pada penelitian. Pada penelitian permasalahan yang dihadapi terkait dengan proses prediksi perkiraan hujan. Didalam kehidupan hujan kadang kala kondisi yang dinantikan oleh masyarakat, tetapi hujan bisa juga sebagai kondisi untuk menimbulkan kendala terhadap aktivitas  masyarakat.  Proses  perkiraan  hujan  pada  umumnya  dilakukan  oleh  badan  terkait  seperti  BMKG,  namun kadang kala informasi yang berikan terlambat untuk diterima oleh masyrakat. Maka dari itu masyarakat diharapkan mampu secara mandiri untuk dapat memperkirakan terjadinya hujan atau tidak. Proses yang dapat dilakukan dengan melakukan  pengolahan  data  berdasarkan  dengan  data  terjadinya  hujan  dimasa  lampau,  data  tersebut  dilakukan pengolahan  hinggat  didapatkan  informasi  baru  yang  dapat  dipergunakan  ataupun  proses  ini  disebut  dengan  data mining. Pada data mining proses penyelesaian juga membutuhkan peran dari pada algortima ataupun metode, pada penelitian ini algoritma

## 3.1.1 Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor
Dalam proses penyelesaian agloritma K-Nearest Neighbor tahapan pertama yang dilakukan yaitu menentukan data yang akan digunakan sebagai dataset. Dataset ini nantinya akan dilakukan proses pengolahan data hingga didapatkan informasi baru. Sampel dataset dapat dilihat tabel berikut:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1395 − 1400 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2564
Tabel 1. Sampel Dataset
No  Kondisi  Suhu  Kelembapan Udara  Kecepatan Angin Hasil 1 A1 23 65 8,5 Hujan 2 A2 27 70 9,0 Tidak 3 A3 28 80 8,8 Tidak 4 A4 24 70 10,2 Hujan 5 A5 25 75 6,3 Tidak 6 A6 26 83 4,6 Tidak 7 A7 23 68 8,6 Hujan
Setelah  diketahui  sampe  dataset  seperti  tabel  1,  selanjutnya  yaitu  mengetahui  data  testing.  Data  testing merupakan  data  yang  akan  dilakukan  pengujian  serta  pengambilan  keputusan.  Pada  data  testing  nantinya  akan diketahui apakah terjadi hujan atau tidak. Adapun data testing dapat dilihat beriktu:

## Tabel 2. Data Testing
No  Kondisi  Suhu  Kelembapan Udara  Kecepatan Angin  Hasil 1 A1 25 77 5,8 ???
Dari  tabel  diatas  dapat  dilihat  bahwasannya  data  baru  sebagai  data  testing  yang  akan  dilakukan  proses perhitungan dengan menggunkan algoritma K-Nearest Neighbor. Adapun proses perhitungan dapat dilihat berikut ini:
Dq = √(𝑎 1 − 𝑏 1 ) 2 + (𝑎 2 − 𝑏 2 ) 2 + (𝑎 𝑛 − 𝑏 𝑛 ) 2
D1 = √(25 − 23) 2 + (77 − 65) 2 + (5,8 − 8,5) 2
= √(2) 2 +   (12) 2 +   (−2,7) 2
= √4 + 144 + 7,29 = √155,29 = 12,46
D2 = √(25 − 27) 2 + (77 − 70) 2 + (5,8 − 9,0) 2
= √(−2) 2 +   (7) 2 +   (−3,2) 2
= √4 + 49 + 10,24 = √63,24 = 7,95
D3 = √(25 − 28) 2 + (77 − 80) 2 + (5,8 − 8,8) 2
= √(−3) 2 +   (−3) 2 +   (−3) 2
= √9 + 9 + 9 = √27 = 5,20
D4 = √(25 − 24) 2 + (77 − 70) 2 + (5,8 − 10,2) 2
= √(1) 2 +   (7) 2 +   (−4,4) 2
= √1 + 49 + 19,36 = √69,36 = 8,33
D5 = √(25 − 25) 2 + (77 − 75) 2 + (5,8 − 6,3) 2
= √(0) 2 +   (2) 2 +   (−0,5) 2
= √0 + 4 + 0,25 = √4,25 = 2,06
D6 = √(25 − 26) 2 + (77 − 83) 2 + (5,8 − 4,6) 2
= √(−1) 2 +   (−6) 2 +   (1,2) 2 = √1 + 36 + 1,44 = √38,44 = 9,64
D7 = √(25 − 23) 2 + (77 − 68) 2 + (5,8 − 8,6) 2
= √(2) 2 +   (9) 2 +   (−2,8) 2
= √4 + 81 + 7,84 = √92,84 = 9,64
Setelah proses perhitungan jarak dari data testing dengan dataset, selanjutnya yaitu proses penyusunan data. Proses  penyusunan  data  untuk  melakukan  proses  perangkingan  data  dari  jarak  terdekat  hingga  jarak  yang  terjauh. Adapun hasil tersebut dapat dilihat pada tabel berikut:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1395 − 1400 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2564
Tabel 3. Hasil Perangkingan Data
No  Objek  Hasil Jarak  Ranking 1 D5 2,06 1 2 D3 5,20 2 3 D6 6,20 3 4 D2 7,95 4 5 D4 8,33 5 6 D7 9,64 6 7 D1 12,46 7
Setelah dilakukan proses pengurutan data, tahapun selanjutnya yang dilakukan yaitu menentukan nilai K. Pada penelitian  ini  nilai  K  yang  diambil  yaitu  3  (K=3)  kemudian  melakukan  proses  perangkingan  kembali  berdasarkan dengan data yang memiliki jarak terdekat. Data nilai K=3 dapat dilihat berikut:
Tabel 4. Data Nilai K=3 No  Objek  Hasil Jarak  Ranking  Hasil 1 D5 2,06 1 Tidak 2 D3 5,20 2 Tidak 3 D6 6,20 3 Tidak
Setelah proses perangkingan terhadap nilai K, maka proses selanjutnya yaitu pengambilan keputusan. Dari data nilai  K  dapat  dilihat  bahwasannya  hasil  yang  didapatkan  adalah  TIDAK  untuk  keseluruhan.  Maka  dari  itu  dapat diambil keputusan bahwasannya dengan menggunakan data testing didapatkan hasil yaitu TIDAK
Setelah didapatkan data nilai K seperti tabel diatas, selanjutnya proses penentuan kelas berdasarkan dengan hasil pada  nilai K. Pada data tersebut dapat dilihat  bahwasannya untuk hasil terbanyak yaitu “YA”  dengan 3 kali muncul. Maka dari itu hasil dari proses klasifikasi yaitu “YA”. Proses pengambilan keputusan berdasarkan dengan jumlah  nilai  kelas  yang  muncul  dibandingan  dengan  nilai  lainnya.  Maka  hasil  dari  proses  algoritma  K-Nearest Neighbor yaitu
Tabel 5. Hasil Proses Algoritma K-NN No  Kondisi  Suhu  Kelembapan Udara  Kecepatan Angin  Hasil 1 A1 25 77 5,8 Tidak

## 4. KESIMPULAN
Setelah dilakukan proses penelitian, tahapan akhir yang dilakukan yaitu penarikan kesimpulan. Berdasarkan dengan proses  yang  telah  dilakukan  maka  dapat  ditarik  sebuah  kesimpulan  bahwasannya  dengan  data  mining  masyarakat dapat  dengan  sendiri  untuk  melakukan  pengolahan  data.  Dalam  hal  ini  masyarakat  mamput  secara  mandiri  untuk memperkirakan  terjadinya  hujan  atau  tidak.  Hal  tersebut  dapat  dilihat  dari  hasil  yang  didapatkan  bahwasannya keputusan data testing yaitu TIDAK. Dengan kata lain bahwasannya data mining dan algoritma K-Nearest Neighbor dapat membantuk untuk proses penyelesaian masalah.

## REFERENCES
[1] Syarifaturrahmah,  A.  Uperiati,  and  E.  Suswaini,  “PENERAPAN METODE  K-NEAREST  NEIGHBOR  (KNN)  UNTUK KLASIFIKASI CUACA DI WILAYAH TANJUNGPINANG,” Student Online J. , vol. 2, no. 1, pp. 250–256, 2022.
[2] A. S. Utami, D. P. Rini, and E. Lestari, “Prediksi Cuaca di Kota Palembang Berbasis Supervised Learning Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbour,” JUPITER (Jurnal Penelit. Ilmu … , vol. 13, no. 1, pp. 9–18, 2021, [Online]. Available: https://jurnal.polsri.ac.id/index.php/jupiter/article/view/3243%0Ahttps://jurnal.polsri.ac.id/index.php/jupiter/article/downlo ad/3243/1390.
[3] D. K. Pramudito et al. , “Jurnal Teknologi Pelita Bangsa DATA MINING IMPLEMENTATION ON JAVA NORTH COAST WEATHER FORECAST DATASET,” vol. 13, no. 3, 2022.
[4] M.  Y.  R.  Rangkuti,  M.  V.  Alfansyuri,  and  W.  Gunawan,  “Penerapan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  (Knn)  Dalam Memprediksi Dan Menghitung Tingkat Akurasi Data Cuaca Di Indonesia,” Hexag. J. Tek. dan Sains , vol. 2, no. 2, pp. 11– 16, 2021, doi: 10.36761/hexagon.v2i2.1082.
[5] A.  Marbun  and  D.  Nofriansyah,  “ANALISA  DATA  MINING  UNTUK  MENGESTIMASI  POTENSI  CURAH  HUJAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE REGRESI,” vol. 4, no. 2, 2021.
[6] M. Hudzaifah and A. A. Rismayadi, “Peramalan Arus Lalu Lintas Berdasarkan Waktu Tempuh Dan Cuaca Menggunakan Metode  Time  Series  Decomposition,” J.  Responsif    Ris.  Sains  dan  Inform. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  207–215,  2021,  doi: 10.51977/jti.v3i2.559.
[7] S.  S.  Purwandari,  M.  Bettiza,  and  A.  Uperiati,  “PENERAPAN  ALGORITMA  APRIORI  UNTUK  MENEMUKAN HUBUNGAN  ANTARA  FAKTOR  CUACA  DAN  CURAH  HUJAN  (STUDI  KASUS:  KOTA  TANJUNGPINANG),” Student Online J. , vol. 2, no. 1, pp. 178–183, 2022.
[8] A. Purnamawati, M. N. Winnarto, and M. Mailasari, “Analisis Cart (Classification and Regression Trees) Untuk Prediksi

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1395 − 1400 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2564
Pengguna Sepeda Berdasarkan Cuaca,” J. Teknoinfo , vol. 16, no. 1, p. 14, 2022, doi: 10.33365/jti.v16i1.1478.
[9] S. Khairunnisa and M. I. Jambak, “Pengelompokan Cuaca Kota Palembang Menggunakan Algoritma K- Means Clustering Untuk Mengetahui Pola Karakteristik Cuaca,” vol. 6, pp. 2352–2360, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i4.4810.
[10]  M. Andriyati, S. Ardiansyah, and M. G. L. Putra, “Penerapan Business Intelligence pada Data Cuaca Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG),” SPECTA J. Technol. , vol. 5, no. 1, pp. 13–21, 2021.
[11]  R. R. Andarista and A. Jananto, “Penerapan Data Mining Algoritma C4 . 5 Untuk Klasifikasi Hasil Pengujian Kendaraan Bermotor,” vol. 16, no. 2, pp. 29–43.
[12]  A. Damuri, U. Riyanto, H. Rusdianto, and M. Aminudin, “Implementasi Data Mining dengan Algoritma Naïve Bayes Untuk Klasifikasi  Kelayakan  Penerima  Bantuan  Sembako,” J.  Ris.  Komput. ,  vol.  8,  no.  6,  pp.  219–225,  2021,  doi: 10.30865/jurikom.v8i6.3655.
[13]  S. J. S. Tyas, M. Febianah, F. Solikhah, A. L. Kamil, and W. A. Arifin, “Analisis Perbandingan Algoritma Naive Bayes Dan C.45 Dalam Klasifikasi Data Mining Untuk Memprediksi Kelulusan,” J. Teknol. Inf. Dan Komun. , vol. 8, no. 1, pp. 86–99, 2021.
[14]  Reza Gustrianda and D. I. Mulyana, “Penerapan Data Mining Dalam Pemilihan Produk Unggulan dengan Metode Algoritma K-Means Dan K-Medoids,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 6, no. 1, pp. 27–34, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3294.
[15]  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.
[16]  I. Maryani, O. Revianti, H. M. Nur, and S. Sunanto, “Implementasi Data Mining Pada Penjualan Di Toko GOC Kosmetik Dengan  Menggunakan  Metode  Algoritma  Apriori,” Indones.  J.  Softw.  Eng. ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  92–98,  2022,  doi: 10.31294/ijse.v8i1.13017.
[17]  I.  Romli,  “Penerapan  Data  Mining Menggunakan  Algoritma  K-Means  Untuk  Klasifikasi Penyakit Ispa,” Indones.  J.  Bus. Intell. , vol. 4, no. 1, p. 10, 2021, doi: 10.21927/ijubi.v4i1.1727.
[18]  E.  Haryatmi  and  S.  Pramita  Hervianti,  “Penerapan  Algoritma  Support  Vector  Machine  Untuk  Model  Prediksi  Kelulusan Mahasiswa  Tepat  Waktu,” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Informasi) ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  386–392,  2021,  doi: 10.29207/resti.v5i2.3007.
[19]  A.  F.  Boy,  S.  Yakub,  I.  Ishak,  and  Z.  Azmi,  “Implementasi  Data  Mining  Pada  Pengaturan  Distribusi  Barang  Dengan Menggunakan Algoritma Fp-Growth,” J. Sci. Soc. Res. , vol. 5, no. 2, p. 431, 2022, doi: 10.54314/jssr.v5i2.947.
[20]  A. E. Gumanti, Taslim, S. Handayani, and D. Toresa, “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Topik Skripsi Mahasiswa di Fakultas Ilmu Komputer,” JITaCS J. Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 1, no. 2, pp. 44–50, 2022.
[21]  S. Z. H. Rukmana, A. Aziz, and W. Harianto, “Optimasi Algoritma  K-Nearest Neighbor (Knn) Dengan Normalisasi Dan Seleksi Fitur Untuk Klasifikasi Penyakit Liver,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 439–445, 2022.
[22]  H.  W.  Azizah,  O.  Nurdiawan,  G.  Dwilestari,  and  E.  Tohidi,  “Klasifikasi  Pemberian  Bantuan  Umkm  Cirebon  Dengan Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” vol. 3, no. 3, pp. 110–115, 2022, doi: 10.47065/josyc.v3i3.1392.
[23]  S.  Widaningsih  and  S.  Yusuf,  “Penerapan  Data  Mining  untuk  Memprediksi  Siswa  Berprestasi  dengan  Menggunakan Algoritma K Nearest Neighbor,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 9, no. 3, pp. 2598–2611, 2022, doi: 10.35957/jatisi.v9i3.859.
[24]  S.  Silvilestari,  “Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  Dalam  Menentukan  Kredit  Macet  Barang Elektronik,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 3, p. 1063, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i3.3100.
[25]  A. D. Adhi Putra, “Analisis Sentimen pada Ulasan pengguna Aplikasi Bibit Dan Bareksa dengan Algoritma KNN,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 8, no. 2, pp. 636–646, 2021, doi: 10.35957/jatisi.v8i2.962.
[26]  N.  S.  H.  Pratama,  D.  T.  Afandi,  M.  Mulyawan,  I.  Iin,  and  N.  D.  Nuris,  “Menurunkan  Presentase  Kredit  Macet  Nasabah Dengan Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” Inf. Syst. Educ. Prof.  J. Inf. Syst. , vol. 5, no. 2, p. 131, 2021, doi: 10.51211/isbi.v5i2.1537.
[27]  D. P. Utomo and Mesran, “Analisis Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining dan Reduksi Atribut Pada Data Set Penyakit Jantung,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 2, pp. 437–444, 2020.
[28]  D.  P.  Utomo,  P.  Sirait,  and  R.  Yunis,  “Reduksi  Atribut  Pada  Dataset  Penyakit  Jantung  dan  Klasifikasi  Menggunakan Algoritma C5. 0,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 4, pp. 994–1006, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i4.2355.