Vol. 4 No. 2, Juli 2024, hlm. 145 – 153 DOI: 10.33330/j-com.v4i2.3213 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php

## PENERAPAN DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH PRODUKSI KELAPA SAWIT DENGAN METODE REGRESI LINEAR BERGANDA DI PT.

## BSP TBK
Imay Nursela 1 , Raja Tama Andri Agus 2* , Rohminatin 2
1 Mahasiswa Prodi Sistem Informasi, STMIK Royal
2 Dosen Prodi Sistem Informasi, STMIK Royal
* email: rajatama2588@gmail.com
Abstrak: Sektor  pertanian  yang  sangat  berpengaruh  untuk  ekonomi  Indonesia  yaitu  sektor perkebunan pada komoditas kelapa sawit. PT Bakrie Sumatera Plantations Tbk (BSP) bergerak di bidang penanganan kelapa sawit berskala besar dengan tujuan ekspor pada beberapa negara Asia.  Berdasarkan  pengolahan  data  panen  produksi  kelapa  sawit  pada  4  bulan  terakhir September-Desember  2023  dengan  variabel  X1  =  Jumlah  Pohon,  X2  =  BJR  dan  Y  =  Jumlah Produksi. Setelah dilakukan analisis prediksi Liniear Regression pada pemrograman PHP maka di  dapatlah  prediksi  untuk  2  bulan  2  bulan  kedepan  yaitu  4994.9631,  3946.508,  3719.006, 2627.764, 2420.786, 3571.860, 2540.4507, 2502.882, 930.894, 3717.267, 3075.809, 1948.738.
Kata Kunci: Prediksi; Kelapa Sawit; Regresi Linear Berganda
Abstract :  The  agricultural  sector  that  is  very  influential  on  the  Indonesian  economy  is  the plantation sector for palm oil commodities. PT Bakrie Sumatra Plantations Tbk (BSP) operates in the field of handling large-scale palm oil with the aim of exporting to several Asian countries. Based  on  processing  harvest  data  on  palm  oil  production  in  the  last  4  months  of  September- December  2023  with  variables  X1  =  Number  of  Trees,  X2  =  BJR  and  Y  =  Number  of Production.  After  analyzing  the  Linear  Regression  predictions  in  PHP  programming,  the predictions  for  the  next  2  months  are  4994.9631,  3946.508,  3719.006,  2627.764,  2420.786, 3571.860, 2540.4507, 2502.882, 930.894, 3717. 267, 3075,809, 1948,738.
Keywords: Prediction; Palm Oil; Multiple Linear Regression

## PENDAHULUAN
Kelapa  sawit  adalah  salah  satu  komoditas  perkebunan  utama  di  Indonesia, menjadi  tanaman  yang  sangat  penting  dalam  sektor  ini.  Hingga  saat  ini,  kelapa  sawit telah mengalami perkembangan yang signifikan dengan adanya perkebunan dan pabrik pengolahan yang mengubahnya menjadi minyak dan produk turunannya [1]. PT Bakrie Sumatera Plantations Tbk (BSP) bergerak di bidang penanganan kelapa sawit berskala besar  dengan  tujuan  ekspor  pada  beberapa  negara  Asia  [2].  Perusahaan  ini  terlibat dalam  produksi  minyak  kelapa  sawit,  salah  satu  komoditas  andalan  dalam  industri pangan,  kosmetik,  dan  biodiesel.  Biaya  produksi  per  hektar  perkebunan  kelapa  sawit mencapai  9,7  juta  rupiah  per  tahun,  sementara  nilai  produksinya  mencapai  17  juta rupiah per ha per tahun.
Dalam  hal  memprediksi  hasil  produksinya  perusahaan  ini  kesulitan  dalam memperkirakan hasil produksi di masa mendatang, dimana dalam proses panen Tandan Buah Segar (TBS) sulitnya menentukan jumlah target produksi yang dilakukan sebagai pedoman  agar  menghasilkan  panen  yang  lebih  dari  target  tersebut.  Oleh  karena  nya
Vol. 4 No. 2, Juli 2024, hlm. 145 – 153 DOI: 10.33330/j-com.v4i2.3213 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php
dibutuhkan  target  panen  sebelum  terjun  ke  lapangan,  jika  tidak  maka  akan  berdampak pada proses pemanenan yang asal-asalan dan tidak tahunya Manajer perusahaan dengan panen  yang  akan  dilakukan,  apakah  melebihi  target  atau  kurang  dari  target  tersebut. Pemanenan  kelapa  sawit  yang  tidak  mencapai  target  juga  berdampak  pada  hasil produksi  kelapa  sawit  yang  menurun  yang  menjadikan  pendapatan  perusahaan  juga menurun  serta  penghasilan  karyawan  yang  tidak  memuaskan.  Untuk  itu  diterapkanlah teknik  prediksi  yaitu  dengan  cara  memprediksi  kejadian  yang  akan  datang  dengan merujuk pada keadaan di masa sebelumnya.
Data menurut Badan Pusat Statisktik, Produk Domestik Bruto (PDB) yang cukup besar  yaitu  sekitar  13,28%  di  tahun  2021  atau  merupakan  urutan  kedua  setelah  sektor Industri  Pengolahan  sebesar  yaitu  sebesar  19,25%,  Salah  satu  subsector  yang  cukup besar potensinya  adalah  subsector perkebunan. Kontribusi subsector perkebunan tahun 2021  yaitu  sebesar  3.94%  terhadap  total  PDB  dan  29,67%  terhadap  sektor  pertanian, kehutanan  dan  perikanan  atau  merupakan  urutan  pertama  pada  sektor  tersebut.  kelapa sawit merupakan salah satu komoditas hasil perkebunan yang mempunyai peran penting dalam kegiatan perekonomian di Indonesia.
Dalam  latar  belakang  masalah  tersebut,  maka  di  dalam  penelitian  ini  dibangun sebuah  sistem  untuk  prediksi  jumlah  produksi  kelapa  sawit  di  PT.  Bakrie  Sumatera Plantations tbk terkhusus pada Tanah Raja Divisi IV dengan data tahun 2023 yaitu pada empat  bulan  terakhir  menggunakan  Metode  Regresi  Linear  Berganda.  Metode  Regresi Linear  Berganda  merupakan  suatu  pendekatan  statistik  yang  digunakan  untuk memahami korelasi antara satu variabel tergantung (variabel respons) dengan dua atau lebih  variabel  bebas  (variabel  prediktor).  Dalam  konteks  ini,  istilah  "linear"  mengacu pada asumsi adanya korelasi linier antara variabel tergantung dan variabel bebas. Dalam persamaan  Regresi  Linear  Berganda,  variabel  tergantung  (Y)  dijelaskan  sebagai kombinasi linear dari satu atau lebih variabel bebas (X) [3].
Metode  regresi  linear  berganda  juga  telah  banyak  digunakan  salah  satunya  oleh Febri  Indra  Prasetia,  Muhammad  Syahril  dan  Sobirin  (2020)  dengan  judul “Memprediksi Weight Net  Tandan Buah Kelapa  Sawit  Menggunakan Metode Regresi Linear  Berganda”.  Dalam  penelitian  tersebut,  Regresi  Linear  Berganda  digunakan sebagai  metode  untuk  meramalkan  berat  bersih  buah  tandan  kelapa  sawit.  Pendekatan ini  bertujuan  untuk  mempermudah  proses  produksi  minyak  dengan  memperkirakan berat bersih berdasarkan data dari laporan produksi kelapa sawit Reseiving Persupplier Report.  Data  yang  digunakan  dalam  estimasi  ini  melibatkan  variabel-variabel  seperti Gross  (berat  berserta  angkutan),  Tare  (berat  kotor),  Received  (berat  buah  yang diterima), dan Deduction (potongan berat buah kelapa sawit) [4].
Penelitian  ini  bertujuan  mendapatkan  hasil  prediksi  panen  kelapa  sawit  dengan menggunakan variabel  jumlah pohon dan berat  rata-rata janjang di  lahan yang akan di panen,  serta  untuk  melihat  pengujiannya  menggunakan  tiga  model  pengukuran  nilai prediksi yaitu Mean Absolute Deviation (MAD), Mean Square Error (MSE, dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE).
Vol. 4 No. 2, Juli 2024, hlm. 145 – 153 DOI: 10.33330/j-com.v4i2.3213 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php

## METODE
Metode  penelitian  mencakup  aspek-aspek  penting  terkait  pelaksanaan  studi  dan langkah-langkah  yang  akan  diambil  dalam  rangka  mencapai  hasil  atau  keluaran  yang diharapkan. Beberapa hal yang termasuk dalam metode penelitian ini meliputi:

## Peralatan Riset
Dalam rangka penelitian ini, akan digunakan berbagai perangkat, termasuk (1) PC atau  Komputer  dengan  spesifikasi  yang  sesuai.  (2)  aplikasi  Sublime  Text  akan digunakan  sebagai  editor  teks,  dan  PHP  dipilih  sebagai  bahasa  markup  untuk membangun program.

## Variabel Yang Terdapat Dalam Riset
Dalam data mining, fokus penelitian ini difokuskan pada prediksi, tujuannya adalah untuk  memahami  kemungkinan  hubungan  sebab-akibat  antara  variabel  bebas  (variabel x) dan variabel yang berperan sebagai label  (variabel y) [5]. Oleh karena itu, variabel- variabel yang terlibat dalam penelitian ini mencakup variabel x, yang melibatkan jumlah pohon dan berat janjang rata-rata. Sementara itu, variabel y adalah jumlah produksi.

## Tahapan – Tahapan Riset
Tahapan  yang  akan  ditempuh  dalam  penelitian  ini  digambarkan  dengan  alur penelitian sehingga terlihat dengan jelas tahapan yang akan dilakukan peneliti.
Gambar 1. Alur Penelitian

## Data Riset
Data penelitian yang akan digunakan adalah data produksi panen kelapa sawit PT. BSP tbk  September-Desember 2023 yang di  dapatkan di  perusahaan tersebut.  Data ini terdiri dari 278 baris data dengan 5 kolom, yaitu tgl, field, jumlah pohon, berat janjang
Pengambilan Data
Pengolahan Data
Selection Preprocessing Transformasi Data Mining Validasi Hasil dan Pembahasan Kesimpulan Analisa Data
Vol. 4 No. 2, Juli 2024, hlm. 145 – 153 DOI: 10.33330/j-com.v4i2.3213 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php
rata-rata  dan  jumlah  produksi.  Dalam  penelitian  ini,  kolom  jumah  produksi  akan berperan  sebagai  kolom  target  atau  variabel  Y.  Penelitian  ini  akan  menggambarkan sampel  dataset  dengan  menggunakan  10  data  teratas,  seperti  yang  ditunjukkan  pada Tabel 1.
Tabel 1. Sampel Dataset tgl Field (ha) Jumlah Pohon BJR Jumlah Produksi 2023-09-01 70 10500 16 2134 2023-09-02 27 3510 15 688 2023-09-04 23 2990 16 305 2023-09-05 21 2940 17 631 2023-09-06 25 4250 16 873 2023-09-07 32 4480 15 860 2023-09-08 16 2720 12 352 2023-09-09 26 4420 16 835 2023-09-11 50 7500 15 1014 2023-09-12 60 10200 17 557

## Regresi Linear Berganda
Regresi  linear  berganda  merupakan  analisis  yang  memiliki  variabel  bebas  yang  lebih dari  satu  dan  memiliki  satu  variabel  terikat  [6].  Variabel  bebas  (independen)  adalah variabel  yang  mempengaruhi  variabel  lainnya  seperti  Jumlah  Pohon  (X1)  dan  Berat Rata-rata  Janjang  (X2),  serta  Variabel  terikat  (dependen)  adalah  variabel  yang dipengaruhi oleh variabel independen seperti Hasil Produksi (Y) [7].
Persamaan yang digunakan dalam regresi linear berganda adalah
Dimana: Y: variabel respon X: variabel prediktor yang mempengaruhi variabel respon b0: intercept b: koefisien

## Model Pengukuran Akurasi Berdasarkan Nilai Error
Setelah data diproses menggunakan tujuh model regresi, akurasinya diukur. Karena pengolahan  data  yang  bersifat  estimasi  mengandung  unsur  ketidakpastian,  maka diperlukan pengukuran  akurasi  dengan menggunakan nilai  error  [8]. Nilai error adalah perbedaan  antara  nilai  pengamatan  aktual  dengan  nilai  prediksi.  Untuk  estimasi  yang diukur menggunakan MAE, MSE, dan RMSE, nilai terbaik adalah nilai terkecil, karena semakin  kecil  nilai  yang  dihasilkan,  semakin  baik  hasil  estimasinya  [9][10].  Berbeda dengan R2-Score, di  mana nilai  koefisien determinasi yang mendekati 1  menunjukkan bahwa  variabel  independen  menyediakan  semua  informasi  yang  dibutuhkan  untuk mengestimasi  variabel  dependen  [11][12].  Pengukuran  akurasi  nilai  estimasi  akan menggunakan empat model nilai error:
Vol. 4 No. 2, Juli 2024, hlm. 145 – 153 DOI: 10.33330/j-com.v4i2.3213 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php

## Mean Absolute Deviation (MAD)
𝑀𝐴𝐷 = |𝐴𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙−𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖| 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎
Mean Square Error (MSE)
𝑀𝑆𝐸 = 𝐼 𝑛 ∑ (𝑌 𝑖 − 𝑌 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1
Dimana: n: jumlah data : nilai yang diamati : nilai estimasi
Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ∑ |𝐴𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙−𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝑎𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada pembahasan dalam penelitian ini akan dilakukan perhitungan manual antara tiap variabel  x dan variabel  y.  Selanjutnya, data akan diuji  4 model nilai evaluasi. Hal tersebut  bertujuan  untuk  menemukan  hasil  prediksi  dalam  hal  panen  produksi  kelapa sawit. Tahapan pembahasan yang dilakukan adalah :

## Perhitungan Manual
Untuk dilakukan prediksi  maka dilakukan juga  perhitungan secara manual  dengan tujuan memperjelas proses. Tahapan dalam perhitungan manual regresi linear berganda yaitu:
a. Persiapkan dataset sebagai bahan penelitian
b.  Tentukan  koefisien  X  dan  Y.  X1  =  jumlah  pohon,  X2  =  BJR,  Y  =  Jumlah Produksi c. Hitung jumlah data (n = 10) d. Hitung 𝑥1 2 , 𝑥2 2 , 𝑌 2
e. Hitung X1 * X2, X1*Y, X2*Y f. Hitung ∑ 𝑋1 , ∑ 𝑋2 , ∑ 𝑌 g. Hitung ∑ 𝑥1 2 , ∑ 𝑥2 2 , ∑ 𝑌 2
g. Hitung ∑ 𝑋1 ∗ 𝑋2 , ∑ 𝑋1 ∗ 𝑌 , ∑ 𝑋2 ∗ 𝑌 h. Cari hasil nilai a, b1, b2 dengan rumus matriks determinan. i. Masukkan hasil a, b1, b2 ke dalam rumus regresi linear berganda.
Rumus perhitungan matriks:
Vol. 4 No. 2, Juli 2024, hlm. 145 – 153 DOI: 10.33330/j-com.v4i2.3213 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php
𝐴 0 = 𝑛 ∑ 𝑋 1 ∑ 𝑋 2 ∑ 𝑋 1 ∑ 𝑥 1 2 ∑ 𝑋 1 𝑋 2 ∑ 𝑋 2 ∑ 𝑋 1 𝑋 2 ∑ 𝑥 2 2 𝐴 3 = 𝑛 ∑ 𝑋 1 ∑ 𝑌 ∑ 𝑋 1 ∑ 𝑥 1 2 ∑ 𝑋 1 𝑌 ∑ 𝑋 2 ∑ 𝑋 1 𝑋 2 ∑ 𝑋 2 𝑌
A1 = ∑ 𝑌 ∑ 𝑋 1 ∑ 𝑋 2 ∑ 𝑋 1 𝑌 ∑ 𝑥 1 2 ∑ 𝑋 1 𝑋 2 ∑ 𝑋 2 𝑌 ∑ 𝑋 1 𝑋 2 ∑ 𝑥 2 2 A2 = 𝑛 ∑ 𝑌 ∑ 𝑋 2 ∑ 𝑋 1 ∑ 𝑋 1 𝑌 ∑ 𝑋 1 𝑋 2 ∑ 𝑋 2 ∑ 𝑋 2 𝑌 ∑ 𝑥 2 2
rumus mencari a, b1.b2
A = 𝐝𝐞𝐭(𝑨𝟏) 𝐝𝐞𝐭(𝑨 𝟎 )
b1 = 𝐝𝐞𝐭(𝑨𝟐) 𝐝𝐞𝐭(𝑨 𝟎 )
b2 = 𝐝𝐞𝐭(𝑨𝟑) 𝐝𝐞𝐭(𝑨 𝟎 ) rumus regresi liner berganda : Y = a + 𝑏1. 𝑋 1 +  𝑏2. 𝑋 2
Perhitungan Dengan Program
Gambar 2. Jumlah Variabel
Vol. 4 No. 2, Juli 2024, hlm. 145 – 153 DOI: 10.33330/j-com.v4i2.3213 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php

## Gambar 3. Perhitungan variabel

## Gambar 4. Hasil Perhitungan Matriks Determinan

## KESIMPULAN
Prediksi  hasil  produksi  kelapa  sawit  perusahaan  ini  kesulitan  dalam memperkirakan hasil produksi di masa mendatang, dimana dalam proses panen Tandan Buah  Segar  (TBS).  Prediksi  target  panen  sebelum  terjun  ke  lapangan,  jika  tidak  tidak dilakukan maka berdampak pada proses pemanenan yang asal-asalan dan tidak tahunya Manajer  perusahaan  dengan  panen  yang  akan  dilakukan,  apakah  melebihi  target  atau kurang  dari  target  tersebut.  Dengan  diterapkannya  teknik  prediksi  yaitu  dengan  cara memprediksi  kejadian  yang  akan  datang  dengan  merujuk  pada  keadaan  di  masa sebelumnya, maka akan diketahui evaluasi penyebab berkurang nya hasil panen kelapa sawit tersebut.
Berdasarkan hasil pengolahan data menggunakan metode regresi linear berganda menggunakan PHP sebagai bahasa pemrogramannya serta pengujiannya menggunakan
Vol. 4 No. 2, Juli 2024, hlm. 145 – 153 DOI: 10.33330/j-com.v4i2.3213 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php
3 metode pengujian. Kemudian didapatkan hasil prediksi berdasarkan jumlah pohon dan BJR pada lahan kelapa sawit yang akan di panen.
1. Metode  Regresi  Linear  Berganda  dalam  sistem  prediksi  jumlah  produksi  kelapa sawit  dapat  mempermudah  perusahaan  dalam  hal  estimasi  kelapa  sawit  menjadi lebih efisien.
2. Dengan  adanya  prediksi  atau  estimasi  jumlah  kelapa  sawit  menjadikan  panduan dari hasil panen produksi, apakah hasil panen meningkat atau menurun.
3. Perancangan sistem prediksi jumlah produksi kelapa sawit menggunakan metode regresi  linear  berganda,  sehingga  hasil  prediksi  yang  didapat  melalui  banyak proses perhitungan, dimulai dari menentukan data, perhitungan koefisien variabel, perhitungan  determinan  matriks  sampai  menghitung  dengan  rumus  regresi sehingga mendapatkan hasil prediksi yang objektif
4. Hasil prediksi jumlah panen produksi di PT. BSP TBK  di 13 lahan pada 2 bulan kedepan  yaitu  4994.9631,  3946.508,  3719.006,  2627.764,  2420.786,  3571.860, 2540.4507, 2502.882, 930.894, 3717.267, 3075.809, 1948.738.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Yan  Fauzi,  Yustina  E.Widyastuti,  Iman  satyawibawa,  and  Rudi  H.  Paeru, “KELAPA SAWIT”, ISBN : (10)979-002-530-0, Jan, 2012 https://books.google.com.sg/books?id=U8FNCgAAQBAJ&lpg=PP1&ots=RS2C rDEPd5&dq=kelapa%20sawit&lr&hl=id&pg=PP1#v=onepage&q=kelapa%20sa wit&f=false
[2] Panggabean, D. S. O., Buulolo, E., & Silalahi, N. (2020). Penerapan Data Mining Untuk  Memprediksi  Pemesanan  Bibit  Pohon  Dengan  Regresi  Linear  Berganda. JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), 7(1), 56..
[3] Marwazi  Hidayatsyah  Hasibuan,  Ryan  Moulana,  and  Dian  Hasni  “Review Penerapan  Manajemen  Kemanan  Pangan  pada  Pengolahan  Crude  Palm  Oil (CPO)  di  PT  Bakrie  Sumatera  Plantation  Tbk  Menggunakan  Gap  Analysis)”, Jurnal Ilmiah Mahasiswa Pertanian, vol. 8, no. 04, pp. 463–471, Nov. 2023, DOI: https://doi.org/10.17969/jimfp.v8i4.27504.
[4] Febri  Indra  Prasetia,  Muhammad  Syahril  and  Sobirin  Sobirin,  “Memprediksi Weight  Net  Tandan  Buah  Kelapa  Sawit  Menggunakan  Metode  Regresi  Linear Berganda”,  Jurnal  Cyber  Tech,  vol.  3,  no.  4,  April  2020,  pp.  663-670,  DOI: https://doi.org/10.53513/jct.v3i4.2709.
[5] Nuning Rusmilawati and Putri Taqwa Prasetyaningrum ” Penerapan Data Mining Dalam  Prediksi  Hasil  Produksi  Kelapa  Sawit  PT  Borneo  Ketapang  Indah Menggunaka Metode Linier Regression”, Jurnal Information System & Artifical Inteligence, vol. 1, no. 02 pp. 78-84, Mei, 2021, DOI: https://doi.org/10.26486/jisai.v1i2.33.
[6] Ratih  Puspasari1,  Syahril  Effendi,  Helmi  Kurniawan  and  Mas  Ayoe  Elhias Nasution “Penentuan Prediksi Hasil Panen Kelapa Sawit Menggunakan Metode Regresi  Linier”,  Prosiding  Seminar  Nasional  Riset  Dan  Information  Science
(SENARIS) 2022, Vol. 4, (2022), pp. 91-98, DOI:
http://dx.doi.org/10.30645/senaris.v4i2.213.
Vol. 4 No. 2, Juli 2024, hlm. 145 – 153 DOI: 10.33330/j-com.v4i2.3213 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php
[7] Febri  Indra  Prasetia,  Muhammad  Syahril  and  Sobirin  Sobirin,  “Memprediksi Weight  Net  Tandan  Buah  Kelapa  Sawit  Menggunakan  Metode  Regresi  Linear Berganda”,  Jurnal  Cyber  Tech,  vol.  3,  no.  4,  April  2020,  pp.  663-670,  DOI: https://doi.org/10.53513/jct.v3i4.2709.
[8] Agung, A., & Putri, A. (2023). Penerapan Data Mining Untuk Mengestimasi Laju Data Mining Usage To Estimate Civil Growth In Denpasar. 6(1), 37–44.
[9] Ishaq Hasibuan, Y., Sari Ramadhan, P., Yetri, M., Studi Sistem Informasi, P., & Triguna Dharma, S. (2021). Implementasi Data Mining Untuk Mengelompokkan Korban  Penyalahgunaan  Narkoba  Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering Pada BNN Provinsi Sumatera Utara. Jurnal CyberTech, 4(8), 1–12.
[10]  Purwadi,  P.,  Ramadhan,  P.  S.,  &  Safitri,  N.  (2019).  Penerapan  Data  Mining Untuk  Mengestimasi  Laju  Pertumbuhan  Penduduk  Menggunakan  Metode Regresi  Linier  Berganda  Pada  BPS  Deli  Serdang.  Jurnal  SAINTIKOM  (Jurnal Sains Manajemen Informatika Dan Komputer), 18(1), 55.
[11]  Yuli  Mardi.  (2019).  Data  Mining :  Klasifikasi  Menggunakan  Algoritma  C4  .5 Data  mining  merupakan  bagian  dari  tahapan  proses  Knowledge  Discovery  in Database ( KDD ) . Jurnal Edik Informatika. Jurnal Edik Informatika, 2(2), 213– 219.
[12]  Asroni, A., Fitri, H., & Prasetyo, E. (2018). Penerapan Metode Clustering dengan Algoritma  K-Means  pada  Pengelompokkan  Data  Calon  Mahasiswa  Baru  di Universitas Muhammadiyah Yogyakarta (Studi Kasus: Fakultas Kedokteran dan Ilmu  Kesehatan,  dan  Fakultas  Ilmu  Sosial  dan  Ilmu  Politik).  Semesta  Teknika, 21(1), 60–64.