## DATA MINING PEMBENTUKAN POLA PENGGUNAAN ALAT KONTRASEPSI DENGAN METODE ASSOCIATION RULE
1 Elisa Hafrida * , 1 Febrina Sari, 1 Desyanti, 2 Siti Nurjannah
1 Sekolah Tinggi Teknologi Dumai, Indonesia
2 Akademi Keperawatan Sri Bunga Tanjung Dumai, Indonesia Email: hafridae@yahoo.com
DOI: https://doi.org/10.46880/jmika.Vol4No2.pp186-191

## ABSTRACT
Continuous use of contraceptives is a factor influencing the success of the family planning program. As is well known,  contraceptives  are  not  necessarily  suitable  for  everyone's  condition,  therefore  women  must  be  able  to determine  what  contraception  is  suitable  for  themselves.  The  problem  is  that  many  women  find  it  difficult  to decide what contraceptive method to use, apart from a lack of knowledge and information, there is no concept / pattern for choosing a contraceptive device. The purpose of this study is to find patterns of contraceptive use using  the  Data  Mining  Association  Rule  method.  The  results  of  the  performance  of  the  Apriori  Algorithm produce  a  combination  pattern  that  describes  the  set  of  frequent  item  sets  with  the  highest  confidence  value, namely 90% In the Rule, if the injectable contraceptive device is 3 months, then the mother's age is 17-35 years. The pattern that is formed is the result of concept formulation, so that this pattern can be used as a reference for prospective acceptors in determining the choice of contraceptives suitable for use.
Keyword: Knowledge Extraction, Association Patterns, Acceptors, Contraception.

## ABSTRAK
Penggunaan Alat Kontrasepsi secara berkelanjutan merupakan faktor yang mempengaruhi keberhasilan Program KB. Seperti yang diketahui alat kontrasepsi belum tentu cocok dengan kondisi setiap orang, oleh karenanya Para wanita  harus  bisa  menentukan  alat  kontrasepsi  apa  yang  cocok  untuk  dirinya.  Permasalahannya  banyak  para wanita  sulit  untuk  memutuskan  alat  kontrasepsi  apa  yang  akan  digunakan,  selain  kurangnya  pengetahuan  dan informasi,  belum  tersedianya    konsep/pola  untuk  pemilihan  alat  kontrasepsi.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah menemukan pola penggunaan alat kontrasepsi dengan menggunakan metode data mining association rule . Hasil kinerja  algoritma  apriori  menghasilkan  pola  kombinasi  yang  menggambarkan  kumpulan  frequent  item  set dengan nilai confidence tertinggi yakni sebesar 90% pada rule jika alat kontrasepsi suntik 3 bulan maka usia ibu 17-35  tahun.  Pola  yang  terbentuk  merupakan  hasil  formulasi  konsep,  sehingga  pola  ini  dapat  dijadikan  acuan bagi para calon akseptor dalam menentukan pilihan alat kontrasepsi yang cocok untuk digunakan.
Kata Kunci: Ekstraksi Pengetahuan, Pola Asosiasi, Akseptor, Kontrasepsi.

## PENDAHULUAN
Alat  Kontrasepsi  merupakan  faktor  penting dalam  mensukseskan  program  keluarga  berencana. Selain untuk menurunkan angka kelahiran pemakaian alat  kontrasepsi  juga  untuk  mewujudkan  demografi yang  berkualitas.  Hasil    survei  RPJMN  2017, penggunaan  alat  kontrasepsi  menurun,  yakni  angka 59,7%. (BkkbN, 2017). Hal ini terjadi karena akseptor tidak  lagi  menggunakan  alat  kontrasepsi,  dengan berbagai  alasan  salah  satunya  adalah  alat  kontrasepsi yang  digunakan  tidak  cocok  atau  memberikan  efek samping.  Jadi  setiap  wanita  harus  mampu memutuskan  alat  kontrasepsi  apa  yang  akan digunakan. Permasalahannya banyak wanita mengalami  kesulitan  untuk  memutuskan  alat
kontrasepsi apa yang sesuai untuk digunakan. Saat ini para  akseptor  masih  melakukan  pilihan  berdasarkan pengalaman  orang  lain,  pihak  terkait  seperti puskesmas sendiri belum memiliki konsep atau aturan tertentu  dalam  menentukan  alat  kontrasepsi  yang sesuai  untuk  digunakan  oleh  akseptor.  Berdasarkan permasalahan  diatas  maka  perlu  adanya  penerapan sebuah  metode  guna  memperoleh  pola  atau  aturan penggunaan alat kontrasepsi. Tujuan penelitian adalah menghasilkan  pola  atau  aturan  penggunaan  alat kontrasepsi  dengan  cara  mengimplementasikan metode  Data  Mining Association  Rule ,  karena  Data mining  akan  menggali  informasi  dari  data  yang berjumlah besar, sedangkan teknik untuk mendapatkan  aturan  atau  pola  dari  kombinasi  item
diggunakan  Algoritma  Asosiasi.  Aturan/pola  yang terbentu akan membantu akseptor dalam memilih alat kontrasepsi  yang  akan  digunakan.  dan  menjaga keberlangsungan penggunaannya.
Penelitian  terkait  tentang  Penggunaan  Alat Kontrasepsi  dan  Data  Mining  yang  menjadi  acuan dalam  penelitian  ini,  dilakukan  oleh  (Andria,  2013), meneliti  tentang  Faktor  yang  Mempengaruhi  PUS Tidak  Menggunakan  Alat  Kontrasepsi.  Hasil penelitiannya  menunjukkan  20  orang  atau  sebesar 80%  Akseptor  mengalami  efek  samping  dari penggunaan  alat  kontrasepsi.  Penelitian  berikutnya dilakukan  (Hasnani,  2019),  meneliti  tentang  Faktor yang  berpengaruh  dalam  pemilihan  Alat  Kontrasepsi Suntik.  Hasilnya  diperoleh  pengetahuan  dan  sosial ekonomi  berpengaruh  namun  pendidikan  akseptor tidak memiliki pengaruh.
Sedangkan penelitian terkait dengan penerapan  Data  Mining Association  Rule dalam pembentukan  pola  teleh  dilakukan  oleh  (Safii  & Trydillah,  2019).  tentang  Pembentukan  Pola Pembelian  Obat,  hasil  terbentuknya  2 itemset obat yang dijadikan pedoman oleh karyawan untuk menata obat tersebut secara bersamaan. Selanjutnya penelitian dilakukan  oleh  (Agustin  &  Muharmi,  2020),  dengan tujuan  Menentukan  Pola  Penyebab  Gelandangan  Dan Pengemis.  hasil  penelitian  menunjukkan  yang  sering mengemis  adalah  usia  Remaja  Akhir,  Dewasa  Awal dan Dewasa Akhir.
Berdasarkan Literatur  Review inilah  peneliti
tertarik untuk melakukan penelitian dengan menggabungkan dua bidang ilmu yakni kesehatan dan Teknik  Informatika.  Implementasi  metode  Data Mining  Association  Rule  akan  menghasilakan  pola atau  aturan  asosiasi  dari  data  transaksi  akseptor  di Puskesmas Dumai Barat.

## METODE PENELITIAN
Data Mining Data  mining dapat  diistilahkan  sebagai kegiatan menguraikan penemuan pengetahuan didalam  kumpulan  data  yang  jumlahnya  besar (Kusrini,  2009).  Guna  mendapatkan  informasi  dan pengetahuan  yang  bermanfaat  dari  banyaknya  data yang  tersimpan  pada database Data  mining menggunakan  beberapa  teknik  seperti  matematika, machine  learning  dan  teknik  statistik.  (Mardiah, 2019).
Data  mining  merupakan  cara  menemukan hubungan  yang  berarti,  dari  sekumpulan  data  yang terdapat pada media penyimpanan, dengan memanfaatkan  sejumlah  teknik  pengenalan  pola,
salah satu teknik yang dapat digunakan adalah teknik matematika. (Sari & Saro, 2018).
Data  mining adalah  kegiatan  iteratif  dan interaktif  guna  mendapatkan  aturan,  pola  atau  model baru yang dapat dipertanggung jawabkan kebenarannya  serta  memberikan  manfaat  bagi pengambil  keputusan  pada  masa  yang  akan  datang. (Syahdan  &  Sindar,  2018).  Fungsi  utama  dari penambangan  data  yaitu  mengekstrak  pola  data  yang tersimpan  dengan  menerapkan  berbagai  metode  dan algoritma (Sari, 2017).

## Algoritma Apriori
Association  rule mining  adalah  teknik  data mining  yang  dapat  dimanfaatkan  untuk  penemuan sejumlah  aturan  atau  kombinasi  item  atau frequent itemset. Pengetahuan  yang  dihasilkan  dari  fungsi aturan  asosiasi  ini  berbentuk  if…then  atau jika…maka . (Desyanti & Sari, 2019).
Ada  dua  metodologi  dasar  dalam  analisa asosiasi:
1. Analisis Pola Frekuensi Tinggi. Tahapan ini adalah proses menemukan kombinasi itemset yang sesuai dengan  nilai support terkecil  yang  telah ditentukan.  Rumus  yang  digunakan  untuk memperoleh nilai support sebagai berikut:
Jika itemset lebih  dari  satu  maka  untuk memperoleh  nilai support digunakan  rumus berikut:
Setelah  frekuensi itemset ditemukan  maka dilanjutkan  dengan  pembentukan  Pola  Asosiasi atau  Aturan  keterkaitan  yang  memenuhi  syarat (Parhusip, 2019).
2. Pembentukan Aturan Assosiatif, didasari dari nilai itemset yang memenuhi support terkecil dilanjutkan  ke  langkah  berikutnya  yakni  mencari aturan asosiasi dengan memperhatikan syarat nilai terkecil  dari  nilai confidence. Untuk  memperoleh nilai confidence digunakan rumus berikut:
100% x Transaksi A g Mengandun Transaksi (A) Support å å = 100% x Transaksi B dan A g Mengandun Transaksi B) (A, Support å å = 100% x A g Mengandun Transaksi B dan A g Mengandun Transaksi A) | (B P Confidence å å =
Kuatnya ketertarikan antara satu item dengan item yang  lain  dapat  dilihat  dari  besarnya    nilai confidence.
Penjelasan dari setiap tahapan penelitian yang akan  dilakukan  mulai  dari  awal  hingga  penelitian berakhir,  akan  digambarkan  dalam  bentuk  kerangka kerja berikut ini.
Gambar 1. Tahapan Penelitian.
Dari  gambar  1  dapat  dijelaskan  setiap langkah dari penelitian yakni :
1. Identifikasi Permasalahan Permasalahan  yang  teridentifikasi  adalah  para calon  akseptor  mengalami  kesulitan  dalam menentukan  alat  kontrasepsi  yang  sesuai  untuk digunakan,  sampai  saat  ini  penggunaan  alat kontrasepsi  ditentukan  oleh  calon  akseptor, berdasarkan  informasi  yang  diperoleh  dari  bidan atau dokter.
2. Pengumpulan Data Data yang digunakan untuk penelitian berupa data primer  hasil  observasi  dan  wawancara  dengan calon akseptor dan pihak Puskesmas Dumai Barat. Data  sekunder  diperoleh  dari  kajian  beberapa artikel, buku dan jurnal terkait dengan penelitian.
3. Metode dan Pengolahan Data Data yang akan diolah menggunakan metode Data Mining diperoleh dari database Puskesmas Dumai Barat,  berupa  data  akseptor  aktif  pengguna  alat kontrasepsi.  Data  ini  tersedia  tersedia  dalam bentuk  Ms.Excel  kemudian  diolah  menggunakan dengan Algoritma  Apriori.  Pengolahan  data melibatkan  beberapa  variabel  pendukung.  untuk memperoleh  pola  kombinasi  atau  aturan  asosiasi berdasarkan  data  yang  sering  muncul  atau frequent itemset.
4. Hasil Analisis Melakukan seleksi terhadap hasil pengolahan data, dengan  menampilkan  seluruh  data  yang  sesuai nilai  min support dan  nilai  min confidence yang telah  ditentukan,  hasil  akhir  berupa rule atau
aturan  asosiasi  yang  sesuai  dengan  ketetapan Algoritma Apriori.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  Analisis Association  rule mining merupakan teknik Data Mining yang memiliki tahapan sebagai berikut:
1. Pembersihan Data Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  berasal dari  Puskesmas  Dumai  Barat.  Data  pengguna  Alat Kontrasepsi  Aktif  yang  ada  di  Puskesmas  Dumai Barat  berbentuk  Ms.Excel  adapun  total  data  awal berjumlah  250  data.  Pembersihan  data  perlu dilakukan  karena  ada  beberapa  data  yang  tidak lengkap,  Setelah  dilakukan  proses  pembersihan data menjadi 218 data.
2. Integrasi Data Penelitian ini tidak memerlukan integrasi data atau penggabungan  dari  beberapa  database  karena  data yang  digunakan  berbantuk  tebel  yang  diambil  dari aplikasi Ms.Excel.
3. Seleksi Data Proses  seleksi  data  sangat  perlu  untuk  dilakukan guna  memilih  atribut  yang  benar  dan  berkaitan dengan  pokok  permasalah  yang  akan  dibahas, semula  terdapat  12  atribut  pada  data  awal  setelah dilakukan  seleksi  menjadi  3  atribut  yakni  Usia, Pendidikan dan Jenis Alat Kontrasepsi.
4. Trasformasi Data Proses transformasi untuk atribut Usia, Pendidikan dilakukan  dengan  merubah  data  dalam  bentuk kuantitatif  menjadi  kualitatif.  Tabel  1  dan  2 merupakan    proses  trasformasi  data  (gambar), dan/atau bagan.
Tabel 1. Hasil Transformasi Usia Kategori Keterangan 17 - 35 Menjarangkan Kehamilan > 35 Menunda Kehamilan Tabel 2. Hasil Transformasi Pendidikan Kategori Keterangan SD, SMP Sederajat Rendah SMA Sederajat Menengah Diploma, Sarjana Tinggi

## Analisa Pola Frekuensi Tinggi
Merupakan  proses  menemukan  kombinasi item  yang  terdapat  pada  Tabel  Data  transaksi pengguna alat kontrasepsi dengan jumlah kemunculan data  yang  lebih  sering  muncul.  Tabel  3  merupakan data transaksinya.

## Identifikasi Permasalahan
Pengumpulan Data
Metode dan Pengolahan Data

## Hasil Analisis
Tabel 3 . Data Transaksi Penggunaan Alat Kontrasepsi
Akseptor Transaksi 1 Menunda, Menengah, Pil 2 Menjarangkan, Rendah, Pil 3 Menjarangkan, Rendah, Pil 4 Menjarangkan, Tinggi, Suntik 3 Bulan 5 Menjarangkan, Tinggi, Suntik 3 Bulan 6 Menunda, Rendah, Pil 7 Menunda, Tinggi, Pil 8 Menjarangkan, Tinggi, Suntik 3 Bulan 9 Menjarangkan, Tinggi, Suntik 3 Bulan
10 Menjarangkan, Rendah, Pil Sampai dengan transaksi ke 218 218 Menunda, Menengah, Implan 2 Batang Sebelum melakukan penyelesaian
menggunakan  Algoritma  dengan Association  Rule langkah  awalnya  adalah    menentukan  besaran  (Φ), kemudian  menetapkan  nilai support dan confidence. Besaran yang digunakan untuk penelitian ini adalah Φ =  25, Support  =  3 0%  dan Confidence  =  7 0%. Berdasarkan  tabel  3.    maka  diperoleh  jumlah kemunculan/frekuensi untuk 1 itemset yang memenuhi besaran Φ  =  25.  kemudian  dilakukan  proses perhitungan  nilai support yang  memenuhi  nilai minimum  30%,  hasil  perhitungan  dapat  di  lihat  pada tabel berikut.
Tabel 4 . Frekuensi dan Support 1 Itemset 1 Itemset F 1 Support Menjarangkan 164 75 % Menunda 54 25 % Rendah 90 41 % Menengah 35 16% Tinggi 93 42 % Pil 90 41% Kondom 6 3 % IUD Cut 380A 7 3 % Implan 2 Batang 22 19 % Suntik 1 Bulan 4 2 % Suntik 3 Bulan 89 40 %
Dari  tabel  di  atas  transaksi  1 Itemset ,  yang memenuhi  besar  dari  Ф  =  25  dan  minimum Support 30% adalah sebagai berikut : F 1 = {{Menjarangkan}
{Rendah} {Pil}
{Kondom} {Suntik 3 Bulan}} Untuk  pembentukan  Pola  2 itemset, maka  disusunlah beberapa  Himpunan  yang  mungkin  terbentuk. Kemungkinan  himpunan  yang  terbentuk  adalah sebagai berikut :
F 2 = {{Menjarangkan,Rendah} {Menjarangkan,Pil} {Menjarangkan,Kondom} {Menjarangkan,Suntik 3 Bulan} {Rendah,Kondom} {Rendah,Suntik 3 Bulan} }
Himpunan  {Pil},  {Kondom},  {Suntik  3  Bulan}  tidak dikombinasikan karena ketiga item tersebut merupakan 1 kategori yakni kategori Alat Kontrasepsi.
Hasil perhitungan Support untuk 2 item dapat dilihat pada tabel dibawah.
Tabel 5 .  Frekuensi dan Support 2 itemset 2 Itemset F 2 Support Menjarangkan,Re ndah 77 35% Menjarangkan,Pil 74 34% Menjarangkan,Ko ndom 67 31% Menjarangkan,Su ntik 3 Bulan 80 37% Rendah, Kondom 55 25% Rendah,Suntik  3 Bulan 54 25%
Berdasarkan  Tabel  5,  pola  2 itemset yang memenuhi syarat dari Support adalah :
F 2 = {{Menjarangkan,Rendah} {Menjarangkan,Pil} {Menjarangkan,Kondom} {Menjarangkan,Suntik 3 Bulan}} Kombinasi itemset F 2 ,  kemudian  digabung  menjadi kandidat 3- itemset . Adapun itemset baru yaitu: F 3 = {Menjarangkan,Rendah,Pil} {Menjarangkan,Rendah,Suntik 3 Bulan} Hasil  perhitungan Support untuk  3  item terdapat di table 6.
Tabel 6. Frekuensi dan Support 3 itemset
3 Itemset F 3 Support Menjarangkan, Rendah, Pil 47 22% Menjarangkan, Rendah, Suntik 3 Bulan 22 10%
Dari  tabel  diatas  diperoleh  F 3 =  {  }  nilai untuk  3 itemset bernilai  0  atau  Himpunan  Kosong, karena tidak ada yang memenuhi nilai besaran Ф = 25 dan  minimum support  3 0%.  selanjutnya  melakukan tahap kedua dari analisis asosiasi.

## Pembentukan Aturan Asosiasi.
Berdasarkan  hasil  tahap  pertama  yakni pembentukan Pola Frequensi Tinggi ditemukan, maka dilanjutkan  dengan  membuat  Aturan  Asosiasi  yang
Vol. 4 No. 2 (Oktober 2020)
ISSN: 2620-4339 (media online)
memenuhi  syarat  minimum  untuk confidence sebesar 70%. nilai minimum confidence aturan  asosiatif A → B. Nilai  minimum confidence yang  dihitung, hanya untuk  pola frekuensi 2 itemset, karena pola 3 - itemset tidak  memenuhi  minimum support, oleh karena itu tidak dilanjutkan untuk proses perhitungan confidencenya. Tabel  7  merupakan  hasil  perhitungan nilai minimum confidence
Tabel 7. Nilai Confidence Aturan Confidence P(Menjarangkan | Rendah) 77 / 164 x 100% = 46 % P(Rendah | Menjarangkan 77 / 90 x 100% = 85 % P(Menjarangkan | Pil) 74 / 164 x 100% = 45 % P(Pil | Menjarangkan) 74 / 93 x 100% = 80 % P(Menjarangkan | Kondom) 67 / 164 x 100% = 41 % P(Kondom | Menjarangkan) 67 / 90 x 100% = 74 % P(Menjarangkan, | Suntik 3 Bulan) 80 / 164 x 100% = 49 % P(Suntik 3 Bulan, | Menjarangkan, 80 / 89 x 100% = 90 %
Aturan  asosiasi  yang  dapat  dibentuk berdasarkan nilai minimum confidence ada 4 yaitu :
1. JIka Pendidikan Rendah Maka Usia 17-35 dengan nilai confidence 85%
2. JIka Alat Kontrasepsi Pil Maka Usia 17-35 dengan nilai confidence 80%
3. JIkaAlat  Kontrasepsi  Kondom  Maka  Usia  17-35 dengan nilai confidence 74%
4. JIka  Alat  Kontrasepsi  Suntik  3  Bulan  Maka  Usia 17-35 dengan nilai confidence 90%
Setelah  diperoleh  nilai Confidence, maka lakukan  proses  perkalian  antara Support dengan Confidence . Hasil perkalian dapat dilihat pada tabel 12 berikut:
Tabel 8 . Hasil Perkalian Support dan Confidence Aturan Support x Confidence JIka Pendidikan  Rendah  Maka Usia 17-35 35% x 85% = 0,297 JIka Alat  Kontrasepsi  Pil  Maka Usia 17-35 34% x 80 % = 0,272 JIka  Alat  Kontrasepsi  Kondom Maka Usia 17-35 31% x 74 % = 0,229 JIka  Alat  Kontrasepsi  Suntik  3 Bulan Maka Usia 17-35 37% x 90 % =  0,333
Berdasarkan  hasil  perkalian  antara support dan confidence ,  pilihlah  hasil  perkalian  yang  paling besar.  Hasil  paling  besar  dari  perkalian  tersebut
merupakan  rule  yang  dipakai  sebagai  acuan  bagi akseptor dalam memilih alat kontrasepsi yang akan di gunakan. Rule yang menjadi acuan adalah :
Jika  Alat  Kontrasepsi  Suntik  3  Bulan  Maka  Usia  Ibu 17 - 35 Tahun.

## KESIMPULAN
Penerapan  Data  Mining Association  Rule pada data  transaksi  pemakaian  alat  kontrasespi  di Puskesmas  Dumai  Barat  menghasilkan  2  Itemset dengan nilai Confidence terbesar 90% pada Rule atau aturan  asosiasi  jika  Alat  Kontrasepsi  Suntik  3  Bulan Maka  Usia  Ibu  17-35  Tahun.  Aturan  ini  merupakan formulasi  konsep  sehingga  dapat  dijadikan  acuan dalam menetapkan pilihan  alat kontrasepsi yang akan digunakan oleh akseptor.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Peneliti Mengucapankan terimakasih  kepada DRPM  KEMENRISTEKDIKTI  untuk  pendanaan Hibah  PDP  Tahun  Anggaran  2020,  Peneliti  juga mengucapkan terimakasih kepada Tim Redaksi Jurnal METHOMIKA atas kerjasama yang diberikan hingga Artikel ini Bisa Publish.

## DAFTAR PUSTAKA
Agustin, W., & Muharmi, Y. (2020). Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori untuk Menentukan Pola Penyebab Gelandangan dan Pengemis. Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 7 (2), 229. https://doi.org/10.25126/jtiik.2020721376
BkkbN. (2017). Waspada Program KB Pengguna Alat Kontrasepsi Turun .
Desyanti, D., & Sari, F. (2019). SATIN – Sains dan Teknologi Informasi Penerapan Algoritma Apriori Terhadap Perawatan Tubuh di Kakiku. Jurnal SATIN - Sains Dan Teknologi Informasi , 5 (1).
Hasnani, F. H. (2019). Faktor yang Mempengaruhi Akseptor dalam Memilih Alat Kontrasepsi Suntik. Quality : Jurnal Kesehatan , 13 (1), 22– 27. https://doi.org/10.36082/qjk.v13i1.52
Kusrini, E. taufiq luthfi. (2009). Algoritma Data Mining, Andi Offset, Yogyakarta. Buku , 2009.
Mardiah, M. (2019). Penerapan Data Mining Apriori Pada Persediaan Obat ( Studi Kasus Apotek Rafif Farma Medan ) Mardiah Universitas Nahdlatul Ulama Sumatera Utara , Medan ,
Vol. 4 No. 2 (Oktober 2020)
Indonesia Email : mardiahindin23@gmail.com The importance of inventory systems at a pharmacy and the t. ALGORITMA: Jurnal Ilmu Komputer Dan Informatika , 3 (2), 115–123.
Parhusip, F. (2019). PEMANFAATAN DATA MINING PENEMPATAN BUKU ( Study Kasus : SMA NEGERI 1 SIDAMANIK ). METHOMIKA: Jurnal Manajemen Informatika
& Komputerisasi Akuntansi , 3 (1), 61–65.
Safii, M., & Trydillah, A. (2019). Implementasi Data Mining Dalam Menentukan Pola Pembelian. METHOMIKA: Jurnal Manajemen Informatika
& Komputerisasi Akuntansi , 3 (1), 66–71.
Sari, F. (2017). Implementasi Data Mining Dalam Menganalisis Tingkat Kepuasan Pelanggan Menggunakan Metode Rough Set. Jurnal Buana Informatika , 8 (1), 1–10. https://doi.org/10.24002/jbi.v8i1.1071
Sari, F., & Saro, D. (2018). Implementasi Algoritma C4.5 dalam Menentukan Lokasi Prioritas Penyuluhan Program Keluarga Berencana di Kecamatan Dumai Timur. Jurnal Penelitian Pos Dan Informatika , 8 (1), 63–76. https://doi.org/10.17933/jppi.2018.080105
Syahdan, S. Al, & Sindar, A. (2018). Data Mining Penjualan Produk Dengan Metode Apriori Pada Indomaret Galang Kota. Jurnal Nasional
Komputasi Dan Teknologi Informasi (JNKTI) , 1 (2). https://doi.org/10.32672/jnkti.v1i2.771