Copyright @ Eri Mardiani, Nur Rahmansyah, Endah Tri Esti Handayani , Sari Ningsih, Deny Hidayatullah, Dhieka Avrilia Lantana, Yuni Latifah, Alica Dwi Fahira, Keysha Belynda Tyva Panggabean, Imelta Natalia Ginting
INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 3 Nomor 4 Tahun 2023 Page 8667-8679 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative
Analisis Prediksi Pendapatan Penduduk dengan Metode K-Nearest Neighbor,
Decision Tree, Naive Bayes, Ensemble Methods, dan Linear Regression
Eri Mardiani 1 , Nur Rahmansyah 2 , Endah Tri Esti Handayani 3 , Sari Ningsih 4 , Deny Hidayatullah 5 , Dhieka Avrilia Lantana 6 , Yuni Latifah 7 , Alica Dwi Fahira 8 , Keysha Belynda Tyva Panggabean 9 ,
Imelta Natalia Ginting 10
(1), (3), (4), (5), (6) Universitas Nasional, Indonesia
(2) Program Studi Animasi Politeknik Negeri Media Kreatif, Indonesia (7), (8), (9), (10) UPN Veteran Jakarta, Indonesia Email: erimardiani1@gmail.com 1 ✉

## Abstrak
Data mining bermula dari peningkatan data yang cukup pesat dilihat dari segi volume serta variasi data yang dihasilkan oleh berbagai sumber, dan jumlahnya yang sangat besar, serta kompleksitasnya data hingga pembuatannya yang cepat. Dengan data bisa menghasilkan  prediksi yang membantu pemerintah dalam mengambil keputusan dan kebijakan di masa mendatang. Selain itu prediksi dapat membantu pemerintah dalam perencanaan kegiatan yang akan dilakukan untuk  mencapai tujuan, karena  prediksi  ini  dapat  memberikan  output  terbaik  sehingga  diharapkan  resiko  kesalahan  yang disebabkan  oleh  kesalahan  perencanaan  dapat  ditekan  seminimal  mungkin.  Prediksi  biasanya digunakan  untuk    menemukan  informasi  dari  sejumlah  data  yang besar  sehingga diperlukan  data mining.  Data  mining  dapat  digunakan  untuk  menggali  informasi  dari  data  yang  besar  sehingga didapatkan informasi yang dapat digunakan dalam memprediksi sesuatu. Dalam data mining terdapat banyak  teknik  dalam  pengerjaannya,  untuk  menemukan  pola  atau  informasi  yang  tersembunyi diantaranya adalah Klasterisasi (clustering), Regresi (regression), Asosiasi (association), dan Klasifikasi (classification)
Kata Kunci : Data mining, income
Abstract
Copyright @ Eri Mardiani, Nur Rahmansyah, Endah Tri Esti Handayani , Sari Ningsih, Deny Hidayatullah, Dhieka Avrilia Lantana, Yuni Latifah, Alica Dwi Fahira, Keysha Belynda Tyva Panggabean, Imelta Natalia Ginting
Data mining begins with a fairly rapid increase in data in terms of the volume and variety of data produced by various sources, and the numbers are very large, as well as the complexity of the data and its rapid creation. Data can produce predictions that help the government in making decisions and policies in the future. Apart from that, predictions can help the government in planning activities that will be carried out to achieve goals, because these predictions can provide the best output so it is hoped that the risk of errors caused by planning errors can be reduced to a minimum. Predictions are usually used to find information from large amounts of data, so data mining is needed.Data mining can be used to dig up information from large amounts of data to obtain information that can be used to predict something. In data mining, there are many techniques used to find hidden patterns or information, including clustering, regression, association and classification.
Keywords: Keywords contain basic ideas or concepts that represent the field under study; The number of keywords is between 3-5 Phrases and are sorted alphabetically

## PENDAHULUAN
Di  era  digital  saat  ini,  ekonomi  merupakan  salah  satu  industri  terpenting  dan berkembang sangat cepat. Hal ini didukung oleh perkembangan teknologi yang semakin pesat  di  seluruh  dunia.  Itulah  sebabnya  setiap  orang  yang  berkecimpung  dalam  bisnis bergerak dan saling bersaing untuk menjadi yang terbaik di bidangnya.[10]
Penelitian ini mempunyai tujuan agar dapat membandingkan metode K-NN, Naive Bayes,  Decision  Tree,  Ensemble  Methods,  dan  Linear  Regression  yang  dilakukan  untuk klasifikasi apakah seorang penduduk memiliki pendapatan lebih besar atau sama dengan $50.000 USD per tahun atau tidak. Sedangkan aplikasi yang digunakan adalah aplikasi data mining  orange  yang  merupakan  aplikasi  data  mining  open  source  yang  terbukti  dapat membantu  dalam  hal  penganalisaan  data.  Untuk  melakukan  hal  tersebut  kita  akan menunjukkan prosesnya mulai dari akuisisi data sampai prediksi.[1]
Data Mining menggunakan Teknik Klasifikasi dengan 5 Model Algoritma[2]
1. K-Nearest Neighbor (k-NN) [3]
Algoritma K-Nearest Neighbor (k-NN) merupakan sebuah model algoritma yang digunakan untuk melakukan klasifikasi terhadap objek yang berdasarkan dari data  pembelajaran yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut. Ataupun dapat dipahami juga bahwa k- nearest neighbor adalah  salah  satu algoritma  yang paling sederhana dan banyak  Titik data akan diklasifikasikan berdasarkan kesamaan kelompok tertentu dari titik data lain yang berdekatan. Sehingga, algoritma ini akan memberikan hasil yang kompetitif.
2.   Na ï ve Bayes[5]
Salah satu metode  data mining ialah klasifikasi Naive Bayes.  Naive Bayes Classifier adalah metode  klasifikasi  yang  berakar  pada  teorema  Bayes.  Naive  bayes  merupakan  metode
Copyright @ Eri Mardiani, Nur Rahmansyah, Endah Tri Esti Handayani , Sari Ningsih, Deny Hidayatullah, Dhieka Avrilia Lantana, Yuni Latifah, Alica Dwi Fahira, Keysha Belynda Tyva Panggabean, Imelta Natalia Ginting
pengklasifikasian  berdasarkan  probabilitas  sederhana  dan  dirancang  agar  dapat dipergunakan  dengan  asumsi  antar  variabel  penjelas  saling  bebas  (independen).  Pada algoritma ini pembelajaran lebih  ditekankan pada pengestimasian probabilitas. tujuan dari metode Na ï ve Bayes  adalah  untuk  menemukan  probabilitas  ketika  kita  mengetahui probabilitas  tertentu  lainnya.  Hasil  dari  perhitungan  data  mining  menggunakan  metode klasifikasi Na ï ve Bayes akan makin berguna jika penyajiannya menarik dan dapat dipahami dengan baik oleh penerima data.
3.   Decision Tree[9]
Decision tree  adalah algoritma machine  learning yang menggunakan seperangkat aturan untuk  membuat  keputusan  dengan  struktur  seperti  pohon  yang  memodelkan kemungkinan hasil, biaya sumber daya, utilitas dan kemungkinan konsekuensi atau resiko. Konsepnya adalah dengan cara menyajikan algoritma dengan pernyataan bersyarat, yang meliputi  cabang  untuk  mewakili  langkah-langkah  pengambilan  keputusan  yang  dapat mengarah pada hasil yang menguntungkan.  Klasifikasi  ini  menggunakan  observasi  pada node untuk  menemukan  target pada leaves. Decision Tree merupakan salah satu metode klasifikasi  yang  paling  populer  karena  mudah  untuk  diinterpretasi  oleh  manusia  dengan kemampuannya  untuk  mem-break  down  proses  pengambilan keputusan  yang  kompleks menjadi lebih simple.[6]

## 4.  Ensemble Method
Ensemble    Method    adalah    algoritma    dalam    pembelajaran    mesin    ( machine learning)  dimana  algoritma  ini  sebagai  pencarian  solusi  prediksi  terbaik  dibandingkan dengan algoritma yang lain karena metode ensemble ini menggunakan beberapa algoritma pembelajaran untuk
pencapaian solusi prediksi yang lebih baik daripada algoritma yang bisa diperoleh dari salah satu  pembelajaran  algoritma  konstituen  saja.  Tidak  seperti  ensemble  statistika  dalam mekanika
statistika biasanya selalu tak terbatas. Ensemble Pembelajaran hanya terdiri dari seperangkat model alternatif yang bersifat terbatas, namun biasanya memungkinkan untuk menjadi lebih banyak lagi struktur fleksibel yang ada diantara alternatif model itu sendiri. Evaluasi prediksi dari
ensemble  biasanya  memerlukan  banyak  komputasi  daripada  evaluasi  prediksi  model tunggal
( single model).
5.   Linear Regression[4]
Linear regression merupakan  salah  satu  algoritma  yang  memodelkan  suatu  persamaan untuk menghitung  estimasi.  Pada  metode  ini  bertujuan  untuk  mencari  pola  pada  nilai
Copyright @ Eri Mardiani, Nur Rahmansyah, Endah Tri Esti Handayani , Sari Ningsih, Deny Hidayatullah, Dhieka Avrilia Lantana, Yuni Latifah, Alica Dwi Fahira, Keysha Belynda Tyva Panggabean, Imelta Natalia Ginting
numerik,
sehingga  data  yang  dibutuhkan  berupa  data  numerik  agar  dapat  diolah  dengan  model algoritma   ini. Linear  regression  memprediksi   nilai   data   yang   tidak   diketahui   dengan menggunakan  nilai  data  lain  yang  terkait  dan  diketahui.  Secara  matematis  memodelkan variabel  yang tidak diketahui atau tergantung dan variabel yang dikenal atau independen sebagai persamaan linier..

## METODE PENELITIAN
Data  yang  dikumpulkan  untuk  penelitian  ini  yaitu  primer  dan  sekunder.  Teknik pengumpulan data primer berasal dari studi literatur seperti buku maupun jurnal. Adapun Teknik    pengumpulan  data  sekunder  pada  penelitian  ini  diperoleh  dari  media  online maupun    sumber-sumber  lainnya.  Studi  pustaka  akan  digunakan  oleh  peneliti  guna menjabarkan  dan menganalisis data yang sudah dikumpulkan yang memiliki kaitan dengan penelitian  ini .[7]
Selain  metode  kualitatif  ,  kami  juga  menggunakan  metode  waterfall      karena dibutuhkan pendekatan yang sistematis dan berurutan dalam membangun   sistem. Aliran cascading  adalah  bahwa  sistem  ditulis  secara  berurutan.  Sistem  yang  dihasilkan menghasilkan  kualitas  yang  sangat  baik  karena  implementasinya  bertahap  dan  tidak terfokus pada fase tertentu [12]

## Gambar 1. Metode Waterfall
Pada  tahap  pengembangan  sebuah  sistem,  metode  ini  bersifat  sistematis,  serta rangkaian  dalam  sistem  perancangan  perangkat  lunak  dilakukan  secara  urut.  Metode waterfall atau disebut juga metode air terjun merupakan metode yang sering dipakai untuk melakukan pembaharuan pada sistem aplikasi yang sedang berjalan. Terdapat beberapa tahapan  pada  metode  ini,  yaitu  analisis  aplikasi,  desain  aplikasi,  implementasi  aplikasi, pengujian aplikasi, dan pemeliharaan [8][11]
Copyright @ Eri Mardiani, Nur Rahmansyah, Endah Tri Esti Handayani , Sari Ningsih, Deny Hidayatullah, Dhieka Avrilia Lantana, Yuni Latifah, Alica Dwi Fahira, Keysha Belynda Tyva Panggabean, Imelta Natalia Ginting

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil

## A. K-Nearest Neighbor
Implementasi menggunakan K-Nearest Neighbor (KNN)

## Gambar 2 Tabel Prediction
Berdasarkan  hasil  penelitian  menggunakan  Predictions  dapat  dilihat  tabel  nilai prediksi  dan  nilai  aktualnya.  Jika  dilihat  secara  manual  oleh  tabel  pada  Predictions,  nilai prediksi  menggunaka  metode  K-NN  merupakan  hampir  keseluruhan  nilainya mendeskripsikan dengan benar kepada nilai aktualnya. Hal tersebut didukung dengan nilai K-NN yang berada di bawah, nilai K-NN memperoleh nilai AUC sebesar 94,4% yang berarti sangat baik karena hampir mendekati 100%, nilai CA sebesar 88,2%, nilai F1 sebesar 87,9%, nilai Precisions sebesar 87,9%, dan nilai Recall sebesar 88,2%.

## Gambar 3 Confusion KNN
Selanjutnya,  penilaian  metode  K-NN  dapat  dilihat  dengan  evaluasi  menggunakan Confusion Matrix. Pada gambar diatas dijelaskan bahwa untuk variabel <=50K menunjukkan hasil prediksi dengan metoda K-NN memiliki nilai benar sebanyak 24,465 sedangkan nilai salah sebanyak 2.523. Kemudian, untuk variabel >50K menunjukkan hasil prediksi dengan metode  K-NN memiliki nilai  benar sebanyak 5.690, sedangkan nilai salah sebanyak 1.512.
Copyright @ Eri Mardiani, Nur Rahmansyah, Endah Tri Esti Handayani , Sari Ningsih, Deny Hidayatullah, Dhieka Avrilia Lantana, Yuni Latifah, Alica Dwi Fahira, Keysha Belynda Tyva Panggabean, Imelta Natalia Ginting
Hasil penelitian dengan Confusion Matrix juga dapat dilihat menggunakan ikon Data Table, untuk melihat secara manual dan lebih jelas, manakah nilai prediksi dari metode K-NN yang benar  dan  manakah  nilai  prediksi  dari  metode  K-NN  yang  salah.  Untuk  hasil  Data  Table ditampilkan seperti gambar yang tertera di bawah.
Gambar 4 Hasil Data Table
B . Naïve Bayes

## Gambar 5 Data Tabel Na ï ve Bayes
Berdasarkan  hasil  penelitian  menggunakan  Test  and  Score  dapat  dilihat  pada gambar diatas, nilai yang diperoleh menggunakan metode Naive Bayes. Nilai Naive Bayes memperoleh nilai AUC sebesar 90,3% yang berarti sangat baik karena hampir mendekati 100%, nilai CA sebesar 82,4%, nilai F1 sebesar 83,1%, nilai Precisions sebesar 84,7%, dan nilai Recall sebesar 82,4%.
Copyright @ Eri Mardiani, Nur Rahmansyah, Endah Tri Esti Handayani , Sari Ningsih, Deny Hidayatullah, Dhieka Avrilia Lantana, Yuni Latifah, Alica Dwi Fahira, Keysha Belynda Tyva Panggabean, Imelta Natalia Ginting

## Gambar 6 Confusion Naïve Bayes
Selanjutnya,  penilaian  metode  Naive  Bayes  dapat  dilihat  dengan  evaluasi menggunakan Confusion Matrix. Pada gambar diatas dijelaskan bahwa untuk variabel <=50K menunjukkan  hasil  prediksi  dengan  metode  Naive  Bayes  memiliki  nilai  benar  sebanyak 31.129, sedangkan nilai salah sebanyak 2555. Kemudian, untuk variabel >50K menunjukkan hasil prediksi dengan metode Naive Bayes memiliki nilai benar sebanyak 9.132, sedangkan nilai salah sebanyak 6.026.

## Gambar 6 Hasil Data Table Naïve Bayes
Hasil penelitian dengan Test and Score juga dapat dilihat menggunakan ikon Data Table  yang  tertera  pada  gambar  diatas,  untuk  melihat  secara  manual  dan  lebih  jelas, manakah nilai prediksi dari metode Naive Bayes yang benar dan manakah nilai prediksi dari metode Naive Bayes yang salah.
Copyright @ Eri Mardiani, Nur Rahmansyah, Endah Tri Esti Handayani , Sari Ningsih, Deny Hidayatullah, Dhieka Avrilia Lantana, Yuni Latifah, Alica Dwi Fahira, Keysha Belynda Tyva Panggabean, Imelta Natalia Ginting

## c. Decision Tree dan Ensemble Tree

## Gambar 7 Test And Score
Berdasarkan hasil penelitian menggunakan Test and Score dapat dilihat pada gambar diatas,  niilai  yang  diperoleh  menggunakan  metode  Tree,  Random  Forest,  dan  AdaBoost. Untuk nilai Tree memperoleh nilai AUC sebesar 71,3% yang berarti sangat baik karena hampir mendekati 100%, nilai CA sebesar 83,6%, nilai F1 sebesar 83%, nilai Precisions sebesar 82,8%, dan nilai Recall sebesar 83,6%. Untuk nilai Random Forest memperoleh nilai AUC sebesar 89,6% yang berarti sangat baik karena hampir mendekati 100%, nilai CA sebesar 85,3%, nilai F1 sebesar 84,9%, nilai Precisions sebesar 84,7%, dan nilai Recall sebesar 85,3%. Untuk nilai AdaBoost  memperoleh  nilai  AUC  sebesar  85%  yang  berarti  sangat  baik  karena  hampir mendekati 100%, nilai CA sebesar 83,3%, nilai F1 sebesar 83,1%, nilai Precisions sebesar 83%, dan nilai Recall sebesar 83,3%. Dari ketiga metode, disimpulkan bahwa nilai metode terbaik untuk prediksi adalah metode Random Forest.

## Gambar 8 Hasil Tree Viewer
Untuk melihat hasil evaluasi Tree bisa digunakan Tree Viewer, pada gambar dijelaskan bahwa  variabel-variabel  terbagi  ke  dalam  beberapa  klasifikasi.  Penjelasan  dalam  gambar diatas terdiri dari beberapa cabang. Cabang Utama yang menjelaskan mengenai hubungan
Copyright @ Eri Mardiani, Nur Rahmansyah, Endah Tri Esti Handayani , Sari Ningsih, Deny Hidayatullah, Dhieka Avrilia Lantana, Yuni Latifah, Alica Dwi Fahira, Keysha Belynda Tyva Panggabean, Imelta Natalia Ginting
atau relationship, memiliki dua cabang lainnya yang pertama mengenai status pernikahan yang  berpendidikan  dan  yang  masih  single  dengan  memiliki  pendapatan  sendiri.  Dalam status  pernikahan  terdapat  dua  cabang  mengenai  beberapa  lama  waktu  menempuh pendidikan  dan  status  pernikahan  yang  sudah  mempunyai  gelar  pendidikan  (bachelor, master,  etc).  Sedangkan  untuk  pribadi  yang  masih  single  dan  mendapatkan  pendapatan sendiri memiliki dua cabang dimana nilai yang kurang dari 6849 sebesar 95,1% dan yang lebih dari 6849 sebesar 96,4%. Lalu, untuk status pernikahan yang sedang mengambil gelar memiliki dua cabang yaitu kurang dari 5013 dengan  hasil occupation (pekerjaan) dan yang lebih dari 5013 dengan hasil pendapatan lebih dari $50.000 memiliki hasil sebesar 98,2%. Lalu  untuk  status  pernikahan  yang  sudah  mendapatkan  gelar  memiliki  dua  cabang  yang pertama kurang dari 5013 menghasilkan capital-loss dan yang lebih dari 5013 dengan hasil pendapatan lebih dari $50.000 mendapatkan nilai sebesar 99.7%.

## Gambar 9 Confusion Tree Viewer
Selanjutnya,  penilaian  metode  Tree  dapat  dilihat  dengan  evaluasi  menggunakan Confusion Matrix. Pada gambar diatas dijelaskan bahwa untuk variabel <=50K menunjukkan hasil prediksi dengan metode Tree memiliki nilai benar sebanyak 34.084, sedangkan nilai salah sebanyak 4.959. Kemudian, untuk variabel >50K menunjukkan hasil prediksi dengan metode Tree memiliki nilai benar sebanyak 6.728, sedangkan nilai salah sebanyak 3.071.
Copyright @ Eri Mardiani, Nur Rahmansyah, Endah Tri Esti Handayani , Sari Ningsih, Deny Hidayatullah, Dhieka Avrilia Lantana, Yuni Latifah, Alica Dwi Fahira, Keysha Belynda Tyva Panggabean, Imelta Natalia Ginting

## Gambar 10 Confusion Random Forest
Untuk penilaian metode Random Forest dapat dilihat dengan evaluasi menggunakan Confusion Matrix. Pada gambar diatas dijelaskan bahwa untuk variabel <=50K menunjukkan hasil  prediksi  dengan  metode  Random  Forest  memiliki  nilai  benar  sebanyak  34.367, sedangkan  nilai  salah  sebanyak  4.413.Kemudian,  untuk  variabel  >50K  menunjukkan  hasil prediksi dengan metode Random Forest memiliki nilai benar sebanyak 7.274, sedangkan nilai salah sebanyak 2.728.
Untuk  penilaian  metode  AdaBoost  dapat  dilihat  dengan  evaluasi  menggunakan Confusion Matrix. Pada gambar diatas dijelaskan bahwa untuk variabel <=50K menunjukkan hasil prediksi dengan metode AdaBoost memiliki nilai benar sebanyak 33.469, sedangkan nilai  salah  sebanyak  4.467.  Kemudian,  untuk  variabel  >50K  menunjukkan  hasil  prediksi dengan  metode  AdaBoost  memiliki  nilai  benar  sebanyak  7.220,  sedangkan  nilai  salah sebanyak 3.686.
Hasil penelitian dengan Test and Score juga dapat dilihat menggunakan
Gambar 11 Data Table
Copyright @ Eri Mardiani, Nur Rahmansyah, Endah Tri Esti Handayani , Sari Ningsih, Deny Hidayatullah, Dhieka Avrilia Lantana, Yuni Latifah, Alica Dwi Fahira, Keysha Belynda Tyva Panggabean, Imelta Natalia Ginting
ikon Data Table yang tertera pada gambar diatas, untuk melihat secara manual dan lebih jelas, manakah nilai prediksi dari ketiga metode yang benar dan manakah nilai prediksi dari ketiga metode yang salah.
D. Linear Regression

## Gambar 12 Test and Score
Berdasarkan  hasil  penelitian  menggunkanakan  Test  and  Score  dapat  dilihat  pada gambar diatas, nilai yang diperoleh menggunakan metode Linear Regression. Nilai Linear Regression memperoleh nilai MSE sebesar 6.618 yang berarti bahwa pada saat nanti kita melakukan prediksi akan terdapat error sebesar 6.618, nilai MRSE sebesar 2.573, nilai MAE sebesar 1.901, dan nilai R2 sebesar 0.001.

## Gambar 3 Scatter Plotter
Untuk  penilaian  metode  Linear  Regression  dapat  dilihat  dengan  evaluasi menggunakan Scatter Ploter. Pada gambar diatas dijelaskan bahwa jika yang menjauhi garis, maka nilai prediksi terdapat kesalahan.
Copyright @ Eri Mardiani, Nur Rahmansyah, Endah Tri Esti Handayani , Sari Ningsih, Deny Hidayatullah, Dhieka Avrilia Lantana, Yuni Latifah, Alica Dwi Fahira, Keysha Belynda Tyva Panggabean, Imelta Natalia Ginting

## SIMPULAN
Prediksi atau peramalan (forecasting) adalah suatu perhitungan untuk meramalkan keadaan  di  masa  mendatang  melalui  pengujian  keadaan  di  masa  lalu.  Salah  satu  dari kegunaan prediksi adalah untuk membantu pemerintah dalam mengambil keputusan dan kebijakan  di  masa  mendatang.  Selain  itu  prediksi  dapat  membantu  pemerintah  dalam perencanaan kegiatan yang akan dilakukan untuk mencapai tujuan, karena prediksi ini dapat memberikan output terbaik sehingga diharapkan resiko kesalahan yang disebabkan oleh kesalahan  perencanaan  dapat  ditekan  seminimal  mungkin.  Prediksi  biasanya  digunakan untuk    menemukan  informasi  dari  sejumlah  data  yang  besar  sehingga  diperlukan  data mining. Data mining merupakan bidang dari beberapa bidang keilmuan yang menyatukan teknik dari pembelajaran mesin, pengenalan pola, statistic, database dan visualisasi untuk penanganan  permasalahan  pengambilan  informasi  dari  penyimpanan  database  yang besar.Data  mining  dapat  digunakan  untuk  menggali  informasi  dari  data  yang  besar sehingga didapatkan informasi yang dapat digunakan dalam memprediksi sesuatu. Dalam data mining terdapat banyak teknik dalam pengerjaannya, untuk menemukan pola atau informasi yang tersembunyi diantaranya adalah Klasterisasi (clustering), Regresi (regression), Asosiasi (association), dan Klasifikasi (classification).

## DAFTAR PUSTAKA
[1] https://www.kaggle.com
[2] FH Pratama, A Triayudi, E Mardiani.(2022). Data Mining K-Medoids Dan K-Means Untuk Pengelompokan  Potensi  Produksi  Kelapa  Sawit  di  Indonesia.  JIPI  (Jurnal  Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) 7 (4), 1294-1310
[3] Indriyanti, Ichsan, Nurul., Fatah, Haerul ,. Wahyuni,. Tri., Ermawati, Erni. Implementasi Orange Data Mining Untuk Prediksi Harga Bitcoin. JURNAL RESPONSIF, Vol. 4 No.2 Agustus 2022, pp. 118~125
[4] Indriyawati.Henny  ,  Khoirudin.2019.  PENERAPAN  METODE  REGRESI  LINIER  DALAM KOHERENSI  PENGOLAHAN  DATA  BAHAN  BAKU  TIANDRA  STORE  GUNA MENINGKATKAN  MUTU  PRODUKSI.  Proceeding  SINTAK  2019  Universitas  Semarang https://www.unisbank.ac.id/ojs/index.php/sintak/article/view/7603
[5] MA Djamaludin, A Triayudi, E Mardiani(.2022) Analisis Sentimen Tweet KRI Nanggala 402  di  Twitter  menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  Classifier.  Jurnal  JTIK(Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) ) 6 (2) 2022 pp 2580-1643
[6] Mardiani, E., Hayati, N., Purnama, M. I. W., Ningsih, S., Darusalam, U., Handayani, T. E.,
Copyright @ Eri Mardiani, Nur Rahmansyah, Endah Tri Esti Handayani , Sari Ningsih, Deny Hidayatullah, Dhieka Avrilia Lantana, Yuni Latifah, Alica Dwi Fahira, Keysha Belynda Tyva Panggabean, Imelta Natalia Ginting
& Rahmansyah, N. (2023). Kumpulan Latihan VB. Net. Elex Media Komputindo.
[7] Mardiani, E., Rahmansyah, N., & Kurniati, I. (2023). Website Design at SDN Cipete Utara 07. SITEKIN: Jurnal Sains, Teknologi Dan Industri, 20(2), 891 – 898.
[8] Mardiani, E., Rahmansyah, N., Kurniawan, H., & Sensuse, D. I. (2016). Kumpulan Latihan SQL. Elex Media Komputindo.
[9] Mardiani, E., Rahmansyah, N., Ningsih, S., Lantana, D. A., Wirawan, A. S. P., Wijaya, S. A., & Putri, D. N. (2023). Komparasi Metode Knn, Naive Bayes, Decision Tree, Ensemble, Linear Regression Terhadap Analisis Performa Pelajar Sma. Innovative: Journal Of Social Science Research, 3(2), 13880 – 13892.
[10] Mardiani, E., & Ramadhan, F. A. (2023). Design Information System Sales of Nuts and Bolts at PT. Catur Naga Steelindo. SITEKIN: Jurnal Sains, Teknologi Dan Industri, 20(2),
729 – 735.
[11] Matondang,  Nurhafifah,  Mardiani,  E.,  Wahyudi,  Praptiningsih,  &  Saebani,  A.  (2019). Aplikasi Komputer.
[12] Rahmansyah, N., Muliyani, D., Mardiani, E., & Rahman, A. (2022). Perancangan Sistem Transaksi Berbasis Web pada UKM Pangkas Rambut Tasik. Jurnal Sistem Informasi Bisnis (JUNSIBI), 3(1), 22 – 31.