## IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS TERHADAP PENGELOMPOKAN KEPEMILIKAN AKTA KELAHIRAN DI JAWA BARAT
Listiyani Wahyuningsih 1) , Ahmad Rifai 2)
1,2) Jurusan Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No 10B, Kota Cirebon 45131, Jawa Barat, Indonesia E-mail: 1) listiyani.wahyuningsih@gmail.com , 2) a.rifaaii1408@gmail.com

## ABSTRAK
Akta  kelahiran  merupakan  dokumen  yang  berisikan  informasi  tentang  kelahiran  bayi  yang  wajib dimiliki sebagai seorang warga negara, diharapkan kedepannya dapat digunakan untuk memperoleh pelayanan publik lainnya. Di Jawa Barat terdapat 18 kabupaten juga 9 kota. Adanya ketidaksesuaian antara  jumlah  kepemilikan  akta  kelahiran  dan  jumlah  penduduk  menjadi  salah  satu  masalah  yang terjadi  pada  Dinas  Kependudukan  dan  Pencatatan  Sipil  (Disdukcapil).  Tujuan  dari  penelitian  ini adalah  untuk  mengetahui  jumlah  kepemilikan  dokumen  akta  kelahiran  di  Jawa  Barat  berdasarkan kabupaten/kota sebagai acuan juga kajian bagi pemerintah untuk mengambil tindakan kedepannya. Pada  penelitian  ini,  data  diolah  menggunakan  algoritma K-Means  Clustering. Metode  yang digunakan  adalah Knowledge  Discovery  in  Database ( KDD ) . Hasil  dari  penelitian  menggunakan Rapid  Miner dengan  hasil  perhitungan Davies  Bouldin  Index dan  diperoleh  nilai  k  yang  optimum sebesar 3 (0.910). Cluster 0 adalah anggota dengan jumlah kepemilikan akta kelahiran yang rendah, Cluster 2 dengan jumlah kepemilikan akta kelahiran yang sedang dan Cluster 1 dengan jumlah tingkat kepemilikan akta kelahiran tinggi.
Kata kunci : means, clustering, akta kelahiran, bouldin

## ABSTRACT
The birth certificate is a document containing information about the baby's birth that must be owned as a citizen, and it is expected that it can be used to obtain other public services in the future. In West Java, there are 18 regencies and nine cities. The mismatch between the number of birth certificate holders  and  the  population  is  a  problem  at  the  Population  and  Civil  Registration  Office (Disdukcapil). This study aims to determine the number of ownership of Birth Certificate documents in West Java based on Regency/City as a reference and analysis for the government to take future actions. In this research, data were processed using the K-Means Clustering algorithm. The method used Knowledge Discovery in Database (KDD). The results of the study using Rapid Miner with the results of the Davies Bouldin Index calculation obtained the optimum k value of 3 (0.910). Cluster 0 is a member with a low birth certificate ownership rate, Cluster 2 with a medium birth certificate ownership rate and Cluster 1 with a high birth certificate ownership rate.
Keywords : means, clustering, certificate of birth, bouldin

## 1. PENDAHULUAN
Kelahiran  adalah  salah  satu  peristiwa yang sangat penting. Pada setiap kelahiran yang terjadi  semuanya  dicatat  dengan  tujuan  akan mempengaruhi  pada  bidang  pendidikan  juga menjadi jaminan yang sah sebagai warga negara. Terdapat pula Undang-undang tentang kependudukan pada Nomor 23 Tahun 2006 yang mengatur  mengenai  bukti  pencatatan  terhadap status  pada  setiap  anak  yang  akan  diterbitkan oleh  Dinas  Pendidikan  dan  Pencatatan  Sipil yang  berupa  dokumen  akta  kelahiran.  Akta kelahiran merupakan dokumen yang kedepannya dapat digunakan sebagai inti untuk mendapatkan  pelayanan  publik  bagi  setiap individu [1]. Pada provinsi Jawa Barat terdapat 18  Kabupaten  dan  9  kota,  namun  jumlah kepemilikan  akta  kelahiran  masih  belum sebanding  dan  masih  kurang  dengan  jumlah penduduk,  masalah  yang  terjadi  ini  disebabkan karena  masih  kurangnya  pemetaan  juga pengelompokan data kepemilikan akta kelahiran.
Berdasarkan  permasalahan  yang  terjadi untuk  itu  diperlukan  suatu  metode  untuk pengelompokan  data  jumlah  kepemilikan  akta kelahiran  pada  setiap  kabupaten/kota  yang berada pada provinsi Jawa Barat menggunakan data mining dengan  menerapkan  metode K- Means, dimana  pada  metode K-Means ini merupakan  algoritma  yang  akan  melakukan pengelompokan secara partisi yang memisahkan data  berdasarkan  kelompok  yang  berbeda[2]. Metode  ini  bukan  suatu  hal  yang  baru  yang diterapkan pada penelitian dalam pengelompokan,  ini  dibuktikan  dengan  adanya penelitian terdahulu yang menerapkan pengelompokan  dengan  metode  algoritma K- Means. Penelitian yang dilakukan oleh Ananda et.al (2022)  tentang  Implementasi K-Means dalam  pengelompokan  data  akta  kelahiran  di Indonesia[1].  Topik  yang  sama  juga  pernah dibahas  oleh  Napitupulu et.al (2020)  berjudul Algoritma K-Means untuk  Pengelompokan Dokumen Akta Kelahiran Pada Tiap Kecamatan di  Kabupaten  Simalungun[2].  Penelitian  lain juga pernah dilakukan oleh dan Muttaqin (2020) dengan  judul  Algoritma K-Means untuk Pengelompokan Topik Skripsi Mahasiswa” [3].

## 2. METODE PENELITIAN
Bagian  ini  membahas  mengenai  jenis  data, metode  dalam  pengumpulan  data  yang  akan diterapkan,  metode Clustering  K-Means dan tahapan perancangan.
2.1. Jenis Data
1. Data  primer,  merupakan  data  yang diperoleh  secara  langsung  melalui  objek yang akan diteliti [4].
2. Data  sekunder,  merupakan  data  yang diperoleh dari berbagai sumber, contohnya seperti dari buku, jurnal, makalah, maupun website [5].

## 2.2   Metode Pengumpulan Data
Pada  penelitian  ini  menggunakan  data sekunder,  dimana  data  diperoleh  dari  sumber yang sudah ada. Peneliti mendapatkan data dari portal  resmi  milik  pemerintah  provinsi  Jawa Barat yaitu Open Data Jabar https://opendata.jabarprov.go.id/id . Data
tentang  jumlah  kepemilikan  akta  kelahiran  di Jawa Barat berdasarkan kota/kabupaten dengan rentang  waktu  dari  2013-2021  dan  jumlah record sebanyak 216.
2.3  Metode Clustering K-Means K-Means merupakan metode pengelompokan  pada  data  yang  termasuk kedalam  non  hirarki  yang  akan  membagi  data tersebut  kedalam  bentuk  dua  ataupun  lebih kelompok [6].
Langkah-langkah dalam melakukan pengelompokan menggunakan metode K-Means adalah sebagai berikut:
a) Tentukan  jumlah cluster (k),  tetapkan pusat cluster dengan acak.
b) Hitung  jarak  pada  setiap  data  ke  pusat cluster, menggunakan jarak Euclidean
d(i,k) = √∑ (𝐶𝑖𝑗 −   𝐶𝑘𝑗) 2 𝑚 𝑖 (1)
c) Lakukan  pengelompokan  data  ke  dalam cluster dengan jarak paling pendek.
min ∑ − 𝑎 𝑖𝑘− = √∑ (𝐶𝑖𝑗−𝐶𝑘𝑗) 2 𝑚 𝑖 𝑖 𝑘 . (2)
d) Menghitung pusat cluster yang terbaru.
𝑐 𝑘𝑗 = ∑ 𝑥𝑖𝑗 𝑖 𝑘 𝑝 . (3)
Dengan : 𝑋𝑖𝑗 ∈ cluster ke 𝑘 𝑝 =  banyak  nya  anggota cluster ke – k [7].
e) Lakukan  perulangan  pada  langkah  2 (dua)  sampai  langkah  4  (empat)  sampai tidak  ada  lagi  data  yang  berpindah  ke dalam cluster lain.
2.4 Tahapan Perancangan Beberapa tahapan perancangan pada konsep K-
Means Clustering adalah sebagai berikut:
1. Knowledge discovery in database
(KDD)  salah  satu  proses  data mining
sebagai alat untuk meng-ekstrak pengetahuan  yang  kemudian  dianggap sesuai  berdasarkan  spesifikasi  ukuran dan batas, menggunakan database secara bersamaan  dengan preprocessing yang diperlukan  pada  pengambilan  sampel serta informasi dari database . Proses ini juga  merupakan  nama  lain  dari data mining [8]. Berikut adalah tahapan pada proses  KDD  yang  ditunjukan  pada Gambar 1:
Gambar 1 . Tahapan pada Knowledge Discovery in Database
2. Data Selection
Merupakan  tahapan  dari  pemilihan  data dari  sekumpulan  data  operasional  yang perlu dilakukan sebelum tahap penggalian  informasi  pada  KDD  [9]. karena  seringkali  data  yang  kita  ambil tidak  semua  data  perlu  kita  gunakan dalam penelitian. Oleh karena itu hanya
beberapa  data  yang  sesuai  kebutuhan penelitian yang akan kita ambil.
Pada  tahap  seleksi  ini  dilakukan  proses seleksi atribut, seperti atribut mana yang akan digunakan oleh peneliti pada tahap data mining, pada data jumlah kepemilikan akta kelahiran ini terdapat 8 atribut  awal  yaitu, id ,  kode  provinsi, nama  provinsi,  kode  kabupaten/kota, nama  kabupaten/kota,  jumlah  penduduk pemilik akta kelahiran, satuan dan tahun yang  akan  diseleksi  menjadi  3  atribut, nama  kabupaten/kota,  jumlah  penduduk pemilik akta kelahiran serta tahun.
3. Data Cleaning Pada tahap ini adalah untuk menghilangkan data yang noise dan data yang  tidak  konsisten  [10].  dengan adanya kemungkinan data yang kosong, ganda ataupun missing , maka dilakukan proses cleaning. Tujuannya  adalah  agar data yang tidak relevan itu bisa terhapus, dikarenakan  keberadaan  data  tersebut bisa  mengurangi  nilai  tingkat  akurasi dari hasil data mining .
4. Transformasi Data Transformasi merupakan gabungan intruksi  untuk  mengubah  input  menjadi output  yang  diinginkan,  menyesuaikan juga dengan algoritma yang akan dipakai. Kemudian  untuk  yang  bersifat  numerik perlu dilakukan proses normalisasi untuk memperkecil jarak data [11]. Selanjutnya  dalam  tahap  ini  adalah proses  perubahan  model  data,  pada database yang penulis gunakan terdapat tipe  data non  numerical, sehingga diperlukan perubahan model data menjadi  numerik,  agar  data  dapat diproses  menggunakan  algoritma K- Means .  Pada  tahap  ini  tipe  data  yang dirubah  adalah  nama  kabupaten/kota menjadi tipe data numerik.

## 5. Data Mining
Tahapan  yang  paling  utama  dari  proses tahapan perancangan adalah proses data mining, yang merupakan proses mencari
Data Selection Data Cleaning Tranformasi Data Data Mining Interpretasi atau Evaluasi
bentuk  atau  informasi  yang  menarik pada  sebuah  data  terpilih  dengan menggunakan metode tertentu [12]. Pada penelitian  ini  penulis  menggunakan metode algoritma K-Means .
6. Interpretasi atau Evaluasi Pada tahapan ini merupakan tahap akhir untuk  mengevaluasi  hasil  atau  output dari proses, dengan menampilkan
informasi  yang  mudah  dimengerti  oleh pihak yang membaca [13].

## 3. HASIL DAN DISKUSI
Pada penelitian ini penulis menggunakan data sekunder dengan sumber data dari website resmi  milik  pemerintah  provinsi  Jawa  Barat yaitu  Open  Data  Jabar.  Selanjutnya  diproses dengan  metode Knowledge  discovery  in database dengan algoritma clustering K-Means, serta menggunakan aplikasi berupa RapidMiner dengan data jumlah kepemilikan akta kelahiran di Jawa Barat berdasarkan kota/kabupaten.

## Tabel 1. Data Penelitian
Nama Kabupaten Kota Jumlah Penduduk Pemilik Akta Tahun Kabupaten Bogor 1071180 2013 Kabupaten Sukabumi 562329 2013 Kabupaten Cianjur 187895 2013 Kabupaten Bandung 153637 2013 Kabupaten Garut 214354 2013 Kabupaten Tasikmalaya 49019 2013 Kabupaten Ciamis 563577 2013 Kabupaten Kuningan 39679 2013 Kabupaten Cirebon 436101 2013 … … … Kota Tasikmalaya 212340 2021 Kota Banjar 59337 2021  Data Selection
Proses  yang  pertama  dilakukan  adalah menggunakan operator Read Excel yang berguna  untuk  membaca  data  yang tersimpan dalam format Excel, kemudian selanjutnya adalah langkah import data.
Gambar 2. Operator Read Excel
Preview data  merupakan  hasil  dari langkah setelah kita import data, kemudian kita  klik finish untuk  melakukan  proses selanjutnya.
Gambar 3. Preview Data
Dari  sumber  data  awal  yang  diperoleh, pada  operator select  attributes ini  akan dipisahkan antara data yang digunakan dan juga data yang tidak digunakan. Data yang akan  digunakan  hanyalah  data  yang  sesuai dengan penelitian yang akan diproses.
Gambar 4. Memasukan Operator Select Atributes
Selanjutnya  adalah  pemilihan  atribut  mana yang  akan  kita  gunakan,  pada  gambar  5  ini atribut  yang  dipilih  adalah  yang  sesuai  dengan proses penelitian yang akan dilakukan, berjumlah  3  atribut  yaitu,  jumlah  penduduk pemilik akta, nama kabupaten/kota, dan tahun.
Gambar 5. Proses Select Attributes
Berikut  adalah  hasil  dari select  attributes, yang berisi 3 atribut yaitu, nama kabupaten/kota, jumlah pemilik akta kelahiran dan tahun.
Gambar 6. Hasil dari Proses Select Atributes
 Data Cleaning Dengan adanya kemungkinan data yang kosong,  ganda  ataupun missing ,  maka dilakukan  proses cleaning. Tujuannya adalah  agar  data  yang  tidak  relevan  itu bisa  terhapus,  dikarenakan  keberadaan data  tersebut  bisa mengurangi  nilai tingkat akurasi dari hasil data mining .
Gambar 7. Memasukkan Operator Replace Missing Value
Pada  Gambar  8  ini  adalah  hasil  dari pembersihan  data  pada  data  kosong  dan  juga data  missing .  Pada  kenyataannya  data  jumlah penduduk  pemilik  akta  kelahiran  berdasarkan kabupaten/kota  ini  tidak  memiliki  data  kosong juga missing ,  sehingga  dihasilkan  data  yang tetap berjumlah 216 data .
Gambar 8. Hasil dari Proses Replace Missing Value
 Transformasi Data
Selanjutnya  data  yang  terpilih  dan dibersihkan akan ditranformasikan menyesuaikan  algoritma  yang  akan digunakan, pada tahap transformasi data ini terdapat 2 (dua) tahapan, yaitu :
1. Pertama  adalah  dapat  terlihat pada gambar 9 yaitu ditambahkannya operator
Nominal  to  Numerical yang
bertujuan untuk mengubah variable yang digunakan menggunakan  numerik,  karena pada data yang digunakan masih terdapat  data  yang variabel -nya nominal.  Tahap  ini  termasuk tahap yang penting karena seperti yang  diketahui  bahwa K-Means merupakan algoritma yang hanya bisa memproses data yang
variabel -nya numerik.
Gambar 9. Proses Memasukan Operator Nominal to Numerical
Berikut  adalah  hasil  dari  proses  operator Nominal  to  Numerical ,  yaitu  atribut  nama kabupaten/kota  yang  berubah  bentuk  menjadi angka atau numerik.
Selanjutnya  pada  gambar  11  ini  adalah normalisasi data dengan menambahkan operator Normalize, pada  tahap  ini  bertujuan  untuk memperkecil jarak antar data.
Gambar 11. Memasukan Operator normalize
Hasil  dari  proses  normalisasi  menggunakan rapid  miner, metode  transformasi yang digunakan adalah metode range transformasion merupakan  metode  dimana  nilai  jarak  yang diinginkan  bisa  ditentukan.  Pada  penelitian parameter  yang  digunakan  adalah min =  0.0 sedangkan max = 1.0.
Gambar 12. Hasil dari Proses Normalisasi

##  Data Mining
Kemudian selanjutnya tahap data mining ,
pada  tahapan  ini  dilakukan  permodelan data
menggunakan hasil dari transformasi yang dilakukan sebelumnya.
Metode yang digunakan pada penelitian ini  merupakan  pengelompokan  dengan algoritma K-Means yang diketahui  nilai
k = 3, max run sebanyak 60 kali putaran.
Gambar 13. Proses Pengelompokan Menggunakan Algoritma K-Means
Dengan  menggunakan  k=3  dihasilkan  3 kelompok  dari  216 record data. Cluster 0 dengan jumlah anggotanya sebanyak 71 anggota kabupaten/kota, cluster 1 anggotanya sebanyak 82  kabupaten/kota,  dan cluster 2  anggotanya sebanyak  63  kabupaten/kota,  sehingga  secara keseluruhan jumlahnya adalah 216 data jumlah kepemilikan akta kelahiran berdasarkan kabupaten/kota di jawa barat tahun 2013-2021.
Gambar 14. Hasil Cluster Model
 Interpretasi atau Evaluasi Dalam tahapan ini menampilkan bentuk informasi  yang  dihasilkan  dari  proses
Data mining dengan bentuk yang mudah dipahami oleh pembaca.
Tabel 2. Total Jumlah Akta Kelahiran
Berdasarkan Cluster Cluster Jumlah Anggota Total Keterangan 0 71 30.272.145 Rendah 2 82 40.894.816 Sedang 1 63 45.485.211 Tinggi Cluster 0  merupakan cluster rendah dengan  jumlah  keanggotaannya  yaitu  71 kelompok,  sedangkan cluster 2  merupakan cluster sedang yaitu 82 kelompok dan cluster 1 merupakan cluster tinggi  dengan  jumlah anggotanya sebanyak 63 kelompok.

## Gambar 15. Diagram Batang Jumlah Anggota Cluster
Setelah  melakukan  10  kali  percobaan dari k=2 sampai k=10, didapatkan nilai k paling optimum berada pada percobaan ke 3 atau pada nilai k=3, yang menghasilkan nilai Performance Vector ( Davies  Bouldin  Index ) 0.910  yang paling mendekati 0.
Tabel 3. Performance Vector ( Davies Bouldin
Index ) k DBI 2 1.067 3 0.910 4 0.911 5 0.940 6 1.028 7 1.040 8 0.998 9 0.933 10 0.925
 Anggota cluster 0  yang  merupakan cluster rendah, tingkat jumlah kepemilikan  akta  kelahiran  yang  paling tinggi  adalah  kabupaten  Bogor  dengan jumlah  1.096.850  pada  tahun  2017 sedangkan  yang  paling  rendah  pada cluster ini  adalah  jumlah  kepemilikan akta  kelahiran  pada cluster ini  adalah kabupaten  Majalengka  dengan  jumlah kepemilikan 1.196 pada tahun 2014.
 Anggota cluster 2  yang  merupakan cluster dengan  keterangan  sedang,
dengan tingkat jumlah kepemilikan yang paling tinggi adalah kota Cirebon dengan jumlah  1.133.940  pada  tahun  2013, sedangkan  yang  paling  rendah  jumlah kepemilikan  akta  kelahiranya  berada pada  kota  Banjar  dengan  jumlah kepemilikan akta kelahiran 0 pada tahun 2013.
 Anggota cluster 1  merupakan cluster yang  tinggi,  dengan  tingkat  jumlah kepemilikan akta kelahiran paling tinggi berada  pada  kabupaten  Bogor  dengan jumlah  kepemilikan  1.870.275  pada tahun 2020, sedangkan jumlah kepemilikan  akta  kelahiran  yang  paling rendah berada pada  kota Banjar dengan jumlah kepemilikan akta kelahiran pada kota  tersebut  sebanyak  59.337  pada tahun 2021.
Gambar 16. Scater Plot Data Jumlah Kepemilikan Akta Kelahiran

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  dari  penelitian  dan  pembahasan penelitian  menggunakan  metode  algoritma K-
Means, data jumlah kepemilikan akta kelahiran dikelompokan menjadi 3 cluster , dengan cluster 0  dengan  keterangan  jumlah  kepemilikan  akta kelahiran  rendah,  berjumlah  71  anggota  dan total  jumlah  kepemilikan  akta  kelahiran sejumlah  30.272.145,  kemudian cluster 2 dengan  keterangan  sedang,  berjumlah  82 anggota  dengan  total  jumlah  kepemilikan  akta kelahiran  sebanyak  40.894.816,  kemudian cluster 1  dengan  keterangan  tinggi,  berjumlah 63  anggota,  dengan  total  jumlah  kepemilikan akta kelahiran 45.485.211.
Untuk  kedepannya  agar  penelitian  ini  dapat dikembangkan  atau  diteliti  kembali  dengan menggunakan  algoritma  metode  lain,  hasil penelitian  ini  diharapkan  bisa  menjadi  dasar peneliti  dalam  melakukan  pengelompokan jumlah kepemilikan akta kelahiran  yang  ada di Jawa Barat.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
[1] D.  Ananda,  S.  Rohimah,  B.  Susilo,  D.
Wulan,  dan  A.  Mustofa,  “Implementasi K-Means  Dalam  Pengelompokkan  Data Akta
Kelahiran di
Indonesia: Implementation of K-Means in Grouping Birth  Certificate  Data  in  Indonesia,” dalam SENTIMAS:  Seminar  Nasional Penelitian  dan  Pengabdian  Masyarakat ,
2022, hlm. 66–71.
[2] F.  S.  Napitupulu,  I.  S.  Damanik,  I.  S. Saragih,  dan  A.  Wanto,  “Algoritma  K- Means untuk Pengelompokkan Dokumen Akta Kelahiran pada Tiap Kecamatan di Kabupaten  Simalungun,” Building  of Informatics,  Technology  and  Science
(BITS) , vol. 2, no. 1, hlm. 55–63, 2020.
[3] M.  R.  Muttaqin  dan  M.  Defriani, “Algoritma K-Means untuk Pengelompokan Topik Skripsi Mahasiswa,” ILKOM Jurnal Ilmiah , vol. 12, no. 2, hlm. 121–129, 2020.
[4] M.  A.  Putri,  N.  Rahaningsih,  F.  M. Basysyar, dan O. Nurdiawan, “Penerapan Data  Mining  Menggunakan  Metode Clustering Untuk Mengetahui Kelompok Kepatuhan  Wajib  Pajak  Bumi  dan
0 500000 1000000 1500000 2000000 0 100 200 300 Ju m lah p em ilik ak ta kelah iran Axis Title jumlah penduduk pemilik akta tahun
Bangunan,” Jurnal Accounting Information System (AIMS) , vol. 5, no. 2,
hlm. 145–156, 2022.
[5] R. A. Faturachman, N. Rahaningsih, F. M. Basysyar,  dan  E.  Tohidi,  “Pemesanan
Paket  Wedding  Organizer  pada  Cahaya Bridal Decoration Berbasis Web
Sukabumi,” MEANS  (Media  Informasi
Analisa dan Sistem) , hlm. 17–23, 2022.
[6] S.  Aulia,  “Klasterisasi  Pola  Penjualan Pestisida  Menggunakan  Metode  K- Means  Clustering  (Studi  Kasus  Di  Toko Juanda Tani Kecamatan Hutabayu Raja),” Djtechno:  Jurnal  Teknologi  Informasi , vol. 1, no. 1, hlm. 1–5, 2020.
[7] L.  Maulida,  “Penerapan  Data  Mining dalam Mengelompokkan
Kunjungan Wisatawan ke Objek Wisata Unggulan di Prov.  DKI  Jakarta  dengan  K-Means,” JISKA (Jurnal Informatika Sunan Kalijaga) ,  vol.  2,  no.  3,  hlm.  167–174,
2018.
[8] F.  M.  Basysyar,  “Clustering  Data Disabilitas  menggunakan  Algoritma  K-
Means di Kabupaten Cirebon,” JURSIMA (Jurnal Sistem Informasi dan Manajemen) , vol. 9, no. 3, hlm. 247–255,
2021.
[9] S. Nurajizah, “Analisa Transaksi Penjualan Obat menggunakan Algoritma Apriori,” INOVTEK
Polbeng-Seri
Informatika ,  vol.  4,  no.  1,  hlm.  35–44,
2019.
[10]  U. Ependi dan A. Putra, “Solusi prediksi persediaan  barang  dengan  menggunakan algoritma  apriori  (studi  kasus:  regional part depo auto 2000 Palembang),” JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) , vol. 5, no. 2, hlm. 139–145,
2019.
[11]  S. Widaningsih, “Penerapan Data Mining untuk  Memprediksi  Siswa  Berprestasi dengan  Menggunakan  Algoritma  K
Nearest  Neighbor,” JATISI  (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) , vol. 9, no. 3, hlm. 2598–2611, 2022.
[12]  N.  Ayuningtyas,  R.  Nining,  dan  F.  M.
Basysyar, “Penerapan Data Mining pada Penjualan Produk MS Glow Menggunakan  Metode  Naive  Bayes untuk  Strategi  Pemasaran,” Jurnal Accounting  Information  System  (AIMS) , vol. 5, no. 2, hlm. 157–166, 2022.
[13]  W. Suci, R. Nining, dan F. M. Basysyar, “Klasifikasi  Data  Bantuan  Sosial  pada Desa Sindangpano dengan Menggunakan Algoritma  K-Nearest  Neighbor,” Jurnal Accounting  Information  System  (AIMS) , vol. 5, no. 2, hlm. 167–174, 2022.