## ANALISIS SPARE PART HARBOUR TAG PADA DIVISI WORKSHOP MENGGUNAKAN ALGORITMA KNN MIN-MAX SCALING
Oloan Sihombing 1 , Edwin Sitanggang 2 , Erik Luis 3 , Kevin Wilmar Winata 4 .
Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer, Universitas Prima Indonesia Email: oloansihombing007@gmail.com 1 , edwingregoriustg@gmail.com 2 , erikluis3006@gmail.com 3 , kevinwwinata@gmail.com 4 .

## Abstract
This study aims to simplify and assist the workshop division in making decisions regarding the amount of stock that must be prepared in large quantities by PT. Multi Jaya Samudera which is a company engaged in  shipping  services.  This  study  discusses  the  prediction  of  supply  of  ship  spare  parts  which  are  very important for the workshop division. If spare parts are not available it can hamper the ship's operations which will result in delays in ship repairs and reduce work efficiency. The data used in this study is data for 2021 where the data to be tested is 225 data from the data tested can be used as a guide for planning spare  parts  inventory.  The  method  used  is  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  which  produces  an  accuracy  of 93.33%.  The  results  of  the  application  of  the  KNN  Min-Max  scaling  method  can  help  and  facilitate companies in supplying ship spare parts so that they do not hinder ship operations.
Keywords : Data mining, K-Nearest Neighbor, Spare parts, Min-Max scaling

## 1. PENDAHULUAN
Data  Mining adalah  suatu  proses mengumpulkan informasi penting dari suatu data yang  besar.  Proses  data  mining  seringkali menggunakan  metode  statistika,  matematika hingga memanfaatkan teknologi artifical intelligence sehingga  dapat  digunakan  untuk menentukan  penjualan  yang  berada  pada  badan usaha.  Pada data  mining terdapat  beberapa fungsi  dalam  menemukan  informasi  yang  akan diolah  menjadi  suatu  data  yaitu,  klasifikasi  [1]– [6],  klasterisasi  [7]–[10],  asosiasi  [11]–[16]  dan regresi  [17]–[23].  Salah  satu  metode  yang terdapat  pada data  mining untuk  memprediksi yaitu  metode K-nearest  neighbor ,  merupakan salah satu metode melakukan klasifikasi [4], [7], [24].
PT.  Multi  Jaya  Samudera  merupakan perusahaan yang bergerak dibidang jasa perkapalan.  Workshop  pada  PT.  Multi  Jaya Samudera  merupakan  divisi  yang  bertugas dalam maintenance maupun  perbaikan  pada sebuah  kapal-kapal  yang  mengalami  kerusakan maupun  pengecekan  berkala.  Mekanik  yang
terdapat  pada  divisi  tersebut  bertugas  untuk melakukan  tugas  mulai  dari  pengecekan  spare part  yang  tersedia  pada  kapal  sampai  perbaikan pada  kapal-kapal  yang  mengalami  kerusakan. Jika  spare  part  yang  dibutuhkan  tidak  tersedia untuk  perbaikan,  maka  proses  operasional  yang dilakukan  pada  kapal  tersebut  akan  mengalami kendala,  sehingga  kebutuhan  spare  part  yang dibutuhkan sangat mempengaruhi dalam operasional kapal pada perusahaan.
Berdasarkan permasalahan tersebut, perusahaan memerlukan pengendalian pendataan dan  persediaan,  karena  hal  tersebut  merupakan yang paling penting dilakukan untuk mengetahui ketersediaan  sparepart  yang  ada.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  mempermudah  dan  membantu divisi  workshop  dalam  mengambil  keputusan mengenai  jumlah  stok  yang  harus  dipersiapkan dalam jumlah banyak.
Beberapa  penelitian  yang  berhubungan dengan  algoritma  K-NN  yaitu  penelitian  dari Desyanti, D., dan Wulandari tentang Implementasi  Algoritma  K-Nearest  Neighbor dalam  Memprediksi  Stok  Sepeda  Motor [25],
penelitian  dari  Puspita  Hidayanti,  W  tentang Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk  Klasifikasi  Efektivitas  Penjualan  Vape (Rokok  Elektrik)  pada  “Lombok  Vape  On [26], penelitian dari Alfani P. R., A. W., Rozi, F., dan Sukmana,  F  tentang  Prediksi  Penjualan  Produk Unilever  Menggunakan  Metode  K-Nearest Neighbor [27].  Penelitian  sebelumnya  berbeda dengan  penelitian  yang  dilakukan  yaitu  setiap data  dikategorikan  dalam  setiap  bulan  dalam proses  training  data,  dan  penelitian  ini mengkategorikan  data data setiap bulan  menjadi satu  atribut.  Penelitian  ini  juga  menggunakan tools RapidMiner versi 10.0.0 dalam proses data training .

## 2. METODE PENELITIAN
Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD)  adalah  metode  yang  digunakan  untuk menggali, menganalisis sejumlah besar data, dan memperoleh  informasi  serta  pengetahuan  yang berguna.
1. Data Selection
Menseleksi data mana yang akan  digunakan dalam  penelitian.  Dalam  prediksi  tingkat penggunaan  spare  part  dibutuhkan  data kuantitas  pemakaian  produk.  Data  yang didapat  adalah  data  dari  bulan  Januari
sampai  Desember.  Pada  tahap  pemilihan data  maka  diperoleh  sebanyak  225,  25% data  secara  acak  akan  digunakan  sebagai data testing
2. Preprocessing / Cleaning Proses membersihkan data, seperti menghapus  data  yang  duplikat,  memeriksa data  yang  tidak  konsisten,  dan  memperbaiki kesalahan tipe data.
3. Transformation
Transformasi  data  adalah  mengubah  skala data  kedalam  bentuk  lain  sehingga  data memiliki  distribusi  yang  diharapkan.  Pada tahap  ini  penggunaan  sparepart  setiap  bulan akan dihitung keseluruhannya untuk mempermudah  prediksi  penjualannya  oleh algoritma K-Nearest Neighbor.
4. Data Mining
Pemilihan  teknik,  metode,  atau  algoritma yang akan digunakan untuk memproses data. Dalam penelitian ini algoritma yang digunakan adalah K-Nearest Neighbor .
5. Evaluation
Menerjemahkan  pola-pola  yang  dihasilkan dari  proses data  mining .  Informasi  yang disajikan  dari  pola-pola  perlu  ditampilkan dalam bentuk yang mudah dimengerti.

## Gambar 1.  Metode Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1

## Algoritma KNN
Dari  hasil  transformasi  data  yang  telah dilakukan.  Berikut  data  yang  ditampilkan  pada tabel 1.

## Tabel 1. Transformasi Data
No Nama Spare part Total Pembelian Kondisi 1 Circlip 22 Prioritas Tinggi 2 Anticorros ive Zinc 20 Prioritas Tinggi 3 Valve steam seal 20 Prioritas Tinggi 4 Lock metal washer 18 Prioritas Tinggi 5 Exhaust valve 16 Prioritas Tinggi 6 Adjust screw 14 Prioritas Tinggi 7 Ring piston 13 Prioritas Tinggi 8 Packing 12 Prioritas Tinggi
9 Cotter 12 Prioritas Tinggi 10 Pushrod 12 Prioritas Tinggi 11 Roctotoil 12 Prioritas Tinggi 12 Shim injector 12 Prioritas Tinggi 13 Counter weight 11 Prioritas Sedang 14 Protection Zinc 10 Prioritas Sedang 15 Stop Ring 10 Prioritas Sedang 16 Valve Guide 10 Prioritas Sedang 17 Piston 10 Prioritas Sedang 18 Pilot lamp CIC (warna Merah) 10 Prioritas Sedang 19 Metal pin piston 9 Prioritas Sedang 20 Intake valve 8 Prioritas Sedang 21 Limit Switch 3 Prioritas Rendah 22 Limit switch 3 Prioritas Rendah 23 MCCB Terasaki 3 Prioritas Rendah 24 Oil jet 3 Prioritas Rendah 25 Retainer spring 3 Prioritas Rendah 26 Seal bush 3 Prioritas
Rendah 27 Slinger 3 Prioritas Rendah 28 Timer omron 3 Prioritas Rendah 29 Volt meter 3 Prioritas Rendah 30 Head pece 2 Prioritas Rendah
Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan normalisasi  terhadap  data  pada  tabel  1  di  atas dengan  menggunakan  metode  normalisasi  min max. Tujuan menggunakan normalisasi min max agar  rentang  data  menjadi  lebih  kecil  sehingga akurasi hasil training menjadi lebih tepat.
𝑥 ′ = 𝑥 𝑖 −𝑥 𝑚𝑖𝑛 𝑥 𝑚𝑎𝑥 −𝑥 𝑚𝑖𝑛 (1)
Keterangan: 𝑥 ′ =  Nilai setelah normalisasi 𝑥 𝑖 =  Nilai 𝑥 𝑚𝑖𝑛 =  Nilai Minimum 𝑥 𝑚𝑎𝑥 =  Nilai Maximum
Dari  tabel  1  di  atas,  didapatkan  informasi sebagai berikut:
1. Nilai min untuk kuantitas produk adalah sebanyak 2
2. Nilai max untuk kuantitas produk adalah sebanyak 22
Tabel 2. Tabel Data Normalisasi Min Max
No Nama Spare part Total Pembelian Min Max Kuantitas Hasil 1 Circlip 22 22- 2/22 - 2 1 2 Anticorrosive Zinc 20 20- 2/22 - 2 0.9 3 Valve steam seal 20 20- 2/22 - 2 0.9 4 Lock metal washer 18 18- 2/22 - 2 0.8 5 Exhaust valve 16 16- 2/22 - 2 0.7 6 Adjust screw 14 14- 2/22 - 2 0.6 7 Ring piston 13 13- 2/22 - 2 0.55 8 Packing 12 12- 2/22 - 2 0.5
9 Cotter 12 12- 2/22 - 2 0.5 10 Pushrod 12 12- 2/22 - 2 0.5 11 Roctotoil 12 12- 2/22 - 2 0.5 12 Shim injector 12 12- 2/22 - 2 0.5 13 Counter weight 11 11- 2/22 - 2 0.45 14 Protection Zinc 10 10- 2/22 - 2 0.4 15 Stop Ring 10 10- 2/22 - 2 0.4 16 Valve Guide 10 10- 2/22 - 2 0.4 17 Piston 10 10- 2/22 - 2 0.4 18 Pilot lamp CIC (warna Merah) 10 10- 2/22 - 2 0.4 19 Metal pin piston 9 9- 2/22 - 2 0.35 20 Intake valve 8 8- 2/22 - 2 0.3 21 Limit Switch 3 3- 2/22 - 2 0.05 22 Limit switch 3 3- 2/22 - 2 0.05 23 MCCB Terasaki 3 3- 2/22 - 2 0.05 24 Oil jet 3 3- 2/22 - 2 0.05 25 Retainer spring 3 3- 2/22 - 2 0.05 26 Seal bush 3 3- 2/22 - 2 0.05 27 Slinger 3 3- 2/22 - 2 0.05 28 Timer omron 3 3- 2/22 - 2 0.05 29 Volt meter 3 3- 2/22 - 2 0.05 30 Head pece 2 2- 2/22 - 2 0 Setelah  normalisasi  data,  proses  selanjutnya adalah  melakukan  perhitungan  menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor . Proses
perhitungan  menggunakan  algoritma  KNN adalah sebagai berikut:
1. Menentukan parameter K sebagai
banyaknya  jumlah  tetangga  terdekat  dengan objek  baru. Pada  penelitian  ini  nilai  K  yang digunakan adalah 3.
2. Menghitung  jarak  antar  objek/data  baru terhadap  semua  objek/data  yang  telah  di training.
Tabel 3. Perhitungan Jarak Data Training Terhadap Data Uji No. Nama Spare part Total Pembelian Hasil Jarak Eucledian 1 Circlip 22 1 0.7 2 Anticorrosive Zinc 20 0.9 0.6 3 Valve steam seal 20 0.9 0.6 4 Lock metal washer 18 0.8 0.5 5 Exhaust valve 16 0.7 0.4 6 Adjust screw 14 0.6 0.3 7 Ring piston 13 0.55 0.25 8 Packing 12 0.5 0.2 9 Cotter 12 0.5 0.2
10 Pushrod 12 0.5 0.2 11 Roctotoil 12 0.5 0.2 12 Shim injector 12 0.5 0.2 13 Counter weight 11 0.45 0.15 14 Protection Zinc 10 0.4 0.1 15 Stop Ring 10 0.4 0.1 16 Valve Guide 10 0.4 0.1 17 Piston 10 0.4 0.1 18 Pilot lamp CIC (warna Merah) 10 0.4 0.1 19 Metal pin piston 9 0.35 0.05 20 Intake valve 8 0.3 0 21 Limit Switch 3 0.05 0.25 22 Limit switch 3 0.05 0.25 23 MCCB Terasaki 3 0.05 0.25 24 Oil jet 3 0.05 0.25 25 Retainer spring 3 0.05 0.25 26 Seal bush 3 0.05 0.25 27 Slinger 3 0.05 0.25 28 Timer omron 3 0.05 0.25 29 Volt meter 3 0.05 0.25 30 Head pece 2 0 0.3 Tabel 4. Data Uji No. Nama Spare Part Total Pembelian Kondisi 1. Main Bearing Middle 8 ? 3. Urutkan  hasil  perhitungan  tersebut.  Tabel  3 di  atas  menunjukkan  jarak  setiap  data  latih ke  data  uji.  Langkah  selanjutnya  adalah
mengurutkan  setiap  jarak  pada  data  latih secara ascending. Hasil  dari  pengurutan dapat dilihat pada tabel 5 di bawah.
Tabel 5. Jarak Data Training ke Data Uji No. Nama Spare part Total Pembelian Hasil Jarak Euclidean Rank 1 Circlip 22 1 0.7 30 2 Anticorrosive Zinc 20 0.9 0.6 29 3 Valve steam seal 20 0.9 0.6 28 4 Lock metal washer 18 0.8 0.5 27 5 Exhaust valve 16 0.7 0.4 26 6 Adjust screw 14 0.6 0.3 25
7 Ring piston 13 0.55 0.25 23 8 Packing 12 0.5 0.2 9 9 Cotter 12 0.5 0.2 10 10 Pushrod 12 0.5 0.2 11 11 Roctotoil 12 0.5 0.2 12 12 Shim injector 12 0.5 0.2 13 13 Counter weight 11 0.45 0.15 8 14 Protection Zinc 10 0.4 0.1 3 15 Stop Ring 10 0.4 0.1 4 16 Valve Guide 10 0.4 0.1 5 17 Piston 10 0.4 0.1 6 18 Pilot lamp CIC (warna Merah) 10 0.4 0.1 7 19 Metal pin piston 9 0.35 0.05 2 20 Intake valve 8 0.3 0 1 21 Limit Switch 3 0.05 0.25 14 22 Limit switch 3 0.05 0.25 15 23 MCCB Terasaki 3 0.05 0.25 16 24 Oil jet 3 0.05 0.25 17 25 Retainer spring 3 0.05 0.25 18 26 Seal bush 3 0.05 0.25 19 27 Slinger 3 0.05 0.25 20 28 Timer omron 3 0.05 0.25 21 29 Volt meter 3 0.05 0.25 22 30 Head pece 2 0 0.3 24 4. Tentukan  tetangga  terdekat  berdasarkan jarak minimum ke K. Pada penelitian kali ini nilai  parameter  K  yang  digunakan  adalah  3. Maka  dari  itu  didapatkan  3  kelas  terdekat dengan data uji yaitu. Tabel 6. Kelas Terdekat dengan Data Uji No. Nama Spare Part Total Pembelian Hasil Jarak Euclidean Rank 1 Intake valve 8 0.3 0 1 2 Metal pin piston 9 0.35 0.05 2 3 Protection Zinc 10 0.4 0.1 3 5. Tentukan  kategori  dari  tetangga  terdekat dengan  objek/data.  Berdasarkan  tabel  6 diatas diperoleh hasil sebagai berikut. Tabel 7. Kategori Kelas Terdekat No. Nama Spare Part Total Kondisi
Pembelian 1 Intake valve 8 Prioritas Sedang 2 Metal pin piston 9 Prioritas Sedang 3 Protection Zinc 10 Prioritas Sedang 6. Gunakan kategori mayoritas sebagai klasifikasi  objek/data  baru.  Berdasarkan tabel  7  di  atas  disimpulkan  bahwa  seluruh kelas  adalah  prioritas  sedang.  Sehingga diperoleh kategori mayoritas adalah prioritas sedang.  Maka  dari  itu  Main  Bearing  middle termasuk dalam kelas prioritas sedang.
3.2 Penerapan dengan aplikasi

## RapidMiner
Pada  tahap  pengujian  menggunakan RapidMiner  bertujuan  untuk memudahkan proses  perhitungan  dengan  jumlah  data  yang banyak.  Proses  perhitungan  terbagi  menjadi  6 proses seperti pada gambar 1 di bawah ini:
Gambar 2. Proses perhitungan RapidMiner
Berikut  adalah  penjelasan  mengenai  proses perhitungan menggunakan RapidMiner :
1. Retrieve SparePart Data
Proses ini bertujuan untuk mendapatkan data yang  sudah  dipersiapkan  dalam  format  csv ( comma separated values ).
2. Set Role
Proses  mengganti role dari  suatu  atribut data,  pada  penelitian  atribut  Kondisi ditetapkan sebagai label.
3. Split Data
Membagi  dataset  kedalam  dua  bagian  yaitu data training dan data test .  Pembagian dalam penelitian kali ini dibagi menjadi 80% untuk data training dan 20% untuk data test . 4. KNN
Menambahkan  model  KNN  ke  dalam proses. Kluster yang dipakai dalam penelitian ini sebanyak 3 kluster.
5. Apply Model
Pengujian  terhadap  model  KNN  yang sebelumnya sudah dilatih menggunakan data training sebanyak 80% dari dataset.
6. Performance
Proses  ini  bertujuan  untuk  mengevaluasi kerja  dari  model  yang  sudah  dilatih sebelumnya.
Gambar 3. Akurasi hasil Dari  gambar  2  di  atas  dapat  diketahui perhitungan pada Prioritas Rendah menghasilkan  akurasi  sebesar  94.12%,  Prioritas Sedang  menghasilkan  akurasi  sebesar  75%,  dan
Prioritas  Tinggi  menghasilkan  akurasi  sebesar 100%.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa perhitungan  menggunakan  algoritma  KNN menghasilkan akurasi sebesar 93.33%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  rumusan  masalah  dan  hasil pembahasan pada bab sebelumnya, dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:
1. Tingkat  pembelian  spare  part  tertinggi  pada tahun 2021 adalah Circlip dengan pembelian sebanyak  22  buah.  Sedangkan  tingkat pembelian  spare  part  terendah  pada  tahun 2021 adalah Radio SSB sebanyak 1 buah.
2. Metode K-Nearest Neighbor dapat digunakan untuk menentukan tingkat prioritas  pembelian  spare  part.  Hasil  dari tingkat pengelompokan spare part terdapat 3 kondisi  yaitu,  Prioritas  Tinggi,  Prioritas Sedang dan Prioritas Rendah.
3. Hasil  klasifikasi  berdasarkan  algoritma  K-
Nearest  Neighbor  menunjukkan  bahwa algoritma K-Nearest Neighbor telah diimplementasikan dengan baik untuk permasalahan  klasifikasi  tingkat  pembelian spare  part  pada  divisi  workshop  di  tahun 2021.  Hasil  dari  klasifikasi  K-Nearest Neighbor  menunjukkan  akurasi  sebesar 93.33%.

## 5. REFERENCES
[1] Yuli  Mardi,  “Data  Mining :  Klasifikasi Menggunakan  Algoritma  C4  .  5  Data mining  merupakan  bagian  dari  tahapan proses Knowledge Discovery in Database (  KDD  )  .  Jurnal  Edik  Informatika,” J.
Edik  Inform. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  213–219, 2019.
[2] S.  Badriah,  M.  Fajar  Estu  Nugroho,  N.
Sanjaya,  I.  Rismawati,  B.  Nurina  Sari,
and  C.  Rozikin,  “Klasifikasi  Algoritma
C4.5 dalam Menentukan Penerima
Bantuan Covid-19,” J. Inform. Polinema ,
vol. 7, no. 3, 2021, doi: 10.33795/jip.v7i3.620. [3] P. Bidang Komputer Sains dan
Pendidikan  Informatika,  D.  Akademi
Perekam  dan  Informasi  Kesehatan  Iris Padang  Jl  Gajah  Mada  No,  and  S.  Barat, “Data Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5,” J.  Edik  Inform. ,  vol.  2, pp. 213–219, 2019.
[4] A. Deolika, K. Kusrini, and E. T. Luthfi,
“Analisis Pembobotan Kata Pada
Klasifikasi Text Mining,” J.  Teknol.  Inf. ,
vol.  3,  no.  2,  p.  179,  2019,  doi: 10.36294/jurti.v3i2.1077.
[5] E.  Ermawati,  “Algoritma  Klasifikasi C4.5 Berbasis Particle Swarm Optimization  untuk  Prediksi  Penerima
Bantuan Pangan Non Tunai,” Sist. J. Sist.
Inf. , vol. 8, no. 3, 2019, doi: 10.32520/stmsi.v8i3.576.
[6] P.  B.  N.  Setio,  D.  R.  S.  Saputro,  and Bowo  Winarno,  “Klasifikasi  dengan
Pohon  Keputusan  Berbasis  Algoritme C4.5,”  in PRISMA  (Prosiding  Seminar
Nasional Matematika) , 2020, vol. 3.
[7] R.  Muliono  and  Z.  Sembiring,  “Data Mining Clustering Menggunakan
Algoritma  K-Means  Untuk  Klasterisasi Tingkat  Tridarma  Pengajaran  Dosen,” CESS  (Journal  Comput.  Eng.  Syst.  Sci. , vol. 4, no. 2, pp. 2502–714, 2019.
[8] J.  Wandana,  S.  Defit,  and  S.  Sumijan, “Klasterisasi  Data  Rekam  Medis  Pasien
Pengguna  Layanan  BPJS  Kesehatan Menggunakan  Metode  K-Means,” J.  Inf. dan  Teknol. ,  vol.  2,  pp.  4–9,  2020,  doi:
10.37034/jidt.v2i4.73.
[9] A.  Ali,  “Klasterisasi  Data  Rekam  Medis
Pasien  Menggunakan  Metode  K-Means Clustering  di  Rumah  Sakit  Anwar Medika Balong Bendo Sidoarjo,” MATRIK    J.  Manajemen,  Tek.  Inform. dan  Rekayasa  Komput. ,  vol.  19,  no.  1, pp. 186–195, 2019, doi: 10.30812/matrik.v19i1.529. [10] A.  Fauzan,  A.  Y.  Badharudin,  and  F. Wibowo, “Sistem Klasterisasi Menggunakan  Metode  K-Means  dalam Menentukan Posisi Access Point
Berdasarkan  Posisi  Pengguna  Hotspot  di Universitas  Muhammadiyah  Purwokerto (  Clustering  System  Using  K-Means Method  in  Determining  Access  Point Position  at  Muhammadiyah  Un,” Juita ,
vol. III, no. 1, pp. 25–29, 2014.
[11] D.  Y.  Hardiyanti,  H.  Novianti,  and  A. Rifai,  “Penerapan  Algoritma  Fp-Growth Pada  Sistem  Informasi  Perpustakaan,” CESSJournal  Comput.  Eng.  Syst.  Sci.
Januari , vol. 3, no. 1, pp. 75–77, 2018.
[12] F.  A.  Sianturi,  “Penerapan  Algoritma Apriori Untuk Penentuan Tingkat
Pesanan,” Mantik  Penusa ,  vol.  2,  no.  1, pp. 50–57, 2018.
[13] I.  Ismasari,  M.  Ramadhan,  and  W.
Hadikristanto, “Analisis Tingkat
Pembelian  Konsumen  dengan  Algoritma Apriori,” J.  Ilm.  Intech    Inf.  Technol.  J. UMUS ,  vol.  2,  no.  02,  2020,  doi: 10.46772/intech.v2i02.292.
[14] D.  -  and  F.  Sari,  “Penerapan  Algoritma
Apriori  Terhadap  Perawatan  Tubuh  di Kakiku,” SATIN - Sains dan Teknol. Inf. , vol.  5,  no.  1,  pp.  51–59,  2019,  doi:
10.33372/stn.v5i1.457.
[15] S. Nurajizah, “Analisa Transaksi
Penjualan  Obat  menggunakan  Algoritma Apriori,” INOVTEK  Polbeng  -  Seri
Inform. ,  vol.  4,  no.  1,  p.  35,  2019,  doi: 10.35314/isi.v4i1.938.
[16] N.  Wandi,  R.  A.  Hendrawan,  and  A. Mukhlason,  “Pengembangan  Sistem Rekomendasi  Penelusuran  Buku  dengan Penggalian Association Rule Menggunakan  Algoritma  Apriori,” J. Tek. ITS , vol. 1, pp. 1–5, 2012.
[17] D.  Novianty,  N.  D.  Palasara,  and  M. Qomaruddin,  “Algoritma  Regresi  Linear pada  Prediksi  Permohonan  Paten  yang Terdaftar  di  Indonesia,” J.  Sist.  dan Teknol.  Inf. ,  vol.  9,  no.  2,  p.  81,  2021, doi: 10.26418/justin.v9i2.43664.
[18] D.  A.  Trianggana,  “a  Peramalan  Jumlah Siswa-Siswi  Melalui  Pendekatan  Metode Regresi  Linear,” J.  Media  Infotama ,  vol. 16,  no.  2,  pp.  115–120,  2020,  doi: 10.37676/jmi.v16i2.1149.
[19] I.  Ali,  T.  Informatika,  and  S.  I.  Cirebon,
“Prediksi Jumlah Mahasiswa Baru Tahun 2023  Menggunakan  Metode  Regresi Linier Pada Universitas Swadaya Gunung Jati Cirebon,” 2023.
[20] E.  D.  S.  Mulyani et  al. , “Estimasi Harga Jual  Mobil  Bekas  Menggunakan  Metode Regresi  Linier  Berganda  (  Studi  Kasus : Showroom Gulur Motor Tasikmalaya ),”
J.  VOI  (Voice  Informatics) ,  vol.  8,  no.  1,
pp. 77–85, 2019.
[21] D. S. O. Panggabean, E. Buulolo, and N. Silalahi,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk Memprediksi  Pemesanan  Bibit  Pohon
Dengan  Regresi  Linear  Berganda,”
JURIKOM  (Jurnal  Ris.  Komputer) ,  vol.
7,  no.  1,  p.  56,  Feb.  2020,  doi: 10.30865/jurikom.v7i1.1947.
[22] E.  P.  Ariesanto  Akhmad,  “Data  Mining Menggunakan  Regresi  Linear  untuk Prediksi Harga Saham Perusahaan
Pelayaran,” J.  Apl.  Pelayaran  dan Kepelabuhanan ,  vol.  10,  no.  2,  p.  120, 2020, doi: 10.30649/japk.v10i2.83.
[23] G. N. Ayuni and D. Fitrianah, “Penerapan metode Regresi Linear untuk prediksi  penjualan  properti  pada  PT XYZ,” J. Telemat. , vol. 14, no. 2, pp. 79– 86, 2019.
[24] R.  P.  Padang,  “Implementasi  Data
Mining  Algoritma  C5  .  0  Dalam Memprediksi Penerimaan
Cleaning Service  (  Cs  )  Pada  Pt  Iss  Indonesia Medan,” Majalah Ilmiah INTI , vol. 6. pp. 304–309, 2019.
[25] D. Desyanti and D. Wulandari, “Implementasi  Algoritma  K-Nearest Neighbour  dalam  Memprediksi  Stok Sepeda  Motor,” Build.  Informatics, Technol.  Sci. ,  vol.  4,  no.  3,  Dec.  2022, doi: 10.47065/bits.v4i3.2579.
[26] Y.  Yahya  and  W.  Puspita  Hidayanti, “Penerapan Algoritma K-Nearest
Neighbor  Untuk  Klasifikasi  Efektivitas Penjualan  Vape  (Rokok  Elektrik)  pada ‘Lombok  Vape  On,’” Infotek    J.  Inform. dan  Teknol. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  104–114,
Aug. 2020, doi: 10.29408/jit.v3i2.2279.
[27] A.  Alfani  W.P.R.,  F.  Rozi,  and  F. Sukmana,  “PREDIKSI  PENJUALAN PRODUK UNILEVER MENGGUNAKAN METODE K-
NEAREST  NEIGHBOR,” JIPI  (Jurnal Ilm.  Penelit.  dan  Pembelajaran  Inform. , vol. 6, no. 1, pp. 155–160, Jun. 2021, doi: 10.29100/jipi.v6i1.1910.