Copyright Author 2023 Donna Pascalina 1 , Raymondhus Widhiastono 2 , Christina Juliane 3
Karya ini berlisensi di bawah Creative Commons Attribution 4.0 (CC BY 4.0)

## Pengukuran Kesiapan Transformasi Digital Smart City Menggunakan Aplikasi Rapid Miner
Donna Pascalina 1
Raymondhus Widhiastono 2
Christina Juliane 3
Department of Business Information Systems, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan

## Komputer LIKMI
E-mail: donnapascalina07@gmail.com 1 , raymondhus@unpar.ac.id 2 , christina.juliane@likmi.ac.id 3
Pascalina,  D.,  Widhiastono,  R.  .,  &  Juliane,  .  C.  .  Pengukuran  Kesiapan  Transformasi Digital Smart City Menggunakan Aplikasi Rapid Miner . Technomedia Journal , 7 (3), 293– 302. https://doi.org/10.33050/tmj.v7i3.1914

## ABSTRAK
Transformasi digital perubahan organisasi menjadi lebih  efektif dan efisien di sebuah kota, Transformasi  digital  di  kota  belum  dikatakan  siap,  untuk  mengetahui  kesiapan  perubahan perlu  dilakukan  pengukuran  kesiapan  pada  Transformasi  Digital  Smart  City  dengan menggunakan  data  kuantitatif  dari  Sumber  Daya  Manusia  pada  pengukuran  kesiapan dilakukan  secara  langsung  melalui  survei  kepada  semua  OPD  Kota  Semarang.  Peneliti menggunakan  Data  Mining  dan  Algoritma  Decision  Tree  C4.5  untuk  memeriksa  data, Penelitian menggunakan RapidMiner. Hasil dari penelitian ini tingkat akurasi sebesar 82,05% dari 36 instansi OPD dengan 2 rule yaitu siap dan tidak siap di  kota Semarang dinyatakan tidak  siap  dengan  3  parameter  enabler  yaitu  Pemahaman  terhadap  Transformasi, Transformasi Budaya, Kompetensi dan Pengetahuan Dasar.
Kata kunci  : Transformasi Digital, Pengukuran Kesiapan SDM, Klasifikasi, RapidMiner, Data Mining.

## ABSTRACT
Digital  transformation of organizational  change  to  be more effective and efficient in a city, digital  transformation  in  the  city  is  not  yet  ready,  to  determine  readiness  for  change  it  is necessary to measure readiness in the Smart City Digital Transformation using quantitative data from Human Resources on readiness measurements carried out directly through surveys to all OPD Semarang City. Researchers use Data Mining and Decision Tree C4.5 Algorithm
to examine  the data,  Research uses RapidMiner. The results of this study have an accuracy rate of 82.05% from 36 OPD agencies with 2 rules, namely ready and not ready in the city of Semarang, which are declared not ready with 3 enabler parameters, namely Understanding of Transformation, Cultural Transformation, Competence and Basic Knowledge.
Keywords: Digital Transformation, HR Readiness Measurement, Classification, RapidMiner, Data Mining.

## PENDAHULUAN
Di  seluruh  dunia,  pertambahan  penduduk  telah  menjadi  masalah,  terutama  di daerah  perkotaan  dan  sekitarnya.  Dampak  negatif  dari  pertumbuhan  penduduk  antara  lain penurunan kualitas yang mengarah pada masalah seperti pengangguran, kemiskinan, pelayanan publik,  kurangnya  lahan  pemukiman  yang  tersedia,  konsumsi  energi  yang  meningkat, penumpukan sampah, meningkatnya tingkat kejahatan, dan masalah sosial lainnya. Penurunan kualitas hidup masyarakat secara langsung dipengaruhi oleh isu ini [1]. Hal yang sama terjadi di  Indonesia;  Oleh  karena  itu,  pemerintah  dan  pemangku  kepentingan  lainnya  harus  kritis, efektif,  dan  efisien  agar  masalah  tidak  meluas  [2].  Perlu  dipersiapkan  kebijakan  yang  baik seperti  peningkatan  kualitas  kesehatan,  Pendidikan,  serta  penciptaan  lapangan  pekerjaan, sehingga pesatnya laju pertumbuhan penduduk di perkotaan tidak hanya menjadi beban daerah dan  mendorong  terwujudnya  penduduk  yang  berkualitas  dan  potensial  secara  ekonomi  [3]. Selain diperlukannya kebijakan yang baik, salah satu konsep yang saat ini berkembang dalam menangani  permasalahan  kota  adalah  konsep  dengan  adanya  transformasi  digital  smart  city [4].
Transformasi digital merupakan perubahan suatu organisasi menjadi lebih efektif dan efisien  [5].  Permasalahan–permasalahan  K3  termasuk  penataan  lingkungan,  sanitasi,  dan penanganan sampah serta drainase, pemukiman kumuh, juga minimnya serapan angkatan kerja menjadi permasalahan yang harus dicari jalan keluarnya [6]. Namun demikian, potensi yang dimiliki oleh suatu kota seperti industri, peternakan, pariwisata dan perdagangan adalah aspek- aspek yang dapat dioptimalisasi sehingga menjadi keunggulan suatu kota tersebut.

## PERMASALAHAN
Pada  bagian  ini  dituangkan  uraian  tentang  permasalahan  yang  dihadapi  hingga mencapai  sebuah  titik  bahwa  permasalahan  yang  diambil  dirasa  perlu  untuk  dipecahkan. Permasalahan  yang  diambil  dan  dituangkan  juga  harus  disertakan  bukti  penguatnya  baik gambar,  diagram,  ataupun  berupa  hasil  wawancara  yang  telah  dilakukan.  Berdasarkan pemaparan  diatas,  konsep  transformasi  digital  smart  city  diharapkan  dapat  menjadi  solusi dalam  meningkatkan  kualitas  hidup  dan  kesejahteraan  masyarakat  di  suatu  kota  [7].  Oleh karena itu agar  mengetahui suatu hasil kesiapan dilakukan survei pengukuran kesiapan kota menghadapi  Transformasi  Digital  Smart  City  terhadap  sumber  daya  manusia  kepada  semua OPD yang ada pada kota Semarang pada tahun 2021.

## METODOLOGI PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode Decision  Tree sebagai  metode  klasifikasi yang  berupa  model  atau  fungsi  untuk  menjelaskan,  membedakan  konsep  serta  kelas  data
dengan  tujuan  untuk  memproyeksikan  kelas  pada  identifikasi  Sumber  Daya  Manusia  pada salah satu dimensi pada pengukuran untuk mengetahui tingkat kesiapan kota untuk melakukan transformasi  di  Organisasi  Perangkat  Daerah  (OPD)  dalam  pengembangan Smart  City [8] . Metodologi penelitian Design Science Research Methodology [DSRM], yang sering digunakan dalam penelitian yang berkaitan dengan desain layanan dalam bentuk sistem informasi, dengan demikian diterapkan oleh peneliti dalam desain pada Flowchart sebagai berikut :

## Gambar 1. Urutan Langkah Penelitian dengan Metodologi DSRM
Pada tahapan penelitian, langkah pertama yang dilakukan yaitu penggunakan dataset sekunder  dari  perwakilan  Organisasi  Perangkat  Daerah  (OPD)  dengan  Survey  Online menggunakan berbasis web [9]. Kemudian melakukan cleansing data, dan pemilihan atribut yang digunakan [10]. Tahapan implementasi dan pengujian data siap, pengolahan proses data mining yang menggunakan  metode klasifikasi C4.5 dengan menggunakan tools RapidMiner [11]. Peneliti menggunakannya untuk mendapatkan hasil rule dan decision tree yang kemudian dapat  dikorelasikan  pada  hasil  penelitian  dari  tingkat  akurasi  dan  pengolahan  data  yang dilakukan  sehingga  dapat  mengetahaui  kesiapan  Sumber  Daya  Manusia  pada  OPD  dalam Transformasi Digital pada Smart City [12].

## 1. Analisis Data
Penelitian  ini  mengandalkan  data  sekunder  pada  hasil  pengukuran  kesiapan transformasi digital setiap OPD di kota Semarang pada periode Tahun 2021 data diperoleh Pusat Inovasi Kota dan Komunitas Cerdas [PIKKC ITB].
Gambar 2. Kompetensi, Transformasi Budaya dan Pengetahuan Dasar pada domain Sumber Daya Manusia
Kompetensi dan Pengetahuan Dasar pada domain People memiliki nilai tertinggi yaitu  80.55  dibandingkan  dengan  Transformasi  budaya  dan  Pemahaman  Terhadap Transformasi  [13].  Hal  tersebut  menunjukkan  pada  dasarnya  pemerintah  kota  Semarang memiliki  pengetahuan  yang  cukup  baik  meskipun  belum  optimal  [14].  Transformasi Budaya kota Semarang di angka 80.19 dalam hal ini budaya atau kebiasaan penggunaan IT cukup  baik  dengan  pemerintah  mulai  melakukan  pembiasaan  dengan  proses  digitalisasi [15]. Namun proses ini belum didukung oleh Pemahaman dan konsep transformasi yang mana nilai pemahaman transformasi digital yang masih relatif kecil di angka 22.92.

## 2. Pengolahan Dataset
Data  yang  dikelola  dalam  penelitian  terhadap  pengukuran  kesiapan  dalam transformasi  digital  merupakan  data  sekunder  milik  Pusat  Inovasi  Kota  dan  Komunitas Cerdas [PIKKC ITB] pada tahun 2021. Data berikut merupakan data kuantitatif  dari salah satu  domain  Sumber  Daya  Manusia  pada  pengukuran  digital  transformation  Readiness yang  dilakukan  untuk  mengetahui  tingkat  kesiapan  perusahaan/organisasi/institusi  untuk melakukan  transformasi  sehingga  kesiapan  diukur  dalam  empat  domain  yaitu  People, Process,  Technology,  dan  Data  Management  [16].  Atribut  yang  digunakan  antara  lain Pemahaman  terhadap  Transformasi,  Transformasi  Budaya  dan  Kompetensi  dan Pengetahuan Dasar dengan indikator yang digunakan sebagai berikut :
Tabel 1. Parameter Domain Sumber Daya Manusia Kesiapan Transformasi Digital
Indikator Jenis Data  Keterangan Kategori Pemahaman terhadap Transformasi Ordinal Atribut a. Setuju b. Tidak Setuju Transformasi Budaya Ordinal Atribut 1. Sangat Kurang 2. Kurang 3. Cukup 4. Baik 5. Sangat Baik Kompetensi dan Pengetahuan Dasar Ordinal Atribut 1. Sangat Kurang 2. Kurang 3. Cukup 4. Baik 5. Sangat Baik Kesiapan SDM Ordinal Kelas 1. Siap 2. Tidak Siap

## 3. Pengolahan Data
Setelah  pengumpulan  data  didapatkan  semua  maka  penelitian  ini  mengusulkan metode  Algoritma  Decision  tree  C4.5  untuk  memprediksi    kesiapan  transformasi  digital dengan domain sumber daya manusia pada OPD di kota Semarang [17]. Mendapatkan data atau informasi tidak terlihat dari perolehan data besar adalah tujuan penambangan data [18]. Salah satu aspek data mining yang dapat digunakan untuk mendefinisikan dan memisahkan kelas  data  adalah  klasifikasi  [19].  Klasifikasi  adalah  proses  pemberian  label  pada  objek tertentu. Data pelatihan berikut dengan data pengujian digunakan untuk menentukan label. Pembuatan model klasifikasi memerlukan penggunaan data pelatihan dan data pengujian digunakan  untuk  mengevaluasi  kinerja  model.  Akibatnya,  pemodelan  dapat  digunakan untuk mengantisipasi data yang labelnya tidak diketahui jika akurasinya cukup tinggi untuk memprediksi label.

## a. Algoritma Decision Tree C4.5
Decision  tree  merupakan  suatu  teknik  klasifikasi  yang  sering  digunakan  dan populer. Teknik ini menerima banyak masukan sebagai pertimbangan untuk melakukan klasifikasi berdasarkan pola pada data [20], masukan yang diterima bisa disebut sebagai atribut. Karena menawarkan manfaat visualisasi dalam bentuk Pohon Keputusan yang menghasilkan  prediksi  yang  dapat  dilihat,  metode  ini  sangat  mudah  beradaptasi. Algoritma C4.5 menyerupai struktur pohon dengan simpul inti yang mewakili atribut, cabang yang mewakili hasil atribut yang diuji, dan daun yang mewakili kelas [21]
Pada konsep algoritma C4.5  cara untuk menentukan entropy yang digunakan untuk  memilih  atribut  yang  optimal  secara  rekursif  sehingga  tidak  menghasilkan cabang  lagi  [22].  Rumus  mencari  entropy  dihitung  dengan  menggunakan  persamaan berikut :
(1) Keterangan S  = Himpunan Kasus n  = Jumlah partisi S p_i  = probabilitas yang didapat dari jumlah kelas dibagi total kasus
Gain digunakan untuk mengukur apakah atribut yang sesuai akan dipilih untuk memecahkan  node  [23].  Persamaan  berikut  digunakan  untuk  menentukan  gain  dari atribut ke-A:
(2) Keterangan : S  = Himpunan kasus A = Atribut n = Jumlah atribut |Si| = Jumlah partisi ke -i |S| = jumlah kasus dalam S
b. RapidMiner
RapidMiner  sebuah  program  sumber  terbuka.  Alat  untuk  melakukan  analisis
prediktif  adalah  RapidMiner  [24].  Untuk  memberikan  informasi  kepada  pengguna sehingga  mereka  dapat  membuat  keputusan  terbaik,  RapidMiner  menggunakan sejumlah  algoritma  deskriptif  dan  prediktif    [25].  RapidMiner  mempekerjakan  lebih dari  500  karyawan  data  mining,  termasuk  input,  output,  pra-pemprosesan  data,  dan personal  visualisasi  [26].  RapidMiner  adalah  mesin  penambangan  data  yang  dapat diintegrasikan  ke  dalam  produknya  sendiri  dan  tersedia  sebagai  perangkat  lunak mandiri  untuk  analisis  data  [22].  Karena  dikembangkan  di  Java,  RapidMiner kompatibel dengan semua sistem operasi [27].

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  implementasi Decision Tree C4.5  untuk prediksi tingkat kesiapan transformasi digital domain sumber daya manusia.
1. Data akan diproses menggunakan RapidMiner Tools pada tahap berikutnya, setelah itu data akan  muncul  di  pohon  keputusan  dan  aturan.  Pohon  keputusan  dibuat  menggunakan RapidMiner setelah algoritma C4.5 dihitung :
Gambar 3. Tampilan Menghubungkan Port Decision Tree, Apply Model Dan Performance
Gambar 4. Decision Tree
Decision tree pada gambar 4 dapat diketahui informasi lain berupa rule atau aturan pohon keputusan yang dapat digunakan sebagai kesiapan transformasi digital pada domain sumber  daya  manusia  dengan  pembacaan  dengan  mengacu  pada  setiap  simpulnya. Pembacaan dapat disampaikan bahwa jika digital competency dinilai cukup dipahami oleh sumber  daya  manusia  di  OPD  maka  tingkat  kesiapan  transformasi  digital  dalam  rangka kesiapan smart city dapat dinilai siap namun jika digital competency dinilai sangat kurang maka dapat penilaian sumber daya manusia di OPD tidak siap dan perlu diadakan literasi dan  pelatihan  yang  dapat  dimungkinkan  sampai  pada  tahapan  siap  dalam  pemahaman terhadap  transformasi  digital  pada smart  city [28].  Dari  hasil  proses  decision  tree menghasilkan rule yang dapat digunakan untuk prediksi kesiapan transformasi digital di OPD sebagai berikut :
1. if Digital Competency = Cukup then Siap  (15 / 1)
2. if Digital Competency = Sangat Kurang then Tidak Siap  (1 / 10) else Siap  (6 / 4)
Dari rule keputusan yang didapatkan bahwa aturan 1 jika digital kompetensi sumber daya  manusia  yang  didapat  pada  hasil  cukup  maka  dapat  dikatakan  siap  pada  OPD, sedangkan  digital  kompetensi  yang  dicapai  pada  aturan  2  jika  digital  kompetensi  dari sumber daya manusia didapat hasil sangat kurang dikatakan tidak siap dengan pemenuhan 3  enabler  yaitu  digital  competency,  basic  knowledge  dan  digital  culture  seperti  yang digambarkan pada Decision Tree berikut dengan aturan IF-THEN.
1. Digital Competency = Cukup: Siap {Siap=15, Tidak Siap=1}
2. Digital Competency = Kurang
| Basic Knowledge = Cukup: Siap {Siap=3, Tidak Siap=1}
| Basic Knowledge = Kurang
|   | Digital Culture = Cukup: Tidak Siap {Siap=1, Tidak Siap=2}
|   | Digital Culture = Kurang: Siap {Siap=3, Tidak Siap=2}
Digital Competency = Sangat Kurang: Tidak Siap {Siap=1, Tidak Siap=10}
2. Algoritma klasifikasi dapat menggunakan matriks konfusi sebagai salah satu sarana untuk mengevaluasi akurasi algoritma. Saat memproses data, mengetahui angka akurasi sangat membantu  dalam  memperoleh  kinerja;  sebagai  alternatif,  pengguna  mungkin  mencari algoritma  yang  berkinerja  terbaik  [29].  Hasil  pengujian  dengan  hasil accuracy sebesar 82.05% dan Tidak Siap dapat menjadi ukuran yang diperoleh dari pengukuran transformasi digital pada bidang sumber daya manusia di setiap  OPD kota Semarang dalam kesiapan Smart City [30] .

## Gambar 5. Confusion Matrix RapidMiner

## KESIMPULAN
Secara umum, kondisi kesiapan Transformasi Digital Smart City pada skala Organisasi Perangkat Daerah (OPD) di Kota Semarang pada klasifikasi Sumber Daya Manusia pada tahun 2021  dari  hasil  decision  tree  pada  Algoritma  C4.5  dapat  disimpulkan  bahwa  hasil  dari penelitian ini adalah Tidak Siap. Hal ini ditunjukan pada alat pengukuran dengan menggunakan RapidMiner yang menjadi faktor dalam mempengaruhi Sumber Daya Manusia di OPD dengan 3  parameter  Enabler  yaitu  Pemahaman  terhadap  Transformasi,  Transformasi  Budaya, Kompetensi dan Pengetahuan Dasar. Hal ini dibuktikan pada tingkat akurasi sebesar 82,05% dari 36 instansi OPD dengan 2 rule yaitu siap dan  tidak siap yang  menjadi target penelitian untuk mengetahui kesiapan Sumber Daya Manusia dalam kesiapan Transformasi Digital pada Smart City.
Sehingga hasil yang diperoleh dari perhitungan Algoritma C4.5 yang diterapkan pada RapidMiner dengan hasil yang sesuai dapat dijadikan pertimbangan oleh instansi pemerintah Kota  Semarang  untuk  mengambil  keputusan  lebih  lanjut  mengenai  kebijakan  yang  dapat diterapkan dalam pengembangan Sumber Daya Manusia dalam mempersiapkan Transformasi Digital untuk Smart City yang akan diterapkan pada pemerintahan di kota semarang sehingga
mendapatkan  kualitas  SDM  yang  mempunyai  kompetensi  dan  pengetahuan  dasar  serta penerapan operasional layanan pada Smart City.

## SARAN
Berisi  saran-saran  yang  dapat  digunakan  untuk  penelitian  kedepannya,  biasanya berisikan usulan metode dan tatacara baru yang dapat digunakan untuk mengembangkan hasil dari penelitian saat ini dan untuk menutup kekurangan yang ada pada penelitian saat ini

## DAFTAR PUSTAKA
[1] G.  Maulani,  A.  H.  Arribathi,  U.  Rahardja,  M.  Hardini,  and  N.  P.  L.  Santoso, “Information Media In Video Tourism, Art and Historic Building In Tangerang City- Indonesia,” Solid State Technology , pp. 4550–4566, 2020.
[2] K. Nam, C. S. Dutt, P. Chathoth, and M. S. Khan, “Blockchain technology for smart city and  smart  tourism:  latest  trends  and  challenges,” Asia  Pacific  Journal  of  Tourism Research , vol. 26, no. 4, pp. 454–468, Apr. 2021, doi: 10.1080/10941665.2019.1585376.
[3] S. H. Supangkat, A. A. Arman, R. A. Nugraha, and Y. A. Fatimah, “The implementation of  Garuda  Smart  City  framework  for  Smart  City  readiness  mapping  in  Indonesia,” Journal of Asia-Pacific Studies , vol. 32, no. 4, pp. 169–176, 2018.
[4] D. Jonas, I. A. Supriyono, and H. Junianto, “Perancangan Sistem Pencegahan Pencurian Kendaraan Bermotor Berbasis ESP32 pada PT. Suwarna Dwipa Maju,” Technomedia Journal , vol. 7, no. 2 October, pp. 216–230, 2022.
[5] K.  Khasanah,  “The  Effect  of  Lecturer  Professionalism  and  Teaching  Motivation  on Lecturers  Strengthening  the  Nation’s  Competitiveness  (Survey  on  XYZ  College Lecturers in Central Jakarta City),” ADI Journal on Recent Innovation (AJRI) , vol. 2, no. 1 Sept, pp. 243–249, 2020.
[6] J. R. Luih, C. A. Haryani, and A. E. Widjaja, “Penerapan Teknologi Qr Code Berbasis Web pada Sistem Manajemen Inventaris di Gudang PT XYZ,” Technomedia Journal , vol. 7, no. 2 October, pp. 202–215, 2022.
[7] L. Sunarya, B. Abdurachman, and P. R. Ningsih, “Video Profile Balai Latihan Kerja Pada Dinas Ketenagakerjaan Kota Tangerang,” Technomedia Journal , vol. 5, no. 2, pp. 206–219, 2021.
[8] R.  A.  Suherdi,  R.  Taufiq,  Y. Yanuardi,  and  A.  A. Permana,  “Penerapan  metode  ahp dalam sistem pendukung keputusan kenaikan pangkat pegawai di badan kepegawaian dan pengembagan sumber daya manusia kota tangerang,” 2018.
[9] N. Nawindah and L. Fajarita, “Peningkatan Sumber Daya Manusia Melalui Pembuatan Blog  Bagi  Siswa  Pusat  Kegiatan  Belajar  Masyarakat,” ADI  Pengabdian  Kepada Masyarakat , vol. 1, no. 1, pp. 87–90, 2020.
[10]  A.  A.  Nugraha  and  U.  Budiyanto,  “Adaptive  E-Learning  System  Berbasis  Vark Learning  Style  dengan  Klasifikasi  Materi  Pembelajaran  Menggunakan  K-NN  (K- Nearest Neighbor),” Technomedia Journal , vol. 7, no. 2 October, pp. 248–261, 2022.
[11]  A. Williams, C. S. Bangun, and Y. Shino, “The Urgency of Digital Literacy in Indonesia on COVID-19 pandemic,” Startupreneur Bisnis Digital (SABDA Journal) , vol. 1, no. 2,
pp. 183–190, 2022.
[12]  I.  G.  Salimyanova et  al. ,  “Economy  digitalization:  Information  impact  on  market entities,” Journal of Environmental Treatment Techniques , vol. 7, no. 4, pp. 654–658, 2019.
[13]  Q. Aini, S. Riza Bob, N. P. L. Santoso, A. Faturahman, and U. Rahardja, “Digitalization of Smart Student Assessment Quality in Era 4.0,” International Journal of Advanced Trends in Computer Science and Engineering , vol. 9, no. 1.2, pp. 257–265, Apr. 2020, doi: 10.30534/ijatcse/2020/3891.22020.
[14]  Q. Aini, S. Riza Bob, N. P. L. Santoso, A. Faturahman, and U. Rahardja, “Digitalization of Smart Student Assessment Quality in Era 4.0,” International Journal of Advanced Trends in Computer Science and Engineering , vol. 9, no. 1.2, pp. 257–265, Apr. 2020, doi: 10.30534/ijatcse/2020/3891.22020.
[15]  U.  Rahardja,  “Social  Media  Analysis  as  a  Marketing  Strategy  in  Online  Marketing Business,” Startupreneur Bisnis Digital (SABDA Journal) , vol. 1, no. 2, pp. 176–182, 2022.
[16]  A.  Muliawan,  T.  Badriyah,  and  I.  Syarif,  “Membangun  Sistem  Rekomendasi  Hotel dengan  Content  Based  Filtering  Menggunakan  K-Nearest  Neighbor  dan  Haversine Formula,” Technomedia Journal , vol. 7, no. 2 October, pp. 231–247, 2022.
[17]  D. P. Lazirkha, J. Hom, and V. Melinda, “Quality Analysis Of Digital Business Services In Improving Customer Satisfaction,” Startupreneur Bisnis Digital (SABDA Journal) , vol. 1, no. 2, pp. 156–166, 2022.
[18]  L.  A.  Rachman  and  H.  Hasbullah,  “Rancang  Bangun  Fearless  (Fire  Supression  and Smart  Alert  System)  pada  Kebocoran  Gas,” Technomedia  Journal ,  vol.  7,  no.  2,  pp. 262–279, 2022.
[19]  H.  S.  Hopipah  and  R.  Mayasari,  “Optimasi  Backward  Elimination  untuk  Klasifikasi Kepuasan  Pelanggan  Menggunakan  Algoritme  k-nearest  neighbor  (k-NN)  and  Naive Bayes,” Technomedia Journal , vol. 6, no. 1, pp. 99–110, 2021.
[20]  A.  Ardiyansyah,  P.  A.  Rahayuningsih,  and  R.  Maulana,  “Analisis  Perbandingan Algoritma  Klasifikasi  Data  Mining  Untuk  Dataset  Blogger  Dengan  Rapid  Miner,” Jurnal Khatulistiwa Informatika , vol. 6, no. 1, 2018.
[21]  S.  Amri,  “Perbandingan  Kerangka  Model  Klasifikasi  untuk  Pemilihan  Metode Kontrasepsi dengan Pendekatan CRIPS-DM,” Information Science and Library , vol. 1, no. 1, pp. 14–23, 2020.
[22]  V. Plotnikova, M. Dumas, and F. Milani, “Adaptations of data mining methodologies: a systematic  literature  review,” PeerJ  Comput  Sci ,  vol.  6,  p.  e267,  May  2020,  doi: 10.7717/peerj-cs.267.
[23]  I. Amsyar, E. Christopher, A. Dithi, A. N. Khan, and S. Maulana, “The Challenge of Cryptocurrency  in  the  Era  of  the  Digital  Revolution:  A  Review  of  Systematic Literature,” Aptisi  Transactions  on  Technopreneurship  (ATT) ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  153– 159, 2020.
[24]  S. N. Abdulwahid, “Development of an efficient mechanism for rapid protocols using NS-2 simulator,” Aptikom Journal on Computer Science and Information Technologies , vol. 3, no. 1, pp. 13–20, 2018.
[25]  F. Ruan, L. Hou, T. Zhang, and H. Li, “A modified backward elimination approach for the  rapid  classification  of  Chinese  ceramics  using  laser-induced  breakdown spectroscopy and chemometrics,” J Anal At Spectrom , vol. 35, no. 3, pp. 518–525, 2020.
[26]  M. Faid, M. Jasri, and T. Rahmawati, “Perbandingan Kinerja Tool Data Mining Weka dan Rapidminer Dalam Algoritma Klasifikasi. Teknika, 8 (1), 11–16.” 2019.
[27]  M. Faid, M. Jasri, and T. Rahmawati, “Perbandingan Kinerja Tool Data Mining Weka dan Rapidminer Dalam Algoritma Klasifikasi. Teknika, 8 (1), 11–16.” 2019.
[28]  T. Ayuninggati, N. Lutfiani, and S. Millah, “CRM-Based E-Business Design (Customer Relationship Management) Case Study: Shoe Washing Service Company S-Neat-Kers,” International Journal of Cyber and IT Service Management , vol. 1, no. 2, pp. 216–225, 2021.
[29]  H.  Nusantoro,  P.  A.  Sunarya,  N.  P.  L.  Santoso,  and  S.  Maulana,  “Generation  Smart Education Learning Process of Blockchain-Based in Universities,” Blockchain Frontier Technology , vol. 1, no. 01, pp. 21–34, 2021.
[30]  M. R. Anwar, M. Yusup, S. Millah, and S. Purnama, “The Role of Business Incubators in Developing Local Digital Startups in Indonesia,” Startupreneur Bisnis Digital , vol. 1, no. 1 April, pp. 1–10, 2022.