INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 3 Nomor 2 Tahun 2023 Page 13880-13892 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j -innovative.org/index.php/Innovative
Komparasi Metode Knn, Naive Bayes, Decision Tree, Ensemble, Linear Regression Terhadap Analisis Performa Pelajar Sma
Eri Mardiani 1 ✉ , Nur Rahmansyah 2 , Sari Ningsih 3 , Dhieka Avrilia Lantana 4 , Adisti Suryaningtyas Putri Wirawan 5 , Sifonne Adi Wijaya 6 , Dinda Nurkhaliza Putri 7
(1) Program Studi Informatika, FTKI, Universitas Nasional, Indonesia
(2) Program Studi Animasi Politeknik Negeri Media Kreatif, Indonesia
(3) Program Studi Sistem Informasi, FTKI, Universitas Nasional, Indonesia,
(4) Program Studi Bisnis Digital, FEB, Universitas Nasional, Indonesia
(5) (6)(7)Program Studi Akuntansi, FEB, UPN Veteran Jakarta, Indonesia
Email : erimardiani1@gmail.com 1 ✉

## Abstrak
Perkembangan teknologi informasi semakin pesat hingga saat ini terus dikembangkan teknologi- teknologi terbaru, penggunaan data sebagai pengolahan data  kini semakin banyak diterapkan pada  berbagai  bidang, dengan penggunaan data untuk mengetahui kondisi suatu bagian atau institusi sangat berpengaruh terhadap kinerja dan kualitas dari suatu bagian atau institusi tersebut, dengan penggunaan data dapat dilakukan perkembangan teknologi yang dapat meningkatkankan kualitas dan efisiensi yang di lakukan terhadap perusahaan, pengolahan data dapat diterapkan di semua bidang dan salah satunya adalah di bidang pendidikan yang  cocok menerapkan teknik data mining untuk mengolah maupun menganalisis data-data pendidikan. Tujuan dari riset ini dengan menggunakan tools aplikasi Orange Data Mining untuk membantu orang tua dan pelajar untuk mengetahui kinerja dan nilai siswa , untuk mengetahui performa pelajar SMA mulai dari nilai dan informasi demografis mereka. Data dikumpulkan dari tiga SMA dan juga untuk untuk mengembangkan  model  pembelajaran  mesin  untuk  memprediksi  kinerja  siswa  berdasarkan demografi dan faktor lainnya, sehingga kita dapat mengetahui kondisi pelajar saat ini.. Kata Kunci: Data mining, Orange, pendidikan, pelajar SMA.

## Abstract
The development of information technology is increasing rapidly until now the latest technologies are being developed, the use of data as data processing is now increasingly being applied to various fields, with the use of data to determine the condition of a section or institution which greatly influences the performance and quality of a section or institution. , with the use of data technological developments can be carried out which can improve the quality and efficiency carried out by companies, data processing can be applied in all fields and one of them is in the field of education which is suitable for applying data mining techniques to process and analyze educational data. The purpose of this research is to use the Orange Data Mining application tools to help parents and students to find out student performance and grades, to find out the performance of high school students starting from their grades and demographic information. The data was collected from three high schools and also to develop a machine learning model to predict student performance based on demographics and other factors, so that we can know the current state of students Keyword: data mining, orange, education, high school students

## PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi informasi sudah sedemikian pesat salah satunya adalah Internet. Teknologi  Internet  menghubungkan  ribuan  jaringan  komputer  individual  dan  organisasi  di seluruh dunia.
Ada banyak kemajuan teknologi yang tersedia dengan komputer. Komputer tidak hanya membantu  kita  dalam  menyelesaikan  pekerjaan,    tetapi    juga    dapat    menjadi    alat  yang menyenangkan dan berguna untuk digunakan. Untuk lebih memaksimalkan pekerjaan teknologi berbasis  internet  sangat  mendukung  pekerjaan  secara  online.  Selain  itu,  dengan  teknologi ineternet pekerjaan menjadi jauh lebih cepat dan lebih mudah selesai daripada penggunaan komputer  tradisional. Perkembangan teknologi informasi  sudah sedemikian  pesat.  Teknologi Internet menghubungkan ribuan jaringan komputer individual dan organisasi di seluruh dunia.
Saat  ini  pendidikan  merupakan  modal  utama  bagi  suatu  bangsa  dalam  upaya meningkatkan  kualitas  sumber  daya  manusia  yang  dimilikinya.  Sumber  daya  manusia  yang berkualitas akan mempu mengelola sumber daya alam dan memeberi layanan secara efektif dan  efisien  untuk  meningkatkan  kesejahteraan  masyarakat.  Oleh  karena  itu,  hampir  semua bangsa berusaha untuk meningkatkan kualitas pendidikan yang dimilikinya, termasuk indonesia.
.
Setidaknya ada enam alasan mengapa teknologi Internet begitu populer. Keenam alasan tersebut adalah Internet memiliki konektivitas dan jangkauan yang luas; dapat mengurangi biaya komunikasi;  biaya  transaksi  yang  lebih  rendah;  dapat  mengurangi  biaya agency;  interaktif, fleksibel, dan mudah; serta memiliki kemampuan untuk mendistribusikan pengetahuan  secara cepat.
Setiap  pelajar  memiliki  sikap,  kemampuan,  dan  latar  belakang  yang  berbeda-beda. Perbedaan-perbedaan  ini  yang  mempengaruhi  performa  dari  masing-masing  pelajar,  yang signifikan  antara  pelajar  satu  dengan  yang  lainnya.  Dataset  Student  Performance  Prediction berisi  informasi  performa  dari  pelajar  Sekolah  Menengah  Atas,  terdapat    nilai  matematika, membaca,    menulis  dan  informasi  umum,  seperti  jenis  kelamin  ( Gender),  ras  atau  etnik ( Race/ethnicity),  tingkat pendidikan orang tua (Parental level of education), pemilihan makan siang ( Lunch), dan kursus persiapan ujian (Test preparation course). Sample dari data ini berasal dari pelajar-pelajar 3 Sekolah Menengah Atas.
Dataset digunakan untuk melihat dampak dari data categorical (Gender, Race/ethnicity, Parental level of education, Lunch, and Test preparation course) terhadap data numeric (nilai matematika, membaca,  dan menulis). Pada project ini data yang dipakai merupakan data kursus persiapan  ujian  ( Test  preparation  course)  terhadap  data  nilai  matematika,  membaca,    dan menulis. Bertujuan untuk mengetahui bagaimana aspek kursus persiapan ujian ( Test preparation course) berpengaruh terhadap nilai-nilai pelajar yang mempengaruhi performa para  pelajar. Kursus  persiapan  ujian  ( Test  preparation  course)  terbagi  menjadi  dua  kategori  yaitu “Completed” yang berarti p elajar telah menyelesaikan atau mengikuti kursus persiapan ujian dan “None” bagi pelajar yang tidak. Hasil prediksi akan melihat jika pelajar mengikuti kursus persiapan ujian apakah performa pelajar akan baik atau sebaliknya.

## METODE PENELITIAN
Data Mining menggunakan Teknik Klasifikasi dengan 5 Model Algoritma
1. K-Nearest Neighbor (k-NN)
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 digunakan. Titik data akan diklasifikasikan berdasarkan kesamaan kelompok tertentu dari titik data lain yang berdekatan. Sehingga, algoritma ini akan memberikan hasil yang kompetitif.
2. Naïve Bayes
Salah satu metode data mining ialah klasifikasi Naive Bayes. Naive Bayes Classifier adalah metode  klasifikasi  yang  berakar  pada  teorema  Bayes.  Naive  bayes  merupakan  metode 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 Naïve Bayes  adalah  untuk  menemukan  probabilitas  ketika  kita  mengetahui  probabilitas  tertentu lainnya. Hasil dari perhitungan data mining menggunakan metode klasifikasi Naïve Bayes akan makin berguna jika penyajiannya menarik dan dapat dipahami dengan baik oleh penerima data.
3. Decision Tree
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
Linear regression merupakan salah satu algoritma yang memodelkan suatu persamaan untuk menghitung  estimasi.  Pada  metode  ini  bertujuan  untuk  mencari  pola  pada  nilai  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..

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## HASIL ANALISIS

## 1. K-NEAREST NEIGHBOR (KNN)

## Gambar 1 Data Tabel KNN
Data table pada dasarnya merupakan tabel yang menunjukkan hasil data mining terkait data  yang  diinput  secara  lebih  rinci.  Pada  algoritma  K-Nearest  Neighbor  (k-NN)  data  table menunjukkan  bagaimana  algoritma  ini  mengolah  data  Test  Preparation  Course  baik  secara prediksi ataupun aktual disertai dengan hasil nilai yang diperoleh murid-murid pada masing- masing score. Pada data table ini data tersebut ditunjukkan secara terperinci setiap muridnya per satu data.
Gambar 2 Confusion KNN
Hasil  data mining pada confusion matrix  di atas menunjukkan  terdapat 205  data yang benar mengikuti Test Preparation Course baik pada data prediksi ataupun aktual, dimana pada data prediksi dan aktual keduanya pada kategori positive yaitu “completed”. Dengan ini maka angka 205 menunjukkan true positive. Lalu terdapat 536 data yang benar bahwa mereka tidak mengikuti Test Preparation Course, karena baik data prediksi ataupun aktual masuk kategori negative “none”. Sehingga angka 536 menunjukkan true negative. Angka 54 menunjukkan false negative, karena data prediksi pad a kategori positive yaitu “completed”, sedangkan data ground truth- nya (yang sebenarnya) adalah “none” maka prediksinya false atau salah dan berkategori negative.  Dan  105  menunjukkan  disebut  false  positive  karena  prediksinya  kategori  negative “none”  tetapi ground  truth- nya  yaitu  “completed”  maka  prediksinya  false  atau  salah  dan berkategori positive.

## Gambar 3 scatterplot
Pada metode KNN pola titik-titik pada scatterplot tidak menyebar dan memiliki pola yang jelas. Titik-titik scatterplot pada metode ini berada hanya di atas angka 0 (di atas angka 10) pada sumbu  Y,  hal  ini  menandakan  hasil  dari  scatterplot  ini  terdapat  gejala  heteroskedastisitas (adanya  ketidaksamaan  varian  dari  residual  untuk  semua  pengamatan  pada  model  regresi). Syarat untuk terbebas dari gejala heteroskedastisitas merupakan pola titik-titik pada scatterplot menyebar dengan pola tidak jelas dan titik-titik pada scatterplot harus berada pada di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y.

## Gambar 4 Data Tabel Naïve Bayes
Data  table  pada  algoritma Naïve  Bayes pun  menunjukkan  hasil  data  mining  secara terperinci sesuai dengan dataset yang diinput. Maka dari itu pada data table ini ditunjukkannya data aktual dan prediksi dari algoritma ini sendiri terkait Test Preparation Course dan dilengkapi dengan data terkait nilai-nilai para murid. Semua data pada data table ini ditunjukkan secara per satu data, yang berarti jika pada dataset terdapat 1000 data maka 1000 data ditunjukkan secara tersusun di data table ini.

## Gambar 5 Confusion Naive Bayes
Pada confusion matrix di atas angka 144 merupakan true positive karena prediksinya sesuai dengan  ground  truth-nya  (yang  sebenarnya),  serta  masuk  pada  kategori  positive,  yaitu “completed” yang berarti mereka benar mengikuti Test Preparation Course. Pada angka 495 disebut true negative karena prediksinya sesuai dengan ground truth-nya (yang sebenarnya), tetapi  kategorinya  negative,  yaitu  “none”  yang  berarti  mereka  benar  tidak  mengikuti  Test
Preparation Course. Pada angka 200 disebut false positive karena prediksinya kategori negative “none”  tetapi  ground  truth - nya  yaitu  “completed”  maka  prediksinya  false  atau  salah  dan berkategori positive. Pada angka 161 disebut false negative karena prediksinya kategori positive “completed” tetapi ground truth -nya ( yang sebenarnya) adalah “none” maka prediksinya false atau salah dan berkategori negative.
-

## Gambar 6 Scatter Plot Naïve Bayes
-
Pada metode Naïve Bayes pola titik-titik pada scatterplot tidak menyebar dan memiliki pola yang jelas. Titik-titik scatterplot pada metode ini berada hanya di atas angka 0 (di atas angka  20)  pada  sumbu  Y,  hal  ini  menandakan  hasil  dari  scatterplot  ini  terdapat  gejala heteroskedastisitas (adanya ketidaksamaan varian dari residual untuk semua pengamatan pada model regresi).

## 3. DECISION TREE

## Gambar 7 Hasil Data mining
Hasil data mining dengan algoritma decision tree ini menunjukkan dengan hasil dimana pada kotak paling atas menunjukkan data dengan “none” sebesar 65,6%, yang berarti 656 dari 1000 data menunjukkan bahwa tidak mengikuti Test preparation course. Lalu pada akar pohon
pertama menunjukkan jika nilai writing score kurang atau sama dengan 66 menunjukkan bahwa murid yang memiliki nilai tersebut tidak memiliki perubahan atau pengaruh apapun pada nilai nya karena tidak mengikuti Test preparation course. Hal tersebut didukung dengan tiga akar pohon selanjutnya pada bagian kiri yang menunjukkan pada writing score maupun math score mulai dari 48 hingga 66, semua data masuk pada kategori “none”. Adapun pada tiga akar pohon bagian  kanan  menunjukkan  adanya  data  yang  masuk kategori  “completed”,  dimana  berarti murid  mengikuti  Test  preparation  course.  Berdasarkan  gambar  hasil  tree  viewer  pada  akar pohon di bagian kanan tersebut dapat dilihat mayoritas bahwa murid yang memiliki nilai pada writing score atau math score yang dimulai dari 67 hingga lebih atau diatas 85 mengikuti Test preparation course. Hal tersebut menunjukkan bahwa murid yang memiliki nilai pada writing score atau math score yang dimulai dari 67 hingga lebih atau diatas 85 mendapatkan pengaruh pada nilai nya berdasarkan keikutsertaannya pada Test preparation course.

## 4. ENSEMBLE METHOD

## Gambar 8 Test And Score
Dari hasil test and score kita dapat melihat bahwa nilai AUC yang paling besar adalah Random  forest  yaitu  sebesar  0.706,  karena  Tree  hanya  0.655  dan  AdaBoost  hanya  0.635. Begitupun  dengan  nilai  CA  dan  F1  Random  Forest  yaitu  0.690  dan  0.680  yang  lebih  besar dibandingkan nilai CA dan F1 Tree yaitu 0.664 dan 0.667, serta nilai CA dan F1 AdaBoost yaitu 0.645 dan 0.641. Adapun nilai precision dan recall Random Forest, yaitu 0.677 dan 0.690 yang mana lebih tinggi dibandingkan nilai precision dan recall Tree yaitu 0.671 dan 0.664, serta nilai
precision dan recall AdaBoost yaitu 0.638 dan 0.645. Sehingga dapat kita lihat bahwa metode Random  forest  berarti  bahwa  kinerja  Random  Forest  dalam  pengolahan  data  sangat  baik dibandingkan Tree dan AdaBoost.

## Gambar 9 Data Tabel
Adapun  kami  juga  menyediakan  visualisasi  data  tabel  yang  berguna  untuk  melihat perbandingan  hasil  prediksi  antara  Tree,  Random,  AdaBoost,  dan  ground  truth  secara  lebih mendetail. Di data tabel ini ditampilkan perincian dari 1000 data hasil dari metode ensemble per datanya. Jadi kita bisa mengetahui data mana saja yang diprediksi benar oleh Tree, Random Forest, dan AdaBoost.

## 5. LINEAR REGRESSION
Gambar 10 Scatter Plot Linear Regression
Pada  metode Linear  Regression  pola  titik-titik  pada  scatterplot  tidak  menyebar  dan memiliki pola yang jelas. Titik-titik scatterplot pada metode ini berada hanya di atas angka 0 (di atas  angka  10)  pada  sumbu  Y,  hal  ini  menandakan  hasil  dari  scatterplot  ini  terdapat  gejala heteroskedastisitas (adanya ketidaksamaan varian dari residual untuk semua pengamatan pada model regresi).

## PERBANDINGAN HASIL ANALISIS
1. Perbandingan Analisis Hasil Test and Score

## Gambar 11 Perbandingan Test and Score
Dari tabel perbandingan hasil test and score di atas, kita dapat melihat bahwa nilai AUC, CA, F1, Precision, dan Recall yang paling besar adalah yang dihasilkan oleh algoritma klasifikasi kNN yaitu sebesar 0.889; 0.823 ;0.819; 0.821; dan 0.823. Sementara nilai AUC, CA, F1, Precision, dan  Recall  paling  rendah  adalah  dihasilkan  oleh  algoritma  Naive  Bayes  yaitu  sebesar  0.633; 0.639; 0.633; 0.630; dan 0.639. Sehingga dapat kita lihat bahwa pengkalsifikasian data dengan algoritma k-NN memiliki kinerja yang sangat baik dalam pengolahan data Student Performance Prediction. Sementara algoritma klasifikasi Naive Bayes memiliki kinerja yang paling buruk dalam pengolahan data Student Performance Prediction.

## 2. Perbandingan Analisis Hasil Confusion Matriks

## Gambar 12 Perbandingan Confusion Matriks
Dari tabel perbandingan analisis hasil confusion matriks dapat diketahui bahwa algoritma klasifikasi yang mampu memprediksi hasil yang benar dengan ground truth (yang sebenarnya) yaitu k-NN. Algoritma k-NN mampu memprediksi data dengan benar sebanyak 741 data, baik memprediksi  hasil  positive  (completed)  maupun  hasil  negative  (none)  yang  sesuai  dengan ground truth atau keadaan sebenarnya. Sementara itu algoritma klasifikasi yang paling sedikit memprediksi data sesuai dengan yang sebenarnya yaitu Naive Bayes yang prediksinya hanya benar 639 data  saja, baik  prediksi hasil positive (completed) maupun  prediksi hasil negative
(none). Dari hal tersebut dapat kita lihat bahwa algoritma kNN memiliki kinerja yang sangat baik dalam pengolahan data Student Performance Prediction.

## SIMPULAN
Setelah  dilakukannya  data  mining  menggunakan  aplikasi  orange  dalam  project  ini, menghasilkan data berdasarkan lima model algoritma. Lima model algoritma tersebut terdiri dari k-Nearest Neighbor, Naive Bayes, Decision Tree, Ensemble, dan Linear Regression. Kelima model tersebut memiliki kriteria tujuan dan penggunaan masing-masing, sehingga dapat hasil data mining yang dihasilkan pun berbeda.
Berdasarkan  hasil  data  mining  dari  kelime  model  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa model algoritma yang paling akurat diantara kelimanya adalah model k-Nearest Neighbor (k- NN). Hal ini ditunjukkan pada hasil perbandingan confusion matrix, di dalamnya menunjukkan bahwa model ini berhasil menjawab benar dengan jumlah  yang  paling  banyak. Adapun  jika dilihat berdasarkan hasil perbandingan test and score, model k-NN juga menunjukkan nilai yang paling tinggi.
Saran yang dapat diberikan oleh tim penulis adalah diharapkannya pada penelitian selanjutnya dengan  menggunakan  dataset  yang  serupa,  diharapkan  dapat  dikembangkan  lagi  dengan menggunakan perbandingan dari beberapa algoritma klasifikasi yang lainnya selain k-NN, Naive Bayes, Decision Tree, Ensemble, dan Linear Regression.

## DAFTAR PUSTAKA
https://www.kaggle.com/datasets/rkiattisak/student-performance-in-mathematics Mardiani, Eri, Ferdan Akbar Ramadhan (2023). Design Information System Sales of Nuts and Bolts at PT. Catur Naga Steelindo. Jurnal SITEKIN: Jurnal Sains, Teknologi dan Industri , Vol. 20, No. 2, June 2023, pp.729 – 735
Mardiani, Eri, Nur Rahmansyah, Sari Ningsih, Endah Tri Esthi Handayani, Deny Hidayatullah (2023). PKM Meningkatkan Penjualan Umkm Bagi Pelaku Bisnis Usia Lanjut Melalui Inovasi Ecommerce Disaat Pandemi COVID 19. Jurnal Swadimas: Jurnal Pengabdian Masyarakat Volume 1, No 1, 2023.
Mardiani,  Eri,  Rahmansyah,N,  Ningsih,  Sari  (2022).  PKM  Meningkatkan  Penjualan  UMKM Dengan  E-Commerce  Disaat  Pandemi  Covid  19.  Jurnal  Mindabaharu:  Jurnal Pengabdian Masyarakat Volume 6, No 2 Desember, 2022. 234-243.
Mardiani, Eri., Rahmansyah, N., Wahyudi, N. M., Wijaya, Y. F., & Al Rizky, F. (2021). Kumpulan Latihan PHP. Elex Media Komputindo. Jakarta
https://ejournal.upnvj.ac.id/index.php/informatik/article/download/2264/1135
Mardiani,  Eri,  Nur  Rahmansyah,  Hendra  Kurniawan,  Dana  Indra  Sensuse,  Jayanta.  2016.
Kumpulan Latihan SQL, Jakarta : Elex Media Komputindo
Mardiani,  Eri,  Nur  Rahmansyah,  Surniawan,  Imam  Budiawan,  Muchammad  Sholeh.  2016. Aplikasi Penggajian Menggunakan Visual Basic, MySQL dan Data Report,  Jakarta : Elex Media Komputindo
Mardiani, E,, Nur Rahmansyah, Satriawan Desmana,Ahmad Rifqi (2023). Analysis of Buyer's Trust in E-Commerce Shop And Travel Web. Jurnal SITEKIN: Jurnal Sains, Teknologi dan Industri , Vol. 20, No. 2, June 2023, pp.850 – 857
Mardiani, E,, Nur Rahmansyah, Ira Kurniati (2023). Website Design At SDN Cipete Utara 07.
Jurnal SITEKIN: Jurnal Sains, Teknologi dan Industri , Vol. 20, No. 2, June 2023,
pp.891 – 898
Mardiani, Eri, Nur Rahmansyah, Yanuardi, Dwi Sidik Permana, Hendra Kurniawan. 2019.
Membuat Aplikasi Penjualan Menggunakan Java Netbeans, Mysql, dan iReport, Jakarta : Elex Media Komputindo