## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 287 - 293 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 729 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## Klasifikasi Kebutuhan  Sparepart Dengan Algoritma  K-Nearest Neighbor Untuk Meningkatkan Penjualan Sparepart
Virza Putra, Gatot Tri Pranoto, Fibi Eko Putra
Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Pelita Bangsa, Bekasi, Indonesia Email: 1 virzaputra20@gmail.com 2 gatot.pranoto@pelitabangsa.ac.id 3 fibi@pelitabangsa.ac.id Email Penulis Korespondensi: virzaputra20@gmail.com
Pemenuhan  suku  cadang  yang  cukup  akan  menjadi  faktor  penunjang  kepercayaan  konsumen  terhadap  perusahaan. Pendekatan metode klasifikasi dapat diterapkan dalam menganalisis data untuk menerapkan data mining dengan metode klasifikasi terhadap kebutuhan sparepart yang dihasilkan dengan memanfaatkan data testing yang terdiri dari 100 record dataset  dengan  pembagian  rasio  90%  data  latih (data  training) dan  10%  data  uji (data  testing) .  Implementasi  model algoritma K-Nearest  Neighbour pada  data  uji (data  testing) sebanyak  100  objek  data,  mendapatkan  hasil  yang menunjukkan sebuah wawasan baru berupa klasifikasi tingkat kebutuhan ringan dan tinggi berdasarkan 2 kategori. No merupakan  kategori  kebutuhan  ringan,  terdiri  dari  89  objek  data,  katagori  Yes  merupakan  kategori  kebutuhan  tinggi. Evaluasi  dan  pengujian  performa  menggunakan  aplikasi  RapidMiner  Sstudio  mampu  memberikan  hasil  yang  optimal dengan skenario  yang dimodelkan.  Model algoritma ini  memiliki  nilai Accuracy sebesar accuracy: 93.00% +/- 6.40% (micro average: 93.00%).
Kata Kunci : Data Mining, K-NN, Spare part, Bahan Baku,Klasifikasi.
Abstract −  Adequate  supply  of spare  parts will be  a  supporting factor for consumer confidence in the  company. The classification method approach can be applied in analyzing data to apply data mining with the classification method for spare parts needs generated by utilizing data testing consisting of 100 record datasets with a ratio of 90% training data (training data) and 10% test data (data testing). . Implementation of the K-Nearest Neighbor algorithm model on test data (data testing) of 100 data objects, obtaining results that show a new insight in the form of classification of low and high level needs based on 2 categories. No is a category of light needs, consisting of 89 data objects, the category Yes is a category of high needs. Performance evaluation and testing using the RapidMiner Sstudio application is able to provide optimal results with the scenarios that are modeled. This algorithm model has an Accuracy value of accuracy: 93.00% +/- 6.40% (micro average: 93.00%).
Keywords: Data Mining, K-NN, Spare parts, Raw Materials, Classification.

## 1. PENDAHULUAN
Penjualan  merupakan  suatu  kegiatan  primer  ekonomi  yang  relatif  penting  dalam  rangka  pencapaian  tujuan perusahaan.  Secara  umum  penjualan  dilakukan  dengan  mempunyai  tujuan  eksklusif  yaitu  mendatangkan  suatu keuntungan  kepada  seseorang  yang  memasarkan  produk-produk  atau  jasa-jasa  tertentu  [1].  Di  dalam  kegiatan operasionalnya perusahaan terbagi menjadi bebrerapa divisi dan setiap divisi memiliki kontribusi masing-masing. Salah satu  divisi  adalah  penjualan  suku  cadang  kendaraan,  dimana  divisi  ini  memberikan  pelayanan  terhadap  kebutuhan pelanggan  terkait  komponen  kendaraan  yang  dibutuhkan.  Serta  sebagai  pendukung  kebutuhan  divisi  perawatan kendaraan. Menghasilkan perkiraan penjualan suku cadang, merupakan salah satu faktor penting dalam bisnis ini, karena melakukan kontrol dan perencanaan persediaan, akan memberikan peran penting dalam daya saing perusahaan manapun yang menyediakan barang untuk pelanggan [2].
Banyaknya transaksi penjualan suku cadang yang terjadi berdampak pada sulitnya melakukan perkiraan untuk penyediaan serta distribusi suku cadang. Sebagai akibatnya menyebabkan ketidakstabilan persediaan suku cadang untuk memenuhi permintaan  konsumen.  Serta  mengganggu  proses  perbaikan  dari  divisi  perawatan  kendaraan.  Ketidakstabilan  ini  akan menghambat  proses  bisnis  sehingga  berkurang  kemampuan  pada  pemenuhan  permintaan  sekaligus  mengurangi kepercayaan konsumen. Dalam pemasaran suatu produk ada beberapa faktor akan sangat berpengaruh terhadap penjualan, salah satunya adalah strategi dalam penjualan. Jika suatu prosuden memiliki stok barang yang terlalu banyak sedangkan penjualan tidak sebanding, maka yang di hasilkan adalah kerugian. [3].
Pemenuhan suku cadang yang cukup akan menjadi faktor penunjang kepercayaan konsumen terhadap perusahaan. Dalam memperkirakan  penjualan  suku  cadang  terdapat  beberapa  faktor  yang  harus  diperhatikan  terkait  jenis  pelayanan perawatan kendaraan yang dipilih, tipe kendaraan dari setiap konsumen, jumlah dari pembelian suku cadang berdasarkan cakupan waktu, harga dari setiap suku cadang yang dibeli serta jenis suku cadang yang dipilih konsumen. Dengan faktor tersebut perusahaan dapat meramalkan jumlah penjualan di bulan atau tahun berikutnya. Pesatnya teknologi memberikan banyak  metode  dalam  penyelesaian  suatu  masalah  terkait  prediksi  dan  peramalan.  Salah  satu  teknik  yang  dapat diaplikasikan  ialah machine  learning. Pada  dasarnya machine  learning mempunyai  tujuan  untuk  mengkaji  sebuah prosedur pemecahan dengan melakukan pembelajaran secara otomatis, dengan kontribusi yang sangat sedikit dilakukan oleh  manusia  pada  umumnya. Machine  learning dapat  didefinisikan  secara  luas  sebagai  metode  komputasi  yang menggunakan pengalaman untuk meningkatkan kinerja atau membuat prediksi yang akurat [4].
Terdapat penelitian sebelumnya  mengenai regrensi liniear , yang pernah dilakukan oleh  Arief Kurniadi , Jasmir, Yudi Novianto.  Dalam  penelitian  tersebut  menggunakan  data  penjualan.  Peneliti  mengambil  data  transaksi  penjualan  pada

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 287 - 293 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 729 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
bulan  Januari  sampai  dengan  November  sebanyak  150  data  transaksi.  Dalam  melakukan  analisisnya  peneliti menggunakan  tools Weka .  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  Regresi  Linier  Berganda.  Setelah dilakukan  analisis  prediksi  regresi  linier  pada  tools Weka menggunakan 10-Fold  Cross  Validation, maka  di  dapatlah akurasi tertinggi yaitu pesanan terbanyak adalah 7038 dengan rata-rata 625,367 nama obat finpro box 30 tablet , penjualan terbanyak adalah 6599 dengan rata-rata 628,753 nama obat finpro box 30 tablet , saldo terbanyak adalah 988 dengan rata- rata 106,967 nama obat ottopan syrup 60 ml botl [6].
Dalam  mengukur  keakuratan  dari  hasil  ramalan  menggunakan regerensi  liniear ,  terdapat  penelitian  lain  yang mendukungnya. Penelitian tersebut dilakukan oleh Firahmi Rizky, Yohanni Syahra, Ita Mariami, Yusnawati. Untuk dapat menyelesaikan permasalahan yang ada maka salah satu cara yang dapat dilakukan untuk memprediksi pemakaian stok barang adalah dengan menggunakan teknik data mining. Adapun teknik yang digunakan dalam hal ini adalah Algoritma Regresi Linier berganda. Regresi Linier berganda adalah Sebagai kajian terhadap ketergantungan satu variabel dengan variabel  lain  dengan  tujuan  membuat  estimasi  rata-rata  nilai  variabel  yang  sudah  diketahui.  Hasil  dari  penelitian  ini adalah, Penjualan barang yang memiliki keterkaitan / hubungan yang diolah dengan teknik data mining menggunakan algoritma regresi linier berganda dapat membantu pihak Managemen perusahaan dalam menentukan stok barang dibulan- bulan berikutnya [7].
Klasifikasi proses pengidentifikasian obyek  ke dalam sebuah kelas atau kelompok berdasarkan atribut data  yang akan digunakan  yang  bertujuan  untuk  menempatkan  objek  dan  variabel  data.  Algoritma  K-Nearest  Neighbor salah  suatu algoritma yang dapat digunakan dalam classifier suatu dataset yang menjadi suatu pengetahuan dan informasi, teknik dari classifier bagian dari sebuah algoritma yang dapat diuji atau bagian dari data mining yang dapat diprediksi dari sebuah data diabetes ( kencing manis ), berdasarkan sekumpulan data dari atribut-atribut. Penelitian guna untuk mencari hasil prediksi  yang  nantinya  akan  dijadikan  acuan  yang  mengenai  pencegahan  diabetes  dan  dapat  dimanfaatkan  untuk menentukan  hasil  yang baik  dalam pengujian data. Hasil dari pengolahan data tersebut  menjadi sebuah informasi dan pengetahuan yang diharapkan, sehingga dapat digali suatu potensi atau pengetahuan yang lebih baik atau akurat dalam pembacaan datanya, tepat dan cepat dari data tersebut sehingga dapat menganalisa pencegahan diabetes dan menemukan peluang-peluang yang baru serta menemukan rencana strategis dan untuk mencegah diabetes, selain itu bisa  digunakan sebagai  sarana  untuk  mengambil  keputusan.    Data  mining  merupakan  bentuk  penggalian  data  yang  digunakan  untuk menggali pengetahuan dari jumlah data yang besar.  Berdasarkan uraian masalah diatas maka penelitian ini menggunakan salah satu metode dalam data mining yaitu dengan Algoritma K-Nearest Neighbor untuk menentukan klasifikasi data .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Dalam melakukan penelitian seorang peneliti memiliki pedoman yang secara bertahap yang       Dalam melakukan analisa dan mencari pola data untuk dijadikan sebuah dataset dalam memudahkan penelitian dan dapat berjalan dengan sistematis dan  memenuhi tujuan  yang diinginkan  maka dibuat langkah  – langkah dalam  tahapan penelitian  yang akan dilakukan berikut :

## Gambar 1 Tahapan Penelitian
Dalam pengujian data menggunakan teknik klasifikasi dan tahapan - tahapan pada data mining dengan algoritma k-means, pengolahan data dan yang akan dijadikan dataset dalam penelitian ini  Dari data penjualan komputer tersebut akan menjadi dataset.

## 2.2 Pengujian Metode
K  Nearest  Neighbor  (KNN)  adalah  metode  untuk  melakukan  klasifikasi  terhadap  objek  berdasarkan  data pembelajaran yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut. Untuk pemilihan atribut terdiri dari n neighbors (biasa disebut k). parameter k pada testing ditentukan berdasarkan nilai k optimum pada saat training. Nilai k optimum diperoleh dengan mencoba-coba. Menghitung kuadrat jarak euclid (euclidean distance) masing-masing obyek terhadap data sampel yang diberikan.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 287 - 293 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 729 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
D(a, b) = √∑(𝑎 𝑘 − 𝑏 𝑘 ) 2 𝑑 𝑘=1
Berdasarkan rumus 4 dimana matriks D(a,b) adalah jarak skalar dari kedua vektor a (data latih) dan b (data uji) darimatriks denganukurand  dimensi.  Mengurutkanhasilobjek-objek  tersebut  ke  dalam  kelompok  yang  mempunyai  jarak  euclidian terkecil.  Mengumpulkan  kategori  y  (klasifikasi  nearest  neighbor  berdasarkan  nilai  k)  Dengan  menggunakan  kategori nearest neighbor yang paling mayoritas, maka dapat diprekdisikan kategori objek tersebut.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Evaluasi Algoritma K-Nearest Neighbour
Perhitungan algoritma K-NN dari penulis menggunakan data uji (data testing) sebanyak 12 record data yang didapat pada dataset sebelumnya.
Tabel 1 Data uji  (data testing) yang digunakan dalam simulasi perhitungan No. Date Type_Motor Harga Jenis_Service 1 Sampling 1 1 45000 0 2 Sampling 2 3 65000 0 3 Sampling 3 4 125000 0 4 Sampling 4 3 75000 0 5 Sampling 5 2 50000 1 6 Sampling 6 3 55000 0 7 Sampling 7 1 57000 0 8 Sampling 8 5 75000 1 9 Sampling 9 2 55000 0 10 Sampling 10 2 20000 1 11 Sampling 11 7 35000 1 12 Sampling 12 2 100000 0
Selanjutnya dalam menerapkan algoritma K-NN pada data uji (data testing) tersebut ditentukan dengan langkah-langkah seperti dibawah berikut:
1. Menentukan jumlah tetangga yang akan diperhitungkan, dinotasikan dalam (k) , dalam hal ini penulis menentukan 3 tetangga terdekat atau dengan kata lain (k = 3)
2. Menghitung jarak  dengan perhitungan Euclidean Distance dari masing-masing setiap tetangga terhadap objek target data uji (data testing) , kemudian diurutkan dari yang terkecil sampai terbesar.
3. Menentukan objek target data uji (data testing) masuk dalam suatu kelompok dengan melihat nilai mayoritas sebagai hasil prediksi dari data uji tersebut.
Dengan langkah yang ditetapkan tersebut, maka berikut adalah perhitungan dari masing – masing objek data uji yang terdapat 12 record data pada Tabel 4.1 menggunakan persamaan rumus perhitungan jarak Euclidean Distance berikut 𝐷 =   √(𝑥1 − 𝑥2) 2 + (𝑦1 − 𝑦2) 2 +   (𝑧1 − 𝑧2) 2
1. Dataset samplin 13, dengan nilai x1 = 2, y1 = 195000, dan z1 = 0 . Didapatkan hasil dari perhitungan jarak Euclidean Distance antara objek dataset ke 511 dengan 5 tetangga (k = 5) terdekat dapat dilihat dari Tabel 2 berikut.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 287 - 293 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 729 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Tabel  2 Euclidean Distance terhadap objek dataset sampling 13
Berdasarkan  dari  3  tetangga  terdekat  yang  diurutkan  dari  yang  terkecil  sampai  dengan  yang  terbesar,  keseluruhan tetangga  memiliki  label  No,  sehingga  secara  mayoritas  dapat  disimpulkan  bahwa  dataset  spray  ke  13  termasuk kedalam Katagori No.
2. Dataset sampling 26, dengan nilai x1 = 6, y1 = 25000, dan z1 = 0 . Didapatkan  hasil  dari  perhitungan  jarak Euclidean  Distance antara  objek  dataset  ke  26  dengan  3  tetangga  (k  =  3) terdekat dapat dilihat dari Tabel 3 berikut.
Tabel 3 Euclidean Distance terhadap objek dataset sampling 26
Berdasarkan  dari  3  tetangga  terdekat  yang  diurutkan  dari  yang  terkecil  sampai  dengan  yang  terbesar,  terdapat  3 tetangga memiliki label no, sehingga secara mayoritas dapat disimpulkan bahwa dataset sampling termasuk kedalam katagori no.
3. Dataset sampling 36, dengan nilai x1 = 2, y1 = 65000, dan z1 = 0 .
Didapatkan  hasil  dari  perhitungan  jarak Euclidean  Distance antara  objek  dataset  ke  36  dengan  3  tetangga  (k  =  3) terdekat dapat dilihat dari Tabel 4 berikut.
Tabel  4 Euclidean Distance terhadap objek dataset sampling 36
Berdasarkan dari 3 tetangga terdekat yang diurutkan dari yang terkecil sampai dengan yang terbesar, keseluruhan tetangga memiliki label no, sehingga secara mayoritas dapat disimpulkan bahwa dataset sampling termasuk kedalam katagori no.
Pengujian performa model klasifikasi dengan algoritma KNN pada aplikasi RapidMiner Studio didapatkan hasil seperti pada Gambar 1 di bawah ini.
Tinggi Sampling 13 2 195000 0 No Date Type_Motor Harga Jenis_Service Klasifikasi Sampling 1 1 45000 0 No 150000 Sampling 2 3 65000 0 No 130000 Sampling 3 4 125000 0 No 70000 1 Sampling 4 3 75000 0 No 120000 3 Sampling 5 2 50000 1 Yes 145000 Sampling 6 3 55000 0 No 140000 Sampling 7 1 57000 0 No 138000 Sampling 8 5 75000 1 Yes 120000 Sampling 9 2 55000 0 No 140000 Sampling 10 2 20000 1 Yes 175000 Sampling 11 7 35000 1 Yes 160000 Sampling 12 2 100000 0 No 95000 2 Perhitungan Manual Jarak Terhadap K K=3 Tinggi
Sampling 26 6 25000 0 No Date Type_Motor Harga Jenis_Service Klasifikasi Sampling 14 2 600000 0 No 575000 Sampling 15 2 65000 0 No 40000 Sampling 16 2 65000 0 No 40000 Sampling 17 2 60000 1 Yes 35000 Sampling 18 4 25000 0 No 2 1 Sampling 19 2 50000 0 No 25000 Sampling 20 2 45000 0 No 20000 Sampling 21 2 82000 0 No 57000 Sampling 22 2 172000 0 No 147000 Sampling 23 2 15000 0 No 10000 3 Sampling 24 2 176000 0 No 151000 Sampling 25 1 20000 0 No 5000 2 Perhitungan Manual Jarak Terhadap K K=3 Tinggi
Sampling 39 2 65000 0 No Date Type_Motor Harga Jenis_Service Klasifikasi Sampling 27 1 15000 0 No 50000 Sampling 28 2 90000 0 No 25000 Sampling 29 5 15000 0 No 50000 Sampling 30 2 5000 1 Yes 60000 Sampling 31 2 245000 0 No 180000 Sampling 32 2 210000 0 No 145000 Sampling 33 2 70000 0 No 5000 1 Sampling 34 1 50000 0 No 15000 Sampling 35 4 55000 0 No 10000 2 Sampling 36 1 45000 0 No 20000 3 Sampling 37 7 35000 0 No 30000 Sampling 38 1 195000 0 No 130000
Perhitungan Manual Jarak Terhadap K K=3

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 287 - 293 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 729 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## Gambar 1 Hasil evaulasi model KNN dengan Cross Validation
Dan berikut merupakan gambar AUC (pessimistic) yang dihasilkan dalam evaluasi model klasifikasi serta algoritma KNN pada aplikasi RapidMiner Studio
Gambar 2 AUC (pessimistic) pada aplikasi RapidMiner Studio

## 3.2 Pembahasan Hasil dan Pengujian
Dengan menggunakan data latih (data training) dan data uji (data testing) dari dataset yang dimiliki, maka tahapan model  pada  penerapan  algoritma K-Nearest  Neighbour menghasilkan  prediksi  terhadap  objek  –  objek  untuk mengelompokkan  ke dalam label No, label Yes. Total data  yang digunakan  ialah sebanyak 850 record data, sehingga dengan komposisi tersebut maka terdapat 510 record yang dijadikan sebagai data latih (data training) dan 340 record dataset sebagai data uji (data testing) . Berikutnya  dalam  rasio  yang  digunakan  pada  skenario  pemodelan,  sebanyak  100 record data  dijadikan  data  uji (data testing) dan diproses melalui saplikasi RapidMiner Studio. Hasil dari proses tersebut menunjukkan terdapat 89 objek yang masuk ke dalam klasifikasi kategori No atau status kebutuhan ringan , berikutnya ada sebanyak 11 objek yang masuk ke dalam klasifikasi  kategori kebutuhan tinggi. Berikut  merupakan  grafik  hasil dari klasifikasi pada aplikasi  RapidMiner Studio.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 287 - 293 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 729 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Pembahasan  dilakukan  guna  untuk  mendapatkan  nilai accuracy,  precision,recall untuk  algoritma  K-NN. Agoritma K-NN, akurasi dilakukan dengan cara jumlah TP + TN dibagi jumlah total data testing yang diuji.
Tabel  4 Accuracy
Nilai  precision  dihitung  dengan  cara  membagi  jumlah  data  benar  yang  bernilai  positif  (True  Positive)  dibagi  dengan jumlah data benar yang bernilai positif (True Positive) dan data salah yang bernilai positif (False Positive).
Tabel 5 Precision
Nilai recall dihitung dengan cara membagi data benar yang bernilai positive (True Positive) dengan hasil penjumlahan dari data benar yang bernilai positif (True Positive) dan data salah yang bernilai negatif (False Negative).
Tabel 6 Recall
Hasil dari pengujian data testing yang diutarakn yaitu sebanyak 100 data , kemudian hasil dari data sparepart menyatakan tingkat ke accuracy, recall dan persicion , tingkat accurcy 93.00 %, recall 9 8,88 % dan percision 93.69 % putuskan dalam klasifikasi. hasil dari penelitian ini merupakan rangkuman hasil percobaan dari algoritma tersebut dalam menghasilkan hasil optimal dalam klasifikasi spare part, mengetahui hasil perhitungan Analisa data dengan cara mengkasifikasikan data dalam bentuk label No dan Yes menggunakan algoritma K-NN menghasilkan hasil kebutuhan ringan 89 dan kebutuhan tinggi 11.

## 4. KESIMPULAN
Pendekatan metode klasifikasi dapat diterapkan dalam menganalisis data untuk menerapkan data mining dengan metode klasifikasi terhadap kebutuhan sparepart yang dihasilkan dengan memanfaatkan data testing yang terdiri dari 100 record dataset  dengan  pembagian  rasio  90%  data  latih (data  training) dan  10%  data  uji (data  testing) .  Implementasi  model algoritma K-Nearest  Neighbour pada  data  uji (data  testing) sebanyak  100  objek  data,  mendapatkan  hasil  yang menunjukkan sebuah wawasan baru berupa klasifikasi tingkat kebutuhan ringan dan tinggi berdasarkan 2 kategori. No merupakan kategori kebutuhan ringan, terdiri dari 89 objek data, katagori Yes merupakan kategori kebutuhan tinggi dan evaluasi  dan  pengujian  performa  menggunakan  aplikasi  RapidMiner  Sstudio  mampu  memberikan  hasil  yang  optimal dengan skenario  yang dimodelkan.  Model algoritma ini  memiliki  nilai Accuracy sebesar accuracy: 93.00% +/- 6.40% (micro average: 93.00%).

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 287 - 293 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 729 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## REFERENCES
[1] V. Sihombing, “Sistem Informasi Penjualan Mobil Suzuki Di Dealer Bagan Batu,” Sistemasi , vol. 7, no. 2, pp. 113–119, 2018.
[2] E. Žunić, K. Korjenić, K. Hodžić, and D. Đonko, “Application of Facebook’s Prophet Algorithm for Successful Sales Forecasting Based on Real-world Data,” Int. J. Comput. Sci. Inf. Technol. , vol. 12, no. 2, pp. 23–36, 2020, doi: 10.5121/ijcsit.2020.12203.
[3] Siska Delima, “Prediksi Penyediaan Sparepartkendaraan Roda Dua Dengan Metode Naive Bayes(Studi Kasus : Toko Dewi Motor),” Jupersatek , vol. 3, no. 2, pp. 720–726, 2020.
[4] M. Mohri, A. Rostamizadeh, and A. Talwalkar, Foundations of machine learning . MIT press, 2018.
[5] M. Rianto and R. Yunis, “Analisis Runtun Waktu Untuk Memprediksi Jumlah Mahasiswa Baru Dengan Model Random Forest,” Paradig. - J. Komput. dan Inform. , vol. 23, no. 1, pp. 99–105, 2021, doi: 10.31294/p.v23i1.9781.
[6] I. Yenidogan, A. Cayir, O. Kozan, T. Dag, and C. Arslan, “Bitcoin Forecasting Using ARIMA and PROPHET,” UBMK  2018  -  3rd  Int.  Conf.  Comput.  Sci.  Eng. ,  no.  February  2019,  pp.  621–624,  2018,  doi: 10.1109/UBMK.2018.8566476.
[7] R. H. Kiswanto, “Spesifikasi Komputer Rakitan Berdasarkan Kebutuhan dan Anggaran Menggunakan Algoritma Backtracking,” J. Eksplora Inform. , vol. 10, no. 1, pp. 1–12, 2020, doi: 10.30864/eksplora.v10i1.358.
[8] E.  E.  Lavindi,  W.  Wijanarto,  and  A.  Rohmani,  “Aplikasi  Hybrid  Filtering  Dan  Naïve  Bayes  Untuk  Sistem Rekomendasi  Pembelian  Laptop,” JOINS  (Journal  Inf.  Syst. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  54–64,  2019,  doi: 10.33633/joins.v4i1.2518.
[9] J. Y. Marpaung, G. L. Ginting, and N. Silalahi, “Penerapan Metode Fuzzy Tsukamoto Dalam Penentuan Harga Laptop Bekas,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 2, no. 2, pp. 115–126, 2020, doi: 10.47065/bits.v2i2.310.
[10] Suyanto, Data Mining . Yogyakarta: Informatika, 2017.
[11] Retno Tri vulandari, Data Mining . Yogyakarta: Gava Media, 2017.
[12] G. widi N. Dicky Nofriansyah, No Title . Yogyakarta: Cv Budi Utama, 2017.
[13] J. S. Informasi and F. Teknik, “Optimasi teknik klasifikasi modified k nearest neighbor menggunakan algoritma genetika,” no. September, pp. 130–134, 2014.
[14] M. Bagas, A. Darmawan, F. Dewanta, and S. Astuti, “Analisis Perbandingan Algoritma Decision Tree , Random Forest , dan Naïve Bayes untuk Prediksi Banjir di Desa Dayeuhkolot Comparative Analysis of Decision Tree , Random Forest , and Naïve Bayes Algorithm for Flood Prediction at Dayeuhkolot Village,” vol. 9, no. 1, pp. 52– 61.
[15] P. E. Wiraswendro and H. Soetanto, “Application of Random Forest Classifier Algorithm in Indonesian Sign Language System (Sibi) Detection System,” Bit (Fakultas Teknol. Inf. Univ. Budi Luhur) , vol. 19, no. 2, p. 75, 2022, doi: 10.36080/bit.v19i2.2043.
[16] Y. Silalahi, Kristiani Desri., Murfi, Hendri., Satria, “Studi Perbandingan Pemilihan Fitur untuk Support Vector Machine pada Klasifikasi Penilaian Risiko Kredit,” vol. 1, no. 2, pp. 119–136, 2017.