## 129
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .

## Pemodelan Prediktif Keterlambatan Bicara pada Balita Terkait dengan Penggunaan Smartphone Menggunakan Data Mining
Uci Suriani1 1 , Ilsa Palingga Ninditama 2 , Wahyudi Syahputra 3
Program Studi Teknologi Rekayasa Multimedia, Politeknik Prasetya Mandiri, Palembang, Indonesia
Email: 1 uci.suryani1@gmail.com, 2 ilsapalingga28@gmail.com, 3 wahyudy@gmail.com

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi tingkat keterlambatan bicara pada balita yang sudah  terindekasi smartphone dengan  menggunakan  metode  klasifikasi  dan  algoritma Decision Tree C4.5. Atribut yang digunakan dalam penelitian ini mencakup umur (usia), durasi,  dan  jenis  aplikasi  yang  digunakan.  Pengelolaan  data  untuk  prediksi  tingkat keterlambatan  bicara  pada  balita  menggunakan  tahapan Knowledge  Discovery  in Database (KDD) dengan alat bantu tools RapidMiner . Proses penghitungan data dengan algoritma Decicion  Tree menunjukkan  bahwa  tingkat  keterlambatan  bicara  ( Speech Delayed )  yang  terlambat  lebih  rendah  dibandingkan  dengan  tingkat  balita  yang  tidak mengalami  keterlambatan  bicara  (Normal).  Hasil  akurasi  prediksi  sebesar  89.59%. Evaluasi  dengan  metrik  AUC  juga  menunjukkan  nilai  89.59%,  mengindikasikan  bahwa model  ini  memiliki  kemampuan  klasifikasi  yang  hampir  sempurna.  Temuan  ini memverifikasi  bahwa  model  mampu  memprediksi  tingkat  keterlambatan  Bicara  pada balita dengan tingkat akurasi yang tinggi.
Kata Kunci: Keterlambatan Bicara, Decision Tree , Balita

## Abstract
This  research  aims  to  predict  the  level  of  speech  delay  in  toddlers  who  have  been exposed  to  smartphones  using  classification  methods  and  the  Decision  Tree  C4.5 algorithm. The attributes used in this study include age, duration, and type of application used. Management  of  data  for  predicting  speech  delay  levels  in  toddlers  using  the Knowledge Discovery in Database (KDD) stages with the aid of RapidMiner tools. The data calculation process using the Decision Tree algorithm shows that the rate of speech delay  (Speech  Delayed)  is  lower  compared  to  the  rate  of  toddlers  who  do  not experience speech delay (Normal). The prediction accuracy result is 89.59%. Evaluation with the AUC metric also shows a value of 89.59%, indicating that this model has an almost perfect classification capability. These findings verify that the  model  can predict speech delay in toddlers with a high level of accuracy.
Keywords: Speech Delays, Decision Trees, Toddlers
Vol. 5, No. 1, 2024 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
130 | Pemodelan Prediktif Keterlambatan Bicara pada Balita Terkait … ..

## 1. PENDAHULUAN
Kemajuan  teknologi  informasi  dan  komunikasi  telah  membawa  perubahan signifikan  dalam  kehidupan  manusia,  termasuk  dalam  pola  pengasuhan  anak. Salah  satu  fenomena  yang  sering  diamati  adalah  peningkatan  penggunaan smartphone  oleh  balita.  [1].  Keterlambatan  bicara  pada  balita  menjadi  salah satu  isu  penting  yang  perlu  mendapatkan  perhatian  serius.  Keterlambatan  ini dapat  mempengaruhi  perkembangan  sosial,  emosional,  dan  kognitif  anak  di masa  depan.[2]  [3].  Oleh  karena  itu,  penting  untuk  memahami  faktor-faktor yang  berkontribusi  terhadap  keterlambatan  bicara  ini,  salah  satunya  adalah penggunaan  smartphone.  [4],[5].  Kemampuan  anak  untuk  berkomunikasi dimulai  dengan  reaksinya  terhadap  bunyi  atau  suara  ibu  bapaknya,  bahkan  di usia 2 bulan anak sudah menunjukkan senyum sosial pada semua orang yang berinteraksi  dengannya.  Diusia  18  bulan  anak  sudah  mampu  memahami  dan mengeluarkan sekitar 20 kosa kata yang bermakna. Sedangkan di usia 2 tahun sudah mampu mengucapkan 1 kalimat yang terdiri dari 2 kata, misalnya “mama pergi”,  “aku  pipis”.  Jika  anak  tidak  mengalami  hal  tersebut  bisa  dikategorikan anak  tersebut  mengalami  keterlambatan  berbicara  (speech  delayed).[6]. Namun,  untuk  memahami  sejauh  mana  penggunaan  smartphone  berkontribusi terhadap  keterlambatan  bicara  dan  faktor-faktor  apa  saja  yang  memediasi hubungan tersebut.
Maka dengan memanfaatkan kemajuan teknologi informasi yang menghasilkan berbagai  metode  dalam  data  science  yang  mempermudah  pengambilan keputusan  di  berbagai  bidang,  salah  satunya  adalah  metode  Decision  Tree. Decision  Tree  (Pohon  Keputusan)  adalah  metode  pembelajaran  yang membangun model prediktif dalam bentuk struktur pohon. Pohon ini terdiri dari simpul-simpul  (nodes)  yang  mewakili  keputusan  berdasarkan  nilai-nilai  atribut, serta  cabang-cabang  yang  mewakili  hasil  dari  keputusan  tersebut.[7].  Dengan demikian,  banyak  peneliti  telah  melakukan  penelitian  yang  memanfaatkan kemampuan-kemampuan  ini.  contohnya,  Terdapat  penelitian  yang  berfokus Deteksi  Kejadian  Speech  Delayed  Pada  Anak  dengan  menggunakan  100  data sample.  menggunakan  algoritma  ID3  (algoritma  pembelajaran  pohon keputusan) dengan jenis desain retrospektif  terdapat 51 anak speech delayed dan 49 anak tidak speech delayed. [8]. Selain Itu, sebuah penelitian melakukan intensitas  penggunaan  gadget  dan  keterlambatan  dalam  perkembangan  aspek bicara  dan  bahasa  menggunakan  100  responden,  53  responden  (53%) memiliki  intensitas  penggunaan  gadget  yang  rendah,  29  responden  (29%) memiliki intensitas penggunaan gadget yang sedang, dan 18 responden (18%) memiliki  intensitas  penggunaan  gadget  yang  tinggi.  Sebanyak  39  responden (39%)  mengalami  keterlambatan  dalam  perkembangan  aspek  bicara  dan
Vol. 5, No. 1, 2024 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Uci Suriani, Ilsa Palingga Ninditama, at all| 131
bahasa,  sementara  61  responden  lainnya  (61%)  tidak  mengalami keterlambatan.  Analisis  Chi-square  menunjukkan  hubungan  yang  signifikan antara intensitas penggunaan gadget dan keterlambatan dalam perkembangan aspek bicara dan bahasa (p=0.002). Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma DecisionTtree  C4.5  dalam  data  mining  guna  memprediksi  tingkat keterlambata bicara pada balita yang sudah terindekasi smartphone.

## 2. METODE
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  balita  pengguna smartphone  dengan  menggunakan  metode  Decision  Tree  untuk  menganalisis dan  memprediksi  data.  Tahapan  penelitian  pemodelan  prediktif  keterlambatan bicara  pada  balita  terkait  dengan  penggunaan smartphone  menggunakan Decision Tree, berikut pada Gambar 1 adalah langkah-langkah penelitian.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Gambar 2. Knowledge Discovery in Databases (KDD)
Selection Preprocessing Transformation Data Mining Interpretation/ Evaluation Pengumpulan Data Pemodelan Data Mining Validasi dan Evaluasi Model Interprestasi dan Analisis Hasil dan Pembahasan
Vol. 5, No. 1, 2024 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
132 | Pemodelan Prediktif Keterlambatan Bicara pada Balita Terkait … ..
Penelitian ini mengimplementasikan pengolahan data mining dengan mengikuti tahapan terstruktur dalam Knowledge Discovery in Databases (KDD). Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan informasi yang relevan sesuai dengan urutan proses yang telah ditentukan. Proses penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 2.

## 2.1. Data Selection
Pada  tahap  seleksi  data  ( data  selection)  dalam  pemodelan  prediktif keterlambatan bicara pada balita terkait dengan penggunaan smartphone. Tahap awal yang dilakukan ialah menentukan kriteria atau parameter untuk pemilihan variabel  dan  data  yang  relevan  sesuai  dengan  tujuan Knowledge  Discovery  in Databases (KDD). Pada tahap ini, dilakukan identifikasi dan penghapusan data yang  duplikat  atau  redundan.  Menghilangkan  data  duplikat  adalah  langkah penting untuk menjaga integritas dan konsistensi data dalam analisis.

## 2.2. Data Preprocessing
Tahapan  ini  merupakan  langkah  penting  dalam  analisis  data  dan  data  mining yang  bertujuan  untuk  mempersiapkan  data  mentah  menjadi  data  yang berkualitas dan siap untuk digunakan dalam pemodelan atau analisis lebih lanjut. [9].  Proses  ini  melibatkan  beberapa  tahapan  untuk  memastikan  bahwa  data yang  akan  digunakan  akurat,  konsisten,  dan  relevan.  Langakh  yang  dilakukan pada  tahap  preprocessing  data  dalam  penelitian  ini,  pembersihan  data, pengurangan data, dan normalisasi data.

## 2.3. Transformation
Transformasi  data  ini  dilakukan  untuk  memperbaiki  kualitas  data  serta memberikan  pemahaman  yang  lebih  mendetail  tentang  faktor-faktor  yang berpengaruh  terhadap  tingkat  keterlambatan  bicara  pada  balita  pengguna smartphone.  Teknik-teknik  yang  diterapkan  pada  tahapan  ini  termasuk transformasi  atribut,  transformasi  skala,  penciptaan  fitur  baru,  serta  diskritisasi data. [10].

## 2.4. Data Mining
Tahapan  ini  merupakan  proses  menemukan  pola,  tren,  dan  hubungan  dalam kumpulan data besar menggunakan metode statistik, matematika, dan algoritma pembelajaran mesin. Data yang digunakan dalam analisis ini adalah data training yang telah melalui proses transformasi, sehingga siap untuk proses data mining. Proses  pembentukan  data  training  dalam  data  mining  melibatkan  beberapa
Vol. 5, No. 1, 2024 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Uci Suriani, Ilsa Palingga Ninditama, at all| 133
langkah penting untuk memastikan bahwa data yang digunakan memiliki kualitas yang baik dan siap untuk digunakan dalam model pembelajaran mesin. Pertama, Mengumpulkan  data  dari  berbagai  sumber.  Kemudian,  data  harus  disaring (seleksi)  untuk  menentukan  atribut-atribut  yang  dapat  mempengaruhi keterlambatan bicara pada balita, yang disebut sebagai data target. Data target berisi  atribut-atribut  kunci  yang  mendukung  proses  data  mining  dalam memprediksi  tingkat  Keterlambatan  bicara  pada  balita.  Langkah-langkah  ini memastikan data training terbentuk dengan baik dan siap dipakai dalam proses data mining.
Tablel 1. Parameter Data Atribut Keterangan Usia (Tahun) 1-2 2-3 3-4 4-5 Jenis Kelamin Laki-laki Perempuan Durasi Per Hari (Menit) <30  (Rendah) >30 (Sedang) >60 (Tinggi) Aplikasi yang digunakan Youtube Aplikasi Game Aplikaasi Pembelajaran Perkembangan bicara Normal (Tidak) Terlambat (Ya) Pada  Table  1  menunjukkan  parameter  data,  menunjukkan  atribut  yang  akan digunakan  pada  data  training.  Data  training  merupakan  data  yang  sudah  siap untuk  diolah  dalam  data  mining.  Adapun  beberapa  contoh data  training  dapat dilihat pada Tabel 2)
Tabel 2. Data Training No Usia (Tahun) Jenis Kelamin Durasi Penggunaan Per Hari Jenis Aplikasi yang digunakan Perkembangan Bicara 1 1-2 Laki-laki Rendah Youtube Tidak 2 2-3 Laki-laki Sedang Aplikasi Game Ya 3 2-3 Laki-laki Rendah Aplikasi Game Tidak 4 3-4 Perempuan Rendah Youtube Tidak
Vol. 5, No. 1, 2024 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
134 | Pemodelan Prediktif Keterlambatan Bicara pada Balita Terkait … ..
5 3-4 Laki-laki Rendah youtube Tidak 6 2-3 Perempuan Sedang Aplikasi Game Ya 7 3-4 Perempuan Tinggi Youtube Ya 8 3-4 Perempuan Rendah Aplikasi Pembelajaran Tidak 9 3-4 Laki-laki Sedang Aplikasi Game Ya 10 3-4 Laki-laki Tinggi Youtube Ya 11 2-3 Perempuan Rendah Aplikasi Game Ya
Pada Table 2 terdapat Data training, dimana data yang sudah siap untuk diolah atau di proses untuk membuat sebuah pohon keputusan menggunakan metode Decision  Tree  dengan  algoritma  C4.5.  beberapa  tahapan  dalam  membuat sebuah pohon keputusan dalam algoritma C4.5 yaitu:
1. Menyiapkan  data  pelatihan  (Data  Training).  Data  training  biasanya berasal  dari  data  historis  yang  telah  terjadi  sebelumnya,  atau  disebut juga  data  masa  lalu,  dan  telah  dikelompokkan  dalam  kelas-kelas tertentu.
2. Menentukan  akar  pohon,  Akar  dipilih  dari  atribut  yang  ada  dengan menghitung  nilai  gain  masing-masing  atribut,  di  mana  atribut  dengan nilai  gain  tertinggi  akan  menjadi  akar  pertama. Sebelum  menghitung nilai  gain  dari  atribut,  hitung  terlebih  dahulu  nilai  entropy.  Entropy adalah parameter untuk mengukur tingkat keberagaman
(heterogenitas) dari kumpulan data. Semakin besar nilai entropy, semakin  tinggi  tingkat  keberagaman  kumpulan  data  tersebut.  Untuk menghitung nilai entropy, digunakan rumus:
𝐸𝑛𝑡𝑟 opy ( 𝑆 ) = - ∑𝑛 𝑖 =1 𝑝𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 𝑝𝑖 ) (1)
Di mana S adalah himpunan kasus, A adalah fitur, n adalah partisi dari S, dan Pi adalah proporsi jumlah Si terhadap S.

## 3. Menghitung nilai Gian menggunakan persamaan sebagai berikut:
Gaint ( S,A ) =Entropy ( S ) - ∑ si s n I=1 Entrophy (si) (2)
4. Ulangai langkah ke 2 dan langkah ke 3 hingga semua record terpartisi
5. Proses partisi pohon keputusan akan berhenti saat semua record dalam simpul  N  mendapat  kelas  yang  sama  dan  tidak  ada  atribut  di  dalam record  yang  dipartisi  lagi.  Pada  tahap  ini,  pembentukan  pohon keputusan selesai karena telah mencapai kondisi akhir yang diinginkan.
Vol. 5, No. 1, 2024 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Uci Suriani, Ilsa Palingga Ninditama, at all| 135

## 2.5. Interpretation
Tahapan ini merupakan proses pemeriksaan pola yang diidentifikasi melalui data mining  dapat  divisualisasikan  sebagai  pohon  keputusan  apakah  sesuai  dengan fakta  atau  eksperimen  sebelumnya.  [11].  Pola  informasi  yang  dihasilkan  dari data  mining  harus  disampaikan  dalam  bentuk  yang  jelas  dan  mudah  dipahami oleh  pihak  terkait.  Pada  metode Decision  Tree,  pola  atau  informasi  ini  berupa aturan-aturan  ( rules)  yang  dihasilkan  dari  decision  tree  yang  telah  dibuat. Interpretasi  yang  akurat  memungkinkan  pihak-pihak  terkait  untuk  merumuskan langkah-langkah yang tepat berdasarkan pola dan informasi yang diungkap oleh data mining.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  melakukan  eksperimen  dengan  memanfaatkan software RapidMiner  untuk  analisis  data  serta  menggunakan  algoritma  C4.5  sebagai pemodelan.    Pengolahan  data  menggunakan  metode  KDD.  Data  yang digunakan sebanyak 701 record data balita pengguna smartphone, terdiri dari 463  balita  yang  mengalami  keterlambatan  bicara  dan  238  balita  yang  tidak mengalami  keterlambatan  bicara  (normal).  Untuk  mengidentifikasi  pola  balita yang  mengalami  keterlambatan  bicara  dengan  pemodelan  data  dan  diproses menggunakan software  Rapidminer.  RapidMiner  akan  menghasilkan  pohon keputusan  yang  dapat  dilihat  secara  visual. Pohon  keputusan  ini  akan menampilkan cabang-cabang keputusan berdasarkan atribut-atribut yang paling penting.  Pemodelan  klasifikasi  menggunakan  algoritma Decision  Tree  C4.  5 menggunakan RapidMiner dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Model diklasifikasikan melalui algoritma Decision Tree C4.5.
Vol. 5, No. 1, 2024 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
136 | Pemodelan Prediktif Keterlambatan Bicara pada Balita Terkait … ..
Akurasi  dan  model  yang  dihasilkan  oleh  algoritma  C4.5  dipengaruhi  oleh penggunaan  parameter.  Parameter Cross-validation  digunakan  untuk membentuk  pohon  Keputusan  untuk  mengevaluasi  kinerja  model,  untuk membantu menentukan seberapa baik performa model pada data baru. Dalam proses  data  mining  untuk Classification,  Decision  Tree  berfungsi  sebagai algoritma operator. Selain itu, operator Apply Model dan Operator Performance adalah  bagian  dari  proses  data  mining  yang  digunakan  untuk  menghasilkan Decision  Tree.  Untuk  Hasil  Pemodelan  Algoritma  Decision  Tree  C4.5  terdapat pada Gambar 4.
Gambar 4. Hasil Pemodelan Algoritma Decision Tree C 4.5
Dari  eksperimen  yang  dilakukan,  informasi  yang  didapatkan  berupa  pola pemodelan  dan  informasi  tentang  keakuratan  data  yang  digunakan.    Jenis aplikasi yang digunakan menjadi simpul akar ( root node). Dimana pada node 5 terdapat 60 balita yang belum diketahui status  keterlambatan bicara atau tidak. Node 6 terdapat 11 balita yang tidak mengalami keterlambatan bicara dan 110 balita yang mengalami keterlambatan sedangkan node 7 terdapat 3 balita tidak mengalami keterlambatan bicara dan 135 balita yang mengalami keterlambatan bicara.
Selain itu pada node 10 terdapat 99 balita yang belum diketahui berapa yang mengalami  keterlambatan  bicara,  node  24  terdapat  3  balita  tidak  mengalami keterlambatan bicara 25 yang mengalami keterlambatan bicara. Node 25 ada 4 balita  tidak  mengalami  keterlambatan  dan  29  yang  mengalami  keterlambatan. Dengan  hasil  akurasi  data  sebesar  89.59%  dengan  menggunakan confusion matrix.  Dapat dilihat pada Gambar 5.
Vol. 5, No. 1, 2024 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Uci Suriani, Ilsa Palingga Ninditama, at all| 137
Gambar 5. Hasil Accuracy Algoritma Decision Tree C 4.5
Penelitian  ini  pun  memanfaatkan  metrik  evaluasi  AUC  ( Area  Under  the  Curve) guna  menilai  efektivitas  model  klasifikasi,  terutama  dalam  konteks  klasifikasi biner.  AUC  ( Area  Under  the  Curve)  menilai  sejauh  mana  model  dapat membedakan antara kelas positif dan negatif. Evaluasi metrik dengan AUC ( Area Under the Curve) menunjukkan nilai 89,6%.
4. KESIMPULAN
Penggunaan smartphone yang berlebihan pada balita berhubungan erat dengan peningkatan  risiko  keterlambatan  bicara.  Model Decision  Tree  C4.5  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  berhasil  memprediksi  keterlambatan  bicara dengan  tingkat  akurasi  yang  tinggi,  menunjukkan  bahwa  faktor-faktor  seperti durasi  penggunaan smartphone,  usia  balita  saat  mulai  menggunakan smartphone,  dan  aplikasi  yang  diakses  merupakan  prediktor  penting.  Akurasi mencapai  89,59%  ini  menandakan  bahwa  model  yang  dibuat  mampu melakukan prediksi dengan akurat. Penting untuk diperhatikan bahwa tingginya akurasi mungkin disebabkan oleh rendahnya kompleksitas data, yang membuat model dapat memprediksi dengan akurasi yang cukup baik.

## REFERENSI
[1] Y.  Rismala,  Aguswan,  D.  E.  Priyantoro,  and  Suryadi,  “Dampak Penggunaan Gadget Terhadap Perkembangan Sosial Anak Usia Dini,” El- Athfal  J. Kaji. Ilmu Pendidik. Anak, vol. 1, no. 01, pp. 46 – 55, 2021, doi: 10.56872/elathfal.v1i01.273.
[2] A.  D.  Parahita,  K.  A.  Harras,  and  J.  Nurhadi,  “ Studi  Kasus  Bahasa  Lisan Anak  Terlambat  Bicara:  Kajian  Psikolinguistik ,” J.  PESONA,  2022,  doi:
10.52657/jp.v8i1.1651.
[3] N.  Hasanah  and  S.  Sugito,  “Analisis  Pola  Asuh  Orang  Tua  terhadap Keterlambatan Bicara pada Anak Usia Dini,” J. Obs.  J. Pendidik. Anak Usia
Dini, vol. 4, no. 2, p. 913, 2020, doi: 10.31004/obsesi.v4i2.456.
Vol. 5, No. 1, 2024 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
138 | Pemodelan Prediktif Keterlambatan Bicara pada Balita Terkait … ..
[4] E. Deviany Widyawaty and M. Jannah, “Faktor -Faktor Yang Mempengaruhi Kejadian  Keterlambatan  Bicara  Di  House  of  Fatima  Child  Center  Kota Malang,” Heal. Care Media, vol. 5, pp. 3 – 6, 2021.
[5] K. B. Suryawan and L. T. Merijanti, “Bermain aplikasi gadget berhubungan dengan keterlambatan perkembangan bicara dan bahasa pada balita,” J. Biomedika dan Kesehat., 2021, doi: 10.18051/jbiomedkes.2021.v4.157-163.
[6] A.  N.  Istiqlal,  “Gangguan  Keterlambatan  Berbicara  (Speech  Delay)  Pada Anak Usia 6 Tahun,” Preschool, vol. 2, no. 2, pp. 206 – 216, 2021, doi:
10.18860/preschool.v2i2.12026.
[7] M.  R.  Qisthiano,  P.  A.  Prayesy,  and  I.  Ruswita,  “Penerapan  Algoritma Decision  Tree  dalam  Klasifikasi  Data  Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa,” G-
Tech  J.  Teknol.  Terap.,  vol.  7,  no.  1,  pp.  21 – 28,  Jan.  2023,  doi:
10.33379/gtech.v7i1.1850.
[8]  N. Hestiyana et al. , “Deteksi Kejadian Speech Delayed Pada Anak Dengan Algoritma Id3,” Din. Kesehat. J. Kebidanan dan Keperawatan, vol. 12, no.
2, pp. 2549 – 4058, 2021, doi: 10.33859/dksm.v12i2.
[9] A.  Muzakir,  H.  Syaputra,  and  F.  Panjaitan,  “A  Comparative  Analysis  of
Classification  Algorithms  for  Cyberbullying  Crime  Detection:  An Experimental  Study  of  Twitter  Social  Media  in  Indonesia,” Sci.  J. Informatics,  vol.  9,  no.  2,  pp.  133 – 138,  Oct.  2022,  doi:
10.15294/sji.v9i2.35149.
[10] F.  A.  Rahman,  M.  I.  Desa,  A.  Wibowo,  and  N.  A.  Haris,  “Knowledge discovery database (KDD)- data mining application in transportation,” Int. Conf. Electr. Eng. Comput. Sci. Informatics, vol. 1, no. 978, pp. 116 – 119, 2014, doi: 10.11591/eecsi.1.357.
[11] F. SLN, “Buku Dasar Data Mining from A to Z,” no. January, pp. 15– 15, 2023.