## PREDIKSI PENETAPAN TARIF PENERBANGAN MENGGUNAKAN AUTO-ML DENGAN ALGORITMA RANDOM FOREST
Yakub Anuyuta Zebua 1) , Daniel Ryan Hamonangan Sitompul 1) , Stiven Hamonangan Sinurat 1) , Andreas Situmorang 1) , Ruben 1) , Dennis Jusuf Ziegel 1) , Evta Indra 1*)
1 Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer, Universitas Prima Indonesia, Medan email: zebuaonomatua@gmail.com, d15ryansitompul@gmail.com, stivenxlenjoy@gmail.com, andreassitumorang73@gmail.com, siahaan416@gmail.com, dennisjusufziegel@gmail.com, evtaindra@unprimdn.ac.id

## Abstract
With  so  many  airlines  competing  with  each  other,  airlines  are  competing  to  become  the consumer/market's main choice, but to achieve this, there is no airline strategy that can predict the price of airline tickets according to market needs. To meet the needs of airlines, we need a way to determine the price  of  airline  tickets  according  to  market  needs  with  the  help  of  the  influence  of  technology  and information.  This  research  method  was  carried  out  using  Google  Collaboratory  as  a  media  to  create  a data  model  automated  machine  learning  (AutoML)  with  the  Random  Forest,  Logistic  Regression  and Gradient Boosting Regressor algorithms. In this study, the model that produced the highest R2 value and the  lowest  RMSE  was  a  random  forest  with  an  R2  value  of 83.91%  and  an  RMSE  of  $175.9.  However, from  the  three  models,  Random  Forest  got  a  change  in  accuracy  of  1.96%  to  85.87.  To  assist  in predicting the determination of flight fares, airline companies can more easily and be alert to determine flight  fares  that  are  in  accordance  with  the  market.  Therefore,  Random  Forest  can  be  declared  better than Logistic Regression and Gradient Boosting models. The Random Forest model that has been created can be used to predict in real-time using Machine Learning.
Keywords : Airlines, Tickets, Machine Learning, AutoML, Google Collaboratory

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  di  bidang  pariwisata menjadi sebuah daya tarik bagi seorang traveller yang  ingin  berkunjung  dan  menikmati  wisata  di seluruh dunia, dan dapat menjadi dampak positif di  sektor  penerbangan  dan  sektor  pariwisata. Dengan  adanya  peran  teknologi  sangat  banyak mempengaruhi segala bidang , dan salah satunya pada  penjualan  tiket  pesawat.  Hal  tersebut menjadi  keuntungan  bagi  penyedia  jasa  layanan perjalanan dalam memperjualbelikan tiket pesawat  dengan  tarif  yang  murah.  Dengan banyaknya  maskapai  yang  bersaing  satu  sama lain,  maka  maskapai  berlomba  untuk  menjadi pilihan  utama  konsumen/pasar,  namun  untuk mencapai  hal  tersebut,  belum  ada  strategi maskapai  yang  dapat  memprediksi  harga  tiket pesawat  sesuai  dengan  kebutuhan  pasar.  Untuk memenuhi kebutuhan maskapai, maka diperlukan  suatu  cara  untuk  menetapkan  harga
tiket  pesawat  sesuai  kebutuhan  pasar  dengan bantuan pengaruh teknologi dan informasi.
Berbagai  penelitian  tentang  prediksi atau perkiraan mengenai hal-hal yang berhubungan  dengan  keperluan  masyarakat umum  telah  banyak  dilakukan  [1]–[4],  [5]–[7]. Salah  satunya  menggunakan  algoritma  regresi untuk  memprediksi  pergerakan  harga  saham menggunakan  model deep  learning dan fuzzy neural network . Penelitian [8] untuk memprediksi produksi padi petani dengan model machine learning dengan algoritma decision tree technique dan data classification dengan akurasi 81,6%,  Sementara  penelitian  [1]  memprediksi harga  bitcoin  menggunakan  model machine learning dengan  algoritma random  forest, XGBoost,  Quadratic  Discriminant  Analysis dan Support Vector Machine dengan dimensi sampel machine learning techniques .
Berdasarkan  latar  belakang  permasala-
han  yang  telah  diuraikan  sebelumnya,  maka penulis  membuat  sebuah  model Machine Learning dengan menggunakan algoritma Random  Forest,  Logistic  Regression  dan Gradient  Boosting  Regressor sehingga  pihak maskapai  dapat  memprediksi  penetapan  harga tiket  pesawat  tepat  berdasarkan  kebutuhan konsumen atau pasar. Parameter yang digunakan dalam  membuat  sebuah  model  yaitu  jenis pelayanan, rute penerbangan, durasi penerbangan  dan  pemberhentian  tujuan  pesawat tiap maskapai penerbangan. Dari model tersebut diambil algoritma dengan akurasi tertinggi  yang akan  digunakan  untuk  memprediksi  penetapan
tarif  tiket  pesawat  yang  akan  dikonfigurasikan dengan Automated Machine Learning ( AutoML). Dengan  menggunakan  model  ini  diperoleh  hasil akurasi minimum di atas 83%.

## 2. METODE PENELITIAN
Pelaksanaan  penelitian  ini  dilakukan dengan  menggunakan  media  bantu Google Colaboratory untuk membuat sebuah model data dengan  algoritma Random  Forest,  Logistic Regression dan Gradient  Boosting  Regressor . Workflow untuk  pembuatan  model  algoritma yang digunakan dapat dilihat pada Gambar 1.
DATA ACQUISITION
EXPLORATORY DATA
ANALYSIS ( EDA )
MODEL TUNING WITH AUTOML DATA CLEANING FEATURE ENGINEERING PRE-PROCESSING MODEL BUILDING
Gambar 1. Metode Penelitian
Penelitian  diawali  dengan  pengambilan dataset  dari  website Kaggle yaitu  dataset  dari Flight  Price  Prediction milik  Anshi  Gupta; Setelah  dataset  diunduh,  setelah  itu  dilakukan pada  tahap pre-processing yang  didalamnya terdapat Data Cleaning dan Feature Engineering ;  Setelah  tahapan pre-processing selesai,  dilakukan  di  tahapan Exploratory  Data Analysis (EDA);  Dan  ditahap  terakhir  yang dilakukan  adalah  Model  Building  tahapan  ini terdiri dari pembuatan model untuk memprediksi penetapan  harga  tarif  penerbangan  dengan konfigurasi  default  hingga  pembuatan  model dengan bantuan AutoML .

## 2.1 Data Acquisition
Penelitian  ini,  menggunakan  dataset yang  berasal  dari  repositori  “ Flight  Price Prediction ”  milik  Anshi  Gupta di  website Kaggle  [9]  agar  proses  pengambilan  data  dapat diproses.  Dataset  ini  terdiri  11  kolom  yang berisikan  data  hingga  10683  baris  data.  Tiap kolom  merupakan  informasi  dari  penerbangan seperti  pada  umumnya  yaitu  maskapai,  tanggal keberangkatan,  asal  keberangkatan,  kedatangan, rute  penerbangan,  jam  keberangkatan,  jam kedatangan,  durasi  penerbangan,  dan  total pesawat  berhenti.  Detail  dari  dataset  “ Flight Price ”  yang  digunakan  dapat  dilihat  pada Gambar 2.

## Gambar 2. Detail Dataset

## 2.2 Data Cleaning
Tahapan  data  cleaning  berfungsi  untuk melakukan  proses  persiapan  menganalisis  data yang  tidak  tepat  atau  tidak  konsisten,  dimana data tersebut memiliki pengaruh terhadap model yang akan dibuatkan. Data Cleaning memungkinkan  lebih  baik  dalam  pengumpulan data  yang  representatif  untuk  meningkatkan tingkat  usability  dataset  yang  digunakan  dalam segi  struktur  dan  kuliatas  data  [10].  Penelitian ini,  terdapat  nama  pada  kolom  dataset  yang digunakan  untuk  prediksi  yang  tepat  dengan mengubah  waktu  dan  tanggal,  kolom  dari Date_of_journey  akan  di  ekstrak  menjadi  2 kolom  disimpan  contoh  data  set  saat  data cleaning dapat dilihat pada Gambar 3 dan 4.
def change_into_datetime(col): df[col]=pd.to_datetime(df[col]) df.columns Index(['Airline', 'Date_of_Journey', 'Source', 'Destination', 'Route', 'Dep_Time', 'Arrival_Time', 'Duration', 'Total_Stops', 'Additional_Info', 'Price'], dtype='object')
Gambar 3. Mengubah kolom Date_of_Journey
df['journey_day']=df['Date_of_Journey'] .dt.day df['journey_month']=df['Date_of_Journey '].dt.month df.drop('Date_of_Journey', axis=1, inplace=True)
Gambar 4. Menghapus kolom Date_of_journey
2.3 Feature Engineering
Pada  Tahapan  Feature  Engineering merupakan  adalah  proses  mengekstraksi  dan
memanipulasi  karakteristik  dari  data  mentah. representasi  numerik  dari  aspek  data  mentah berguna  untuk  membuat  lebih  banyak  fitur  atau kolom  dari  dataset  yang  telah  ada  agar  terjadi peningkatan kinerja prediksi [11]. Pada penelitian ini, kolom Arrival_time and Dept_time  features  akan  di  ekstrak  menjadi beberapa  kolom  baru,  yaitu  Dept_time_hour, Dept_time_min dan Arrival_time_hour, arrival_time_min. Syntax untuk Feature Engineering dapat dilihat pada Gambar 5.
#  function  for  extracting  hour  and minutes def extract_hour(data,col): data[col+'_hour']=data[col].dt.hour def extract_min(data,col): data[col+'_min']=data[col].dt.minute def drop_col(data,col): data.drop(col,axis=1,inplace=True)
#call the function #  Departure  time  is  when  a  plane leaves the gate.
#  Similar  to  Date_of_Journey  we  can extract values from Dep_Time extract_hour(df,'Dep_Time') #extracting minutes extract_min(df,'Dep_Time')
#drop the column drop_col(df,'Dep_Time')
#extracting hour extract_hour(df,'Arrival_Time')
#extracting min extract_min(df,'Arrival_Time')
#drop the column drop_col(df,'Arrival_Time')
Gambar 5. Syntax Feature Engineering

## 2.4 Exploratory Data Analysis (EDA)
Tahapan Exploratory  Data  Analysis
(EDA) digunakan untuk fungsi dari statistik dan matematik  divisualisasikan  kedalam  bentuk grafik,  sehingga  mempermudah  pemahaman pola  data  yang  ditampilkan.  Selain  itu, pendekatan tersebut digunakan untuk menganalisa, melihat, dan mencari outliner yang ada  pada  data  untuk  menarik  kesimpulan  dari karakteristik utamanya [12]. Pada penelitian ini, EDA  dilakukan  untuk  melihat  kolom  dengan harga  tarif  penerbangan  berdasarkan  kategori data penerbangan.
Visualisasi
data
menggunakan library seaborn . Grafik penerbangan  terhadap  harga  berdasarkan  rata- rata  maskapai  dapat  dilihat  pada  Gambar  6, Grafik  penerbangan  terhadap  harga  berdasarkan total_stop  dapat  dilihat  pada  Gambar  7,  Grafik penerbangan  terhadap  harga  berdasarkan  source dapat dilihat pada gambar 8, Grafik penerbangan terhadap  harga  berdasarkan  kategori  destinasi dapat dilihat pada gambar 9.
Gambar 2. Grafik Median Maskapai Gambar 3 Grafik total_stop
Gambar 4 Grafik Source
Gambar 5 Grafik destinasi

## 2.5 Dataset Splitting
Sebelum  pembuatan  kinerja  model klasifikasi  pada  algoritma Machine  Learning , dataset akan dipecah atau dipisahkan dua bagian menjadi  data  train-testing  untuk  menghindari overfitting [13],  [14],  [15].  Penelitian  ini, konfigurasi  yang  digunakan  untuk dataset splitting yang dipakai adalah 7:3, yaitu 70% dari dataset  akan  menjadi  data training ,  sementara 20%  dari  dataset  akan  menjadi  data  testing. Proses dataset  splitting dapat  dilihat  pada Gambar 10. # spiliting the dataset from sklearn.model_selection import train_test_split X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.20,ran dom_state=123) Gambar 10. Splitting Dataset

## 2.6 Model Building
Pada  penelitian  ini,  untuk  membentuk sebuah  model Machine  Learning yang  bisa memprediksi penetapan tarif penerbangan, maka akan  dipakai  3  jenis  algoritma  regressi  pada umumnya dipakai dalam pemrosesan data, yaitu
Random Forest , Logistic Reggresi dan Gradient Boosting .

## 2.7 Hypertunning the model
Pada  penelitian  ini,  untuk  pengujian nilai  secara  berulang  digunakan  untuk  proses pelatihan  sebuah  dataset  untuk  mendapatkan nilai  terbaik  dari  parameter  yang  ada.  Hal tersebut  menjadi  poin  penting  tolak  ukur pengujian dengan fitur lengkap dan terpilih [16]. Setelah  pembuatan  model  selesai,  maka  akan dilakukan hypertunning untuk  meningkatkan hasil  akurasi  model. Hypertunning model dilakukan sebagai berikut:
2.7.1. Random Forest Regressor
Random Forest adalah sebuah algoritma Machine  Learning berbasis Ensemble  Learning untuk  proses  klasifikasi    dengan  membentuk banyak Decision  Tree untuk  mendapatan  proses training .  Untuk  sebuah  nilai  rata-rata  dari prediksi  yang  dilakukan  dari  setiap Tree akan dilakukan  [17].  Pada  penelitian  ini,  algoritma Random Forest dibuat menggunakan konfigurasi estimator  =  120,  max_depth  =  auto  dan max_features  =  15.  Proses  Model  Random Forest dapat dilihat pada Gambar 11.
rf=RandomForestRegressor() rf_random=RandomizedSearchCV(estimator= rf,param_distributions=random_grid,cv=3 ,verbose=2,n_jobs=-1,)
rf_random.fit(X_train,y_train) # best parameter rf_random.best_params_

## Gambar 11. Model Random Forest

## 2.7.2. Logistic Regression
Logistic regression adalah sebuah analisis  model  linier  yang  membentuk  satu  atau sebagian  variabel  bebas  yang  menghubungkan satu  variabel  dengan  variabel  lain  untuk memprediksi    dependent  [18].  Penelitian  ini, algoritma Logistic Regression dilakukan dengan konfigurasi  default.  Proses  Model Logistic Regression dapat dilihat pada Gambar 12.
Model is: LogisticRegression() Training score: 0.3356348741954359 Predictions  are:  [14571  15237  10844  ... 4226  7408 10262]
r2 score is: 0.44250914423182064 MAE:1872.6485727655593 MSE:10734864.158165652 RMSE:3276.4102548621186
Gambar 12. model Logistic Regression

## 2.7.3. Gradient Boosting Reggresor
Gradient  Boosting  Regressor sebuah teknik machine  learning untuk  mengatasi masalah  dengan  klasifikasi,  algoritma  ini  telah terbukti  berhasil  memprediksi  suatu  masalah sehingga telah banyak digunakan dalam kompetisi Kaggle .  Dalam  tingkat  akurasi, efesiensi,  dan  interprebilitas  model  tersebut mencapai  kinerja  muktahir  setiap  observasi training data  [19],  [4],  [20].  Penelitan  ini, algoritma Gradient Boosting Regressor dilakukan  dengan  konfigurasi  default.  Proses Model Gradient  Boosting  Reggresor dapat dilihat pada Gambar 13.

## Model is:
GradientBoostingRegressor()
Training score: 0.8004872305794601
Predictions are: [ 5702.86974497 17826.76035345 12133.74946613 ... 4547.37535805 6959.32889786 11428.58468176] r2 score is: 0.8168061188758857
MAE:1397.4505612819867 MSE:3527522.3048542095 RMSE:1878.1699350309625
Gambar 13. Model Gradient Boosting Regression

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1.   Akurasi Model
Penelitian  ini  menghasilkan  sebuah model  yang  sudah  dibentuk,  maka  komparasi dari  model  tersebut  dapat  dilakukan  sehingga menghasilkan  nilai  dari  setiap  model.  Penelitian ini,  dikomparasi  dari  model Random  Forest, Logistic Regression, dan Gradient Boosting nilai
R2  dan Real  Mean  Squared  Error (RMSE) Dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Komparasi Model Model R2 Score RMSE 1. RF Regressor 83.91% $175.9 2. Log Regressor 44.25% $327.6 3. GB Regressor 81.68% $187.8
Dari  tabel  diatas,  dapat  disimpulkan bahwasanya Random  Forest memiliki  nilai  R2 tertinggi  dan  RMSE  terendah.  Maka Gradient Boosting dapat  dinyatakan  lebih  baik  dibanding algoritma  lainnya  untuk  dipakai  dalam  hal memprediksi penetapan tarif penerbangan.

## 3.2.   Feature Importance Model
Setelah proses pembuatan model variabel  dilakukan,  sebagai  membantu  pihak maskapai sewaktu menetapkan tarif penerbangan  sesuai  harga  pasar,  model  bisa menjadi  acuan  menentukan  tarif  penetapan perbangan  yang  paling  utama.  Penelitian  ini, bahwasanya  dari  ketiga  algoritma  yang  dipakai menentukan penetapan tarif penerbangan bahwasanya  Route2,  Route3,  dan  Total_Stops adalah bagian fitur terpenting dalam penerbangan  untuk  penetapan  tarif.  Visualisasi untuk Feature  Importances dapat  dilihat  pada Tabel 2.
Tabel 2. Feature Importances importance Route2 2.773248 Route3 2.321282 Total_Stops 2.169140 Route1 2.080196 Arrival_Time_hour 1.874790 dur_hour 1.776536 Arrival_Time_min 1.563630 Delhi 1.547897 Cochin 1.531885 Route4 1.461545 Dep_Time_hour 1.418760 Dep_Time_min 1.217374 dur_min 1.084851

## 3.3.   Prediksi Model
Pada  penelitian  ini,  informasi  untuk melihat  kinerja  apakah  model  yang  telah  dibuat dapat memprediksi data valid dengan baik, maka
dilakukan  uji  prediksi  terhadap  dataset  validasi. Ketiga  algoritma  dipakai  dan scatter  plot akan dipakai  untuk  melakukan  visualisasi  prediksi. Visualisasi dapat dilihat pada Gambar 15.
(a) (b) (c)
Gambar 15. Scatter Plot Model (a) Random Forest, (b) Logistic Regression, (c) Gradient Boosting Pada visualisasi diatas, dapat dinyatakan dari  ketiga  model  yang  telah  dibuatkan mendekati  nilai  harga  asli  pada  dataset  validasi. Maka, dari  ketiga model telah dibuat  juga dapat dipakai  untuk  melakukan  prediksi  penetapan tarif penerbangan.

## 4. KESIMPULAN
Untuk  membantu  dalam  memprediksi penetapan  tarif  penerbangan,  maka  pihak perusahaan  maskapai  dapat  lebih  gampang  dan waspada  untuk  menetapkan  tarif  penerbangan yang  sesuai  dengan  pasar.  Dalam  penelitian  ini,
model  yang  dihasilkan  nilai  R2  tertinggi  dan RMSE  terendah  adalah Random  Forest dengan nilai R2 83.91% dan RMSE $175.9. Tetapi, dari ketiga  model  tersebut Random  Forest mendapat perubahan akurasi sebesar 1,96% menjadi 85,87. Maka  dari  itu, Random  Forest dapat  dinyatakan lebih  baik  dari  model Logistic  Regression dan Gradient  Boosting .  Model Random  Forest yang telah  dibuat  dapat  dipakai  untuk  memprediksi secara real-time menggunakan Machine Learning.

## 5. REFERENSI
[1] Z.  Chen,  C.  Li,  and  W.  Sun,  “Bitcoin price  prediction  using  machine  learning: An  approach  to  sample  dimension engineering,” J.  Comput.  Appl.  Math. , vol. 365, 2020, doi: 10.1016/j.cam.2019.112395.
[2] P.  Yu  and  X.  Yan,  “Stock  price prediction based on deep neural networks,” Neural  Comput.  Appl. ,  vol. 32,  no.  6,  pp.  1609–1628,  2020,  doi: 10.1007/s00521-019-04212-x.
[3] W.  Purba,  W.  Siawin,  and  .  H., “Implementasi  Data  Mining  Untuk Pengelompokkan Dan Prediksi Karyawan  Yang  Berpotensi  Phk  Dengan Algoritma  K-Means  Clustering,” J.  Sist. Inf.  dan  Ilmu  Komput.  Prima(JUSIKOM PRIMA) ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  85–90,  2019,
doi: 10.34012/jusikom.v2i2.429.
[4] Edric  and  S.  P.  Tamba,  “Prediksi
Penyakit Gagal Jantung Dengan Menggunakan  Random  Forest,” J.  Sist.
Inf.  dan  Ilmu  Komput.  Prima(JUSIKOM
PRIMA) ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  176–181, 2022, doi: 10.34012/jurnalsisteminformasidanilmuk omputer.v5i2.2445. [5] P. P. Putra and A. S. Chan, “Pengembangan  Aplikasi  Perhitungan Prediksi  Stock  Motor  Menggunakan Algoritma  C  4.5  Sebagai  Bagian  dari Sistem  Pengambilan  Keputusan  (Studi Kasus  di  Saudara  Motor),” INOVTEK
Polbeng  -  Seri  Inform. ,  vol.  3,  no.  1,  p.
24, 2018, doi: 10.35314/isi.v3i1.296.
[6] C.  Nas,  “Data  Mining  Prediksi  Minat Calon  Mahasiswa  Memilih  Perguruan Tinggi  Menggunakan  Algoritma  C4.5,” J.  Manaj.  Inform. ,  vol.  11,  no.  2,  pp. 131–145, 2021, doi: 10.34010/jamika.v11i2.5506.
[7] G.  I.  Merdekawati  and  Ismail,  “Prediksi Curah  Hujan  Di  Jakarta  Berbasis Algoritma Levenberg Marquardt,” J. Ilm. Inform. Komput. , vol. 24, no. 2, pp. 116– 128, 2019, doi: 10.35760/ik.2019.v24i2.2366.
[8] U.  Inyaem,  “Construction  Model  Using Machine  Learning  Techniques  for  the Prediction of Rice Produce for Farmers,” 2018  3rd  IEEE  Int.  Conf.  Image,  Vis. Comput.  ICIVC  2018 ,  pp.  870–874, 2018, doi:
10.1109/ICIVC.2018.8492883.
[9] E.  Manalu,  F.  A.  Sianturi,  and  M.  R.
Manalu,  “Penerapan  Algoritma  Naive
Bayes Untuk Memprediksi Jumlah Produksi  Barang  Berdasarkan  Data Persediaan  dan  Jumlah  Pemesanan  Pada CV.  Papadan  Mama  Pastries,” J.  Mantik Penusa ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  16–21,  2017, [Online].
Available:
https://ezp.lib.unimelb.edu.au/login?url= https://search.ebscohost.com/login.aspx?
direct=true&db=ffh&AN=2008-10- Aa4022&site=eds-live&scope=site
[10] S. K. Singh and D. R. K. Dwivedi, “Data Mining:  Dirty  Data  and  Data  Cleaning,”
SSRN Electron. J. , 2020, doi: 10.2139/ssrn.3610772.
[11] C.  M.  Sitorus,  A.  Rizal,  and  M.  Jajuli, “Prediksi  Risiko  Perjalanan  Transportasi Online Dari Data Telematik Menggunakan  Algoritma  Support  Vector Machine,” J.  Tek.  Inform.  dan  Sist.  Inf. , vol.  6,  no.  2,  Aug.  2020,  doi: 10.28932/jutisi.v6i2.2672.
[12] R.  S.  Oktavian  and  S.  Budi,  “Analisis Dataset  Google  Playstore  Menggunakan
Metode  Exploratory  Data  Analysis,” J. Strateg.  Maranatha ,  vol.  2,  no.  2,  pp. 636–649, 2020.
[13] A. Nurhopipah and U. Hasanah, “Dataset Splitting  Techniques  Comparison  For Face  Classification  on  CCTV  Images,” IJCCS  (Indonesian  J.  Comput.  Cybern. Syst. ,  vol.  14,  no.  4,  p.  341,  Oct.  2020, doi: 10.22146/ijccs.58092.
[14] S.  P.  Tamba,  M.  D.  Batubara,  W.  Purba, M. Sihombing, V. M. Mulia Siregar, and J.  Banjarnahor,  “Book  data  grouping  in libraries  using  the  k-means  clustering method,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1230, no.  1,  p.  012074,  Jul.  2019,  doi: 10.1088/1742-6596/1230/1/012074.
[15] V.  M.  Mulia  Siregar  and  H.  Sugara, “Implementation  of  artificial  neural network  to  assesment  the  lecturer‘s performance,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. ,  vol.  420,  no.  1,  p.  012112,  Oct.
2018, doi:
10.1088/1757-
899X/420/1/012112.
[16] A. Ramdan, U. Siliwangi, N. Widyasono, U.  Siliwangi,  H.  Mubarok,  and  U. Siliwangi,  “Prediksi  Jaringan  TOR  dan VPN menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbour pada Trafik Darknet,” vol. 05,
no. 01, pp. 21–35, 2022.
[17] N. G. Ramadhan, F. D. Adhinata, A. Jala, T.  Segara,  and  D.  Putra,  “Deteksi  Berita Palsu  Menggunakan  Metode  Random
Forest  dan  Logistic  Regression,”  vol.  9, no. 2, pp. 251–256, 2022, doi:
10.30865/jurikom.v9i2.3979.
[18] M. Nawawi, “Klasifikasi Tingkat Popularitas  Siswa  Berdasarkan  Aktifitas Komunikasi Siswa Menggunakan Smartphone  dengan  Teknik  Logistic Regression,”  vol.  4,  no.  1,  pp.  978–979,
2018.
[19] E. N. Fauziyah and S. R. Nudin, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Jurusan di SMKN 1 Pungging
Menggunakan  Gradient  Boosting  Tree,” vol. 3, pp. 42–50, 2021.
[20] S.  P.  Tamba,  A.  W.  Tan,  Y.  Gunawan, and  ...,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk Pembuatan  Paket  Promosi  Penjualan Menggunakan  Kombinasi  Fp-Tree  Dan Tid-List,” …  (Teknik  Inf.  dan  … ,  vol.  4, 2021, [Online]. Available: http://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/ Tekinkom/article/view/309%0Ahttp://jur nal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinko
m/article/download/309/239