## PERBANDINGAN SOFTWARE DATA MINING BERBAYARDAN OPEN SOURCE
Dwi Nurul Huda Mahasiswa STMIK Amikom Yogyakarta E-mail :dwi.nurulhuda@yahoo.com

## ABSTRAK
Data  miningmerupakan  proses  penggalian  informasi  tersembunyi  dari  suatu  data  yang  berukuran  besar.  Pola- pola  yang  ditemukan  dalam  data  mining  dapat  menjadi  suatu  informasi  yang  bermanfaat  untuk  digunakan selanjutnya  seperti  pada  sistem  pendukung  keputusan.  Kasus  data  mining  masih  menjadi  kasus  yang  menarik untuk  diteliti  oleh  para  peneliti.  Banyaknya  software  yang  tersedia  baik  yang  bersifat  open  source  maupun berbayar  yang  digunakan  dalam    membantu  dalam  pengolahan  data  mining  membuat  peneliti  dapat  dengan mudah memilih software yang sesuai dengan kebutuhan kasus yang sedang diteliti dan kemampuan pengeluaran dari  peneliti  itu  sendiri.  Pada  penulisan  paper  ini  penulis  hendak  membahas  perbandingan  antara  software berbayar  dan  software  open  source  dimana  penulis  mengambil  satu  buah  sample  berbayar  yaitu  IBM  SPSS Modeler  dan  satu  buah  sample  yang  bersifat  open  source  yaitu  WEKA.  Kedua  software  tersebut  banyak digunakan dalam membantu menyelesaikan proses data mining.
Kata Kunci: data mining, WEKA, IBM SPSS Modeler

## 1. PENDAHULUAN
Dunia  ini  memiliki  data  yang  sangat  besar  tetapi  informasi  yang  diperoleh  dari  data  yang  berjumlah  besar tersebut masih sedikit. Data mining merupakan evolusi dari suatu teknologi informasi. Pada zaman primitif suatu data  yang  mengalami  penumpukan  dibiarkan  begitu  saja  sebab  dianggap  tidak  memiliki  informasi  rahasia didalamnya.
Gambar1.Dunia Memiliki data yang kaya tetapi miskin akan infomasi yang diperoleh
Belum  adanya  teknologi  yang  membantu  dalam  menggali  informasi  baru  yang  berasal  dari  penumpukan  data tersebut karena data masih disimpan dalam bentuk kertas/arsip. Namun, seiring dengan perkembangan teknologi informasi yang semakin berevolusi diiringi dengan permasalahan yang semakin rumit maka data tersebut dapat terakumulasi, penggalian data terhadap data yang telah menumpuk tersebut perlu dilakukan.
Pemanfaatan  data  mining  sendiri  dapat  dipandang  secara  komersial  bisnis  dan  keilmuan.  Pada  komersial bisnis misalnya pengolahan data penjualan pada suatu swalayan, dimana proses penjualan dilakukan setiap hari yang  mengakibatkan  data  terakumulasi  setiap  hari  dan  berakibat  memiliki  volume  besar.  Penggunaan  data mining  dapat  menangani  masalah  penumpukan  data  yaitu  dengan  penggalian  informasi  yang  dapat  bermanfaat
dari  data tersebut yang akan berguna dalam membantu menjawab permasalahan dalam suatu bisnis. Sedangkan dipandang secara keilmuan data mining dapat digunakan dalam menangkap, menganalisis dan menyimpan data yang  berukuran  besar  yang  dapat  digunakan  dalam  menjawab  permasalahan  yang  berhubungan  dengan keilmuan.
Adapun  proses  pengolahan  data  mining  dilakukan  menggunakan software pembantu  data  mining. Software data  mining  ini  terdiri  dari  2  jenis  pilihan  yaitu software berbayar  dan software  open  source .  Contoh software berbayar antara lain adalah IBM SPSS Modeler, MATLAB, CART, KXEN, Angoss, ADAPA, Bayes Server dan masih banyak lainnya, sedangkan software open source antara lain adalah WEKA, Rapid Miner,AR Miner, AR Tools,  KNIME, R, Orange, Rattle GUI, UNIMA, Cluto, Tanagra dan lain sebagainya.
Pengguna software data  mining  dapat  memilih software yang  dikehendaki  seperti software berbayar  atau open  source disesuaikan  dengan  kebutuhankasus  yang  bersangkutan,  juga  pendekatan  yang  dilakukan  dalam menyelesaikan kasus data miningseperti clustering, classification, regresi, visualisasi data atau lainnya. Masing- masing software dapat saja memiliki fitur yang berbeda-beda dalam melakukan pendekatan. Perbandingan mengenai software berbayar ataupun open source merupakan hal menarik untuk dibahas, sebab terkadang  pengguna  yang  memiliki cost yang  lebih  cenderung  memilih software berbayar  karena  biasanya software berbayar  bebas bugs serta  menyajikan  layanan  yang  lebih  memuaskan  dibanding open  source , sedangkan software  open  source biasanyamasih  membutuhkan  pengembangan-pengembangan  sebab  masih terdapat bugs didalamnya,  sehingga  layanan  yang  ditawarkan  kurang  memuaskan . Namun,seluruhnya  kembali kepada pengguna software sebab jika dilihat dari sisi cost tentu saja lebih menguntungkan open source .

## 2. TINJAUAN UMUM

## 2.1 Data mining
Data  mining  merupakan  proses  penggalian  informasi  atau  pengetahuan  dengan  cara  menemukan  pola-pola tersembunyi  dari  suatu  data  yang  berukuran  besar.  Data  mining  dapat  memenuhi  kebutuhan  akan  informasi tersembunyi  atau  rahasia  yang  dapat  digunakan  dalam  proses  pengambilan  keputusan  suatu  organisasi.  Jika berbicara  tentang  data,  maka  tidak  akan  ada  habisnya,  sebab  dalam  dunia  ini  terdapat  banyak  data  yang  tidak terbatas  sebab  makin  hari  makin  bertumpuk  data  tersebut.  Namun,  informasi  yang  diperoleh  dari  data  yang dimiliki  tersebut  masih  minim  diantaranya  disebabkan  tidak  mampunya  seseorang  dalam  mengolah  data  yang dimiliki  tersebut,  sehingga  informasi  yang  terkandung  didalam  data  tersebut  akan  sulit  untuk  ditemukan. Penumpukan data  yang semakin hari semakin banyak, menyebabkan proses penggalian data dibutuhkan dalam proses penggalian informasi rahasia atau tersembunyi yang terkandung didalamnya.
Gambar 2.Penggalian pengetahuan berdasarkan pola yang menarik dari suatu data Penemuan knowledge dari suatu data diperoleh dengan melakukan beberapa tahapan yaitu : 1. Data cleaning , dengan menghilangkan noise dan ketidakonsistenan data
2. Data integration, dengan menggabungkan beberapa sumber data yang sekiranya dapat digabungkan
3. Data selection , dengan mengambil data yang relevan dari database untuk dianalisis
4. Data  transformation, yaitu  dengan  melakukan  transformasi  data  untuk  dilakukan  proses  selanjutnya yaitu penggalian data
5. Data mining , pemilihan metode untuk mengekstrak pola data
6. Evaluasi pola, mengevaluasi pola yang menarik yang mewakili suatu pengetahuan/informasi
7. Presentasi  pengetahuan,  dimana  representasi  dan  teknik  pengetahuan    tadi  akan  dipresentasikan  untuk selanjutnya dapat digunakan untuk pengguna

## Gambar 3.Tahapan penemuan pengetahuan
Menurut  Witten  dkk  (2011)  “ Data  mining  is  about  solving  problems  by  analyzing  data  already  present  in databases ”  artinya  bahwa  ketika  berbicara  tentang  data  mining  berarti  berbicara  tentang  pemecahan  masalah dengan  cara  menganalisis  suatu  data  yang  berada  dalam database. Pemecahan  masalah  disini  artinya  adalah menemukan pola tersembunyi dari suatu database , sehingga dapat membantu dalam pemecahan suatu masalah. Sebagai contoh misalkan untuk melihat loyalitas pelanggan terhadap suatu produk  berkenaan dengan pasar yang semakin bersaing satu sama lainnya. Pada kasus ini akan dianalisis pola perilaku pelanggan yang berubah-ubah terhadap  loyalitas  penggunaan  suatu  produk  berdasarkan  karakteristik  masing-masing  pelanggan  ketika  tetap menggunakan produk tersebut atau memilih berpaling kepada produk lainnya. Hal ini dapat dilihat berdasarkan profil pelanggan serta pilihan produk pelanggan
Data  mining  menurut  pendapat  (Sulianta  dan  Juju,  2010)  adalah  metode  yang  digunakan  untuk mengekstraksi  informasi  prediktif  tersembunyi  pada database .  Sedangkan  menurut  (Turban  dkk,  2007)  data mining adalah proses yang menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan machine learning untuk  mengekstraksi  dan  mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat  dan  pengetahuan  yang  terkait  dari berbagai databse besar. Berdasarkan pendapat tadi, maka dapat diketahui bahwa data mining sendiri terdiri dari berbagai macam disiplin ilmu dari statistik, matematika hingga kecerdaan buatan

## 2.2 WEKA
Salah  satu software  open  source yang  digunakan  dalam  membantu  proses  data  mining  adalah  WEKA. WEKA  merupakan  singkatan  dari Waikato  Environment  for  Knowledge  Analysis .WEKA  merupakan software open source yang dikembangkan oleh Universitas Waikato yang berada di New Zealand. WEKA sendiri ditulis menggunakan Java dan di distribusikan dibawah lisensi GNU Public. WEKA memiliki berbagai macam function didalamnya  yang  dapat  digunakan  dalam  membantu  dalam  melakukan  proses  yang  berkaitan  dengan  data mining. Selain itu WEKA dapat berjalan di berbagai platform dari windows, linux, mac dan lainnya.
WEKA mampu menyelesaikan masalah dalam data mining terutama klasifikasi. WEKA memiliki GUI yang bersifat  mudah  untuk  dipelajari,  sehingga  cocok  untuk  digunakan/diterapkan  oleh  banyak  tingkatan  pengguna. Adapun  fasilitas  yang  disediakan  oleh  WEKA  antara  lain  adalah  mampu  menyelesaikan pre-processing data, klasifikasi, clustering,  regresi ,  asosiasi  dan  visualisasi.  Pengguna  dapatmelakukan preprocessing data tanpamenuliskode program samasekali. Hal ini membuat pengguna dapat lebih berfokus kepada algoritma tanpa memikirkan kode untuk hasil evaluasi.
Jurnal Bangkit Indonesia (STT Indonesia Tanjungpinang)

## Gambar 4.Tampilan GUI WEKA
Beberapa penelitian menggunakan WEKA sebagai software pembantu berkaitan dengan proses data mining, diantaranya adalah :
Tabel1.Tabel penelitian terdahulu menggunakan software WEKA
No Penelitian Terdahulu 1 Judul        : Using  Apriori  with  WEKA  for FrequentPattern Mining Penulis  : Paresh  Tanna    dan  Dr.  Yogesh Ghodasara Sumber : International Journal of
Engineering Trends and Technology (IJETT) – Volume 12 Number 3 - Jun 2014
Keterangan  : penelitian  ini  membahas tentang pengaplikasian WEKA dengan
menggunakan  algoritma  apriori . Dimana algoritma  apriori  merupakan  algoritma  yang paling simple pada data mining.  Penggunaan algoritma  ini  memanfaatkan software WEKA dengan  merujuk  pada  aturan  asosiasi  pada data mining 2 Judul    : Data Mining: An experimental approach with WEKA onUCI Dataset Penulis  : Ajay  Kumar    dan  Indranath Chatterjee Sumber : International Journal of Computer Applications  (0975  –  8887).  Volume  138  – No.13, March 2016 Keterangan  : penelitian  ini  membahas tentang    penyajian  klasifikasi  dasar  dan algoritma clustering .Perbandingan  pohon keputusan, bayes,  KNN,  K-Means,  partional clustering , hierarchy  clustering dan fuzzy clusterin. Penelitian ini memanfaatkan
ketersediaan  IRISH dataset dari  UCI  pusat data. 3 Judul    : Review on Meta Classification
Algorithms using WEKA Penulis : Rausheen Bal dan Sangeeta Sharma Sumber : International Journal of Engineering Trends and Technology (IJETT) – Volume 35 Number 1 - Mei 2016.
Keterangan : penelitian ini membahas tentang  penggunaan WEKA sebagai
Jurnal Bangkit Indonesia (STT Indonesia Tanjungpinang)
software klasifikasi terbaik. Dan membahas 3 buah algoritma yaitu Forest Algoritma , REP -Tree , Bagging Classifier
Saat  ini  versi  terakhir  WEKA  berada  pada  WEKA  3.6,  dimana  terdapat  algoritma  klasifikasi  baru  yang termasuk didalamnya, antara lain :
1. Bayesian logistic regression , merupakan metode untuk mengkategorikan text , dengan both Gaussian and Laplace priors.
2. Best-first decision tree, membangun pohon keputusan menggunakan strategi pencarian best-first
3. Decision  table  naive  Bayes  hybrid ,  merupakan  pembelajaran  hibrid  dengan  menggabungkan decision tables dan bayes
4. Discriminative  multinomial  naive  Bayes ,  pengkasifikasian bayessimple dengan  pembelajaran  paramete diskriminatif untuk mengkategorisasikan teks
5. Functional trees , merupakan pohon keputusan dengan oblique split dan fungsi linier
6. Gaussian processes , mengimplementasikan metode Gaussian untuk regresi
7. Simple CART , merupakan pohon keputusan yang mengimplementasikan minimal biaya
8. Variants  of  AODE ( Averaged  One-DependenceEstimators )dengan  subsumption  resolution  (AODEsr) and weighted AODE (WAODE).
9. Wrapper classifiers , memungkinkan algoritma LibSVM dan LibLINEAR digunakan di WEKA

## 2.3 IBM SPSS Modeler
IBM  SPSS  Modeler  merupakan software yang  berasal  dari  IBM  yang  digunakan  untuk  membangun predictive  models atau  memprediksi  tren.  IBM  SPSS  Modeler  memiliki  antarmuka  yang  memungkinkan pengguna untuk memanfaatkan algoritma statistik dan data mining tanpa melakukan pemrograman.

## Gambar 5.Tampilan IBM SPSS Modeler
Beberapa jenis layanan IBM SPSS Modeler yang dapat dipilih antara lain :
1. IBM  SPSS  Modeler  Gold,  membangun  dan  menyeberkan  model  prediksi  secara  langsung  kedalam proses  bisnis,  sehingga  dapat  menghasilkan  keputusan  yang  tepat.  Terdapat  pula  IBM  SPSS  Modeler Cloud, dengan layanan bulanan berbasis web
2. IBM  SPSS  Modeler  Premium,  mampu  menganilis  teks,  analisis  entitas  dan  analisis  jaringan  sosial bersama dengan pemodelan dan persiapan teknik otomatis
3. IBM  SPSS  Modeler  Proffesional,  mampu  mengungkap  pola  tersembunyi  dalam  data  terstruktur.  IBM SPSS  Modeler  Proffesional  mampu  memberikan  algoritma  yang  canggih  ,  manipulasi  data  dan pemodelan otomatisuntuk membangun model prediksi
4. IBM  SPSS  Modeler  Personal,  mampu  merancang  dan  membangun  model predictive, dapat  membantu memecahkan masalah bisnis dengan mengungkapkan pola dan tren dalam data terstruktur.
IBM  SPSS  Modeler  merupakan software berbayar,  maka  pengguna  software  harus  rela  mengeluarkan  biaya lebih.  Jumlah  biaya  yang  dikeluarkan  sendiri  bervariasi  tergantung  pilihan  layanan  yang  diinginkan.  Makin lengkap dan makin banyak layanan yang ditawarkan maka akan semakin mahal harganya.
Beberapa penelitian terdahulu menggunakan software IBM SPSS Modeler
Tabel2. Tabel penelitian terdahulu menggunakan software IBM SPSS Modeler
No Penelitian Terdahulu 1 Judul        : A  Survey  and  Compare  the
Performance  of  IBM  SPSS  Modeler  and
Rapid  Miner  Software  for  Predicting  Liver Disease  by  Using  Various  Data  Mining Algorithms Penulis : Moloud Abdar Sumber : Cumhuriyet Science Journal (CSJ) – Volume 36 Number 3 - Jun 2015
Keterangan : penelitian ini  membandingkan software IBM  SPSS  Modeler  dengan rapidminer  untuk  kasus  catatan  pasien  liver. Diperoleh  hasil  bahwa  tingkat  akurasi  yang dimiliki oleh algoritma rapid miner memiliki persentasi  yang  lebih  sdikit  daripada  IBM SPSS  Modeler,  tetapi  lebih  akurat  sebab rincian  yang  diberikan  oleh  rapidminer  lebih lengkap  dibanding  dengan  IBM  SPSS Modeler. 2 Judul    : Disaster Prediction System Using IBM SPSS Data Mining Tool Penulis : B.Renuka Devi , Dr.K.NageswaraRao  ,  Dr.S.PallamSetty  , Dr.M.NagabhushanaRao Sumber : International Journal of Engineering Trends and Technology (IJETT) Volume 4 – Ags 2013
Keterangan  : penelitian  ini  membahas tentang  penggunaan  algoritma    C5.0,  Neural Net  dan QUEST  dalam memprediksi bencana.  Hasilnya  algoritma  C5.0  terbukti lebih efisien dibanding lainnya.

## 3. PEMBAHASAN
3.1 Analisis Jumlah Pengguna Software Data Mining
Sebelumnya diketahui bahwa berdasarkan polling perbandingan penggunaan software data mining beberapa tahun  yang  lalu.  Perbandingan  pengguna  software  ini  membandingkan  pengguna software yang  menggunakan software data mining yang berbayar dan bersifat open source berdasarkan urutan 15 besar. Dimana dari data tersebut diketahui bahwa jumlah pengguna WEKA menurun sedangkan IBM SPSS Modeler meningkat dibanding tahun sebelumnya.
Gambar 6.Perbandingan pengguna software data mining antara tahun 2010 dan 2011
Kemudian  dua tahun kemudian dilakukan perbandingan kembali software data mining yang digunakan oleh pengguna software data  mining.  Adapun  pengguna  yang  melakukan  vote  lebih  banyak  dari  tahun  sebelumnya. Namun,  pada  gambar  7  dibawah  ini  hanya  ditampilkan  sekitar  18 software data  mining  saja.  Untuk  lebih lengkapnya  dapat  diakses  melalui  laman http://www.kdnuggets.com/polls/2013/analytics-big-data-mining-data- science-software.html .
Adapun software yang  dibandingkan  masih  dengan  software  yang  sama  yaitu  WEKA  dan  IBM  SPSS Modeler. Terdapat perbedaan penurunan pengguna untuk kedua software tersebut dari tahun sebelumnya. Tetapi jika  dilihat  dari    segi  pemilihan software ,  lebih  banyak    pengguna  yang  melakukan  vote  yang  menggunakan software WEKA  di  bandingkan  dengan  IBM  SPSS  Modeler.  Pada  tahun  2013  tersebut  jumlah  pengguna  yang melakukan  vote  lebih  meningkat  dibanding  2  tahun  sebelumnya.  Walaupun  begitu  vote  ini  bukanlah  menjadi satu-satu  hasil  penentu  bahwa software data  mining  WEKA  lebih  baik  dibandingkan  dengan software data mining IBM SPSS Modeler.
Gambar 7 .Perbandingan pengguna software data mining antara tahun 2012 dan 2013
3.2 Analisis Perbandingan Software Data Mining WEKA dan IBM SPSS Modeler Berikut  ini  akan  di  jelaskan  perbandingan software data  mining  WEKA  dan  IBM  SPSS  Modeler  termasuk dari segi kelebihan dan kekurangan dari masing-masing software tersebut.
Tabel 3.Tabel Perbandingan Software Berbayar  (IBM SPSS Modeler)dan Open Source (WEKA) Data Mining
No Vendor Di publikasikan oleh University Of Waikato New Zeland SPSS Inc an IBM Company 1 tool Name WEKA 3.6 merupakan versi terakhir WEKA IBM SPSS Modeler t erakhir versi 17 2 License Open source software GNU General Public License (GPL) Commercial software / Berbayar 3 Pendeka tan data mining Machine learning, preposesing data mining, Classification Discovery, Cluster Discovery, Regression
Jurnal Bangkit Indonesia (STT Indonesia Tanjungpinang)
clustering, classification, regresi, association rules,  attribute selection, experiments, workflow,visuali zation Discovery, Association Discovery, Text Mining, Outlier
Discovery, Data Visualisation, Discovery Visualisation, Sequence Analysis,
Web Analytics, Social Network Analysis 4 Algorit- ma Tergantung pendekatan, contohnya apriori, filteredassociato r, generalizedsequ entialpattern, tertius, LVQ, SOM (model algoritma lain dapat http://wekaclass algos.sourceforg e.net/ ) Auto classifier, pohon keputusan, logistic, SVM, time series, auto clustering, K- means, anomali detection, apriori, carma, sequence (model algoritma lain dapat mengunjungi http://knowledgepr oviders.com/wp- content/uploads/20 13/08/IBM-SPSS-
Modeler- Professional.pdf ) 5 Format data *.ARFF Singkatan dari Attribute- Relation FileFormat *.ODBC dan seluruh ekstensi database yang masuk ke dalam vendor IBM 6 Kelebih an 1. Software WEKA berlisensi open source , sehingga tidak berbayar 2. Dapat berjalan diberbagai macam platform, sehingga bersifat portable 3. Memiliki berbagai jenis teknik dalam preprocessi ng data dan juga pemodelan data 4. Memiliki GUI yang mudah dipahami 1. Membantu membangun, mengevaluasi dan
menyebarkan predictive model, model clustering dan model asosiasi
2. Membantu dalam menganilisis
banyak data secara bersamaan
3. Membantu dalam mengambil keputusan secara cepat 4. Mendukung akses database menggunakan ODBC dan produk lainnya yang termasuk kedalam vendor IBM
oleh pengguna terutama pengguna awam 5. Mampu diimpleme ntasikan menggunak an bahasa pemrogram an Java 6 Kekuran gan 1. Tidak dapat memasuka n data yang banyak untuk diproses, sehingga jika database yang dimasukan melebihi kemampua n tampung WEKA akan terjadi overloadin g data hingga software WEKA dapat clos/keluar secara otomatis 2. Hanya mampu mendukun g  akses menggunak an database SQL 1. IBM SPSS Modeler ini merupakan software data
mining berbayar,
sehingga harus siap mengeluarkan cost sesuai dengan layanan yang diinginkan 2. Untuk penggunaan akademis yang menggunakan pendekatan bootstrap, software ini tertinggal bila dibandingkan dengan R atau SAS 3. Grafis bawaan
software
masih kurang baik terkadang terdapat menu yang dirasa kurang 4. Sering ada masalah kompabilitas dengan versi sebelumnya

## KESIMPULAN
Berdasarkan  perbandingan  sebelumnya  diketahui  bahwa  pengguna software cenderung  memilih menggunakan software WEKA  dibanding  dengan  IBM  SPSS  Modeler.  Hal  ini  dimungkinkan  karena  software WEKA yang memiliki lisensi GNU GPL atau tidak bersifat komersil. Selain itu tidak adanya tingkatan layanan yang  ditawarkan  oleh  WEKA  menjadi  salah  satu  pilihan  pengguna  mengguna  software  WEKA,  sehingga layanan  yang  diberikan  kepada  seluruh  pengguna software akan  sama.  Sedangkan    IBM  SPSS  Modeler  yang selain  berbayar,  layanan  yang  diberikan  oleh  vendor  sesuai  dengan  biaya  yang  dikeluarkan  seperti  IBM  SPSS Gold  Cloud  yang  merupakan  layanan  berlangganan  perbulan  dapat  menjadi  pilihan  layanan  yang  paling  baik sebab  layanan  yang  diberikan  lebih  banyak  dibanding  dengan  IBM  SPSS  Modeler  jenis  lainnya.  Selain  itu kekurangan yang dimiliki IBM SPSS Modeler lebih banyak dibanding dengan WEKA apabila dilihat dari Tabel 3 diatas.

## PUSTAKA
Abdar, Moloud. 2015. A Survey and Compare thePerformance of IBM SPSS Modeler and Rapid Miner Software for Predicting Liver Disease by Using Various Data Mining Algorithms. Cumhuriyet Science Journal (CSJ) ,Volume. 36 Number. 3 Devi, B.Renuka., Rao, K.Nageswara., Setty, S.Pallam  dan Rao, M. Nagabhushana .  2013. Disaster Prediction System  Using  IBM  SPSS  Data  Mining  Tool .  International  Journal  of  Engineering  Trends  and  Technology (IJETT) Volume 4 Han,  Jiawei.,  Kamber,  Michelin.,  dan  Jian,  Pei.  (2012). Data  Mining    Concetsp  And  Techniques. Morgan Kaufman. . Elsevier. United States. 2012 Kumar,  Ajay.,Chatterjee,  Indranath  .  2016. Data  Mining:  An  experimental  approach  with  WEKA  on  UCI Dataset. International Journal of Computer Applications Volume 138  Number 13 Mehmed, kantardzic. (2011). Data Mining : Concepts, Models, Methods, And Algorithms. Institute of Electrical and Electronics Engineers. Canada. 2011 Rausheen.,Sharma, Sangeeta. 2016. Review on Meta Classification Algorithms using WEKA. International Journal of Engineering Trends and Technology (IJETT) Volume 35 Number 1 Sulianta,  Feri.,  Juju,  Dominikus.  Data  Mining  :  Meramalkan  Bisnis  Perusahaan . PT.  Elex  Media  Komputindo. Jakarta. 2010 Tanna,  Paresh.,  Ghosara,  Yogesh.  2014. Using  Apriori  with  WEKA  for  Frequent  Pattern  Mining. International Journal of Engineering Trends and Technology (IJETT) Volume 12 Number 3 Turban,  Efraim.,  Aronson,  Jay  E,  Liang,  Ting-Peng  dan  Sharda,  Ramesh.  (2007). Decision  Support  And Bussiness Intellegence Systems (8th Edition). Pretince Hall. New Jersey. 2007 Witten, Ian. H., Frank, Eibe., dan Hall, Mark A. (2011). Data Mining  Practical Machine Learning Tools And Techniques. Morgan Kaufman.Elsevier. United States. 2011 Algoritm WEKA. Diakses pada 4 Juni 2016 dari http://wekaclassalgos.sourceforge.net/ Algoritm IBM  SPSS  Modeler.  Diakses  pada  4  Juni  2016  dari http://knowledgeproviders.com/wp- content/uploads/2013/08/IBM-SPSS-Modeler-Professional.pdf
Data  Mining  Tool,  Software  And  Applications .  Diakses  pada  2  Juni  2016  dari http://www.the-data- mine.com/Software/DataMiningSoftware Data Mining/ Analytic Tools used Polling 2011 . Diakses pada 4 June 2016 dari
http://www.kdnuggets.com/polls/2011/tools-analytics-data-mining.html .
Data Mining/ Analytic Tools used Polling 2013 . Diakses pada 4 June 2016 dari http://www.kdnuggets.com/polls/2013/analytics-big-data-mining-data-science-software.html SPSS Modeler. Diakses pada 4 June 2016 dari http://www-03.ibm.com/software/products/en/spss-modeler What  are  the  advantages  and  disadvantages  of  using  The  SPSS.  Diakses  pada  4  June  2016  dari https://uk.answers.yahoo.com/question/index?qid=20111208160641AAKg2PV