## Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Pemesanan Bibit Pohon Dengan Regresi Linear Berganda
Devi Sari Oktavia Panggabean, Efori Buulolo, Natalia Silalahi
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1 devisarioktaviapanggabean@gmail.com
Submitted 13-01-2020; Accepted 03-02-2020; Published 15-02-2020

## Abstrak
Data mining, sering juga disebut knowledge discovery in database (KDD), adalah kegiatan yang meliputi pengumpulan, pemakaian  data historis untuk menemukan keteraturan, pola atau hubungan dalam set data berukuran besar. Keluaran dari data mining bisa dipakai untuk memperbaikin pengambilan keputusan dimasa depan. Masalah yang sering terjadi pada BPDASHL adalah masalah estimasi seperti cuaca, kesulitan dalam penanaman, kurangnya tenaga kerja, kurang pengalaman dalam pembibitan pohon, serta kondisi tanah yang berbeda-beda. Masalah  lain  yang  terdapat  dalam  instansi  yaitu  belum  mempunyai sistem  untuk  memprediksi  estimasi pemesanan  bibit  pohon  setiap tahunnya sehingga diperlukan suatu metode yaitu Algoritma Regresi Linear Berganda. Maka dengan ini dibuatlah Penerapan Data Mining Untuk  Memprediksi  Pemesanan  Bibit  Pohon  Dengan  Regresi  Linear  Berganda.  Algoritma  Regresi  Linear  Berganda  yang  merupakan metode yang mendukung dalam memperkirakan atau memprediksi target pemesanan untuk periode yang akan datang. Pengujian Algoritma dilakukan dengan menggunakan software SPSS. Dari hasil penelitian yang telah dilakukan maka dapat membantu pihak BPDASHL untuk mempermudah dalam memprediksi pemesanan bibit dengan menggunakan Software SPSS.
Kata Kunci: Data Mining, Prediksi, Regresi Linear Berganda

## Abstract
Data mining, often also called knowledge discovery in database (KDD), is an activity that includes collecting, using historical data to find order, patterns or relationships in large data sets. Outputs from data mining can be used to improve future decision making. Problems that often  occur  in  BPDASHL  are  estimation  problems  such  as  weather,  difficulties  in  planting,  lack  of  labor,  lack  of  experience  in  tree nurseries, and different soil conditions. Another problem that is found in agencies is that they do  not have a system to predict estimated tree seedlings orders every year so that a method is needed, namely the Multiple Linear Regression Algorithm. So with this was made the Application of Data Mining To Predict Ordering Tree Seeds With Multiple Linear Regression. Multiple Linear Regression Algorithms which are methods that support estimating or predicting order targets for the coming period. Algorithm testing is done using SPSS software. From the results of the research that has been done, it can help BPDASHL to make it easier to predict the ordering of seeds using SPSS Software.
Keywords : Data Mining, Predictions, Multiple Linear Regression

## 1. PENDAHULUAN
Data Mining adalah serangkaian proses untuk menggali nilai tambah dari suatu  kumpulan data berupa pengetahuan yang selama ini tidak diketahui  secara manual. Data Mining dapat  diterapkan pada berbagai  bidang yang mempunyai  sejumlah data,tetapi karena wilayah penelitian dengan sejarah yang belum lama,dan belum melewati masa ‘remaja’,maka data mining masih diperdebatkan posisi bidang pengetahuan yang memilikinya. Maka Daryl Pregibon menyatakan bahwa “ Data Mining adalah campuran dari statistik,kecerdasan buatan,dan riset basis data ” yang masih berkembang Data  Mining mempunyai empat akar bidang ilmu yaitu Statistik,Kecerdasan Buatan ( Artificial Intelligence ),Pengenalan Pola, dan Sistem Basis Data. Prediksi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang sesuatu yang paling mungkin terjadi di masa depan berdasarkan informasi masa lalu dan sekarang yang dimiliki, agar kesalahannya (selisih antara sesuatu yang terjadi dengan hasil perkiraan) dapat di perkecil. Prediksi tidak harus memberikan jawaban secara pasti kejadian yang akan terjadi, melainkan berusaha untuk mencari jawaban sedekat mungkin yang akan terjadi.
Kegiatan yang menjadi sumber dampak terhadap komponen lingkungan biologi adalah kegiatan penggunaan kawasan hutan. Penggunaan kawasan hutan terutama digunakan untuk fasilitas sumur dan penunjangnya. Dampak langsung terhadap hutan lindung dan cagar alam berupa pengurangan luas kawasan konservasi dan luas kawasan hutan lindung. Dampak tidak langsung atau akibat lanjutan dari penurunan luas kawasan konservasi adalah berubahnya struktur dan komposisi flora dan fauna, fungsi hidrologi dan kesuburan tanah. Dampak yang timbul walaupun tidak termasuk katagori dampak penting, upaya pengelolaan  akan  tetap  dilakukan  untuk  meningkatkan  kualitas  lingkungan,  kewajiban  proses  pinjam  pakai  dan meningkatkan citra perusahaan. Pemakaian lahan milik pemerintah, dalam hal ini Departemen Kehutanan, ada syarat-syarat yang  wajib  dipenuhi  diantaranya  adalah  merevegetasi  lahan-lahan  yang  terbuka  (kritis)  disekitar  lokasi  sumur  dan  pada lahan-lahan yang sudah tidak dipakai lagi. Beberapa pengelolaan telah dilaksanakan : optimalisasi pemakaian lahan (sistem cluster) dan revegetasi
Kantor  Balai  Pengelolaan  Daerah  Aliran  Sungai  Dan  Hutan  Lindung  Wampu  Sei  Ular,  sering  disingkat sebagai BPDASHL WAMPU, adalah unit pelaksana teknis setingkat eselon III (atau eselon II untuk balai besar) di bawah Direktorat Jenderal Perlindungan Hutan dan Konservasi Alam Kementerian Kehutanan Republik Indonesia. Instansi ini di antaranya  bertugas  untuk  mengelola kawasan-kawasan  konservasi,  khususnya  hutan-hutan  suaka  alam  (suaka margasatwa, cagar  alam)  dan taman  wisata  alam.  Selain  itu  BPDAS  WAMPUjuga  bertanggung  jawab  mengawasi  dan memantau  peredaran  tumbuhan  dan  satwa  yang  dilindungi  di  wilayahnya,  termasuk  pula  memantau  upaya-upaya
penangkaran  dan  pemeliharaan  tumbuhan  dan  satwa  dilindungi  oleh  perorangan,  perusahaan  dan  lembaga-lembaga konservasi  terkait.Didalam  dunia  perdagangan,  terutama  dunia  pemasaran  pelaku  pasar  harus  selalu  cermat  dalam memprediksi situasi pasar dan tentu saja dibutuhkan kecermatan dan ketelitian. Pada dasarnya masalah yang sering timbul dalam suatu perusahaan adalah kurangnya stock yang akan dijual(bisa dijual tetapi hanya terfokus pada bantuan), sehingga data  yang  didapatkan  tidaklah  terlalu  banyak  sehingga  membuat  para  staf  tidak  perduli  dengan  target  pemesanan  dimasa yang akan datang.
Masalah  yang  sering  terjadi  di  dalam  suatu  Instansi  adalah  masalah  prediksi  seperti  cuaca,kesulitan  dalam penanaman,kurangnya  tenaga  kerja,kurang  pengalaman  dalam  pembibitan  pohon,serta  kondisi  tanah  yang  berbeda-beda. Masalah lain yang terdapat dalam Instansi yaitu belum mempunyai sistem untuk memprediksi pemesanan bibit pohon setiap tahunnya sehingga diperlukan suatu metode yaitu Algoritma Regresi Linear Berganda.
Regresi Linear Berganda dapat diterapkan sebagai salah satu teknik menyelesaikan prediksi seperti penelitian oleh Ni Luh Putu Wulandari, Ni LuhAyu Kartika Yuniastari, dan GustiAyu Desi Saryanti dengan judul“Prediksi Jumlah Pelanggan Dan  Persediaan  Barang  Menggunakan  Metode  Regresi  Linear  Beganda  Pada  Bali  Orchid”  menyatakan  bahwa  Untuk memudahkan dalam mengenali informasi yang tersimpan dalam data penjualan produk pada periode sebelumnya tersebut makan dibuat aplikasi yang dapat memprediksi masa depan dengan salah satu metode yang digunakan adalah regresi linear berganda[1]. Amrin “Data Mining DenganRegresi Linear Berganda Untuk Peramalan Tingkat Inflasi” menyatakan bahwa performa  metode  regresi  linear  bergand  ayang  dibentuk  dari  data  training  dan  di  validasi  pada  data  testing  memberikan tingkat akurasi prediksi yang cukup baik[2].

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Data mining, sering  juga disebut knowledge discovery in  database (KDD), adalah kegiatan yang meliputi pengumpulan, pemakaian data historis untuk menemukan keteraturan, pola atau hubungan dalam set data berukuran besar. Keluaran dari data mining bisa dipakai untuk memperbaikin pengambilan keputusan dimasa depan [3]. Dari defenisi-defenisi yang telah disampaikan, hal penting yang terkait dengan data mining adalah:
1. Data mining merupakan suatu proses otomatis terhadap data yang sudah ada.
2. Data yang akan diproses berupa data yang sangat besar
3. Tujuan data mining adalah mendapatkan hubungan atau pola yang akan mungkin memberikan indikasi yang bermanfaat.

## 2.2 Prediksi
Prediksi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang sesuatu  yang paling mungkin terjadi di masa depan berdasarkan informasi masa lalu dan sekarang yang dimiliki, agar kesalahannya (selisih antara sesuatu yang terjadi dengan hasil  perkiraan)  dapat  di  perkecil.  Prediksi  tidak  harus  memberikan  jawaban  secara  pasti  kejadian  yang  akan  terjadi, melainkan berusaha untuk mencari jawaban sedekat mungkin yang akan terjadi[7].

## 2.3 Algoritma Regresi Linear Berganda
Regresi  Linear  Berganda  adalah  untuk  meramalkan  pengaruh  dua  variable  predictor  atau  lebih  terhadap  satu  variable kriterium untuk membuktikan ada atau tidaknya hubungan fungsional antara dua variabel bebas (X) atau lebih dengan sebuah variable terikat (Y)[9]. Bentuk persamaan garis regresi berganda adalah sebagai berikut :
Untuk 2 prediktor : Y= b 1 + b 2 X 1 + b 3 X 2 Untuk 3 prediktor : Y = b 1 + b 2 X 1 + b 3 X 2 + b 4 X 3 Untuk n prediktor : Y = b 1 + b 2 X 1 + b 3 X 2 + …. +b n X n Langkah-langkah dalam analisis regresi berganda adalah sebagai berikut : 1. Buatlah tabel penolong untuk regresi berganda. Y  X 1 X 2 YX 1 YX 2 X 1 X 2 X 2 1 X 2 2 Y 2 Y  X 1 X 2 YX 1 YX 2 X 1 X 2 X 2 1 X 2 2 Y 2 2. Memasukkan nilai-nilai itu ke dalam persamaan. Y = b 1 n + b 2 ƩX 1 + b 3 ƩX 2 YX 1 = b 1 ƩX 1 + b 2 ƩX 1 2 + b 3 ƩX 1 X 2 YX 2 = b 1 ƩX 2 + b 2 ƩX 1 X 2 + b 3 ƩX 2 2
Persamaan tersebut dapat dinyatakan dalam persamaan matriks berikut :
[ 𝑎 11 𝑎 12 𝑎 13 𝑎 21 𝑎 22 𝑎 23 𝑎 31 𝑎 32 𝑎 33 ⏟ ] [ 𝑏 1 𝑏 2 𝑏 3 ⏟ ] = [ ℎ 1 ℎ 2 ℎ 3 ⏟ ]
Dengan : A : Matriks (diketahui)
H : Vektor Kolom (diketahui) B : Vektor Kolom (tidak diketahui) Dari matriks diatas kita dapat mencari determinan A = det(A)
[ 𝑎 11 𝑎 12 𝑎 13 𝑎 21 𝑎 22 𝑎 23 𝑎 31 𝑎 32 𝑎 33 𝑎 11 𝑎 12 𝑎 21 𝑎 22 𝑎 31 𝑎 32 ] Det(A) = a 11 a 22 a 33 + a 12 a 23 a 31 + a 13 a 21 a 32 – a 31 a 22 a 13 – a 32 a 23 a 11 – a 33 a 21 a 12 Ada tiga persamaan dengan tiga variabel yang tidak diketahui nilainya yaitu b 1 , b 2 , b 3 dan dapat dicari dengan rumus : b 1 = 𝑑𝑒𝑡(𝐴 1 ) det(𝐴) ; b 2 = 𝑑𝑒𝑡(𝐴 2 ) det(𝐴) ; b 3 = 𝑑𝑒𝑡(𝐴 3 ) det(𝐴)
Dimana :
A 1 = [ ℎ 1 𝑎 12 𝑎 13 ℎ 2 𝑎 21 𝑎 23 ℎ 3 𝑎 32 𝑎 33 ] A 2 = [ 𝑎 11 ℎ 1 𝑎 13 𝑎 21 ℎ 2 𝑎 23 𝑎 31 ℎ 3 𝑎 33 ] A 3 = [ 𝑎 11 𝑎 12 ℎ 1 𝑎 21 𝑎 21 ℎ 2 𝑎 31 𝑎 32 ℎ 3 ]
3.  Tuliskan persamaan garis regresi gandanya, dengan memasukkan nila-nilai b 1 , b 2 , b 3 ke dalam bentuk umum persamaan garis regresinya.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Analisa dalam penjualan dan pemesanan sangat perlu dilakukan di BPDASHL Wampu Sei Ular Medan.Analisa ini berguna untuk  mendapatkan  pokok-pokok  permasalahan  yang  sebenarnya  menjadi  inti  permasalahan  yang  sering  terjadi  di BPDASHL Wampu Sei Ular Medan. Dalam hal ini  perlu melakukan analisa omset  penjualan pertahun , ini bertujuan agar BPDASHL Wampu Sei Ular Medan dapat mengetahui langkah yang harus dilakukan dalam mendata persediaan bibit pohon pesanandi  tahun  yang  akandatang  ,dalam  melakukan  analisa  pada  penelitian  ini  digunakan  data  yang  tercantum  pada BPDASHL Wampu Sei Ular Medandari tahun 2015 sampai dengan tahun 2017.
Regresi  Linear  atau  merupakan  metode  statistik  yang  bertujuan  untuk  membentuk  sebuah  model  antara  variabel dependen (Y) dengan variabel independen (X). Regresi Linear yang memiliki satu variabel bebas disebut dengan Regresi Linear  Sederhana,  sedangkan  Regresi  Berganda  diperuntukkan  apabila  memiliki  lebih  dari  satu  vaariabel  bebas.  Regresi Linear menggunakan garis kecenderungan apabila pola data menunjukkan suatu kecenderunangan, baik berpola turun atau naik .Regresi Linear merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linear satu peubah tak bebas Y dengan satu peubah bebas  X.  Analisis  regresi  adalah  metode  untuk  menentukan  hubungan  sebab-akibat  antara  satu  variabel  dengan  variabel- variabel yang lain.
Variabel  “penyebab”  disebut  dengan  bermacam-macam    istilah  yaitu,  variabel  penjelas,  variabel  eksplanatorik, variabel independen, atau secara bebas, variabel X (karena seringkali digambarkan dalam grafik sebagai absis atau sumbu X). Variabel terkena akibat dikenal sebagai variabel yang dipengaruhi, variabel dependen, variabel terikat, atau variabel Y. Kedua variabel ini dapat merupakan variabel acak (random ), namun variabel yang dipengaruhi harus selalu variabel acak . Bentuk umum Regresi Linear Berganda sebagai berikut:
𝑌̂ = 𝑎 + 𝑏 1 𝑋 1 + 𝑏 2 𝑋 2 + ⋯ + 𝑏 𝑘 𝑋 𝑘 ............................................................................................ (1) Dimana:
𝑌̂ :  nilai variabel Y hasil prediksi
Y   : variabel tak bebas X   : variabel bebas
a : konstanta regresi
b : koefisien regresi
Untuk mencari nilai konstanta a dan koefisien regresi b dapat dihitung dengan cara pendekatan matriks, persamaan normal (substitusi),  dan  metode  kuadrat  terkecil.   Pada  penelitian  ini  penulis  menggunakan  metode  kuadrat  terkecil,  dari persamaan 2, maka dapat dicari nilai konstanta a dengan rumus 𝑎 = 𝑌̅ − 𝑏 1 𝑋̅ 1 + 𝑏 2 𝑋̅ 2 ................................................................................................................ (2) Untuk 𝑌̅ , 𝑋̅ 1 , 𝑋̅ 2 digunakan rumus:
𝑌̅ = ∑ 𝑌 𝑛 ...................................................................................................................................... (3)
𝑋̅ 1 = ∑ 𝑋 1 𝑛 ................................................................................................................................... (4)
𝑋̅ 2 = ∑ 𝑋 2 𝑛 ................................................................................................................................... (5) b1 dan b2 dicari dengan persamaan:
𝑏 1 = (∑ 𝑋 2 2 )(∑ 𝑋 1 𝑌) − (∑ 𝑋 1 𝑋 2 )(∑ 𝑋 2 𝑌) (∑ 𝑋 1 2 )(∑ 𝑋 2 2 ) − (∑ 𝑋 1 𝑋 2 ) 2 𝑏 2 = (∑ 𝑋 1 2 )(∑ 𝑋 2 𝑌) − (∑ 𝑋 1 𝑋 2 )(∑ 𝑋 1 𝑌) (∑ 𝑋 1 2 )(∑ 𝑋 2 2 ) − (∑ 𝑋 1 𝑋 2 ) 2
Berikut ini adalah daftar pesanan bibit dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 1. Data Pemesanan Bibit No. Bulan Pelanggan Jumlah bibit pohon 1. Januari 24 5.780 2. Februari 10 8.600 3. Maret 24 11.350 4. April 23 10.350 5. Mei 17 7.850 6. Juni 7 11.420 7. July - - 8. Agustus 24 25.430 9. September 10 9.100 10. Oktober 24 37.850 11. November 23 32.250 12. Desember 17 23.450 Tabel 2. Perhitungan Regresi Linear Berganda X 1 X 2 Y X 1 Y X 2 Y X 1 X 2 X 1 ² X 2 2 Y 2 24 5.780 138.720 3.329.280 80.180.160 138.720  576 33.408.400 19.243.238.400 10 8.600 86.000 860.000 739.600.000 86.000 100 73.960.000 7.396.000.000 24  11.350  272.400 6.537.600 3.091.740.000 272.400  576 128.822.500 74.201.760.000 23  10.350  238.050 5.475.150 2.463.817.500 238.050  529 107.122.500 56.667.802.500 17 7.850 133.450 2.268.650 1.047.582.500 133.450  289 61.622.500 17.808.902.500 7 11.420 79.940 559.580 912.914.800 79.940 49 130.416.400 6.390.403.600 - - - - - - - - - 24  25.430  610.320  14.647.680  15.520.437.600  610.320  576 646.684.900 372.490.502.400 10 9.100 91.000 910.000 821.100.000 91.000 100 82.810.000 8.281.000.000 24  37.850  908.400  21.801.600  34.382.940.000  908.400  576  1.432.622.500  825.190.560.000 23  32.250  741.750  17.060.250  23.921.437.500  741.750  529  1.040.062.500  550.193.062.500 17  23.450  398.650 6.777.050 9.348.342.500 398.650  289 549.902.500 158.921.822.500
x  1 = 203 x  2 = 183.430 y  = 3.698.680 x x  1 2 =37.236.290 x y  1 = 750.832.040 x y  2 = 678.448.872.400 x  1 2 =41.209 x  2 2 =33.646.564.90 y  2 = 13.680.233.742.400 Cari A= [ 9 203 183.430 203 41.209 37.236.290 183.430 37.236.290 33.646.564.900 ] [ 𝑏 1 𝑏 2 𝑏 3 ] = [ 3.698.680
750.832.040 678.448.872.400 ] A 1= [ 3.698.680 203 183.430 750.832.040 41.209 37.236.290 678.448.872.400 37.236.290 33.646.564.900 ]
Kemudian cari :
A 2= [ 9 3.698.680 183.430 203 750.832.040 37.236.290 183.430 678.448.872.400 33.646.564.900 ]
A 3 = [ 9 203 3.698.680 203 41.209 750.832.040 183.430 37.236.290 678.448.872.400 ]
Det(A)=  (9*41209*33646564900)  +  (203*37236290*183430)  +  (183430*203*37236290)  -  (183430*41209*183430)  -
(37236290*37236290*9) - (33646564900*203*203) = 12476763690300000
Det(A 1 )=  (3.698.680*41.209*33.646.564.900)  +  (203*31.236.290*33.646.564.900)    +  (183.430*750.832.040)  -
(678.448.872.400*41.209*183.430) - (37.236.290*37.236.290*3.698.680) - (33.646.564.900*750.832.040*203)
=10.043.393.207.875.588.815.800
Det(A 2 )=  (9*750.832.040*33.646.564.900)  +  (3.698.680*750.832.040*183.430)  +  (183.430*203*678.448.872.400)  -
(183.430*750.832.040*183.430) - (678.448.872.400*37236290*9) - (33.646.564.900*203*3.698.680) =484.138.231.936.932.300.000 Det(A 3 )= (9*41209*678.448.872.400) + (203*750.832.040*183.430) + (3.698.680*203*37.236.290) - (37.236.290*750.832.040*9) - (678.448.872.400*203*203) = 555.897.901.582.731.600 B 1= det (𝐴1)
𝑑𝑒𝑡 (𝐴) = 10.043.393.207.875.588.815.800
12476763690300000
= 804.967
B 2 = det (𝐴2) 𝑑𝑒𝑡 (𝐴) = 484.138.231.936.932.300.000 12476763690300000 = 38.803
B 3 = det (𝐴3) 𝑑𝑒𝑡 (𝐴) = 555.897.901.582.731.600 12476763690300000 =44.554
Maka Y = 888.324

## 4. IMPLEMENTASI
Implementasi  sistem  program  ini  mencakup  spesifikasi  kebutuhan  perangkat  keras ( Hardware )  dan  spesifikasi  perangkat lunak ( Software ). Implementasi diartikan sebagai pelaksanaan atau penerapan. Artinya yang dilaksanakan dan di terapkan adalah sistem yang telah dirancang atau di  desain untuk  kemudian dijalankan. Maka implementasi  adalah suatu  tindakan pelaksanaan dari sebuah rencana yang sudah disusun secara matang dan terperinci.
Implementasi sistem mempunyai tujuan yaitu sebagai berikut :
1. Membuat desain system selama melakukan penelitian Analisa.
2. Menguji serta mendokumentasi prosedur dan program yang dibutuhkan.
3. Menyelesaikan desain sistem yang sudah disetujui.
4. Memperhitungkan sistem yang sudah dibuat sesuai kebutuhan pengguna Program  ini  di  jalankan  dengan  menggunakan  perangkat  keras( hardware )    yang  mempunyai  spesifikasi  adalah sebagai berikut :
1. Processor Intel Core i3-3217U CPU @1.80 GHz 1.70 GHz 2. Ram 2 GB
3. Operating System 64 bit
Untuk memulai menggunakan SPSS dengan memasukkan file yang ingin di proses.
Kemudian  cari data pada folder yang ada pada dataset
Gambar 2. Dataset
Lalu tampilan selanjutnya seperti berikut ini, menjadidata editor
Gambar 3. Variabel View Data Pohon Mahoni
Pilih file yang diinginkan
Gambar 4. Memilih Graph
Klik file yang ingin diolah, kemudian pilih “ ok”. Kemudianakan tampil tampilan seperti berikut:
Gambar 5. Tampilan Dataset Dalam Bentuk GGraph Pohon Mahoni
Data hasil tabel dalam bentuk Histogram
Gambar 6. Tampilan Hasil Dalam Bentuk Histogram Pohon Mahoni

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, maka penulis mengambil kesimpulan bahwa :
1. Memprediksi  pemesanan  bibit  pohon  pada  BPDASHL  dengan  menggunakan  data  yang  ada  pada  tahun-tahuns ebelumnya.
2. Algoritma yang digunakan untuk memprediksi pemesanan bibitpohon adalah Algoritma Regresi Linear Berganda.
3. Hasil Prediksi dalam pengujian SPSS adalah dalam bentuk tabel/grafik.

## REFERENCES
[1]    Ni  Luh  Putu  Wulandari,  Ni  Luh  A  Kartika,  I  Gusti  A  Desi,  “Prediksi  Jumlah  Pelanggan  Dan  Persediaan  Barang  Menggunakan  Regresi  Linear Berganda Pada Bali Orchid”, 2015.
[2] Amrin, “Data Mining Dengan Regresi Linear Berganda Untuk Peramalan Tingkat Inflasi”, 2016
[3] E. Buulolo, “Implementasi Algoritma Apriori Pada Sistem Persediaan Obat (Studi Kasus : Apotik Rumah Sakit Estomihi Medan)”, 2013.
[4] F.A Hermawati, Data Mining, Yogyakarta : ANDI. 2013.
[5] Kusrini dan E.T. Luthfi, Algoritma Data Mining, Yogyakarta : Andi. 2009
[6] Budi Santosa, Data Mining, Teknik Pemanfaatan Data Untuk Keperluan Bisnis, Yogyakarta : Graha Ilmu.2007.
[7] Herdianto, “Prediksi Kerusakan Motor Induksi Menggunakan Metose Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation”, 2013.
[8] M.K. Lesilolo,“Pengujian Viabilitas Dan Vigor Benih Beberapa Jenis Tanaman Yang Beredar Di Pasaran Kota Ambon”, Agrologia, Vol.2,pp.1- 85,2013.
[9] M.N Susanti, Statistika Deskriptif & Induktif, Yogyakarta:Graha Ilmu. 2014.
[10]   Wahana Komputer, Analisis Data Penelitian Dengan SPSS 22,Yogyakarta:ANDI.2014.