## IMPLEMENTASI DATA MINING PENGELOMPOKAN TINGKAT KEPUASAN PELANGGAN PADA PT. BISA GROUP MENGGUNAKAN FUZZY C- MEANS
Maria Yostin Br Tarigan 1) , Mita Aprila Silpa Br.Simanjuntak 2) , Musa Andrew Loyd Sitanggang 3) , Etriska Prananta S. 4) ,  Delima Sitanggang 5*) .
1 Fakultas Sains Dan Teknologi, Universitas Prima Indonesia email: mariaatarigan99@gmail.com , mita.aprila20@gmail.com , musasitanggang0@gmail.com , etriskaprananta@gmail.com , *delimasitanggang@unprimdn.ac.id

## Abstract
PT. Bisa Group is a company engaged in the Food & Beverage sector. The company records a large number of sales transactions every day, which results in a rapid accumulation of customer data in the database. When the amount of customer data is still small, manual analysis and interpretation methods with human skills are still possible. However, with rapid growth, it is important to monitor customer satisfaction levels to prioritize restaurants that have low satisfaction levels for immediate improvement. The purpose of this monitoring  is  to  increase  the  number  of  customer  transactions  and  reduce  the  possibility  of  customers switching to other restaurants. By using the Fuzzy C-Means method, customer data can be grouped and focused on customer satisfaction.  The results showed that consumer perceptions of service quality were 84% very satisfied, 16% of consumer assessments of service were not satisfied. In clustering analysis using the Fuzzy C-means method, it is concluded that the majority of respondents in the dataset show a very high level of satisfaction with Restaurant services. The benefit of this research is to provide recommendations in improving service quality and become a reference for the company.
Keywords : Service quality, Customer satisfaction, Fuzzy C-Means, Data mining.

## 1. PENDAHULUAN
Dalam era bisnis yang semakin berkembang, PT. Bisa Group sebagai perusahaan yang  bergerak  di  bidang  Food  &  Beverage menemui  tantangan  dalam  mengelola  dan memahami  data  pelanggan  yang  terus  bertambah pesat.  Seiring  dengan  meningkatnya  transaksi penjualan  harian,  data  pelanggan  pun  menjadi semakin kompleks dan melimpah dalam basis data perusahaan.  Pada  awalnya,  ketika  jumlah  data pelanggan  masih  tergolong  sedikit,  metode analisis dan interpretasi manual dapat diandalkan dengan dukungan kemampuan manusia [1].
Didirikan  pada  tahun  2012,  PT.  Bisa Group  telah  membangun  identitas  dengan  empat brand  ternama,  yaitu  Sushi  Tei,  Pepper  Lunch, Paradise  Dynasty,  dan  Song  Fa,  yang  tersebar  di kota Medan dengan total 8 outlet. Seiring dengan kesuksesannya, perusahaan tidak menutup kemungkinan  akan  memperkenalkan  beberapa brand  ternama  lainnya  dalam  waktu  dekat. Kehadiran  PT.  Bisa  Group  tidak  hanya  berfokus
pada  pelayanan  dan  kualitas  makanan  terbaik, tetapi  juga  bertujuan  untuk  memanjakan  pecinta kuliner di kota Medan dengan ragam kuliner dan layanan berkelas dunia.
Pada era digital ini, penggunaan teknologi berbasis komputer telah menjadi suatu keharusan dalam  mendukung  efisiensi  dan  efektivitas pengelolaan  data  di  berbagai  sektor  industri  [2]– [9].  PT.  Bisa  Group,  sebagai  perusahaan  yang beroperasi  di  tengah  dinamika  bisnis  yang  cepat, menyadari  pentingnya  pemanfaatan  teknologi tersebut  untuk  mengoptimalkan  pengolahan  data, terutama dalam mengelompokkan tingkat kepuasan pelanggan. Transformasi digital melalui teknologi  komputer  tidak  hanya  menjadi  sebuah kebutuhan,  tetapi  juga  suatu  keharusan  untuk memahami dan meningkatkan pengalaman pelanggan [10]–[16].
Penggunaan  teknologi  komputer  di  PT. Bisa  Group  tidak  hanya  mencakup  pengumpulan dan  penyimpanan  data  pelanggan,  tetapi  juga melibatkan  analisis  yang  mendalam  untuk
memahami  pola-pola  perilaku  pelanggan.  Dalam konteks  ini,  implementasi  teknik  data  mining muncul  sebagai  solusi  yang  strategis  untuk mengoptimalkan  pemanfaatan  data  pelanggan tersebut. Data mining memungkinkan perusahaan untuk mengeksplorasi dan mengekstraksi informasi  berharga  dari  volume  data  yang  besar, membantu  identifikasi  tren,  pola,  dan  hubungan yang  dapat  memberikan  wawasan  penting  terkait tingkat kepuasan pelanggan [17]–[20].
Melalui pendekatan data mining, PT. Bisa Group dapat memanfaatkan algoritma pengelompokan  tingkat  kepuasan  pelanggan, terutama  dengan  menggunakan  metode Fuzzy C- Means . Penggunaan algoritma ini memungkinkan perusahaan untuk mengelompokkan pelanggan ke dalam  kategori  kepuasan  yang  lebih  difungsikan dan  relevan.  Hal  ini  tidak  hanya  memberikan pemahaman  yang  lebih  mendalam  terhadap preferensi  pelanggan,  tetapi  juga  membantu perusahaan dalam mengidentifikasi area potensial untuk  peningkatan  layanan  dan  pengalaman pelanggan.
Penerapan  algoritma Fuzzy C- Means menjadi  fokus  utama  dalam  penelitian  ini. Algoritma  ini  dipilih  karena  mampu  melakukan analisis pengelompokkan data dengan mempertimbangkan  tingkat  ketidakpastian  atau keabuan  dalam  data  [21].  Dengan  bantuan Fuzzy C- Means ,  perusahaan  dapat  menganalisis  respon pelanggan dan menemukan pola karakteristik serta perilaku konsumen. Selain itu, untuk mengurutkan kota  berdasarkan  tingkat  kepuasan  pelanggan, diperlukan  metode  model fuzzy Tahani  yang memberikan hasil yang lebih akurat dan tepat.
Melalui  penelitian  ini,  diharapkan  akan diperoleh  informasi  yang  berguna  bagi  PT.  Bisa Group  untuk  memahami  dan  meningkatkan tingkat  kepuasan  pelanggan,  serta  memberikan kontribusi  baru  dalam  bidang  pengelompokkan tingkat  kepuasan  pelanggan  menggunakan Fuzzy C- Means .  Hasil  dari  penelitian  ini  diharapkan dapat memberikan wawasan yang mendalam bagi perusahaan guna mengoptimalkan keuntungan dan transaksi penjualan mereka secara maksimal.

## 2. METODE PENELITIAN
Adapun  metode  penelitian  yang  relevan dengan penelitian ini meliputi:

## 2.1 Data Mining
Tujuan utama dari data mining adalah untuk mengidentifikasi  pola-pola  atau  hubungan  yang tersembunyi  dalam  data  dan  mengubahnya menjadi  informasi  yang  bermanfaat.  Proses  data mining  melibatkan  beberapa  tahapan,  seperti pemrosesan  data,  transformasi  data,  pemilihan atribut,  pemodelan  data,  evaluasi  model,  dan interpretasi hasil. Teknik data mining yang umum digunakan meliputi clustering, klasifikasi, asosiasi, dan regresi.

## 2.2 Metode Pengumpulan Data
Metode  yang  digunakan  adalah  sistem keluhan  saran, mystery  shopper ,  dan  survei kepuasan  pelanggan.  Dalam  penelitian  ini,  studi kasus  untuk  menggambarkan  penerapan  metode- metode  tersebut  dalam  meningkatkan  kualitas produk  dan  layanan.  Metode  sistem  keluhan  dan saran  digunakan  untuk  mengumpulkan  masukan terstruktur  dari  pelanggan,  sedangkan  metode mystery  shopper digunakan  untuk  mengukur kualitas layanan secara rahasia. Selain itu, survei kepuasan pelanggan digunakan untuk mendapatkan  data  dari  pelanggan  mengenai tingkat  kepuasan  mereka  terhadap  produk  dan layanan perusahaan. Hasil dari penelitian ini dapat memberikan  wawasan  dan  rekomendasi  kepada perusahaan dalam meningkatkan kepuasan pelanggan.
2.3 Metode Fuzzy C- means
Penelitian ini membahas penerapan Metode Fuzzy C- Means (FCM)  dalam  analisis  clustering dan  normalisasi  data  dalam  konteks  data  mining. FCM  digunakan  sebagai  teknik  pengelompokan data  untuk  data  yang  tidak  memiliki  label  atau klasifikasi sebelumnya. Tujuan utama FCM adalah untuk meminimalkan jarak antara titik data dengan pusat  kelompok  dan  memaksimalkan  tingkat keanggotaan  setiap  titik  data  dalam  kelompok yang sesuai. Dalam penelitian ini, parameter FCM yang  dijelaskan  meliputi  jumlah  kelompok  yang diinginkan,  tingkat  ke fuzzy an  (fuzziness)  yang
menggambarkan  tingkat  ketidakpastian  dalam pengelompokan, serta kriteria penghentian algoritma  seperti  batas  iterasi  atau  perubahan signifikan  dalam  kelompok.  Dengan  rumus Clustering Dengan Fuzzy C- Means (FCM)
𝐶 𝑖𝑗 = ∑ 𝑖=1 𝑛 (𝑢 𝑖𝑘 ) 𝑤 .𝑥 𝑖𝑗 ∑ 𝑖=1 𝑛 (𝑢 𝑖𝑘 ) 𝑤 (1)
Keterangan : C ij = pusat cluster ke-k untuk atribut ke-j u ik = derajat keanggotaan untuk data ke-i pada cluster ke-k x ij = data ke-i, atribut ke-j a Lakukan  perhitungan  untuk  menentukan  nilai keanggotaan  data  pada  kluster  dengan menggunakan rumus berikut:
𝑢 𝑖𝑘 = 𝐷(𝑥 𝑖 ,𝑐 𝑘 ) −2 𝑤−1 ∑ 𝑘=1 𝑐 𝐷(𝑥 𝑖 ,𝑐 𝑘 ) −2 𝑤−1 (2)
b Hitung  fungsi  objektif  Hitung  fungsi  objektif pada  iterasi  ke-t  menggunakan  persamaan berikut : c
𝑃 𝑡 =   ∑ 𝑖=1 𝑁 ∑ 𝑘=1 𝑘 (𝑢 𝑖𝑘 ) 𝑤 𝐷(𝑥 𝑖 , 𝑐 𝑘 ) 2 (3)
Keterangan : P t = fungsi objektif pada iterasi ke-t u ik = derajat keanggotaan data ke-i pada cluster ke-k D(x i ,c k )  =  jarak  data  ke-i  dengan  pusat cluster ke-k
d Cek  kondisi  berhenti  Iterasi  akan  berhenti perubahan  nilai  fungsi  objektif  kurangdari ambang batas yang telah ditetapkan atau iterasi telah melebihi maksimal iterasi.
(|𝑃𝑡 − 𝑃𝑡 − 1| <  𝜀)𝑎𝑡𝑎𝑢 (𝑡 > 𝑚𝑎𝑥𝑙𝑡𝑒𝑟) (4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Import library
Peneliti mengimpor library yang diperlukan dalam  program  Python.  Library-library  ini menyediakan  fungsi  dan  alat  yang  diperlukan untuk  memproses  data  dan  membuat  visualisasi grafik.  Beberapa  library  yang  mungkin  diimpor termasuk NumPy, Pandas, dan Matplotlib.
Gambar 1. Import library

## 3.2 Preprocessing Data
Tahap  Preprocessing  Data  melibatkan  langkah- langkah  untuk  membersihkan,  memfilter,  dan mengubah  format  data  agar  dapat  digunakan dalam analisis. Menggunakan bahasa pemograman Python melalui google colaboratory, hal  ini  dapat  mencakup  penghapusan  data  yang hilang,  penanganan outlier,  normalisasi  data,  dan pengkodean variabel kategorikal .
Gambar 2. Dataset Yang Digunakan
Dataset  yang  akan  digunakan  1500  data dengan  5  variabel  yang  digunakan  yaitu  month, ambience, service, food, dan value for money.

## 3.3 Normalisasi data
Gambar.3 Tipe data pada setiap variable
Pada  gambar  4  ,  tipe  data  'month  sampai dengan  value  for  money'  adalah  objek  (string), dengan  mengetahui  tipe  data  dari  setiap  variabel
dalam  DataFrame,  peneliti  dapat  melakukan manipulasi  atau  transformasi  data  yang  sesuai, seperti  mengonversi  tipe  data,  melakukan perhitungan  statistik,  atau  menerapkan  operasi yang tepat pada atribut tersebut.

## 3.4 Data Visualization
Gambar 3. Visualisasi Data variable Ambience
Menampilkan  salah  satu  visualisasi  data dari  4  kategori  variable  yang  digunakan  berupa data ambience, informasi yang terkandung dalam data  bentuk  grafis,  diagram,  atau  visualisasi. Menghitung  jumlah  nilai  E,  G,  dan  A  dalam varibel  "AMBIENCE"  untuk  setiap  bulan menggunakan  metode  value_counts().  Hasilnya diubah menjadi bentuk table.
Gambar 4. Grafik Visualisasi Data Service
Gambar 5. Grafik Visualisasi Data Ambience
Gambar 6. Grafik Visualisasi Data Food
Gambar 7. Visualisasi Data Value For Money
Berikut hasil visualisasi data dalam 1 Tahun belakang  yang  telah  diolah  dan  menampilkan jumlah penilaian pada tiap -tiap variable yang telah ditentukan.
Gambar 8. Menghitung Jumlah Data Pada Kategori Ambience
Gambar 9. Data Penilaian Pada Kategori
Ambience
Gambar 10. Penilaian Pada Kategori Service
Gambar 11. Data Penilaian Pada Kategori Food
Gambar 12. Data Penilaian Pada Kategori Value For Money
Hasil  data  di  atas  menampilkan  jumlah penilaian  customer  terhadap  pelayanan  yang diberikan  oleh  restoran  yang  dimana  hasil  grafik pada  kategori  food  mendapat  penilian  jumlah
excellent sekitar 1085 data pelanggan dan kategori good  mendapatkan  sekitar  380  data  pelanggan, sementara itu sekitar 35 data tergolong tidak puas atau average, sedangkan hasil pada grafik kategori value  for  money  menampilkan  penilaian  jumlah excellent  sekitar  866  data,  good  sekitar  568  data dan penilaian average sekitar 66 data pelanggan.
3.5 Implementasi Fuzzy C- Means
Gambar 13 . Mengubah Nilai Dalam Variabel Menjadi Nilai Numerik Mengubah  nilai  kategori  dalam  "AMBIENCE", "SERVICE", "FOOD", dan
"VALUE_FOR_MONEY"  menjadi  skala  nilai numerik.  Kategori  "E"  akan  menjadi  3,  kategori "G"  akan  menjadi  2,  dan  kategori  "A"  akan menjadi 1.
Gambar 14. Tampilan Data Yang Sudah Diubah Menjadi Numerik

## 3.6 Scaling Data

## Gambar 15. Melakukan Scaling Data
Data  di-scaling  ke  dalam  rentang  antara  0 dan  1,  di  mana  nilai  terkecil  akan  menjadi  0 dan nilai terbesar akan menjadi 1. Data yang telah di- scaling  ini  dapat  digunakan  dalam  analisis  atau pemodelan  yang  memerlukan  data  dengan  skala yang seragam atau setara.

## Gambar 16. Proses clustering Dengan Algoritma
Fuzzy C- means
Langkah inisialisasi pusat cluster digunakan untuk  menentukan  posisi  awal  dari  pusat-pusat kelompok.  terdapat  3  kelompok  dan  setiap kelompok memiliki 4 atribut. Dalam kode gambar 16,  np.argmax  (u,  axis=0)  digunakan  untuk mencari  indeks  dengan  nilai  maksimum  dalam setiap  atribut  matriks  keanggotaan  u.  Hal  ini menghasilkan  array  cluster_membership  yang menyimpan informasi kluster yang telah ditentukan untuk setiap data. Selanjutnya, variabel "CLUSTER"  ditambahkan  ke  DataFrame  df menggunakan sintaks df[‘CLUSTER’] = cluster_membership.
Dengan demikian, setiap data dalam DataFrame akan memiliki nilai kluster yang telah ditentukan.
Gambar 17. Hasil Data Setelah Diolah
Pada gambar 18 terdapat kode digunakan untuk  menghitung  jumlah  data  dalam  setiap kluster dari variabel "CLUSTER" dalam DataFrame df yakni: df['CLUSTER'].value_counts().sort_index(). Kemudian, dengan menggunakan reindex(desired_order),  urutan  kluster  dapat ditentukan sesuai dengan desired_order yang telah ditentukan  sebelumnya.  Grafik  bar  dibuat menggunakan plt.bar(labels, cluster_counts, color=colors).  Bar-chart  tersebut  menampilkan
jumlah  data  dalam  setiap  kluster  dengan  label sesuai  dengan  kluster  yang  diwakili  oleh  label kluster  yang  telah  ditentukan  sebelumnya. Keterangan jumlah data ditambahkan pada setiap bar  menggunakan  plt.text(i,  count,  str(count), ha='center', va='bottom'), di mana i adalah indeks kluster dan count adalah jumlah data dalam kluster tersebut.
Gambar 18.  Membuat Kluster
Gambar 19. Grafik Distribusi Kluster
Terdapat  tiga  kluster  utama,  Kluster pertama  dengan  label  "Sangat  Puas"  memiliki
jumlah  data  sebanyak  825,  kluster  kedua  dengan label "Puas" memiliki jumlah data sebanyak 414, dan  kluster  ketiga  dengan  label  "Tidak  Puas" memiliki  jumlah  data  sebanyak  261.  Hasil  ini menunjukkan  bahwa  mayoritas  responden  dalam dataset cenderung memberikan penilaian "Sangat Puas"  terhadap  aspek  yang  diamati,  diikuti  oleh kategori  "Puas",  dan  jumlah  responden  yang menyatakan  "Tidak  Puas"  relatif  lebih  sedikit. Oleh  karena  itu,  dapat  disimpulkan  bahwa berdasarkan  analisis  clustering  menggunakan metode Fuzzy C- means ,  mayoritas  responden dalam  dataset  cenderung  merasa  sangat  puas terhadap pelayanan Restoran.
Gambar 20. Hasil Clustering
Pada gambar 20 diperoleh hasil sebesar 83% pelanggan  tergolong  dalam  kategori  puas,  dan 17%  pelanggan  tergolong  dalam  kategori  tidak puas.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian, dengan menggunakan  metode Fuzzy C- Means dengan hasil clustering metode Fuzzy C- means , didapatkan  bahwa  sekitar  84%  pelanggan tergolong dalam kategori yang puas, sekitar 16% pelanggan  tergolong  dalam  kategori  yang  tidak puas.  Oleh  karena  itu,  dapat  disimpulkan  bahwa berdasarkan  analisis  clustering  menggunakan metode Fuzzy C- means ,  mayoritas  responden dalam  dataset  cenderung  merasa  sangat  puas terhadap pelayanan restoran.

## 5. REFERENSI
[1] C. Ramadhana, Y. D. L. W, and K. D. K.
W, “Data Mining dengan Algoritma Fuzzy C- Means Clustering Dalam Kasus Penjualan  di  PT  Sepatu  Bata,” Semant. 2013 , vol. 2013, no. November, pp. 54–60,
2013.
[2] V. Sihombing and G. J. Yanris, “PENERAPAN  APLIKASI  DALAM MENGOLAH  ASET  DESA  (STUDI
KASUS:
KEPENGHULUAN SRI KAYANGAN),” J. Mantik Penusa , vol. 4,
no. 1, pp. 12–15, 2020.
[3] J. Simatupang and S. Sianturi, “PERANCANGAN SISTEM
INFORMASI PEMESANAN TIKET BUS PADA  PO.  HANDOYO  BERBASIS ONLINE,” J. Intra Tech , vol. 3, no. 2, pp. 11–25, 2019.
[4] W. Purba, S. Tamba, and J. Saragih, “The effect  of  mining  data  k- means clustering toward  students  profile  model  drop  out potential,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1007, no. 1, p. 12049, 2018, [Online]. Available: http://stacks.iop.org/1742- 6596/1007/i=1/a=012049 [5] Sahat  Sonang,  “Implementasi  K- Means
Dalam  Evaluasi  Kinerja  Dosen  Politeknik Bisnis Indonesia,” J. Tekinkom , vol. 1, no. 1, pp. 32–40, 2018, doi: 10.1017/CBO9781107415324.004.
[6] V. M. M. Siregar, M. R. Tampubolon, E. P.
S.  Parapat,  E.  I.  Malau,  and  D.  S. Hutagalung, “Decision support system for selection technique using MOORA method,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 1088, no. 1, p. 012022, Feb. 2021, doi: 10.1088/1757-899X/1088/1/012022.
[7] V.  M.  M.  Siregar  and  N.  F.  Siagian, “Sistem  Informasi  Front  Office  Untuk Peningkatan  Pelayanan  Pelanggan  Dalam Reservasi  Kamar  Hotel,” J.  Tek.  Inf.  dan Komput. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  77–82,  2021, doi: 10.37600/tekinkom.v4i1.279.
[8] Fricles  Ariwisanto  Sianturi,  “Analisa metode teorema bayes dalam mendiagnosa keguguran  pada  ibu  hamil  berdasarkan jenis makanan,” Tek. Inf. dan Komput. , vol. 2, no. 1, pp. 87–92, 2019.
[9] J.  Simatupang  and  E.  S.  Hendarti, “Implementasi Sistem Informasi Job Portal Pada  BPJS  Ketenagakerjaan  Berbasis Web,” J. Intra Tech , vol. 5, no. 2, pp. 48–
59, 2021.
[10] E. Damanik and I. M. Siregar, “PENGEMBANGAN SISTEM CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT BERBASIS WEB PADA  PT.  TERUS  MEGA  TARA
JAKARTA,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol. 4,  no.  1,  pp.  60–69,  2021,  doi: 10.37600/tekinkom.v4i1.278.
[11] V.  M.  M.  Siregar,  “Perancangan  Website Sebagai  Media  Promosi  Dan  Penjualan Produk,” TAM (Technology Accept.
Model. , vol. 9, no. 1, pp. 15–21, 2018.
[12] V.  M.  M.  Siregar,  E.  Damanik,  M.  R. Tampubolon, E. I. Malau, E. P. S. Parapat, and  D.  S.  Hutagalung,  “Sistem  Informasi Administrasi  Pinjaman  (Kredit)  Pada Credo  Union  Modifikasi  (CUM)  Berbasis Web,” J.  Tekinkom ,  vol.  3,  no. 2,  pp.  62– 69, 2020, doi: 10.37600/tekinkom.v3i2.193. [13] H.  A.  Simbolon  and  V.  M.  M.  Siregar,
“Perancangan  Sistem  Informasi  Berbasis
E-Commerce Untuk Peningkatan Penjualan  Produk  Jersey  Olah  Raga,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol. 1, no. 2, pp. 49– 54, 2018.
[14] F.  Sinuraya et  al. ,  “WEB-BASED  FOOD ORDERING  INFORMATION  SYSTEM STUDI,” pp. 7–11, 2021.
[15] F.  A.  Sianturi,  “Penerapan  Algoritma Apriori Untuk Penentuan Tingkat
Pesanan,” Mantik Penusa , vol. 2, no. 1, pp.
50–57, 2018.
[16] J. Simatupang and S. Sianturi, “Perancangan Sistem Informasi Pemesanan  Tiket  Bus  Pada  PO.  Handoyo
Berbasis Online,” J. Intra-Tech , vol. 3, no.
2, pp. 11–25, 2019.
[17] J.  Eska,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk
Prediksi Penjualan Wallpaper Menggunakan Algoritma C4.5,” JURTEKSI  (Jurnal  Teknol.  dan  Sist.
Informasi) , vol. 2, no. 2, 2018.
[18] J. P. Gultom and A. Rikki, “Implementasi Data  Mining  menggunakan  Algoritma  C-
45  pada  Data  Masyarakat  Kecamatan Garoga  untuk  Menentukan  Pola  Penerima Beras Raskin,” Kumpul. Artik. Karya Ilm. Fak. Ilmu Komput. , vol. 02, no. 01, 2020.
[19] D.  S.  O.  Panggabean,  E.  Buulolo,  and  N. Silalahi,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk Memprediksi  Pemesanan  Bibit  Pohon Dengan  Regresi  Linear  Berganda,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 7, no. 1, p. 56, Feb. 2020, doi:
10.30865/jurikom.v7i1.1947.
[20] A.  H.  Mirza,  “MODEL  DATA  MINING UNTUK  MENDUKUNG  STRATEGI PROMOSI  PERGURUAN  TINGGI  ( Studi  kasus  Universitas  Bina  Darma Palembang ),” no. September, 2018.
[21] P.  S.  Saputra,  “Perbandingan  Algoritma Fuzzy C- Means dan  Algoritma  Naive Bayes dalam Menentukan Keluarga Penerima  Manfaat  (KPM)  Berdasarkan Status  Sosial  Ekonomi  (SSE)  Terendah,” JST (Jurnal Sains dan Teknol. , vol. 10, no. 1, 2021, doi: 10.23887/jst- undiksha.v10i1.23340.