## IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK PENGATURAN LAYOUT MINIMARKET DENGAN MENERAPKAN ASSOCIATION RULE
Maharani 1 , Nelly Astuti Hasibuan 1 , Natalia Silalahi 1 , Surya Darma Nasution 1 , Mesran 1 , Suginam 1 , Dian U Sutiksno 2 , Heri Nurdiyanto 3 , Efori Buulolo 1 , Yuhandri 4
1 STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia
2 Politeknik Negeri Ambon, Indonesia
3 STMIK Dharma Wacana, Lampung, Indonesia
4 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang, Indonesia

## ABSTRAK
Istilah  data  mining  sudah  berkembang  jauh  dalam  mengadaptasi  setiap  bentuk  analisa  data,  penelitian  ini  berupaya mengembangkan strategi bisnis penyusunan layout produk yang disesuaikan dengan pola pembelian pelanggan di indomaret. Salah  satu  teknik  data  mining  yang  digunakan  untuk  merancang  strategi  penyusunan  layout  produk  yang  efektif  dengan memanfaatkan  data  transaksi  penjualan  yang  telah  tersedia  di  perusahaan  dengan  menggunakan  metode  association  rule. Teknik ini dapat menemukan pola berupa produk-produk yang sering dibeli secara bersamaan. Penelitian ini bertujan untuk menerapkan  associstion  rule  kedalam  penyusunan  layout  produk.  Dari  rule  yang  dihasilkan  harapkan  dapat  membantu perusahaan memudahkan dalam penyusunan layout produk.
Kata Kunci : Data Mining, Association Rule, Layout Produk

## I. PENDAHULUAN
PT.  Indomarco  Prismatama  atau  yang  lebih dikenal  Indomaret  adalah  salah  satu  perusahaan  yang bergerak dalam bidang retail, yang menjual kebutuhan sehari-hari  pelanggan.  Dalam  sehari  Indomaret  dapat melakukan  ratusan  transaksi  yang  akan  menghasilkan data  pembelian  yang  akan  semakin  bertambah  setiap harinya,  namun  data-data  ini  tidak  berguna  jika  tidak diolah  lagi  untuk  mendapatkan  pengetahuan  yang terdapat dalam data tersebut. Hal  inilah  yang  menjadi masalah  utama  dan  pembahasan  dalam  penelitian  ini. Jika  tidak  dilakukan  pengolahan,  data  yang  telah terkumpul  tidak  berguna.  Tumpukan  Data  yang terkumpul  dapat  menghasilkan  suatu  pola  pembelian sehingga  dari  pola  ini  bisa  diketahui  minat  beli pelanggan dan kebiasaan berbelanja. Pola yang ada bisa digunakan  untuk  mencari  hubungan  ketergantungan antar barang sehingga dapat digunakan untuk mencari barang-barang yang penempatannya harus berdekatan.
Data mining merupakan teknik yang menggabungkan  teknik  analisis  data  dan  menemukan pola-pola  yang  penting  pada  data.  Secara  sederhana, data mining atau pengembangan data dapat didefinisikan  sebagai  proses  seleksi,  eksplorasi  dan pemodelan dari sejumlah besar data untuk menemukan pola atau kecenderungan yang biasanya tidak disadari keberadaannya.  Dalam data mining ,data  disimpan secara  elektronik  dan  diproses  secara  otomatis  oleh komputer  menggunakan  teknik  dan  perhitungan tertentu . Data mining tersebut akan menjadi tolak ukur ataupun acuan untuk menggambil keputusan. Pengolahan  data  mining  dapat    dilakukan  dengan beberapa  teknik  diantaranya  Metode Rough  Set, Fuzzy,Association Rule ,Algoritma C4.5 dan lain –lain. Association  rule merupakan  salah  satu  teknik data mining untuk menemukan aturan assosiatif antara suatu  kombinasi  item.  Contoh Association  rule dari analisa  pembelian  di  suatu  minimarket  adalah  dapat diketahui berapa besar kemungkinan seorang pelanggan  membeli  susu  bersamaan  dengan  gula. Dengan  informasi tersebut manager  minimarket dapat
mengatur  penempatan  produk  atau  layout  pada minimarket tersebut, tujuannya adalah untuk memberikan  pelayanan  agar  pengunjung  merasa nyaman dan tidak merasa kesulitan untuk mendapatkan produk  yang  mereka  beli  secara  bersamaan  dan memaksimalkan penjualan.

## II. TEORITIS A. Data Mining
Didalam bukunya Kusrini dan Luthfi,
Algoritma Data mining , 2009, ada beberapa pengertian data mining menurut para ahli, yaitu :
1. Menurut  Larose data mining adalah suatu istilah yang  digunakan  untuk  menemukan  pengetahuan yan tersembunyi didalam database . Data mining merupakan proses semi otomatik yang menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan  buatan,  dan  machine  learning  untuk mengekstraksi  dan  mengidentifikasi  informasi pengetahuan  yang terkait dari  berbagai database besar.
2. Menurut Gartner Group data mining adalah suatu proses menemukan hubungan  yang berarti, pola, dan  kecendrungan  dengan  memeriksa  dalam sekumpulan  besar  data  yang  tersimpan  dalam penyimpanan dengan menggunakan teknik pengenalan  pola  seperti  teknik  statistik  dan matematika.

## B. Association Rule
Association dalam data  mining merupakan pekerjaan  untuk  menentukan  atribut  yang  akan didapatkan  bersamaan.  Tugas  dari association adalah mencari aturan yang tidak mengcover untuk mengukur hubungan antara dua atau lebih atribut. Association rule adalah  bentuk  jika  “kejadian  sebelumnya”  kemudian “konsekuensinya”  ( If  antecedent,  then  consequent ). Bersamaan  dengan  perhitungan  aturan support dan confidence . Association rule mining adalah teknik data mining untuk menemukan association rule antara suatu
kombinasi item.  Untuk perhitungan nilai support satu item dapat menggunakan rumus:
transaksi Total 100 * A mengandung transaksi Jumlah ) ( = A Support
Sedangkan nilai support dari dua item diperoleh dari rumus berikut :
Transaksi Jumlah 100 * B dan A mengandung Transaksi B) (A, Support  = Untuk  mencari  nilai confidence dapat  menggunakan rumus berikut :
A mengandung Transaksi 100 * B dan A mengandung Transaksi B) \ P(A Confidence   = =

## III. ANALISA dan PEMBAHASAN
Layout merupakan  salah  satu  aspek  penting  pada sebuah  minimarket  yang  bergerak  dibidang retail, karena dengan penyusunan tata letak barang yang baik merupakan salah satu faktor penunjang  meningkatnya pendapatan, dan meningkatnya pelanggan yang datang ke toko tersebut, untuk melakukan penyusunan layout produk memiliki beberapa ketentuan atau kriteria, yaitu produk yang sering dibeli oleh pelanggan, produk yang di beli secara bersamaan, berdasarkan kegunaan produk tersebut,  berdasarkan  hubungan  antara  produk  yang satu dengan produk yang lain.
Tabel 1. Data Transaksi Penjualan No No Struk Item 1 2501 cheetos ,sosro, gulaku, ultra milk 2 2502 aqua, indomie, telur 3 2503 beras hsc kuku balam, Pantene, Gulaku 4 2504 cheetos, aqua 5 2505 susu nutrilon, sari roti, idm. beras ramos, tropical 6 2506 pocari, chitato, bebelac, energen 7 2507 susu ultra, super bubur, kecap bango, indomie 8 2508 pulpy, chitato, aqua, telur, sarimi 9 2509 bimoli, telur, indomie 10 2510 aqua, mie sedaap, roma kelapa 11 2511 gerry cho, sariwangi, abc saus, blue band, lay’s 12 2512 unibis, pulphy 13 2513 lay's, aqua, luwak, enak klg 14 2514 gulaku, tropical, morinaga, chitato, beng-beng, telur, indomie
No No Struk Item 15 2515 taro, pulphy, cheetos, sosro, gulaku, pop mie 16 2516 chunky bar, cheetos, nu green tea, ultra susu 17 2517 indomie, telur, bimoli, sariwangi 18 2518 telur, bimoli, kapal api, sosro 19 2519 indomie, bimoli, hsc beras 20 2520 sari ayu, aqua, susu nutrilon 21 2521 lifebuoy, sunsilk, regazza, bimoli, indomie 22 2522 vaselline, sari ayu, regazza, oral b, gulaku, bimoli, indomie 23 2523 sari roti, aqua, lay's, simas, telur 24 2524 pantene, citra, blue band, bimoli, sedaap 25 2525 olay, lux, regazza, telur, indomie 26 2526 gula, sari roti, ceres, telur 27 2527 sariwangi, sari roti, gula, beras indomaret ramos 28 2528 indocafe cappucino, gulaku, susu kental manis bendera 29 2529 nu green tea, cheetos, abc sardines 30 2530 taro, aqua, gulaku, sari roti
Setelah  mendapatkan  data  transaksi  selanjutnya gabungkan  masing-masing  produk  sesuai  departemen item  tersebut,  adapun  tabel  penggabungan  produk berdasarkan tabel dibawah ini :
Tabel 2. Pembagian Per Departemen No Nama Departemen Keterangan 1 Dept 1 BreakFast Food 2 Dept 2 Milk 3 Dept 3 Beverage/minuman 4 Dept 4 Basic Food 5 Dept 5 Coocking Oil & Margarine 6 Dept 6 Instant Food 7 Dept 8 Snack and Biscuit 8 Dept 9 Coklat 9 Dept 10 Hair care 10 Dept 11 Oral Care 11 Dept 12 Kosmetik 12 Dept 13 Body Care

## Penerapan Assosiation Rule pada layout produk
Setelah  mendapatkan  data  transaksi  yang  terjadi selanjutnya  adalah  pisahkan  masing-masing  produk sesuai  departemen  item  tersebut.  Pemisahan  produk sesuai  dengan  departemen  dapat  dilihat  pada  tabel  3 dibawah ini :
Tabel 3 : Tabel Transaksi Penjualan  Per Departement
NO No Struk Departemen Barang 1 2501 Dept 1, Dept2, Dept 8, Dept 3 2 2502 Dept 3, Dept 6, Dept 4 3 2503 Dept 4, Dept 10, Dept 5 4 2504 Dept 8, Dept 3 5 2505 Dept 2, Dept 1, Dept 4, Dept 5 6 2506 Dept 3, Dept 8, Dept 1, Dept 2 7 2507 Dept 1, Dept 2, Dept 6, Dept4 8 2508 Dept 3, Dept 8, Dept 3, Dept 6, Dept 4 9 2509 Dept 5, Dept 4, Dept 6 10 2510 Dept 3, Dept 6, Dept 9 11 2511 Dept 8, Dept 4, Dept 10, Dept 1, Dept 5 12 2512 Dept 8, Dept 3 13 2513 Dept 8, Dept 3, Dept 1, Dept 2 14 2514 Dept 4, Dept 1,  Dept 2, Dept 6, Dept 8 15 2515 Dept 8, Dept 3, Dept 8, Dept 3, Dept 4, Dept 6 16 2516 Dept 9, Dept 1, Dept 2 17 2517 Dept 6, Dept 4, Dept 1 18 2518 Dept 4, Dept 5, Dept 6, Dept 1 19 2519 Dept 6, Dept 5, Dept 4 20 2520 Dept 12, Dept 3, Dept 2 21 2521 Dept  13,  Dept  10,  Dept  12, Dept 6, Dept 5 22 2522 Dept  13,  Dept  12,  Dept  12, Dept 11, Dept 1, Dept 5, Dept 6 23 2523 Dept 1, Dept 3, Dept 8, Dept 4, Dept5 24 2524 Dept 10, Dept 13, Dept 8, Dept 5, Dept 6 25 2525 Dept  12,  Dept  13,  Dept  12, Dept 4, Dept 6 26 2526 Dept 4, Dept 1, Dept 9
NO No Struk Departemen Barang 27 2527 Dept 1, Dept 4 28 2528 Dept 1, Dept 4, Dept 2 29 2529 Dept 3, Dept 8, Dept 7 30 2530 Dept 8, Dept 3, Dept 4, Dept 1
Setelah data dipisahkan sesuai departemen, dilanjutkan mencari support masing  –  masing  departemen,  untuk perhitungan nilai support masing -masing departemen menggunakan  persamaan  (3.2),  dimana  penerapannya diuraikan item  sebagai berikut:
Support (A) =   Jumlah transaksi
mengandung A * 100
Total transaksi
Dari  rumus  diatas  dapat  ditemukan  nilai support satu item, adapun nilai support satu item dari data transaksi pejualan pada tabel 4 adalah :
Tabel 4 : Nilai Support per 1 item No Item Support 1 Dept 1 53,3% 2 Dept 2 30% 3 Dept 3 43,3% 4 Dept 4 60% 5 Dept 5 33,3% 6 Dept 6 43,3% 7 Dept 7 3,3% 8 Dept 8 43,3% 9 Dept 9 10% 10 Dept 10 13,3% 11 Dept 11 3,3% 12 Dept 12 13,3% 13 Dept 13 13,3%
Setelah  didapatkan  hasil support masing  –  masing departemen maka harus dilakukan seleksi untuk setiap support  departemen  yang  memenuhi  nilai  minimum support, adapun minimum support untuk pola frekuensi tinggi pada penelitian ini adalah 20%. Berdasarkan data pada tabel 4 diatas  maka departemen  yang  memenuhi nilai  minimum  support  dapat  dilihat  pada  tabel  5 dibawah ini :
Tabel 5. Nilai Support per 1 item frekuensi tertinggi No Item Support 1 Dept 1 53,3% 2 Dept 2 30%
No Item Support 3 Dept 3 43,3% 4 Dept 4 60% 5 Dept 5 33,3% 6 Dept 6 43,3% 7 Dept 8 43,3%
Setelah  didapatkan  nilai  support  dari  masing-masing dept,  maka  dilakukan  tahap  berikutnya  yaitu pengabungan setiap dept, yang dapat dilakukan dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
Support (A,B) = Σ Transaksi mengandung A dan B * 100 Jumlah Transaksi
Tabel 6. Nilai Support 2 Item No Kombinasi Support 1 Dept 1, Dept 2 26,7% 2 Dept 1, Dept 3 16,7% 3 Dept 1, Dept 4 36,7% 4 Dept 1, Dept 5 16,7% 5 Dept 1, Dept 6 13,3% 6 Dept 1, Dept 8 23,3% 7 Dept 2, Dept 3 13,3% 8 Dept 2, Dept 4 6,7% 9 Dept 2, Dept 5 3,3% 10 Dept 2, Dept 6 6,7% 11 Dept 2, Dept 8 13,3% 12 Dept 3, Dept 4 16,7% 13 Dept 3, Dept 5 0,0% 14 Dept 3, Dept 6 10,0% 15 Dept 3, Dept 8 33,3% 16 Dept 4, Dept 5 23,3% 17 Dept 4, Dept 6 30,0% 18 Dept 4, Dept 8 20,0% 19 Dept 5, Dept 6 20,0% 20 Dept 5, Dept 8 10,0% 21 Dept 6, Dept 8 10,0%
Langkah berikutnya adalah penyeleksian departemen  –  departemen  yang  frekuensi  memenuhi syarat  minimum,  adapun  departemen  –  departemen tersebut adalah :
Tabel 7. Pemisahan Nilai Support Frekuensi Tinggi No Item Support 1 Dept 1, Dept 2 26,7% 2 Dept 1, Dept 4 36,7% 3 Dept 1, Dept 8 23,3% 4 Dept 3, Dept 8 33,3% 5 Dept 4, Dept 5 23,3% 6 Dept 4, Dept 6 30,0% 7 Dept 4, Dept 8 20,0%
8 Dept 5, Dept 6 20,0% Dikarenakan masih adanya departemen yang memenuhi  frekuensi  minimum,  maka  dilakukan kombinasi  3  item,  dan  untuk  pengkombinasian  akan terus  dilanjutkan  apabila  masih  ada  dept  yamg memenuhi  frekuensi  minimum,  adapun  langkah penyelesaian untuk kombinasi 3 item adalah sebagai :
Support (A,B,C) = Σ Transaksi mengandung A, B dan C * 100
Jumlah Transaksi Tabel 8 : Support Tiga Item No Item Support 1 Dept 1, Dept 2, Dept 3 10% 2 Dept 1, Dept 2, Dept 4 6,67% 3 Dept 1, Dept 2, Dept 5 0% 4 Dept 1, Dept 2, Dept 6 6,67% 5 Dept 1, Dept 2, Dept 8 10% 6 Dept 1, Dept 3, Dept 4 3,33% 7 Dept 1, Dept 3, Dept 5 3,33% 8 Dept 1, Dept 3, Dept 6 16,67% 9 Dept 1, Dept 3, Dept 8 16,67% 10 Dept 1, Dept 4, Dept 5 13,33% 11 Dept 1, Dept 4, Dept 6 10% 12 Dept 1, Dept 4, Dept 8 10% 13 Dept 1, Dept 5, Dept 6 6,67% 14 Dept 1, Dept 5, Dept 8 10% 15 Dept 2, Dept 3, Dept 4 0% 16 Dept 2, Dept 3, Dept 5 0% 17 Dept 2, Dept 3, Dept 6 0% 18 Dept 2, Dept 3, Dept 8 10% 19 Dept 2, Dept 4, Dept 5 3,33% 20 Dept 2, Dept 4, Dept 6 6,67% 21 Dept 2, Dept 4, Dept 8 3,33% 22 Dept 2, Dept 5, Dept 6 0% 23 Dept 2, Dept 5, Dept 8 0% 24 Dept 2, Dept 6, Dept 8 3,33% 25 Dept 3, Dept 4, Dept 5 3,33% 26 Dept 3, Dept 4, Dept 6 10% 27 Dept 3, Dept 4, Dept 8 6,67% 28 Dept 3, Dept 5, Dept 6 0% 29 Dept 3, Dept 5, Dept 8 10% 30 Dept 4, Dept 5, Dept 6 10% 31 Dept 4, Dept 5, Dept 8 3,33% 32 Dept 5, Dept 6, Dept 8 10%
Tahap  penyeleksian  berhenti  di  penggabungan tiga  item  karena  di  tahap  ini  sudah  tidak  ditemukan departemen yang memenuhi syarat minimum support . Setelah  semua  pola  frekuensi  tinggi  ditemukan, kemudian  dicari  nilai confidence untuk  menghitung
association  rule , confidence yang  memenuhi  syarat minimum  untuk association  rule A->B  dari support pola  frekuensi  tinggi  A  dan  B  dengan  menggunakan persamaan rumus confidence , nilai –  nilai confidence sudah ditemukan dapat dilihat pada tabel 9.
Confidence =  P(A\B) = Σ Transaksi mengandung A dan B *100 Σ Transaksi mengandung A Tabel 9. Nilai Confidence No Item Confidence 1 Dept 1, Dept 2 50% 2 Dept 1, Dept 4
68,75%
3 Dept 1, Dept 8
43,75%
4 Dept 3, Dept 8
76,92%
5 Dept 4, Dept 5
38,88% 6 Dept 4, Dept 6 50% 7 Dept 4, Dept 8 33,33% 8 Dept 5, Dept 6 60%
Setelah  mendapatkan  nilai support dan  nilai confidence, rule yang dapat ditemukan dapat dilihat di table 10.
Tabel 10 : Nilai Rule No Item Support Confide nce 1 Dept 1 -> Dept 2 26,7% 50% 2 Dept 1 -> Dept 4 36,7% 68,75% 3 Dept 1 -> Dept 8 23,3% 43,75% 4 Dept 3 -> Dept 8 33,3% 76,92% 5 Dept 4 -> Dept 5 23,3% 38,88% 6 Dept 4 -> Dept 6 30,0% 50% 7 Dept 4 -> Dept 8 20,0% 33,33% 8 Dept 5 -> Dept 6 20,0% 60%

## Pembahasan  Rule  Kombinasi  Produk  Untuk Penyusunan Layout
Berdasarkan hasil perhitungan confidence yang telah  diuraikan  pada  sub  bab  sebelumnya  maka  dari keterangan tersebut  diperoleh nilai confidence dimana seluruh  nilai confidence telah  memenuhi  nilai minimum,  dari  keterangan  tersebut  maka  dapat disimpulkan rule kombinasi produk untuk penyusunan layout adalah sebagai berikut:
Rule 1 : jika support pelanggan membeli produk di dept 1  =  26,7%  maka  confidence  pelanggan membeli produk di dept 2 =  50%
Rule 2 : jika support pelanggan membeli produk di dept 1  =  36,7%  maka  confidence  pelanggan membeli produk di dept 4 =  68,75%
Rule 3 : jika support pelanggan membeli produk di dept 1  =  23,3%  maka  confidence  pelanggan membeli produk di dept 8 =  43,75%
Rule 4 : jika support pelanggan membeli produk di dept
3  =  33,3%  maka  confidence  pelanggan membeli produk di dept 8 =  76,92%
Rule 5 : jika support pelanggan membeli produk di dept 4  =  23,3%  maka  confidence  pelanggan membeli produk di dept 5 =  38,88%
Rule 6 : jika support pelanggan membeli produk di dept
4 = 30% maka confidence pelanggan membeli produk di dept 6 =  50%
Rule 7 : jika support pelanggan membeli produk di dept 4 = 20% maka confidence pelanggan membeli produk di dept 8 =  33,33%
Rule 8 : jika support pelanggan membeli produk di dept 5 = 20% maka confidence pelanggan membeli produk di dept 6 =  60%
Dari  hasil rule diatas  maka  bisa  dilihat  kecendrungan pembelian  pelanggan,  maka  kita  bisa  mengetahui bahwa produk didept 3 dan dept  8 merupakan produk yang sering dibeli pelanggan secara  bersamaan dalam transaksi  penjualan .  rule yang  didapatkan  dari  hasil analisis  tadi  bisa  digunakan  untuk  beberapa  tujuan, misalnya untuk memperbaiki layout idm. Halat. Yang biasanya  pengaturan layout disana  hanya  dilihat  dari kapasitas ruangan saja.
Berdasarkan  analisis  kecendrungan  pembelian, saling  keterkaitannya  produk   yang  ada  di  dept  3  dan dept  8  bisa  menghasilkan layout yang  baru  dengan meletakkan departemen tersebut saling berdekatan,

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian dan pembahasan yang dilakukan,  maka  dapat  disimpulkan  beberapa  hal sebagai berikut :
1. Kombinasi barang  untuk menyusun layout minimarket dapat ditemukan dengan mengolah data transaksi penjualan.
2. Association rule dapat diterapkan untuk penyusunan layout produk, dimana association rule dapat  menemukan  aturan  kombinasi  kemunculan barang dalam satu waktu transaksi yang digunakan untuk penyusunan layout .
3. Aturan  kombinasi  produk  berhasil  ditemukan dengan  menggunakan assosiation  rules dan  telah diuji menggunakan tools tanagra.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. Kusrini,  Emha  TaufiqLuthfi,  “Algoritma  Data  mining”, ANDI, Yogyakarta, 2010
[2]. Sri  Kusuma  Dewi.  2006.  Fuzzy  Multi  –  Attribute  Decision Making (Fuzzy MADM). Yogyakarta. Penerbit Graha Ilmu.
[3]. Nugroho, Adi “Rekayasa Perangkat Lunak berorientasi Objek dengan Metode USDP”, ANDI, Yogyakarta, 2010.
[4]. Tampubolon,  Kennedy  “  Jurnal  Implementasi  Data  Mining Algoritma  Apriori  Pada  Sistem  Persediaan  Alat  –  Alat Kesehatan”.
[5]. Kuswardani, Dwina “ Jurnal Metode Association Rule Untuk Analisis Citra CT Organ Pasien Kanker Ovarium”.
[6]. Radhitya  “  Jurnal  Personifikasi  Web  E  –  Commerce Menggunakan Basket Algoritma Dari Data Mining”.
[7]. Http://sartika1603.wordpress.com/2011/11/02/tanagra/, tanggal akses 20 April 2011
[8]. W.  Fitriani  and  A.  P.  U.  Siahaan,  “Comparison  Between
WEKA and Salford System in Data Mining Software,” Int. J. Mob. Comput. Appl. , vol. 3, no. 4, pp. 1–4, 2016.
[9]. E.  Buulolo,  “ALGORITMA  APRIORI  PADA  DATA PENJUALAN  DI  SUPERMARKET,”  in Seminar  Nasional
Inovasi  dan  Teknologi  Informasi  2015  (SNITI) ,  2015,  no. September 2015, pp. 4–7. [10]. H.  Widayu,  S.  D.  Nasution,  N.  Silalahi,  and  M.  Mesran, “DATA  MINING  UNTUK  MEMPREDIKSI  JENIS TRANSAKSI  NASABAH  PADA  KOPERASI  SIMPAN
PINJAM  DENGAN  ALGORITMA  C4.5,” MEDIA  Inform. BUDIDARMA , vol. 1, no. 2, Jun. 2017. [11]. L. Marlina, M. Muslim, and A. P. U. Siahaan, “Data Mining Classification  Comparison  (  Naïve  Bayes  and  C4  .  5 Algorithms ),” Int. J. Eng. Trends Technol. , vol. 38, no. 7, pp. 380–383, 2016. [12]. E.  Buulolo,  N.  Silalahi,  Fadlina,  and  R.  Rahim,  “C4.5 Algorithm  To  Predict  the  Impact  of  the  Earthquake,” Int.  J. Eng. Res. Technol. , vol. 6, no. 2, pp. 10–15, 2017. [13]. E.  Buulolo,  “Implementasi  Algoritma  Apriori  Pada  Sistem
Persediaan Obat ( Studi Kasus : Apotik Rumah Sakit Estomihi
Medan ),” Pelita  Inform.  Budi  Dharma ,  vol.  4,  no.  Agustus 2013, pp. 71–83, 2013.