Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 513-520 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Penerapan Metode Rough Set Dalam Memprediksi Penjualan Pada PT. Jaya Framex Bengkulu
Fitri Amelia Sari Lubis 1* , Siti Sahara Lubis 2 , Riris Agustin 3 , Deti Karmanita 4 , Sarjon Defit 5 1,2,3,4,5 Universitas  Putra Indonesia “YPTK” Padang, Indonesia Email: sarilubis2001@gmail.com, sarjon@upiyptk.ac.id

## Abstract
So  far,  in  predicting  sales  at  PT.  Jaya  Framex  Bengkulu,  only  relies  on  manual  calculations. There are no calculations that use a system to help predict sales at PT. Jaya Framex Bengkulu in the future. As more and more entrepreneurs emerge, it requires entrepreneurs to plan sales strategies. So that what is produced does not decrease further, and is not less competitive with other entrepreneurs, to avoid this, it is necessary to have sales predictions to predict sales so that you can plan future sales strategies. Based on the research conducted, the author can draw the conclusion that predicting the number of food products using Data Mining is very helpful in processing data that has been classified such as product supply, product type and capabilities so that it produces rules that support a decision which can later be used as support for sales prediction decisions. to be more optimal. From 13 sample data  of  the  Data  Mining sales  process  using the  rough  set  method,  5  Reducts were  produced  which were extracted into knowledge of 11 Generate Rules, thereby producing a decision that was conveyed from the resulting rules. The results of this research can be used by developers to predict future sales. It is hoped that adding new variables can produce more varied decisions and more useful knowledge as decision support.
Keywords : Rough Set, Sales, Bengkulu , PT. Jaya Framex

## Abstrak
Selama  ini  dalam  memprediksi  Penjualan  Pada  PT.  Jaya  Framex  Bengkulu,  hanya mengandalkan perhitungan manual saja. Belum ada Penghitungan yang menggunakan suatu system untuk  membantu  memprediksi  Penjualan  Pada  PT.  Jaya  Framex  Bengkulu  kedepannya.  Semakin banyaknya pengusaha yang bermunculan, mengharuskan pengusaha untuk memencanakan strategi penjualan.  Agar  yang diproduksi  tidak  semakin  menurun,  dan  tidak  kalah  saing dengan  pengusaha lainya,  untuk  menghindari  hal  tersebut  perlu  adanya  prediksi  penjualan  untuk  memprediksi Penjualan  Agar  dapat  merencanakan  strategi  penjualan  kedepanya.  Berdasarkan  penelitian  yang dilakukan,  maka  penulis  dapat  menarik  kesimpulan  bahwa  memprediksi  jumlah  produk  bahan makanan dengan Data Mining sangat membantu dalam  pengolahan  data yang sudah dikriteriakan seperti  suplai  produk,  Type  produk  dan  Kemampuan  sehingga  dan  yang  menghasilkan  rules pendukung sebuah keputusan nantinya pada dijadikan pendukung keputusan prediksi penjualan agar lebih optimal. Dari 13 data sampel penjualan proses Data Mining dengan metode rough set dihasilkan 5  Reduct  yang  diekstrak  menjadi  pengetahuan  11  Generate  Rules  sehingga  menghasilkan  sebuah keputusan  yang  diwakili  dari  rules-rule  yang  dihasilkan.  Hasil  penelitian  ini  dapat  digunakan pengembang  untuk  memprediksi  penjualan  berikutnya.  Diharapkan  dengan  menanambahkan variabel baru pada dapat menghasilkan sebuah keputusan lebih variatif dan pengetahuan yang lebih bayak lagi sebagai pendukung keputusan.
Kata kunci : Rough Set, Penjualan, Bengkulu , PT. Jaya Framex

## 1. PENDAHULUAN
Selama  ini  dalam  memprediksi  Penjualan  Pada  PT.  Jaya  Framex  Bengkulu, hanya  mengandalkan  perhitungan  manual  saja.  Belum  ada  Penghitungan  yang menggunakan  suatu  system  untuk  membantu  memprediksi  Penjualan  Pada  PT. Jaya  Framex  Bengkulukedepanya.  Semakin  banyaknya  pengusaha  yang
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 513-520 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
bermunculan, mengharuskan pengusaha untuk memencanakan strategi penjualan. Agar  yang  diproduksi  tidak  semakin  menurun,  dan  tidak  kalah  saing  dengan pengusaha lainya, untuk menghindari hal tersebut perlu adanya prediksi penjualan untuk  memprediksi  Penjualan  Agar  dapat  merencanakan  strategi  penjualan kedepanya.
Data  mining  berguna  untuk  memudahkan  dan  memberikan  solusi  kepada para pemilik perusahaan untuk mengambil sebuah keputusan yang bergunauntuk meningkatkan  bisnis  Perusahaan.  [1]. Data  mining  adalah  proses  yang menggunakan  teknik  statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan  dan  mechine learning  untuk  mengekstraksi  dan  mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat dan  pengetahuan  yang  terkait  dari  berbagai  database  besar.  Data  mining merupakan  metode  untuk  mengekstraksi  dan  mengidentifikasi  informasi pengetahuan potensial dari suatu informasi tersembunyi yang tersimpan di dalam database  besar.  Tujuan  utama  data  mining  adalah  untuk  menemukan,  menggali dan atau menambang suatu informasi dan pengetahuan dari data yang dimiliki. [2].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada bab ini akan di uraikan mengenai metodologi penelitian dan kerangka kerja.  Kerangka  kerja  merupakan  Langkah-langkah  yang  digunakan  untuk menyelesaikan  permasalahan  yang  di  bahas.  Untuk  lebih  jelasnya  mengenai kerangka kerja ini dapat dilihat pada Gambar 1
Gambar 1. Kerangka Kerja
2.1. Kajian Teori
Menurut Jiawei Han dalam buku Data Mining Concepts and Techniques KDD atau Knowledge Discovery from Data, merupakan proses terstruktur, yaitu sebagai berikut:
a) Data Cleaning adalah Proses membersihkan data dari data noise dan tidak konsisten.
Mengidentifikasi Masalah Menguji Hasil Melakukan Processing dan Transformasi data Mengumpulkan Data Mempelajari Literatur Menganalisa Masalah
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 513-520 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
b) Data Integration adalah Proses untuk  menggabungkan data dari beberapa sumber yang berbeda.
c) Data Selection adalah Proses untuk memilih data dari database yang sesuai dengan tujuan analisis.
d) Data  Transformation  adalah  Proses  mengubah  bentuk  data  menjadi  data yang sesuai untuk proses Mining.
e) Data  Mining  adalah  Proses  penting  yang  menggunakan  sebuah  metode tertentu untuk memperoleh sebuah pola dari data.
f) Pattern Evaluation adalah Proses mengidentifikasi pola.
g) Knowledge  Presentation  adalah  yang  dapat  merepresentasikan  informasi yang dibutuhkan, proses dimana informasi yang telah didapatkan kemudian digunakan oleh pemilik data [3].
Sebagai suatu rangkaian proses, data mining dapat dibagi menjadi beberapa tahap  yang  diilustrasikan  di  Gambar  2.  Tahap-tahap  tersebut  bersifat  interaktif, pemakai terlibat langsung atau dengan perantaraan knowledge base pada Gambar 2.
Gambar 2. Data Mining Proses
Rough Set adalah alat yang efektif  untuk  menangani informasi  yang  tidak tepat,  tidak  konsisten  atau  tidak lengkap.  Pendekatan yang dilakukan oleh teori Rough  Set  adalah  menganalisis  secara  langsung.  [4].  Metode  rough  set  adalah sebuah  teknik  matematika  yang  dikembangkan  oleh  Pawlack  pada  tahun  1980. Rough  Set  merupakan  salah  satu  teknik  data  mining  yang  untuk  menangani masalah  Uncertainty,  Imprecision  dan  Vagueness  dalam  aplikasi  Artificial Intelligence (AI). Teori Rough set merupakan teknik yang efisien untuk Knowledge Discovery in Database (KDD) dalam tahapan proses dan Data Mining. [5].
Metode  Rough  Set  merupakan  suatu  teknik    yang  efisien  untuk  knowledge discovery in database (KDD) proses dan data mining. Tujuan dari analisis Rough Set  adalah  untuk  mendapatkan    perkiraan    ruleyang    singkat    dari    suatu  table. Teknik  ini digunakan    untuk    menangani    masalah    uncertainly,    missing data,        uncompleted,  inconsistency    data,    imprecision    dan    vagueness    (tidak
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 513-520 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
pasti,    data    hilang,    tidak    lengkap,  tidak    selaras,    ketidak    tepatan,    ketidak jelasan). Rough  Set salah    satu    teknik    data    mining    yang    digunakan    untuk menangani        masalah  Uncertainty,Imprecision    dan    Vagueness    dalam    aplikasi Artificial    Intelligence (AI).  Rough    set    merupakan    teknik    yang    efisien    untuk Knowledge  Discovery  in  Database (KDD) dalam tahapan proses dan Data Mining . Berikut tahapan-tahapan di dalam penggunaan algoritma Rough Set:
a) Data Selection: Merupakan proses pemilihan data yang akan digunakan,
b) DecisionSystem: Pembentukan atribut kondisi dan atribut keputusan.
c) Equivalence  Class:  Pembentukan  dengan  menghilangkan  data  yang berulang.
d) Discernibility  Matrix  Modulo  D:  Pembentukan  matriks  yang  berisikan perbandingan  antar  data  yang  berbeda  atribut  kondisi  dan  atribut keputusan.
e) Menghasilkan reduct dengan menggunakan aljabar boolean.
f) Menghasilkan rule(pengetahuan).     Dalam     rough     set,     sebuah     set data direpresentasikan sebagai sebuah tabel, dimana baris dalam table. [6]. RapidMiner adalah aplikasi atau perangkat lunak yang berfungsi sebagai alat pembelajaran  dalam  ilmu  data  mining.  Platfrom  dikembangkan  oleh  perusahaan yang  didedikasikan  untuk  semua  langkah  yang  melibatkan  sejumlah  besar  data dalam  bisnis  komersial,  penelitian,  pendidikan,  pelatihan,  dan  pembelajaran. RapidMiner  memiliki  sekitar  100  solusi  pembelajaran  untuk  pengelompokan, klasifikasi dan analisis regresi. RapidMiner juga mendukung sekitar 22 format file, seperti .xls, .csv, dan sebagainya. [7].
Rapid  miner  merupakan  aplikasi  yang  sering  digunakan  untuk  pemrosesan data  mining  karena  memiliki  banyak  algoritma  klasifikasi,  pengelompokkan,  dan analisis  regresi  dalam  melakukan  penambangan  data.  Rapidminer  memiliki tampilan  antarmuka  yang  sangat  bersahabat  dengan  penggunanya  karena  hanya ada 3 Perspective yakni welcome, Design, dan Result. Rapidminer dapat digunakan hanya  dengan  menginport  data  kedalam  aplikasi  terlebih  dahulu  setelah  data diinport maka data akan dihubungkan dengan operator missing, data yang lengkap akan  di  modelkan  dengan  design  yang  terhubung  dengan  operator  untuk  dapat dilakukan proses mining.[8]

## 2.2. Analisa Kebutuhan Data
1. Analisa Kebutuhan Kriteria Analisa kebutuhan kriteria ini sangat penting dalam pengambilan  keputusan  menggunakan  metode  Rough  Set.  Kriteria  tersebut tahapannya adalah :
a) Studi  Lapangan  mengumpulkan  informasi  yang  berhubungan  dengan penjualan, pembayaran dan data produk itu sendiri. Pengumpulan informasi tersebut  didapatkan  melalui  proses  meminta  lansung  kepada  bagian penjualan pada perusahaan.
b) Menganalisa informasi hasil studi lapangan kemudian disusun dalam bentuk tabel-tabel kriteria sesuai klasifikasi yang telah diinginkan. Dari serangkaian kegiatan  diatas  dihasilkan  beberapa  kriteria  dalam  menseleksi  prediksi penjualan bahan Makanan: A, Kategori Produk : B,Penjualan : C Clasifikasi
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 513-520 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 2. Penerapan Metode Rough Set
Equivalence  Class  (EC)  adalah  mengelompokkan  objek-objek  yang  memiliki atribut  berbeda  untuk  setiap  barisnya  sedangkan  atribut  yang  sama  untuk setiap  barisnya  ditulis  hanya  sekali.  Adapun  atribut  yang  dipilih  adalah  A, Kategori Produk: B,Penjualan : C Clasifikasi. Berdasarkan Decision System pada tabel  berikutequivalence  terdapat  sebuah  indeterminacy  yang  memberikan  2 (dua)  keputusan  yang  berbeda.  Situasi  ini  dapat  ditangani  dengan  teknik  data cleaning.  Kolom  yang  paling  kanan  mengindikasikan  jumlah  objek  yang  ada dalah Decision System untuk class yang sama.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Teknik pengujian bisa di lihat berdasarkan pada tabel yang telah di sediakan di bawah ini yaitu tabel 1’
Tabel 1. Produk No  Class Nama Produk Kategori Produk Jumlah (Kg) Penjualan 1 EC1, 1 Bakerine Plus Bread Improver 185 Rendah  Credith 2 EC1,1  Kularome Pasta   Specialty Ingredients 11 Sedang Cesh 3 EC2 Mauri Milk Dairy Product 21 Tinggi Cesh 4 EC3 Mauripan Dry Yeast 244 Sedang  Credith 5 EC4,1 Minto Specialty Ingredients 60 Sedang Cash 6 EC4,2  Niacet Calcium Calcium 81 Sedang  Credith 7 EC5 Red Bean Paste   Specialty Ingredients 86 Rendah  Credith 8 EC6 Rhino Baking Powder 13 Rendah  Credith 9 EC7,1 Sponge - 28 Cake Emulsifier 260 Sedang  Credith 10  EC7,2 Spontex Cake Emulsifier 130 Sedang Cash 11 EC8 Suparize Baking Powder 6 Tinggi Cash 12  EC9,1 Bakerine Plus Bread Improver 48 Sedang Cash 13  EC9,1  Kularome Pasta   Specialty Ingredients 21 Sedang  Credith

## a. Discerbility Matrix dan Discerbility Matrix Modulo D
Setelah  dilakukan  pengelompokkan  atau  klasifikasi  menggunakan Equivalence  Class  langkah  selanjutnya  untuk  menganalisa  data  tersebut  adalah dengan  salah  satu  proses  antara  Discernibility  Matrix  atau  Discernibility  Matrix Modulo D.
Tabel 2. Discernibility Matrix Class  EC1  EC2  EC3  EC4   EC5  EC6  EC7  EC8  EC9 EC1 X BC A AB   ABC  BC AB  ABC B EC2 BC X ABC   AC   AC C AC AB BC EC3 A ABC X AB   BC ABC  AB  ABC  AB EC4 AB AC ABC X AC AC A BC AB EC5 ABC  AC BC AC X A AC ABC  ABC EC6 BC C ABC   AC A X AC ABC  BC EC7 AB AC ABC A AC AC X ABC  AB EC8 ABC  AB AB BC   ABC  ABC  ABC X AC EC9 B BC ABC   AB   ABC  BC AB AC X
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 513-520 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Discernibility  Matrix  Modulo  D  yang  merupakan  sekumpulan  atribut  yang berbeda  antara  objek  ke-  i  dan  objek  ke-j,  bandingkan  setiap  class  berdasarkan decision attribute, jika keputusan sama maka tuliskan tanda kali (X).
Tabel 3. Discernibility Matrix Modulo X Class  EC1  EC2  EC3  EC4   EC5  EC6  EC7  EC8  EC9 EC1 BC AB  ABC EC2 BC ABC   AC   AC C AC BC EC3 ABC BC AB  ABC EC4 AC AC A BC EC5 AC AC ABC EC6 C A AC ABC EC7 AB AB A AC AC AB EC8  ABC ABC   BC   ABC  ABC  ABC AC EC9 BC AB AC
Berdasarkan hasil yang diperoleh dari proses Discernibilty Matrix Modulo D ditulis sebagai formula CNF of Boolean Function. Gunakan aljabar Boolean untuk mencari prime implication, berikut ini adalah proses Reduction-nya:
Tabel 4. Discernibility Matrix Modulo X Class Cnf Of Boolean Function Prime Implication Reduct EC1 (B^C)v(A^B)v(A^B^C) B^C {B,C} EC2 (B^C)v(A^B)v(AvC)v(C) A {A} EC3 (A^B)v(A^B^C) A^B {A,B} EC4 (A^C)^A^(B^C) A^C {A,C} EC5 Av(A^B^C) A {A} EC6 Cv(A^C)v(A^B^C) C {C} EC7 Av(A^C)v(A^B) A {A} EC8 (A^B^C)vAV(AC) A {A} EC9 (B^C)v(AB)v(AC) B {B}
Setelah  didapatkan  hasil  dari  Reduct,  maka  langkah  selanjutnya  adalah menentukan General Rules dengan menyesuaikan reduce setiap equivalence class di  tabel  4.  Adapun  General  Rules  dari  hasil  reduct  yang  di  deskripsikan  pada penyeleksian  ini  terdapat  reduce  data  yang  sama  jadi  hasil  yang  diambil  cuma hanya  nilai  reduce  yang  sering  muncul  sebagai  perwakilan  nilai  yang  telah  ada dengan  disesuaikan  dengan  tabel  pada  setiap  Equivalen  Class  sebelumnya.  Pada Discerdibility Matrix Pekerjaan  dimodelkan   A, Kategori Produk  : B,Penjualan : C Clasifikasi berikut ditarik kesimpulannya yaitu:
Berdasarkan hasil Generate Rules terdapat  11 keputusan atau  pengetahuan yang baru. Setelah didapat Generate rules berarti selesai proses dari pengolahan data  mining  untuk  mengetahui  tingkat  kecenderungan  terhadap  prediksi penjualan rumah yang dilakukan pada  Produk Terlaris Bahan Baku Industri Roti Dan Kue Pada PT. Jaya Framex Bengkulu dapat disumpulkan bahwa:
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 513-520 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
1. Pada Kategori Produk cenderung dilakukan dengan credit pada variabel Clasifikasi Pembayaran
2. Kategori Produk dengan Quartil penjualan pada variabel  nama produk dan  tahun  terbaru  melakukan  pembayaran  dengan  Credit  sedangkan pada Quartil dibawah 3 Tahun melakukan bentuk pembayaran dengan Cash atau kredit
3. Kemudian  pada  jika  pada  kemampuan  ekonomi  Rendah  pembayaran dilakukan  dengan  Credit  sedangkan  jika  Kemampuan  Ekonomi  Tinggi pembaran dilakukan Cash. Berikut adalah Gambar 3.
Gambar 3. Rapid Miner Proses
Gambar 4. Uji Rough Set

## 4.  SIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan,  maka  penulis  dapat  menarik kesimpulan  bahwa  memprediksi  jumlah  produk  bahan  makanan  dengan  Data Mining sangat membantu dalam pengolahan data yang sudah dikriteriakan seperti suplai  produk,  Type  produk  dan  Kemampuan  sehingga  dan  yang  menghasilkan rules  pendukung  sebuah  keputusan  nantinya  pada  dijadikan  pendukung keputusan  prediksi  penjualan  agar  lebih  optimal.  Dari  13  data  sampel  penjualan
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 513-520 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
proses Data Mining dengan metode rough set dihasilkan 5 Reduct yang diekstrak menjadi pengetahuan 11 Generate Rules sehingga menghasilkan sebuah keputusan yang diwakili dari rules-rule yang dihasilkan. Hasil penelitian ini dapat digunakan pengembang  untuk  memprediksi  penjualan  berikutnya.  Diharapkan  dengan menanambahkan variabel baru pada dapat menghasilkan sebuah keputusan lebih variatif dan pengetahuan yang lebih bayak lagi sebagai pendukung keputusan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Y.  M.  Kristania  And  S.  Listanto,  “Implementasi  Data  Mining  Terhadap  Data Penjualan Dengan Algoritma Apriori Pada Pt. Duta Kencana Swaguna,” J. Teknoinfo , Vol. 16, No. 2, P. 364, 2022, Doi: 10.33365/Jti.V16i2.1973.
[2] M. S. Hartawan, M. Erkamim, And S. R. Yahya, “Application Of Supervised Learning Algorithm  For  Classification  Of  Family  Hope  Program  Penerapan  Algoritma Supervised  Learning  Untuk  Klasifikasi  Program  Keluarga  Harapan,”  Vol.  3,  No. October, Pp. 83–91, 2023.
[3] D. Halimah, M. Ridwan, L. Stikom, T. Bangsa, And W. Saputra, “Algoritma C4.5 Untuk Menentukan  Klasifikasi  Tingkat  Pemahaman  Mahasiswa  Pada  Matakuliah  Bahasa Pemrograman,” J. Tek. Mesin, Ind. Elektro Dan Inform. , Vol. 1, No. 3, 2022.
[4] I. Zuhdi, “Data Mining Menggunakan Metode Rough Set Dalam Memprediksi Tingkat Penjualan  Peralatan  Komputer,” J.  Inform.  Ekon.  Bisnis ,  Vol.  4,  Pp.  142–147,  2022, Doi: 10.37034/Infeb.V4i4.159.
[5] M.  Arif  Rahman,  “Penerapan  Metode  Rough  Set  Dalam  Memprediksi  Penjualan Perumahan  (Studi  Kasus  Di  Pt.  Anugerah  Pasadena  Pekanbaru),” Fak.  Tek.  Ilmu Komput. , Vol. 14, No. 2, Pp. 324–355, 2020.
[6] S.  Lestari,  “Analisis  Tingkat  Kepuasan  Pelanggan  Dalam  Membeli  Peralatan  Kue Dengan Menggunakan Metode Rough Set Pada Pt. Xyz,” Insologi J. Sains Dan Teknol. , Vol. 1, No. 3, Pp. 300–312, 2022, Doi: 10.55123/Insologi.V1i3.563.
[7] V.  R.  Prasetyo,  H.  Lazuardi,  A.  A.  Mulyono,  And  C.  Lauw,  “Penerapan  Aplikasi Rapidminer Untuk Prediksi Nilai Tukar Rupiah Terhadap Us Dollar Dengan Metode Linear Regression,” J. Nas. Teknol. Dan Sist. Inf. , Vol.  7,  No. 1, Pp. 8–17,  2021, Doi: 10.25077/Teknosi.V7i1.2021.8-17.
[8] H.  Hijrah,  “Analisis  Perbandingan  Aplikasi  Data  Mining  Dalam  Memprediksi Kualitas Kinerja Karyawan Menggunakan Metode Algoritma C4.5,” Jatisi (Jurnal Tek. Inform.  Dan  Sist.  Informasi) ,  Vol.  9,  No.  2,  Pp.  1655–1665,  2022,  Doi: 10.35957/Jatisi.V9i2.1992.