## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 1, No. 1, February 2020  e-ISSN: 2775-2488
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index

## 1
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .

## Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Untuk Menentukan Strategi Promosi Mahasiswa Baru Universitas Bina Darma Palembang
M Reza Alhapizi 1 , Muhammad Nasir 2 , Irman Effendy 3
1,2,3 Information System Departement, Universitas Bina Darma, Palembang, Indonesia Email: 1 reza.alhapizi1996@gmail.com, 2 nasir@binadarma.ac.id,
3 irman.effendy@binadarma.ac.id

## Abstrak
Kemajuan  luar  biasa  yang  terus  berlanjut  dalam  bidang  data  mining  didorong  oleh beberapa faktor salah satunya adalah pertumbuhan yang cepat dalam kumpulan data dan  perkembangan  yang  hebat  dalam  kemampuan  komputasi  dan  pengembangan kapasitas  media  penyimpanan.  Data  calon  mahasiswa  baru  Universitas  Bina  Darma tak luput untuk dapat perhatian agar dapat dicari nilai emasnya. Banyak metode yang dapat  digunakan  untuk  menggali  nilai  emas  dari  kumpulan  data  yang  besar  salah satunya  adalah  clustering.  Teknik  clustering  dapat  dijalankan  dengan  menggunakan salah  satu  Algoritma  yang  mudah  diimplementasikan  yaitu  K-Means.  Algoritma  ini dapat  dijalankan  dengan  menggunakan  toolsRapid  Miner  dan  hasilnya  dapat dievaluasi sehingga dapat memperoleh metode promosi yang tepat.
Kata Kunci: clustering,  k-Means,  tools, Rapid Miner
1. PENDAHULUAN
Kemajuan teknologi informasi sekarang sudah semakin berkembang pesat dan hampir  mencangkup  di  segala  bidang  kehidupan.  Kemajuan  tersebut menghasilkan  tersedianya  data  yang  sangat  besar  dan  banyak  mulai  dari bidang    industri,  ekonomi,  ilmu  dan  teknologi  serta  berbagai  bidang kehidupan  lainnya.  Kemajuan  luar  biasa  yang  terus  berlanjut  dalam  bidang data  mining  didorong  oleh  beberapa  faktor  (Larose,  2005)  salah  satunya adalah  pertumbuhan  yang  cepat  dalam  kumpulan  data  dan  perkembangan yang  hebat  dalam  kemampuan  komputasi  dan  pengembangan  kapasitas media penyimpanan.

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 1, No. 1, February 2020  e-ISSN: 2775-2488
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
Seperti  halnya  pada  proses  penerimaan  mahasiswa  baru  dalam  sebuah perguruan  tinggi  akan  menghasilkan  data-data  baru  berupa  profil  dari mahasiswa  baru  tersebut.Tahap  selanjutnya  adalah  mahasiswa  akan melakukan  kegiatan  pembelajaran  di  setiap  semester,  sehingga  dapat diketahui  data  indeks  prestasi  mahasiswa  pada  akhir  semester.  Hal  ini  akan terjadi  secara  berulang  pada  sebuah  perguruan  tinggi.  Apabila  dilakukan pengolahan  data  pada  kedua  sumber  data  tersebut  maka  dapat  diketahui berbagai  informasi  yang  bermanfaat  dalam  membantu  menentukan  strategi promosi penerimaan mahasiswa baru tahun berikutnya. Pengolahan tersebut dapat  dilakukan  menggunakan  salah  satu  metode  Data Mining dengan algoritma  K-Means Clustering .  Menurut  Pramudiono  (2006),  Data mining adalah serangkaian proses untuk menggali nilai tambah berupa pengetahuan yang  selama  ini  tidak  diketahui  secara  manual.  Data  yang  jumlahnya  besar tersebut  perlu  diolah  oleh  algoritma  tersebut  untuk  diperoleh  pengetahuan yang  menunjang  promosi  .  Hasil  dari  pengolahan  tersebut  akan  sangat membantu  pihak  prodi  atau  fakultas  dengan  kondisi  prodi  atau  fakultas tersebut  masih  belum  lama  berdiri,  karena  membutuhkan  calon  mahasiswa yang mempunyai potensi dalam bidang akademik dan pengaruhnya terhadap universitas  adalah  dapat  meningkatkan  jumlah  mahasiswa  dengan  nilai akademik yang cukup tinggi.
Kondisi tersebut sama dengan kondisi yang dialami Prodi Teknik Informatika di Universitas  Bina  Darma  Palembang.  Data  mahasiswa  pada  prodi  tersebut perlu  dilakukan  pengolahan  data  dengan  hasil  yang  menjelaskan  tentang berbagai  informasi – informasi  mengenai  persebaran  wilayah  mahasiswa sehingga  informasi  dari  hasil  pengolahan  tersebut  dapat  membantu  pihak Prodi  Teknik  Informatika  Universitas  Bina  Darma  Palembang  untuk menentukan  strategi  promosi  yang  cocok  dan  tepat  sasaran.  Selain  untuk membantu pihak Prodi Teknik Informatika Universitas Bina Darma Palembang, pengolahan data tersebut dilakukan agar dapat menentukan wilayah promosi yang tepat sasaran sehingga tidak terjadi penurunan jumlah mahasiswa pada tahun berikutnya.
Atribut  yang  tersedia  pada  data  calon  mahasiswa    adalah  kota  asal mahasiswa,  jurusan  asal  sekolah  mahasiswa,  jenis  sekolah  mahasiswa,  jenis kelamin  mahasiswa,  agama  mahasiswa  dan    jurusan  sekolah  mahasiswa. Berdasarkan  atribut  tersebut  selanjutnya  data  akan  dikelompokan  menjadi asal  kota  mahasiswa,  jurusan  asal  sekolah  mahasiswa  ,  jenis  kelamin mahasiswa, agama mahasiswa dan  jurusan sekolah mahasiswa menggunakan

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 1, No. 1, February 2020  e-ISSN: 2775-2488
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
M Reza Alhapizi, Muhammad Nasir, at all | 3
algoritma K-Means  Cluster. Dari  penjelasan  diatas,  maka  penulis  ingin melakukan  penelitian  “ Penerapan DataMining Menggunakan  Algoritma  K- Means Clustering Untuk  Menentukan  Strategi  Promosi  Mahasiswa  Baru Universitas Bina Darma Palembang ” .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.2 Metode Pengumpulan
Wawancara (Interview), Merupakan suatu pengumpulan data yang dilakukan dengan  cara  tanya  jawab  secara  langsung.  Wawancara  dilakukan  dengan pihak  yang  terkait,  karyawan  atau  admin  di  Universitas  Bina  Darma Palembang  mengenai  Penerapan  Data Mining menggunakan  Algoritma  K- Means Clustering untuk  menentukan  strategi  promosi  mahasiswa  baru hingga tahap akhir penelitian.
Pengamatan  (Observasi),Yaitu  metode  pengumpulan  data  dengan  cara mengadakan  tinjauan  secara  langsung  ke  objek  yang  diteliti.  Observasi dilakukan langsung pada Universitas Bina Darma Palembang. Studi  Pustaka,Untuk  mendapatkan  data-data  yang  bersifat  teoritis  maka penulis  melakukan  pengumpulan  data  dengan  cara  membaca  dan mempelajari  buku-buku,  jurnal  penelitian,  makalah  ataupun  referensi  lain yang berhubungan dengan masalah yang dibahas.

## 2.2 PreProcessing
Tahap  Pra  pengolahan  meliputi  tahapan  integrasi  atau  penggabungan  data seluruh  nya  dan  juga  pembersihan  data  yang  mana  hasilnya  akan  lebih  baik ketika dilakukan clustering nantinya.
1) Integrasi  Data , data yang diperoleh setelah digabungkan menjadi satu tabel  data  yang  besar  sebagai  satu  kesatuan.  Data  penerimaan mahasiswa  baru  dari  tahun  2014  sampai  dengan  2017  digabung menjadi  satu  data  besar  ,  tidak  terpisah  serta  baik  untuk  di clustering . Dan  data  yang  sudah  penulis  terima  sudah  dalam  bentuk  sudah digabung atau terintegrasi.
2) Cleaning Data , data yang telah digabung akan  dilakukan pembersihan, membuang  data  yang  kosong  dan  memastikan  data  tersebut  relevan atau, terkait satu sama lain.

## Journal of Software Engineering Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
Data  sebelum  dilakukan cleaning ,jika  ada  tampak  data  yang  kosong  untuk beberapa kolom. Record yang terdapat hal demikian yang layak dihapus, agar data  yang  diolah  nanti  mempunyai  informasi  yang  baik.  Data  yang  kami peroleh , memang memiliki sejumlah data yang kosong atau yang diisi dengan tulisan NULL sehingga cleaning sangat perlu dilakukan. Adanya kemungkinan nilai NULL atau kosong dikarenakan kurang lengkapnya data yang terima dari perorangan dari calon mahasiswa baru Universitas Bina Darma.:
Gambar 1. ReFormatDataset
Penerapan Metode K-Means menggunakan Aplikasi Rapid Miner
1. Statistik  Data  Penerimaan  Mahasiswa  Baru  Jurusan  Teknik  Informatika. Setelah data berhasil dilakukan import , rapid miner secara otomatis telah melakukan  analisa  statistika.  Hasil  statistik  data  penerimaan  mahasiswa baru yang berhasil diperoleh adalah sebagai berikut:
a. Atribut InfoName
Berdasarkan data statistik diperoleh yang tertinggi jatuh pada Brosur. Mayoritas calon mahasiswa baru mengetahui Universitas Bina Darma dari Brosur. Sedangkan yang terendah yaitu informasi dari twitter.
Gambar 2. Data dan Ringkasan Statistikan Atribut InfoName

## Journal of Software Engineering Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
b. Atribut NamaKabupaten
Data  statistik  berkata  bahwa  calon  mahasiswa/i  paling  banyak diperoleh  dari  orang-orang  yang  berasal  dari  Palembang.  Dan  yang paling  sedikit  berasal  dari  kota  pematang  siantar.  Berikut  ringkasan statistik jumlah mahasiswa/i berdasarkan NamaKabupaten:
Gambar 3. Statistik Jumlah Mahasiswa Baru Berdasarkan kabupaten mereka berasal
c. Atribut Asal Sekolah
Data statistik kali ini menunjukkan sesuatu yang sedikit berbeda, dari data  yang  diperoleh,  dari  mayoritas  data  ,  kebanyakan  asal  sekolah dari kota Palembang. Dan yang paling sedikit adalah berasal dari smkn batam  dan  jambi.  Berikut  data  statistik  secara  ringkas  dan menyeluruh:
Gambar 4. Ringkasan jumlah mahasiswa baru berdasarkan asal sekolah

## Journal of Software Engineering Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Centroid K-Means
Atribut  fitur  yang  digunakan  pada  pengujian  ini  adalah  infoName, NamaKabupaten,  NamaSekolah,  PekerjaanAyah.  Atribut  ini  atribut  yang merupakan bagian referensi penulis untuk menentukan strategi promosi yang tepat  untuk  ke  depannya  setelah  melihat  hasil  cluster  nantinya.  Berikut tampilan data terakhir yang digunakan:
Gambar 5.  Atribut terpilih untuk dijadikan atribut fitur bagi metode K-Means

## 3.2 Analisa Algoritma K-Means
Menurut  Santosa  (2007),  langkah-langkah  melakukan  Clustering  dengan metode K-Means adalah sebagai berikut:
1) Pilih jumlah Cluster K
2) Inisialisasi K pusat Cluster ini bisa di lakukan dengan berbagai cara. Namun yang  palig  sering  di  lakukan  adalah  dengan  cara  random.  Pusat-pusat Cluster di beri nilai awal dengan angkah-angkah random
3) Alokasikan  semua  data  atau  objek  ke Cluster terdekat.  Kedekatan  dua objek di tentukan berdasarkan jarak kedua objek tersebut. Demikian juga kedekatan  suatu  data  ke Cluster tertentu  di  tentukan  jarak  antara  data dengan  pusat Cluster .  Jarak  paling  antara  satu  data  dengan  satu Cluster tertentu akan menentukan suatu data masuk dalam Cluster mana.

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 1, No. 1, February 2020  e-ISSN: 2775-2488
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
Untuk  menghitung  jarak  semua  data  ke  setiap  titik  pusat Cluster dapat menggunakan teori jarak Euclidean yang di rumuskan sebagai berikut:
D(i,j)=     (Xxi – X1j) + ( X2i – X2j) + .... + (Xki + Xkj) .........(2.1)
Dimana: D(i,j) = jarak data ke i ke pusat cluster j Xki = Data ke i atribut data ke k Xkj = Titik pusat ke j pada atribut k
1) Hitung  keembali  pusat cluster dengan  keanggotaan cluster yang sekarang. Pusat cluster adalah rata-rata dari semua data atau objek dalam cluster tertentu.  Jika  di  kehendaki  bisa  juga  menggunakan  medan  dari cluster tersebut.  Jadi  rata-rata  (mean)  bukan  satu-satunya  ukuran  yang bisa di pakai.
2) Tugaskan  lagi  setiap  objek  memakai  pusat cluster yang  baru.  Jika  pusat cluster tidak berubah lagi maka proses clustering selesai. Atau, kembali ke langkah no 3 sampai pusat cluster tidak berubah lagi.
Gambar 6. Data Calon Mahasiswa Universitas Bina Darma

## Journal of Software Engineering Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
Untuk melakukan perhitungan K-Means, data yang dapat diolah harus dalam bentuk  angka  (numerik).  Jika  data  masih  dalam  bentuk  polynomial  atau nominal  seperti  data  pada  atribut  NamaKabupaten,  NamaSekolah  dan InfoName, maka perlu dibuat nilai permisalan atau inisialisasi nilai baru. Maka  dari  itu  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  inisialisasi  data. Inisialisasi  data  dilakukan  berdasarkan  frekuensi  data  yang  terdapat  dalam setiap  instansi  dari  atribut.  Inisialisasi  data  dari  atribut  NamaKabupaten adalah sebagai berikut:
Gambar 7. Data Nama Kabupaten dan Frekuensi Kejadian
Kota  Palembang  memiliki  frekuensi  tertinggi  dalam  data  yaitu  memiliki  299 kejadian , maka dari itu diberi nilai 1. Kabupaten Banyuasin memiliki peringkat kedua terbanyak kemudian diberi nilai inisial 2 dan berikut seterusny. Setelah NamaKabupaten  selanjutnya  yang  perlu  diinisialisasi  adalah  Nama  sekolah. Inisialisasi data dari atribut NamaSekolah adalah sebagai berikut:
Gambar 7. Data Nama Sekolah dan Frekuensi Kejadian

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 1, No. 1, February 2020  e-ISSN: 2775-2488
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
M Reza Alhapizi, Muhammad Nasir, at all | 9
Dan yang terakhir adalah inisialisasi atribut InfoName. Atribut penghasil sudah terlebih dahulu nilainya berada dalam nilai numerik sehingga tidak dibutuhkan proses  inisialisasi.  Inisialiasi  data  untuk  atribut  InfoName  adalah  sebagai berikut:
Gambar 8. Data InfoName dan Frekuensi Kejadian
Berdasarkan  inisialiasi  data  dari  ketiga  atribut  yaitu  NamaKabupaten, NamaSekolah, InfoName sebagaimana  di atas maka data yang akan diproses oleh metode K-Means  menjadi sebagai berikut:
Gambar 9. Data Calon Mahasiswa Setelah diinisialisasi
Setelah data berhasil diubah menjadi tipe numerik maka langkah-langkah atau tahapan-tahapan K-Means dapat diterapkan sebagai berikut:
1) Menentukan  Jumlah Cluster, peneliti  memilih  2 cluster (k=2)  yang akan dibuat. Banyaknya cluster harus lebih kecil dari pada banyaknya data (k < n).
2) Menentukan Centroid Tiap Cluster, Untuk menentukan centroid awal
( initial centroid ) banyak metode yang dapat digunakan. Disini metode

## Journal of Software Engineering Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
yang digunakan adalah mengambil data dari data sumber, secara acak atau random. Berikut data centroid tersebut.
Gambar 10. Data Inisial Centroid
a. Menghitung  jarak  data  dengan centroid, Untuk  menghitung  jarak  data dengan centroid menggunakan  rumus  euclidean distance. Rumus Euclidean Distance adalah sebagai berikut:
Jarak data dengan centroid 1 adalah:
d(1, 1) = √(𝑥1 − 𝑝1) 2 +   (𝑥2 − 𝑝2) 2 +   (𝑥3 − 𝑝3) 2 + (𝑥4 − 𝑝4) 2 = √(1 − 1) 2 +   (4 − 1) 2 +   (0 − 1) 2 + (2 − 4) 2
= 3.7416 d(2, 1) = √(𝑥1 − 𝑝1) 2 +   (𝑥2 − 𝑝2) 2 +   (𝑥3 − 𝑝3) 2 + (𝑥4 − 𝑝4) 2 = √(2 − 1) 2 +   (212 − 1) 2 +   (1 − 1) 2 + (3 − 4) 2
=  211.004
Dan  seterusnya  sampai  data  ke  731,  Selanjutnya dihitung  jarak data  dengan centroid 2 adalah:
d(1, 2) = √(𝑥1 − 𝑝1) 2 +   (𝑥2 − 𝑝2) 2 +   (𝑥3 − 𝑝3) 2 + (𝑥4 − 𝑝4) 2 = √(1 − 29) 2 +   (4 − 332) 2 +   (0 − 1) 2 + (2 − 8) 2
= 329.2491 d(2, 2) = √(𝑥1 − 𝑝1) 2 +   (𝑥2 − 𝑝2) 2 +   (𝑥3 − 𝑝3) 2 + (𝑥4 − 𝑝4) 2 = √(4 − 29) 2 +   (3 − 332) 2 +   (1 − 1) 2 + (6 − 8) 2
=  123.101
Dan seterusnya sampai data ke 731

## Journal of Software Engineering Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
M Reza Alhapizi, Muhammad Nasir, at all | 11
b. Hasil Perhitungan Jarak
Gambar 11. Data jarak centroid terhadap data
Hasil  jarak  tersebut  digunakan  untuk  menentukan  pada  cluster  mana  suatu data  terkelompok.  Data  dikelompokkan  menurut  nilai  jarak  terkecil.  Misal data1  jarak  terkecil  jatuh  pada  C1  maka  data  1  termasuk  anggota  cluster  1. Maka  Data  Sekarang  setelah  berhasil  dipetakan  ke  dalam  cluster  menurut jarak yang sudah diperoleh.
Tabel 1. Cluster menurut jarak

## Journal of Software Engineering Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
12 | Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Clustering .....
Cluster 0 memiliki lebih dari 600 anggota, dan cluster 1 memiliki lebih dari 100 anggota.  Dengan  melihat  hasil  pada  tabel  tersebut  diperoleh  total  anggota Cluster 0  lebih  banyak  dari  total  anggota cluster 1  ,  dan  hasil  ini  tidaklah berbeda dengan hasil yang diolah dari tools rapid miner.
c. Hasil evaluasi ( Evaluation Result )
Setelah melihat hasil dari cluster model diperoleh pada cluster pertama yaitu cluster  0  memiliki  616  anggota  yang  terkelompok.  Sedangkan cluster kedua yaitu cluster 1  memiliki  115  anggota  yang  terkelompok.  Jika  dilihat cluster pertama ( cluster 0) memiliki jumlah anggota yang sangat banyak menandakan orang-orang  yang  mendapatkan  informasi  dari  brosur,teman  ,  kerabat  dan lain  sebagainya.  Sedangkan cluster kedua  ( cluster 1)  memiliki  paling  sedikit anggota yang terkelompok, jika dilihat dari kelompok datanya cluster 0 cluster yang  mayoritas  mahasiswa/I  diperoleh  dari  strategi  brosur,  teman  dan kerabat.
Gambar 12.  Visualisasi Pembagian Anggota Cluster

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 1, No. 1, February 2020  e-ISSN: 2775-2488
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
M Reza Alhapizi, Muhammad Nasir, at all | 13
Sudah terlihat sekali bahwa ketiga strategi ini adalah strategi yang paling baik dalam  mempromosikan  lembaga  agar  memperoleh  lebih  banyak  lagi mahasiswa/I yang meniti ilmu di Universitas Bina Darma. Sehingga yang dapat disimpulkan  dari  keanggotaan cluster tersebut  didapati  strategi  yang  bagus untuk diterapkan sekarang dan seterusnya adalah
1) Menyebar  brosur, membuat  desain  yang menarik  dan  menyebarkannya ke  berbagai  macam  tempat,  tentu  memiliki  dampak  yang  besar  bagi banyaknya jumlah penerimaan mahasiswa baru yang akan datang.
2) Promosi ke berbagai daerah, dengan menyebarkan informasi ke daerah- daerah,  memungkinkan  para  calon  mahasiswa/i  mengetahui  informasi tentang Universitas Bina Darma dengan lebih baik.

## 4. KESIMPULAN
Akhirnya  sudah  sampai  kita  pada  akhir  dari  laporan.  Semua  langkah-langkah yang  telah  diarahkan  pada    metode  CRISM-DM  dan  hasil  dari  menggunakan metode clustering K-Means maka jatuhlah kepada suatu kesimpulan  sebagai berikut:
1) Setelah  dilakukan  pengelompokkan  data  mahasiswa  berdasarkan persebaran  kabupaten,  asal  sekolah,  penghasilan  ayah  dan  informasi maka diperoleh suatu gagasan bahwa cluster yang jumlahnya terbanyak adalah  strategi  promosinya  dengan  menggunakan  brosur  dan  promosi dari teman atau kerabat dekat.
2) Fungsi  media  sosial  belum  begitu  efektif  dilihat  dari  frekuensi  statistik calon mahasiswa baru dari instansi atribut ini.
3) Strategi  promosi  yang  selanjutnya  perlu  dipertahankan  adalah  brosur, berikutnya  informasi  dari  teman  atau  kerabat  dan  keikutsertaan karyawan  atau  dosen  dalam  mempromosikannya.  Dan  Media  sosial seharusnya  menjadi  sumber  informasi  terbaru  dan  terluas  bagi  calon mahasiswa baru nantinya.

## DAFTAR PUSTAKA
Fauziah  Nur,  Dkk.  2017. “ Penerapan  Algoritma  K-MEANS  Pada  Siswa  Baru
Sekolah Menengah Kejuruan Untuk Clustering Jurusan”. https://jurnal.uisu.ac.id/index.php/infotekjar/article/view/70 (4  April
2018)
Y.  Agusta,  " K-Means  Penerapan,  Permasalahan  dan  Metode  Terkait," Jurnal Sistem dan Informatika, vol. 3, pp. 47-60, Pebruari 2007.

## Journal of Software Engineering Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
Jiawei Han ,  Micheline Kamber .2011. Data  Mining:  Concepts  and  Techniques, 3 rd ed.  The  Morgan  Kaufmann  Series  in  Data  Management Systems .Morgan Kaufmann Connolly ,  Thomas  dan Begg ,  Carolyn.  (2010). Database  Systems  A  Practical. Approach  to  Design,  Implementation,  and  Management.  Fifth  Edition .
Boston: Pearson Education.
Kurt  Thearling,  dkk.  1999. Building  Data  Mining  Applications  for  CRM .
McGraw-Hill,. Inc., New
Dunham, Margaret H.2003.“Data Mining: Introductory and Advanced Topics”.
Pearson Education, Inc. Mehmed  Kantardzic.2012.” Data  Mining:  Concepts,  Models,  Methods,  and Algorithms ”. Wiley-IEEE Press Vercellis, Bernadth. (2009), Sistem Informasi , Lokomedia, Yogyakarta Larose  D,  T.,  2005, Discovering  knowledge  in  data  :  an  introduction  to  data mining , Jhon Wiley & Sons Inc
Charles Lamb ,  W. et . al .  2001. Pemasaran.  Edisi  Pertama ,  Salemba  Empat: Jakarta.
Kotler,  Philip  and  Gary  Armstrong.  2012. Prinsip-prinsip  Pemasaran.  Edisi  13 Jilid I . Jakarta: Erlangga.