298 Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 298-308 E- ISSN 2503-2933

## Pemanfaatan Manajemen Pengetahuan Untuk Membantu Persiapan Data Pada Proses Data Mining
Yusuf Bayu Wicaksono 1 , Christina Juliane 2 1,2 Jurusan Sistem Informasi, STMIK LIKMI, Bandung e-mail: 1 yusuf.wicaksono@tarunabakti.or.id, 2 christina.juliane@likmi.ac.id

## Abstrak
Proses  data  mining  selalu  melibatkan  tahap  persiapan  data.  IBM  menyimpulkan berdasarkan  pengalaman  praktisi  data  mining,  40-70%  waktu  proyek  data  mining  dihabiskan untuk persiapan data. Hal ini karena tidak semua orang mengetahui apa kandungan dari data yang  tersedia  sehingga  akan  menghabiskan  waktu  hanya  untuk  memahami  data  itu  sendiri. Metode penelitian yang digunakan mengadopsi pada framework riset sistem informasi, dengan membandingkan basis pengetahuan (data mining) dengan fakta lingkungan (lamanya persiapan data).  Dibuatlah  desain  menggunakan  pendekatan  manajemen  pengetahuan  yang diformulasikan  untuk  data.  Pengetahuan  tacit  dari  data  ditangkap  dalam  siklus  manajemen pengetahuan  untuk  dikodifikasi  ke  dalam  pengetahuan  eksplisit.  Hasilnya  adalah  dua  tabel kualitatif  dan  kuantitatif  yang  berisi  pengetahuan-pengetahuan  terkait  data  sebagai  bentuk pengetahuan eksplisit.
Kata kunci —data, data mining, manajemen pengetahuan

## Abstract
The data mining process always involves a data preparation stage. IBM concludes based on the experience of data mining practitioners, 40-70% of data mining project time is spent on data preparation. This is because not everyone knows what the content of the available data is, so  it  will  take  time  to  understand  the  data  itself.  The  research  method  used  adopts  the information systems research framework, by comparing the knowledge base (data mining) with environmental  facts  (the  length  of  data  preparation).  The  design  is  made  using  a  knowledge management  approach  formulated  for  data.  Tacit  knowledge  from  the  data  is  captured  in  the knowledge  management  cycle  to  be  codified  into  explicit  knowledge.  The  result  is  two qualitative  and  quantitative  tables  containing  data-related  knowledge  as  a  form  of  explicit knowledge.
Keywords — data, data mining, knowledge management
1. PENDAHULUAN
emajuan teknologi membuat biaya penyimpanan data semakin rendah [1], mengakibatkan data terus dihasilkan dalam jumlah yang besar, jenis yang beragam, dan kecepatan yang tinggi  [2].  Hal  ini  kemudian  memunculkan  kesadaran  bahwa  data  mengandung pengetahuan yang terkubur di dalamnya sehingga dapat digunakan untuk kemajuan perusahaan, sains,  teknologi,  dan  masyarakat  secara  umum  [3].  Data  pun  memiliki  nilai  tersendiri  yang menuntut  untuk  dilakukan  visualisasi,  peningkatan  keakuratan,  pemrosesan,  akses  distribusi, dan  validasi  kebenarannya  [4].  Hal  tersebut  memerlukan  keilmuan  lintas  disiplin  seperti K
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 298-308 E- ISSN 2503-2933 299
matematika,  statistik,  ilmu  informasi,  dan  ilmu  komputer,  yang  selanjutnya  menjadi  ilmu penambangan  data  ( data  mining )  [5]. Data  mining terdiri  dari  tahapan-tahapan  untuk memudahkan  pengambil  pola  pengetahuan  dari  kumpulan  data,  secara  umum  yaitu  tahap persiapan  data,  pemodelan,  evaluasi,  dan  pemanfaatan  ( deployment ).  Tahapan  yang  paling membutuhkan waktu banyak adalah saat persiapan data [6].
Sebelum memulai proses-proses data mining, perlu dilakukan identifikasi sistem terlebih dahulu,  minimal  mengetahui  pasangan  data  input  dan  output  sebelum  melakukan  penentuan model  [7].  Dengan  demikian,  walaupun  tujuan  dari data  mining adalah  untuk  mendapat pengetahuan,  sebenarnya  diperlukan  pengetahuan  awal  seputar  data  yang  akan  digunakan. Pengetahuan tentang data perlu diekstrak, disimpan, dan didistribusikan ke semua pelaku data mining yang  memerlukan  data  tersebut.  Hal  ini  sejalan  dengan  manajemen  pengetahuan,  di mana  di  dalamnya  terkandung  proses  penciptaan  pengetahuan,  penyimpanan  pengetahuan, transfer pengetahuan, aplikasi pengetahuan, dan evaluasi pengetahuan [8].
Penelitian  ini  akan  membahas  seputar  perlunya  manajemen  pengetahuan  sebagai pendukung proses data mining khususnya untuk membantu persiapan data. Pengetahuan tentang data  diperlukan  karena  manajemen  data  merupakan  salah  satu  faktor  kritis  dalam  kesuksesan data mining [9]. Dalam penelitian lain yang lebih detail, tujuh faktor kritis penentu kesuksesan manajemen data adalah kompetensi karyawan terkait data, proses dan prosedur data yang jelas, alat  dan  teknologi  data,  kebijakan  data  standar,  peran  dan  tanggung  jawab  terkait  data, persyaratan data yang jelas, serta strategi data yang fokus dan nyata [10].
Beberapa  penelitian  terdahulu  seputar  kaitan  manajemen  pengetahuan  dan data  mining telah  dilakukan.  Pertama,  penelitian  mengenai  mengambil  pengetahuan  untuk  pengembangan produk dari data konsumen menggunakan data mining [11]. Kedua, penelitian tentang ekstraksi pengetahuan  kompetensi  kelulusan  menggunakan  Model  SECI  dikombinasikan  dengan algoritma data mining klasifikasi dan clustering [12]. Ketiga, pengembangan aplikasi Customer Relationship  Management (CRM)  menggunakan  manajemen  pengetahuan  dan data  mining di industri jasa [13]. Keempat,  penggunaan data  mining untuk  menghasilkan  pengetahuan terkait tata  letak  buku  di  perpustakaan  [14].  Semua  penelitian  terdahulu  melihat  data  sebagai  sumber pengetahuan  sehingga  metode  yang  digunakan  identik  dengan  proses knowledge  discovery . Pada penelitian ini dirancang alur untuk mempercepat proses tersebut. Manajemen pengetahuan digunakan  sebagai  tahap  awal  untuk  memulai  proses data  mining .  Pengetahuan tacit seputar data yang akan digunakan perlu diubah menjadi pengetahuan eksplisit.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  mengadopsi  pada  framework  riset  sistem  informasi [15]. Framework ini meninjau basis pengetahuan dengan fakta di lingkungan seperti Gambar 1. Pada penelitian ini, basis pengetahuan adalah tentang manajemen pengetahuan dan data mining dari berbagai literatur ilmiah. Sedangkan lingkungan adalah seputar masalah yang dihadapi oleh praktisi data  mining itu  sendiri.  Kedua  sudut  pandang  kemudian  digabungkan  dalam  sebuah proses  desain/riset  dengan  melihat  adanya  kebutuhan  dari  lingkungan  dan  penerapan  basis pengetahuan pada kebutuhan tersebut. Pada akhirnya akan diperoleh penambahan pengetahuan ke basis pengetahuan dan aplikasi ke lingkungan.
300 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 298-308 E-ISSN 2503-2933
Gambar 1. Framework Riset Sistem Informasi [15]

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 2.1   Basis Pengetahuan
Manajemen  pengetahuan  merupakan  cara  untuk  mengelola  pengetahuan  di  organisasi/ perusahaan,  meliputi  tentang  bagaimana  pengetahuan  dibuat,  dibagikan/ditransfer,  diperoleh, disimpan/diambil,  dan  diterapkan  di  seluruh  sistem  organisasi  [16].  Perbandingan  berbagai Siklus Manajemen dari beberapa riset dapat dilihat di Tabel 1. Semua siklus menunjukkan pola yang sama, yaitu bagaimana pengetahuan ditangkap dari bentuk tacit , disimpan dengan format khusus (ekplisit terkodifikasi), dibagikan, dan diterapkan ke seluruh organisasi. Kesimpulan dari disiplin  manajemen  pengetahuan  dapat  dilihat  pada  Gambar  2.  Manajemen  pengetahuan  dapat digunakan pada semua objek yang memiliki pengetahuan tacit .
Tabel 1. Perbandingan Siklus Manajemen Pengetahuan [17]
Siklus Cross-Reference dari Fase Siklus Hidup KMC Model Create Store Share Use Learn Improve Wiig Build Hold Pool Apply - Meyer & Zack Acquisition Storage Distribution Use - Refinement Bukowitz & Williams Get Build Contribute - Asses & Divest McElroy Claim - Integration - Dalkir Claim - Share Apply  Contextualize Update Evans & Ali Identify Organize & Store Share Apply Evaluate & Learn -
Gambar 2.  Inti dari Manajemen Pengetahuan
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 298-308 E- ISSN 2503-2933 301
Data  mining merupakan  proses  identifikasi  pola  pengetahuan  dari  data,  sehingga  pola tersebut dapat diaplikasikan ke data sejenis yang lain. Proses data mining melibatkan statistika, query basis  data,  visualisasi,  pemrograman  tradisional,  dan machine  learning [18].  Pola-pola tersebut  berisi  penyelesaian  masalah  berbagai  jenis  tipe  data,  sehingga  menghasilkan  pola klasifikasi,  regresi,  klasterisasi,  deteksi outlier ,  dan time  series [19].  Proses data  mining oleh beberapa peneliti disusun menjadi model, dan beberapa model digunakan secara luas di industri, seperti Knowledge  Discovery  in  Database (KDD), Sample-Explore-Modify-Model-Asses (SEMMA),  dan CRoss Industry  Standard  Process  for  Data Mining (CRISP-DM)  [20].  Semua model tersebut memerlukan tahapan persiapan data [21]. Proses data mining dapat disimpulkan berisi tahapan seperti Gambar 3.
Gambar 3.  Proses Data Mining Secara Umum

## 2.2 Lingkungan
Persiapan  data  membutuhkan  waktu  terbanyak  di  antara  tahapan  lainnya.  IBM menyimpulkan  berdasarkan  pengalaman  praktisi data  mining ,  40-70%  waktu  proyek data mining dihabiskan untuk persiapan data [22]. Peran pengetahuan tentang data diperlukan guna mempercepat  proses  persiapan  data  [23].  Hal  ini  karena  tidak  semua  orang  mengetahui  apa kandungan dari data yang tersedia sehingga akan menghabiskan waktu hanya untuk memahami data  itu  sendiri.  Data  memang  biasanya  sudah  eksplisit,  namun  pengetahuan  tentang  data  itu masih  berupa  pengetahuan tacit ,  hanya  pembuat  data  saja  yang  tahu  secara  detail.  Di  sinilah membuka peran manajemen pengetahuan untuk menjadi tahapan awal dari proses data mining , dengan tujuan membuat pengetahuan tacit tentang data menjadi pengetahuan eksplisit.

## 2.3   Desain
Kaitannya  dengan  persiapan  data,  maka  manajemen  pengetahuan  untuk  data  meliputi bagaimana  pegetahuan  tentang  data  tersebut  dibuat,  disimpan  di  gudang  data,  dibagikan,  dan diterapkan  praktisi data  mining .  Dalam  sudut  pandang  manajemen  pengetahuan,  data merupakan  komponen  penting  dan  tahap  awal  dari  rantai  nilai  pengetahuan [24].  Pengetahuan tentang hak akses data, keamanan data, dan privasi data juga menjadi bagian yang tidak dapat dipisahkan  bahkan  menjadi  kewajiban  [25].  Dengan  demikian,  manajemen  pengetahuan  data dilakukan sebelum proses data mining (Gambar 4), dengan tahapan seperti Gambar 5. Isi dari masing-masing tahapan dapat dilihat pada Tabel 2.
302 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 298-308 E-ISSN 2503-2933
Gambar 4.  Manajemen Pengetahuan Data Dilakukan Sebelum Proses Data Mining
Gambar 5.  Tahapan Manajemen Pengetahuan Data
Tabel 2. Isi Tiap Tahapan pada Manajemen Pengetahuan Data
Penangkapan Kodifikasi & Penyimpanan Membagi Menerapkan 1. Apa isi data tersebut? 2. Dari mana asal data?
3. Untuk apa data dibuat?
4. Siapa pembuat datanya?
5. Kapan data dibuat?
6. Bagaimana data dihasilkan?
7. Apa deskripsi tiap kolom?
8. Apa jenis data tiap kolom?
9. Berapa jumlah data kosong tiap kolom?
1. Tabel Kualitatif: a. deskripsi data b. asal data c. tujuan data d. pembuat data e. tanggal dibuat f. tanggal diperbarui
g. deskripsi proses singkat data dihasilkan
2. Tabel Kuantitatif:
a. deskripsi tiap kolom
b. jenis data tiap kolom c. jumlah data kosong tiap kolom 1. Siapa saja yang diizinkan mengakses data? 2. Sejauh mana dapat mengakses (melihat, mengedit, atau menghapus data) 3. Bagaimana cara mengakses data? Persiapan data pada proses atau model data mining

## 2.3.1 Penangkapan Pengetahuan Data
Beberapa pengetahuan terkait data yang dapat diperoleh di antaranya adalah apa isi data tersebut,  dari  mana  data  berasal,  untuk  apa  data  diambil,  siapa  yang  membuat  data  tersebut, kapan data tersebut diambil, dan bagaimana data tersebut dihasilkan. Semua pertanyaan tersebut dijawab  dalam  kalimat  yang  singkat  agar  lebih  mudah  dipahami.  Selain  itu,  setiap  kolom  dari data harus dituliskan keterangannya. Termasuk deskripsi kolom, jenis data (numerik, biner, atau kategori), dan jumlah data kosong tiap kolom.
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 298-308 E- ISSN 2503-2933 303

## 2.3.2 Kodifikasi Pengetahuan Data
Kodifikasi  pengetahuan  memastikan  bahwa  pengetahuan  yang  telah  ditangkap  menjadi terstruktur. Maka akan ada dua kategori dari pengetahuan data, yaitu pengetahuan kualitatif dan kuantitatif.  Kedua  pengetahuan ini dapat  dituangkan  ke  dalam  bentuk  tabel  agar  memudahkan penyimpanan pengetahuan.

## 2.3.3 Membagi Pengetahuan Data
Pengetahuan  tentang  data  dapat  ditempatkan  pada  suatu  manajemen basis  data untuk memudahkan pembuatan aturan terkait distribusi data. Peran siapa saja yang perlu mengakses, sejauh  mana  hak  akses  diberikan,  dan  bagaimana  cara  mengaksesnya  perlu  dijabarkan  agar pengetahuan dapat dibagi dengan baik.

## 2.3.4 Menerapkan Pengetahuan Data
Pada akhirnya, pengetahuan dapat diterapkan pada proses data mining . Penambang data cukup melihat pada dua tabel pengetahuan data sebelum melakukan proses data mining. Tabel ini akan memberikan gambaran keseluruhan terkait data yang akan ditambang. Berbekal dengan pengetahuan  tersebut,  penambang  dapat  melakukan  persiapan  dengan  lebih  cepat  karena  telah memahami maksud dari data yang akan di olah.

## 2.4   Implementasi
Skema  Gambar  4  diimplementasikan  ke  dalam  aplikasi  berbasis website ,  menggunakan XAMPP dengan web framework Laravel. Pengguna akan diarahkan ke halaman kumpulan data yang  dapat  diakses  seperti  Gambar  6.  Data  yang  belum  ditangkap  pengetahuannya  akan  ada tombol “+ Tambah”. Tombol “+ Tambah” ketika diklik akan mengarahkan ke penangkapan data kualitatif  atau  kuantitatif. Penangkapan  pengetahuan  data  dilakukan  mengikuti  Tabel  2  seperti pada  Gambar  7  (kualitatif).  Sementara  data  yang  sudah  ditangkap  pengetahuannya  akan menampilkan tanda centang. Tanda ini ketika diklik akan mengarahkan pada halaman kodifikasi pengetahuan data (Gambar 8). Pada halaman ini memungkinkan untuk melihat hasil kodifikasi pengetahuan yang sudah dilakukan.
Membagi  pengetahuan  data  dilakukan  dengan  memberikan  hak  akses  kepada  pengguna seperti  Gambar  9.  Hanya  pengguna  yang  diberikan  hak  akses  saja  yang  dapat  mengakses  data tertentu.  Hak  akses  memungkinkan  data  dan  pengetahuan  tentang  data  itu  dibagikan  kepada pengguna yang tepat, sesuai kebutuhan pengguna terkait. Pengguna dapat langsung menerapkan pengetahuan  tentang  data  yang  diperoleh  pada  proses data  mining .  Halaman  menerapkan pengetahuan (Gambar 10) memungkinkan pengguna untuk dapat segera memperoleh data sesuai dengan  format  yang  diinginkan,  sehingga  proses data  mining dapat  langsung  dijalankan. Dengan demikian waktu untuk persiapan data dapat dipercepat.
304 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 298-308 E-ISSN 2503-2933
Yusuf , et., al [ Pemanfaatan Manajemen Pengetahuan Untuk Membantu Persiapan Data pada Proses Data Mining ] IJCCS Vol. x, Nopage–end_page
Gambar 6.  Kumpulan Data Untuk Mengetahui Pengetahuan Mana yang Belum Ditangkap
Gambar 7. Form Untuk Menangkap Pengetahuan Kualitatif
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 298-308 E- ISSN 2503-2933 305
Gambar 8.  Hasil Kodifikasi Pengetahuan Kualitatif dan Kuantitatif
Gambar  9.  Membagi Pengetahuan Dengan Memberikan Hak Akses Kepada Pengguna Untuk Setiap Data, Sesuai Kebutuhan Pengguna Tersebut
306 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 298-308 E-ISSN 2503-2933
Gambar 10.  Menerapkan Pengetahuan Dengan Menyediakan Berbagai Format Data Untuk Digunakan pada Proses Data Mining

## 4. KESIMPULAN
Persiapan data merupakan tahapan yang menghabiskan waktu dalam data mining . Peran manajemen  pengetahuan  khusus  untuk  data  dapat  digunakan  untuk  mempermudah  persiapan data.  Dua  tabel  kualitatif  dan  kuantitatif  yang  berisi  pengetahuan-pengetahuan  terkait  data digunakan  sebagai  bentuk  pengetahuan  eksplisit  dari  data.  Melalui  pengetahuan  ini  proses persiapan  data  dapat  dipersingkat  karena  penambang  tidak  menambang  data  dari  nol pengetahuan.

## 5. SARAN
Praktisi data mining dapat menggunakan manajemen pengetahuan data sebelum memulai proses data mining . Penelitian selanjutnya dapat membuat studi kuantitatif tentang berapa besar pengaruh  perbedaan  waktu  proses data  mining dengan  dan  tidak  menerapkan  manajemen pengetahuan data.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Klein, Andy, “The Cost of Hard Drives Over Time,” Backblaze Blog | Cloud Storage & Cloud  Backup ,  11  Juli  2017.  https://www.backblaze.com/blog/hard-drive-cost-per- gigabyte/ (Diakses 9 April 2022).
[2] T.  Ivanov,  N.  Korfiatis,  dan  R.  V.  Zicari, “On  The  Inequality  of  The  3V’s  of  Big  Data Architectural Paradigms: A Case For Heterogeneity,” 2013, doi: 10.48550/ARXIV.1311.0805.
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 298-308 E- ISSN 2503-2933 307
[3] M. Al-Emran, V. Mezhuyev, A. Kamaludin, dan K. Shaalan, “The Impact of Knowledge Management  Processes  On  Information  Systems:  A  Systematic  Review,”  International Journal  of  Information  Management ,  Vol.  43,  Hlm.  173–187,  Des  2018,  doi: 10.1016/j.ijinfomgt.2018.08.001.
[4] K.  Khurshid,  A.  A.  Khan,  H.  Siddiqi,  dan  I.  Rashid, “Big  Data-9Vs,  Challenges  and Solutions,” Technical Journal , Vol. 23, No. 3, Hlm. 7.
[5] J. Liu dkk. , “ Data Mining and Information Retrieval in The 21st Century: A bibliographic Review,” Computer  Science  Review ,  Vol.  34,  Hlm.  100193,  Nov  2019,  doi: 10.1016/j.cosrev.2019.100193.
[6] P.  Bhatia, Data  Mining  and  Data  Warehousing:  Principles  and  Practical  Techniques . Cambridge, United Kingdom ; New York, NY: Cambridge University Press, 2019.
[7] M.  Kantardži ć , Data  Mining:  Concepts,  Models,  Methods,  and  Algorithms ,  3rd  ed. Hoboken Piscataway: John Wiley IEEE press, 2020.
[8] T.  Gao,  Y.  Chai,  dan  Y.  Liu, “A  Review  of  Knowledge  Management  About  Theoretical Conception and Designing Approaches,” IJCS , Vol. 2, No. 1, Hlm. 42–51, Jul 2018, doi: 10.1108/IJCS-08-2017-0023.
[9] Z. A. Al-Sai, R. Abdullah, dan M. H. Husin, “Critical Success Factors for Big Data: A Systematic  Literature  Review,” IEEE  Access ,  Vol.  8,  Hlm.  118940–118956,  2020,  doi: 10.1109/ACCESS.2020.3005461.
[10]  I. Alhassan, D. Sammon, dan M. Daly, “Critical Success Factors for Data Governance: A Theory Building Approach,” Information Systems Management , Vol. 36, No. 2, Hlm. 98–110, Apr 2019, doi: 10.1080/10580530.2019.1589670.
[11]  Y. Zhan, K. H. Tan, dan B. Huo, “Bridging Customer Knowledge To Innovative Product Development: A Data Mining Approach,” International Journal of Production Research , Vol. 57, No. 20, Hlm. 6335–6350, Okt 2019, doi: 10.1080/00207543.2019.1566662.
[12]  M.  Mardiani, “Desain  Model  Data  Mining  pada  Model  SECI  Untuk  Pemetaan  dan Ekstraksi  Pengetahuan  Kompetensi  Lulusan,” JATISI ,  Vol.  8,  No.  3,  Hlm.  1607–1614, Sep 2021, doi: 10.35957/jatisi.v8i3.1349.
[13]  S. K. Srivastava, B. Chandra, dan P. Srivastava, “The Impact of Knowledge Management and Data Mining on CRM in The Service Industry,” Dalam Nanoelectronics, Circuits and Communication  Systems ,  Vol.  511,  V.  Nath  dan  J.  K.  Mandal,  Ed.  Singapore:  Springer Singapore, 2019, hlm. 37–52. doi: 10.1007/978-981-13-0776-8_4.
[14]  Y. Andini, J. T. Hardinata, dan Y. P. Purba, “Penerapan Data Mining pada Tata Letak Buku  di  Perpustakaan  Sintong  Bingei  Pematangsiantar  Dengan  Metode  Apriori,” jurasik , Vol. 7, No. 1, Hlm. 13, Feb 2022, doi: 10.30645/jurasik.v7i1.410.
[15]  A. R. Hevner, S. T. March, J. Park, dan S. Ram, “Design Science in Information Systems Research,” MIS Quarterly , Vol. 28, No. 1, Hlm. 75–105.
308 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 298-308 E-ISSN 2503-2933
[16]  M. Fakhar Manesh, M. M. Pellegrini, G. Marzi, dan M. Dabic, “Knowledge Management in  The  Fourth  Industrial  Revolution:  Mapping  The  Literature  and  Scoping  Future Avenues,” IEEE  Trans.  Eng.  Manage. ,  Vol.  68,  No.  1,  Hlm.  289–300,  Feb  2021,  doi: 10.1109/TEM.2019.2963489.
[17]  M. Evans, K. Dalkir, dan C. Bidian, “A Holistic View of the Knowledge Life Cycle: The Knowledge Management Cycle (KMC) Model,” Vol. 12, No. 2, hlm. 13, 2014.
[18]  K. Jamsa, Introduction  to Data  Mining  and  Analytics  With  Machine  Learning  in  R  and Python . Burlington, Massachusetts: Jones & Bartlett Learning, 2021.
[19]  A.  Hannachi, Patterns  Identification  and  Data  Mining  in  Weather  and  Climate .  Cham: Springer, 2021.
[20]  S. A. Mohd Selamat, S. Prakoonwit, R. Sahandi, W. Khan, dan M. Ramachandran, “Big Data Analytics—A Review of Data Mining Models For Small and Medium Enterprises In The Transportation Sector,” WIREs Data Mining Knowl Discov , Vol. 8, No. 3, Mei 2018, doi: 10.1002/widm.1238.
[21]  F.  Martinez-Plumed dkk. , “CRISP-DM  Twenty  Years  Later:  From  Data  Mining Processes to Data Science Trajectories,” IEEE Trans. Knowl. Data Eng. , Vol. 33, No. 8, Hlm. 3048–3061, Agu 2021, doi: 10.1109/TKDE.2019.2962680.
[22]  IBM, “Data Preparation In The Mining Process,” 27 Februari 2021. https://www.ibm.com/docs/en/db2/11.1?topic=studio-data-preparation-in-mining-process (Diakses 9 April 2022).
[23]  C.  Schröer,  F.  Kruse,  dan  J.  M.  Gómez, “A  Systematic  Literature  Review  on  Applying CRISP-DM  Process  Model,”  Procedia  Computer  Science ,  Vol.  181,  Hlm.  526–534, 2021, doi: 10.1016/j.procs.2021.01.199.
[24]  S.  Husain  dan  J.-L.  Ermine, Knowledge  Management  Systems  Concepts,  Technologies and  Practices .  2021.  Diakses:  5  Februari  2022.  [Daring].  Tersedia  pada: https://doi.org/10.1108/9781801173483
[25]  I. Mistrik, M. Galster, B. R. Maxim, dan B. Tekinerdogan, Ed., Knowledge Management in  The  Development  of  Data-Intensive  Systems ,  1  ed.  Auerbach  Publications,  2021.  doi: 10.1201/9781003001188.