## PROFILING MAHASISWA DAN ALUMNI MENGGUNAKAN METODE DECISION TREE Systematic Literature Review
Salsabila Vebi Natasya, Rolly Maulana Awangga
Program Studi Sarjana Terapan Teknik Informatika, Universitas Logistik & Bisnis International Jl Sariasih No.54, Kota Bandung, Indonesia salsabilavebinatasya19@gmail.com

## ABSTRAK
Profilling  mahasiswa  dan  alumni  merupakan  sebuah  studi  yang  bertujuan  untuk  mengidentifikasi karakteristik  individu  yang  memasuki  dan  keluar  dari  sebuah  institusi  pendidikan.  Melalui  analisis  data  yang dikumpulkan, studi ini dapat memberikan informasi yang berharga bagi institusi untuk meningkatkan program- program yang ditawarkan dan membantu mahasiswa serta alumni untuk merencanakan karir mereka. Literature Riview  ini  akan  membeirkan  sebuah  tinjauan  sistematis  mengenai  profiling  mahasiswa  dan  alumni.  Pada penelitian ini digunakan artikel-artikel yang diterbitkan dari tahun 2016-2023 dalam melakukan literature riview. Yang mana artikel tersebut didapat diberbagai database perpustakaan digital seperti IEE Explore, Science Direct, Google Scholar dan masih banyak lagi. Tujuan utama pada penelitian ini yaitu untuk mengetahui atau mencari tren dalam topik yang nantinya akan dilakukan penelitian lebih dalam. Pada penelitian ini menggunakan metode Systematic Literature Review. Hasil dari penelitian Ssystematic Literature Review ini adalah metode yang paling banyak digunakan untuk profiling adalah K-Means, Decision Tree menjadi metode dengan akurasi yang cukup tinggi dalam melakukan profiling, algoritma Decision tree yang paling banyak digunakan untuk profiling adalah C4.5.
Kata kunci: Profiling, Systematic Literarue Review, Decision Tree

## 1. PENDAHULUAN
Profiling  mahasiswa  dan  alumni  telah  menjadi topik  yang  semakin  penting  dalam  dunia  pendidikan tinggi.  Proses  ini  melibatkan  pengumpulan  dan analisis  data  tentang  karakteristik,  perilaku,  dan prestasi  akademik  dan  non-akademik  mahasiswa  dan alumni.  Profiling  mahasiswa  dan  alumni  menjadi penting  karena  memiliki  banyak  manfaat,  baik  untuk perguruan tinggi maupun untuk mahasiswa dan alumni itu  sendiri.  Salah  satu  manfaat  utama  dari  profiling mahasiswa  dan  alumni  adalah  membantu  perguruan tinggi  dalam  memahami  karakteristik  dan  kebutuhan mahasiswa  dan  alumni  mereka.  Dengan  mengetahui karakteristik mahasiswa dan alumni, perguruan tinggi dapat  mengembangkan  program  akademik  dan  non- akademik yang lebih baik untuk memenuhi kebutuhan mereka.  Selain  itu,  profilisasi  juga  dapat  membantu perguruan  tinggi  dalam  memahami  bagaimana mahasiswa dan alumni  berperilaku, seperti  kebiasaan belajar  dan  tingkat  partisipasi  dalam  organisasi kampus  atau  kegiatan  ekstrakurikuler.  Dalam  era digital seperti saat ini, profiling mahasiswa dan alumni juga  dapat  membantu  perguruan  tinggi  dalam membangun  dan  memelihara  hubungan  yang  lebih baik  dengan  mahasiswa  dan  alumni  mereka.  Dengan mengumpulkan  dan  menganalisis  data  yang  relevan, perguruan  tinggi  dapat  memberikan  informasi  dan layanan  yang  lebih  tepat  sasaran  kepada  mahasiswa dan alumni mereka.
Tujuan  dari  kegiatan  penelitian  ini  adalah melakukan  kajian  literatur  dengan  mencari  metode- metode  apa  saja  yang  digunakan  oleh  para  peneliti
sebelumnya  untuk  melakukan  profiling.  Dengan melihat  metode  apa  yang  menjadi  tren  atau  banyak digunakan  beberapa  tahun  kebelakang.  Dengan adanya  penelitian  ini  maka  diharapkan  nantinya mempermudah untuk menentukan model atau metode yang akan digunakan melakukan profiling mahasiswa dan  alumni.  Penelitian  ini  menggunakan  metode Systematic Literature Review (SLR) untuk melakukan review  dan  mengidentifikasi  jurnal  secara  sistematis yang sesuai dengan tahapan yang sudah ditentukan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Profiling
Profilisasi adalah proses pengumpulan, analisis, dan  interpretasi  data  untuk  membuat  profil  atau gambaran  karakteristik  seseorang,  kelompok,  atau objek.  Profilisasi  dapat  digunakan  dalam  berbagai konteks, termasuk dalam kegiatan penegakan hukum, pengembangan produk, analisis pelanggan, pemasaran,  keamanan,  dan  penelitian  ilmiah.  Dalam konteks  penegakan  hukum,  profiling  mengacu  pada penggunaan  karakteristik  individu  atau  kelompok untuk membantu mengidentifikasi, mengklasifikasikan,  atau  menentukan  pola  perilaku yang  mungkin  relevan  dengan  investigasi  atau kepentingan  keamanan.  Contoh  umum  profilisasi dalam penegakan hukum adalah profilisasi kriminal, di mana  data  dan  informasi  tentang  pelaku  kejahatan digunakan  untuk  membantu  mengidentifikasi  dan menangkap  pelaku  kejahatan  potensial.  Dalam konteks bisnis, profiling digunakan untuk menganalisis  perilaku  konsumen,  kebiasaan  belanja,
preferensi produk, dan pola pembelian. Data ini dapat membantu  perusahaan  dalam  menyusun  strategi pemasaran  yang  lebih  efektif,  menyesuaikan  produk dengan  kebutuhan  pelanggan,  dan  meningkatkan kepuasan pelanggan.

## 2.2. Systematic Literature Review
Systematic  Literature  Review  (SLR)  adalah metode  penelitian  yang  sistematis  dan  terstruktur untuk mengidentifikasi, mengevaluasi, dan mengintegrasikan bukti-bukti ilmiah yang relevan dari berbagai sumber literatur yang tersedia. Tujuan utama SLR  adalah  untuk  menyajikan  pemahaman  yang komprehensif  dan  obyektif  tentang  topik  penelitian tertentu,  dengan  menggunakan  pendekatan  yang transparan dan terstandarisasi. Berikut adalah langkah- langkah  umum  yang  terlibat  dalam  melakukan Systematic Literature Review:
a. Perumusan  Pertanyaan  Penelitian:  Menentukan pertanyaan  penelitian  yang  jelas  dan  terdefinisi dengan baik untuk memandu proses penelitian.
b. Desain  Protokol:  Menyusun  protokol  penelitian yang rinci, termasuk kriteria  inklusi dan eksklusi, strategi  pencarian  literatur,  dan  metode  evaluasi kualitas dan relevansi studi.
c. Pencarian  Literatur:  Melakukan  pencarian  yang komprehensif  dan  sistematis  di  berbagai  sumber literatur, seperti basis data jurnal, konferensi, buku, dan sumber lainnya, menggunakan kata kunci yang relevan.
d. Seleksi  Studi:  Mengevaluasi  judul,  abstrak,  dan teks lengkap studi  yang ditemukan  sesuai dengan kriteria inklusi dan eksklusi yang telah ditentukan.
e. Evaluasi Kualitas Studi: Menilai kualitas metodologi  dan  validitas  internal  studi  yang terpilih, biasanya menggunakan alat evaluasi yang telah ditetapkan sebelumnya.
f. Ekstraksi  Data:  Mengumpulkan  informasi  yang relevan  dari  studi  yang  dipilih,  seperti  desain penelitian, sampel, metode, temuan, dan hasilnya.
g. Analisis Data: Menganalisis dan mengintegrasikan temuan  dari  studi  yang  disertakan  dalam  SLR, sering  kali  melalui  pendekatan  kualitatif  atau kuantitatif.
h. Interpretasi dan Presentasi Temuan: Menginterpretasikan  temuan  secara  holistik, mengidentifikasi  pola,  tren,  atau  kontradiksi,  dan menyusun  laporan  sistematis  yang  komprehensif. SLR digunakan secara luas dalam berbagai disiplin ilmu  untuk  mengumpulkan  dan  menyintesis pengetahuan yang ada, mengidentifikasi kesenjangan  dalam  penelitian,  dan  memberikan dasar untuk pengambilan keputusan yang berbasis bukti [9].

## 2.3. Decision Tree
Decision  tree  (pohon  keputusan)  adalah  metode analisis  prediktif  yang  menggunakan  struktur  pohon atau  diagram  berhirarki  untuk  menggambarkan  dan
menggambarkan serangkaian keputusan dan konsekuensi  yang  mungkin.  Metode  ini  digunakan untuk  memprediksi  atau  mengklasifikasikan  data berdasarkan  serangkaian  aturan  keputusan  yang disusun dalam bentuk pohon. Pohon keputusan terdiri dari  dua  jenis  simpul  utama:  simpul  keputusan (decision  node) dan  simpul daun (leaf  node). Simpul keputusan menunjukkan suatu keputusan atau kondisi yang  harus  dievaluasi,  sedangkan  simpul  daun mewakili  hasil  akhir  atau  klasifikasi  dari  pohon keputusan.  Proses  pembuatan  pohon  keputusan dimulai dengan simpul keputusan awal yang membagi data  menjadi  dua  atau  lebih  kelompok  berdasarkan atribut  atau  fitur  tertentu.  Setiap  simpul  keputusan selanjutnya  membagi  data  lagi  berdasarkan  atribut lainnya,  sehingga  membentuk  cabang-cabang  di pohon  keputusan.  Proses  ini  berlanjut  hingga mencapai  simpul  daun,  di  mana  hasil  prediksi  atau klasifikasi akhir diberikan. Selama pembuatan pohon keputusan,  penggunaan  algoritma  seperti  algoritma ID3,  C4.5,  CART  (Classification  and  Regression Trees),  atau  Random  Forest  dapat  digunakan  untuk menentukan  atribut  terbaik  yang  harus  dipilih  untuk membagi  data  pada  setiap  simpul  keputusan. Algoritma  ini  memperhitungkan  faktor-faktor  seperti keberagaman  kelas,  kejelasan  pemisahan,  dan keakuratan  prediksi  untuk  menentukan  atribut  yang paling informatif. Keuntungan dari penggunaan pohon keputusan termasuk kemampuan untuk menghasilkan aturan  keputusan  yang  mudah  dipahami,  dapat menangani data yang tidak lengkap atau memiliki nilai yang  hilang,  dan  mampu  menangani  atribut  numerik serta kategorikal [3].
Pohon  keputusan  juga  dapat  digunakan  dalam berbagai  bidang,  termasuk  ilmu  data,  kecerdasan buatan,  analisis  bisnis,  pengenalan  pola,  dan pengambilan  keputusan.  Namun,  pohon  keputusan juga memiliki beberapa kelemahan. Misalnya, mereka cenderung  rentan  terhadap  overfitting  (pencocokan yang terlalu spesifik terhadap data pelatihan), sensitif terhadap  perubahan  kecil  dalam  data,  dan  mungkin menghasilkan  pohon  yang  kompleks  dan  sulit diinterpretasikan jika tidak diatur dengan baik.

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian yang  digunakan  pada penelitian  ini  yaitu  Systematic  Literature  Review (SLR).  Systematic  Literature  Review  memiliki beberapa tahapan antara lain sebagai berikut:
Pada  tahapan  pertanyaan  penelitian  adalah tahapan membuat pertanyaan penelitian yang disesuaikan dengan topik yang sudah dipilih. Adapun pertanyaan untuk penelitian ini adalah sebagai berikut:
 RQ1.  Apa  saja  metode  yang  banyak  digunakan untuk melakukan profiling?
 RQ2.  Apakah  Decision  Tree  merupakan  metode yang  cukup  baik  untuk  digunakan  dalam melakukan profiling?
 RQ3. Apa saja macam-macam algortima Decision tree yang banyak digunakan untuk profiling?
Pada  proses  ini  pencarian  jurnal  yang  relevan dengan  topik  yang  diangkat  dimulai  yang  mana  para jurnal  atau  artikel  tersebut  didapatkan  dari  berbagai sumber salah satunya yaitu GoogleScholar yang rata- rata diterbitkan pada tahun 2016-2023.
Pada  proses  ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk menemukan  daya  yang  layak  untuk  digunakan  pada penelitian  ini  seperti  data  yang  digunakan  harus berhubungan  atau  relevan  dengan  topik  yang  sedang dibahas.
Tabel 1. Keyword Jurnal No Keyword Jumlah Jurnal 1 Profiling C4.5 6 2 Profiling Customer, Profiling Students, Data Mining, Decision Tree 5 3 Profiling ID3 5
Pada  tahapan  Penilaian  Kualitas  dilakukan dengan  tujuan  untuk  menemukan  data  yang  sudah dievaluasi  menyesuaikan  kriteria  penilaian  kualitas yang sudah ditentukan pada tahap sebelumnya.
 QA1.  Apakah  jurnal  tersebut  sudah  berhubungan dengan profiling?
 QA2.  Apakah  metode  yang  digunakan  dalam jurnal  tersebut  adalah  Decision  Tree  untuk melakukan profiling?
1. Y : Ya
2. T : Tidak
Pada proses Pengumpulan Data dilakukan untuk mengumpulkan data yang digunakan untuk penelitian yang sedang dilakukan.
Tahapan Analisis Data dilakukan untuk menganalisi  data  yang  sudah  dikumpulkan.  Analisis data pada penelitian ini menunjukan, sebagai berikut:
a. Jurnal  atau  artikel  yang  relevan  dengan  topik profiling  yang  diterbitkan  dari  tahun  2016-2023 (mengarah pada (RQ1).
b. Efektivitas  dari  penerapan  metode  Decision  Tree untuk  melakukan  profiling  (mengarah  pada  RQ2, RQ3)

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk  memudahkan  untuk  melihat  jurnal  atau artikel  yang  sudah  didapatkan  maka  jurnal  akan dikelompokkan  bedasarkan  tipe  jurnal  yang  dapat diliat pada Tabel 2.
Tabel 2. Kategori Jurnal No Jurnal Jumlah 1 Q4 2 2 Sinta 3 3 3 Q3 3 4 Sinta 4 4 5 Sinta 5 1 6 Sinta 2 1 7 Q1 1
Dari  tahapan  proses  pencarian  yang  sudah dilakukan  seleksi  berdasrkan  kriteria  Batasan  dan pemasukan  (inclusion  dan  exclusion  criteria).  Pada tahap ini sudah didapatkan 16 jurnal. Yang kemudian nantinya akan dilakukan scanning data lanjutan.
Pada  Tabel  3  dapat  dilihat  hasil  dari  quality assessment untuk menunjukkan data atau jurnal mana saja yang dapat digunakan dalam penelitian ini.
Tabel 3. Hasil quality assessment No Penulis Judul Jurnal Tahun QA1 QA2 1 Hashmia Hamsa, Simi Indiradevi, Jubilant J. Kizhakkethottam Student academic performance prediction model using decision tree and fuzzy genetic algorithm 2016 T T 2 Prof. Tejal Upadhyay, Atma Vidhani, Vishal Dadhich Customer Profiling and Segmentation using Data Mining Techniques 2016 Y T 3 M Reza Alhapizi, Muhammad Nasir, Irman Effendy Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Untuk Menentukan Strategi Promosi Mahasiswa Baru Universitas Bina Darma Palembang 2020 T T 4 Shamala palaniappan, Aida Mustapha, Cik Feresa Mohd Foozy, Rodziah Atan Customer Profiling using Classification Approach for Bank Telemarketing 2017 Y Y 5 Sunardi, Abdul Fadlil, Nur Makkie Perdana Kusuma Implementasi Data Mining dengan Algoritma Naïve Bayes untuk Profiling Korban Penipuan Online di Indonesia 2022 Y T 6 Shuzlina Abdul-Rahman, Nurin Faiqah Arifin, Mastura Hanfia, Sofianuta Mutalib Customer Segmentation and Profiling for Life Insurance using K-Modes Clustering and Decision Tree Classifier 2021 Y Y 7 Irfan Pratama, Putri Taqwa Prasetyaningrum Pemetaan Profil Mahasiswa Untuk Peningkatan Strategi Promosi Perguruan Tinggi Menggunakan Predictive Apriori 2021 Y T
No Penulis Judul Jurnal Tahun QA1 QA2 8 W Gata, Iskandar, H Basri, D A Puspitawati, S Hidayat, Walim Implementation of Decision Tree Algorithm in Customer Recency, Frequency, Monetary, and Cost Profiling: a Case Study of Plastic Packing Industry 2019 Y Y 9 Kohei Arai, Zhan Ming Ming, Ikuya Fujikawa, Yusuke Nakagawa, Tatsuya Momozaki, Sayuri Ogawa Customer Profiling Method with Big Data based on BDT and Clustering for Sales Prediction 2022 Y Y 10 M. Rishakim Marajari, Kahiruddin Nasution, Tasliyah Haramaini Analisis Data Mahasiswa Untuk Mendukung Strategi Promosi Pada Universitas Medan Area Menggunakan Algoritma K-Means Clustering 2021 Y Y 11 M A Syakur, B K Kkhotimah, E M S Rohman, B D Satoto Integration K-Means Clustering Method and Elbow Method For Identification of The Best Customer Profile Cluster 2018 Y T 12 Sultan Juma Sultan Alawi; Izwan Nizal Mohd Shaharanee; Jastini Mohd Jamil Profiling Oman education data using data mining approach 2017 Y T 13 Ashwin Satyanarayana, Gayathri Ravichandran Mining Student data by Ensemble Classification and Clustering for Profiling and Prediction of Student Academic Performance 2016 Y Y 14 Asep Permana, Agustia Hananto, Sigit Budi Nugroho, Arief Wibowo Komparasi Performa algoritma ID3, C4.5, CHAID Dalam Profiling Tersangka Kasus Narkoba di Jawa Barat 2021 Y Y 15 Touria Hamim, Faoiza Benabbou, Nawal Sael Survey of Machine Learning Techniques for Student Profile Modelling 2021 Y Y 16 Agus Hindarto Wibowo, Andi Rahadiyan Wijaya Analisis Profiling Kejahatan di Kabupaten Sleman 2018 Y Y
Pada  pembahasan  hasil  menjelaskan  dan menjawab Research Question dari RQ1, RQ2. Berikut adalah penjelasan dari hasil.
 RQ1. Apa saja metode yang banyak digunakan untuk melakukan profiling?
Pada Tabel
4
menampilkan hasil pengelompokkan  metode-metode  yang  digunakan untuk melakukan profiling yang akan menjawab RQ1.
Tabel 4. Hasil RQ1 No Metode Jumlah 1 Apriori 2 2 K-Means 4 3 Decision Tree 3 4 Random Forest 3 5 Naïve Bayes 3 6 K-Modes 1 7 C4.5 1
Pada  hasil  yang  sudah  didapatkan  maka  dapat dilihat metode yang paling banyak digunakan pada 13 jurnal yang sudah direview metode K-Means menjadi metode  yang  paling  banyak  digunakan.  Sedangkan Decision  Tree  menjadi  metode  terbanyak  kedua setelah  K-Means  sama  dengan  Random  Forest  dan Naïve Bayes.
 RQ2. Apakah Decision Tree merupakan metode yang  cukup  baik  untuk  digunakan  dalam melakukan profiling ?
Dari  beberapa  jurnal  yang  menggunakan Decision Tree untuk melakukan profiling menunjukkan  bahwa  menggunakan  metode  Decision
Tree untuk melakukan profiling dapat dikatakan cukup baik.  Karena  dari  kedua  jurnal  tersebut  menunjuk akurasi yang cukup tinggi yaitu 90,68% dan 81,30%. Kemudian 1 jurnal yang juga menggunakan Decision Tree  menunnjukkan  hasil  dengan  kesalahan  yang masih  dapat  diterima  dengan  mendapatkan  RMSE sebesar 21,25%.
 RQ3.  Apa  saja  macam-macam  algortima Decision  tree  yang  banyak  digunakan  untuk profiling ?
Pada Tabel 5 menampilkan hasil pengelompokkan  macam-macam  algoritma  yang banyak  digunakan  untuk  melakukan  profiling  yang akan menjawab RQ3.
Tabel 5. Hasil RQ3 No Algoritma Jumlah 1 C4.5 3 2 CART 1 3 J48 2 4 ID3 3
Pada  hasil  yang  Sudah  di  kelompokkan  maka dapat  dilihat  algoritma  Decision  Tree  yang  paling banyak  digunakan  untuk  melakukan  profiling  adalah C4.5 dan ID3.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Adapun kesimpulan yang dapat ditarik dari hasil penelitian yang sudah dilakukan, yaitu : Berdasarkan Systematic Literature Review (SLR) yang sudah dilakukan  pada  jurnal  yang  sudah  diteliti sebelumnya,  yaitu  metode  yang  paling  banyak
dipakai untuk melakukan profiling adalah metode K-MEANS.  Berdasarkan  Systematic  Literature Review (SLR) yang sudah dilakukan pada jurnal yang sudah diteliti sebelumnya, yaitu Efektivitas dari  penerapan  metode  Decision  Tree  untuk melakukan  profiling  adalah  dari  kedua  jurnal tmenunjuk  akurasi  yang  cukup  tinggi  yaitu 90,68%  dan  81,30%.  Kemudian  1  jurnal  yang juga menggunakan Decision Tree menunnjukkan hasil dengan kesalahan yang masih dapat diterima dengan  mendapatkan  RMSE  sebesar  21,25%. Berdasarkan Systematic Literature Review (SLR) yang  sudah  dilakukan  pada  jurnal-jurnal  yang sudah didapatk an, yaitu algoritma Decision Tree yang  paling  banyak  digunakan  adalah  C4.5  dan ID3.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Alawi,  S.J.S.,  Shaharanee,  I.N.M.  and  Jamil, J.M.,  2017,  October.  Profiling  Oman  education data  using  data  mining  approach.  In AIP Conference  Proceedings (Vol.  1891,  No.  1,  p. 020134). AIP Publishing LLC.
[2] Alhapizi, M.R., Nasir, M. and Effendy, I., 2020. Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Untuk
Menentukan  Strategi  Promosi  Mahasiswa  Baru Universitas  Bina  Darma  Palembang. Journal  of Software Engineering Ampera , 1 (1), pp.1-14.
[3] Abdul-Rahman, S., Arifin, N.F.K., Hanafiah, M. and  Mutalib,  S.,  2021.  Customer  Segmentation and Profiling for Life Insurance using K-Modes Clustering and Decision Tree
Classifier. International  Journal  of  Advanced
Computer  Science  and  Applications , 12 (9), pp.434-444.
[4] Arai,  K.,  Zhan,  M.M.,  Fujikawa,  I.,  Nakagawa, Y.,  Momozaki,  T.  and  Ogawa,  S.,  2022. Customer Profiling Method with Big Data based on BDT and Clustering for Sales Prediction. International  Journal  of  Advanced Computer Science and Applications , 13 (7).
[5] Gata,  W.,  Basri,  H.,  Puspitawati,  D.A.  and Hidayat, S., 2019, November. Implementation of Decision Tree Algorithm  in  Customer Recency, Frequency, Monetary, and Cost Profiling: a Case Study  of  Plastic  Packing  Industry.  In IOP Conference  Series:  Materials  Science  and Engineering (Vol.  662,  No.  2,  p.  022032).  IOP Publishing.
[6] Hamim,  T.,  Benabbou,  F.  and  Sael,  N.,  2021. Survey  of  machine  learning  techniques  for student  profile  modeling. International  Journal of Emerging Technologies in Learning (iJET) , 16 (4), pp.136-151.
[7] Hamsa, H., Indiradevi, S. and Kizhakkethottam, J.J.,  2016.  Student  academic  performance
prediction  model  using  decision  tree  and  fuzzy genetic  algorithm. Procedia  Technology , 25 , pp.326-332.
[8] Marajari, M.R., Nasution, K. and Haramaini, T., 2021, August. ANALISIS DATA MAHASISWA UNTUK MENDUKUNG STRATEGI PROMOSI PADA UNIVERSITAS MEDAN AREA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING. In Seminar  Nasional  Teknik  (SEMNASTEK) UISU (Vol. 4, No. 1, pp. 100-107).
[9] Nova, S.H., Widodo, A.P. and Warsito, B., 2022. Analisis  Metode  Agile  pada  Pengembangan Sistem  Informasi  Berbasis  Website:  Systematic Literature Review. Techno. Com , 21 (1), pp.139- 148.
[10] Palaniappan,  S.,  Mustapha,  A.,  Foozy,  C.F.M. and  Atan,  R.,  2017.  Customer  profiling  using classification approach
for
bank telemarketing. JOIV:  International  Journal  on Informatics Visualization , 1 (4-2), pp.214-217.
[11] Permana,  A.,  Wibowo,  A.,  Hananto,  A.  and Nugroho,  S.B.,  2021.  Komparasi  performa algoritma  ID3,  C4.  5,  CHAID  dalam  profiling tersangka  kasus  narkoba  di  jawa  barat. Techno Xplore:  Jurnal  Ilmu  Komputer  dan  Teknologi Informasi , 6 (1), pp.1-8.
[12] Pratama,  I.  and  Prasetyaningrum,  P.T.,  2021. Pemetaan  Profil  Mahasiswa  Untuk  Peningkatan
Strategi Promosi Perguruan Tinggi Menggunakan Predictive Apriori. Jurnal Eksplora Informatika , 10 (2), pp.159-166.
[13] Sunardi,  S.,  Fadlil,  A.  and  Kusuma,  N.M.P., 2022.  Implementasi  Data  Mining  dengan Algoritma  Naïve  Bayes  untuk  Profiling  Korban Penipuan Online di Indonesia. JURNAL MEDIA INFORMATIKA  BUDIDARMA , 6 (3),  pp.1562- 1572.
[14] Satyanarayana,  A.  and  Ravichandran,  G.,  2016. Mining  student  data  by  ensemble  classification and  clustering  for  profiling  and  prediction  of student  academic  performance.  In American Society for Engineering Education .
[15] Syakur,  M.A.,  Khotimah,  B.K.,  Rochman, E.M.S. and Satoto, B.D., 2018, April. Integration k-means clustering method and elbow method for identification of the best customer profile cluster. In IOP conference series: materials science and engineering (Vol. 336, p. 012017). IOP Publishing.
[16] Upadhyay,  T.,  Vidhani,  A.  and  Dadhich,  V., 2016. Customer profiling and segmentation using data mining techniques. International Journal of Computer  Science  &  Communication , 7 (2), pp.65-67.
[17] WIBOWO, A.H., 2018. ANALISIS PROFILING KEJAHATAN
DI KABUPATEN SLEMAN (Doctoral  dissertation,  Universitas
Gadjah Mada).