## PERBANDINGAN ALGORITMA C5.0 DAN K- MEANS CLUSTER ING UNTUK MEMPREDIKSI KEPUASAN MAHASISWA TERHADAP KINERJA DOSEN UNIVERSITAS PRIMA INDONESIA
Jefri Syah Putra Laoli 1) , Sadarman Zebua 2) , Novanius Lahagu 3) , Delima Sitanggang 4*) , Evta Indra 5) 1,2,3,4,5 Fakultas Sains Dan Teknologi, Universitas Prima Indonesia, Medan email: jefrilaoli87@gmail.com , sadarman1399@gmail.com , novanlahagu8@gmail.com , delimasitanggang@unprimdn.ac.id , evtaindra@unprimdn.ac.id

## Abstract
Data  mining  is  an  attempt  to  dig  up  valuable  and  useful  information  on  very  large  databases.  Data mining is an operation that uses certain techniques or methods to look for a pattern or different form in a selected data. The technique used in this study is using data mining with the C5.0 and K-Means methods. The purpose of this study was to determine student satisfaction by using and comparing the accuracy of the C5.0 and K-Means clustering algorithms in predicting student satisfaction on lecturer performance at Universita Prima Indonesia, Faculty of Science and Technology. The results of research using the C5.0 Algorithm method where the accuracy value obtained is 90.90% (Very Satisfied) while the accuracy value is  9.10%  (Not  Satisfied).  The  K-Means  Clustering  method  gives  quite  good  results  in  classifying  data, more  than  75%  of  respondents  feel  (Very  Satisfied)  while  less  than  25%  feel  (Not  Satisfied)  from  the teaching given by lecturers at Universitas Prima Indonesia.
Keywords : Algorithm C5.0, Data Mining, K-Means Clustering.

## 1. PENDAHULUAN
Kinerja  atau  kualitas  seorang  dosen sangatlah penting dalam segala proses internalisasi  nilai  dari  sebuah  perguruan  tinggi. Seorang  dosen  yang  memiliki discipline,  skill, leadership dan integrity akan  diberikan  dampak positif  dalam  pengembangan  universitas  dan pengalaman  belajar  bagi  mahasiswa.  Seorang dosen harus mampu memberikan dampak positif kepada  mahasiswa,  memotivasi  mahasiswa untuk  terus  belajar  dan  membentuk  lingkungan akademik  yang  berkualitas.  Selain  itu,  loyalitas yang  tinggi  dari  seorang  dosen  pada  institusi tempat  mengajar  juga  harus  memberikan berkontribusi  kemajuan  dan  kesinambungan belajar mengajar pada perguruan tinggi [1].
Dengan  berjalannya  waktu,  teknologi informasi  saat  ini  telah  diterapkan  untuk menangani  berbagai  permasalahan  [2]–[9]. Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah Algoritma C5.0 dan K-Means Clustering. Dengan  mengintegrasikan  Algoritma  C5.0  dan
K-Means Clustering, kita dapat mengoptimalkan kemampuan sistem untuk memecahkan masalah. Algoritma C5.0 dapat membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih terarah [10]– [12],  sementara  K-Means  Clustering  dapat memfasilitasi  pemahaman  yang  lebih  baik terhadap struktur data dan pola yang terdapat di dalamnya [9], [13]–[17].
Dalam penelitian ini, metode  C5.0 akan digunakan  untuk  membangun  model  prediksi berdasarkan indikator variabel seperti kedisplinan, keahlian, kepemimpinan dan intergritas.  Metode  ini  membantu  memprediksi bagaimana tingkat kepuasan mahasiswa terhadap  kinerja  dosen  di  Universitas  Prima Indonesia.  Metode  K- Means  Clustering akan digunakan untuk mengelompokkan data penelitian  mahasiswa  terhadap  kinerja  dosen yang  menjadi  beberapa  kelompok  berdasarkan kriteria kepuasan tertentu.
Hal  tersebut  akan  membantu  dalam analisis  terhadap  karakteristik  masing-masing
kelompok  untuk memahami  faktor  yang mempengaruhi  kepuasan  mahasiswa  tersebut. Dengan  menggunakan  teknik  data  mining, diharapkan  penelitian  ini  dapat  memberikan pemahaman yang lebih mendalam tentang faktor yang  berkontribusi  pada  kepuasan  mahasiswa terhadap kinerja seorang dosen [18].
Memprediksi kepuasan mahasiswa menggunakan
data mining dapat
diimplementasikan  melalui  sebuah  metode klasifikasi.  Dalam  data  mining,  klasifikasi merupakan proses mengelompokkan data berdasarkan  keterkaitannya  dengan  sampel  data yang  memiliki  kelas  label  atau  target  [19]. Dalam  konteks  ini,  kelas label atau  target  dapat mencerminkan  tingkat  kepuasan  mahasiswa terhadap  kinerja  seorang  dosen.  Dalam  metode klasifikasi  data  mining  ini,  ada  dua  algoritma yang  digunakan  adalah  algoritma  C5.0  dan  K- Means  Clustering .  Algoritma  C5.0  merupakan penyempurnaan  dari  algoritma  C4.5,  namun memiliki keunggulan tertentu.
K- Means Clustering merupakan algoritma  pengelompokan  data  yang  bertujuan membagi  data  menjadi  beberapa  kelompok  atau kluster  berdasarkan  kemiripan  karakteristik. Pada  penelitian  ini  digunakan  algoritma  K- Means digunakan  untuk  mengelompokkan  data penilaian  mahasiswa  terhadap  kinerja  dosen menjadi beberapa kelompok berdasarkan kriteria kepuasan tertentu. Analisis karakteristik masing- masing  kelompok  dapat  membantu  memahami faktor-faktor  yang  mempengaruhi  kepuasan mahasiswa [20].
Tujuan  penelitian  ini  yaitu  untuk  dapat mengetahui kepuasan mahasiswa dengan menggunakan dan membandingkan nilai akurasi dari  algoritma  C5.0  dan  K- Means  Clustering untuk memprediksi kepuasan mahasiswa terhadap  kinerja  dosen  di  Universita  Prima Indonesia.

## 2. METODE PENELITIAN
Untuk  membuat  penelitian  ini  berjalan sesuai dengan permasalahan yang, maka peneliti membuat  sebuah  alur  penelitian  yang  akan
dilakukan  beberapa  tahapan  penelitian  yang  di lakukan sebagai berikut:
Pengumpulkan data, peneliti membagikan kuesioner  kepada  mahasiswa,  sehingga  peneliti mendapatkan hasil kepuasan mahasiswa terhadap  kinerja  dosen  di  Universitas  Prima Indonesia berdasarka kuesioner yang di isi.
Pre-Processing , dilakukan  pra-pemrosesan data  sehingga  berjalan  dengan  baik  dan  cepat. Pada  tahap  ini  dibagi  menjadi  beberapa  bagian yaitu seleksi data dan mengolah data.
Train  And  Test , pengolahan  data  dan pembagian  data  serta  meguji  data  untuk mendapatkan  hasil  prediksi  yang  akurat  dengan menggunakan algoritma C5.0 dan K- Means .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Peneliti melakukan pengolahan data dan pembagian  data  serta  meguji  data  untuk mendapatkan  hasil  prediksi  yang  akurat  dengan menggunakan  algoritma  C5.0  dan  K- Means dengan  bahasa  pemograman python melalui google  collab dengan  beberapa  library  seperti numpy, pandas, dan matplotlib .

## 3.2 Algoritma C5.0
Algoritma  C5.0  merupakan  perbaikan dari  algoritma  C4.5,  yang  menggunakan representasi  pohon  untuk  menggambarkan atribut-atribut  pada  setiap  nodenya.  Setiap cabang  pada  pohon  ini  merepresentasikan  nilai dari  atribut,  dan  daun-daunnya  mewakili  kelas. Proses  pengambilan  keputusan  didasarkan  pada perhitungan nilai Gain dari semua atribut.
Penerapan algoritma decision tree dengan  menggunakan  sampel  data  mahasiswa akan  dilakukan  untuk  memproses  pembentukan pohon  keputusan.  Sampel  data  ini  berisi informasi  tentang  mahasiswa  dan  akan  diproses menggunakan  algoritma decision  tree untuk membentuk  pohon  keputusan.  Langkah-langkah untuk  menyelesaikan  algoritma  C5.0  adalah sebagai berikut:
3.2.1 Import Library
Dalam  melakukan  persiapan  untuk mengolah  dataset  Pulp  berupa  angka  yang  akan divisualisasikan dalam bentuk diagram. Langkah pertama yang dilakukan peneliti adalah menggunakan platform  google  collab untuk menjalankan  program python dan  mengimport library yang digunakan.
Gambar 1. Import library
Kode  tersebut  merupakan  perintah  untuk mengimport  modul  atau  pustaka  yang  di perlukan  dalam  pemrosesan  data  dengan menggunakan  bahasa  pemograman python , seperti pandas,  numpy,  string,  seaborn dan matplotlib.
3.2.2 Import Dan Menampilkan Dataset Dataset ini dalam bentuk excel atau csv kemudian diolah kedalam google collab sehingga  dapat  menghasilkan  dataset  sebagai berikut.
Gambar 2. Tampilan dataset
Pada  gambar  diatas  merupakan  tampilan  atau hasil  dataset  yang  telah  di  inputkan  kedalam google  collab, sehingga  menghasilkan  data diatas.

## 3.2.3 Menampilkan Type Data
Gambar 3. Tampilan Type Data
Tampilan code diatas  merupakan  untuk menampilkan type data  yang  akan  digunakan untuk  mengolah  hasil  kusioner  menggunakan google  colab sehingga  menampilkan type data diatas.

## 3.2.4 Evaluasi Model Menggunakan Data Uji
Gambar 4. Tampilan Akurasi Alogoritma C5.0
Gambar  di  atas  merupakan  i  untuk mengetahui  hasil  dari  akurasi  algoritma, sebelum  menetukan  nilai  akurasinya,  langkah pertama  membuat  model  decision  tree  dengan C5.0 model = DecisionTreeClassifier (), kemudian  melatih  model  menggunakan  data model  fit(X,  y).  Melakukan  prediksi  pada  data dengan  kode  y_pred  =  model. predict (X). Kemudian  menghitung  akurasi  model  dengan kode  accuracy  =  accuracy_score(y,  y_pred)
accuracy_percentage  =  accuracy  *  100  print ("Akurasi C5.0: {:.2f}%".format(accuracy_ percentage))  dengan  hasil  akurasi  model  C5.0 dengan  atribut  "Motivasi",  "Interaksi_Aktif", dan  "Media_Pembelajaran"  memiliki  tingkat akurasi yang tinggi dalam memprediksi penilaian  mahasiswa  berdasarkan  atribut-atribut tersebut.  Dengan  kata  lain,  sekitar  92.10%  dari penilaian mahasiswa  dapat  diprediksi  dengan benar oleh model. C5.0.

## Gambar 5. Tampilan Kode Untuk Menampilkan
Precision, Recall Dan F1-Score
- Presisi (Precision): Presisi mengukur sejauh mana  model  berhasil  mengidentifikasi dengan benar sampel yang termasuk dalam suatu kelas tertentu dari semua sampel yang diprediksi  sebagai  kelas  tersebut.  Hasil presisi  yang  di  dapatkan  adalah  0.92,  yang berarti  model  ini  memiliki  tingkat  presisi yang  tinggi  dalam  mengklasifikasikan sampel pada setiap kategori.
- Recall:  Recall  (Sensitivity  atau  True Positive  Rate)  mengukur  sejauh  mana model  berhasil  mendeteksi  dengan  benar, sampel  yang  sebenarnya  termasuk  dalam suatu  kelas  tertentu.  Hasil  recall  yang  di dapatkan  adalah  0.92,  yang  menunjukkan bahwa  model  ini  memiliki  tingkat  recall yang tinggi dalam  mendeteksi sampel pada setiap kategori.
- F1-score:  F1-score  adalah  ukuran  rata-rata harmonik  dari  presisi  dan  recall.  F1-score menggabungkan  presisi  dan  recall  untuk memberikan  keseluruhan  ukuran  kinerja model.  Nilai  F1-score  yang  di  dapatkan adalah  0.92,  yang  menunjukkan  bahwa
model  ini  memiliki  tingkat  akurasi  yang baik  dalam  mengklasifikasikan  penilaian mahasiswa berdasarkan atribut.

## 3.2.5 Confusion Matrix
Confusion matrix adalah sebuah matriks yang  menunjukkan  hasil  klasifikasi  model berdasarkan  perbandingan  antara nilai target sebenarnya  (aktual)  dengan  hasil  prediksi  dari model.  Berikut  tampilan  hasil  dari confusion matrix :
Gambar 6. Tampilan Confusion Matrix .
Gambar 7. Tampilan Code Dan Hasil Presentasi Tingkat Kepuasan Mahasiswa
Gambar  diatas  adalah code dan  hasil prediksi  terhadap  penilaian  mahasiswa  terhadap beberapa  kategori menggunakan model  C5.0. Berdasarkan  hasil  evaluasi, diperoleh tingkat akurasi  sebesar  90.90%,  Hasil  ini  menunjukan bahwa  sebagian  besar  mahasiswa  cenderung memberikan  penilaian  yang  positif  (sangat puas). Namun, terdapat sebagian kecil
mahasiswa  yang  memberikan  penilaian  negatif (tidak puas) sebesar 9.10%.

## 3.3  K- Means Clustering
Dalam proses cluster ing, data yang akan diperoleh akan dihitung terlebih dahulu berdasarkan  jumlah  yang  telah  ditentukan.  Data akan  dihitung  sehingga  mendapatkan  data  yang siap  di cluster kan.  Data  penilaian  seorang  dosen dibagikan  kepada  responden  yaitu  mahasiswa Universitas Prima Indonesia.
3.3.1 Import  Library, Menampilkan Dataset dan Type Data
Dalam  k- means peneliti  melakukan persiapan  untuk  mengolah  dataset pulp berupa angka  yang  divisualisasikan  dalam  bentuk diagram. Dalam tahap ini, peneliti menggunakan platform  google  collab untuk  menjalankan program python dan  mengimport library yang digunakan,  dengan  menggunakan code atau metode  yang  sama  dengan  algoritma  C5.0  pada gambar  3.1  diatas.  Dalam  menampilkan  dataset dan type data yang dalam bentuk excel atau csv yang  kemudian  diolah  ke  dalam  google  colab sehingga  menghasilkan  data  yang  dapat  kita lihat  pada  gambar  3.3  dan  pada  gambar  3.4  di Algoritma C5.0.

## 3.3.2 Menampilkan  Diagram  Pengajaran
Efektif,  Motivasi,  Interaksi  Aktif  Dan  Media Pembelajaran
Gambar 8. Tampilan Diagram Pengajaran
Efektif
Gambar 9. Tampilan Diagram Motivasi
Gambar 10. Tampilan Diagram Interaksi Aktif

## Gambar 11. Tampilan Diagram Media Pembelajaran

## 3.3.3 Metode K- Means
Setelah mendapatkan hasil diagram dari
setiap cluster ing,  peneliti  melakukan  langkah selanjutnya  yaitu  meggabungkan  hasil  dari setiap clustering diantaranya  adalah clustering pengajaran  efektif,  motivasi,  interaksi  aktif  dan media pembelajaran.
Gambar 12. Tampilan Proses Dan Code
Gambar diatas menampilkan code dalam memilih  kolom  yang  digunakan, code dalam normalisasi  data, code menerapkan  K- Means Cluster ing,  dan code mendapatkan  label  klaster untuk setiap titik data.
Gambar 13. Tampilan Diagram Jumlah Data Dari Setiap Cluster Dalam hasil cluster ing menggunakan metode K- Means ,  terdapat  empat  kelompok  data  yang terbentuk.  Klaster  “sangat  baik”  memiliki jumlah  data  sebanyak  428,  diikuti  oleh  klaster “baik” dengan jumlah 695 data, klaster “cukup” dengan  560  data,  dan  klaster  “kurang  baik” dengan 317 data.

## 3.3.4 Menghitung Nilai Inertia
Semakin  rendah  nilai  inertia,  semakin baik  klastering,  nilai  inertia  yang  rendah menunjukan  bahwa titik-titik  data  dalam  klaster yang  sama  cenderung  berdekatan  dan  memiliki
varian  yang  rendah  di  sekitar  pusat  klaster. Dalam konteks penelitian ini menunjukan bahwa model  K- Means berhasil  dalam  membentuk klaster  yang  koheran  dan  terpisah  dengan  baik berdasarkan  fitur  yang  anda  gunakan  (seperti “pengajaran  efektif”,  “motivasi”,  “interaksi aktif”, “media pembelajaran”).
Gambar 14. Tampilan Menghitung Inertia
Nilai  inertia  463.7547928315315  mengindikasi beberapa  baik  titik  data  dalam  setiap  klaster berdekatan  dengan  pusat  klasternya.  Inertia adalah  ukuran  kualitas  klastering  dalam  K- Means menggambarkan  sejauh  mana  titik-titik data dalam suatu klaster data dalam suatu klaster saling berdekatan.

## 3.3.5 Menghitung Silhoutte score
Gambar 15. Tampilan Menghitung Silhoutte score
Silhouette  score mengukur  sejauh  mana titik-titik  data  dalam  klaster,  dengan silhouette score sebesar  0.2597886582672995,  dapat diinter-pretasikan  bahwa  pemisahan  antara klaster  cukup  baik  dan  titik-titik  dalam  klaster yang sama relative homogen.

## 3.3.6 Membuat Aturan Klasifikasi Pembagian Kategori
Setelah  mendapatkan  hasil  dari  jumlah cluster ing,  Nilai  Inertia,  dan  nilai silhouette score dengan  mengunakan  metode  K- Means peneliti  mengklasifikasi  kembali  menjadi  2
kategori  yaitu  “puas”  dan  “tidak  puas”  dengan tujuan untuk menyederhanakan penilaian mahasiswa terhadap kinerja dosen.
Gambar 16. Tampilan Diagram Kategori Puas
Tidak Puas
Berdasarkan  data  yang  di  analisis,  di  temukan sebanyak  1545  responden  masuk  kedalam kategori “sangat puas” terhadap pengajaran yang diberikan. Sementara itu, sebanyak 455 responden masuk kedalam kategori “tidak puas”.
Hal ini menunjukan bahwa dari 100% responden lebih  dari  75%  responden  merasa  sangat  puas dari  pengajaran  yang  di  berikan  oleh  dosen  dan kurang  dari  25%  dari  mereka  yang  tidak  puas. Hasil  ini  mengindikasikan  tingkat  kepuasan yang  tinggi  terhadap  pengajaran  yang  efektif, motivasi, interaksi aktif, dan media pembelajaran yang di gunakan.

## 4. KESIMPULAN
Hasil  pengujian  perbandingan  antara algoritma  C5.0  dan  K-Means  Clustering  untuk memprediksi  kepuasan  mahasiswa  terhadap kinerja  dosen  di  Universitas  Prima  Indonesia menunjukkan  beberapa  kesimpulan  penting. Pertama,  algoritma  C5.0  terbukti  sangat  akurat dalam  mengelompokkan  kinerja  dosen,  dengan tingkat  akurasi  mencapai  90.90%.  Evaluasi mendalam  menggunakan presisi,  recall,  f1 score, dan confusion  matrix memvalidasi  hasil tersebut.  Dengan  demikian,  dapat  diandalkan sebagai  metode  yang  handal  untuk  menentukan kepuasan mahasiswa terhadap kinerja dosen.
Disisi lain, K- Means Clustering , sebagai metode  pengelompokan  data,  juga  memberikan hasil  yang  baik  dalam  mengklasifikasikan kepuasan mahasiswa terhadap pengajaran dosen. Evaluasi  model  menggunakan  nilai  inersia  dan silhouette  score  menunjukkan  kualitas  yang memadai.  Hasilnya  mengindikasikan  bahwa lebih  dari  75%  responden  merasa  sangat  puas dengan pengajaran dosen, sementara kurang dari 25%  merasa  tidak  puas.  Hal  ini  memperkuat kesimpulan  bahwa  K- Means  Clustering efektif dalam mengklasifikasikan data kepuasan mahasiswa.
Secara  keseluruhan,  hasil  pengujian menyimpulkan  bahwa  Algoritma  C5.0  dan  K- Means Clustering memiliki keunggulan masing- masing dalam memprediksi kepuasan mahasiswa  terhadap  kinerja  dosen.  Oleh  karena itu,  pilihan  antara  kedua  metode  ini  dapat bergantung  pada  kebutuhan  spesifik  dan karakteristik data yang dihadapi.

## 5. REFERENSI
[1] O.  Somantri  and  S.  Wiyono,  “Model Data  Mining  Untuk  Klasifikasi  Tingkat Penguasaan Marteri Bahan Ajar,” Semin. Nas. Teknol. Inf. , no. October, 2017.
[2] V.  Sihombing,  V.  M.  M.  Siregar,  W.  S. Tampubolon,  M.  Jannah,  Risdalina,  and A.  Hakim,  “Implementation  of  simple additive  weighting  algorithm  in  decision support  system,” IOP  Conf.  Ser.  Mater. Sci.  Eng. ,  vol.  1088,  no.  1,  p.  012014, Feb. 2021, doi: 10.1088/1757-
899X/1088/1/012014.
[3] V.  M.  M.  Siregar,  S.  Sonang,  A.  T. Purba,  H.  Sugara,  and  N.  F.  Siagian, “Implementation  of  TOPSIS  Algorithm for  Selection  of  Prominent  Student Class,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1783, no.
1, p. 012038, Feb. 2021, doi:
10.1088/1742-6596/1783/1/012038.
[4] V.  Sihombing  and  G.  J.  Yanris, “PENERAPAN  APLIKASI  DALAM
MENGOLAH  ASET  DESA  (STUDI KASUS:
KEPENGHULUAN SRI
KAYANGAN),” J.  Mantik  Penusa ,  vol. 4, no. 1, pp. 12–15, 2020.
[5] S.  S.  Sitanggang,  Y.  Yuhandri,  and  Adil Setiawan,  “Image  Transformation  With Lung Image Thresholding and Segmentation Method,” J. RESTI
(Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Informasi) , vol.  7,  no.  2,  pp.  278–285,  Mar.  2023, doi: 10.29207/resti.v7i2.4321.
[6] V. M. M. Siregar et al. , “Implementation of  ELECTRE  Method  for  Decision Support System,” IOP  Conf.  Ser.  Mater. Sci.  Eng. ,  vol.  1088,  no.  1,  p.  012027,
Feb. 2021, doi: 10.1088/1757- 899x/1088/1/012027. [7] S.  Sonang,  A.  T.  Purba,  and  S.  Sirait, “PREDIKSI  PRESTASI  MAHASISWA DENGAN MENGGUNAKAN

## ALGORITMA
BACKPROPAGATION,” J.  Tek.  Inf. dan  Komput. ,  vol.  5,  no.  1,  p.  67,  Jun. 2022, doi: 10.37600/tekinkom.v5i1.512.
[8] S.  Sumaizar,  K.  Sinaga,  E.  D.  Siringo- ringo, and V. M. M. Siregar,
“Determining  Goods  Delivery  Priority for  Transportation  Service  Companies Using  SAW  Method,” J.  Comput. Networks, Archit. High Perform.
Comput. , vol. 3, no. 2, pp. 256–262, Nov.
2021, doi: 10.47709/cnahpc.v3i2.1154.
[9] W.  Purba,  S.  Tamba,  and  J.  Saragih, “The  effect  of  mining  data  k-means clustering  toward  students  profile  model drop  out  potential,” J.  Phys.  Conf.  Ser. , vol.  1007,  no.  1,  p.  12049,  2018, [Online].
Available: http://stacks.iop.org/1742- 6596/1007/i=1/a=012049 [10] Andie,  “Penerapan  Decision  Tree  Untuk
Menganalisis Kemungkinan Pengunduran  Diri  Calon  Mahasiswa Baru,” Technologia , vol. 7, no. 1, pp. 8– 14, 2016.
[11] E. N. Fauziyah and S. R. Nudin, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Jurusan di SMKN 1 Pungging
Menggunakan  Gradient  Boosting  Tree,” vol. 3, pp. 42–50, 2021.
[12] B.  Hermanto  and  A.  SN,  “Klasifikasi Nilai  Kelayakan  Calon  Debitur  Baru Menggunakan  Decision  Tree  C4.5,” IJCCS  (Indonesian  J.  Comput.  Cybern. Syst. ,  vol.  11,  no.  1,  p.  43,  2017,  doi: 10.22146/ijccs.15946.
[13] Sahat  Sonang,  “Implementasi  K-Means Dalam Evaluasi Kinerja Dosen Politeknik Bisnis Indonesia,” J. Tekinkom , vol. 1, no. 1, pp. 32–40, 2018, doi: 10.1017/CBO9781107415324.004.
[14] W.  I.  Rahayu,  S.  F.  Pane,  and  ..., “Implementasi  Data  Mining  Dengan Metode  K-Means  Clustering  Untuk Menentukan  Iklan  Audio  Berdasarkan User  Behaviors  Pada  Aplikasi  Audio Social  Media  Svara  …,” J.  Tek.  … ,  vol.
10, no. 2, pp. 13–19, 2018.
[15] L. Anang Setiyo and  I. F.  Bayu Andoro, “PENERAPAN ALGORITMA K- MEANS UNTUK
MENENTUKAN STRATEGI  PROMOSI  (Studi  Kasus: Universitas  Katolik  Widya  Mandala Kampus  Kota  Madiun  ),” Semin.  dan Konf. Nas. IDEC , pp. 2579–6429, 2021.
[16] M.  B.  Abdul  Majid,  Y.  M.  Cani,  and  U. Enri,  “Penerapan  Algoritma  K-Means dan  Decision  Tree  Dalam  Analisis Prestasi Siswa Sekolah Menengah Kejuruan,” J.  Sist.  Komput.  dan  Inform. , vol.  4,  no.  2,  p.  355,  Dec.  2022,  doi: 10.30865/json.v4i2.5299.
[17] N. Sirait, “Implementasi  K-Means
Clustering  Pada  Pengelompokan  Mutu Biji Sawit ( Studi Kasus : PT . Multimas Nabati  Asahan ),” J.  Pelita  Inform. ,  vol. 6, no. 2, pp. 170–174, 2017.
[18] E.  Buulolo,  “Implementasi  Algoritma
Apriori  Pada  Sistem  Persediaan  Obat  ( Studi  Kasus :  Apotik  Rumah  Sakit Estomihi Medan ) Implementasi Algoritma Apriori Pada Sistem
Persediaan  Obat  (  Studi  Kasus :  Apotik Rumah Sakit Estomihi Medan ),” J. Tek.
Inform. , vol. 4, no. August 2013, pp. 71– 83, 2017.
[19] C.  Hutabarat,  “Penerapan  Data  Mining Untuk  Memprediksi  Permintaan  Produk Kartu  Perdana  Internet  Menggunakan
Algoritma  C5.0  (Studi  Kasus:  Vidha Ponsel),” Pelita Inform. , vol. 6, no. April, pp. 419–424, 2018.
[20] R. Pratiwi, M. N. Hayati, and S. Prangga, “Perbandingan  Klasifikasi  Algoritma C5.0 Dengan Classification and Regression  Tree  (Studi  Kasus :  Data
Sosial Kepala Keluarga Masyarakat Desa Teluk  Baru  Kecamatan  Muara  Ancalong Tahun 2019),” BAREKENG J. Ilmu Mat. dan  Terap. ,  vol.  14,  no.  2,  pp.  273–284, 2020, doi:
10.30598/barekengvol14iss2pp273-284.