## PENERAPAN DATA MINING UNTUK EVALUASI DATA PENJUALAN MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING DAN

## ALGORITMA HIRARKI DIVISIVE

## Yuda Irawan
Sistem Informasi, STMIK Hang Tuah Pekanbaru Jl. Mustafa Sari No 5 Tangkerang Selatan, Pekanbaru e-mail: yudairawan89@gmail.com

## ABSTRAK
Semakin besar suatu perusahaan, semakin lama perusahaan itu berdiri, semakin banyak perusahaan memiliki cabang, tentunya semakin besar data yang dimilki. Data-data tersebut bisa berupa data konsumen, data pembelian, data penjualan, data  penggajian,  dan  masih  banyak  data-data  yang  lain  lagi.  Semua data  tersebut biasanya akan tersimpan  dalam database.  Namun  banyak  perusahaan,  bahkan  divisi  Teknologi  Informasi  atau  Information  Technology  (IT)  yang  tidak menyadari betapa berharganya tumpukan data-data lama yang dihasilkan perusahaan dalam bertransaksi dan beraktifitas. Data mining merupakan ilmu yang mempelajari metode untuk menghasilkan pengetahuan atau menemukan pola untuk pen- golahan di suatu data. Sehingga tidak hanya menjadi sebuah  informasi  saja, akan  tetapi  menjadi  sebuah  pengetahuan. Data  Mining mempunyai beberapa metode diantaranya adalah clustering. Clustering merupakan metode yang sudah cukup dikenal dan banyak dipakai dalam data mining. Tujuan utama dari metode clustering ini adalah pengelompokkan sejumlah data/obyek ke  dalam  cluster  (group) sehingga dalam  cluster  akan berisi data yang sama dengan  grupnya masing-masing. Dalam penelitian ini digunakan Algoritma Hirarki Divisive untuk membentuk klaster-klaster. Dari pola yang diperoleh di- harapkan  dapat  memberikan  pengetahuan  untuk  perusahaan  Media  World  Pekanbaru  sebagai  alat  pendukung  untuk mengambil kebijakan.
Kata Kunci : Algoritma Hirarki Divisive, Clustering, Data Mining.

## ABSTRACT
The  larger  the  firm,  the  longer  the  company  it  stands,  more  and more companies have branches, of course, the greater  the data  that  owned.  These data  can  include  customer  data,  purchasing  data,  sales  data, payroll  data,  and many other  data  again. All  data  will  usually  be  stored  in  the  database. But  many  companies,  even division of Information Technology or Information Technology (IT)  are  not  aware  of  how  precious  pile  of  old  data  produced  by  the  company  in the  transaction  and  activity.  Data  mining  is  the  study  of  methods  to  produce  knowledge  or  find  patterns  in  the  data  for processing. Thus, not only be an information  only,  but  will  be  a  knowledge.  Data  Mining  has  several  methods which are clustering. Clustering is a method that is well known and widely used in data mining. The main objective of this clustering method is the grouping of a number of data / objects into clusters (groups) so that the cluster will contain the same data to each group. This study used Hierarchical divisive algorithm to form clusters. From the pattern obtained is expected to provide knowledge to the company Media World Pekanbaru as a support tool for the take policy.
Keywords: Clustering, Data Mining, Hierarchical divisive algorithms.

## I. P ENDAHULUAN
EDIA  World  Pekanbaru  merupakan  perusahaan supplier yang  bergerak  dibidang  pelayanan  jasa  dan penjualan mesin dan bahan-bahan kebutuhan digital printing . Pelanggan merupakan target utama perus- ahaan  dalam  meningkatkan  penjualan  mesin  dan  jasa  untuk  mencari  keuntungan  perusahaan.  Untuk mengolah  data  penjualan  mesin  dan  bahan-bahan digital  printing selama  ini  di  perusahaan  Media  World  Pek- anbaru  menggunakan  aplikasi Accurate 4.  Dengan  menggunakan  aplikasi  ini  perusahaan  bisa  mengolah  data penjualan mulai dari penginputan hingga ke laporan data. Data yang diinput tersimpan di dalam database . Oleh karena itu, data yang ada di dalam database berjumlah ribuan data dan perusahaan memandangnya hanya sebagai arsip atau bahkan yang sudah menjadi berkas-berkas tidak terpakai dan bisa dihancurkan kapan saja. Hal tersebut tentu saja merupakan pandangan yang salah, sebab dengan penanganan data yang tepat, data-data tersebut dapat diberdayakan dan nantinya bisa digunakan untuk memprediksi strategi bisnis yang dijalankan di masa yang akan datang dan berguna untuk perusahaan tersebut.
Pada  penelitian  ini  digunakan  teknik data  mining untuk  menemukan  pengetahuan  pelanggan-pelanggan yang loyal terhadap perusahaan Media World Pekanbaru, kemudian bisa dijadikan informasi untuk pengambilan keputusan dan kebijakan oleh perusahaan dalam mengembangkan penjualan mesin dan bahan- bahan digital print- ing ataupun jasa baik jangka pendek, jangka menengah, dan jangka panjang.
M
Data mining merupakan bagian dari tahapan proses Knowledge Discovery in Database (KDD). Dengan data mining, kita dapat melakukan pengklasifikasian, memprediksi, memperkirakan dan mendapatkan  informasi lain yang bermanfaat dari kumpulan data dalam jumlah yang besar [5]. Salah satu metode yang terdapat dalam data mining yang digunakan untuk penelitian ini adalah metode clustering karena merupakan metode yang sudah cukup dikenal dan banyak dipakai dalam data mining . Tujuan utama dari metode clustering ini adalah pengelompokkan sejumlah data/obyek ke dalam cluster (group) sehingga dalam cluster akan berisi data yang sama dengan grupnya masing-masing. Dalam clustering metode ini berusaha untuk menempatkan obyek yang  mirip  (jaraknya  dekat) dalam  satu cluster dan  membuat  jarak  antar cluster sejauh mungkin. Digunakannya metode clustering pada data penjualan mesin dan bahan-bahan digital printing untuk menjadikan data tersebut cluster-cluster, sehingga nant- inya akan mendapatkan pengetahuan berupa pelanggan-pelanggan yang loyal pada perusahaan Media World Pek- anbaru.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Data Mining
Data mining adalah proses yang mempekerjakan satu atau lebih teknik pembelajaran komputer (machine learning) untuk  menganalisis  dan  menghasilkan  pengetahuan (knowladge) secara  otomatis.  Definisi  lain  dian- taranya  adalah  pembelajaran  berbasis  induksi (induction-based  learning) adalah  proses  pembentukan  definisi- definisi  konsep  umum  yang  dilakukan  dengan  cara  mengobservasi  contoh-contoh  spesifik  dari  konsep-konsep yang  akan  dipelajari. Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  adalah  penerapan  metode  saintifik  pada data mining . Dalam konteks ini data mining merupakan satu langkah dari proses Knowledge Discovery in Database (KDD) [4].
Data mining dan knowledge discovery in database (KDD) sering kali digunakan secara bergantian untuk men- jelaskan  proses  penggalian  informasi  tersembunyi  dalam  suatu  basis  data  yang  besar.  Sebenarnya  kedua  istilah tersebut memiliki konsep yang berbeda, tetapi berkaitan satu sama lain. Dan salah satu tahapan dalam keseluruhan proses KDD adalah data mining [1].
Kemampuan Data mining  untuk mencari informasi bisnis yang berharga dari basis data  yang  sangat besar, dapat dianalogikan dengan penambangan logam mulia dari lahan sumbernya, teknologi ini dipakai untuk: 1. Pred- iksi trend dan sifat-sifat bisnis, dimana data mining mengotomatisasi proses pencarian informasi pemprediksi di dalam  basis  data  yang  besar.  2.  Penemuan  pola-pola  yang  tidak  diketahui  sebelumnya,  dimana  data  mining “menyapu” basis data, kemudian mengidentifikasi pola-pola yang sebelumnya tersembunyi dalam satu sapuan [2].

## B. Clustering
Pengelompokan (clustering) adalah bagian dari data mining yang bersifat tanpa arahan ( unsupervised) . Clustering merupakan suatu proses pembagian data kedalam kelas atau disebut cluster yang berdasarkan tingkat kemiripan. Dalam clustering, data-data yang mempunyai kemiripan digabungkan kedalam cluster yang sama, begitu juga se- baliknya data yang tidak mempunyai kemiripan akan dimasukkan dalam cluster yang berbeda [3].

## C. Algoritma Hirarki Divisive
Langkah awal  yang dilakukan dalam algoritma hirarki divisive adalah membentuk satu klaster yang besar  yang dapat ditempati oleh semua obyek data. Pada langkah berikutnya, satu klaster besar tersebut dipisah-pisah menjadi beberapa klaster yang lebih kecil dengan karakteristik data yang mempunyai lebih besar  kesamaan  satu  dengan yang  lainnya,  sehingga  data  yang  tidak  memiliki kemiripan yang cukup besar berada pada klaster yang terpisah. Algoritma Hirarki Divisive memiliki 3 tahapan:
1. Tahap Pertama
Pada  tahap  pertama,  data  pertama  sekali  diurutkan  dari  nilai  paling rendah ke nilai paling tinggi.
2. Tahap Kedua
Tahap selanjutnya adalah penarikan anggota dari titik pusat klaster terdekat, anggota yang masuk merupakan nilai  yang  berada  diantara  batas  bawah  dengan  batas  atas  di  setiap  titik  klaster  yang  telah  ditentukan  pada langkah pertama.
3. Tahap Ketiga
Tahap  ketiga  merupakan  tahap  pembuktian  dan  perbandingan  nilai titik pusat klaster yang terbentuk. Nilai titik pusat klaster yang terbentuk  pada  langkah  kedua  akan  dibandingkan  dengan  nilai  yang didapat pada langkah pertama.

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN

## A. Metode Pengumpulan Data
Metode yang digunakan dalam pengambilan dan pengumpulan data adalah sebagai berikut :
a. Pengamatan Langsung
Melakukan  pengamatan  langsung  ke  perusahaan  Media  World  Pekanbaru  untuk  mendapatkan  data  yang dibutuhkan.
b. Wawancara
Mengadakan  wawancara  dengan  pihak-pihak  yang  ada  berhubungan  dengan  penjualan  mesin  dan  bahan- bahan digital printing di perusahaan Media World Pekanbaru yang berkaitan langsung dengan permasalahan yang sedang diteliti pada tugas akhir ini untuk memperoleh hasil yang lebih baik.
c. Studi Pustaka
Studi  pustaka  merupakan  sumber  utama  yang  dapat  dijadikan  sebagai  rujukan dari  sumber data  tersebut atau sebagai literatur-literatur.
d. Browsing.
Sumber  data  melalui  browsing  merupakan  salah  satu  pengumpulan  data  yang  yang  bersumber  dari internet.

## B. Tahap Penelitian
Tahapan  yang  dilakukan dalam penelitian ini  adalah seperti pada Gambar 1.
Gambar. 1. Tahapan Penelitian
Adapun kegiatan-kegiatan penelitian adalah sebagai berikut:

## a. Pra Penelitian
Pra penelitian merupakan tahap pertama yang dilakukan sebelum penelitian dimulai yaitu mencari literatur yang berhubungan  dengan  penelitian,  mencari  lokasi  studi  kasus  dan  pembuatan  proposal  ke  Pusat  Penelitian  dan Pengabdian Masyarakat Perguruan Tinggi.

## b. Pengumpulan Data
Data yang dikumpulkan dan digunakan dalam proses data mining clustering ini adalah data penjualan mesin dan bahan-bahan  digital  printing  perusahaan  Media  World  Pekanbaru  tahun  2018.  Data  ini  memiliki  atribut  No. Item,  No.  Faktur,  Tgl  Faktur,  Kuantitas,  Unit  Barang, dan Nama Pelanggan.

## c. Pemilihan Data
Pemilihan (seleksi) data dari sekumpulan data operasional perlu dilakukan sebelum tahap penggalian informasi dalam Knowladge Discovery in Database (KDD) dimulai. Data hasil seleksi yang akan digunakan untuk proses data mining, disimpan dalam suatu berkas, terpisah dari basis data operasionl.

## d. Pre-processing/Cleaning
Sebelum proses data mining dapat dilaksanakan, perlu dilakukan proses cleaning pada data yang menjadi fokus Knowledge Discovery in Database (KDD).  Proses  cleaning  mencakup  antara  lain  membuang duplikasi data yang inkonsisten, dan memperbaiki kesalahan pada data, seperti kesalahan cetak (tipografi).

## e. Transformation
Merupakan  proses  transformasi  pada  data  yang  telah  dipilih,  sehingga  data  tersebut  sesuai  untuk  proses  data mining. Proses ini merupakan proses  kreatif  dan  sangat  tergantung  pada  jenis  atau  pola  informasi yang akan dicari dalam basis data.

## f. Data Mining Clustering
Proses data mining yaitu proses mencari pola atau informasi menarik dalam data terpilih dengan menggunakan metode clustering dan algoritma hirarki divisive.

## g. Interpretation
Tahap ini merupakan bagian dari proses Knowledge Discovery in Database (KDD) yang mencakup pemeriksaan apakah pola atau informasi yang  ditemukan bertentangan dengan fakta atau hipotesa yang ada sebelumnya.

## h. Pengujian Software Rapid Miner
Setelah  mengolah  data  secara  manual  menggunakan  algoritma  hirarki  divisive,  maka  data  juga  akan  diolah dengan menggunakan software Rapid Miner.

## i. Kesimpulan
Setelah penggolahan data selesai dilakukan maka dapat diambil kesimpulanya, dan didapat informasi yang dibu- tuhkan.

## IV. H ASIL D AN P EMBAHASAN

## A. Pengujian
Data yang dikumpulkan terdiri dari 204 data penjualan setiap pelanggan dan di mulai dilakukan pengujian secara manual dengan menggunakan algoritma hirarki divisive yang  terdiri dari tiga langkah:

## Langkah 1
Perhitungan  pada  langkah  pertama  yaitu  perhitungan  nilai  rata-rata  ( mean )  dari semua nilai yang ada pada table frekuensi.
=(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2 ,2,2,2,2,2,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,4,4,4,4,4,4,4,4,5,5,5,5,6,6,7,7,7,7,7,7,7,8,8,8,9,9,9,10,10,10,10,10,11,11,11,11,13 ,13,13,14,14,14,14,15,15,15,16,18,18,20,20,21,21,22,22,23,24,24,24,25,27,27,28,28,29,29,29,29,29,29,30,30,3 0,31,32,32,33,34,34,36,39,40,42,42,42,44,45,46,47,48,48,49,50,51,52,52,54,58,63,63,72,74,78,86,96,96,98,103 ,103,111,113,117,121,123,141,143,150,183,194,200,201,205,206,213,242,252,287,317,358) / 204 =
34,67647059

## Perhitungan titik pusat 1
= (nilai data terkecil + nilai rata-rata) / 2 = (1+34,67647059) / 2 = 17,83823529 Perhitungan titik pusat 2 = diambil dari nilai rata-rata = 34,67647059
Perhitungan titik pusat 3 = (nilai rata-rata + nilai data terbesar) / 2 = (34,67647059+ 358) / 2 = 196,8382353
Maka hasil titik pusat dari langkah pertama adalah : a. Titik Pusat 1 = 17,83823529 b. Titik Pusat 2 = 34,67647059 c. Titik Pusat 3 = 196,8382353
Perhitungan rentang tertinggi = ( Titik Pusat 3 – Titik Pusat 2 ) / 2 = (196,8382353 - 34,67647059) / 2 = 81,08088235
Batas rentang tertinggi dari titik pusat 2 = (Titik Pusat 3 – jml rentang tertinggi) = 196,8382353 – 81,08088235) = 115,7573529
Sehingga anggota klaster dari titik pusat 2 diambil dari rentang titik frekuensi data 26,25735294 ≤ Anggota klaster titik pusat 2 < 115,7573529

## Langkah 2
Perhitungan langkah kedua berdasarkan data dari langkah pertama yaitu : Titik Pusat 1
Anggota klaster titik pusat satu pada langkah pertama adalah : [1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2, 2,2,2,2,2,2,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,4,4,4,4,4,4,4,4,5,5,5,5,6,6,7,7,7,7,7,7,7,8,8,8,9,9,9,10,10,10,10,10,11,11,11,11
,13,13,13,14,14,14,14,15,15,15,16,18,18,20,20,21,21,22,22,23,24,24,24,25] Jumlah semua item data pada klaster 1 = 135 item
Kemudian menentukan nilai median pada rentang data di atas untuk menentukan titik pusatnya. ( N + 1 ) / 2 = 135 + 1 / 2 = 68
Anggota klaster titik pusat kedua pada langkah pertama adalah : [27,27,28,28,29,29,29,29,29,29,30,30,30,31,32,32,33,34,34,36,39,40,42,42,42,44,45,46,47,48,48,49,50,51,52, 52,54,58,63,63,72,74,78,86,96,96,98,103,103,111,113]
Jumlah semua item data pada klaster 1 = 51 item Kemudian menentukan nilai median pada rentang data di atas untuk menentukan titik pusatnya. ( N + 1 ) / 2 = 51 + 1 / 2 = 26
Nilai yang terletak pada item 26 adalah nilai tengah dari nilai 44 Jadi nilai titik pusat 2 pada langkah kedua adalah 44
Hasil perhitungan dari titik pusat 2 pada langkah kedua kemudian dibandingkan dengan nilai titik pusat 2 pada langkah pertama, yaitu 44 ≠ 34,67647059, dari keterangan ini dapat disimpulkan bahwa titik pusat masih beru- bah.

## Titik Pusat 3
Anggota klaster titik pusat ketiga pada langkah pertama adalah : [117,121,123,141,143,150,183,194,200,201,205,206,213,242,252,287,317,358]. Jumlah semua item pada klaster 3 = 18 item
Median pada rentang data klaster 2 ( N + 1 ) / 2 = 18 + 1 / 2 = 9,5 Nilai yang terletak pada item 9,5 adalah nilai tengah dari nilai 200 dan 201 = ( 200 + 201 ) / 2 = 200,5
Perhitungan jarak rentang tersebut adalah :

## Titik Pusat 1
Rentang titik pusat 1 = ( titik pusat 2 – titik pusat 1 ) / 2 = (44 – 3 ) / 2 = 20,5
Maka batas rentang anggota dari titik pusat 1 pada langkah 2 adalah: = (titik pusat 1 + jml rentang titik pusat 1) = 3 + 20,5 = 23,5
Anggota klaster 1 pada langkah 2 < data frekuensi bernilai 23,5 Titik pusat 2 Rentang titik pusat 2 = ( titik pusat 2 – titik pusat 1 ) / 2 = (44 – 3 ) / 2 = 20,5
Perhitungan rentang terendah = ( titik pusat 2 – titik pusat 1 ) / 2 = (44 – 3 ) / 2 = 20,5
Maka batas rentang terendah titik pusat 2 adalah = (titik pusat 1 + jml rentang titik pusat 2) = 3 + 20,5 = 23,5
Batas rentang tertinggi dari titik pusat 2 adalah = (titik pusat 3 – jml rentang tertinggi) = 200,5 – 78,25 = 122,25

## Titik Pusat 3
Rentang titik pusat 3 = ( titik pusat 3 – titik pusat 2 ) / 2 = (200,5 – 44 ) / 2 = 78,25
Maka batas rentang anggota dari titik pusat 3 pada langkah 2 adalah : = (titik pusat 2 + jml rentang titik pusat 3) = 44 + 78,25 = 122,25
Anggota klaster 3 pada langkah 2 < data frekuensi bernilai 122,25.

## Langkah 3
Langkah  ketiga  merupakan  langkah  yang  digunakan  jika  hasil  titik  pusat pada perhitungan kedua masih berubah dari  perhitungan pertama.  Fungsi perhitungan  yang digunakan sama dengan  fungsi  pada perhitungan kedua, yaitu dengan cara mencari nilai tengah (median).

## Titik Pusat 1
Anggota klaster titik pusat satu pada langkah pertama adalah:
[1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2, 2,2,2,2,2,2,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,4,4,4,4,4,4,4,4,5,5,5,5,6,6,7,7,7,7,7,7,7,8,8,8,9,9,9,10,10,10,10,10,11,11,11,11
,13,13,13,14,14,14,14,15,15,15,16,18,18,20,20,21,21,22,22,23,24,24,24,25]
Jumlah semua item data pada klaster 1 = 135 item Kemudian menentukan nilai median pada rentang data di atas untuk menentukan titik pusatnya. ( N + 1 ) / 2 = 135 + 1 / 2 = 68

## Titik Pusat 2
Anggota klaster titik pusat kedua pada langkah pertama adalah: [27,27,28,28,29,29,29,29,29,29,30,30,30,31,32,32,33,34,34,36,39,40,42,42,42,44,45,46,47,48,48,49,50,51,52, 52,54,58,63,63,72,74,78,86,96,96,98,103,103,111,113]
Jumlah semua item data pada klaster 1 = 51 item Kemudian menentukan nilai median pada rentang data di atas untuk menentukan titik pusatnya. ( N + 1 ) / 2 = 51 + 1 / 2 = 26
Jadi nilai titik pusat 2 pada langkah ketiga adalah 44 Hasil  perhitungan  dari  titik  pusat  pada  langkah  ketiga  kemudian  dibandingkan  dengan  nilai  titik  pusat  pada langkah kedua, yaitu 44 = 44, dari keterangan ini dapat disimpulkan bahwa titik pusat tidak berubah.

## Titik Pusat 3
Anggota klaster titik pusat ketiga pada langkah pertama adalah: [117,121,123,141,143,150,183,194,200,201,205,206,213,242,252,287,317,358]. Jumlah semua item pada klaster 3 = 18 item
Median pada rentang data klaster 2 ( N + 1 ) / 2 = 18 + 1 / 2 = 9,5 Nilai yang terletak pada item 9,5 adalah nilai tengah dari nilai 200 dan 201 = ( 200 + 201 ) / 2 = 200,5
Sehingga diperoleh titik pusat 3 pada langkah ketiga adalah 200,5
Hasil perhitungan dari  titik pusat pada langkah ketiga kemudian dibandingkan  dengan  nilai  titik  pusat  pada langkah  kedua,  yaitu  200,5  =  200,5, dari keterangan ini dapat disimpulkan bahwa titik pusat tidak berubah.

## B. Hasil
Dari analisa dan pengujian yang telah dilakukan, hasil dari pengujian algoritma hirarki divisive
a. Cluster 1 terdiri dari 135 item yaitu dengan range pembelian 1- 25.  Customer  yang  berada  di  dalam  range 1-25.
b. Cluster  2  terdiri  dari  51  item  yaitu  dengan  range  pembelian  27-113. Customer yang berada di dalam range 27-113
c. Cluster 3 terdiri dari 18 item yaitu dengan range pembelian 117-358. Customer yang berada di dalam range 117-358.
Setelah dilakukan pengujian secara manual menggunakan algoritma hirarki divisive dapat diketahui bahwa cus- tomer yang loyal berada di cluster 3 dengan range frekuensi pembelian 117-358.

## V. KESIMPULAN
Setelah  dilakukan  analisa  dan  pengujian  data  maka  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  data  mining  ber- manfaat untuk menghasilkan pengetahuan berupa customer loyal yang  ada  di perusahaan  Media  World  Pek- anbaru  dan  setelah  dievaluasi dengan menggunakan algoritma hirarki divisive serta pengolahan data dengan menggunakan software rapid miner maka ditemukan bahwa customer loyal berada pada cluster 3 dengan range 117-358 yaitu Mater Q, Cash, Istana Print, Sahabat Adv, Jasa Reklame, Brilian Adv, Kreasi Adv, Family Print, Dian  Print, Banner Teddy, Galaxi, Multi Baru, Print Art, Master Print, Zoom Reklame, Media World Jambi, Image Print dan WSN Adv.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Nasari, F., Darma, S., & Informasi, S. (2015). Penerapan K-Means Clustring Pada Data Penerimaan Mahasiswa Baru, 6–8.
[2] Fitri, Y. (2018). Penerapan Data Mining Menggunkan Algoritma K-Means Clustering Pada Penerimaan Mahasiswa Baru (Studi Kasus : Universitas Islam Indragiri), 238-249
[3] Khotimah, T., Teknik, D. F., Studi, P., Informatika, T., & Kudus, U. M. (2014). Pengelompokan Surat Dalam AL QUR ’ AN Menggunakan Algoritma K-Means, 5(1), 83–88
[4] Mabrur A.G, R. L. (2012). Penerapan Data Mining untuk Memprediksi Program Studi Teknik Informatika Jurnal Komputer dan Informatika (Komputa), 1.
[5] Yuli, M. (2017). Data Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5, V2.i2 (213-219)