## KOMBINASI METODE K-MEANS DAN DECISION TREE DENGAN PERBANDINGAN KRITERIA DAN SPLIT DATA

## Elly Muningsih
Sistem Informasi, Universitas Bina Sarana Informatika Jl. Kramat Raya No. 98 Kwitang, Senen, Jakarta Pusat Email : elly.emh@bsi.ac.id

## Abstract
Data mining is a process of looking for patterns or pulling large and selected data information using certain techniques or methods. The K-Means and Decision Tree methods are part of the Data Mining technique. This study will combine the  K-Means  method  to  cluster  data  into  three  clusters  then  the  results  of  the  clustering  will  be  classified  using  the Decision  Tree  Method  with  a  comparison  of  the  Gain  Ratio,  Information  Gain  and  Gini  Index  criteria.  The  data  is processed into two, namely training data and testing data with a percentage of 70:30, 80:20 and 90:10. The results of the  research  are  to  find  out  which  criteria  produce  the  best  decision  tree  and  performance  based  on  the  highest accuracy value from each data group. The data is taken from the  UCI  Repository with  a total of 811 records and 52 attributes. From the data processing carried out, it is known that for the 70:30 data split, the accuracy  value with the Gain  Ratio,  Information  Gain  and  Gini  Index  criteria  gets  the  same  value,  namely  97.53.  The  Gain  Ratio  and  Gini Index  criteria produce the highest accuracy value, which is 98.15% for  80:20 split data.  While Information Gain got the highest accuracy value of 98.77% for 90:10 data split.
Keyword : data mining, clustering, k-means, classification, decision tree

## Abstrak
Data mining merupakan suatu proses mencari pola atau menarik informasi data besar dan terpilih menggunakan teknik atau  metode  tertentu.  Metode K-Means dan Decision  Tree merupakan  bagian  dari  teknik Data  Mining .  Penelitian  ini akan  mengkombinasikan  metode K-Means untuk  melakukan clustering data  menjadi  tiga cluster kemudian  hasil  dari clustering  akan  di  klasifikasi  menggunakan  Metode Decision  Tree dengan  perbandingan  kriteria Gain  Ratio, Information  Gain  dan  Gini  Index. Data  yang  diolah  di  bagi (split) menjadi  dua yaitu  data training dan  data testing dengan  prosentase  70:30,  80:20  dan  90:10.  Hasil  dari  penelitian  untuk  menemukan  kriteria  mana  yang  menghasilkan pohon  keputusan  dan  performa  terbaik  berdasarkan  nilai  akurasi  tertinggi  dari  masing-masing  kelompok  data.  Data diambil dari Repository UCI dengan jumlah 811 record dan 52 atribut . Dari pengolahan data yang dilakukan diketahui untuk  split  data  70:30,  nilai  akurasi  dengan  kriteria Gain  Ratio,  Information  Gain dan Gini  Index mendapatkan  nilai sama yaitu 97,53. Kriteria Gain Ratio dan Gini Index menghasilkan nilai akurasi tertinggi yaitu 98,15% untuk split data 80:20. Sedangkan Information Gain mendapat nilai akurasi tertinggi 98,77%  untuk split data 90:10.
Kata kunci : data mining , clustering , k-means , klasifikasi, decision tree

## 1. Pendahuluan
Data  mining adalah  suatu  proses  untuk  meng- ekstraksi  informasi  yang  spesifik  dari  data  kemudian disajikan  dalam  bentuk  informasi  yang  relevan  dan berguna  agar  dapat  dimanfaatkan  untuk  menyelesaikan berbagai  masalah  [1]. Data  mining juga  dapat  diartikan sebagai  suatu  proses  mencari  pola  atau  menarik informasi  data  besar  dan  terpilih  menggunakan  teknik atau  metode  tertentu  agar  ditemukan  suatu  pola  yang sebelumnya tidak diketahui [2]. Menurut [3] dan [4] ada 6  (enam)  teknik  data  mining  yaitu  Deskripsi,  Estimasi, Prediksi,  Klastering,  Klasifikasi  dan  Asosiasi.  Dalam penelitian ini teknik data mining yang digunakan adalah klastering ( clustering) dan klasifikasi ( Clasiffication ). Clustering merupakan suatu metode yang digunakan  untuk  membagi dataset menjadi  beberapa kelompok  yang  memiliki  kemiripan  atau  karakteristik yang  sama  [5]. Salah  satu  metode  dalam clustering
adalah  metode K-Means .  Metode K-Means merupakan salah satu dari metode pengelompokan data non-hierarki yang  mempartisi  data  kedalam  bentuk  dua  kelompok atau  lebih  dimana  data  yang  berkarakteristik  sama  akan dimasukkan  kedalam  satu  kelompok  yang  sama, sedangkan data yang memiliki karakteristik berbeda akan dikelompokan kedalam kelompok lainnya [6]. Metode K- Means disebutkan  juga  merupakan  salah  satu  metode dalam  fungsi clustering atau  pengelompokan  yang mengacu  pada  pengelompokkan  data, observasi atau kasus berdasar kemiripan objek yang diteliti [7] . Klasifikasi  sendiri  merupakan  suatu  proses  untuk menemukan  model  yang  menjelaskan  konsep  atau  kelas data  yang  bertujuan  untuk  memperkirakan  kelas  dari suatu objek yang label-nya tidak diketahui dimana model itu  sendiri  dapat  berupa  aturan  “jika-maka”,  berupa pohon  keputusan  ( decision  tree ),  formula  matematika atau neural  network [8].  Proses  klasifikasi  didasarkan pada  empat  komponen  [9]  yaitu  kelas  (suatu  variabel
dependen kategorikal  yang  merepresentasikan  “label” yang  terdapat  pada  obyek), predictor (variabel independen  yang  direpresentasikan  oleh  karakteristik data), training  dataset (merupakan  satu set data  yang berisi nilai dari kedua komponen di atas yang digunakan untuk  menentukan  kelas  yang  sesuai  berdasarkan predictor )  dan testing  dataset (data  baru  yang  akan diklasifikasikan oleh model yang telah dibuat dan akurasi klasifikasi dievaluasi)
Metode yang bisa digunakan dalam klasifikasi salah satunya  adalah Decision  Tree . Decision  Tree baik digunakan  untuk  klasifikasi  atau  prediksi  [10]. Decision Tree atau  dikenal  juga  dengan  p ohon  keputusan merupakan  suatu  teknik  dalam data  mining yang digunakan  untuk  mengeksplorasi  data  dengan  cara membagi kumpulan data besar menjadi himpunan record yang  lebih  kecil  dengan  memperhatikan  variabel tujuannya  [11]. Decision  Tree membangun tree (pohon) dimulai dari data pada simpul akar (root node) kemudian pilih sebuah atribut dan formulasikan sebuah logical test pada  atribut  tersebut,  lakukan  percabangan  pada  setiap hasil  dari test, terus  bergerak  ke subset yang  memenuhi simpul anak cabang (internal node) yang sesuai, lakukan proses rekursif dan  ulangi  hingga  dahan-dahan  dari tree memiliki contoh dari satu kelas tertentu [2].
Penelitian  ini  akan  mengkombinasikan  metode K- Means untuk melakukan pengelompokan  data menjadi 3 cluster kemudian  hasil  dari clustering tersebut  akan  di klasifikasi  menggunakan  Metode Decision  Tree dengan perbandingan kriteria Gain Ratio,  Information  Gain dan Gini  Index .  Data  yang  diolah  sebelumnya  akan  di  bagi
(split) menjadi  2  yaitu  data training dan  data testing dengan perbandingan prosentase 70:30, 80:20 dan 90:10. Data  diambil  dari Repository  UCI dengan  jumlah 811 record  dan  52  atribut.    Pengolahan  data  dilakukan menggunakan  aplikasi  pengolah  data RapidMiner .  Hasil dari  penelitian  untuk  menemukan  kriteria  mana  yang menghasilkan  pohon  keputusan  dan  performa  terbaik berdasarkan  nilai  akurasi  tertinggi  dari  masing-masing kelompok data.

## 2. Metode Penelitian
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode CRISP-DM (Cross  Industry  Standard  Process for Data Mining). Metode CRISP-DM memiliki beberapa tahapan,  yaitu  mengumpulkan dataset ,  memilih  atribut yang  relevan,  membangun  model clustering dan  model klasifikasi,  menggunakan  model clustering untuk pengelompokan data dan model klasifikasi perbandingan kriteria Gain Ratio, Information Gain dan Gini Index dan terakhir adalah evaluasi model [12].
2.1   Dataset Dataset yang digunakan dalam penelitian ini adalah data transaksi yang diambil dari UCI  Machine  Learning (Repository  UCI) dengan  jumlah  data  awal  811  dan atribut  104.  Data  berisi  informasi  jumlah  penjualan produk dalam kurun waktu 52 minggu, data minimal dan maksimal  serta  data  nilai  normal.  Informasi  data
transaksi yang digunakan  adalah Product_Code (P1, P2, P3,…..P819) dimana ada data Product_Code yang hilang, data  52  minggu  (W0,  W1,  ...,  W51),  data  minimal penjualan (MIN) ,  data  maksimal  penjualan (MAX) dan data  nilai  normalisasi  mingguan (Normalised  0, Normalised 1, ..., Normalised51).

## 2.2  Preprocessing Data
Dari dataset yang  ada dilakukan pemilihan  antribut yang  akan  digunakan  yaitu Product_Code (P1,  P2,  P3 dan  seterusnya)  untuk  spesial  atribut  sebanyak  811  dan atribut data mingguan (W0… W51) untuk regular atribut sebanyak  52  yang  nantinya  akan  di  proses  dimana  tipe data pada atribut yang digunakan adalah integer.

## 2.3  Modelling dan Evaluasi
Pada tahapan ini, dilakukan beberapa langkah untuk
modelling menggunakan tools RapidMiner :
1. Modelling Metode Clustering K-Means
Pada tahapan ini dilakukan clustering menggunakan  metode K-Means dengan  jumlah cluster sebanyak 3.
2. Modelling Metode  Klasifikasi Decision Tree Pada modelling metode klasifikasi ini, langkah- langkah yang dilakukan adalah :
a. Data dibagi menjadi dua yaitu data training dan  data testing dengan  perbandingan  70  : 30, 80 : 20 dan 90 : 10.
b. Untuk  tiap-tiap  pembagian  data  di  buat modelnya dengan metode klasifikasi
Decision  Tree kemudian  pada  setting parameter criterion dipilih Gain  Ratio,
Information Gain atau Gini Index.
c. Tambahkan  operator Cross  Validation dan Performance untuk evaluasi dan mengetahui  perbandingan  tingkat  akurasi masing-masing  kriteria  dengan  pembagian data yang berbeda-beda.
d. Dari  pengolahan  yang  dilakukan  akan diketahui pembagian data training dan data testing terbaik  juga  pemilihan criterion terbaik yang menghasilkan akurasi tertinggi.

## 3. Hasil dan Diskusi
Pengolahan  data  dilakukan  menggunakan  komputer personal Intel  Core  i5, 8 GB  RAM ,  sistem  operasi Windows 10 dan RapidMiner 9.5.001.

## 3.1. Penerapan Metode K-Means
Pengolahan  data  dengan  metode clustering  K- Means menggunakan  jumlah cluster 3  menghasilkan anggota  kelompok  untuk  masing-masing cluster yaitu cluster_0 sebanyak 490 anggota, cluster_1 sebanyak 124 anggota dan cluster_2 sebanyak 197 anggota ditampilkan pada Gambar 1.  dibawah ini :
Gambar 1. Anggota tiap cluster
Dari  gambar  yang  ditampilkan  sebelumnya  dapat dijelaskan  bahwa  anggota  kelompok cluster_0 adalah data  mingguan  dengan  jumlah  penjualan  terkecil, cluster_1 adalah  data  mingguan  dengan  jumlah penjualan  terbesar  dan cluster_2 adalah  data  mingguan dengan jumlah penjualan sedang. Sedangkan representasi penyebaran anggota kelompok untuk data mingguan W0 ditampilkan pada Gambar 2. berikut ini :
Gambar 2. Penyebaran anggota cluster
3.2. Pohon Keputusan Metode Decision Tree
1. Perbandingan  Kriteria  Data  Testing  dengan

## Split Data 70:30
Pada  Gambar  3.  dibawah  ini  ditampilkan  pohon keputusan  yang  dihasilkan  dari  perbandingan  kriteria Gain  Ratio,  Information  Gain dan Gini  Index dengan split  data  sebesar  70:30.  Dari  gambar  dapat  dijelaskan bahwa  pada  kriteria Gain  Ratio ,  terlihat  atribut  W15 menjadi  simpul  akar  dan  hanya  memiliki  satu  simpul cabang  ke  kiri  yaitu  atribut  W0.  Sedangkan  kriteria Information  Gain dan Gini  Index memiliki  hasil  pohon keputusan  yang  sama  dimana  simpul  akarnya  adalah atribut  W8  dan  simpul  akar  ini  memiliki  dua  cabang simpul  ke  kanan  dan  kiri.  Cabang  simpul  kanan  adalah atribut W15 dan simpul kiri adalah atribut W34.
Gain Ratio Information Gain Gini Index
Gambar 3. Perbandingan Kriteria Data Testing dengan split data 70:30

## 2. Perbandingan  Kriteria  Data  Testing  dengan Split Data 80:20
Pada  Gambar  4.  dibawah  ini  ditampilkan  pohon keputusan  yang  dihasilkan  dari  perbandingan  kriteria Gain  Ratio,  Information  Gain dan Gini  Index dengan split data  sebesar  80:20.  Dari  gambar  dapat  dijelaskan bahwa  pada  kriteria Gain  Ratio, terlihat  atribut  W15 menjadi  simpul  akar  dan  hanya  memiliki  satu  simpul cabang  ke  kiri  yaitu  atribut  W3.  Sedangkan  kriteria
Information  Gain dan Gini  Index memiliki  hasil  pohon keputusan  yang  sedikit  berbeda,  dimana  simpul  akarnya sama  yaitu  atribut  W8.  Simpul  akar  kriteria Information Gain memiliki cabang simpul kanan adalah atribut W14 dan  simpul  kirinya  adalah  atribut  W40.  Sedangkan simpul  akar  kriteria Gini  Index memiliki  cabang  simpul kanan  adalah  atribut  W15  dan  simpul  kirinya  adalah atribut  W40.    Cabang  simpul  kiri  untuk  kriteria Information  Gain dan Gini  Index adalah  sama  yaitu atribut W40.
Gain Ratio Information Gain Gini Index
Gambar 4. Perbandingan Kriteria Data Testing dengan split data 80:20

## 3. Perbandingan  Kriteria  Data  Testing  dengan Split Data 90:10
Pada  Gambar  5.  dibawah  ini  ditampilkan  pohon keputusan  yang  dihasilkan  dari  perbandingan  kriteria Gain  Ratio,  Information  Gain dan Gini  Index dengan split  data  sebesar  90:10.  Dari  gambar  dapat  dijelaskan bahwa  pada  kriteria Gain  Ratio, terlihat  atribut  W15 menjadi  simpul  akar  dan  hanya  memiliki  satu  simpul cabang  ke  kiri  yaitu  atribut  W3.  Sedangkan  kriteria
Information  Gain dan Gini  Index memiliki  hasil  pohon keputusan  yang  sedikit  berbeda,  dimana  simpul  akarnya sama  yaitu  atribut  W8.  Simpul  akar  kriteria Information Gain memiliki cabang simpul kanan adalah atribut W15 dan  simpul  kirinya  adalah  atribut  W36.  Sedangkan simpul  akar  kriteria Gini  Index memiliki  cabang  simpul kanan  adalah  atribut  W15  dan  simpul  kirinya  adalah atribut  W40.  Cabang  simpul  kanan  untuk  kriteria Information  Gain dan Gini  Index adalah  sama  yaitu atribut W15.
Gain Ratio Information Gain Gini Index
Gambar 4. Perbandingan Kriteria  Data Testing dengan split data 90:10

## 3.3  Nilai Akurasi
Untuk  mengukur  akurasi  digunakan Confusion  Matrix. Berikut  ini  ditampilkan  perhitungan  berdasarkan  data testing untuk kriteria Gain Ratio, Information Gain dan Gini Index.
Perhitungan Berdasarkan  Data Testing dengan Split Data 70:30.
1. Pada  kriteria Gain  Ratio ,  untuk cluster_2 yang diprediksi  dan  benar  ada  54,  diprediksi cluster  0 ternyata cluster_2 ada  4,  dan  diprediksi cluster_1 ternyata cluster_2 ada  1.  Untuk cluster_0 yang diprediksi  dan  benar  ada  146,  yang  diprediksi
cluster_2 ternyata cluster_0 ada 1. Untuk cluster_1 yang  di  prediksi  dan  benar  ada  37.  Nilai  akurasi pada kriteria Gain Ratio sebesar 97,53%
2. Pada  kriteria Information  Gain dan Gini  Index didapatkan  hasil  sama  yaitu  untuk cluster_2 yang diprediksi  dan  benar  ada  55,  diprediksi cluster  0 ternyata cluster_2 ada  3,  dan  diprediksi cluster_1 ternyata cluster_2 ada  1.  Untuk cluster_0 yang diprediksi  dan  benar  ada  145,  yang  diprediksi cluster_2 ternyata cluster_0 ada 2. Untuk cluster_1 yang  di  prediksi  dan  benar  ada  37.  Nilai  akurasi pada  kriteria Information  Gain dan Gini  Index sebesar 97,53%
Gambar 5. Confusion Matrix Gain Ratio (70:30)
Gambar 6. Confusion Matrix Information Gain (70:30)
Gambar 7. Confusion Matrix Gini Index (70:30)
Perhitungan Berdasarkan Data  Testing dengan Split Data 80:20.
1. Pada  kriteria Gain  Ratio dan Gini  Index memiliki hasil  yang  sama  yaitu cluster_2 yang  diprediksi dan  benar  ada  37,  diprediksi cluster_0 ternyata cluster_2 ada  2.  Untuk cluster_0 yang  diprediksi dan  benar  ada  97,  yang  diprediksi cluster_2 ternyata cluster_0 ada  1.  Untuk cluster_1 yang  di prediksi  dan  benar  ada  25.  Nilai  akurasi  pada kriteria Gain Ratio sebesar 98,15%
2. Pada  kriteria Information  Gain, untuk cluster_2
yang  diprediksi  dan  benar  ada  37,  diprediksi cluster_0 ternyata cluster_2 ada  2,  dan  diprediksi cluster_1 ternyata cluster_2 ada 1. Untuk cluster_0 yang diprediksi dan benar  ada 97,  yang diprediksi cluster_2 ternyata cluster_0 ada 1. Untuk cluster_1 yang  di  prediksi  dan  benar  ada  23  dan  diprediksi cluster_2 ternyata cluster_1 ada  2.  Nilai  akurasi pada kriteria Information Gain ini sebesar 96,91%
Gambar 8. Confusion Matrix Gain Ratio (80:20)
Gambar 9. Confusion Matrix Information Gain (80:20)
Gambar 10. Confusion Matrix Gini Index (80:20)
Perhitungan Berdasarkan Data  Testing dengan Split Data 90:10.
1. Pada  kriteria Gain  Ratio dan Gini  Index memiliki hasil  sama  yaitu cluster_2 yang  diprediksi  dan benar  ada  19  dan  diprediksi cluster_0 ternyata cluster_2 ada  1.  Untuk cluster_0 yang  diprediksi dan  benar  ada  48  dan  yang  diprediksi cluster_2 ternyata cluster_0 ada  1.  Untuk cluster_1 yang  di prediksi  dan  benar  ada  12.  Nilai  akurasi  pada kriteria Gain Ratio sebesar 97,53%
2. Pada  kriteria Information  Gain ,  untuk cluster_2 yang diprediksi dan benar ada 20. Untuk cluster_0 yang  diprediksi  dan  benar  ada  48  dan  diprediksi cluster_2 ternyata cluster_0 ada 1. Untuk cluster_1 yang  di  prediksi  dan  benar  ada  12.  Nilai  akurasi pada kriteria Information Gain ini sebesar 98,77%.
Gambar 11. Confusion Matrix Gain Ratio (90:10)
Gambar 12. Confusion Matrix Information Gain (90:10)
Dari  penjelasan  sebelumnya  dapat  di  kumpulkan  jadi Tabel  1.  dibawah  ini  yang  menampilkan  kriteria,  split data  dan  nilai  akurasinya.  Jadi  dapat  dijelaskan  bahwa jenis  kriteria  dan split data  mempengaruhi  nilai  akurasi dari  suatu  pengolahan  data  yang  memiliki  tipe  data integer.
Tabel 1. Perbandingan Nilai Akurasi Kriteria Nilai Akurasi ( Split Data) 70:30 80:20 90:10 Gain Ratio 97,53 98,15 97,53 Information Gain 97,53 96,91 98,77 Gini Index 97,53 98,15 97,53
Dari  kriteria Information  Gain dengan split data  90:10 didapatkan rule untuk data pada penelitian ini yaitu :
W8 > 5.500 |   W14 > 24.500 |   |   W2 > 19: cluster_1 {cluster_2=0, cluster_0=0, cluster_1=99}
|   |   W2 ≤ 19: cluster_2 {cluster_2=2, cluster_0=0, cluster_1=0} |   W14 ≤ 24.500
|   |   W0 > 4.500
|   |   |   W19 > 3.500: cluster_2 {cluster_2=151, cluster_0=0, cluster_1=0} |   |   |   W19 ≤ 3.500: cluster_0
{cluster_2=0, cluster_0=2, cluster_1=0} |   |   W0 ≤ 4.500
|   |   |   W5 > 9.500: cluster_2 {cluster_2=2, cluster_0=0, cluster_1=0}
|   |   |   W5 ≤ 9.500: cluster_0 {c luster_2=0, cluster_0=20, cluster_1=0} W8 ≤ 5.500
|   W40 > 10.500: cluster_2 {cluster_2=3, cluster_0=0, cluster_1=0}
|   W40 ≤ 10.500: cluster_0 {cluster_2=0, cluster_0=370, cluster_1=0}

## 4. Kesimpulan
Dari  pengolahan  data  yang  sudah  dilakukan  yaitu mengkombinasikan  metode clustering  K-Means dan metode klasifikasi
Decision Tree
dengan membandingkan  kriteria Gain  Ratio, Information  Gain, Gini  Index dan  pembagian (split) data  70:30,  80:20, 90:20 diketahui bahwa nilai akurasi tertinggi dihasilkan dari kriteria Information Gain dengan split data training dan testing sebesar  90:10  yaitu  sebesar  98,77%.  Pada penelitian berikutnya bisa dilakukan pengolahan dengan menambahkan dan menguji beberapa data yang berbeda baik dari jenis atribut maupun tipe datanya.

## Daftar Pustaka
[1]    Wong,  N.  P.,  Damanik,  F.  N.  S.,  Jaya,  E.  S.,  & Rajaya,  R.  (2019). Perbandingan  Algoritma  C4  . 5 dan Classification and Regression Tree ( CART ) Dalam Menyeleksi Calon Karyawan . 20 (1), 11–18.
[2]    Elmande,  Y.,  &  Widodo,  P.  (2012).  Pemilihan Criteria  Splitting  dalam  Algoritma  Iterative Dichotomiser  3  (ID3)  untuk  Penentuan  Kualitas Beras:  Studi  Kasus  Pada  Perum  Bulog  Divre
Lampung. Jurnal TELEMATIKA MKOM , 4 (1), 10.
Retrieved from http://demo.pohonkeputusan.com/files/PEMILIH AN CRITERIA SPLITTING DALAM ALGORITMA ITERATIVE  DICHOTOMISER 3 (ID3) UNTUK PENENTUAN KUALITAS BERAS.pdf
[3]    Larose, D. T., & Larose, C. D. (2014). Discovering Knowledge  in  Data:  An  Introduction  to  Data Mining: Second Edition. In Discovering Knowledge  in  Data:  An  Introduction  to  Data Mining:  Second  Edition (Vol.  9780470908).
https://doi.org/10.1002/9781118874059
[4]      Noviyanto,  N.  (2020).  Penerapan  Data  Mining dalam Mengelompokkan Jumlah Kematian Penderita  COVID-19  Berdasarkan  Negara  di
Benua  Asia. Paradigma  -  Jurnal  Komputer  Dan Informatika , 22 (2), 183–188. https://doi.org/10.31294/p.v22i2.8808
[5]   Muningsih, E., Nur, H. M., Dwi Imaniawan, F. F., Saifudin, Handayani, V. R., & Endiarto, F. (2020). Comparative  Analysis  on  Dimension  Reduction Algorithm  of  Principal  Component  Analysis  and Singular  Value  Decomposition  for  Clustering. Journal  of  Physics:  Conference  Series , 1641 (1). https://doi.org/10.1088/1742-6596/1641/1/012101
[6]     Gustientiedina, G., Adiya, M. H., &  Desnelita,  Y. (2019).  Penerapan  Algoritma  K-Means  Untuk Clustering  Data  Obat-Obatan. Jurnal  Nasional Teknologi  Dan  Sistem  Informasi , 5 (1),  17–24. https://doi.org/10.25077/teknosi.v5i1.2019.17-24
[7]        Muningsih,  E.  (2015).  Penerapan  Metode  Fuzzy C-Means  dengan  Model  Fuzzy  RFM  (Studi Kasus :  Clustering  Pelanggan  Potensial  Online Shop). Semantik , 157–161.
[8]  Wirdasari,  D.  (2013).  ANALISA  TEKNIK PENENTUAN  ATRIBUT  DALAM  MEMBUAT POHON
KEPUTUSAN PADA PENAMBANGAN DATA. Jurnal Ilmiah
Saintikom Sains Dan Komputer , 12 (2).
[9]    Gorunescu,  F.  (2011).  Data  mining:  Concepts, models  and  techniques.  In Intelligent  Systems
Reference Library (Vol. 12).
https://doi.org/10.1007/978-3-642-19721-5
[10]  Rahayu, E. S., Satria, R., & Supriyanto, C. (2015). Penerapan  Metode  Average  Gain,  Threshold Pruning dan Cost Complexity Pruning Untuk Split Atribut  Pada  Algoritma  C4.5. Journal  of Intelligent Systems , 1 (2), 91–97.
[11]  Zega, S. A. (2014). Penggunaan Pohon Keputusan untuk  Klasifikasi  Tingkat  Kualitas  Mahasiwa Berdasarkan  Jalur  Masuk  Kuliah. Seminar Nasional  Aplikasi  Teknologi  Informasi  (SNATI) Yogyakarta , 7–13.
[12]  Sastry,  S.  H.,  &  Babu,  P.  M.  S.  P.  (2013). Implementation  of  CRISP  Methodology  for  ERP Systems . 2 (05), 203–217. Retrieved from http://arxiv.org/abs/1312.2065