## PENERAPAN DATA MINING DALAM MEMPREDIKSI INFLASI LISTRIK DAN BAHAN BAKAR RUMAH TANGGA MENGGUNAKAN METODE REGRESI LINEAR
Putra Edi Mujahid 1) , Jansen Yudistira Sembiring Meliala 2) , Albert Pratama Sembiring 3) 1-3 Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Prima Indonesia email: 1 putraedimujahid@unprimdn.ac.id , 2 jansenyudistira@gmail.com , 3 albertsembiring2508@gmail.com

## Abstract
In a period of several years, the Indonesian economy has experienced low inflation in all sectors, including Indonesia's  electricity  and  fuel.  This  increase  in  the  price  of  electricity  and  household  fuel  can  trigger inflation in other economic sectors, because these two things are necessities human tree. The purpose of this study is to analyze the application of data mining in predicting household electricity  and fuel prices using the regression method. Electricity and house gas prices are important indicators related to financial stability and public health. This study uses data mining methods to identify patterns and trends in local electricity and gas prices. The linear regression method is used as an analytical tool to develop predictive models based on historical data. The dataset was obtained through the Central Statistics Agency from 2021 to 2022 which includes monthly inflation data from 90 cities throughout the year. The results of this study are predictions of annual inflation that will occur. Using data mining and linear regression methods, this research has the potential to be a useful tool for generating better home electricity and fuel price control strategies. This research can also be the basis for further research in the same or other fields.
Keywords Data Mining, Inflation, Linear Regression, Method, Analytical

## 1. PENDAHULUAN
Pada beberapa tahun belakangan ini kita dapat merasakan kenaikan harga yang signifikan seperti  naiknya  harga  dari  bahan  bakar kendaraan, bahan pangan dan juga kenaikan dari tagihan  listrik  dan  bahan  bakar  rumah  tangga seperti gas LPG dan juga minyak goreng. Inflasi merupakan  suatu  peristiwa.  Inflasi  adalah suatu gejala  dimana  tingkat  harga  umum mengalami  kenaikan  secara  terus  menerus. Kenaikan  harga  dari  satu  dua  barang  saja  tidak dapat  disebut  inflasi,  kecuali  bila  kenaikan tersebut  meluas  kepada  (atau  mengakibatkan kenaikan)  sebagian  besar  dari  harga  barang- barang lain [1].
Inflasi adalah suatu gejala dimana tingkat harga  umum  mengalami  kenaikan  harga  secara terus  menerus  [2]. Dalam  kondisi  inflasi,  daya beli  uang  menurun  karena  jumlah  uang  yang beredar  lebih  banyak  dibandingkan  dengan jumlah barang dan jasa yang tersedia. Akibatnya, masyarakat  perlu  membayar  lebih  banyak  uang untuk membeli barang dan jasa yang sama seperti
sebelumnya.  Inflasi  biasanya  diukur  sebagai persentase  kenaikan  indeks  harga  dari  periode sebelumnya,  yang  sering  dilakukan  secara tahunan.  Indeks  harga  yang  umum  digunakan Indeks Harga Konsumen (IHK) merupakan salah satu  indikator  ekonomi  penting  yang  dapat memberikan  informasi  mengenai  perkembangan harga  barang/jasa  yang  dibayar  oleh  konsumen [3].
Dampak inflasi yang kompleks meliputi menurunnya  daya  beli  masyarakat,  merugikan pendanaan masyarakat, memengaruhi keputusan investasi,  dan  redistribusi  pendapatan  [4].  Oleh karena itu, pemerintah dan bank sentral memiliki peran  penting  dalam  mengendalikan  inflasi melalui  kebijakan  moneter  dan  fiskal  guna mencapai  tingkat  inflasi  yang  stabil  dan terkendali. Dampak dari terjadinya inflasi yaitu, menurunnya  daya  beli  masyarakat,  merugikan pendanaan masyarakat, dan dapat mempengaruhi keputusan investasi para investor [5].
Inflasi  listrik  dan  bahan  bakar  rumah tangga  adalah  bentuk  inflasi  yang  terjadi
khususnya  pada  sektor  energi  yang  berdampak langsung  pada  biaya  hidup  dan  belanja konsumen.  Ini  adalah  bagian  dari  inflasi  yang lebih luas yang mencakup seluruh perekonomian, tetapi  fokus  pada  peningkatan  harga  energi. Inflasi  listrik  terjadi  ketika  harga  listrik  secara umum mengalami kenaikan dari waktu ke waktu. Hal  ini  dapat  disebabkan  oleh  berbagai  faktor, seperti kenaikan biaya produksi listrik, permintaan  listrik  yang  tinggi,  atau  perubahan dalam  kebijakan  energi  [6].  Inflasi  listrik  akan berdampak  pada  biaya  hidup  dan  pengeluaran rumah  tangga  karena  listrik  adalah  komponen penting  dalam  kehidupan  sehari-hari  untuk penerangan,  alat  elektronik,  dan  perangkat lainnya.
Sementara itu, inflasi bahan bakar rumah tangga  terjadi  ketika  harga  bahan  bakar  yang digunakan untuk keperluan rumah tangga, seperti bahan  bakar  minyak  untuk  memasak  dan menghangatkan  rumah,  mengalami  kenaikan. Inflasi  bahan  bakar  rumah  tangga  dapat disebabkan oleh perubahan dalam harga minyak mentah di pasar global, biaya produksi, dan juga kebijakan  pemerintah  terkait  subsidi  atau peraturan  harga  bahan  bakar.  Inflasi  listrik  dan bahan  bakar  rumah  tangga  dapat  memberikan dampak  yang  signifikan  pada  tingkat  inflasi secara  keseluruhan,  karena  energi  merupakan salah  satu faktor  penting  dalam  proses  produksi dan kehidupan sehari-hari. Kenaikan harga energi ini juga bisa mempengaruhi daya beli masyarakat,  mengarah  pada  perubahan  pola konsumsi, dan mempengaruhi kebijakan pemerintah untuk menjaga stabilitas harga energi agar tetap terjangkau bagi masyarakat.
Data mining adalah  suatu  proses ekstraksi  atau  penggalian  data  yang  belum diketahui  sebelumnnya,  namun  dapat  dipahami dan  berguna  dari database yang  besar  serta digunakan untuk membuat suatu keputusan bisnis yang sangat penting [7]. Data mining biasa juga disebut dengan “Data atau knowledge discovery ” atau menemukan pola tersembunyi pada data [8], [9]. Data mining adalah proses dari menganalisa data dari prespektif yang berbeda dan menyimpulkannya  ke  dalam  informasi  yang
berguna [10]. Data mining didefinisikan sebagai proses mengekstrak atau menambang pengetahuan yang dibutuhkan dari sejumlah data besar.  Pada  prosesnya  data mining akan mengekstrak  informasi  yang  berharga  dengan cara  menganalisis  adanya  pola-pola  ataupun hubungan keterkaitan tertentu dari data-data yang berukuran besar.
Regresi  linear  adalah  hubungan  model secara  linier  antara  variabel  dependen  dan variabel  bebas  untuk  memprediksi  nilai  dari dependen  jika  variabel  bebas  mengalami perubahan  nilai  [11].  Analisis  regresi  dapat digunakan  untuk  melihat  pengaruh  antara variabel  bebas  (independen)  dan  variabel  tidak bebas (dependen) [12]. Regresi linear dibedakan menjadi  regresi  sederhana  dan  regresi  linear berganda.  Regresi  linear  sederhana  hanya terdapat  satu  variabel  bebas  dan  satu  variabel yang  menjadi  variabel  tidak  bebas  dan  regresi linear  berganda  apabila  terdapat  lebih  dari  satu variabel bebas [13].
Kegunaan  dari  analisis  regresi  linear adalah untuk mengetahui arah dan seberapa besar pengaruh  variabel  independen  terhadap  variabel dependen.  Variabel  yang  dapat  mempengaruhi sering disebut variabel dependen atau tidak bebas dan  variabel  yang  mempengaruhi  variabel  lain disebut variabel independen atau variabel bebas. Hasil  akhir  penelitian  ini  merupakan  prediksi inflasi  tahunan  untuk  tahun  2023  dengan memanfaat  data  inflasi  pada  tahun  2021  dan 2022.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis  data  menggunakan dataset yang diperoleh  dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  agar dapat  digunakan  untuk  melakukan  prediksi dengan  menggunakan  data mining dengan metode  regresi  linear.  Tahapan  penelitian  yang akan  diikuti  mengikuti flowchart alur  penelitian seperti yang terlihat pada gambar 1 dibawah ini.
Gambar 1. Flowchart Alur Penelitian
Gambar  satu  menggambarkan  alur penelitian yang akan dijalani dalam tahapannya. Tahapan  awal  adalah  data preprocessing ,  yang terdiri dari tiga langkah, yaitu data cleaning , data transformation ,  dan  data reduction .  Data preprocessing adalah tahapan kritis dalam proses data mining ,  karena  memastikan  kualitas  data sebelum dilakukan analisis lebih lanjut.
Langkah pertama dalam data preprocessing adalah  data cleaning .  Data cleaning berfokus pada identifikasi, koreksi, dan penghapusan  kesalahan,  inkonsistensi,  dan ketidakkonsistenan  dalam  data  [14].  Data  yang tidak  terstruktur  atau  kotor  dapat  menyebabkan kesalahan dalam analisis data dan menghasilkan kesimpulan yang salah. Oleh karena itu, penting untuk  membersihkan  data  sebelum  lanjut  ke tahap berikutnya.
Selanjutnya,  langkah  kedua  adalah  data transformation .  Data transformation melibatkan perubahan  atau  pemrosesan  data  asli  untuk memperbaiki  distribusi  data,  menghilangkan kecenderungan,  atau  memenuhi  persyaratan analisis  tertentu  [15].  Transformasi  data  dapat meningkatkan  interpretasi  dan  akurasi  hasil analisis,  sehingga  memungkinkan  proses  data mining menjadi lebih efektif [16].
Langkah terakhir dari data preprocessing adalah  data reduction .  Data reduction bertujuan untuk  mengurangi  ukuran  data  yang  besar
menjadi  ukuran  yang  lebih  kecil,  tetapi  tetap mempertahankan  informasi  yang  penting  dan relevan  [17].  Pengurangan  data  menjadi  lebih kecil  akan  membantu  mengatasi  masalah kompleksitas  dan  ukuran  data  yang  besar, sehingga  analisis data  menjadi  lebih efisien  dan mudah dilakukan [18].
Selanjutnya  tahap  data preprocessing , langkah  selanjutnya  adalah  memilah  data. Pemilahan  data  merupakan  proses  pembagian data menjadi dua bagian, yaitu data training dan data testing [19].  Data training akan  digunakan untuk  melatih  model  atau  algoritma  untuk mengajari  model  dalam  mengenali  pola  dalam data [20]. Proses ini akan membantu model dalam proses  prediksi  berdasarkan  pola  yang  telah dikenali  dari  data training .  Sedangkan  data testing digunakan  untuk  menguji  kinerja  model yang telah dilatih pada data training [21].
Data testing akan mengukur sejauh mana model  mampu  melakukan  prediksi  yang  akurat dan  memberikan  evaluasi  terhadap  kualitas model  yang  telah  dibuat. Setelah  tahap  data preprocessing dan  memilah  data,  langkah selanjutnya  dalam  metodologi  penelitian  ini adalah membuat model. Tahapan ini melibatkan proses  pembuatan  model  atau  algoritma  yang akan  digunakan  untuk  melakukan  analisis  data dan  prediksi  [22].  Model  yang  dibuat  akan didasarkan  pada  data training yang  telah dipersiapkan  sebelumnya.  Proses  pembuatan model  ini  dapat  melibatkan  berbagai  teknik analisis  dan  algoritma,  tergantung  pada  jenis masalah  dan  tujuan  penelitian.  Beberapa  contoh algoritma yang sering digunakan dalam pembuatan  model  termasuk  regresi  linear, decision  tree , decision  tree vector  machine , neural network , dan k-nearest neighbours .
Lalu yang terakhir, Evaluasi. Pada tahap evaluasi, model atau algoritma yang telah dibuat dan  dilatih  pada  data training akan  diuji kinerjanya  menggunakan  data testing atau  data validasi  yang  telah  dipisahkan  sebelumnya. Tujuan  dari  tahap  evaluasi  adalah  untuk mengukur  sejauh  mana  model  atau  algoritma tersebut  mampu  melakukan  prediksi  dengan akurat  dan  konsisten.  Evaluasi  dilakukan  untuk
memahami seberapa baik model dapat memahami pola dan hubungan dalam data yang sebelumnya tidak dikenal oleh model. Jika hasil evaluasi  menunjukkan  bahwa  model  memiliki kinerja  yang  baik  dan  mampu  memberikan prediksi yang akurat, maka model tersebut dapat dianggap sebagai hasil dari penelitian ini.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1.   Hasil
Dalam Tahap persiapan data ini, langkah pertama yang harus dilakukan adalah memahami datasheet yang akan digunakan nantinya, seperti memahami  variabel-variabel  yang  digunakan dalam menganalisis nantinya. Didalam datasheet terdapat  data  mengenai  inflasi  listrik  dan  bahan bakar  rumah  tangga.  Setelah  data  disiapkan  dan dipahami kemudian data akan dianalisis menggunakan rapid miner .
Gambar 2 Preprocessing Data
Pada  gambar  2  data  inflasi  tahunan digunakan  sebagai  variabel  dependen  atau  label yang  merupakan  variable  yang  nantinya  akan diprediksi.  Sedangkan  data  inflasi  pada  tiap bulannya merupakan variabel independen dimana tipe  datanya  real  karena  mengandung  nilai desimal. Variabel independen ini berisi informasi yang akan digunakan untuk mempelajari pola dan juga hubungan dengan variabel dependen.
Setelah  meng input data  kedalam rapid miner yang  dilakukan  selanjutnya  ialah  data cleaning dimana  pada  regresi  linear datasheet tidak  boleh  terdapat missing  value didalamnya,
karena  jika  terdapat missing  value didalam variabel  independen  ataupun  dependen  dapat membuat estimasi parameter regresi linear dapat menjadi tidak akurat. Jika terdapat missing value di  dalam datasheet filter  example dapat digunakan untuk menghapus baris ataupun kolom yang mengandung missing value .
Pada rapid  miner data  inflasi  tahunan nantinya  akan  digunakan  sebagai  variabel dependen  atau  Label  yang  merupakan variable yang  nantinya  akan  diprediksi.  sedangkan  data inflasi  pada  tiap  bulannya  merupakan  variabel independen  dimana  tipe  datanya  real  karena mengandung nilai desimal. Variabel independen ini  berisi  informasi  yang  akan  digunakan  untuk mempelajari  pola  dan  juga  hubungan  dengan variabel dependen.
Setelah  meng input data  ke  dalam rapid miner yang  dilakukan  selanjutnya  ialah  data cleaning dimana  pada  regresi  linear datasheet tidak  boleh terdapat missing  value di  dalamnya, karena  jika  terdapat missing  value di  dalam variabel  independen  ataupun  dependen  dapat membuat estimasi parameter regresi linear dapat menjadi tidak akurat. Jika terdapat missing value di  dalam datasheet , filter  example dapat digunakan untuk menghapus baris ataupun kolom yang mengandung missing value

## Gambar 3. Data Cleaning
Pada gambar 3 data-data yang  memiliki missing value di filter , setelah data-data dibersihkan dari missing value , selanjutnya data akan  menjadi  dibagi  menjadi  2  yang  mana
nantinya 70% akan digunakan untuk data training dan  30%  digunakan  untuk  data testing . Pembagian ini dilakukan untuk mengoptimalkan kinerja dan evaluasi model yang dibangun,karena dengan  menggunakan  70%  data  sebagai  data training ,  model  akan  menyesuaikan  parameter dan  mengoptimalkan  prediksi  berdasarkan  data training ini.  Sedangkan  30%  data testing untuk menguji kinerja model yang telah dilatih.

## Gambar 4 Data Splitting
Pada  gambar  4  ditunjukan  pembagian data dengan ratio 0.7 dan 0.3 dimana 0.7 itu 70% yang akan menjadi data training dan 0.3 itu 30% yang  akan  menjadi  data testing .  Setalah melakukan split data,  pembuatan  model  regresi linear  dapat  digunakan  dengan  menggunakan data training sebagai input ke  dalam  model regresi linear.
Gambar 5. Pembuatan Model
Pada  gambar  5,  dengan  menggunakan data training sebagai input data,  model  regresi linear  dapat  mempelajari  parameter  parameter untuk menggambarkan hubungan antara variabel independen  ( input )  dengan  variabel  dependen ( output ).  Setelah  model  dilatih,  model  yang dilatih  kemudian  akan  di testing dengan menggunakan model regresi linear dan juga data testing sebagai input seperti pada gambar 6.
Gambar 6 Pengujian Model
Output dari  hasil  pengujian  model merupakan  prediksi  inflasi  listrik  dan  bahan bakar rumah tangga pada tahun 2023
Gambar 7. Hasil Prediksi
Gambar  7  menunjukan  hasil  prediksi dengan  menggunakan  metode  regresi  linear setelah melewati tahap, mulai dari data cleaning , data training ,  data testing ,  sampai  pembuatan model. Lalu model yang telah dibangun itu harus dievaluasi untuk melihat seberapa akurat prediksi dari model tersebut, menggunakan 30% dari data yang telah di testing seperti pada gambar 8.
Gambar 8. Evaluasi Model
Evaluasi model membantu dalam mencari  kombinasi  hiperparameter  terbaik  yang meningkatkan kinerja model dan memaksimalkan akurasi prediksi. Lebih dari itu, evaluasi  model  memberikan  wawasan  tentang batasan  kemampuan  model.  Jika  model  tidak mencapai  tingkat  akurasi  yang  diharapkan, evaluasi  dapat  membantu  mengidentifikasi sumber masalah, seperti dataset yang tidak tepat, ukuran dataset yang  terlalu  kecil,  atau keterbatasan model itu sendiri.
Gambar 9. RMSE Model
Dalam  analisis  model  regresi  linear  ini, kami mempresentasikan hasil evaluasi yang kami lakukan  untuk  mengukur  kualitas  dan  kinerja model. Gambar 9 menampilkan nilai Root Mean Squared Error (RMSE) yang kami peroleh, yaitu sebesar  0.003  +/-  ( Root  Mean  Squared  Error ). RMSE  adalah  metrik  evaluasi  yang  sangat penting dalam analisis regresi, karena membantu mengukur  tingkat  akurasi  prediksi  model.  Nilai RMSE  yang  lebih  rendah  menandakan  bahwa model  kami  mampu  memberikan  prediksi  yang lebih  dekat  dengan  nilai  aktual  dari  variabel dependen  yang  kami  amati.  Melalui  proses evaluasi ini, kami bertujuan untuk mendapatkan nilai  RMSE  yang  seminimal  mungkin.  Dengan begitu,  model  kami  dapat  dengan  tepat menggeneralisasi  dan  memprediksi  data  yang belum pernah dilihat sebelumnya dengan akurasi yang tinggi.

## 3.2.   Pembahasan
Inflasi  terhadap  listrik  dan  bahan  bakar rumah tangga dapat memberikan pengaruh yang sangat  besar  terhadap  produksi  barang  ataupun
penyediaan  jasa  dikarenakan  jika  listrik  dan bahan  bakar  rumah  tangga  mengalami  inflasi yang cukup tinggi, hal itu juga dapat mendorong inflasi  terhadap  sektor  ekonomi  kota  yang mengalami inflasi listrik dan bahan bakar rumah tangga yang tinngi karena 2 hal itu merupakan hal pokok. Jika listrik mengalami inflasi maka suatu perusahaan  harus  menaikan  harga  jual  jasa  atau produk untuk mempertahankan profit.
Dengan  itu  memprediksi  inflasi  listrik dan  bahan  bakar  rumah  tangga  merupakan  hal yang penting untuk dapat membantu perorangan, keluarga  ataupun  suatu  perusahaan  untuk mengantisipasi kenaikan biaya listrik dan bahan bakar rumah tangga di masa depan dan mengatur anggaran. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa data mining dan  metode  regresi  linear  dapat digunakan untuk  memprediksi  inflasi  listrik  dan bahan  bakar  rumah  tangga  dengan  berdasarkan hasil  dari  nilai  RMSE  juga  menunjukan  model memiliki tingkat akurasi yang cukup tinggi.

## 4. KESIMPULAN
Hasil  evaluasi  model  regresi  linear  dan nilai Root  Mean  Squared  Error (RMSE)  yang kami  capai  dalam  penelitian  ini  memiliki implikasi  yang  sangat  signifikan.  Temuan  ini memberikan landasan kuat bagi kesimpulan dan hasil penelitian kami, dan memberikan keyakinan bahwa  model  yang  kami  gunakan  mampu memberikan  prediksi  yang  sangat  baik  dan relevan terhadap data yang kami analisis. Sebagai penulis  jurnal,  kami  merasa  percaya  diri  bahwa kontribusi  dari  evaluasi  model  ini  akan memberikan  nilai  tambah  yang  berharga  bagi komunitas penelitian.
Nilai  RMSE  yang  rendah  menunjukkan bahwa  model  regresi  linear  kami  mampu memberikan  prediksi  yang  sangat  dekat  dengan nilai  aktual  dari  variabel  dependen  yang  kami teliti.  Hasil  evaluasi  ini  mengindikasikan kemampuan  model  dalam  menggeneralisasi  dan memprediksi  data  yang  belum  pernah  dilihat sebelumnya dengan akurasi yang tinggi. Dengan menekankan  penggunaan  metrik  RMSE  sebagai tolak  ukur  evaluasi,  kami  berharap  temuan  ini dapat  memberikan  wawasan  dan  pemahaman
yang lebih baik bagi pembaca mengenai kinerja model  regresi  linear  dalam  konteks  penelitian kami.
Hasil  evaluasi  yang  kuat  dan  berdaya guna  ini  menjadi  kontribusi  penting  dalam penulisan jurnal kami, dan kami berharap temuan ini dapat memberikan arah baru dan inspirasi bagi penelitian  lanjutan  dalam  bidang  ini.  Selain  itu, model  regresi  linear  kami  juga  berpotensi menjadi  referensi  yang  berguna  bagi  penelitian- penelitian  selanjutnya.  Dengan  kualitas  prediksi yang  terbukti  tinggi.  Model  ini  dapat  diadopsi dalam  berbagai  praktis,  seperti  perencanaan keuangan,  analisis  pasar,  dan  peramalan  data ekonomi. Kami percaya bahwa model kami dapat memberikan  manfaat  nyata  dan  relevan  bagi masyarakat  serta  menjadi  pijakan  yang  solid untuk penelitian lebih lanjut.

## 4. REFERENSI
[1] R. R. A. S. Christianingrum, “FAKTOR- FAKTOR  YANG  MEMENGARUHI
INFLASI INTI DI INDONESIA,” vol. 4, no. gambar 1, pp. 19–40, 2019.
[2] E. F. B. Simanungkalit, “Pengaruh Inflasi Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  Di Indonesia,” J.  Manag.    Small  Mediu. Enterp. , vol. 13, no. 3, pp. 327–340, 2020,
doi: 10.35508/jom.v13i3.3311.
[3] L. Hawiwika, “DETERMINASI INDEKS
HARGA SAHAM GABUNGAN: ANALISIS  PENGARUH  BI  RATE, KURS RUPIAH
DAN TINGKAT INFLASI (LITERATURE REVIEW
MANAJEMEN KEUANGAN),” J. Ekon. Manaj.  Sist.  Inf. ,  vol.  2,  no.  5,  pp.  650– 658, Jul. 2021, doi: 10.31933/jemsi.v2i5.598. [4] A. Wanto and A. P. Windarto, “Analisis Prediksi Indeks Harga Konsumen Berdasarkan Kelompok Kesehatan Dengan Menggunakan Metode Backpropagation,” J. Penelit. Tek. Inform. Sink. , vol. 2, no. 2, pp. 37–43, 2017.
[5] I.  Ardiyani  and  C.  Armereo,  “Pengaruh Suku Bunga, Inflasi, Nilai Buku Terhadap
Harga  Saham  Perusahaan  Indeks  Lq45
Yang  Terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia (BEI),” J.  Ilm.  Orasi  Bisni ,  vol.  15,  pp.
44–64, 2016.
[6] A.  C.  Koloay,  H.  Tumaliang,  and  M. Pakiding,  “Perencanaan  Dan  Pemenuhan Kebutuhan  Energi  Listrik  Di  Kota Bitung,” J. Tek. Elektro dan Komput. , vol.
7, no. 3, pp. 285–294, 2018.
[7] F.  Gullo,  “From  Patterns  in  Data  to
Knowledge Discovery: What Data
Mining Can Do,” Phys. Procedia , vol. 62, pp. 18–22, 2015, doi: 10.1016/j.phpro.2015.02.005.
[8] S. P. Tamba, A. W. Tan, Y. Gunawan, and ...,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk Pembuatan  Paket  Promosi  Penjualan Menggunakan  Kombinasi  Fp-Tree  Dan Tid-List,” …  (Teknik  Inf. dan  … ,  vol.  4,
2021.
[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] A.  Karpatne et  al. ,  “Theory-guided  data science:  A  new  paradigm  for  scientific discovery  from  data,” IEEE  Trans. Knowl.  Data  Eng. ,  vol.  29,  no.  10,  pp. 2318–2331, 2017, doi: 10.1109/TKDE.2017.2720168.
[11] G. N. Ayuni and D. Fitrianah, “Penerapan metode  Regresi  Linear  untuk  prediksi penjualan  properti  pada  PT  XYZ,” J.
Telemat. , vol. 14, no. 2, pp. 79–86, 2019.
[12] B. A. Wisudaningsi, I. Arofah, and K. A.
Belang, “PENGARUH KUALITAS PELAYANAN DAN KUALITAS PRODUK  TERHADAP  KEPUASAN KONSUMEN DENGAN MENGGUNAKAN METODE ANALISIS REGRESI LINEAR
BERGANDA,” STATMAT    J.  Stat.  DAN
Mat. ,  vol.  1,  no.  1,  Feb.  2019,  doi:
10.32493/sm.v1i1.2377.
[13] S.  Ningsih  and  H.  H.  Dukalang,
“Penerapan  Metode  Suksesif  Interval pada  Analsis  Regresi  Linier  Berganda,”
Jambura J. Math. , vol. 1, no. 1, pp. 43–53, Jan. 2019, doi: 10.34312/jjom.v1i1.1742.
[14] H. Sulastri and A. I. Gufroni, “PENERAPAN DATA MINING DALAM PENGELOMPOKAN PENDERITA  THALASSAEMIA,” J. Nas.  Teknol.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  3,  no.  2,
pp. 299–305, Sep. 2017, doi: 10.25077/TEKNOSI.v3i2.2017.299-305.
[15] T. Hartati, O. Nurdiawan, and E. Wiyandi, “Analisis  Dan  Penerapan  Algoritma  K-
Means  Dalam  Strategi  Promosi  Kampus Akademi Maritim Suaka Bahari,” J. Sains
Teknol. Transp. Marit. , vol. 3, no. 1, pp. 1–7, 2021, doi: 10.51578/j.sitektransmar.v3i1.30. [16] S. Defiyanti and M. Kom, “Analisis dan Prediksi Kinerja Mahasiswa Menggunakan  Teknik  Data  Mining,”
Tahun , vol. 2, no. 2, p. 1, 2013.
[17] D.  Gunawan,  “Evaluasi  Performa Pemecahan  Database  dengan  Metode Klasifikasi Pada Data Preprocessing Data mining,” Khazanah  Inform.    J.  Ilmu
Komput. dan Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 10– 13, Jun. 2016, doi: 10.23917/khif.v2i1.1749.
[18] D. H. Kamagi and S. Hansun,
“Implementasi  Data  Mining  dengan Algoritma  C4.5  untuk  Memprediksi Tingkat Kelulusan Mahasiswa,” J. Ultim. , vol.  6,  no.  1,  pp.  15–20,  Jun.  2014,  doi: 10.31937/ti.v6i1.327.
[19] D.  Putra  and  A.  Wibowo,  “Prediksi Keputusan Minat Penjurusan Siswa SMA Yadika 5 Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” Pros.  Semin.  Nas.  Ris.  Dan  Inf.
Sci. , vol. 2, pp. 84–92, 2020.
[20] A. Saifudin, “Metode Data Mining Untuk Seleksi Calon Mahasiswa,” vol. 10, no. 1, pp. 25–36, 2018.
[21] L.  Wiranda  and  M.  Sadikin,  “Penerapan Long  Short  Term  Memory  Pada  Data Time Series Untuk Memprediksi Penjualan Produk Pt. Metiska Farma,” J.
Nas. Pendidik. Tek. Inform. , vol. 8, no. 3, pp. 184–196, 2019.
[22] F.  Ferdian  Harryanto  and  S.  Hansun, “Penerapan  Algoritma  C4.5  untuk Memprediksi Penerimaan Calon Pegawai Baru di PT WISE,” 2017.