## JURNAL INFORMASI DAN KOMPUTER

## Volume 9 Nomor 1 April 2021
Jurnal  Informasi  dan  Komputer  merupakan  Sarana  informasi  ilmu pengetahuan,  Tekhnologi  dan  Komunikasi  yang  berupa  hasil  penelitian, tulisan  ilmiah,  Ataupun    studi  pustaka.  Jurnal  ini  terbit  dua  kali  setahun pada  bulan  April  dan  Oktober.  Berisi  hasil  penelitian  ilmiah  di  bidang informatika  yang  bertujuan  untuk  menghubungkan  adanya  kesenjangan antar  kemajuan  teknologi  dan  hasil  penelitian.  Jurnal  ini  di  terbitkan pertama kali pada tahun 2013.
Penanggung Jawab: Ketua STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi
Pembina: Ketua STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi Ketua Lembaga Penelitian STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi
Pimpinan Redaksi Dwi Marisa Efendi,.S.Kom.,M.Ti

## Redaksi pelaksana
Rustam,.S.Kom,.M.Ti (STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi) Nurmayanti M.Kom (STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi) Sukatmi,.S.Kom., M.Kom (AMIK DCC Bandar Lampung) Sampurna Dadi Riskiono,M.Kom (Universitas Teknokrat Indonesia) Ifo Wahyu Pratama,S.Kom.,M.Ti(AMIK MASTER Lampung)

## Mitra Bestari
Merri Parida.,M.Kom (STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi) Amarudin,S.Kom.,M.Eng (Universitas Teknokrat Indonesia)
Didi Susianto.,S.T.,M.Kom (AMIK DCC Bandar  Lampung) Alhibarsyah.,S.T.,M.Kom (Stmik Tunas Bangsa Bandar Lampung) Kemal Farouq Mauladi .,S.Kom.,M.Kom (Universitas Islam Lamongan) Agus Setiawan S.Pd.,M.Eng (Universitas Muhammadiyah Lamongan) Ferrly Ardhy, S.Kom., M.Ti ( Universitas Aisyah Pringsewu )
Penerbit : STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi Bekerja Sama Dengan LPPM STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi.
Alamat Redaksi/Penerbit: Jl. Negara No. 3 Candimas Kotabumi Lampung Utara No Telpon/Fax 0724 23003 Email : lppm-stmik@dcc.ac.id

## PENGANTAR REDAKSI
Puji  syukur  dipanjatkan  kehadirat  Tuhan  Yang  Maha  Esa,  atas  karunia  dan  limpahan rahmatnya Jurnal Informasi dan komputer (JIK) STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi ini  dapat  terwujud,  sehinga  dapat  di  terbit  2  (dua)  kali  dalam  setahun  ini  merupakan suatu  wadah  untuk  penyebar  luasan  hasil-hasil  penelitian,  studi  pustaka,  karya  ilmiah yang berkaitan dengan Informatika dan Komputer khususnya bagi dosen-dosen STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi serta umumnya para cendikiawan, praktisi, peneliti ilmu Informatika dan Komputer.
Harapan dengan diterbitkannya Jurnal  Informasi dan Komputer (JIK) ini sebagai salah satu  bentuk  sumbangan  pemikiran  dalam  pengembangan  ilmu  informatika  dan komputer  yang  berkaitan  dengan  kajian-kajian  di  bidang  tekhnologi  informatik, Komunikasi Data dan Jaringan Komputer, perancangan dan Rekayasa Perangkat Lunak, serta ilmu-ilmu yang terkait dengan bidang Informatika dan Komputer lainnya.
Berkenaan  dengan  harapan  tersebut,  kepada  para  peneliti,  dosen  dan  praktisi  yang memiliki  hasil-hasil  penelitian,  kajian  pustaka,  karya  ilmiah  dalam  bidang  tersebut diatas, dengan bangga redaksi Jurnal Informatika dan Komputer (JIK) menerima naskah ringkasan untuk dimuat pada jurnal  Informasi dan Komputer (JIK) STMIK Dian Cipta Cendikia  Kotabumi  dengan  berpedoman  pada  penulisan  naskah  jurnal  sebagaimana dilampirkan pada halaman belakang (Bagian kulit dalam) buku jurnal ini.
Mutu dari suatu jurnal ilmiah tidak hanya ditentukan oleh para pengelolanya saja, tetapi para penulis dan pembaca jualah  yang mempunyai peranan besar dalam meningkatkan mutu  jurnal  Informatika  dan  Komputer  ini.  Merujuk  pada  realita  ini  kamu  sangat mengharapkan  peran  aktif  dari  peneliti  untuk  bersama-sama  menjaga  dan  memelihara keberlangsungan  dari  jurnal  Informatika  dan  Komputer  STMIK  Dian  Cipta  Cendikia Kotabumi ini. Yang juga tidak kalah pentingnya dari partisipasi tersebut  diatas, adalah saran  dan  kritik  yang  membangun  dari  pembaca  yang  budiman  agar  kiranya  dapat disampaikan  langsung  kepada  redaksi  JIK.  Saran  dan  kritik  yang  membangun  akan dijadikan  masukan  dan  pertimbangan  yang  sangat  berarti  guna  peningkatan  mutu  dan kualitas Jurnal Informatika dan Komputer STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi.
Tak lupa diucapkan terima kasih  yang tak terhingga atas perhatian dan kerjasama dari semua pihak yang tak dapat disebutkan satu persatu hingga dapat diterbitkan nya Jurnal Informasi  dan  Komputer  (JIK)  STMIK  Dian  Cipta  Cendikia  Kotabumi.  Semoga  apa yang telah diperbuat untuk kebaikan akan menjadi amal ibadah, amin.
Kotabumi, 25 April 2021
Dewan Redaksi

## JURNAL INFORMASI DAN KOMPUTER
VOL. 9 NO. 1 THN. 2021

## DAFTAR ISI

## Halaman
Implementasi Framework ITIL 3 Pada Aplikasi Pelayanan Pelanggan Terpadu PT. PLN (PERSERO) Wilayah  Kotabumi
Ferly Ardhy, Dwi Marisa Efendi,  Mitha Franciska,  Nur Aminudin,  Rustam, Abdullah Umar Faqih Al Ikhsani (Universitas Aisyah Pringewu, STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi) .............................................................  01-06
Penerapan Metode Naive Bayes Dalam Menentukan  Pengaruh  Keaktifan Mahasiswa Berrorganisasi  Terhadap Presentasi Belajar
Debby Febriani R Saragih,  Heru Satria Tambunan,  Jaya Tata Hardinata
(STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar Indonesia) ..........................................................................................  07-15
Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Penjualan Pupuk Dengan Metode Algoritma Apriori
Dwi Marisa Efendi, Sidik Rahmatullah,  Asep Afandi,  Pakarti Riswanto, Nurmayanti (STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi) ............................................................................................................  16-21
Sistem Informasi Pelayanan Administrasi Surat Pengantar Berbasis Website Dengan Framework Codeigniter Guna Meningkatkan Kualitas Pelayanan Pada Desa Tambaksari Kidul Kabupaten Banyumas
Endang Setyawati1, Suyudi, Foustino Asprilla Gunantara, Hadion Wijoyo
(STIKOM Yos Sudarso Purwokerto, STMIK Dharmapala Riau) .........................................................................  22-31
Implementasi Algoritma Naive Bayes Untuk Menentukan Tingkat Kedisiplinan Siswa
Sidik Rahmatullah, Iko Prastiyo
(STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi) .............................................................................................................  32-44
Pemanfaatan Framework Codeigniter Untuk Membangun Aplikasi Display Produk Di Alfamart Rajabasa Yuli Syafitri1, Yudi Dwi Pramudya, Muhammad Rasid
(AMIK Dian Cipta Cendikia, STMIK Tunas Bangsa) ..........................................................................................  45-52
Perbandingan Metode Nearest Neighbor, Ward Dan K-Means Dalam Menentukan Cluster Data Kinerja Kantor Unit Bank Abc
Bambang Suprapto, Henry Simanjuntak, Sulasminarti
(AMIK Dian Cipta Cendikia Pringsewu) ..............................................................................................................  53-65
“Aplikasi Computer Basic Test  (Cbt) Pada Smk Ma’arif Sukoharjo Kec. Pringsewu Kab. Pringsewu Berbasis Web” Rima Mawarni, Dewi Triyanti. Ardiansyah
(STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi, AMIK Dian Cipta Cendikia Pringsewu) .............................................  67-71
Pengembangan Aplikasi Pencarian Guru Privat Editing Video Berbasis Android Nurhasan Nugroho, Riduwan Napianto,  Imam Ahmad, Wahyu Ariya Saputra
(Universitas Bina Bangsa, Universitas Teknokrat Indonesia) ...............................................................................  72-78
Sistem Penilaian Kinerja Karyawan Dengan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (Saw) Darsin, Desi Triyana
(Universitas Megou Pak Tulang Bawang) .............................................................................................................  79-87
Aplikasi Belajar Dasar-Dasar Bahasa Isyarat Berbasis Android
Ngajiyanto, Sigit Mintoro, Melpin Aprido Jenius, (STMIK Dian Cipta Cendikia kotabumi) ..............................................................................................................  88-93

## PENERAPAN DATA MINING UNTUK PREDIKSI PENJUALAN PUPUK DENGAN METODE ALGORITMA APRIORI
Dwi Marisa Efendi 1 , Pakarti Riswanto 2 STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi 12 Jl.negara No 03 candimas, Lampung Utara E-mail : dwi.marisa@dcc.ac.id 1 , Pakarti@dcc.ac.id

## ABSTRAK
Data  mining  merupakan  cara  untuk  menemukan  informasi  baru,  yang  diambil  dari  data  dalam  jumlah besar yang membantu dalam pengambilan keputusan. Ketersedian Produk Pupuk untuk kebutuhan para pembeli merupakan salah faktor yang sangat penting dalam bidang usaha penjualan pupuk. Karena stok yang  yang tidak akurat akan  menyebabkan biaya penyimpanan  yang tinggi dan tidak ekonomis,karena kemungkinan  terjadinya  kekosongan  atau  kelebihan  produk  tertentu.Hal  ini  sangat  berbahaya  bagi pelaku  usaha.  Metode  Apriori  adalah  salah  satu  teknik  yang  dapat  digunakan  untuk  membantu  dalam merancang strategi dalam penyediaan produk pupuk pada toko tersebut.
Kata kunci : berisi maksimal 5 kata penting dalam penelitian.

## ABSTRACTS
data mining is useful for finding new information.its get more sample data , sample data in big data can use decision making. fertilizer supplies are needed. good stock is the appropriate amount of purchase and sale, with good stock , we can incease income of  the month and the year.to help that we use the a priori method
Keywords: contains a maximum of 5 important words in the study.

## 1.  PENDAHULUAN
Data  Mining  diartikan  sebagai  menambang data atau upaya untuk menggali informasi yang berharga  dan  berguna  pada  database  yang sangat besar (Agrawal, R., Srikant, 1996 ).[1] Dalam  prediksi  ini  sangat  berpengaruh  pada keputusan  pemilik  toko  untuk  menentukan jumlah pupuk apa saja yang harus lebih banyak disediakan.[2]
Dalam  prediksi  ini  sangat  berpengaruh  pada keputusan  pemilik  toko  untuk  menentukan jumlah pupuk apa saja yang harus lebih banyak disediakan.Sehingga  dalam  pemesanan  pupuk yang  jumlah  banyak  ternyata  pupuk  tersebut hanya terjual beberapa saja, sehingga perencanaan  yang  dilakukan  pemilik  toko dinilai  kurang  efektif.  Untuk  itu  pemilik  toko harus  berani  mengambil  langakah  perencanaan
yang  lebih  baik  untuk  jangka  panjang  maupun jangka pendek dengan cara prediksi permintaan konsumen  terhadap  pupuk  yang  paling  banyak digunakan oleh konsumen
Berdasarkan  latar  belakang  terdapat  beberapa masalah  yang  ditemui  dan  diharapkan  dapat diselesaikan  melalui  penelitian  ini,  masalah yang dimaksud adalah :
1. Belum pernah ada penelitian yang bertujuan untuk  mengetahui  informasi  penting  guna meningkatkan  penjualan  Pupuk  pada  toko Fadillah tani semuli jaya
2. Belum  adanya  penerapan  data  mining  pada proses  pengolahan  data  dalam  penjualan pupuk.
Adapun  yang  menjadi  batasan  masalah  agar tidak  menyimpang  dari  maksud  dan  tujuan
yang  sebenarnya,  maka  penulis  membatasi masalah  pada  penulisan  ini,  batasan  masalah nya sebagai berikut :
a. Penelitian ini
dilakukan untuk mengimplementasikan  metode  Algoritma
Apriori pada tingkat penjualan Pupuk .
b. Penerapan data mining menggunakan microsoft excel dan Rapid miner.
c. Data yang digunakan adalah data penjualan pupuk
Berdasarkan perumusan masalah yang
diuraikan diatas, maka tujuan dari penelitian ini adalah
1. Untuk  menerapkan  data  mining  pada pengklasifikasian data penjualan pupuk
2. Untuk mengetahui bagaimana cara mengimplementasikan data mining pada tingkat penjualan pupuk dengan metode Algoritma Apriori.
Dibawah ini merupakan dari kerangka berfikir yang dijelaskan seperti gambar dibawah ini.
Gambar 1. Kerangka berpikir
2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan jenis penelitian kuantitatif karena sebagian besar penelitian nya adalah berupa angka angka
Jenis Produk Pupuk untuk Sampel : Urea,Phoska,Petroganik, Dolomit/Kapur,Npk Pak Tani,Primatan,Npk Basf.data dari tahun 2015-2018
Metodelogi  yang  digunakan  oleh  penulis  yaitu Metodologi  dasar  analisis  asosiasi  dengan penerapan  Algoritma  Apriori  terbagi  menjadi  2 tahap sebagai berikut :

## 1. Analisis Pola Frekuensi Tinggi
Tahap  ini  mencari  kombinasi  antar  item  yang memenuhi  syarat  minimum  dari  nilai support dalam database. Nilai support diperoleh dengan rumus : Support  (A)= Σ  Transaksi  yang  mengandung A*100%
Σ  Total Transaksi
Sementara  nilai support dari  2  item  diperoleh dari rumus : Support (A,B) = P(A∩B)
Support (A,B) = Σ Transaksi  yang  mengandung A,B*100% Σ  Total Transaksi

## 2. Pembentukan Aturan Asosiasi
Setelah semua pola frekuensi tertinggi ditemukan,  barulah  dicari  aturan  asosiasi  yang memenuhi  syarat  minimum confidence dengan menghitung confidence aturan asosiatif A → B. Nilai confidence aturan A → B diperoleh rumus
berikut: Confidence=P(A|B)= Σ Transaksi yang mengandung A dan B*100% Σ Transaksi A Dalam tahap metodologi penelitian ini
menggunakan tahapan penelitian yang sistematis  untuk  membantu  penelitian  menjadi terarah dengan baik Tabel 1 Tabulator Data Transaksi
Penerapan data mining untuk prediksi penjualan pupuk pada toko Fadillah tani
Identifikasi masalah

## Pengumpulan data
1. Observasi
2. Wawancara
3.
Penelitian data Pengolahan data Perhitungan data manual menggunakan metode algoritma Apriori
Memprediksi menggunakan aplikasi rapid miner
Hasil prediksi
T r a n
s a k s i U r e a P h o s k a P e t r o g a n i k D o l o m i t / k a p u r N p k P t a n i N p k b a f s P r i m a t a n
1 1 0 1 1 1 1 0 2 1 0 1 0 1 1 1 3 1 1 0 0 1 1 0 4 1 1
0
0 1 1 0
5 0 1 0 0 1 1 0 6 1 0
1
0 1 0 1
7 1 1 1 0 0 0 0 8 1 1
1 0
0 0 1
9 1 0 1 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0
1 1 1 1 1 1 1 1
1
1 0 1 1 2 1 1 1
1
0 0 0 1
3 1 1 0 0
0 1 1
1 4 1 0 1 0
1 1 0 1 5 1 1 0 1
1 1 1 1 6 0 1 1 1
1 0 0 1 7 1 1 0 0 1 1
0
1
8 1 1 1
0 1
0 0 1 9 1 1 1 0 1 0 1 2 0 1 0 0 1 1 0 1 2 1 1 0 1 0
0 0 1 2 1 1 1 0 0
0 1
2
2 3 1 1 1 0 1 1 0 2 4 0 0 1 0 1 1 0 2 5 0 0 0 1 1 0 0 2 6 1 0 0 0 1 1 0 2 7 1 1 0 0 0 0 0 2 8 1 0 1 1 0 1 0 2 9 1 0 0 1 0 0 0 3 0 0 0 1 0 1 0 1 3
1
0 0 1 1 1 0 1 3
2
1 1 1 0 1 1 0 3
3
1 1 1 0 0 1 1 3
4
1 0 1 1 1 1 0 3
5 0 1 1 0 1 0 0 3
6 1 1 1 0 1 1 0 Iterasi 1 menghitung item-item dari support (transaksi  yang  memuat  seluruh  item) dengan men-scan data untuk 1- itemset,setelah  1-itemset  didapatkan,dari  1- itemset apakah diatas minimum support.
Itemset
Tabel 2 itemset Itemset Banyak  nya Transaksi Support Urea 78 78% Phoska 62 62% Petroganik 66 66% Dolomit/k apur 29 29% Npk P tani 73 73%
Npk bafs 58 58% Primatan 33 33%
Nilai support 1 item dengan nilai Minimum Support 35%
Support  (A)  =  Σ  Transaksi  yang  mengandung A   *100%
Σ Transaksi
Support (Urea) = Σ Transaksi (Urea)  *100% Σ  100 =78  *100%    =
78 %
100 Support  (Phoska)  =  Σ  Transaksi  (Phoska) *100%
Σ  100 = 62 *100% = 62% 100 Support (Petroganik) = Σ Transaksi (Petroganik)*100% Σ  100 = 66 *100%  = 66% 100
Support  (Dolomit/kapur)  =  Σ  Transaksi (Dolomit/kapur)  *100% Σ  100 = 29 *100%  =29 % 100 Support  (Npk  P  tani)  =  Σ  Transaksi  (Npk  P tani)  *100% Σ  100 = 73 *100%  =
73 %
100 Support  (Npk  bafs)  =  Σ  Transaksi  (Npk  bafs) *100%
Σ  100
=  58  *100% = 58%                                      100
Support  (Primatan)  =  Σ  Transaksi  (Primatan)
*100%
Σ  100
=  33  *100% = 33 % 100
Tabel 3 Support tiap Itemset Itemset Banyak nya Transa ksi Suppo rt Urea 78 78% Phoska 62 62% Petroganik 66 66% Dolomit/ka pur 29 29% Npk P tani 73 73% Npk bafs 58 58% Primatan 33 33%
Iterasi  2  untuk  mendapatkan  2-itemset,harus dilakukan kombinasi dari k-itemset sebelumnnya sehingga itemset memenuhi minumum support.

## Tabel 4  Support Kombinasi 2 Itemset
Itemset Banyak transaksi Support Urea,Phoska 47 47% Petroganik,Npk P tani 46 46% Petrognik,Npk bafs 34 34% Urea,Npk P tani 51 51% Urea,Petroganik 44 44% Phoska,Npk P tani 39 39% Phoska,Npk bafs 37 37% Phoska,Petroganik 34 34% Npk bafs,Urea 46 46% Npk bafs,Npk P tani 43 43%
Iterasi 3 ini item-set yang memenuhi minimum support

## Tabel 5 Kombinasi 3 Itemset

## Itemset
Urea,Phoska,Npk P tani
Petroganik,Npk P tani,Npk bafs
Urea,Petroganik,Npk bafs
Phoska,Npk P tani,Npk bafs
Npk bafs,Urea,Npk P tani
Tabel 6 Support Kombinasi 3 Itemset Itemset Banyak Transaks i Suppor t Urea,Phoska,Npk P tani 32 32% Petroganik,Npk P tani,Npk bafs 24 24% Urea,Petroganik, Npk bafs 29 29% Phoska,Npk P tani,Npk bafs 22 22% Npk bafs,Urea,Npk P tani 36 36%

## Pembentukan Aturan Assosiasi
Dengan Ketentuan Nilai Confidence 50% Tabel 7. Aturan Asosiasi Aturan Support Confiden ce Jika membeli Urea maka akan membeli Phoska 47 % 75.80 % Jika membeli Petroganik maka akan membeli Npk P tani 46 % 69,69 % Jika membeli Urea maka 51 % 69,86 %
akan membeli Npk P tani
Jika membeli Urea maka akan membeli Petroganik 44 % 56,41 % Jika membeli Npk bafs maka akan membeli Urea 46 % 58,97 % Jika membeli Npk P tani maka akan membeli Npk bafs 43 % 58,90 % Jika membeli Petroganik maka akan membeli Urea 44 % 66,66 % Jika membeli Npk bafs dan Npk P tani maka akan membeli Urea 36% 75 %

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  penelitian  yang  sudah  dilakukan dengan  100  transaksi  yang  berisi  7    variabel antara lain Urea, Phoska, Petroganik, Dolomit/kapur,  NPk  P  tani,Npk  bafs  dan
Primatan.Kemudian dilakukan perhitungan dengan  menggunakan  metode  algoritma  apriori dalam  menentukan  banyaknya  jumlah  pupuk yang  terjual  pada  toko  Fadillah  Semuli  jaya. dengan  nilai  prediksi  yang  mendekati  dengan data  asli  yang  diolah  sebagai  data  penjualan dengan perhitungan sampel sebagai :
1. 1.Urea  :  Dalam  perhitungan  yang  dilakukan dalam  pupuk  Urea  menunjukkan  hasil perhitungan yaitu 78%
2. Phoska : Dalam perhitungan yang dilakukan dalam  pupuk  Phoska  menunjukkan  hasil perhitungan 62%
3. Petroganik  :  Dalam  perhitungan  yang dilakukan dalam pupuk Petroganik
menunjukkan hasil perhitungan 66%
4. 4.Dolomit/kapur  :  Dalam  perhitungan  yang dilakukan  dalam  pupuk  Dolomit/kapur menunjukkan hasil perhitungan 29 %
5. 5.Npk  P  tani  :Dalam  perhitungan  yang dilakukan  dalam  pupuk  Npk  P  tani menunjukkan hasil perhitungan 73%
6. Npk  bafs  :  Dalam  perhitungan  yang dilakukan dalam pupuk Npk bafs
menunjukkan hasil perhitungan 53% 7. Primatan : Dalam perhitungan yang dilakukan dalam pupuk Primatan
menunjukkan hasil perhitungan 33%

## 4. KESIMPULAN
Dengan  pemodelan yang dilakukan dengan algoritma  apriori  menghasilkan  prediksi merupakan  AssociationRules  sebesar  pada penjualan pupuk Npk bafs dan Urea sebesar 0,82.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Tampubolon, Kennedi, et al.
"Implementasi  Data  Mining Algoritma Apriori pada sistem  persediaan  alat-alat kesehatan."  Majalah  Ilmiah Informasi dan Teknologi Ilmiah 1.1 (2013): 93-106..
[2]  Yanto,  Robi,  and  Riri  Khoiriah.
"Implementasi  Data  Mining dengan  Metode  Algoritma Apriori  dalam  Menentukan Pola Pembelian Obat." Creative Information Technology Journal 2.2 (2015): 102-113.
[3]  Widayu  Hikma,  “data  mining  untuk memprediksi  jenis  transaksi nasabah pada koperasi simpan
pinjam dengan algoritma C4.5”.  media  informatika
budi Darma. Medan, 2017
[4]  Kamil  Malik,  “prediksi  prestasi  siswa smp  nurul  jadidmenggunakan algoritma  c4.5”.  Nusantara Journal  of  Computers  and  its Applications.Medan, 2016.
[5]  Saut  Parsaoran  Tamba,  Penerapan  data mining    untuk    menentukan penjualan                 Sparepart dengan    metode    K-Means,
Progam studi
sistem Informasi  Fakultas  dan  Ilmu
Komputer  Universitas  Prima
Indonesia