## Data Mining dan Aplikasi Six Sigma Dalam Meningkatkan Kualitas
Batubara Pada Pembangkit Listrik
Ruth Dimitri Abigail Kawilarang 1 , Rina Fitriana 2 .
1,2 Jurusan Magister Teknik Industri, Universitas Trisakti, jln. Kyai Tapa No.1 Jakarta 11440 E-mail: 163012110007@std.trisakti.ac.id

## ABSTRAK
PT Cikarang Listrindo merupakan perusahaan yang bergerak dibidang pembangkit listrik tenaga uap. Batubara  merupakan  bahan  bakar  yang  digunakan  untuk  mengubah  air  menjadi  uap,  uap  yang dihasilkan  digunakan  untuk  menggerakkan  turbin  untuk  menghasilkan  daya  pada  generator  dan menghasilkan  listrik.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  meningkatkan  kualitas  batubara  agar  sesuai standar spesifikasi umpan boiler. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah six sigma untuk menentukan permasalahan yang terjadi dan data mining digunakan untuk mengelompokkan data yang akan digunakan. Hasil penelitian six sigma dengan menggunakan pendekatan Define Measure Analyze Improve  Control atau  DMAIC  ditemukan  ukuran  batubara  yang  masuk  kedalam  boiler  pada  titik sampling  BC-12B  tidak  memenuhi  standar  spesifikasi  umpan  boiler,    data  Analisa  menggunakan fishbone minitab  dan decision  tree menggunakan  weka  untuk  menentukan  keputusan improvement kemudian  pada  tahap  control  menggunakan  perbaikan  SOP  ( Standard  Operational  Procedure )  yang dilakukan secara periodic untuk menjaga kualitas batubara.
Kata kunci: Data Mining, Six Sigma, Decission Tree, Fishbone , DMAIC

## ABSTRACK
PT Cikarang Listrindo is a company which engaged in steam power plant. Coals used (in) as the fuels to convert water into steam, generated steam used to set turbine into motion which generated power on the generator and produced electricity. the purpose of this research are to improve the quality of coals  in  order  to  fit  the  standard  specifications  of  boiler  feed.  metode  used  in  this  research  are  six sigmas  to  determine  the  problems  that  occured  and  data  mining  to  group  the  used  data.  Six  sigma research result with Define Measure Analyze Improve Control (DMAIC) approach show that the size of  the  coal  that  goes  inside  the  boiler  at  sampling  point  BC-12B  doesn't  meet  the  standard specifications of boiler feed, analysis data with fishbone minitab and decision tree using weka to make improvement  decision  later  at  control  stage  using  SOP  (Standard  Operational  Procedure)  revision which is carried periodically to maintain the quality of the coals
Keyword: Data Mining, Six Sigma, Decission Tree, Fishbone, DMAIC

## 1. PENDAHULUAN
Listrik  merupakan  kebutuhan  yang penting  dalam  kehidupan  sehari-hari,  baik rumah  tangga,  perkantoran,  industry-industri. Listrik menjadi kebutuhan yang hamper setara sengan  kebutuhan  oksigen  untuk  bertahan hidup (Distribusi & Syahputra, 2017). Penggunaan listrik untuk penggunanya sangatlah  bervariasi,  mulai  dari  kebutuhan unutk  memasak  nasi,  masak  air  panas, menonton  televisi,  menyalakan  kipas  angin, mengisi  daya  handphone.  Dampak  dari penggunaan  listrik  dalam  kehidupan  sehari- hari  adalah  tergantung  dari  penggunanya (Kawani,  2019).  Upaya  pemerintah  untuk
memberikan  listrik  yang  stabil  di  beberapa daerah  disambut  baik  oleh  masyakarat  daerah karena listrik begitu penting dalam mendukung kegiatan sehari-hari. Dengan adanya penambahan  jumlah  pembangkit  listrik  dan jumlah  daya  yang  dihasilkan  bertambah disetiap provinsi maka potensi untuk masyarakat terpenuhi kebutuhan akan listriknya semakin cukup (Takengon, 2013). Pembangkit  memiliki  beberapa  jenis yaitu  pembangkit  tenaga  uap,  pembangkit tenaga  gas  dan  beberapa  pembangkit  lainnya (Hakim  et  al.,  2020).  PT  Cikarang  Listrindo menjadi  salah  satu  perusahaan  yang  bergerak dalam usaha pembangkit listrik yang berada di
daerah  cikarang  untuk  mensupply  listrik  pada industri-industri yang ada di area Cikarang. PT CT  singkatan  dari  PT  Cikarang  Listrindo menggunakan  batubara  sebagai  bahan  bakar utama.  Pertimbangan  dalam  penelitian  ini adalah  pembangkit  tenaga  uap  dengan  bahan bakar  batubara.  Batubara  merupakan  bahan bakar  yang  terbentuk  akibat  dari  proses oksidasi  dari  ekosistem  sisa-sisa  tumbuhan pada  jaman  dahulu  kala  yang  tertimbun  oleh air dan lumpur ( Skripsi- Debu Batubara , n.d.). Batubara  yang  digunakan  pada  proses pembakaran di dalam boiler memiliki spesifikasi  tertentu  dengan  tujuan  agar mempermudah pembakaran dan tidak menimbulkan  efek  samping  berupa  kelebihan karbon  pada  produk  bottom  ash  dan  tidak menghasilkan  banyak fly  ash pada  produk fly ash .
Dampak dari ukuran batubara yang tidak sesuai  spesifikasi  boiler  menjadi  fokus  utama pada penelitian ini yaitu dengan menggunakan aplikasi six sigma DMAIC untuk meningkatkan qualitas batubara dan menggunakan  data  mining  decission  tree sebagai penentu keputusan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Aplikasi Six Sigma
Six  sigma  adalah  sebuah  tools  atau  cara perusahaan  dapat  mengembangkan  kapasitas proses  bisnis.  Sigsigma  bertujuan  unutk meningkatkan performa dan menurunkan kemungkinan  kesalahan(Fitriana,  Sugiarto,  et al., 2014). 5 tahap pada metode six sigma yaitu define,  measure,  analyse,  improve, dan control (Daniyan et al., 2022).
Define merupakan  Langkah  operasional pertama  dalam  program  peningkatan  kualitas six  sigma  (Smętkowska  &  Mrugalska,  2018). Tujuan  dari  Langkah define adalah  untuk mengingkatkan tahap dalam menentukan pokok permasalahan,  tujuan  penelitian  lingkup  pada proses.  pada  tahap  ini  perlu  dilakukan identifikasi  beberapa  hal  yang  terkait  dengan: kriteria  pemilihan  proyek  six  sigma,  peran  dan tanggung  jawab  dari  orang-orang  yang  akan terlibat  dalam  proyek  six  sigma,  kebutuhan pelatihan  untuk  orang-orang  yang  akan  terlibat dalam  p  royek  six  sigma,  proses-proses  kunci dalam  proyek  six  sigma  beserta  pelanggannya dan  kebutuhan  spesifik  dari  pelanggan  dan pernyataan  tujuan  proyek  six  sigma.  Setelah mengetahui tentang tujuan dari define kemudian
dilakukan aktivitas yang mendeskripsikan suatu proses yang berkaitan menggunakan tools yang sesuai. Tools yang digunakan dalam permasalahan ini, yaitu SIPOC adalah tool yang sangat berguna dalam memetakan proses secara keseluruhan,  dengan  SIPOC  team  akan  lebih focus  dan  tidak  melebar  dalam  setiap  elemen yang akan kerjakan. SIPOC sendiri disebut juga dengan  proses  flowchart,  yang  menjelaskan tentang  supplier,  input,  process,  output  dan customers.
Measure merupakan Langkah operasional kedua  dalam  program  peningkatan  kualitas  six sigma.  terdapat  3  hal  pokok  yang  harus dilakukan dalam tahap ini yaitu (Smętkowska & Mrugalska,  2018)  :  memilih  atau  menentukan karakteristik  kualitas  (CTQ)  kunci  yang berhubungan langsung dengan kebutuhan spesifik  dari  pelanggan,  mengembangkan  suatu rencana  pengumpulan  data  melalui  pengukuran yang  dapat  dilakukan  pada  tingkat  proses, output,  dan  outcome  dan  mengukur  kinerja sekarang  pada  tingkat  proses,  output  dan outcome  untuk  ditetapkan  sebagai  baseline kinerja  pada  awal  proyek  six  sigma  dan penggunaan  tools  value  stream  mapping  untuk memetakan proses yang terjadi.
Pada Analyze bertujuan untuk
menggunakan  data  atau  informasi  pada  tahap pengukuran measure untuk memulai menentukan hubungan sebab akibat pada proses dan untuk memahami perbedaan dari variabilitas (Daniyan et al., 2022). Dengan kata lain  bahwa  pada  tahap  ini,  kita  akan menentukan penyebab paling utama dari defect, masalah  kualitas,  masukan  dari  pelangggan, waktu  siklus  dan  lain-lain.  Tools  yang digunakan pada tahap ini adalah Brainstorming, Fishbone ( cause & effect diagram ).
Tahap improve bertujuan untuk mengoptimasi  solusi  yang  ditawarkan  akan memenuhi  atau  melebihi  tujuan  perbaikan  dari proyek.  Selama  fase improve ,  tim  proyek merencanakan  optimasi  proses  melalui  design of.  Pada  dasarnya  rencana-rencana  Tindakan akan  mendeskripsikan  tentang  alokasi  sumber- sumber  daya  serta  prioritas  dan  alternatif  yang akan  dilakukan  dalma  implementasi  dari rencana  itu.  Bentuk  pengawasan  dan  usaha- usaha  untuk mempelajari melalui  pengumpulan data dan analisis Ketika implementasi dari suatu rencana  yang  harus  direncanakan  pada  tahap ini.
Tahap Control adalah  tahap  operasional terakhir  dalam  proyek  peningkatan  kualitas  six sigma.  pada  tahap  ini  hasil-hasil  peningkatan kualitas  didokumentasikan,  prosedur-prosedur yang  baik  didokumentasikan  dan  dijadikan pedoman  kerja  standar,  serta  kepemilikan  atau tanggung  jawab  ditransfer  kepada  pemilik  atau penanggung  jawab  proses.  Pada  tahap  control, dilakukan integrasi yang bertujuan mengintegrasikan  metode-metode  standar  dan proses  ke  dalam  siklus  desain,  dimana  salah satu  prinsip  dari  design  for  six  sigma  adalah proses  desain  harus  menggunakan  komponen- komponen dan proses-proses yang ada. Integrasi  juga  penting  untuk  mengintegrasikan six sigma ke dalam praktek bisnis yang dikelola (Daniyan et al., 2022).
Gambar 1. Flow Process DMAIC
2.2 Data Mining
Data  mining  merupakan  proses  ekstraksi pengetahuan  dari  sekumpulan  data  yang  sangat besar dimana dalam penggunaannya menggunakan  algoritma  dan  teknik  penarikan dalam  bidang  statsistik  serta  mengggunakan sistem  managemen  berbasis  data  (Kawani, 2019).  Selain  itu  data  mining  adalah  proses analisa  data  dari  berbagai  perspektif  yang berbeda-beda kemudian menyimpulkannya menjadi informasi-informasi penting yang dapat dipakai untuk meningkatkan keuntungan, memperkecil  biaya  pengeluaran  atau  bahkan keduanya (Adeniyi et al., 2016).
Suatu  teknik  dengan  melihat  pada kelakuan  dan  atribut  dari  kelompok  yang  telah didefinisikan.  Teknik  ini  dapat  memberikan klasifisikasi pada data baru dengan memanipulasi  data  yang  ada  dan  menggunakan hasilnya  untuk  memberikan  sejumlah  aturan (Jayasri  &  Aruna,  2022).  Salah  satu  metode klasifikasi adalah decesion tree yang merupakan model  prediksi  menggunakan  struktur  pohon atau struktur hierarki (Silva et al., 2019).
Gambar 2. Decission tree secara umum
Decission tree adalah sebuah diagram alir yang  berbebntuk  seperti  struktur  pohon  yang mana setiap internal node menyatakan pengujian  terhadap  suatu  atribut,  setiap  cabang menyatakan  output  dari  pengujian  tersebut  dan leaf  node  menyatakan  kelas-kelas/  distribusi kelas  (Kasih,  2019).  Aplikasi  yang  digunakan dalam  membuat decision  tree adalah  weka, weka  merupakan  aplikasi  untuk  data  mining yang  cocok  untuk  membuat decision  tree pada penelitian ini (Fitriana, Saragih, et al., 2014).

## 3. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  menggunakan  data sample outlet Belt  conveyor atau  BC-12  A, BC-12 B dan outlet crusher outlet crusher atau CRB kemudian dilakukan analisa menggunakan metode six sigma yaitu DMAIC serta  menggunakan  data  mining  dengan menggunakan software weka untuk menentukan keputusan pada tahap Improve .
Gambar 3. Flowchart metode penelitian

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Tahap Define
Identifikasi  masalah  yang  dilakukan dengan menggunakan data batubara yang tidak memenuhi  spesifikasi  umpan  boiler.  Data tersebut  merupakan  data  Analisa particle  size distribution (PSD) yang dilakukan di laboratorium  batubara  dan  memilih  data-data yang  tidak  memenuhi  spesifikasi  yaitu  data yang  memiliki  nilai  lebih  dari  5%  kekasaran batubara. Dari permasalah ini kemudian dibuat sipoc  seperti  pada  Table  1.  Sipoc  digunakan
untuk memetakan proses yang terjadi sehingga team mampu  fokus  untuk  menganalisa penyebab masalah. B. Tahap Measure
Pada  tahap  ini  data  yang  digunakan adalah  data particle  size  distribution sample pada  bulan  maret  dan  April  2022.  Data  ini kemudian diolah untuk menentukan critical to quality atau CTQ .
Critical  to  quality digunakan  untuk menentukan  penyebab  dari voice  of  customer , dimana  customer  pada  penenilitian  ini  adalah suatu  proses  yaitu  pembakaran  batubara  di dalam boiler.
Data Critical  to  quality yang  digunakan adalah  data  dari abnormality  particle  size distribution yang  digambarkan  menggunakan diagram  pareto  yaitu  hubungan  antara  titik sampling  dengan  jumlah abnormality  particle size  distribution batubara,  dari  Gambar  4 terlihat  bahwa  pada  titik  sampling  BC-12B memiliki  nilai  abnormality  lebih  banyak dibandingkan dengan titik sampling yang lain.
Penentuan Critical to quality menggunakan  perbandingan  masa  dan  hasil perhitungan percentase sample batubara. Tabel 2  merupakan  data  persetase particle  size distribution BC-12B.  Dari  data  bulan  Maret sampai April 2022 terdapat 11 data yang tidak sesuai  spesifikasi  umpan  boiler  dan  menjadi produk  cacat  yang  harus  diperbaiki  dengan segera oleh perusahaan.
Gambar    4. Critical  to  quality terhadap hasil abnormality Particle Size Distribution
Coal
Tabel 1. SIPOC Supplier Input process Output Customer Batubara dari PT. Adaro Batubara unloading Coal di GTSU Penerimaan Batubara GTSU GTSU Batubara sieving Coal lolos sieving Coal yard Coal Yard Batubara crushing, sieving  Coal sesuai Spec  Boiler Boiler Batubara Sampling Analisa PSD Lab Coal Lab Coal Data Analisa Analisa Hasil PSD menggunakan MS.Excell Report PSD OPR.B
pada  tahap measure dihitung  untuk persentase  defect,  DPMO  ( Defect  Per  Milion Opportunity ),  DPO  ( Defect  per  Opportunity ) serta  sigma  Level,  data  perhitungan  terlihat pada  Tabel  3,  pada  bulan  Maret  2022  DPMO yang  dihasil  adalah  87.612,51,  DPO  sebesar 0,87% dengan level sigma 2,412%, pada bulan April  DPMO  yang  dihasilkan  adalah  64,596, DPO  sebesar  0,06%  dengan  level  sigma 2,43%..
Tools selanjutnya yang digunakan adalah value  steam  mapping menggunakan  Microsoft Visio  untuk  melihat  proses  yang  terjadi  lebih detail  lagi.  pada  Gambar  2. Dari  value  stream mapping proses  yang  dilalaui  dari  supplier barubara  datang  kemudian  sample  masuk kedalam inventory dengan  nama  coal  yard.
Proses  setelah inventory adalah  sieving  untuk menntukan  ukuran  batubara.  Batubara  yang tidak  lolos  pada  proses sieving akan  masuk kedalam  process crushing sampai  mendapat ukuran yang diinginkan.
Tabel 3 Perhitungan defect, dpo, dpmo, sigma level Parameter Maret April Defect (%) 8,76% 6,46% Defect (gr) 438,06 322,98 DPO 0,08 0,06 DPMO 87612,51  64597,02 Sigma Level 2,412 2,43
kemudian batubara  akan  melewati  process sieving kedua  untuk  memastikan  bahwa spesifikasi  batubara  yang  masuk  ke  dalam boiler sesuai dengan spesifikasi umpan boiler.
Tabel 2 Data percentase Particle Size Distribution BC-12B Tgl  Maret Tgl   April 1 5,84% 1 3,11% 2 0,00% 2 2,18% 3 2,98% 3 0,00% 4 0,00% 4 3,69% 5 4,27% 5 1,87% 6 3,27% 6 1,80% 7 3,52% 7 5,81% 8 4,05% 8 7,48% 9 4,22% 9 0,47% 10  0,00% 10  0,00% 11  4,42% 11  2,18% 12  0,00% 12  4,39% 13  2,74% 13  4,93% 14  0,00% 14  5,40% 15  4,35% 15  4,78% 16  0,00% 16  2,61% 17  8,52% 17  2,72% 18  16,45%  18  0,80% 19  0,00% 19  2,06% 20  7,19% 20  0,00% 21  2,07% 21  1,72% 22  0,00% 22  3,02% 23  3,48% 23  1,39% 24  0,00% 24  7,44% 25  2,21% 25  1,74% 26  0,00% 26  6,17% 27  1,62% 27  1,11% 28  5,81% 28  3,81% 29  1,95% 29  1,24% 30  1,63% 30  0,88% 31  1,55% - Gambar 5. Value Steam Mapping
Pada  proses  VSM  ini  didapatkan  nilai    VA ( Value  added )  selama  1  hari,  dan  NVA  ( non value  added )  selama  25  menit  x  3  =  75  menit atau 1 jam 15 menit. C. Tahapan Analyze Pada  tahap analyze ini  menggunakan Brainstorming yang dilakukan dengan 5 orang anggota  untuk  memberikan  ide  permasalahan. Hasil brainstorming terlihat  pada  Tabel  4 tentang hasil brainstorming penyebab masalah pada penelitian ini.
Tabel 4 Hasil Brainstorming Penyebab Masalah No  Penyumbang Ide Ide Penyebab Masalah 1 Deni Adjust crusher kurang maksimal 2 Hendra Cipta Titik sampling kurang tepat 3 Bambang Purna Operator Lapangan kurang tidak melakukan cleaning area sampling 4 Zaid Hafiz Vibrating screen jebol 5 Ruth Dimitri Jumlah sample yang diuji kurang mewakili seluruh material Selanjutnya Penggunaan Fishbone
Diagram  adalah  untuk  melihat  penyebab kecacatan  yang  menyebabkan  ukuran  dari batubara  tersebut  tidak  sesuai  spesifikasi  yang diharapakan.  Dari  Gambar  6  penyebab dominan menggunakan aplikasi minitab dalam pembuatannya  ditemukan  penyebab  masalah utama  yaitu  terjadi  pada  material  karena memiliki 2 sub dan machines dengan memiliki 2 sub.
Gambar 6. Fishbone diagram

## D. Tahap Improve
Tahap Improve menggunakan decission tree di  weka  yang  bertujuan  untuk  membantu perusahaan dalam menentukan standar prosedur operasi yang tepat. Hasil dari analisa menggunakan  aplikasi  weka  terlihat  pada gambar  7  yaitu  gambar Decision  Tree dan perhitungan  dari  gain  entropy  pada  table  5. Dari  pertimbangan  hasil  tersebut  terdapat perbaikan  yang  harus  dilakukan  yaitu  pada outlet BC-12B.
E. Tahap Control Pada  tahap  control  dilakukan  review
Standard  Operation  Procedure secara  berkala setiap  6  bulan  sekali.  Hal  ini  disebabkan karena kebutuhan repair lebih banyak dibandingkan keadaan normal.
5. KESIMPULAN
- Level  sigma  pada  bulan  april  2,412  pada bulan mei 2,43
- Pada Decision tree membantu  perusahaan dalam  perbaikan Standard  Operasional Procedure secara berkala dan menunjukkan titik sampling yang harus menjadi perhatian lebih dalam meningkatkan kualitas batubara.
Gambar 7. Decision Tree menggunakan software weka
Dari  hasil decision  tree menggunakan  weka  BC-12B  menjadi  titik  sampling  yang  harus diperhatikan karena kecenderungan untuk sering repair.
Tabel 5 Hasil Perhitungan Entropy Gain No  Atributte jumlah kasus No  yes  Enthrophy Gain total 14 4 10 0,863121 0,863121 SAMPLE BC-12 B 0 1 3 0 BC-12 A  0 0 4 0 CRB 0 2 0 0 URGENCY 0,863121 HIGH 0 2 4 0 MEDIUM  0 1 3 0 SLOW 0 1 3 0 ACTION 0,399533 REPAIR 0 1 4 0 Normal 8 2 6 0,811278 STATUS 0,014956 FALSE 5 1 4 0,721928 TRUE 9 3 6 0,918296

## DAFTAR PUSTAKA
Adeniyi,  D.  A.,  Wei,  Z.,  &  Yongquan,  Y.
(2016).  Automated  web  usage  data mining  and  recommendation  system using K-Nearest Neighbor (KNN) classification method. Applied Computing  and  Informatics , 12 (1),  90– 108.
https://doi.org/10.1016/j.aci.2014.10.001
Daniyan, I., Adeodu, A., Mpofu, K., Maladzhi, R.,  &  Kana-Kana  Katumba,  M.  G. (2022).  Application  of  lean  Six  Sigma methodology using DMAIC approach for the  improvement  of  bogie  assembly process  in  the  railcar  industry. Heliyon ,
8 (3),
e09043.
https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2022.e0 9043 Distribusi,  T.  D.  A.  N.,  &  Syahputra,  R.
(2017).  How  to  address  the  gray  market threat  using  price  coordination. Long Range Planning , 28 (4), 131. https://doi.org/10.1016/0024-
6301(95)94318-s
Fitriana, R., Saragih, J., & Sarasaty, S. (2014).
IMPLEMENTATION  SIX  SIGMA  AND DATA  MINING  TO  IMPROVE  DIE CASTING  PRODUCTION  PROCESS  AT
PT  .  AB  Gain  formula  is :  n :  Total partition attributes A . 64–71.
Fitriana,  R.,  Sugiarto,  D.,  Saragih,  J.,  Bagio,
A., & Industri, J. T. (2014). Rina Fitriana dkk, Aplikasi Six Sigma dan Data Mining Aplikasi  Six  Sigma  Dan  Data  Mining Untuk  Meningkatkan  Kualitas  Pada
Industri  Manufaktur. Seminar  Nasional Teknik Industri BKSTI , September 2018 .
Hakim,  M.  L.,  Yuniarti,  N.,  Sukir,  S.,  & Damarwan, E. S. (2020). Pengaruh Debit
Air  Terhadap  Tegangan  Output  Pada Pembangkit  Listrik  Tenaga  Picohydro. Jurnal  Edukasi  Elektro , 4 (1),  75–81. https://doi.org/10.21831/jee.v4i1.32607
Jayasri,  N.  P.,  &  Aruna,  R.  (2022).  Big  data analytics  in  health  care  by  data  mining and classification techniques. ICT Express , 8 (2), 250–257.
https://doi.org/10.1016/j.icte.2021.07.001
Kasih,  P.  (2019).  Pemodelan  Data  Mining
Decision  Tree  Dengan  Classification Error  Untuk  Seleksi  Calon  Anggota  Tim Paduan  Suara. Innovation  in  Research  of
Informatics (INNOVATICS) , 1 (2), 63–69. https://doi.org/10.37058/innovatics.v1i2.
918
Kawani,  G.  P.  (2019).  Implementasi  Naive
Bayes. Journal of Informatics, Information System, Software Engineering  and  Applications  (INISTA) , 1 (2), 73–81. https://doi.org/10.20895/inista.v1i2.73
Silva,  J.,  Borré,  J.  R.,  Piñeres  Castillo,  A.  P., Castro,  L.,  &  Varela,  N.  (2019). Integration  of  data  mining  classification techniques  and  ensemble  learning  for predicting  the  export  potential  of  a company. Procedia  Computer  Science , 151 (2018), 1194–1200. https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.04.1
71
Skripsi- Debu batubara . (n.d.).
Smętkowska,  M.,  &  Mrugalska,  B.  (2018).
Using Six Sigma DMAIC to Improve the Quality  of  the  Production  Process:  A Case  Study. Procedia  -  Social  and Behavioral  Sciences , 238 ,  590–596. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2018.04. 039
Takengon,  D.  I.  I.  (2013). Optimalisasi Pembangkit  Listrik  Tenaga  Mikrohidro . 165–168.