## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 3, April 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 209 - 215

## Penerapan Data Mining Dengan Algritma Fp-Grwoth Untuk Mendukung Strategi Penjualan Smartphone (Studi Kasus: PT.Oppo Indonesia)

## Abigael Martabe Parhusip
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Email: abigaelmartabep@gmail.com
Abstrak −Saat  ini semakin banyaknya jumlah smartphone yang  semakin  berkembang yang  membuat  para pengelola  ingin mendapatkan  strategi  promosi  yang  lebih  baik.  Adapun  cara  dalam  menemukan  strategi  penjuaan    yang  tepat  akan  dapat mengurangi biaya promosi dan mencapai sasaran penjualan yang tepat. Salah satu cara yang dapat dilakukan untuk penentuan strategi  promosi  adalah  dengan  menggunakan  teknik  data  mining.  Adapun  teknik  yang  digunakan  dalam  hal  ini  adalah Algoritma FP-Growth. FP-Growth adalah salah satu alternatif algoritma yang dapat digunakan untuk menentukan himpunan data yang paling sering muncul (frequent item set) dalam sekumpulan data. Algoritma FP-Growth merupakan pengembangan dari  algoritma  Apriori.  Sedangkan  di  dalam  algoritma  FP-Growth  tidak  dilakukan  generate  candidate  karena  FP-Growth menggunakan konsep pembangunan tree dalam pencarian frequent itemset.
Penelitian dilakukan dengan mengamati beberapa variabel penelitian yang sering dipertimbangkan oleh perusahaan khusunya bagian  marketing  dalam  menentukan  sasaran  promosinya,  Yaitu  sasaran  user,  Pengalaman  pengguna,  Servis,  analis.  Hasil penelitian ini adalah berupa suatu perangkat lunak dengan mengimplementasikan algoritma FP-Growth yang menggunakan konsep pembangunan FP-Tree dalam mencari Frequent Itemset.
Kata Kunci: Data Mining, Association Rules, Frequent Itemset, FP-Growth.
Abstract −At present the growing number of smartphones is growing which makes managers want to get a better promotional strategy. The way to find the right sales strategy will be to reduce the cost of promotion and achieve the right sales goals. One way that can be done to determine the promotion strategy is to use data mining techniques. The technique used in this case is the FP-Growth Algorithm. FP-Growth is one alternative algorithm that can be used to determine the set of data that most often appears (frequent item sets) in a data set. FP-Growth algorithm is the development of Apriori algorithm. Whereas in the FP- Growth algorithm no candidate is generated because FP-Growth uses the concept of tree development in searching for frequent itemset. The study was conducted by observing several research variables that are often considered by companies especially in marketing in determining the promotional objectives, namely user objectives, user experience, service, analyst. The results of this study are in the form of a software by implementing the FP-Growth algorithm that uses the concept of FP-Tree development in searching for Frequent Itemset.
Keywords: Data Mining, Association Rules, Frequent Itemset, FP-Growth.

## 1. PENDAHULUAN
Smartphone merupakan ponsel pintar yang kini telah berkembang pesat dan  digunakan sebagai alat pemenuhan kebutuhan masyarakat dunia. Di Indonesia, jumlah pengguna smartphone mengalami peningkatan yang signifikan terutama smartphone yang menggunakan OS (Operational System) Android. Hal ini disebabkan oleh banyaknya brand smartphone yang  masuk ke Indonesia. Dalam dunia bisnis strategi penjulan  dapat juga diterapkan untuk memperkenalkan produk tertentu ke masyarakat luas, strategi penjulan  adalah suatu pihak atau bagian yang paling diutamakan untuk bertugas memperkenalkan produk tersebut ke masyarakat agar user atau pengguna diminati oleh kalangan  masyarakat.  Dengan  adanya  strategi  penjulan  maka  besar  kemungkinan  informasi  mengenai  produk dapat diketahui oleh kalangan masyarakat luas sehingga besar kemungkinan banyak user yang akan mengunkan produk  tersebut
Persaingan dunia bisnis di era globalisasi saat ini semakin lama menjadi semakin tajam dan didukung oleh perkembangan  teknologi  yang  semakin  pesat.  Salah  satu    bisnis  yang  sedang  berkembang  pesat  dalam  bidang komunikasi elektronik adalah  PT. Oppo Indonesia yaitu sebagai penyedia layanan elektronik dan teknologi global yang membawakan perangkat elektronik seluler terbaru dan tercanggih di lebih dari 20 negara.
Data  mining  adalah  suatu  istilah  yag  digunakan  untuk  menguraikan  penemuan  pengetahuan  dalam database. Data mining adalah proses ekstraksi informasi dari kumpulan data melalui penggunaan algoritma dan teknik yang melibatkan bidang ilmu statistic, mesin pembelajaran, matematika, kecerdasan buatan[1]. Data mining digunakan  untuk  ekstraksi  informasi  penting  yang  tersembunyi  dari  dataset  yang  besar.  Dengan  adanya  data mining  maka  akan  ddapatkan  suatu  permata  berupa  pengethuan  didalam  kumpulan  data-data  yang  banyak jumlahnya.
Seperti  halnya  dalam  smartphone,  setiap  tahun  tentunya  smartphone  akan  membuat  produk  terbarunya dengan  versi  terbarunya. Tentunya  dari  hal  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  banyak  kota    atau  daerah  yang  harus dijangkau,  untuk melakukan promosi penjualan diperlukan suatu cara tertentu agar dapat menentukan tujuan atau strategi penjualan dengan tepat. Selama ini PT. Oppo  Indonesia dalam melakukan promosi penjualan  ke berbagai daerah dengan target  anak sekolah, mahasiswa ,  pekerja, ataupun  masyarakat  luas, cara ini tidak salah namun tidak maksimal karena dalam melakukan promosi dibutuhkan suatu cara untuk mendapatkan target yang maksimal dengan cara memanfaatkan data yang sudah ada namun selama ini tidak dimanfaatkan,Strategi  yang terbaru adalah

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 3, April 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 209 - 215
strategi  marketing  terhadap  produk  dengan  melakukan  analisa    data  penjualan  seperti  area,  jenis  type,  total penjualan dan persentase penjualana. Untuk melakukan proses dalam menentukan tujuan atau strategi maka data tersebut akan dikelompokkan ke dalam kriteria Strategi marketing menggunakan Algoritma FP-Grwoth.
FP-Grwoth telah banyak digunakan dalam kasus penyelesaian kasus data mining, seperti penelitian Odhik susanto[2] yaitu  Penerapan algoritma Fp-growth dalam imset  mining untuk mengetahui pola belanja pelanggan (studi kasus : Abdul fatah minimarket celular Talungalung). Dan penelian Resti idayani [3] yaitu  Perancangan aplikasi data warehouse menggunkan metode fp-growth untuk memprediksi penjualan alat-alat kesehatan (studi kasus : apotik kimia farma korem).
Untuk  itu  penulis  melakukan  penelitian  di  PT.Oppo  Indonesia  Medan  dengan  tujuan  untuk  mengatasi masalah yang ada pada bagian strategi penjualan smartphone.   Dalam melakukan strategi penjualan, penelitian penulis  menggunkan  metode  FP-Grwoth,  Algoritma  FP-Grwoth    merupakan  Algoritma  pelatihan  system sebelumnya untuk menberikan rekomendasi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Data mining merupakan sebuah analisa dari observasi data dalam jumlah besar untuk menemukan hubungan yang tidak diketahui sebelumnya dan dua metode baru untuk meringkas data agar mudah dipahami serta kegunaannya untuk pemilih data[3]. Dara mining didefinisikan sebagai sebuah proses untuk menemukan hubungan, pola dan tren  baru  yang  bermakna  dengan  menyaring  data  yang  sangat  besar,  yang  tersimpan  dalam  penyimpanan, menggunakan teknik pengenalan pola seperti teknik statistik dan matematika.

## 2.2 Algoritma FP-Growth
Algoritma  FP-Growth  merupakan  pengembangan  dari  algoritma  apriori.  Sehingga  kekurangan  dari  algoritma apriori  diperbaiki  di  algoritma  FP-Growth.Algoritma  ini  menentukan  frequent  itemset  yang  berakhiran  suffix tertentu dengan menggunakan  metode device and coquer yang memecah problem mejadi subproblem yang lebih kecil. FP-Growth menggunakan onsep pembangunan tree dalam pencarian frequent  itemset, tidak menggunkan generate candidate  seperti algoritma  FP-Growth lebih cepat dari algoritma Apriori [3] Langkah Langkah Algoritma FP-Growth yaitu:
1.  Tahap pembangkitan conditional pattern baseConditional Pattern Base merupakan subdata yang berisi prefix path  (lintasan  awal)  dan  suffix  pattern  (pola  akhiran).  Pembangkitan  conditional  pattern  base  didapatkan melalui FP-Treeyang telah dibangun sebelumnya.
2.  Tahap pembangkitan conditional FP-Tree Pada tahap ini, support count dari setiap item pada setiap conditional pattern base dijumlahkan, lalu setiap item yang memiliki jumlah support count lebih besar atau sama dengan minimum support count akan dibangkitkan dengan conditional FP-Tree.
3.  Tahap pencarian frequent item set. Apabila Conditional FP-Tree merupakan lintasantunggal (single path),maka didapatkan frequent item set dengan melakukan kombinasi item untuk setiap conditional FPTree. Jika bukan lintasan tunggal, maka dilakukan pembangkitan FP-Growth secara rekursif (proses memanggil dirinya sendiri).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Selama ini strategi penjualan masih dilakukan dengan promosi kedaerah daerah aja . Dalam arti tidak diupayakan mencari  sasaran  promosi  yang  potensial,  maka  hanya  akan  menghabiskan  banyak  waktu  dan  biaya  yang seharusnya bisa diminimalisir melalui pemilihan target promosi yang baik. Data mining sendiri terdapat cara dan teknik dalam pemenuhan kebutuhan salah satunya adalah kebutuhan informasi yang luas, dan dari informasi yang kita dapat bia kita gunakan sebagai suatu keputusan atau menentukan sebuah kualitas dalam menentukan sauatu keputusan. Sehingga perusahaan sulit melakukan proses analisa strategi penjualan  pada smartphone Oppo. Berikut proses  analisanya  untuk  mendukung  strategi  penjualan  smartphone  brand  Oppo.  Karakteristik  algoritma  FP- Growth adalah struktur data yang digunakan adalah tree yang disebut dengan FP-Tree. Dengan menggunakan FP- Tree, algoritma FP-growth dapat langsung mengekstrak frequent Itemset dari FP-Tree. Penggalian itemset yang frequent  dengan menggunakan algoritma FP-Growth akan dilakukan dengan cara membangkitkan struktur data tree atau disebut dengan FP-Tree. Metode FP-Growth dapat dibagi menjadi 3 tahapan utama yaitu sebagai:
1.   Tahap pembangkitan conditional pattern base,
2.   Tahap pembangkitan conditional FP-Tree, dan
3.   Tahap pencarian frequent itemset.
Dengan  studi  kasus  pada  perusahaan  yang  berjalan,  dapat  dilakukan  analisis  terhadap  data  penjualan  yang  di jadikan sampel untu analisis dan pengujian yang dapat dilihat pada table berikut:

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 3, April 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 209 - 215
Tabel 1. Data Penjualan Smartphone All Type Big Medan
Area Type Total Sale Target Persentase MF Neo 7 3500 Unit 3450 101 %
A37
Series F Milenium Neo 7 4335 Unit 4400 98 %
A37
Series F Stabat Neo 7 2400 Unit 2400 100 %
A37
Series f Medan Street Neo 7 3560 Unit 3600 98 % A37
Series F Luar Medan No 7 2700 Unit 2750 98 % A37 Series f
Adapun yang dijadikan table itemset dan kode itemset sebagai berikut:
Tabel 2. Itemset.
Area (A) Type (B) Target (C) Persentase (D) Tabel 3. Untuk Memberi Tanda Pada Setiap Itemset.
Item
MF(A1) Stabat (A2) Milenium (A3) Medan Street (A4) Luar Medan (A5) A37 (B1) Neo7 (B2) A57(B3) F1s (B4) F1 Plus (B5) F3  (B6) F5 (B7) 3700 Unit (C1) 4300 Unit (C2) 3500 Unit (C3) 3000 Unit (C4) 100 % (D1) 98 %  (D2) 99 %(D3)
80 % (D4)
Sehingga di dapatkan frekuensi dari setiap transaksi item berdasarkan data yang sudah ada sebagai berikut:
Tabel 4. Frekuensi dari Setiap Transaksi Item .
TID ITEM 1 D1,B1 2 C1,A3,B1 3 A3,C2 4 D1,A4,B1,C2 5 D1,C1,A4 6 C1,A3 7 D1,C1,A3

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 3, April 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 209 - 215
8 D1,C1,A3 9 D1,C1,A3 10 D1,C1,A4 11 D1,C1,A4 12 A3,B1.C2 13 D1,C1 14 C1 15 D1,C1,A3 16 C1,A3 17 D1,C1,A3 18 - 19 D1,A4,C2 20 D1,A4,B1,C2 21 A3,B1,C2 22 A3,B1,C2 23 D1,B1 24 D1 25 D1,C1,A4,B1 26 D1,C1,A4,B1 27 D1,C1,A4 28 D1,C1,A3 29 C2 30 D1,A4,C2
Maka langkah selanjutnya adalah membentuk pohon FP-Tree dengan melihat table 3 sebagai berikut: Gambar di bawah ini memberikan ilustrasi mengenai pembentukan FP-tree setelah pembacaan TID pada tabel 3.
Gambar 1. Hasil Pembentukan FP-tree
Gambar didapat setelah melakukan TID 30 yang dijumlahkan, yaitu berisi 100 %(D1) = 20 – 3700 Unit (C1) = 16 - Milenium (A3) = 12 – Medan street (A4) = 10 - Type A37 (B1) = 10 – 4300 Unit (C2) = 9. Untuk menemukan Frequent itemset dari tabel 4.2, maka perlu ditentukan terlebih dahulu lintasan yang berakhir dengan support count terkecil, yaitu C2 yang diikuti dengan A4,A3, C1,D1 dan diakhiri D1. Proses pembentukan masing-masing node dapat dilihat pada gambar 2.

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 3, April 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 209 - 215
Gambar 3. Lintasan yang Mengandung Simpul B1
Setelah mencari frequent itemset untuk beberapa akhiran suffix maka didapat hasil yang dirangkum dalam tabel berikut:
Tabel 5. Daftar Frequent Itemset Diurutkan Berdasarkan Hubungan Akhiran Suffix Frequent Itemset C2 {C2},{C2,A4}{C2,A3}{C2,D1}{C2,B1,A3},{C2,B1,A4} B1 {B1},{B1,D1},{B1,A3},{B1,A3,C1},(B1,A4,D1},{B1,A4,C1,D1} A4 {A4},{A4,C1,D1},{A3},{A3,C1},{A3,C1,D1} C1 {C1},{ C1,D1} D1 {D1}
Dari frequent itemset yang didapat dari pembentikan Fp-Tree dan FP-Growth maka dapat dihitung nilai Support dan Confidence sebagai berikut: Support = (4300 Unit, 3700 Unit, Stabat, Neo 7) = Count (4300 Unit, 3700 Unit, Stabat, Neo 7) / Jumlah Transaksi = 1/30 Support = (4300 Unit, 3700 Unit, Stabat, Neo 7) = Count (4300 Unit, 3700 Unit, Stabat, Neo 7)= 1/30. Support = (3700 Unit, Stabat ) Count (3700 Unit, Stabat ) / Jumlah Transaksi =1/30 Support = (3700Unit, Milenium, 4300 Unit) Count (3700Unit, Milenium, 4300 Unit ) / Jumlah Transaksi = 1/30 Support = (3700 Unit, Medan Street, Type A37) Count (3700 Unit, Medan Street, Type A37) / Jumlah Transaksi =1/30 Support = (Milenium, 4300 Unit) Count (Milenium, 4300 Unit) / Jumlah Transaksi = 1/30 Support = (Milenium, Type Neo 7,  99 % ) Count (Milenium, Type Neo 7,  99 %) / Jumlah Transaksi = 1/30 Support = (4300 Unit, Milenium, Type Neo 7) Count (4300 Unit, Milenium, Type Neo 7) / Jumlah Transaksi = 1/30 Sedangkan untuk confidence atau nilai kepercayaannya adalah sebagai berikut : Confidence = (Milenium, 4300 Unit) = Count (Milenium, 4300 Unit) / Count Medan= 1/9 Confidence = (100 %, Stabat, Neo 7)= Count (100 %, Stabat, Neo 7) / Count Medan = 1/9 Confidence = (100 %, Medan Street, Neo 7, 4300 Unit ) Count (100 %, Medan Street, Neo 7, 4300 Unit ) / Count Medan =1/9.
Confidence = (Milenium, Neo 7, 4300 Unit ) Count (Milenium, Neo 7, 4300 Unit) / Count Medan =1/9. Confidence = (100 %, 4300 Unit) Count (100 %, 4300 Unit) / Count Medan =1/9. Confidence = (98 %, Medan Street, 4300 Unit) Count (98 %, Medan Street, 4300 Unit) / Count Medan =1/9.
Setelah didapat nilai support dan confidence dari keseluruhan kombinasi pada data dengan perhitungan FP-Tree dan FP-Growth maka didapat niai support dan confidence yang paling tinggi dan akurat yaitu kombinasi. (D1,C1,A3) {100 , 3700 Unit, Milenium} yang mempunyai nilai support : 5/30 = 0,16 dan nilai confidence : 5/20 = 0.25.

## 3.1 Pengujian
Pengujian program digunakan untuk melihat hasil yang sudah dibahas pada bab sebelumnya , berikut adalah beberapa pengujian yang dilakukan dengan aplikasi yang dirancang:

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 3, April 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 209 - 215
Gambar 4. Form Utama Rapidier
Gambar 4. merupaan form utama dari aplikasi yang penulis rancang, untuk pengujian pertama. Untuk membuktikan kebenaran hasil analisa diperlukan sebuah proses pengujian untuk menguji kebenaran dari hasil pengolahan data yang dikerjakan secara manual pada BAB IV yang telah dikerjakan sebelumnya, untuk proses pengujian tersebut kita dapat menggunakan salah satu software aplikasi seperti Rapidminer, dengan langkah- langkah sebagai berikut:
1. Dataset yang terdiri 30 record data dan berisi variabel-variabel atribut100 %, 3700 Unit, Medan fair, Stabat, 4300 unit
2. Disimpan  dalam  aplikasi microsoft  excel dengan  nama file datauji.xls  dan  yang  akan  dicoba  menggunakan software rapidminer 5.2 untuk melihat hasil sama tidaknya dengan pencarian frequent itemsetnya melalui.
Gambar 5. Tampilan Import Excell Sheet
Gambar 6. Proses menghubungkan FP-Growth ke ras pertama dan Create Association
Pada  Gamabar  6.    dijelaskan  tentang  proses  menghubungkan FP-Growth ke  ras  Pertama  dan Create Association Rules ke ras kedua dan diatur pada minimum support dan minimum confidence nya. Lift Ratio adalah parameter penting selain support dan confidence dalam association  rule . Lift Ratio mengukur seberapa penting rule yang teleh terbentuk berdasarkan nilai support dan confidence . Lift Ratio merupakan nilai yang menunjukkan kevalidan proses transaksi dan memberikan informasi apakah benar produk A dibeli bersamaan dengan produk B. Improvement Ratio dapat dihitung dengan rumus

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 3, April 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 209 - 215
Untuk mencari nilai rule yang valid adalah jika mempunyai nilai Lift Ratio > 1 dengan cara Support Lift Ratio = Support yang mengandung nilai A dan nilai B dibagi support A* Support B nilai support yang mengandung nilai A dan nilai B Adalah hasil dari minimum support dibagi dengan item (D1,C1,A3) {100 %, 3700 Unit, Milenium }Pada setiap kemunculan ditransaksi.
𝟓 /𝟑𝟎
𝟐𝟎 𝟑𝟎 ∗ 𝟏𝟔 𝟑𝟎 ∗𝟏𝟐/𝟑𝟎 = 𝟎.𝟏𝟔 𝟎.𝟔𝟔∗𝟎.𝟓𝟑∗𝟎.𝟒 = 𝟎.𝟏𝟔 𝟎.𝟏𝟑𝟗𝟐 = 1.1494
Jadi  dari  hasil  pencarian  nilai Lift  Ratio >  1  maka  kita  bisa  menentukan  sebuah rule yang valid dari  sekian banyaknya rule yang dijalankan dengan software Rapidminer .  Adapun hasil dari rule yang paling mempangaruhi adalah:    Jika  dia  Area  Milenium  dan  type  nya  NeO  7  dengan  tingkat  persentase  ratA-rata  100  % (capai  target target)  dengan tingkat kepercayaan 100% dan didukung 6% dari data keseluruhan.  Hasil dari rule tersebut yang akan dijadikan target dalam mempromosikan penjualan

## 4. KESIMPULAN
Dengan  diselesikan  penelitian    ini  mencakapun  penggunaan  metode  Fp-Growth  dapat  diperoleh  beberapa kesimpulan :
1.  Metode  dalam  pencarian  Frequent  Itemsset  pohon  keputusan  menggunakan  algoritma  FP-Ggrowth  bekerja sangat baik dalam melakukan Frequent Itemsset dengan proses pembentukan FP-Tree dengan menghasilkan rule dari data sampel pembelian.
2.  Penentuan data variabel sangat menentukan tingkat akurasi FP-Growth yang dibuat dan besarnya presentase dalam menentukan minum support dan minimum confidence dipengaruhi oleh data variabel yang digunakan untuk mencari frequent itemset yang saling berhubungan untuk menemukan data variabel yang akan dijadikan stretegi dalam stategi promosi penjualan.
3.  Dari penelitian yang dilakukan ada beberapa atribut yang tidak digunakan dalam rule yang dihasilkan, sehingga pemilihan atribut di dalam dataset sangat penting.
4.  Algoritma  FP-Growth  dapat  diterapkan  untuk  mendukung  strategi  promosi  penjualan  smartphone.  Adapun Informasi  yang  berkaitan  dengan  pelaksanaan  promosi  dapat  tersedia  dengan  cepat,  contohnya  dalam pemilihan tempat yang akan dijadikan promosi penjualan , sehingga pihak manajemen dari  perusahaan sendiri dapat melakukan pengambilan keputusan dengan cepat.
5.  Pelaksanaan promosi jualanan smartphone sangat dibantu dengan adanya penerapan algoritma FP-Growth ini sehingga  diharapkan  efektifitas  pelaksanaan  promosi  penjualan  akan  dapat  semakin  ditingkatkan.  Untuk menemukan rule atau knowledge yang sangat berarti dalam menganalisa strategi dalam menentukan promosi smartphone,  dibutuhkan  banyak  data  sampel  yang  digunakan  untuk  proses  ekstraksi  rule  atau  knowledge tersebut..

## REFERENCES
[1] Eko Prasetyo, Data Mining-Koonsep dan Aplikasi menggunakan Matlab, Nikodemus WK, Ed. Yogyakarta, Indonesia: ANDI OFFSET, 2012.
[2] Abdul Kadir, Pengenalan Algoritma, Dewiberta Hardjono, Ed. Yogyakarta, Indonesia: ANDI OFFSET, 2013.
[3] Ramon A Mata_toledo and Pauline K Cushman, Schaum's Outlines of Fundamentalis Of Relational Databases, Taufan Prasetyo and Lemeda Simarmata, Eds. Jakarta, Indonesia: Erlangga, 2007.
[4] Teguh  Wahyono,  Etika  Komputer  dan  Tanggung  Jawab  Profesional  di  Bidang  Teknologi  Informasi,  Dhewiberta Hardjono, Ed. Yogyakarta, Indonesia: ANDI OFFSET, 2006.
[5] Lamhot  Sitorus,  ALGORITMA  DAN  PEMEROGRAMAN,  I  ed.,  Arie  Pramesta,  Ed.  Yogyakarta,  Indonesia:  ANDI OFFSET, 2015.
[6] Dennis  Aprilla  C,  Donny Aji  Baskoro,  Lia  Ambarwati,  and  I  Wayan  Simri  Wicaksana,  BELAJAR  DATA  MINING DENGAN RAPIDMINER, 1st ed., Remis S, Ed. Jakarta, Indonesia, 2013.
[7] Dewibertha Hardjono, MICROSOFT EXCEL 2007 PEMEROGRAMAN VBA. Yogyakarta, Indonesia, 2008.
[8] Yusak Novanto, "Faktor-Faktor Yang Berkaitan Dengan Prestasi Akademik Mahasiswa Sekolah Tinggu Teologi "X"," ResearchGate, pp. 1-16, November 2015.
[9] Ahmad  Fauzi,  "Universitas  Pendidikan  Indonesia,"  Penerapan  Pendekatan  "5  M"  Untuk  Meningkatkan Hasil Belajar Siswa Pada Mata Pelajaran IPA Tentang Sifat-Sifat Cahaya , pp. 1-22, 2014.