## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Submitted: 11/011/2020 ; Accepted: 30/11/2020 ; Published: 14/12/2020

## Implementasi Algoritma C4.5 Untuk Menganalisis Tingkat
Kepuasan Mahasiswa Terhadap Bagian Administrasi dan Keuangan.
Jonson Manurung* 1 , Mina Kumari 2 , Maya Theresia Br. Barus 3
1,2 STMIK Pelita Nusantara, Jl. St. Iskandar Muda No. 1 Medan E-mail : jonson@gmail.com 1 , mina@gmail.com 2 , maya@gmail.com 3
Email Korespondensi : jonson@gmail.com 1
Abstrak- Kredit tanpa agunan menjadi pilihan masayrakat untuk melakukan peminjaman terhadapa perbankan yang menyediakan layanan tersebut. PT. BPR Diori Ganda adalah perusahaan perbankan swasta daerah yang melayani  simpan  pinjam    dan  kredit  tanpa  agunan  bagi  masyarakat.  Pengajuan  kredit  tanpa  agunan  harus melalui  tim  kreditur  untuk proses  analisa  atribut-atribut  yang  mempengaruhi klasifikasi nasabah  agar  kredit dapat  disetujui,  yang  kemudian  hasil  analisa  di  serahkan  ke  komisaris  untuk  persetujuan  kredit.  Namun bagaimana jika yang mengajukan kredit pada hari yang sama dalam jumlah yang banyak, tentu hal ini akan membuat  proses  analisa  dan  persetujuan  kredit  akan  membutuhkan  waktu  yang  lama.  Jika  diilihat  dari banyaknya kebutuan masyarakat untuk mengajukan kredit tanpa agunan maka dibutuhkan aplikasi klasifikasi, guna  untuk  mempermudah  pekerjaan  tim  assessor  dalam  proses  analisa  atribut-atribut  yang  mempengaruhi klasifikasi  nasabah.  Untuk  mengetahui    klasifikasi  nasabah  yang  mengajukan  kredit  tanpa  agunan menggunakan data mining dengan algoritma K-Nearest Neighbor . Hasil dari penelitan ini adalah klasifikasi nasabah bermasalah atau tidak bermasalah intuk pengajuan kredit tanpa agunan.
Kata Kunci : Data Mining, Nasabah, Algoritma K-Nearest Neighbor .
Abstract- Unsecured loans are the community's choice for lending to banks that provide these services. PT. BPR  Diori  Ganda  is  a  regional  private  banking  company  that  serves  savings  and  loans  and  loans  without collateral for the community. Submission of unsecured loans must go through an assessor team to process the analysis of the attributes that affect the customer's classification so that credit can be approved, which is then submitted to the commissioner for credit approval. But what if those who apply for credit on the same day in large amounts, of course this will make the process of credit analysis and approval will take a long time. If it is seen from the many needs of the community to apply for loans without collateral, a classification application is needed, in order to facilitate the work of the assessor team in the process of analyzing the attributes that affect customer classification. To find out the classification of customers who apply for unsecured loans using data mining with the K-Nearest Neighbor algorithm. The result of this research is the classification of problematic or non-performing customers for credit applications without collateral.
Keywords: Data Mining, Customer Classification , K-Nearest Neighbor Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Klasifikasi  merupakan  salah  satu  pekerjaan  dalam  data mining  untuk  meramalkan  suatu keadaan dimasa mendatang melalui pengujian keadaan dimasa lalu dengan serangkaian proses atau analisis untuk  perhitungan  jarak  kedekatan  keadaan  tersebut.  Data  mining  adalah  serangkaian  proses penggalian data atau penyaringan data dengan memanfaatkan kumpulan data dengan ukuran yang cukup  besar  melalui  serangkaian  proses  untuk  mendapatkan  informasi  yang  berharga  dari  data tersebut[1].
PT.BPR Diori Ganda  merupakan  perusahaan perbankan swasta yang melayani simpan pinjam bagi  masyarakat  menengah  kebawah  dan  diawasi  oleh  OJK.  Daftar  dan  data-data  nasabah bermasalah  yang  telah  dikumpulkan  oleh  PT.  BPR  Diori  Ganda  tersimpan  di  dalam  basisdata. Pengelolah perusahaan harus dapat memprediksi jika sewaktu ada nasabah mengajukan kredit tanpa agunan maka harus diprediksi klasifikasinya apakah nasabah itu bermasalah atau tidak bermasalah kedepannya  dalam  pembayaran  kredit,  prediksi  klasifikasi  tersebut  bertujuan  untuk  menghindari permasalahan kredit macet kedepannya[2][3]. Proses analisa data  pengaju kredit tanpaagunan  yang dilakukan Tim Assessor yang masih menggunakan proses manual yaitu mengamati dan memilah milah data-data nasabah, sehingga proses ini memakan waktu yang cukup lama atau bisa disebut tidak efisien waktu.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Algoritma K-Nearest Neighbor merupakan metode klasifikasi yang mengelompokkan data uji ( testing ) terhadap data latih ( training ) berdasarkan jarak data uji itu kebeberapa data tetangga ( neighbor ) terdekat[4]. Algoritma K- Nearest Neighbor sering digunakan dalam penyelesaian data mining untuk pekerjaan prediksi klasifikasi. Algoritma ini menggunakan data latih ( training ) yang telah  ada  dan  outputnya  telah  diketahui.  Data  mining  berisi  pencarian  trend  atau  pola  yang diinginkan  dalam  database  besar  untuk  membantu  pengambilan  keputusan  diwaktu  yang  akan datang.  Pola-pola  ini  dikenali  oleh  perangkat  tertentu  yang  dapat  memberikan  suatu  analisa  data yang berguna dan berwawasan yang kemudian dapat dipelajari dengan lebih teliti, yang mungkin saja menggunakan perangkat pendukung keputusan yang lainnya. Dalam dunia nyata, data mining lebih dari sekedar menerapkan suatu dari algoritma-algoritma tersebut secara sederhana. Seringkali data terlalu ramai dan tidak lengkap, jika hal ini dibenarkan, kemunkinan besar banyak pola yang diiginkan  akan  hilang  dan  kemampuan  deteksi  pola  pun  akan  turun.  Lebih  lanjut,  analisis  harus memutuskan  jenis  dari  algoritma  mining  yang  digunakan,  menerapkannya  kedalam  himpunan bagian data-data sample, variable, mencerna hasilnya dan mengiterasi proses  [5]Pekerjaan dalam data mining dapat dibagi menjadi empat kelompok: model prediksi ( prediction modeling) , analisis cluster  ( cluster  analysis ),  analisis  asosiasi  ( association  analysis ),  dan  deteksi  anomali  ( anomaly detection ). Model  prediksi  ( prediction  modelling )  Pekerjaan  ini  berkaitan  dengan  pembuatan  sebuah model yang dapat melaukan pemetaan dari setiap himpunan variabel ke setiap targetnya, kemudian menggunakan model tersebut untuk memberikan nilai target pada him[unan baru yang didapat. Ada 2 jenin model prediksi yaitu klasosfokasi dan regresi. Klasifikasi digunakan untuk variabel target diskret, sedangkan regresi digunakan untuk variabel target kontinu. [6]
Data  minng  sesungguhnya  merupakan  salah  satu  rangkaian  dari  proses  pencarian  informasi pada  database.  Pola  informasi  yang  dihasilkan  dari  proses  data  mining  perlu  ditampilkan  dalam bentuk yang mudah dimengerti oleh pihak yang berkepentingan. Tahap ini merupakan bagian dari prose Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  yang  disebut interpretation .  Tahap  ini  juga mencakup pemeriksaan apakah pola atau informasi yang ditemukan bertentangan dengan fakta atau hipotesis yang ada sebelumnya[3][7].untuk lebuh jelasnya dapat dilihat pada gambar 2.1.
Gambar1. Tahap-tahap KDD

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
K-Nearest Neighbor merupakan salah satu metode berbasis klasifikasi Nearest Neighbor yang paling tua dan populer. Nilai K yang digunakan disini menyatakan jumlah tetangga terdekat yang dilibatkan dalam penetuan prediksi label kelas pada data uji[3].
[8]  berpendapat  bahwa  metode  atau  algoritma K-Nearst  Neighbor (K-NN)  adalah  suatu metode  yang  menggunakan  algoritma  super vised dimana  hasil  dari queryinstance yang  baru diklasifikaikan berdasarkan mayoritas dari kategori pada K-Nearst Neighbor. Tujuan algoritma ini adalah mengklasifikasi obyek yang baru berdasarkan atribut  dan training sample .  Pada algortima K-Nearest Neighbor (KNN) terdapat 5(lima) cara untuk mencari tetangga terdekat yaitu :[1]Jarak Euclidean, [2]Jarak Manhattan , [3]Jarak Cosine , [4] Jarak correlation , [5]Jarak Hamming . Pada  penelitian  ini  cara  yang  digunakan  untuk  mencari  tetangga  terdekat  hanya menggunakan jarak Euclidean dengan rumus sebagai berikut :
𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦 (𝑝, 𝑞) = ∑ 𝑓(𝑝𝑖,𝑞𝑖)𝑞𝑋 𝑤𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑤𝑖 (1)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Submitted: 11/011/2020 ; Accepted: 30/11/2020 ; Published: 14/12/2020
Keteerangan: P = Kasus baru q = kasus yang ada dalam penyimpanan n = Jumlah atribut dalam tiap kasus i = Atribut individu antara 1 sampai dengan n f = Fungsi similarity atribut i antara kasus p dan kasus q w = Bobot yang diberikan pada atribut ke- i Karekteristik  algoritma  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  adalah  algoritma  supervised  learning  yang maksudnya  algoritma  ini  menggunakan  data yang  telah  ada  dan  outputnya  telah  diketahui.  KNN banyak dipergunakan pada aplikasi data mining, pattern recognition, image processing, dll. Adapun langkah-langkah  perhitungan  algoritma K-Nearest  Neighbor ( K-NN )  dalam  menyelesaikan  suatu masalah adalah sebagai berikut:
1. Menentuan nilai k . Penentuan n nilai k yang digunakan dalam klaifikasi tidak memiliki aturan yang baku, namun pada penelitian ini nilai k yang digunakan adalah  3, 5, 7.
2. Menghitung jarak antar objek/data baru terhadap semua objek/data yan gtelah di training.
3. Urutkan hasil perhitungan tersebut.
4. Tentukan tetangga terdekat berdasarkan jarak minimum ke K .
5. Gunakan kategori mayoritas sebagai klasifikasi objek/data baru.
6.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Analisa Data Riset
Data yang ada dalam penelitian ini berasal dari PT. BPR Diori Ganda Simpang Kawat, yaitu data nasabah yang pernah mengajukan dan melakukan kredit (pinjaman) pada pemasaran wilayah 7. Adapun data yang diperoleh dan yang akan di prediksi klasifikasinya  telah di organisasikan (telah dilakukan pengkodean data terlebih dahulu terhadap data originalnya). Yaitu Data training dan Data testing.
1. Data training adalah data nasabah yang sudah pernah mengajukan kredit dan klasifikasinya telah  diketahui.  Kolektibilas  juga  yang  menentukan  klasifikikasinya.  Dimana  Jika kolektibilitas nasabah antara 0 sampai 2 maka nasabah dklasifikasikan tidak bermasalah, dan jika kolektibilatas nasabah antara 3 atau lebih maka nasabah di klasifikasikan bermasalah.
Tabel 1. Sample Data Training Status Perkawinan Jumlah Tanggungan Pendidikan Terakhir Usia Menikah Tidak ada SLTA 21–35 Thn Menikah 5 orang SD 35-50 Thn Tabel 2. Sempel Data Training (lanjutan) Pekerjaan Kepemilikan Ruma Penghasilan perbulan Status kredit Karyawan Sewa <= 3 jt Tidak Bermasalah Petani Milik sendiri >3 jt <= 6 jt Bermasalah 2. Data testing adalah  data  nasabah  yang  mau  mengajukan  kredit  tanpa  agunan  yang  akan diklasifikasikan.
Tabel 3. Sampel data Testing Status Perkawinan Jumlah Tanggungan Pendidikan Terakhir Usia Menikah 3 orang SLTA 21–35 Thn
Tabel 4. Sample Data Testing (lanjutan)
Pekerjaan Kepemilikan Rumah Penghasilan Status Kredit

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Submitted: 11/011/2020 ; Accepted: 30/11/2020 ; Published: 14/12/2020
Perbulan karyawan Orang tua <= 3 jt -
Data  yang  diperoleh  dalam  dalam  penelitian  ini  sebanyak  116 record transaksi  kredit  baik  yang bermaslah  maupun yang  tidak  bemasalah,  yang diperoleh dari  sebuah perusahaan  perbankan  PT. BPR Diori Ganda Simpang Kawat. Semua Atribut pada data kredit bernilai kategori, seperti terlihat pada Tabel 4.1. Data training terdiri dari 8 atribut, dimana 7 atribut bernilai (atribut berpengaruh), dan  1  atribut  label.  Hasil  data  yang  diperoleh perlu dilakukan preprocessing untuk mendapatkan data yang berkualitas, 116 record direduksi dengan menghilangkan duplikasi menjadi 20 record . Kemudian dilakukan tahap tranformation untuk pengelompokan pembentukan data training .
Tabel 5. Atribut dan Nilai Atribut No Atribut Nilai Atribut 1 Status Perkainan Belum Menikah Menikah Janda/Duda 2 Jumlah Tanggungan Tidak Ada 1-2 Orang >= 3 Orang 3 Pendidkan Terakhir Tidak Sekolah SD SMP >=SLTA 4 Usia 21-35 Tahun 35-50 Tahun 50-60 Tahun 5 Pekerjaan PNS Karyawan Wiraswasta Petani 6 Kepemilikan Rumah Milik sendiri Orang Tua Sewa/Kontrak Dinas 7 Penghasilan perbulan <= 3 jt > 3 jt <= 6 jt > 6 jt 8 Status Kredit Bermasalah Tidak Bermasalah
Untuk mengukur jarak antar atribut akan diberikan nilai antara 0 sampai dengan 1. Dimana nilai 0 artinya jika atribut tidak berpengaruh, dan 1 jika atribut berpengaruh. Dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Bobot Atribut No Atribut Bobot 1 Status Perkawinan 0.5 2 Jumlah tanggungan 1 3 Pendidikan terakhir 0.8 4 Usia 0.5 5 Pekerjaan 1 6 Kepemilikan rumah 1 7 Penghasilan perbulan 1
Untuk mencari kedekatan antar nilai atribut dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7. Jarak kedekatan nilai atribut.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Submitted: 11/011/2020 ; Accepted: 30/11/2020 ; Published: 14/12/2020
No Atribut Nilai Atribut 1 Nilai Atribut 2 Bobot 1 Status perkawinan  Menikah Menikah Menikah Belum menikah Belum menikah Duda/Janda Menikah Belum Menikah Duda/Janda Belum menikah Duda/Janda Duda/Janda 0 1 0.5 0 0.5 0 2 Jumlah Tanggungan Tida ada Tidak ada Tidak ada 1-2 orang >= 3 orang >=3 orang Tidak ada 1-2 orang >= 3 orang 1-2 orang >= 3 orang 1-2 orang 0 0.5 1 0 0 0.5 3 Pendidikan terakhir Tidak sekolah Tidak sekolah Tidak sekolah Tidak sekolah SD SD SD SMP SMP >= SLTA Tidak sekolah SD SMP >=SLTA SD SMP >= SLTA SMP >=SLTA >SLTA 0 0.5 0.5 1 0 0.5 1 0 0.5 0 4 Usia 21-35 tahun 21-35 tahun 21-35 tahun 35-50 tahun 35-50 tahun 50-60 tahun 21-35 tahun 35-50 tahun 50-60 tahun 35-50 tahun 50-60 tahun 50-60 tahun 0 0.5 1 0 0.5 0 5 Pekerjaan PNS PNS PNS PNS Karyawan Karywan Karyawan Wiraswasta Wiraswaata Petani PNS Karyawan Wiraswasta Petani Karyawan Wiraswasta Petani Wiraswasta Petani Petani 0 0.5 0.5 0.5 0 0.5 0.5 0 0.5 0 6 Kepemilikan Rumah Sewa/ngontrak Sewa/ngontrak Sewa/ngontrak Sewa/ngontrak Milik sendiri Milik sendiri Milik sendiri Sewa/ngontrak Milik sendiri Orang tua Dinas Orang tua Milik sendiri Dinas 0 1 1 1 0.5 0 0.5 7 Penghasilan perbulan <= 3 jt > 3 jt <= 6 jt > 6 jt <= 3 jt >6 jt <= 3 jt 0 0.5 1

## 3.2. Algritma K-Nearest Neighbor
Tahap ini merupakan proses perhitungan manual untuk mencari pola atau informasi menarik dalam data terpilih dengan menggunakan metode atau algoritma tertentu berdasarkan proses KDD secara  keseluruhan.  Algoritma  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  algoritma K-Nearest Neighbor (KNN)  dimana  algoritma  ini  memiliki  atribut  yang  diinisialisasikan  sebagai k ,  yaitu

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Submitted: 11/011/2020 ; Accepted: 30/11/2020 ; Published: 14/12/2020
jumlah tetangga yang dijadikan acuan pada KNN, nila k adalah bilangan bulat positif, berjumlah kecil dan ganjil.
1. Penentuan nilai k . Dalam penelitian ini nilai k yang digunakan adalah 3. 2. Hitung jarak antar data training dan data uji (test) menggunakan rumus sebagai berikut :
𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦 (𝑝, 𝑞) = ∑ 𝑓(𝑝𝑖, 𝑞𝑖)𝑞𝑋 𝑤𝑖 𝑛 𝑖=1
𝑤𝑖 1) Kedekatan nasabah baru ( testing 1) dengan record nasabah yang sudah pernah melakukan kredit tanpa agunan (data training 1). A: Kedekatan bobot atribut status perkawinan (menikah dengan menikah) = 0 W1: Bobot atribut status perkawinan = 0.5 B:Kedekatan bobot jumlah tanggungan (tidak ada dengan 3 orang) = 1 W2: Bobot atribut jumlah tanggungan = 1 C: Kedekatan bobot pendidikan terakhir(SLTA dengan SLTA) = 0 W3: Bobot atribut pendidikan terakhir = 0.5 D: Kedekatan bobot atribut Usia (21-35 tahun dengan 21-35 tahun) = 0 W4: Bobot atribut Usia = 0.5 E: Kedekatan bobot atribut pekerjaan (karyawan dengan petani) = 0.5 W5: Bobot atribut pekerjaan = 0.8 F: Kedekatan bobot atribut kepemilikan rumah( ngontrak dengan milik sendiri) = 1 W6: Bobot atribut kepemilikan rumah = 0.8 G: Kedekatan atribut penghasilan perbulan (<= 3 jt dengan >3 jt <= 6 jt) = 0.5 W7: Bobot atribut penghasilan perbulan = 1 S1  =  [(A*W1)  +  (B*W2)  +  (C*W3)  +  (D*W4)  +  (E*W5)  +    (F*W6)  +  (G*W7)]  / (W1+W2+W3+W4+W5+W6+W7 =[(0*0.5)  +  (1*1)  +  (0*0.5)  +  (0*0.5)  +  (0.5*0.8)  +  (1*0.8)  +  (05*1)]  / (0.5+1+0.5+0.5+0.8+0.8+1 = (0+1+0+0+0.4+0.8+0.5) / 5.1 = 2.7 / 5.1
S1  = 0.5294
2) Kedekatan nasabah baru ( testing 1) dengan record nasabah yang sudah pernah melakukan kredit tanpa agunan (data training 2). A: Kedekatan bobot atribut status perkawinan (menikah dengan menikah) = 0 W1: Bobot atribut status perkawinan = 0.5 B:Kedekatan bobot jumlah tanggungan (5 orang dengan 3 orang) = 0 W2: Bobot atribut jumlah tanggungan = 1 C: Kedekatan bobot pendidikan terakhir(SD dengan SLTA) = 0.5 W3: Bobot atribut pendidikan terakhir = 0.5 D: Kedekatan bobot atribut Usia (35-50 tahun dengan 21-35 tahun) = 0.5 W4: Bobot atribut Usia = 0.5 E: Kedekatan bobot atribut pekerjaan (petani dengan petani) = 0 W5: Bobot atribut pekerjaan = 0.8 F: Kedekatan bobot atribut kepemilikan rumah (milik sendiri dengan milik sendiri) = 0 W6: Bobot atribut kepemilikan rumah = 0.8 G: Kedekatan atribut penghasilan perbulan (>3 jt <= 6 jt dengan >3 jt <= 6 jt) = 0 W7: Bobot atribut penghasilan perbulan = 1 S2  =  [(A*W1)  +  (B*W2)  +  (C*W3)  +  (D*W4)  +  (E*W5)  +    (F*W6)  +  (G*W7)]  / (W1+W2+W3+W4+W5+W6+W7 =[(0*0.5)  +  (0*1)  +  (0.5*0.5)  +  (0.5*0.5)  +  (0*0.8)  +  (0*0.8)  +  (0*1)]  / (0.5+1+0.5+0.5+0.8+0.8+1 = (0+1+0+0+0.4+0.8+0.5) / 5.1 = 0.5 / 5.1 S2  = 0.0980
3. Mengurutkan jarak data hasil perhitungan dari yang paling dekat jaraknya sampai yang paling jauh ( ascending ).
Setelah diurutkan diperoleh : S2= 0.0980, S1 = 0. 5294

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Submitted: 11/011/2020 ; Accepted: 30/11/2020 ; Published: 14/12/2020
4.  Menentukan mayoritas hasil data uji berdasarkan mayoritas k tetangga terdekat. Karena  nilai k = 3 maka diambil 3 jarak terdekat
5.   Dengan  menggunakan  kategori Nearest  Neighbor yang  paling  mayoritas  maka  dapat diklasifikasikan nasabah yang mengajukan kredit tapa agunan.
5. Perancangan Masukan
Perancangan  masukan  adalah  tampilan  halaman  atau form yang  akan  muncul  ketika  sistem dijalankan. Adapun tampilan form masukan yang akan dirancang adalah sebagai berikut : 1. Form Login
Gambar 1 . Form Login
2. Form Utama
Gambar 2. Tampilan form utama

## 6. Hasil
Berdasarkan  dari  perancangan  masukan  aplikasi  data  mining  prediksi  klasifikasi  nasabah hanya  untuk  mempermudah  proses  analisis  data.  Dapat  hasli  dari  aplikasi  dapat  dilihat  hasilnya pada gambar 6.1.
Gambar 3. Hasil aplikasi

## 4. KESIMPULAN
Penerapan  metode K-Nearset  Neighbor ddalam  membangun  aplikasi  data  mining  untuk mempermudah tim assesr dalam menganalisa data untuk memprediksi klasifikasi bermasalah atau tidak bermasalah calon debitur/nasabah yang mau mengajukan kredit tanpa agunan dapat diketahui yaitu dengan mempartisi data yang lama dengan data yang baru dari data hasil pengujian yang telah diperoleh. Dan hasil perancangan aplikasi data mining klasifikasi untuk mempermudah pekerjaan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Submitted: 11/011/2020 ; Accepted: 30/11/2020 ; Published: 14/12/2020
analisis dalam menganalisa data dalam jumlah yang cukup banyak untuk dianalisa secara bersamaan dengan waktu yang cepat untuk mengetahui hasilnya.

## REFERENCES
[1] D. Permata, S. Sianturi, and J. R. Sagala, “Prediksi Trend Penjualan Handphone Tahun 2020 Dengan Menggunakan Metode Weighted Product ( Studi Kasus : Simpang Ponsel ),” vol. 3, no. 3, pp. 159–166, 2021.
[2] B. Krismoyo and J. R. Sagala, “PENERAPAN METODE WEIGHTED PRODUCT ( WP ) MENENTUKAN SISWA DROP OUT PADA,” vol. 3, no. 2, pp. 8–14, 2020.
[3] M.  A.  K-means,  W.  Wahyuni,  and  H.  Fahmi,  “Penerapan  Data  Mining  Clustering  Pada Siswa-Siswi  SMK  Swasta  Jaya  Krama  Beringin  Dalam  Menerima  Potongan  Biaya Administrasi Sekolah Dengan,” vol. 3, no. 2, pp. 1–7, 2020.
[4] E. Suwandy, H. Bindan, E. Pranoto, and A. Dharma, “Analisa Metode Random Forest Tree dan  K-Nearest  Neighbor  dalam  Mendeteksi  Kanker  Serviks,”  vol.  3,  no.  2,  pp.  97–101, 2020.
[5] D.  Sitanggang,  S.  Simangunsong,  R.  U.  Sipayung,  and  A.  S.  Nababan,  “Perancangan Aplikasi  Penyeleksian  Penerimaan  Siswa  Untuk  Mengikuti  Oliampiade  Sains  Berbasis Android,” vol. 3, no. 2, pp. 34–43, 2020.
[6] M. N. K. Nababan, “PENERAPAN WEB BASED APPLICATION SISTEM PENILAIAN ( REPORTING ) SISWA,” vol. 3, no. 2, pp. 43–47, 2020.
[7] K. R. Sitanggang and P. S. Hasugian, “Penerapan Data Mining Dalam Menganalisa Pola Peminjaman  Buku  di  Perpustakaan  SMP  Negeri  2  Beringin  Satu  Atap  Menggunakan Algoritma Apriori,” JIKOMSI J. Ilmu Komput. dan Sist. Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 1–5, 2018, [Online].
Available:
http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jikom/article/download/16/8.
[8] S. Dengan, C. Algoritma, and W. Hidayati, “Data Mining Penentuan Tenaga Perawat Di RSUD Sultan,” vol. 1, no. 2, pp. 1–7, 2018.