## ANALISA KASUS KEJAHATAN SIBER DENGAN MENGGUNAKAN VISUALISASI DATA
Farrah Meirisah 1* , Tata Sutabri 2
1,2 Magister Teknik Informatika, Universitas Bina Darma, Palembang, Sumatera Selatan email : meirisahfarrah@gmail.com *
Abstrak: Perkembangan  teknologi  informasi  saat  ini  sudah  berkembang  dengan  pesat .  Banyak  cara  yang  dapat dilakukan untuk melakukan analisa visualisasi. Seperti dengan menggunakan tools yang sudah banyak tersebar, dalam hal ini peneliti bertujuan untuk menganalisa secara visual terhadap data kejahatan siber yang marak terjadai di tengah  masyarakat . Dengan  melakukan  evaluasi  ini  diharapkan  dapat  membantu  pihak  terkait  untuk  mengatasi  dan  mencegah terjadinya  kejahatan  siber  ditengah  masyarakat.  Hasil  penelitian  ini  akan  menjadi  hasil  yang  menarik  karena menampilkan  data  secara  visual  yang  mudah  untuk  dibaca  serta  muda  untuk  dilakukan  sebuah  analisa  dalam menggambil keputusan . Berdasarkan hasil penelitian maka peneliti menerjemakan ata cybercrime kedalam bentuk visual data, berdasarkan hasil penelitian bahwa diketahui bahwa kejahatan siber sering terjadi pada tahun 2020, lalu metode penyerangan paling sering dilakukan adalah hacked, terakhir perusahaan yang paling sering terdampak kejahatan siber adalah perusahaan yang bergerak di bidang medis
Kata Kunci : Analisa, Kejahatan Siber, Masyarakat, Visual
Abstract: The development of information technology is currently growing rapidly. There are many ways to do visualization analysis. As with using tools that are widely spread, in this case the researcher aims to visually analyze data on cyber crimes that are rife in society. By conducting this evaluation, it is hoped that it can help related parties to overcome and prevent cybercrime in the community. The results of this study will be interesting results because they visually display data that is easy to read and easy to carry out an analysis in making decisions. Based on the results of the research, the researchers translat ed cybercrime into visual data form, based on the results of the research it is known that cybercrimes often occur in 2020, then the most common method of attack is hacked, finally the companies that are most often affected by cybercrime are companies engaged in the field of medical.
Keywords : Analytics, Cybercrime, Society, Visuals

## PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  informasi  saat  ini sudah  berkembang  dengan  pesat[1].  Melihat perkembangan  tersebut,  tidak  dapat  dipungkiri mampu  membawa  dampak  negatif  yang  tidak  kalah banyak dengan manfaat  yang didapatkannya. Ruang baru yang tercipta tersebut tentunya tidak berdampak baik saja, ada beberapa pihak dari generasi millenial memanfaatkan  untuk  melakukan  suatu  kejahatan yang  dikenal  dengan  kejahatan  siber[2].  Hal  yang merisaukan  dari  perkembangan  teknologi  informasi yang  senantiasa  berubah  serta  cepatnya  dari perkembangan software, keamanan merupakan suatu isu  yang  sangat  krusial  dan  setiap  orang mempertaruhkan waktu dan biaya untuk melindungi data privasi di internet[3].
Potensi  kejahatan  terkait  data  sangatlah mungkin  untuk  terjadi.  Beberapa  negara  telah  sejak lama memiliki perhatian yang lebih untuk keamanan data yang ada didalam dunia maya. Implementasi dari perhatian  tersebut  tertuang  dalam  regulasi-regulasi nasional  terkait  teknologi  informasi.  Indonesia menuangkan segala hak dan kewajiban terkait hukum siber didalam UndangUndang Nomor 19 tahun 2016 tentang  Informasi  dan  Transaksi  Elektronik  yang disingkat  dengan  UU  ITE[4].  Perkembangan  media online  yang  pesat  banyak  memberikan  dampak positif,  namun  adakalanya  memberikan  dampak negatif juga[5]
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk menampilkan  informasi  penyebaran  data  kejahatan siber  yang  telah  dikumpulkan  oleh  penulis  kedalam bentuk  visual  data  seperti  grafik  agar  menjadi informasi  yang  menarik  minat  pembaca.  Seperti penelitian  Visualisasi  dan  Analisa  Data  Penyebaran Covid-19  dengan  Metode  Klasifikasi  Naïve  Bayes, Penelitian ini berhasil membantu pengguna, mengetahui  status  pandemi  covid  di  suatu  wilayah dengan  baik,  karena  memiliki  data  latih  yang  dapat dipertanggung jawabkan[6].
Penelitian  lain  adalah  Peneliti  menggunakan bahasa  pemrogramana python  3 sebagai  alat  bantu untuk  membuat  serta  dapat  mengelola  dan memvisualisasikan data secara cepat dan mudah serta mampu menganalisa hingga jutaan data yang berasal dari  berbagai  sumber,  tableau  akan  mempermudah dalam  pengambilan  keputusan  yang  cerdas  berbasis dashboard system sehingga informasi yang dihasilkan dapat lebih mudah dipahami[7].
Hasil  penelitian  ini  akan  menjadi  hasil  yang menarik karena menampilkan data secara visual yang mudah  untuk  dibaca  serta  muda  untuk  dilakukan sebuah  analisa  dalam  menggambil  keputusan.  Alat bantu  yang  digunakan  dalam  peneltian  ini  adalah Tableau  Public.  Kecepatan  pengolahan  data  dan pengambilan  informasi  yang  akan  dijadikan  untuk pengambilan  keputusan  pada  sebuah  instansi  atau organisasi, akan sangat menguntungkan dan memberi
manfaat untuk organisasi/instansi tersebut. Informasi yang  tepat  dan  akurat  akan  membuat  instansi  yang bersangkutan mampu menanggulangi dan menghindari  kejadian  atau  peristiwa  yang  dapat mengakibatkan kerugian pada instansi tersebut[8].
Berdasarkan peneltian terdahulu dan permasalahan  yang  terjadi  peneliti  ingin  melakukan analisas  visualisasi  dengan  menggunakan  data kejahatan siber atau cybercrime untuk diolah menjadi tampilan  visual  yang  lebih  menarik  sehingga  dapat disajikan  kepada  pengguna  yang  membutuhkan informasi  mengenai  data  kejahatan  siber  yang  lebik aktraktif.

## TINJAUAN PUSTAKA Analisa
Analisis adalah sebuah kegiatan untukmencari pola  ataupun  metode  berasumsi  yang  berhubungan dengan pengetesan dengan cara analitis kepada suatu buat  memastikan  bagian,  jalinan  antar  bagian,  dan ikatan  dengan  totalitas.  Analisa  merupakan  sesuatu upaya  buat  menguraikan  sesuatu  permasalahan  jadi bagian-bagian( decomposition) alhasil lapisan wujud sesuatuyang  dijabarkan  itu  nampak  dengan  nyata alhasil dapatdimengerti permasalahannya[9]

## Big Data
Big  Data  adalah  data  yang  melebihi  proses kapasitas dari kovensi sistem database yang ada. Data terlalu  besar  dan  terlalu  cepat  atau  tidak  sesuai dengan struktur arsitektur database yang ada. Untuk mendapatkan  nilai  dari  data,  maka  harus  memilih jalan altenatif untuk memprosesnya[10].

## Informasi
Informasi  adalah  merupakan  hasil  dari pengolahan data menjadi bentuk yang lebih berguna bagi yang menerimanya yang menggambarkan suatu kejadian  –  kejadian  nyata  yang  dapat  digunahkan sebagai alat bantu untuk mengambil suatu keputusan[11]. Syarat-syarat informasi berupa Kerahasian,  Otentifikasi,  Integritas,  Tidak  dapat dibantahkan serta mudah diakses oleh siapa saja bagi yang  butuh  terhadap  data tersebut.  informasi  adalah data  yang  telah  diklasifikasikan  atau  diolah  atau diinterpretasikan  untuk  digunakan  dalam  proses pengambilan keputusan[12][13]

## Data
Data  merupakan  objek  mentah,  yang  belum diolah dan akan diolah. Sedangkan, informasi adalah data yang telah diolah dan sifatnya menjadi data lain yang bermanfaat. Pembelajaran digital adalah produk revolusi industry 4.0[14].

## Visualisasi
Visualisasi  merupakan  teknik  pembelajaran yang  dapat  menjadikan  suatu  konsep  materi  dapat dilihat  dengan  indera  penglihatan  secara  nyata[15]. Sedangkan  Visualisasi  data  artinya  seni  dan  sains. Visualisasi data artinya kata awam yang
mendeskripsikan setiap upaya buat membantu orang memahami signifikansi data menggunakan menempatkan data pada konteks visual. Nilai hemat data  saat  ini  telah  berubah.  Data  mendorong akselerasi  usaha, menggunakan data memungkinkan organisasi  buat  membuat  keputusan  yang  lebih cerdas,  mendekati  “realtime”.  menggunakan  data, organisasi  bisa  memiliki  kemampuan  buat  melihat tren dari penyimpanan Big data[16]

## Data Mining
Data  mining,  sering  juga  disebut Knowledge Discovery In Database (KDD) adalah kegiatan yang meliputi pengumpulan, pemakaian data historis untuk menemukan  keteraturan,  pola  atau  hubungan  dalam data  berukuran  besar.  Keluaran  dari  data  mining ini bisa  dipakai  untuk  memperbaiki  pengambilan keputusan di masa depan. Saat ini istilah pengenalan pola (pattern recognition) jarang digunakan karena ia termasuk  bagian  dari  data  mining[17]. Knowledge Discovery in Database adalah proses untuk menggali dan  menganalisis  sejumlah  data  dan  mengestrak informasi  dan  pengetahuian  yang  berguna.  Hasil pengetahuan  yang  diperoleh  dalam  proses  tersebut dapat  digunakan  sebagai  basis  pengetahuan  untuk keperluan  pengambilan  keputusan”.  Proses  dalam KDD  adalah  proses  yang  digambarkan  pada  dan terdiri dari rangkaian proses sebagai berikut[18]:

## Gambar 1. Tahapan KDD
Data mining merupakan salah satu langkah dari proses  Knowledge  Discovery  from  Data  atau  lebih dikenal  dengan  singkatan  KDD”.  Berikut  langkah langkah  dari  KDD  (Jiawei  and  Micheline,  2006): Tahap-tahap data mining ada 6 yaitu:
1. Pembersihan data (data cleaning)
Pembersihan data merupakan proses menghilangkan  noise  dan  data  yang  tidak konsisten  atau  data  tidak  relevan.  Pada umumnya  data  yang  diperoleh,  baik  dari database  suatu  perusahaan  maupun  hasil eksperimen,  memiliki  isian-isian  yang  tidak sempurna  seperti  data  yang  hilang,  data  yang tidak valid atau juga hanya sekedar salah ketik. Selain  itu,  ada  juga  atribut-atribut  data  yang
tidak relevan dengan hipotesa data mining yang dimiliki.  Data-data  yang  tidak  relevan  itu  juga lebih baik dibuang. Pembersihan data juga akan mempengaruhi  performasi  dari  teknik  data mining  karena  data  yang  ditangani  akan berkurang jumlah dan kompleksitasnya.
2. Integrasi data (data integration)
Integrasi  data  merupakan  penggabungan  data dari  berbagai  database  ke  dalam  satu  database baru. Tidak  jarang  data  yang  diperlukan  untuk data  mining  tidak  hanya  berasal  dari  satu database  tetapi  juga  berasal  dari  beberapa database atau file teks. Integrasi data dilakukan pada  atribut-aribut  yang  mengidentifikasikan entitas-entitas  yang  unik  seperti  atribut  nama, jenis  produk,  nomor  pelanggan  dan  lainnya. Integrasi  data  perlu  dilakukan  secara  cermat karena  kesalahan  pada  integrasi  data  bisa menghasilkan  hasil  yang  menyimpang  dan bahkan menyesatkan pengambilan aksi nantinya.  Sebagai  contoh  bila  integrasi  data berdasarkan jenis produk ternyata menggabungkan  produk  dari  kategori  yang berbeda  maka  akan  didapatkan  korelasi  antar produk yang sebenarnya tidak ada. .
3. Seleksi Data (Data Selection)
Data  yang  ada  pada  database  sering  kali  tidak semuanya  dipakai,  oleh  karena  itu  hanya  data yang sesuai untuk dianalisis yang akan diambil dari  database.  Sebagai  contoh,  sebuah  kasus yang  meneliti  faktor  kecenderungan  orang membeli  dalam  kasus  market  basket  analysis, tidak perlu mengambil nama pelanggan, cukup dengan id pelanggan saja.
4. Transformasi data (Data Transformation)
Data  diubah  atau  digabung  ke  dalam  format yang sesuai  untuk  diproses dalam data mining. Beberapa  metode  data  mining  membutuhkan format  data  yang  khusus  sebelum  bisa diaplikasikan. Sebagai contoh beberapa metode standar  seperti  analisis  asosiasi  dan  clustering hanya  bisa  menerima  input  data  kategorikal. Karenanya  data  berupa  angka  numerik  yang berlanjut  perlu  dibagi-bagi  menjadi  beberapa interval.  Proses  ini  sering  disebut  transformasi data.
5. Proses mining,
Merupakan  suatu  proses  utama  saat  metode diterapkan  untuk  menemukan  pengetahuan berharga dan tersembunyi dari data.
6. Evaluasi pola (pattern evaluation),
Untuk  mengidentifikasi  pola-pola  menarik kedalam knowledge  based yang  ditemukan.
Dalam  tahap  ini  hasil  dari  teknik  data  mining berupa  pola-pola  yang  khas  maupun  model prediksi  dievaluasi  untuk  menilai  apakah hipotesa  yang  ada  memang  tercapai.  Bila ternyata  hasil  yang  diperoleh  tidak  sesuai hipotesa  ada  beberapa  alternatif  yang  dapat diambil  seperti  menjadikannya  umpan  balik untuk  memperbaiki  proses  data  mining, mencoba  metode  data  mining  lain  yang  lebih sesuai,  atau  menerima  hasil  ini  sebagai  suatu hasil  yang  di  luar  dugaan  yang  mungkin bermanfaat.
7. Presentasi pengetahuan
(knowledge presentation), Merupakan visualisasi dan penyajian pengetahuan mengenai metode yang digunakan untuk memperoleh pengetahuan yang diperoleh pengguna.  Tahap  terakhir  dari  proses  data mining  adalah  bagaimana  memformulasikan keputusan  atau  aksi  dari  hasil  analisis  yang didapat.  Ada  kalanya  hal  ini  harus  melibatkan orang-orang yang tidak memahami data mining. Karenanya  presentasi  hasil  data  mining  dalam bentuk pengetahuan yang bisa dipahami semua orang  adalah  satu  tahapan  yang  diperlukan dalam proses data mining. Dalam presentasi ini, visualisasi juga
bisa membantu
mengkomunikasikan hasil data mining

## METODE
Teknik  pengumpulan  data  yang  digunakan dalam penelitian ini adalah observasi dan dokumentasi. Berikut penjelasannya:
1. Wawancara kerja (interviews). Komunikasi dua arah  untuk  mengambil  data  dari  responden. Wawancara  (interviews)  meliputi  wawancara pribadi  (individual  interview),  wawancara intersepsi (interception interview), dan wawancara  telepon  (telephone  interview). Proses  wawancara  dilakukan  dengan  beberapa stakeholder terkait salah satunya pihak kecamatan  yang  menangani  bidang  pencatatan kependudukan,  peneliti  melakukan  wawancara bagimana  prosedur  yang  dilakukan  saat  ini dalam  melakukan  evaluasi  ataupun  proses pendataan  data  yang  diperoleh  seperti  pihak- pihak terkait dalam penelitian ini.
2. Observasi  (pengamatan).  Suatu  teknik  atau pendekatan  yang  memperoleh  data  primer dengan  cara  mengamati  secara  langsung  objek data.  Pendekatan  observasional  dapat  dibagi menjadi observasi behavioral (observasi perilaku) dan observasi non-perilaku (nonbehavioral observasi). Hasil proses observasi  yaitu data-data yang digunakan pada penelitian ini salah satu  sampel data yaitu data kejahatan siber. Berikut ini adalah sampel data
yang digunakan yang dijadikan bahan penelitian pada penelitian yang dapat dilihat pada Tabel 1
Tabel 1. Dataset Company Jumlah_K erugian Jenis Metode 1177 Care Guide 2,700,000. 00 Health care Third- party 1to1help 300,000.00 Health care Misconfig uration 3fun 1,500,000. 00 App Misconfig uration Adobe Inc. 7,500,000. 00 Tech Misconfig uration AgusiQ-Torrents.pl 90,478.00 Web Hacked Air New Zealand 100,000.00 Airlin e Hacked Amadeus IT Group 15,000,000 .00 Hospit ality Hacked AMC Networks 1,615,360. 00 Other Misconfig uration American Medical Collection Agency 20,000,000 .00 Health care Hacked
3. Studi Sastra (studi sastra). Melakukan penelitian dengan menelaah buku, jurnal dan literatur lain yang  berhubungan  dengan  judul  penelitian. Salah  satunya  dengan  menggunakan  jurnal mengenai  penelitian  terkait  sepeti  penelitian visualisasi  atau  analsia  dengan  menggunakan visualisasi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Spesifikasi kebutuhan dilakukan dengan melakukan sorting dan pengelolahan data yang akan digunakan  pada  penelitian  ini  dan  melakukan observasi  dan  analisa  kasus  kejahatan  siber  dengan menggunakan visualisasi Data itu sendiri. Pada tahap ini dikumpulkan kebutuhan dari user serta tujuan dari sistem.  Hasil  dari  tahap  ini  menghasilkan  informasi sebagai berikut.
Tabel 2. Spesifikasi Kebutuhan Data No Keterangan 1 Nama Perusahaan 2 Jumlah Kerugian 3 Jenis Kejahatan
4 Metode Kejahatan Siber
. Proses  pertama  setelah  menentukan  atribut adalah  pemanggilan  data  dengan  menggunakan bahasa  pemrograman python3 pada  alat  bantu notebook  google  collabolatory .  Langkah  pertama adalah  melakukan  pemanggilan  sampel  data  yang sudah  dimasukan  kedalam  file ekstensi  csv, seperti pada Gambar 2 berikut

## Gambar 2. Proses Penarikan Data
Pada  langkah  berikutnya  melakukan  proses pemanggilan  operator  untuk  membuat  visual  grafik dan pada langkah ini peneliti langsung menggunakan grafik  bar  untuk  menyusun  data  berdasarkan  atribut seperti Gambar 3 berikut.

## Gambar 3. Grafik Cybercrime Berdasarkan Tahun
Pada  grafik  diatas  menampilkan  informasi grafik  berdasarkan  tahun,  yang  dimana  tahun  2020 menjadi  kasus  terbanyak  pada  kejahatan  siber. Berikut  ini  merupakan  grafik  data  berdasarkan metode  kejahatan  atau  modus  operandi  yang dilakukan dari dataset cybercrime yang dapat dilihat pada Gambar 4.
Pada  grafik  diatas  menampilkan  informasi grafik berdasarkan metode kejahatan yang dilakuakn para pelaku cybercrime , yang dimana pelaku hacked paling  sering  dilakukan  untuk  melakukan  kejahatan siber. Berikut ini merupakan grafik data berdasarkan jenis  perusahaan  yang  dilakukan  penyerangan  dari dataset cybercrime yang dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5 Grafik Cybercrime Berdasarkan Jenis Perusahaan
Berdasarkan  hasil  penelitian  maka  peneliti menerjemakan ata cybercrime kedalam bentuk visual data,  berdasarkan  hasil  penelitian  bahwa  diketahui bahwa kejahatan siber sering terjadi pada tahun 2020, lalu  metode  penyerangan  paling  sering  dilakukan adalah hacked, terakhir  perusahaan  yang  paling sering  terdampak  kejahatan  siber  adalah  perusahaan yang  bergerak  di  bidang  medis.  Hal  ini  menjadi pertimbangan  bagi  para  pihak-pihak  terkait  untuk meningkatkan  keamanan  ditengah  berkembangnya teknologi saat ini. .

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  maka  peneliti menerjemakan ata cybercrime kedalam bentuk visual data,  berdasarkan  hasil  penelitian  bahwa  diketahui bahwa kejahatan siber sering terjadi pada tahun 2020, lalu  metode  penyerangan  paling  sering  dilakukan adalah hacked, terakhir  perusahaan  yang  paling sering  terdampak  kejahatan  siber  adalah  perusahaan yang bergerak di bidang medis .
Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  adalah peneliti mengharapkan untuk dikembangkan kedalam bentuk  sistem  guna  untuk  lebih  mudah  dalam pengelompokan data cybercrime. Serta menggunakan dataset yang lebih besar serta bervariatif. Kekurangan peneltiian  ini  adalah  atribut  data  yang  digunakan tidak  terlalu  banyakdiharapkan  untuk  penelitian selanjutnya  lebih  digunakan  atribut  data  yang  lebih bervariatif.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] T. Sutabri, T. Sugiharto, R. A. Krisdiawan, and M.
A.  Azis,  “Pengembangan  Sistem  Informasi Monitoring  Progres  Proyek  Properti  Berbasis
Website  Pada  PT  Peruri  Properti,” J.  Teknol.
Inform.  dan  Komput. ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  17–29,
2022.
[2] N.  Ma’rufah,  H.  K.  Rahmat,  and  I.  D.  K.  K. Widana,  “Degradasi  Moral  Sebagai  Dampak Kejahatan  Siber  Pada  Generasi  Millenial  di Indonesia,” Nusant. J. Ilmu Pengetah. Sos. , vol. 7, no. 1, pp. 191–201, 2020.
[3] S.  Rustam,  “Analisa  Clustering  Phising  Dengan
K-Means Dalam Meningkatkan Keamanan Komputer,” Ilk. J. Ilm. , vol. 10, no. 2, pp. 175–181, 2018, doi: 10.33096/ilkom.v10i2.309.175-181.
[4] N.  P.  Suci  Meinarni  and  H.  B.  Sari,  “Analisis Potensi Kejahatan di Dalam Dunia Maya Terkait
Data,” Kertha Wicaksana , vol. 14, no. April 2019, pp. 9–15, 2020, [Online]. Available: https://www.ejournal.warmadewa.ac.id/index.php /kertawicaksana/article/view/1530/1355 [5] Y. B. Widodo, F. T. Julfia, S. Sibuea, D. Setiadi, and  T.  Sutabri,  “Sosialisasi  Literasi  Online:
Pentingnya  Literasi  Online  Untuk  Mencegah Konflik  di  Masyarakat  yang  Disebabkan  Berita
Hoax,” J. Pemberdaya. Komunitas MH Thamrin ,
vol. 3, no. 1, pp. 9–16, 2021, doi: 10.37012/jpkmht.v3i1.423.
[6] M.  Ikbal,  S.  Andryana,  and  R.  T.  Komala  Sari, “Visualisasi dan Analisa Data Penyebaran Covid- 19  dengan  Metode  Klasifikasi  Naïve  Bayes,” J. JTIK (Jurnal Teknol. Inf. dan Komunikasi) , vol. 5, no. 4, p. 389, 2021, doi: 10.35870/jtik.v5i4.233.
[7] I.  Effendy,  Q.  Widayati,  and  R.  Sepriansyah,
“Pemanfaatan Software Tableau Dalam
Pembuatan  Dashboard    Bencana  Karhutla  Di BPBD  Sumatera  Selatan,” JPKMBD  (Jurnal Pengabdi. Kpd. Masy. Bina Darma) , vol. 1, no. 2, 2021.
[8] A.  Zikri,  J.  Adrian,  A.  Soniawan,  R.  Azim,  R. Dinur,  and  R.  Akbar,  “Implementasi  Business Intelligence  untuk  Menganalisis  Data  Persalinan
Anak di Klinik Ani Padang dengan Menggunakan Aplikasi Tableau Public,” J. Online Inform. , vol. 2, no. 1, 2017, doi: 10.15575/join.v2i1.70.
[9] P. M. Purba, A. C. Amandha, R. H. Purnama, and A.  Ikhwan,  “Analisis  Keamanan  Website  Prodi Sistem  Informasi  Uinsu  Menggunakan  Metode Application  Scanning,” J.  Inform.  Teknol.  dan Sains , vol. 4, no. 4, pp. 325–329, 2022.
[10] A.  Pujianto,  A.  Mulyati,  and  R.  Novaria, “Pemanfaatan Big Data Dan Perlindungan Privasi Konsumen  Di  Era  Ekonomi  Digital,” Maj.  Ilm. Bijak ,  vol.  15,  no.  2,  pp.  127–137,  2018,  doi: 10.31334/bijak.v15i2.201.
[11] Y.  Djahir  and  D.  Pratita, Sistem  Informasi Manajemen , vol. 1, no. 1. Yogyakarta: Deepublish, 2014. [Online]. Available: https://rudiatko.files.wordpress.com/2008/10/kuli ahsim-1-2.pdf [12] T. Sutabri, Analisis Sitem Informasi , vol. 53, no. 9. 2014.
[13] T. Sutabri, Konsep Sistem Informasi . Yogyakarta: Andi, 2012.
[14] N.  Nana  and  E.  Surahman,  “Pengembangan Inovasi  Pembelajaran  Digital  Menggunakan Model Blended POE2WE di Era Revolusi Industri 4.0,” Pros. SNFA (Seminar Nas. Fis. dan Apl. , vol.
4, p. 82, 2019, doi: 10.20961/prosidingsnfa.v4i0.35915. [15] Armansyah,  Sulton,  and  Sulthoni,  “Armansyah, Sulton,  &  Sulthoni,  2019)Multimedia  Interaktif
Sebagai Media Visualisasi Dasar-Dasar Animasi,”
J. Kaji. Teknol. Pendidik. , vol. 2, no. 3, pp. 224– 229, 2019, [Online]. Available: http://dx.doi.org/10.17977/um038v2i32019p224
[16] D.  Fernando,  “Visualisasi  Data  Menggunakan Google  Data  Studio,” Semin.  Nas.  Rekayasa Teknol.  Informasi(SNARTISI) ,  no.  November, 2018.
[17] D.  Novianti,  “Implementasi  Algoritma  Naïve Bayes  Pada  Data  Set  Hepatitis  Menggunakan Rapid  Miner,” Paradig.  J.  Komput.  dan  Inform. Univ. Bina Sarana Inform. , vol. 21, no. 2, pp. 143– 148, 2019, doi: 10.31294/p.v20i2.
[18] E.  T.  L.  Kusrini, Algoritma  Data  Mining . Yogyakarta: Andi Offset, 2009.