Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https: //doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.4.265 Vol. 3, No. 4, Agustus 2022, hlm. 1007-1012 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## DEVELOPMENT OF DATA WAREHOUSE TO PREDICATE THE REGARDING OF UMROH CONGREGATIONS USING THE MANEAREST NEIGHBOUR ALGORITHM (CASE STUDY PT. BAHANA SUKSES SEJAHTERA)
Akhmad Wijaya Kusuma *1 , Deni Mahdiana 2
1,2 Magister Ilmu Komputer, Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur, Indonesia Email: 1 akhmadwijaya.kusuma@gmail.com , 2 deni.mahdiana@budiluhur.ac.id
(Naskah masuk: 5 April 2022, Revisi: 11 April 2022, diterbitkan: 20 Agustus 2022)

## Abstract
PT. Bahana Sukses Sejahtera is a travel company whose one goal is to serve Umrah activities to the holy land of Mecca,  Saudi  Arabia.  The  company  has  been  carrying  out  travel  activities  for  15  years.  Interest  from  travel activities, especially with the aim of Umrah to the holy land of Mecca from year to year is increasing because the  economic  conditions  of  prospective  pilgrims  are  getting  better.  More  and  more  Umrah  travel  enthusiasts certainly  create  abundant  data  but  of  course  if  not  processed  properly  the  data  will  not  produce  good information.  How  to  get  good  information  with  good  data  processing  so  that  information  can  be  used  as knowledge for company decision making. The activity of utilizing big data into information is to use information technology  and  databases  and  then  design  a  data  warehouse.  Data  warehouse  design  and  data  mining  is  the most  effective  technique  to  produce  information  that  has  knowledge  for  corporate  decision  making.  The knowledge  generated  from  the  data  warehouse  is  that  one  of  them  can  produce  information  to  predict prospective Umrah travel pilgrims who may be canceled due to something that makes it impossible to leave. One of  the  algorithms  used  for  the  predicting  process  can  use  the  nearest  neighbor  algorithm.  The  results  of  the algorithm can produce predictive information about factors that are very influential on the cancellation of the departure  of  prospective  Umrah  pilgrims,  for  example  due  to  family  reasons.  Based  on  this  explanation,  this research was developed by utilizing information technology and software to make predictive analysis based on existing data regarding the cancellation of the departure of Umrah pilgrims at the travel company PT. Bahana Sukses Sejahtera.
Keywords : data mining, data warehouse, informasi, travel umroh, nearest neighbour.

## PENGEMBANGAN DATA WAREHOUSE UNTUK MEMPREDIKSI PENGUNDURAN DIRI JEMAAH UMROH MENGGUNAKAN ALGORITMA NEAREST NEIGHBOUR (STUDI KASUS PT. BAHANA SUKSES SEJAHTERA)

## Abstrak
PT.  Bahana  Sukses  Sejahtera  adalah  salah  satu  perusahaan  bidang  travel  yang  salah  satu  tujuannya  adalah melayani kegiatan umroh ke tanah suci Mekkah Saudi Arabia. Perusahaan sudah melaksanakan kegiatan travel sudah  dilaksanakan  dalam  15  tahun.  Peminat  dari  kegiatan  travel  terutama  dengan  tujuan  umroh  ke  taah  suci Mekkah  dari  tahun  ke  tahun  semakin  meningkat  dikarenakan  kondisi  ekonomi  calon  jamaah  semakin  baik. Peminat  perjalanan  umroh  semakin  lama  semakin  banyak  tentunya  menciptakan  data  yang  berlimpah  teteapi tentunya jika tidak diolah dengan baik data tersebut tidak menghasilkan informasi yang baik. Cara mendapatkan informasi  yang  baik  dengan  pengolahan  data  yang  baik  sehingga  informasi  tersebut  dapat  digunakan  sebagai pengetahuan  untuk  pengambilan  keputusan  perusahaan.  Kegiatan  pemanfaatan  data  besar  menjadi  informasi adalah  dengan  menggunakan  teknolgi  informasi  dan  database  kemudian  merancang  sebuah  data warehouse . Perancangan  data warehouse dan  data mining merupakan  teknik  paling  efektif  menghasilkan  informasi  yang memiliki  pengetahuan  untuk  pengambilan  keputusan  perusahaan.  Pengetahuan  yang  dihasilkan  dari  data warehouse tersebut adalah salah satunya dapat menghasilkan informasi untuk memprediksi calon Jemaah travel umroh yang mungkin akan batal berangkat dikarenakan sesuatu hal yang tidak memungkinkan untuk berangkat. Salah satu algoritma dipakai untuk proses memprediksi dapat menggunakan algoritma nearest neighbour . Hasil dari algoritma tersebut dapat menghasilkan informasi prediksi tentang faktor yang sangat berpengahuh terhadap batalnya keberangkatan calon Jemaah umroh contohnya adalah karena alasan keluarga. Berdasarkan penjelasan tersebut  penelitian  ini  dikembangkan  dengan  memanfaatkan  teknologi  informasi  dan  perangkat  lunak  untuk
membuat analisa prediksi berdasarkan data-data yang ada tentang batalnya keberangkatan peserta Jemaah umroh di perusahaan travel PT. Bahana Sukses Sejahtera.
Kata kunci : data mining, data warehouse, informasi , travel umroh , nearest neighbour.

## 1. PENDAHULUAN
Seiring dengan perkembangan ekonomi dimasyarakat  yang  saat  ini  terus  berkembang  minat terhadap  perjalanan  spiritual  semakin  banyak diminati.    Daerah  perkotaan  seperti  di  Propinsi Banten  dan  khususnya  di  Daerah  Tangerang sekitarnya  banyak  masyarakat  berminat  terhadap perjalanan  spiritual  seperti  umroh  dan  haji  ke  tanah suci  Mekkah  Saudi  Arabia.  Berdasarkan  kondisi tersebut  tercatat  setiap  tahun  minat  terhadap perjalanan  umroh  semakin  meningkat  tentunya secara  otomatis  meningkatkan  jumlah database Jemaah  umroh  tersebut  dalam  sistem  informasi perusahaan  penyedia  layanan  perjalanan  umroh  dan haji.
Penumpukan  data-data  tersebut  jika  tidak dimanfaatkan  secara  baik  terbuang  secara  sia-sia. Penumpukan  data-data  tersebut  jika  diolah  dan dimanfaatkan  dengan  baik  dan  benar  dapat meningkatkan kemajuan bagi perusahaan perjalanan umroh  dan  haji  tersebut.  PT.  Bahana  Sukses Sejahtera  merupakan  perusahaan  yang  bergerak dalam  pelayanan  perjalanan  spiritual  seperti  umroh dan  haji  sebaiknya  secara  cermat  memanfaatkan data-data  tersebut  menjadi  lebih  berguna  sebagai pengembangan  perusahaan.  Perusahaan  perjalanan yang  berlokasi  di  Ruko  Dasana  Indah  Blok  SA  No. 32  Bojong  Nangka  Kelapa  Dua  Tangerang  Banten 15821  saat  ini  belum  secara  optimal  memanfaatkan teknologi  informasi  tersebut  untuk  mengolah  data menjadi informasi menambah pengetahuan pengembangan perusahaan.
Pengembangan  sistem  informasi  yang  terdapat pada database untuk menjadi informasi yang bernilai pengetahunan  penunjang  keputusan  perusahaan adalah dengan membuat data warehouse . Perancangan  data warehouse menjadi  solusi  pilihan dengan  memanfaatkan  data-data  yang  tersimpan didalam  database  besar  yang  dapat  menghasilkan berbagai  macam  informasi  yang  lebiah  bermanfaat untuk  perusahaan.  Model  Data warehouse menjadi salah  satu  metode  memanfaatkan  perangkat  lunak database,  untuk  mendukung  Sistem  Penunjang Keputusan dan Sistem Informasi Eksekutiv. Pengambilan keputusan perusahaan dapat dilaksanakan  dengan  mengambil  data-data  dari berbagai  dimensi  hasil  pengolahan database besar tersebut.
Proses  pengembangan  manajemen  database dengan  model  data warehouse kemudian  dapat diteruskan ke pengembangan data berikutnya dengan menerapkan  model  data  mining.  Proses  pengolahan data  dengan  cara  menggali  dari  lebih  lanjut  untuk menghasilkan informasi yang mendukung
pengetahuan  untuk  membantu  dalam  pengambilan keputusan  merupakan  proses  dari  kegiatan  Data Mining. Proses pengembangan Data Warehouse dan Data
Mining ini memanfaatkan teknologi
Kecerdasan  buatan  atau Artificial Intelegence , kemudian  ilmu  statistik  dan  ilmu  matematika. Teknologi  manajemen  pengolahan  data  dengan fungsi  penggalian  data  dalam  dapat  memberikan informasi  tambahan  dalam  memberikan  pendapat yang bersifat  ilmiah  dalam  menghasilkan keputusan yang tepat suatu kegiatan bisnis.
Sesuai dengan penjelasan pada uraian paragrap sebelumnya penelitian yang dilakukan ini dikembangkan  untuk  membantu  perusahaan  PT. Bahana  Sukses  Sejahtera  dalam  mengambangan perusahaan.  Pengembangan  perusahaan  ini  dimulai dengan  memanfaatkan  data-data  yang  tersimpan dalam database sistem informasi perusahaan menjadi sesuatu  yang  bermanfaat  dalam  pengambilan keputusan.  Salah  satu  informasi  dalam  bentuk pengetahuan  dari  pengolahan database kemudian menjadi  data  warehouse  dan  data  mining  adalah fungsi  prediksi  atau  perkiraan  berdasarkan  data. Salah satu prediksi yang dapat dikembangkan adalah tentang  pembatalan  calon  Jemaah  umroh  karena alasan  yang  berbeda-beda.  Tema  inilah  menjadi bahasan  dalam  penelitian  ini  dengan  memanfaatkan teknologi informasi.

## 2. METODE PENELITIAN
2.1 Data Warehouse Data warehouse merupakan  kumpulan  data- data saling terhubung dan memiliki sifat berorientasi objek,  time variant ,  tidak  tetap  untuk  membantu pihak  manajemen  dalam  mengambil  keputusan  [1]. Pengertian  lain  dari  Data warehouse adalah sekumpulan  data-data  dari  banyak  sumber  data kemudian diletakan dalam satu database selanjutnya dilakukan  pengolahan  ke  bentuk database multi- dimensional untuk memudahkan pembuatan perintah dan laporan [2].
Data warehouse memeiliki karakteristik berorientasi  subjek,  setiap  data  saling  terhubung, memiliki  jangka  waktu  dan  bersifat  tetap  [3]. Dimensionality modelling merupakan  teknik  desain secara logika untuk mendapatkan data dalam bentuk standar  dan  intuitif  bertujuan  agar  proses  akses database  memiliki  performa  yang  bagus  [1].  Model data  skema  multidimensioanl  terdapat  tipe-tipe seperti stars , fact constellations , dan snowflakes [4].
2.2   Data Mining
Model  pengolahan  data  dengan  menganalisa dari  sekumpulan  data-data  sehingga  mendapatkan hubungan data yang tidak diperkiraakan sebelumnya kemudian  meringkas  data  dengan  teknik  berbeda sehingga  dapat  dipahami  kemudian  dimanfaatkan lagi  secara  lebih  baik  oleh  pengguna  merupakan proses  dari  Data Mining [5]. Pencarian  pola  dengan teknik  tertentu  untuk  mendapatkan  informasi menarik  merupakan  pengertian  lain  dari  Data mining .  Data  mining  memiki  metode,  teknik,  dan algoritma  sangat  bervariasi.  Keseluruhan  metode yang  digunakan  atau  algoritma  yang  digunakan dalam  data  mining  dipengaruhi  oleh  proses  dan fungsi Knowledge Discovery in Database [6].
Gambar 1. Proses kegiatan Data Mining
Terdapat  2  kelompok  dalam  data  mining  yaitu sebagai  fungsi  minor  dan  fungsi mayor [6].  Fungsi yang bekerja dengan cara mendeskripsikan, membuat  estimasi  dan  memprediksi  merupakan contoh  bentuk  fungsi  minor.  Fungsi  mayor  dalam data  mining  bisa  dalam  bentuk  proses  klasifikasi data, assosiasi data dan penggolongan data.
2.3   Algoritma nearest Neighbor Algoritma Nearest Neighbour bekerja  dengan cara  mencari  perhitungan  pendekatan  antar  kasus baru  dengan  kasus  sebelumnya  berdaarkan  jumlah fitur  dan  bobot  [6].  Perhitungan  kedekatan  tersebut memiliki nilai nol sampai satu. Jika bernilai 0 berarti kedua  kasus  tidak  memiliki  kemiripan.  Seandainya memiliki  nilai  1  maka  antar  kasus  tersebut  mutlak memiliki kemiripan yang sama [6].
2.4   WEKA
Weka  merupakan  perangkat  lunak  yang  dapat digunakan  dalam  proses  pengolahan  data  mining dimana perangkat ini berbasis open source dibangun menggunakan  bahasa  pemrograman  java  [2]. Universitas  Waikato  dari  Selandia  Baru  merupakan
institusi  yang  mengembangkan  aplikasi  ini  dimana selanjutnya  menjadi  bagian  dari  perangkat  lunak Pentanho. Perangkat lunak Weka memiliki beberapa algoritma sebagai machine learning untuk melakukan  proses  generalisasi  rumus  pengolahan data-data sampling.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1   Profil PT. Bahana Sukses Sejahter
Perusahaan  PT.  Bahana  Sukses  Sejahtera memiliki alamat kantor di Ruko Dasana Indah Blok SA  No.  32  Bojong  Nangka  Kelapa  Dua  Tangerang Banten  15821.  Perusahaan  penyedia  layanan  jasa perjalanan  umroh  ini  telah  beridiri  selama  15  tahun dan sudah melaksanakan pengiriman Jemaah umroh ke  tanah  suci  Mekkah  Saudi  Arabia.  Paket perjalanan  umroh  ini  juga  terdapat  paket  tambahan perjalanan  ke  wisata  spiritual  lain  di  sekitar  jajirah Arab.
3.2   Perancangan Data Warehouse
Model  proses  pengembangan  data  warehouse terdapat  tahapan-tahapan  yang  dikenal  dengan sembilan  tahapan  dimana  tahapan-tahapan  tersebut seperti berikut ini [1]:
a. Pemilihan Proses Data  warehouse  tentang  proses  keberangkatan Jemaah  umroh  terdiri  dari  Jemaah  yang  siap berangkat  dan  Jemaah  yang  batal  berangkat. Atribut  data  yang  ada  kelompok  jemaah,  terdiri dari  nama  calon  jemaah  umroh,  periode  tahun keberangkatan,  jenis  kelamin  jemaah  dan rekening bank tabungan.
b. Pemilihan Grain Model dimensi data berbentuk tabel fakta terdiri dari data bank, data jemaah, data waktu dan data wilayah.  Perancangan  data warehouse dalam grain  PT.  Bahana  Sukses  Sejahtera  meliputi jumlah  jemaah  umroh  dengan  kelompok  sesuai bank,  jumlah  jemaah  sesuai  daerah  kabupaten kecamatan, sedangkan proses analisis digunakan tahun sebagai periode waktu.
c. Identifikasi dan Penyesuaian Dimensi Tahapan  ini  dilakukan  proses  penyesuaian dimensi berdasarkan data-data tabel fakta.
Gambar 2. Loading Data pada SSIS
d. Pemilihan Fakta
Penentuan  data  dalam  tabel  fakta  pada  proses perancangan  data warehouse di  Perusahaan Penyedia  Layanan  Perjalanan  PT.  Bahana Sukses Sejahtera. Tabel fakta dimanfaakan untuk menghubungkan  informasi  dari  dimensi  data yang  saling  terhubung.  Tabel-tabel  dari  fakta tersebut  di  gambarkan  dalam  diagram  seperti yang tercantum pada gambar 3 berikut ini:
Gambar 3. Fakta Jemaah Umroh
e. Penyimpanan Pre - Calculation di Tabel Fakta Pengkajian  ulang  dapat  dilakukan  setelah memilih  fakta  untuk  menentukan  apakah  proses precalculation  dapat  dilakukan  pada  tahap berikutnya.
f. Memastikan Tabel Dimensi
Penggambaran secara detail untuk menghasilkan keterangan  yang  lebih  lengkap  untuk  dimensi data  untuk  memudahkan  pengguna  dalam memahami  penggambaran  data  dalam  bentuk visual.
g. Pemilihan Durasi Database
Perkiraan  data  dilakukan  dengan  memilih rangkaian  data  dalam  3  periode  tahun  tahun sebelum  masa  pandemic  Covid-19  merebak. Peiode  tahun  tersebut  dilakukan  pada  tahun
2015, 2016 dan tahun 2017. Periode tahun-tahun tersebut  dapat  memberikan  gambaran  untuk memprediksi  keadaan  informasi  yang  dicari yaitu  tentang  Jemaah  umroh  yang  tidak  jadi berangkat  melalui  perusahaan  PT.  Bahana Sukses Sejahtera.
h. Pelacakan  data  dari  perubahan  perlahan  dari dimensi  data.  Atribut  yang  tersedia  pada  tabel dimensi  tidak  selamanya  bernilai  tetap  sehingga suatu  saat  data  tersebut  pada  suatu  saat  nilainya berubah.
i. Menentukan Prioritas dan Query yang tepat.
Data  warehouse  dirancang  sesuai  dengan kapasitas  data  karena  akan  berpengaruh  dengan daya  tamping  media  penyimpanan  data.  Perlu diperhatikan pada saat merancang apakah proses perancangan  data  membuat  kapasitas  data semakin  besar.  Sebaiknya  disiapkan  media penyimpanan  data  untuk  kapasitas  data  yang besar.
2.5   Presentasi Data Warehouse
Berdasarkan  data  yang  tersimpan  didalam database  sistem  informasi  perusahaan  PT.  Bahana Sukses  Sejahtera  selama  periode  tahun  2015,  2016 dan 2017 yang akan digunakan sebagai data training. a. Berdasarkan Dimensi Waktu Pengukuran  jumlah  Jemaah  umroh  yang digambarkan  dalam  dimensi  data  berdasarakan periode  waktu  tertentu.  Contohnya  adalah jumlah  jemaah  umroh  selama  tahun  2015 adalah berjumlah 327 orang.
b. Berdasarkan Dimensi Jemaah
Penggambaran  dimensi  data  jemaah  berupa tabel  data  jemaah  umroh  yang  rentan  terhadap pembatalan  kebarengkatan  karena  memiliki riwatay peyakit sehingga memberikan informasi bisa dan tidaknya jemah untuk berangkat.
Gambar 6 Grafik Dimensi Jemaah  dengan Kategori Keterangan
c. Berdasarkan Dimensi Wilayah
Penggambaran  data  berdasarakan  wilayah tempat  tinggal  Jemaah  umroh  untuk  membuat dimensi wilayah berdasarkan daerah Kabupaten dan  Kota  madia  sekitar  Prosinsi  Banten. Contohnya  adalah  jumlah  jemaah  umroh  dari Kota  Tangerang  pada  tahun  2017  sebanyak  43 orang.
Gambar 4. Grafik Dimensi Wilayah
d. Berdasarkan Dimensi Bank Perancangan  dengan  data  dimensi  bank  tempat rekening Jemaah umroh disimpan menghasilkan tabel  bank.  Berdasarkan  database  sistem informasi  perusahaan  ada  sekitar  Tahun  2017 ada  38  jiwa  jemaah  umroh  membuka  rekening untuk  biaya  perjalanan  umroh  di  Bank Pembangunan Banten.

## Gambar 5. Grafik Dimensi Bank
2.6   Penerapan Data Mining
Proses dalam tahapan pemanfaatan pengolahan data mining data mining adalah sebagai berikut:
a. Pengumpulan Data
Tahapan  pengumpulan  data  dilakukan  sesuai dengan  kebuttuhan  dalam  penerapan  data mining.  Penggunaan  data-data  dalam  periode selama  tiga  tahun  data  training  yaitu  2015, 2016 dan 2017 dan sebagai data testing .
b. Pra Proses Data atau Cleansing Data Pembersihan  data  dilakukan  untuk  menghapus data  yang  tidak  lengkap  dan  data  yang  tidak diperlukan pada proses data mining. Data yang terpilih  merupakan  data  yang  menjadi  fokus dalam penelitian.
c. Transformasi Data
Perubahan bentuk data dalam proses transformasi  merubah  dari  bentuk  data  satu  ke bentuk  data  lain.  Transoformasi  data  tersebut disesuaikan  dengan  perangkat  lunak  yang digunakan dalam proses data mining. Perangkat yang  digunakan  adalah  Aplikasi  bernama WEKA  dimana  perangkat  ini  hanya  dapat membaca  data  dengan  format  file  .adff  dan .csv.  Master  data  dengan  format  file  lain  dapat dirubah  terlebih  dahulu  menjadi  format  yang
sesuai seperti .csv. Berikut merupakan tranformasi data dari bentuk data excel menjadi format  csv  yang  bisa  dibaca  oleh  aplikasi WEKA.
Gambar 7. Transformasi Data
d. Penerapan menggunaan aplikasi WEKA Perangkat lunak WEKA yang digunakan dalam penelitian ini digunakan untuk membuat proses prediksi.  Proses  penerapan  menggunakan perangkat  lunak  WEKA  untuk  mendapatkan informasi yang dicari adalah sebagai berikut:
▪ Memasukan data training
▪ Penggunaan Algoritma Nearest Neighbor
▪ Memasukan data testing ▪ Informasi pengetahuan berupa prediksi
e. Informasi Hasil Analisis Proses  analisa  data  menggunakan  perangkat lunak WEKA menghasilkan berbagai informasi dan ilmu pengetahuan sebagai berikut:
i. Hasil  proses  perhitungan  dan  pengolahan data  Didapatkan  hasil  prediksi  meliputi  327 calon jemaah umroh berangkat sedangkan 23 jemaah umroh batal berangkat.
ii. Prediksi  hasil  perhitungan  menggunakan perangkat lunak WEKA yang menjadi factor dominan  penyebab  keberangkatan  calon Jemaah umroh batal untuk berangkat.
Penggambaran  data  hasil  prediksi  tersebut dengan menggunakan perangkat lunak WEKA dapat terlihat seperti pada tampilan gambar berikut:
Gambar  diatas  dapat  menghasilkan  informasi berupa  prediksi  Jemaah  umroh  yang  berangkat  dan Jemaah  umroh  membatalkan  keberangkatan  dengan alasan tertentu.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  proses  pengolahan  data-data  dari perusahaan  penyedia  jasa  layanan  perjalanan  umroh PT. Bahana Sukses Sejahtera menghasilkan informasi-informasi  yang  dapat  dijadikan  sebagai ilmu  pengetahuan  dalam  memberikan  masukan dalam  pengambilan  keputusan  perusahaan.  Berkut ini  adalah  beberapa  kesimpulan  yang  dihasilkan dalam pengembangan penelitian ini:
Periode  tahun  2015,  2016  dan  tahun  2017 penyakit  stroke  menjadi  faktor  dominan  yang mempengeruhi  pembatalan  keberangkatan  jemaah umroh.  Alasan  keluarga  menjadi  faktor  kedua  yang menjadi faktor pembatalan keberangkatan.
Jemaah  umroh  pada  perusahaan  PT.  Bahana Sukses  Sejahtera  banyak  mengandalkan  Bank Pembangunan  Banten  merupakan  Bank  yang menjadi  pilihan  paling  banyak  jemaah  membuka rekeningnya  di  sana.  Tahun  2015  memiliki  136 nasabah  jemaah  umroh,  periode  tahun  2016 mempunyai 115 nasabah jemaah umroh dan periode tahun  2017  berjumlah  97  nasabah  jemaah  umroh. Penyebaran  asal  daerah  para  jemaah  umroh  paling banyak dari Kota Tangerang selama 3 tahun. Jemaah yang paling sedikt juga dari Kota Tangerang. Daerah dengan  jemaah  paling  sedikit  berangkat  adalah  dari daerah Serang.
Hasil pengolahan data berdasarkan data testing dengan  data  yang  yang  diujikan  sebanyak  348  data dengan  hasil  prediksi  berjumlah  288  calon  jemaah umroh dapat  berangkat  dan  39  calon  jemaah umroh membatalkan diri karena berbagai alasan.
Tabungan  jemaah  menjadi  faktor  menjadi dominan  selain  alasan  keluarga  menjadi  alasan jemaah  tidak  jadi  berangkat.  Faktor  beriktunya adalah penyakit menjadi alasan jemaah membatalkan keberangkatan dimana beberapa penyakit  seperti  Diabetes  dan  tekanan  darah  tinggi menjadi  penyakti  paling  banyak  diderita  calon jemaah umroh batal berangkat.
Tabungan  di  bank  jemaah  umroh  menjadi kondisi paling tidak memungkinkan untuk berangkat yang  tidak  cukup  di  tambah  dengan  kondisi kesehatan  yang  kurang  baik  serta  alasan  faktor keluarga.  Faktor  komplek  tersebut  dapat  diprediksi berdasrkan  analisis neirest neighbor dan  algoritma dapat dipastikan calon jemaah tidak bisa berangkat

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Connolly,  Thomas,  C.  B  2010,  Database System:  A  Practical  Approach  to  Design,
Implementation, and Management Fifth Edition,
Pearson Education Inc.
[2]  Sulanta,  Feri  2010,  Data  Mining:  Meramalkan Bisnis  Perusahaan,  Elex  Media  Komputindo, Jakarta.
[3]  Ponniah,  Paulraj  2001,  Data  Warehousing Fundamentals:  A  Comprehensive  Guide  for  IT Professionals, A Wiley-Interscience Publication, New York.
[4]  Han, J, Kamber, M & Pei, J 2011, Data Mining: Concepts  and  Techniques  Third  Edition, Elsevier, United States Of America.
[5]  Larose, Daniel T. 2005. Discovering Knowledge  in  Data:  An  Introduction  to  Data Mining. John Willey & Sons, Inc.
[6]  Kusrini  2009,  Algoritma  Data  Mining,  Andi Offset,Yogyakarta.
[7]  Inmon,  W,  H  2005,  Building  The  Data Warehouse  Fourth  Edition,  Wiley  Publishing, Inc., United States Of America.
[8]  Kimball,  R  &  Ross,  M  2013,  The  Data Warehouse  Toolkit  Third  Edition,  John  Wiley and Sons, Canada.
[9]  Wirama, K, Sudianto, H & Hermawan, Y 2009, The Essential Business Intelligence in Microsoft SQL Server 2008, Indc, Jakarta.