## Penerapan Algoritma K-Means Untuk Penentuan Lahan Kritis
Sartika Manalu, Berto Nadeak, Edward R Siagian
STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Jalan Sisingamangaraja No. 338, Medan, Indonesia

## Abstrak
Lahan  kritis  ditandai  oleh  rusaknya  struktur  tanah,  menurunnya  kualitas  dan  kuantitas  bahan  organik,  defisiensi  hara  dan terganggunya  siklus  hidrologi,  perlu  direhabilitasi  dan  ditingkatkan  produktivitasnya  agar  lahan  dapat  kembali  berfungsi sebagai suatu ekosistem yang baik atau menghasilkan sesuatu yang bersifat ekonomis bagi manusia. faktor penyebab lahan kritis yaitu: Perambahan hutan, penebangan liar (illegal logging), kebakaran hutan, pemanfaatan sumberdaya hutan yang tidak berazaskan kelestarian, penataan zonasi kawasan belum berjalan, pola pengelolaan lahan tidak konservatif, pengalihan status lahan (berbagai kepentingan). Teknologi data mining adalah salah satu cara mendapatkan informasi yang tersembunyi dari rangkaian  data  untuk  menjadi  pengetahuan  yang  bisa  mendukung  sebuah  organisasi  dalam  mengambil  keputusan.  Setelah jumlah  cluster  diketahui,  baru  proses  cluster  dilakukan  tanpa  mengikuti  proses  hierarki.  Rumusan  permasalahan  yang diselesaikan  dalam  penelitian  ini  bagaimana  menentukan  prioritas  yang  direhabilitasi  berdasarkan  tingkat  kekritisan  lahan dengan  menggunakan  Alogitma  K-means.  Algoritma  K-Means  sederhana  untuk  diterapkan  dan  dijalankan,  relatif  cepat, mudah beradaptasi serta umum penggunaanya dalam praktek.
Kata Kunci : Lahan Kritis, Data Mining, K-Means

## Abstract
The critical land is marked by the destruction of soil structure, decreasing the quality and quantity of organic matter, nutrient deficiency and disruption of the hydrological cycle, need to be rehabilitated and  increased productivity so that the land can return  to  function  as  a  good  ecosystem  or  produce  something  that  is  economic  to  humans.  Critical  land  causes:  Forest encroachment, illegal logging, forest fires, utilization of non-sustainable forest resources, zoning of the area not yet in place, land management pattern is not conservative, diversion of land status (various interests). Data mining technology is one way to get information hidden from the data set to become knowledge that can support an organization in making decisions. After the number of clusters is known, a new cluster process is performed without following the hierarchy process. The formulation of the problem solved in this research is how to determine the rehabilitated priority based on land criticality level using K- means Alogitma. The K-Means algorithm is simple to implement and run, relatively fast, adaptable and common in practice.
Keywords: Critical Land, Data Mining, K-Means

## 1. PENDAHULUAN
Lahan  kritis  adalah  lahan  yang  telah  mengalami  kemerosotan  kesuburannya  atau  lahan  yang  dalam  proses kemunduran kesuburan baik secara fisik maupun kimia dan biologi. Sehingga lahan tersebut tidak dapat berfungsi secara baik sesuai dengan fungsi nya sebagai media produksi maupun sebagai media tata air. Kerusakan sumber daya hutan berakibat pada menurunnya kemampuan hutan dalam mendukung fungsi ekonomi, sosial dan ekologis. Indikasi kerusakan sumber daya hutan ini dapatdilihat dari menurunnya kualitas Daerah Aliran Sungai (DAS) dan semakin intensnya terjadi bencana alam berupa banjir, kekeringan, dan tanah longsor.
Dalam kurun waktu 10 tahun dari tahun 2006-2015 , terakhir bencana alam sering melanda wilayah SUMUT. Pada waktu musim hujan terjadi banjir dan tanah longsor sedangkan pada musim kemarau terjadi kekeringan dan kebakaran hutan dan lahan. Kerugian akibat bencana alamini sangat besar, bukan hanya dari hitungan materi tapi juga  menyebabkan  korban  jiwa  manusia.  Penetapan  lahan  kritis  pada  15  kabupaten  mengacu  pada  penilaian kekritisan lahan yang akan bergantung pada fungsi lahan yang terbagi yaitu, Kekritisan lahan pada fungsi kawasan lindung  dapat  dinilai  berdasarkan  aspek  tutupan  lahan,  kelerengan  lahan,  tingkat  erosi,  dan  manajemen  lahan. Berdasarkan hasil lokakarya Penetapan Kriteria Lahan Kritis yang dilaksanakan oleh Direktotar Rehabilitasi dan Konservasi Tanah pada 17  Juni 1997 dan 23 Juli 1997 yang dimaksud dengan lahan kritis adalah  lahan yang telah  mengalami  kerusakan  sehingga  kehilangan  atau  berkurang  fungsinya  sampai  pada  batas  yang  ditentukan atau  diharapkan.    Dengan  demikian  penilaian  lahan  kritis  di  setiap  tempat  harus  mengacu  pada  kriteria  yang ditetapkan dan sesuai dengan fungsi tempat tersebut. Besaran nilai bobot tingkat kekritisan lahan diperoleh dari hasil  perkalian  antara  bobot  dan  nilai  skor,  keberadaan  lahan  kritis  tidak  hanya  terkait  dengan  aspek  biofisik. Namun juga berkaitan dengan aspek legal, seperti status kawasan hutan
Proses pengumpulan data lahan kritis ini dilakukan dengan  cara  riset yaitu mencari informasi dari instansi yang  terkait  yaitu  Kantor  Dinas  Kehutanan  di  bagian  BPDASHL  Wampu  Sei  Ular  Medan.Proses  penentuan tersebut dapat dibantu dengan menggunakan Sistem Informasi Geografis (SIG) yang dilakukan oleh pihak instansi tersebut, yang dapat memberikaninformasi spasial untuk dapat menyajikan data. Dalam rangka mengembalikan kondisi hutan agar mampu berfungsi secara optimal sekaligus untuk mengatasi perubahan iklim, maka diperlukan upaya  mitigasi  berupa  kegiatan  Rehabilitasi  Hutan  dan  Lahan  (RHL).  Program  RHL  terlaksana  dengan  baik apabila informasiobyektif kondisi hutan dan lahan sasaran RHL teridentifikasi secara menyeluruh.

## 2. TEORITIS

## 2.1 Lahan Kritis
Lahan  kritis  merupakan  permasalahan  global  (Bohre  dan  Chaubey  2014).  Jumlah  lahan  kritis  selalu meningkat dari waktu ke waktu, sementara laju perbaikannya tidak dapat mengatasi laju kerusakannya. Rusaknya sumber  daya  alam  di  Indonesia  terjadi  akibat  seluruh  komoditas  dari  sumber  daya  alam  dieksploitasi  tanpa mengindahkan  daya  dukungnya  (Kartodihardjo  2008). Indikasinya  adalah  semakin  banyaknya  kejadian  banjir, longsor,  kekeringan,  serta  berkurangnya  atau  hilangnya  berbagai  spesies  dari  sumber  daya  alam  seperti  kayu, rotan, tanaman obat- obatan, ikan, berbagai jenis satwa, serta kemiskinan hara.

## 2.2 Algoritma K-Means
Algoritma  K-Means  merupakan  salah  satu algoritma dengan partitional, karena K-Means didasarkan  pada penentuan  jumlah    awal    kelompok  dengan  mendefinisikan  nilai  centroid  awalnya.  Algoritma  K-Means menggunakan  proses  secara  berulang-ulang  untuk  mendapatkan  basis  data  cluster.  Dibutuhkan  jumlah  cluster awal yang diinginkan sebagai  masukan  dan  menghasilkan  jumlah  cluster akhir sebagai output.
Jika  algoritma  diperlukan  untuk menghasilkan cluster K  maka  akan  ada  K  awal  dan  K akhir.  Metode  K- Means  akan  memilih  pola  k  sebagai  titik  awal  centroid  secara  acak.  Jumlah  iterasi  untuk  mencapai    cluster centroid  akan  dipengaruhi  oleh calon  cluster  centroid  awal  secara  random  dimana jika posisi centroid baru tidak berubah. Nilai K yang dipilih menjadi pusat awal, akan dihitung dengan menggunakan   rumus   Euclidean Distance   yaitu mencari jarak terdekat antara titik centroid dengan data/objek.
Agusta  (2007)  menyatakan  kelanjutan  dari  jarak  tersebut  dicari  yang  terdekat  sehingga  data  akan mengelompok  berdasarkan  centroid  yang  paling  dekat.  Tahap  berikutnya  adalah  update  titik  centroid  dengan menghitung rata-rata jarak seluruh data terhadap centroid. Selanjutnya akan kembali lagi ke proses awal. Iterasi ini akan diulangi terus sampai didapatkan centroid yang konstan artinya titik centroid sudah tidak berubah lagi. Atau iterasi dihentikan berdasarkan jumlah iterasi maksimal yang ditentukan[3]
Langkah-langkah melakukan Clustering dengan metode K Means[4] adalah sebagai berikut: 1. Tentukan k sebagai jumlah cluster yang akan dibentuk
2. Tentukank Centroid (titik pusat cluster) awal secara random/acak.
3. Alokasi kan data dengan jumlah cluster yang ditentukan berdasarkan jarak terdekat dengan centroid
(1)
Dimana; v : centroid pada cluster xi : objek ke-i n :  banyaknya objek/jumlah objek yang menjadi anggota cluster

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Mengacu  kepada  hasil  lokakarya  Penetapan  Kriteria  Lahan  Kritis  yang  dilaksanakan  oleh  Direktorat Rehabilitasi dan Konservasi Tanah, Direktorat Jenderal Reboisasi dan Rehabilitasi Lahan pada tanggal 17 Juni 1997 dan 23 Juli 1997, yang dimaksud dengan lahan kritis adalah lahan yang telah mengalami kerusakan sehingga kehilangan atau berkurang fungsinya sampai batas yang ditentukan atau diharapkan. Dengan demikian penilaian lahan kritis di suatu tempat disesuaikan dengan fungsi tempat tersebut. Nilai tingkat kekritisan lahan diperoleh dari hasil perkalian antara bobot dan nilai skor. Berdasarkan hasil lokakarya tersebut kemudian ditetapkan kriteria baku untuk penentuan lahan kritis yang ditetapkan melalui SK Dirjen RRL No. 041/Kpts/V/1998 tanggal 21 April 1998. Selanjutnya kriteria tersebut dipergunakan untuk kegiatan penyusunan data spasial   lahan kritis DAS Agam Kuantan dengan memanfaatkan fasilitas pendukung SIG.
Dalam penetapan lahan kritis di kawasan dibedakan menjadi tiga, yaitu kawasan hutan lindung, budidaya pertanian, dan di luar kawasan hutan.Maka tingkat      kekritisan      lahan      dapat diklasifikasikan menjadi 5 kelas,  yaitu  sangat  kritis,  kritis,  agak  kritis,  potensial  kritis  dan  tidak  kritis.  Umumnya  yang  menjadi  prioritas dalam  penanganan  rehabilitasi  hutan  dan  lahan  adalah  kelas  sangat  kritis  dan  kritis.  Skoring  yang  ada  dalam masing-masing kelas tersebut merupakan nilai kumulatif dari beberapa kriteria yang digunakan dalam perhitungan kelas  lahan  kritis  sesuai  dengan  bobotnya.  Nilai  bobot  dari  masing-masing  kriteria  tersebut  telah  ditentukan sebelumnya melalui tahapan diskusi, simposium dan pendapat dari para ahli sehingga unsur subyektivitas dapat dikurangi. Klasifikasi tingkat kekritisan lahan dengan total skor dari masing-masing kawasan.
Tabel 1. Data DAS Kekritisan Lahan Kabupaten Nama DAS Kawasa n KEKRITISAN (Ha) TOTAL (Ha) TK PK AK K SK Simalungun Wampu    APL 118 - 896409 18307 23703 939607 HK 0,3 575,75 37324 19838 - 114767 HL - 1413 110785 10075 - 122273 Ular APL 44,16 - 2445819 394348 1019036  3863619 HK - 42904 36268 2179 - 81351 HL 8,4 226,93 127998 24141 - 175672 HP 22243 862013 775837 177221 696 183801 Bedagai  APL 66043 - 137641 - 457 208254 HP 2892 170058 722539 222888 - 1118377 Padang APL 889131 - 760436 25428 12312 1687307 HP 12892 795685 1265454 646582 - 2720613 Hapal APL 2994478 - 1664568 987 100843 4769759 HP 94347 29642 719226 221935 093 1332021 Bolon APL 6857283 - 5686221 229661 278359 13051524 HL 12047 318409 39499 151775 10384 887605 HP 244104 1216832 1088781 282792 236232 3068741 TA 65514 - - 24535 - 65514 Parupuk  APL 1132669 - 427026 6957 4186 162609 Merbau  APL 15699 - 1230338 6957 41587 2911443 Keterangan: TK : Tidak Kritis APL : Areal Penggunaan Lain PK : Potensial Kritis HK : Hutan Konservasi AK : Agak Kritis HL : Hutan Lindung K : Kritis HP : Hutan Produksi SK
: Sangat Kritis
TA : Tubuh Air Tabel 2. Kriteria Penilaian Lahan Kritis Tingkat Kekritisan Parameter Potensial kritis Semi kritis Kritis Sangat kritis Penutup vegetasi  > 75 % 50 - 75 % 25 - 50 % < 25 % Tk. torehan/ kerapatan agak tertoreh cukup tertoreh cukup tertoreh sangat tertoreh sangat tertoreh sangat tertoreh sangat tertoreh drainase sekali Penggunaan lahan/ vegetasi hutan, kebun campuran, belukar, perkebunan pertanian lahan kering, semak belukar, alang- alang pertanian lahan kering, rumput, semak gundul, rumput semak Kedalaman tanah  dalam (> 100 cm) dalam (60 - 100 cm) dalam (30 - 60 cm) sangat dangkal (< 30 cm) Tabel 3. Data Alternatif Alternatif Inisialisasi APL A1 HK A2 HL A3 HP A4 TA A5 Tabel 4. Kriteria K-Means Alternatif Inisialisasi TK C1 PK C2 AK C3 K C4 SK C5

## Data Pengelompokan untuk Penentuan Lahan Kritis
Tabel 5. Pengelompokan data DAS TK PK AK K SK Wampu 121 58.988 1.044.518 482.20 23.703 Ular 26.743 885.135 3.385.922 597.889 1.019.732 Bedagai 68.935 170.058 860.180 222.888 457 Padang 902.023 795.685 2.025.890 672.010 12.312 Hapal 3.088.825 29.642 2.383.794 222.922 100.936 Bolon 7.178.948 1.535.241 6.814.501 664.228 524.975 Parupuk 1.132.669 - 427.026 24.535 4.186 Merbau 15.699 - 1.230.338 6.957 41.587
Data yang ada di tabel 5 tidak dapat langsung dilakukan pemrosesan dikarenakan terdapat besaran angka yang cukup  jauh  antara  variabel tingkat kekritisan lahan. Perbedaan jarak atau besaran angka yang cukup jauh ini  dapat  menyulitkan    dalam    proses  pengelompokan.  Salah  satu  solusi  yang  digunakan  untuk  memperkecil besaran angka antar variabel adalah dengan melakukan normalisasi angka-angka yang ada   di   variabel   tingkat kekritisan lahan menggunakan persamaan
Normalisasi angka pada tiap variabel ini sangat dibutuhkan sebelum proses perhitungan nilai centroid oleh algoritma  K-Means  agar tidak  ada  parameter  yang  mendominasi  dalam  perhitungan  jarak  antar  data.  Adapun tahapan yang dilakukan untuk proses normalisasi adalah :
Mencari  nilai  maksimum  dan minimum untuk variabel  wampu.
Nilai maksimum (Xmaks) = 1044518 Nilai minimum (Xmin) = 121
a. Menghitung nilai normalisasi menggunakan persamaan 5 X1  = ( X  - Xmin  ) / ( Xmaks  - Xmin ) = (121–  121)/ (1044518-121) = 0 X2  = ( X  - Xmin  ) / ( Xmaks  - Xmin ) = (58988- 121)/ (1044518-121)) = 0,56 X3  = ( X  - Xmin  ) / ( Xmaks  - Xmin ) = (1044518- 121)/ (1044518-121) = 0 X4  = ( X  - Xmin  ) / ( Xmaks  - Xmin ) = (48220- 121)/ (1044518-121) = 0,04 X5  = ( X  - Xmin  ) / ( Xmaks  - Xmin ) = (23703 - 121)/ (1044518-121) = 0,02 b. Mencari  nilai  maksimum  dan minimum untuk variabel  Ular
Nilai maksimum (Xmaks) = 3.385.922 Nilai minimum (Xmin) = 26.743 X1  = ( X  - Xmin  ) / ( Xmaks  - Xmin ) = (26.743- 26.743)/ (3.385.922-26.743) = 0 X2  = ( X  - Xmin  ) / ( Xmaks  - Xmin ) = (885.135- 26.743)/ (3.385.922-26.743) = 0,25 X3  = ( X  - Xmin  ) / ( Xmaks  - Xmin ) = (3.385.922- 26.743)/ (3.385.922-26.743) = 1 X4  = ( X  - Xmin  ) / ( Xmaks  - Xmin ) = (597.889- 26.743)/ (3.385.922-26.743) =0,17 X5= ( X  - Xmin  ) / ( Xmaks  - Xmin )  = (1.019.732- 26.743)/ (3.385.922-26.743) = 0,29 Mencari  nilai  maksimum  dan minimum untuk variabel  Bedagai Nilai maksimum (Xmaks) = 860.180
Nilai minimum (Xmin) = 457
X1= ( X  - Xmin  ) / ( Xmaks  - Xmin )  = (68.935- 457)/ (860.180-457) = 0
X2  = ( X  - Xmin  ) / ( Xmaks  - Xmin ) = (170.058- 457)/ (860.180-457) =0,07
X3= ( X  - Xmin  ) / ( Xmaks  - Xmin )  = (860.180- 457)/ (860.180-457) = 1
X4  = ( X  - Xmin  ) / ( Xmaks  - Xmin ) = (222.888- 457)/ (860.180-457) = 0,25
X5 = ( X  - Xmin  ) / ( Xmaks  - Xmin ) = (457- 457)/ (860.180-457) =0
Mencari  nilai  maksimum  dan minimum untuk variabel  Padang
Nilai maksimum (Xmaks) = 2.025.890 Nilai minimum (Xmin) = 12.312 X1= ( X  - Xmin  ) / ( Xmaks  - Xmin )  = (902.023- 12.312)/ (2.025.890-12.312) = 0 X2  = ( X  - Xmin  ) / ( Xmaks  - Xmin ) = (795.685- 12.312)/ (2.025.890-12.312) =  0,38 X3= ( X  - Xmin  ) / ( Xmaks  - Xmin )  = (2.025.890-12.312)/ ((2.025.890-12.312)) = 1 X4  = ( X  - Xmin  ) / ( Xmaks  - Xmin ) = (672.010-12.312)/ ((2.025.890-12.312)) = 0,32 X5 = ( X  - Xmin  ) / ( Xmaks  - Xmin ) = (12.312-12.312)/ ((2.025.890-12.312)) = 0 Mencari  nilai  maksimum  dan minimum untuk variabel  Hapal Nilai maksimum (Xmaks) = 3.088.825 Nilai minimum (Xmin) = 29.642 X1= ( X  - Xmin  ) / ( Xmaks  - Xmin )  = (3.088.825- 29.642)/ (3.088.825-29.642) = 0 X2  = ( X  - Xmin  ) / ( Xmaks  - Xmin ) = (29.642- 29.642)/ (3.088.825-29.642) = 0 X3= ( X  - Xmin  ) / ( Xmaks  - Xmin )  = (2.383.794- 29.642)/ (3.088.825-29.642) = 0,76 X4  = ( X  - Xmin  ) / ( Xmaks  - Xmin ) = (222.922- 29.642)/ (3.088.825-29.642) = 0,63 X5 = ( X  - Xmin  ) / ( Xmaks  - Xmin ) = (100.936- 29.642)/ (3.088.825-29.642) = 0,23 Mencari  nilai  maksimum  dan minimum untuk variabel  Bolon Nilai maksimum (Xmaks) = 7.178.948 Nilai minimum (Xmin) = 524.975 X1= ( X  - Xmin  ) / ( Xmaks  - Xmin )  = (7.178.948- 524.975)/ (7.178.948-524.975) = 0 X2  = ( X  - Xmin  ) / ( Xmaks  - Xmin ) = (1.535.241- 524.975)/ (7.178.948-524.975) = 0,15 X3= ( X  - Xmin  ) / ( Xmaks  - Xmin )  = (6.814.501- 524.975)/ (7.178.948-524.975) = 0,94 X4  = ( X  - Xmin  ) / ( Xmaks  - Xmin ) = (664.228- 524.975)/ (7.178.948-524.975) = 0,02 X5 = ( X  - Xmin  ) / ( Xmaks  - Xmin ) = (524.975- 524.975)/ (7.178.948-524.975) = 0 Mencari  nilai  maksimum  dan minimum untuk variabel  Perupuk Nilai maksimum (Xmaks) = 1.132.669 Nilai minimum (Xmin) = 4186 X1= ( X  - Xmin  ) / ( Xmaks  - Xmin )  = (1.132.669-4186)/ (1.132.669-4186) = 0 X2  = ( X  - Xmin  ) / ( Xmaks  - Xmin ) = (0 -4186)/ (1.132.669-4186) =0,003 X3= ( X  - Xmin  ) / ( Xmaks  - Xmin )  = (427.026-4186)/ (1.132.669-4186) = 0,37 X4  = ( X  - Xmin  ) / ( Xmaks  - Xmin ) = (24.535-4186)/ (1.132.669-4186) = -0,21 X5  = ( X  - Xmin  ) / ( Xmaks  - Xmin )= (4186 -4186)/ (1.132.669-4186) = 0 Mencari  nilai  maksimum  dan minimum untuk variabel  Merbau
Nilai maksimum (Xmaks) = 1.230.338
Nilai minimum (Xmin) = 6957 X1= ( X  - Xmin  ) / ( Xmaks  - Xmin )   = (15.699- 6957)/ (1.230.338-6957) = 0,42 X2  = ( X  - Xmin  ) / ( Xmaks  - Xmin )  = (0- 6957)/ 1.230.338-6957) = 0 X3= ( X  - Xmin  ) / ( Xmaks  - Xmin )   = (1.230.338- 6957)/ (1.230.338-6957) = 1 X4  = ( X  - Xmin  ) / ( Xmaks  - Xmin )  = (6.957- 6957)/ (1.230.338-6957) = 0 X5 = ( X  - Xmin  ) / ( Xmaks  - Xmin )  = (41.587- 6957)/ (1.230.338-6957) = -0,005 Tabel 6. Hasil penjumlahan cluster DAS C1 C2 C3 C4 C5 Wampu 0 0,56 0 0,04 0,02 ULar 0 0,25 1 0,17 0,29 Bedagai 0 0,07 1 0,25 0
DAS C1 C2 C3 C4 C5 Padang 0 0,38 1 0,32 0 Hapal 0 0 0,76 0,63 0,23 Bolon 0 0,15 0,94 0,02 0 Parupuk 0 0,003 0,37 -0,21 0 Merbau 0,42 0 1 0 -0,005 Tabel 7. Hasil iterasi DAS C1 C2 C3 C4 C5 Wampu * ** * ULar * ** Bedagai * ** * Padang * ** * Hapal * ** Bolon * ** * Parupuk * ** * Merbau ** *
Data yang akan diolah untuk tahapan ke aplikasi/program yang di jalankan adalah data dari tahun 2015 s/d 2016.
Gambar 1. Tampilan Diagram Total

## 4. KESIMPULAN
Sebagai penutup pembahasan, diambil kesimpulan-kesimpulan, yaitu: 1. Algoritma K-Means mampu  mengelompokan  data  DAS  menjadi  beberapa  kelompok  sesuai  kemiripan  dan karekteristik masing-masing  dengan Tingkat validasi data antara data hasil dengan hasil penghitungan manual 2. Aplikasi Weka digunakan  sebagai  aplikasi  pengujian  menganalisa  wilayah  lahan  DAS  kritis,  Serta  mudah dipahami oleh pengguna aplikasi.
3. Maka dari perhitungan ,terdapat hasil penempatan tabel tersebut di simpulkan bahwa wilayah yang memiliki tingkat lahan yang kritis adalah Karo dengan jumlah terbesar.

## REFERENCES
[1] R.  Andrilla,  “PENERAPAN  STAKEHOLDER  RELATIONSHIP  MANAGEMENT  PLUS  (SRM+)  DALAM  PENGELOLAAN COMMUNITY DEVELOPMENT DI AREA OPERASIONAL TOTAL E&P INDONESIE,” ilmu komunikasi, vol. 2, pp. 335-336, 2014.
[2] S. Haryati, “IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI,” Jurnal Media Infotama, vol. 11, p. 131, 2015.
[3] A. RONALD ADRIAN, “Penerapan Metode K-Means Untuk Clustering Mahasiswa Berdasarkan Nilai Akademik,” JURNAL ILMIAH SEMESTA TEKNIKA, vol. 18, p. 78, 2015.
[4] S.  M.  “PENERAPAN  DATA  MINING  DENGAN  METODE  CLUSTERING,”  Prosiding  Seminar  Ilmiah  Nasional  Teknologi Komputer , vol. 1, p. 31, 2015.
[5] B. SULISTYO , “Kajian perubahan tingkat kekritisan lahan sebagai akibat proses,” PROS SEM NAS MASY BIODIV INDON, vol. 1, p. 829, 2015.
[6] E. Buulolo, N. Silalahi, Fadlina, and R. Rahim, “C4.5 Algorithm To Predict the Impact of the Earthquake,” Int. J. Eng. Res. Technol. ,
vol. 6, no. 2, 2017.
[7] R. D. Sitepu and E. Buulolo, “Implementasi Algoritma Nearest Neighbor Pada Sistem Penerimaan Pegawai Baru Pada MTS Ikhwanuts Tsalits Talun Kenas,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. I, no. 1, pp. 1–13, 2017.
[8] F. T. Waruwu, E. Buulolo, and E. Ndruru, “IMPLEMENTASI ALGORITMA APRIORI PADA ANALISA POLA DATA PENYAKIT MANUSIA YANG DISEBABKAN OLEH ROKOK,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. I, no. 1, pp. 176– 182, 2017.
[9] H. Widayu, S. D. Nasution, N. Silalahi, and M. Mesran, “DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI JENIS TRANSAKSI NASABAH PADA KOPERASI SIMPAN PINJAM DENGAN ALGORITMA C4.5,” MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 1, no. 2, Jun. 2017.