## IMPLEMENTASI DATA MINING MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING UNTUK MENENTUKAN STATUS KEMATIAN BAYI DI JAWA BARAT
Anisa Pujianti, Mulyawan
Program Studi Manajemen Informatika D3, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer (STMIK) IKMI Cirebon, Indonesai
Pujiantianisa212@gmail.com

## ABSTRAK
Angka  Kematian  Bayi  (AKB)  digunakan  sebagai  indikator  untuk  mengukur  tingkat  kesehatan  di  suatu daerah karena bayi adalah anak-anak berusia antara 0 dan 12 bulan, yang sangat rentan terhadap kesehatan dan kesejahteraan yang buruk. Provinsi Jawa Barat perlu mendapat perhatian khusus untuk menekan tingginya AKB karena memiliki jumlah kasus kematian bayi yang cukup besar—menempati urutan ketiga di Indonesia dalam hal ini. Teknik  K-Means Clustering  membagi data menjadi dua kelompok yang  hampir  identik satu sama  lain dan berbeda  satu  sama  lain.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengevaluasi  efektivitas  metode  K-Means Clustering dalam klasterisasi kematian bayi  berbasis desa-desa di Jawa Barat. Berdasarkan  informasi dari desa dan volume kejadian, pengukuran ini dilihat. Data penelitian ini berasal dari data.jabarprov.go.id dan berdasarkan statistik kematian bayi di Jawa Barat. 27 dari 601 data yang dikumpulkan dari 2019 hingga 2021, berjumlah 601, berasal dari Jawa Barat.
Kata kunci: Kematian, Bayi, K-Means, KDD, Data Mining, Cluster.

## 1. PENDAHULUAN
Angka  Kematian  Bayi  adalah  metrik  penting untuk  menilai  tingkat  kesehatan  populasi  karena menangkap kondisi kesehatan populasi secara umum.
Jumlah  ini  sangat responsif terhadap pergeseran kondisi  kesehatan  dan  kesejahteraan  secara  umum. Data  Bank  Dunia  menunjukkan  bahwa  pada  tahun 2021,  Indonesia  memiliki  angka  kematian  bayi  baru lahir sebesar 11,7 per 1000 kelahiran hidup. Provinsi Jawa Barat memiliki angka kematian bayi yang relatif tinggi  dan  tertinggi  ketiga  di  Indonesia  setelah  Jawa Tengah  dan  Jawa  Timur  dengan  2.851  kasus.  Di seluruh  Indonesia,  AKB  pada  2019  sebesar  5,53  per 1000  kelahiran  hidup,  atau  26.395  kasus.  Provinsi Jawa  Barat  merupakan  salah  satu  provinsi  dengan jumlah  penduduk  terbanyak,  itulah  sebabnya  hal  ini terjadi.
Angka kematian bayi Provinsi Jawa Barat cukup tinggi  dan  tertinggi  ketiga  di  Indonesia  setelah  Jawa Tengah  dan  Jawa  Timur  dengan  2.851  kasus, meskipun faktanya masih di bawah rata-rata nasional. AKB  Indonesia  pada  2019  sebesar  5,53  per  1000 kelahiran  hidup,  atau  26.395  kasus.  Provinsi  Jawa Barat  merupakan  salah  satu  provinsi  dengan  jumlah penduduk terbanyak, itulah sebabnya hal ini terjadi.
Pada  penelitian  ini,  bayi  dikelompokkan berdasarkan  jumlah kematian  bayi  baru  lahir di Jawa Barat menggunakan pendekatan klasterisasi K-Means. Untuk  menyederhanakan  klasifikasi  angka  kematian berdasarkan  isu-isu  terkini,  diperlukan  pengolahan data menjadi sebuah clustering.
Berdasarkan  dataset  yang  berkaitan  dengan masalah  kesehatan  yang  disediakan  oleh  Dinas Pemberdayaan  Masyarakat  dan  Desa,  yang  diambil pada  tahun  2019-2021  dengan  total  data  15936, data
yang mendukung signifikansi penelitian ini dilakukan. Penulis mengambil 601 data untuk alasan apa pun, dan ada 16 atribut
Nurul  Qisthi,  Yudhie  Andriyana,  dan  Yuyun Hidayat  menggunakan  teknik  Quantile  Regression Analysis untuk melakukan penelitian angka kematian bayi  baru  lahir  di  Jawa  Barat.  Regresi  kuantil digunakan untuk mengatasi outlier yang mengungkap kelemahan  model  regresi  rata-rata  dalam  penelitian ini.  Dalam  penelitian  ini,  tiga  tingkat  kuantil—25%, 50%,  dan  75%—akan  digunakan  dalam  analisis regresi kuantil dengan model. Empat klasifikasi level AKB akan dibuat dari model regresi kuantil, yaitu low, medium, high, dan extremely high. Enam kabupaten/kota di Jawa Barat telah tergolong memiliki tingkat  AKB  rendah  dan  sedang,  delapan  telah diklasifikasikan  memiliki  tingkat  AKB  tinggi,  dan tujuh  telah  diklasifikasikan  memiliki  tingkat  AKB sangat tinggi, menurut klasifikasi AKB di Jawa Barat pada tahun 2019.[1]

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Data Mining
Data  mining  adalah  teknik  untuk  menemukan informasi bernilai tambah secara manual. Data mining telah  digunakan  untuk  mengungkap  hubungan  antara data  yang  akan  dikelompokkan  ke  dalam  satu  atau lebih kelompok sehingga item dalam kelompok secara substansial  mirip  satu  sama  lain  sejak  tahun  1990-an sebagai  pendekatan  praktis  dan  terarah  untuk mengambil pola dan data. [2]
Menemukan  informasi  tersembunyi  dalam database  adalah  ide  mendasar  di  balik  penambangan data,  yang merupakan  komponen Knowledge
Discovery in Databases (KDD) untuk
mengidentifikasi  informasi  dan  pola  yang  relevan dalam  data.  Penambangan  data  secara  berulang menggunakan  prosedur  otomatis  atau  manual  untuk mencari  informasi  baru,  penting,  dan  bermanfaat dalam  kumpulan  data  yang  dibantu  komputer  dan manusia. [2]

## 2.2. Clustering
Salah  satu  ilmu  dari  data  mining  adalah clustering, yang melibatkan pengelompokan data atau objek ke dalam cluster (group) sehingga setiap cluster memiliki  data  yang  sama  dengan  cluster  lain  yang layak namun berbeda dari mereka. Para peneliti masih berusaha  untuk  memperbaiki  model  cluster  dan menentukan  berapa  banyak  cluster  yang  dibutuhkan untuk membuat cluster yang ideal.[3]
Data  dikelompokkan  ke  dalam  berbagai  cluster atau kelompok  menggunakan proses clustering untuk membuat  data  di  dalam  setiap  cluster  sebanding mungkin  dan  setidaknya  agak  mirip  dengan  data  di seluruh cluster. [4]
Ada  dua  pendekatan  pengelompokan  yang digunakan dalam penambangan data: pengelompokan hierarkis dan pengelompokan non-hierarkis.
Untuk  mengatur  data,  pengelompokan  hierarkis terlebih dahulu mengelompokkan dua atau lebih objek yang  paling  sebanding.  Saat  memilih  jumlah  cluster yang  Anda  inginkan  pertama-tama  ditentukan  oleh pengelompokan  non-hierarkis  (dua  cluster,  tiga cluster,  dll.).  Prosedur  pengelompokan  kemudian dilakukan  tanpa  mengikuti  pendekatan  hierarkis setelah  jumlah  cluster  diketahui.  Sering  disebut sebagai pengelompokan K-means.

## 2.3. Algoritma K-Means
K-Means  Menggunakan  clustering,  yang  dalam hal ini mewakili rata-rata grup data yang diidentifikasi sebagai  cluster,  kita  dapat  mengelompokkan  data dengan  menyajikan  jumlah  cluster  konstan  yang diinginkan.  Analisis  data  dan  teknik  penambangan seperti  clustering  melakukan  pemodelan  yang  tidak terkontrol  dan  merupakan  salah  satu  cara  untuk mengatur data menggunakan skema partisi. K-Method mencoba untuk membagi data yang sudah ada menjadi sejumlah  kelompok,  yang  masing-masing  memiliki karakteristik  yang  mirip  dan  berbeda  dari  data  dari yang lain. Algoritma k-means mengatur satu set item n ke dalam cluster k menggunakan parameter input k sedemikian  rupa  sehingga  kesamaan  antara  anggota cluster  tinggi  dan  kesamaan  antara  objek  individu rendah.
Kedekatan suatu objek dengan cluster homogen dapat  digunakan  untuk  mengevaluasi  seberapa  mirip anggota  cluster,  atau  dapat  ditegaskan  bahwa  objek tersebut adalah centroid atau pusat cluster.[3]
Langkah-langkah  dalam  algoritma  K-Means Clustering adalah sebagai berikut:
1. Jumlah  kluster  yang  akan  ditentukan  menentukan berapa banyak grup data yang akan dibentuk atau dibuat.
2. Sentroid  pertama.  Sentroid  awal  dipilih  secara acak,  dan  jumlahnya  sebanyak  yang  akan  ada cluster. Sentroid cluster pertama adalah episentrumnya atau awal dari pusat cluster.
3. Jarak dari setiap centroid data. Rumus menentukan pemisahan antara setiap cluster.
𝑑 𝑒𝑢𝑐𝑙𝑖𝑑𝑒𝑛(𝑥,𝑦) = √∑(𝑥 1 −   𝑦 1 ) 2 𝑛 𝑖=1
Dimana :
x dan y : mewakili data atribut dari dua rekaman.
4. Pengelompokan data dalam cluster
5. Jika masih ada cluster pemindahan data, perubahan nilai  sentroid,  sesuatu  yang  berada  di  atas  nilai ambang  batas  yang  ditetapkan,  atau  perubahan nilai fungsi objektif yang digunakan olehnya yang lebih  besar  dari  nilai  ambang  batas  yang dinyatakan,  kembali  ke  langkah  3  dari  proses. Sentroid baru sedang dibangunkan oleh rumus.

## 𝐶 = ∑ 𝑚 𝑛
Dimana : c = data untuk sentroid m = anggota data yang terkait dengan sentroid tertentu n = ukuran kumpulan data yang  membentuk sentroid tertentu. [5]

## 2.4. Angka Kematian Bayi
Angka  Kematian  Bayi  (AKB)  adalah  metrik penting  untuk  menilai  tingkat  kesehatan  populasi karena menangkap keadaan penduduk secara keseluruhan.  Perubahan  dalam  kesehatan dan kesejahteraan memiliki dampak signifikan pada angka ini. Kematian bayi adalah istilah yang digunakan untuk menggambarkan  kematian  yang  terjadi  setelah  bayi lahir dan sampai anak berusia satu tahun. Erga Aprina Sari,  Departemen  Teknik  Informatika,  Fakultas  Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro, menyarankan  metode  berikut  untuk  menghitung kematian bayi:
IMR= 𝑑𝑜 𝐵 𝑥𝑘 (1)
Dengan: d0 = Jumlah kematian bayi di bawah satu tahun B = Jumlah kelahiran hidup yang dilaporkan selama periode 12 bulan K = Konstanta (1000)

## 2.5. Rapid Miner
Perangkat  lunak  yang  disebut  Rapid  Miner berfungsi sebagai alat untuk mempelajari penambangan data. Sebuah perusahaan yang berspesialisasi  dalam  semua  aspek  bisnis  big  data, penelitian, pendidikan, dan pembelajaran membangun platform.  Lebih  dari  100  solusi  pembelajaran  untuk pengelompokan,  klasifikasi,  dan  analisis  regresi
tersedia  di  RapidMiner.  Selain  itu,  RapidMiner mendukung sekitar 22 jenis file, termasuk.xls dan.csv.
Pengguna  dapat  dengan  mudah  menggunakan Rapid  Miner  berkat  antarmuka  pengguna  (UI)  yang ramah  pengguna.  Viewpoint  adalah  nama  tampilan yang  ditawarkan  oleh  RapidMiner.  Perspektif penyambutan,  perspektif  desain,  dan  perspektif  hasil adalah tiga perspektif. [6]

## 2.6. Excel
Excel  atau  Office  dari  Microsoft  Microsoft Corporation  membuat  dan  merilis  Excel,  alat spreadsheet  yang  kompatibel  dengan  Windows  dan Mac  OS.  Suite  Microsoft  Office  mencakup  program ini.
Berdasarkan sistem operasi Windows, Microsoft Excel  adalah  aplikasi  dari  keluarga  Microsoft  Office [7–11].  Microsoft  Excel  menggunakan  tabel  dengan baris dan kolom untuk memproses data yang disajikan sebagai angka atau bilangan bulat. Alat pengolah data dan  angka  yang  paling  populer  saat  ini  adalah Microsoft  Excel,  yang  dapat  digunakan  dalam berbagai  pengaturan  pada  perangkat  seperti  desktop, tablet,  dan  smartphone.  Selain  sistem  operasi Windows,  Microsoft  Excel  juga  tersedia  untuk Macintosh,  Android,  dan  Apple  IOS.  Excel menjalankan rumus pada lembar bentang. [7]

## 3. METODE PENELITIAN
Gambar 1. Tahapan Knowledge Discovery in Database
Penelitian ini menggunakan pendekatan knowledge  discovery  in  databases,  yang  melalui langkah-langkah berikut:
1. Data  Cleaning merupakan  Proses  menghilangkan kebisingan atau menolak data yang salah atau tidak relevan  dikenal  sebagai  pembersihan  data.  Para peneliti  memanfaatkan  aplikasi  Microsoft  Excel untuk  memfilter  setiap  kolom  dan  mencari  data yang  kosong  atau  berlebihan  selama  prosedur pembersihan data ini.
2. Proses penggabungan data dari banyak database ke database  lain  dikenal  sebagai  data  Integration. Integrasi data tidak digunakan dalam penelitian ini karena tidak diperlukan.
3. Data selection adalah proses menghapus informasi yang  tidak  relevan  dari  database  dan  hanya menggunakan  informasi  yang  diperlukan  untuk analisis.
4. Proses transformasi data agar lebih  sesuai dengan kebutuhan dikenal dengan istilah Data Transformation . Data berupa angka dan data yang dapat  digunakan  sama-sama  dapat  ditangani selama  proses  Algoritma  K-Means  Clustering. Transformasi  data  yang  akan  digunakan  dalam pemodelan K-Means Clustering digambarkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Transformasi Kode Kelurahan Nama kelurahan jumlah kejadian tahun 3201190006 WANAHERANG 1 2019 3201190010 BOJONG KULUR 0 2019 3201190009 CIANGSANA 0 2019 3201190002 GUNUNG PUTRI 4 2019 3201190004 BOJONG NANGKA 1 2019 … … … … 3201280004 KALONGSAWAH 2 2021 3201280005 SIPAK 1 2021 3201280011 JASINGA 0 2021 3201280010 KOLEANG 0 2021 3201280013 CIKOPOMAYAK 0 2021
5. Metode utama yang digunakan untuk mengekstrak informasi yang berguna dan tersembunyi dari data adalah  Data  Mining.  Berdasarkan  kelompok  data mining, berbagai metode dapat diterapkan.
6. Penilaian  Pola  untuk  menemukan  pola  yang menarik  dalam  distribusi  pengetahuan  yang  ada dalam database.
7. Knowledge  Presentation adalah  visualisasi  dan penyebaran  data  yang  berkaitan  dengan  teknik yang  digunakan  pengguna  untuk  mendapatkan informasi.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam penelitian  ini, penulis  menggunakan dua metode  pertama  dari  program  Microsoft  Excel  dan metode kedua dari aplikasi RapidMiner.
Penerapan Algoritma  K-Means  Clustering pada Microsoft Excel mempunyai tahapan sebagai berikut:
1. Hitung nilai jumlah k-cluster.
Karena klaster 2 adalah klaster terbaik, hanya dua klaster  yang  digunakan  dalam  penyelidikan  ini. Cluster tinggi (C0) dan cluster rendah adalah jenis cluster yang terbentuk (C1).
2. Temukan Nilai Centroid 2. (Pusat Cluster) Perhitungan  acak  digunakan  untuk  memilih  pusat kluster  awal,  yang  didasarkan  pada  data  dari rentang.  Tabel  data  sentroid  yang  memiliki  tabel dengan data yang terlihat tercantum di bawah ini.
Tabel 2. Centroid Awal centroid x y z C0 3201197116 1 2019
C1 3201035565 0 2020 3. Mengukur jarak antara setiap titik data dan sentroid (Cluster Center)
Menghitung jarak dari setiap data ke pusat cluster datang  setelah  menentukan  data  nilai  puat  cluster awal.  Tabel  berikut  menunjukkan  cara  kerja prosedur pencarian jarak terdekat iterasi 1: Tabel 3. Hasil Perhitungan Jarak Pusat Cluster Iterasi 1 Nama kelurahan jumlah kejadian Tahun C0 C1 Jarak Terdekat cluster WANAHERANG 1 2019 7110 154441 7110 0 BOJONG KULUR 0 2019 7106 154445 7106 0 CIANGSANA 0 2019 7107 154444 7107 0 GUNUNG PUTRI 4 2019 7114 154437 7114 0 BOJONG NANGKA 1 2019 7112 154439 7112 0 TLAJUNG UDIK 0 2019 7113 154438 7113 0 CICADAS 0 2019 7111 154440 7111 0 …. …. …. …. …. …. …. CIBENING 0 2021 167108 5557 5557 1 GUNUNGBUNDER I 1 2021 167109 5558 5558 1 CIBITUNG KULON 0 2021 167106 5555 5555 1 GUNUNG PICUNG 0 2021 167107 5556 5556 1 CIASIHAN 1 2021 167112 5561 5561 1 GUNUNGSARI 0 2021 167111 5560 5560 1 CIASMARA 0 2021 167113 5562 5562 1
Berdasarkan  hasil  perhitungan  Microsoft  Excel dalam iterasi 1 ditemukan 439 sata sebagai cluster tinggi dan 162 data sebagai cluster rendah selama tiga tahun terakhir.
4. Gunakan  temuan  pada  setiap  cluster  untuk menghitung  sentroid  baru.  Lanjutkan  ke  iterasi kedua setelah  mendapatkan hasil  jarak dari  setiap objek dalam iterasi pertama.
Tabel 4. Centoid Baru centriod x y z C0 3201190006 1 2020 C1 3201020018 0 2020
5. Selain itu, prosedur identik yang digunakan untuk iterasi 1 digunakan untuk menghitung hasil iterasi kedua.  Proses  iterasi  berakhir  jika  posisi  cluster tidak  berubah  dan  nilai  sentroid  iterasi  2  sama dengan nilai sentroid sebelumnya. Prosedur iterasi, bagaimanapun,  berlanjut  dalam  iterasi  berikutnya jika  nilai  sentroid  berbeda  dan  posisi  data  masih bergeser.
Tabel 5. Hasil Perhitungan Jarak Pusat Cluster Iterasi 2
Nama kelurahan jumlah kejadian tahun C0 C1 Jarak Terdekat cluster WANAHERANG 1 2019 1,034758 169988 1,034758 0 BOJONG KULUR 0 2019 4,186171 169992 4,186171 0 CIANGSANA 0 2019 3,244075 169991 3,244075 0 GUNUNG PUTRI 4 2019 5,264107 169984 5,264107 0 BOJONG NANGKA 1 2019 2,251827 169986 2,251827 0 TLAJUNG UDIK 0 2019 3,244075 169985 3,244075 0 … … … … … … … GUNUNGBUNDER I 1 2021 159999 9989 9989 1 CIBITUNG KULON 0 2021 159996 9992 9992 1 GUNUNG PICUNG 0 2021 159997 9991 9991 1 CIASIHAN 1 2021 160002 9986 9986 1 GUNUNGSARI 0 2021 160001 9987 9987 1 CIASMARA 0 2021 160003 9985 9985 1
Berdasarkan  hasil  perhitungan  Microsoft  Excel dijelaskan  bahwa  hasil  perhitungan  jarak  cluster dari iterasi  1  ke  iterasi  2  menghasilkan  nilai  yang  sama yaitu cluster 0 sebanyak 439 dan low cluster 162, dan memasukkan  perhitungan  Microsoft  Excel  ke  dalam RapidMiner juga memiliki nilai yang sama.
Implementasi  Algoritma  K-Means Clustering di RapidMiner Studio 10.1. Desain operator RapidMiner yang  digunakan  dalam  penelitian,  ditunjukkan  pada Gambar 1, melewati tahap-tahap berikut:
Gambar 2. Desain K-Means Pada Rapid Miner
Ketika pemodelan ini selesai, model cluster yang mirip dengan yang ada pada gambar akan diproduksi.
Gambar 3. Cluster Model
Dalam  cluster model  ini  menghasilkan 2 cluster yaitu  cluster  0  dan  cluster  1.  cluster  0  cluster  0 diidentifikasi  sebanyak  439  items  dan  cluster  1 diidentifikasi  sebanyak  162  items.  Dan  pada  hasil perhitungan rapid miner menghasilkan Davies Bouldin Indeks seperti pada gambar berikut:
Gambar 4. Nilai Davies Bouldin Indeks
Dari  hasil  pengklusteran  ini  menghasilkan  nilai Davies  Bouldin  Indeks  sebesar  0.101,  rata-rata  pada jarak pusat: 511721137.495, rata-rata pada jarak pusat 0  :  686582206.698  dan  rata-rata  pada  jarak  pusat  1  : 37869227.741.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  temuan  penelitian  dan  perdebatan, ditentukan bahwa dua klaster, klaster tinggi dan klaster rendah, menghasilkan hasil klasterisasi terbaik. Indeks nilai Davies Bouldin dihitung dengan pengelompokan angka  kematian  bayi  menggunakan  metode  k  means clustering  menggunakan  dua  klaster,  dengan  klaster tinggi  terdiri  dari  439  desa  dan  klaster  rendah  terdiri dari  162  desa.  Dan  mengasilkan  Davies  Bouldin
Indeks  sebesar  0.101,  rata-rata  pada  jarak  pusat  : 511721137.495,  rata-rata  pada  jarak  pusat  0  : 686582206.698  dan  rata-rata  pada  jarak  pusat  1    : 37869227.741. Selain itu, penulis mendesak agar lebih banyak  analisis  dilakukan  pada  pengelompokan  K- Means untuk memungkinkan perbandingan yang lebih tepat dan unggul.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  N.  Qisthi,  Y.  Andriyana,  and  Y.  Hidayat,
“Pemodelan Angka Kematian Bayi di Jawa Barat Menggunakan  Analisis  Regresi  Kuantil,” Pros. Semin.  Nas.  Stat.  |  Dep.  Stat.  FMIPA  Univ. Padjadjaran , vol. 10, pp. 55–55, 2021, [Online]. Available:
http://prosiding.statistics.unpad.ac.id/index.php/ prosidingnasional/article/view/122 [2]  P. M. S. Tarigan, J. T. Hardinata, H. Qurniawan, and ..., “Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Dalam Menentukan  Persediaan  Barang:  Studi  Kasus: Toko Sinar Harahap,” … Janitra Inform. dan … , vol.  12,  no.  2,  pp.  51–61,  2022,  [Online]. Available:
http://www.janitra.org/index.php/home/article/vi ew/142
[3]  F. Yunita, “Penerapan Data Mining Menggunkan Algoritma K-Means Clustring Pada Penerimaan Mahasiswa Baru,” Sistemasi , vol. 7, no. 3, p. 238, 2018, doi: 10.32520/stmsi.v7i3.388.
[4]  K. Fatmawati and A. Perdana Wirdanto, “DATA MINING : PENERAPAN RAPIDMINER
DENGAN K-MEANS CLUSTER PADA DAERAH TERJANGKIT DEMAM BERDARAH DENGUE ( DBD )
BERDASARKAN PROVINSI,” vol. 3, no. 2, pp.
173–178, 2018.
[5]  R. Supardi and I. Kanedi, “Implementasi Metode Algoritma  K-Means  Clustering  pada  Toko Eidelweis,” J. Teknol. Inf. , vol. 4, no. 2, pp. 270– 277, 2020, doi: 10.36294/jurti.v4i2.1444.
[6]  V. R. Prasetyo, H. Lazuardi, A. A. Mulyono, and C.  Lauw,  “Penerapan  Aplikasi  RapidMiner Untuk Prediksi Nilai Tukar Rupiah Terhadap US Dollar  Dengan  Metode  Linear  Regression,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 7, no. 1, pp. 8–17, 2021, doi: 10.25077/teknosi.v7i1.2021.8-17.
[7]  D.  Andriyani,  E.  Harahap,  F.  H.  Badruzzaman, M.  Y.  Fajar,  and  D.  Darmawan,  “Aplikasi Microsoft  Excel  Dalam  Penyelesaian  Masalah Rata-rata Data Berkelompok,” Matematika , vol. 18, no. 1, pp. 41–46, 2019, doi: 10.29313/jmtm.v18i1.er5078.
[8]  A. H. Ardiansyah, W. Nugroho, N. H. Alfiyah, R. A.  Handoko,  and  M.  A.  Bakhtiar,  “Penerapan Data  Mining  Menggunakan  Metode  Clustering untuk  Menentukan  Status  Provinsi  di  Indonesia 2020,” Semin.  Nas. Inov. Teknol. ,  vol.  4,  no.  3, pp. 329–333, 2020.