## Prediction of Rice Field Planted Area with CRISP-DM Using Classification and Regression Tree (Cart) Algorithms
1 Elfina Novalia, 2 Apriade Voutama, 3 Garno
1 Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Buana Perjuangan Karawang 2 Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Singaperbangsa Karawang 3 Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Singaperbangsa Karawang Email: elfinanovalia@ubpkarawang.ac.id

## Abstract
Every  year the area of paddy fields in Karawang Regency has increased and decreased due to land conversion. Climate change also causes changes in the amount of rain and rain patterns that cause shifts in the beginning of the season and the planting period. If the decrease in planting area will be affected, then the price of rice will increase and farmers will maintain the area and not convert their rice  fields  to  function,  therefore  a  study  was  conducted  to predict  the  rice  planting  area  in order  to know  the description of the area of rice planted in Karawang Regency  will increase. ,  decreased or stabilized. So the search for information on the data on the area of rice planting in Karawang Regency was carried out. A total of 180 data were processed using data mining techniques so that they could mine information from the data. Data mining is a technique of extracting or new discoveries from large data and then extracting the data into information that can later be used. Experiments were carried out using  the  CART  algorithm  and  cross  validation  using  the  Weka  tools.  The  results  of  the  evaluation carried  out  can  be  concluded  that  the  CART  algorithm  using  different  K  values  provides  different evaluation results. The performance of the algorithm is seen from the accuracy, precision, recall and F-Measurement, thus providing different performance values for each result. The value of k=8 has the highest accuracy value, which is 90% with precision 0.918%, recall 0.906% and F-measure 0.949%.
Keywords: Planting area of rice, Data Mining, CART Algorithm, Classification.

## 1. INTRODUCTION
Berdasarkan data dari Dinas Pertanian Kabupaten Karawang, hingga tahun 2017 luas baku sawah mencapai 95.536 hektar. Sumber daya petani sangat menunjang terhadap keberhasilan pembangunan pertanian  di  Kabupaten  Karawang,  hal  ini  juga  didukung  dengan  61,9%  penduduknya  bergerak  di bidang usaha pertanian dengan persentase buruh tani sekitar 59,43%. Naik turunnya luas tanam sawah di  Kabupaten  Karawang,  pada  tahun  2015  terlihat  sangat  pesat  luas  tanam  padi  sawah  namun  terus mengalami penurunan dari tahun 2016-2017.
Setiap  tahun  luas  lahan  sawah  di  Kabupaten  Karawang  mengalami  peningkatan  dan  penurunan akibat alih fungsi lahan, hal ini berdampak pada hasil produksi padi yang terus menurun setiap tahun. Intensitas  cuaca  juga  merupakan  faktor  lainnya  yang  mempengaruhi  jumlah  produksi  padi  [1]. Perubahan  iklim  juga  menyebabkan  terjadinya  perubahan  jumlah  hujan  dan  pola  hujan  yang menyebabkan pergeseran awal musim dan periode masa tanam. Dalam rangka memantapkan kapasitas produksi  pangan,  maka  dalam  jangka  panjang  lahan-lahan  produktif  tetap  dipertahankan  dan  upaya konversi  lahan  sawah  menjadi  bukan  sawah  dapat  dikendalikan  [2].  Lahan  yang  semula  digunakan
memproduksi padi berubah menjadi pemukiman warga, pabrik, pusat bisnis, dan infrastruktur lainnya. Prediksi luas tanam padi sawah perlu dilakukan agar ketersediaan pangan tetap terjaga [3]. Klasifikasi adalah salah satu teknik yang dapat digunakan untuk memprediksi nilai dari sekelompok atribut dalam menggambarkan  dan  membedakan  kelas  data,  klasifikasi  merupakan  metode  pembelajaran  [4]. Classification and Regression Tree (CART) adalah salah satu algoritma dalam teknik klasifikasi.
Data mining adalah suatu istilah yang digunakan untuk menemukan pengetahuan yang tersembunyi di  dalam  database  [5].  Data  mining  merupakan  proses  semi  otomatik  yang  menggunakan  teknik statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan,  dan  machine  learning  untuk  mengekstraksi  dan mengidentifikasi  informasi  pengetahuan  potensial  dan  berguna  yang  bermanfaat  yang  tersimpan  di dalam  database  besar  [6].  Menurut  Gartner  Group  data  mining  adalah  suatu  proses  menemukan hubungan yang berarti, pola, dan kecenderungan dengan memeriksa dalam sekumpulan besar data yang tersimpan dalam penyimpanan dengan menggunakan teknik pengenalan pola seperti teknik statistik dan matematika [7] [8].
CART (Classifcation and Regression Tree) adalah satu metode atau algoritma dari salah satu teknik eksplorasi  data  yaitu  teknik  pohon  keputusan.  Algoritma  CART  mengembangkan  pohon  keputusan dengan  memilih  percabangan  yang  paling  optimal  bagi  tiap  simpul.  Pemilihan  dilakukan  dengan menghitung segala kemungkinan pada tiap variable [9].
CART  mempunyai  beberapa  kelebihan  dibandingkan  metode  klasifikasi  lainnya,  yaitu  hasilnya lebih  mudah  diinterpretasikan,  lebih  akurat  dan  lebih  cepat  penghitungannya,  selain  itu  CART  bisa diterapkan  untuk  himpunan  data  yang  mempunyai  jumlah  besar,  variabel  yang  sangat  banyak  dan dengan skala variabel campuran melalui prosedur pemilahan biner [10]. Metode CART (Classification and Regression Tress) memiliki kelemahan sebagai berikut :
1. CART  mungkin  tidak  stabil  dalam  decision  trees  (pohon  keputusan)  karena  CART  sangat sensitif dengan data baru. CART sangat bergantung dengan jumlah sampel. Jika sampel data learning dan testing berubah maka pohon keputusan yang dihasilkan juga ikut berubah.
2. Tiap pemilihan bergantung pada nilai yang hanya berasal dari satu variabel penjelas.
Pohon  keputusan  dibentuk  dengan  menggunakan  algoritma  penyekatan  rekursif  secara  biner (binery  recursive  partitioning)  [11].  Pemilahan  dilakukan  untuk  memilah  data  menjadi  2  kelompok, yaitu kelompok yang masuk simpul kiri dan yang masuk simpul kanan. Pemilahan dilakukan pada tiap simpul sampai didapatkan suatu simpul terminal/akhir [12].
Langkah-langkah algoritma CART adalah:
1. Susunlah  calon  cabang  (candidate  split)  yang  dilakukan  terhadap  seluruh  variable  prediktor. Daftar yang berisi calon cabang disebut calon cabang mutakhir.
2. Berikan penilaian keseluruhan calon cabang mutakhir dengan menghitung besaran Φ(s|t).
3. Tentukan cabang yang memiliki.
Kesesuian (goodness) (s|t) dari calon cabang s pada noktah keputusan t, didefinisikan sebagai persamaan-persamaan berikut:
(1)
t_L  = cabang kiri dari noktah keputusan t t_R = cabang kanan dari noktah keputusan t
𝑃 𝐿 = 𝑐𝑎𝑙𝑜𝑛 𝑐𝑎𝑏𝑎𝑛𝑔 𝑘𝑖𝑟𝑖 𝑡 𝐿 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑙𝑎𝑡𝑖ℎ𝑎𝑛 (2)
𝑃(𝑗|𝑡 𝐿 ) = 𝑗 𝑐𝑎𝑙𝑜𝑛 𝑐𝑎𝑏𝑎𝑛𝑔 𝑘𝑖𝑟𝑖 𝑡 𝑙 𝑛𝑜𝑘𝑡𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 𝑡 (3)
𝑃 𝑅 = 𝑐𝑎𝑙𝑜𝑛 𝑐𝑎𝑏𝑎𝑛𝑔 𝑘𝑎𝑛𝑎𝑛 𝑡 𝑅 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑙𝑎𝑡𝑖ℎ𝑎𝑛 (4)
𝑃(𝑗|𝑡 𝑅 ) = 𝑗 𝑐𝑎𝑙𝑜𝑛 𝑐𝑎𝑏𝑎𝑛𝑔 𝑘𝑎𝑛𝑎𝑛 𝑅
𝑛𝑜𝑘𝑡𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 𝑡 (5)
WEKA  adalah  sebuah  alat  yang  digunakan  untuk  membandingkan  beberapa  algoritma  machine learning  yang  bisa  diaplikasikan  untuk  permasalahan  data  mining.  WEKA  dikembangkan  oleh University  of  Wakaito,  New  Zealand  yang  bersifat  open  source.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh Seongwook  Youn  dan  Dennis  Mcleod  (2006)  menggunakan  WEKA  sebagai  alat  bantu  untuk membandingkan  kinerja  empat  algoritma  yaitu  Neural  Network,  Support  Vektor  Mechine  (SVM), Naïve  Bayesian  dan  C4.5.  Keempat  algoritma  tersebut  digunakan  dalam  kasus  yang  sama  yaitu mengklasifikasikan  email  menjadi  spam  atau  non-spam.  Beberapa  kelebihan  yang  dimiliki  WEKA antara  lain  mudah  digunakan,  berbasis  GUI  (Graphical  Interface  User)  dan  bisa  digunakan  untuk mengintegrasikan metode baru yang dibuat sendiri dengan beberapa ketentuan [13].

## 2. METHODS
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode  pengumpulan  data  dan  metodologi  penelitian kuantitatif  dengan  memanfaatkan  metode  yang  ada  dalam  data  mining  yaitu  CRISP-DM  (Cross- Industry Standard Process for Data Mining) [14].

## 2.1 Business Understanding (Pemahaman Bisnis)
Pada  tahap  ini  ditetapkan  tujuan  dan  kebutuhan  dari  sudut  pandang  bisnis,  kemudian menerjemahkan pengetahuan ini ke dalam pendefinisian masalah dalam data mining [15].

## 2.2 Data Understanding (Pemahaman Data)
Pada fase ini dilakukan observasi ke tempat yang dijadikan objek penelitian yaitu Dinas Kabupaten Karawang  untuk  mendapatkan  informasi  yang  dibutuhkan  agar  dapat  menyelesaikan  penelitian  [16]. Dengan  memanfaatkan  data-data  luas  tanam  terdahulu  yang  sudah  ada,  maka  akan  dianalisis  dan diprediksi menggunakan teknik data mining.

## 2.3 Data Preparation (Persiapan Data)
Fase  persiapan  data  merupakan  fase  yang  terdiri  dari  pemilihan  data,  pembersihan  data, mentransformasikan  data  agar  dapat  dilanjutkan  ke  tahap  pemodelan,  mengubah  nilai  angka  dengan nilai ordinal dan  memilah atribut yang dipakai [17].

## 2.4 Modeling (Pemodelan)
Setelah  fase  persiapan  data  maka  masuk  ke  tahap  pemodelan.  Di  dalam  tahap  ini  akan  dibangun model untuk memprediksi  luas tanam padi sawah yaitu dengan menerapkan algoritma Classification and Regression Tree pada data training dengan menggunakan tools WEKA 3.8.

## 2.5 Evaluation (Evaluasi)
Fase  evaluasi  merupakan  fase  interpretasi  terhadap  hasil  pemodelan  data  mining.  Evaluasi  terdiri dari beberapa kegiatan yaitu mengevaluasi akurasi yang didapat pada fase sebelumnya [18]. Pengujian akan  dilakukan  dengan  menggunakan  confusion  matrix.  Evaluasi  menggunakan  confusion  matrix menghasilkan nilai akurasi, Precission, Recall dan F-Measure.

## 2.6 Deployment(Penyebaran)
Tahap terakhir pada metodologi CRISP-DM yaitu Deployment. Pada tahap ini akan dibuat laporan akhir atau laporan hasil kegiatan yang sudah dilakukan [13] [19].

## 3. RESULTS AND DISCUSSION

## 3.1 Business Understanding (Pemahaman Bisnis)
Dengan memanfaatkan data-data luas tanam terdahulu yang sudah didapat dari tempat penelitian, maka akan dianalisis dan diprediksi menggunakan teknik data mining . Dengan melakukan prediksi tentunya  akan  bermanfaat  menjadi  sebuah  informasi  dan  pengetahuan  untuk  Dinas  Pertanian Kabupaten  Karawang.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  menerapkan  algoritma  yang  ada  di  dalam  data mining untuk memprediksi luas tanam padi sawah di Kabupaten Karawang. Algoritma yang digunakan dalam penelitian yaitu algoritma Classification and Regression Tree.

## 3.2 Data Understanding (Pemahaman Data)
Data  understanding  adalah  pemahaman  data  yang  sudah  didapat  dari  Dinas  Pertanian  Kabupaten Karawang menggunakan teknik observasi dan wawancara. Data yang didapatkan berupa record history data dari tahun 2012 sampai dengan tahun 2017 pemahaman data mengacu pada data-data tersebut.
Tabel  1 Deskripsi Data Atribut Tipe Data Keterangan Satuan Kecamatan Nominal Data  kecamatan  di  Kabupaten Karawang - Tahun Nominal Data tahun dari 2012-2017 - Luas Baku Sawah Numerik Atribut  perkecamatan  dalam setiap tahun ha
Luas Tanam Numerik Atribut  perkecamatan  dalam setiap bulan ha Luas Panen Numerik Atribut  perkecamatan  dalam setiap bulan ha Produksi Numerik Atribut  perkecamatan  dalam setiap bulan ton Produktivitas Numerik Atribut  perkecamatan  dalam setiap bulan ton/ha Curah Hujan Numerik Atribut  perkecamatan  dalam setiap bulan Mm Hari Hujan Numerik Atribut  perkecamatan  dalam setiap bulan Mm

## 3.3 Data Preparation (Persiapan Data)
Data  preparation  mencakup  semua  kegiatan  untuk  membangun  dataset  yang  akan  dimasukan  ke dalam alat pemodelan dari data mentah awal. Fungsi utamanya khusus untuk alat pemodelan klasifikasi data. Pada tahap membersihkan data dilakukan pembersihan data pada seluruh atribut yang ada pada dataset. Pembersihan data merupakan syarat awal yang harus dikerjakan dalam data mining sehingga akan diperoleh dataset yang bersih untuk digunakan, data yang dimaksud bersih adalah data tersebut tidak missing value. Terdapat beberapa data ketika diinputkan kembali dalam Ms.excel dengan hasil penjumlahan pada data kertas atau hardcopy berbeda. Oleh karena itu untuk dataset final menggunakan hasil penjumlahan yang dihitung oleh format Ms.excel. Sedangkan data yang dikatakan missing value bila  atribut-atribut  dalam  dataset  tidak  berisi  nilai  atau  diisi  dengan  simbol  “-“.  Jika  pada  dataset terdapat missing value maka data dengan simbol “-“ diganti dengan nilai “0” karena memang tidak ada kejadian yang terjadi pada saat itu.

## 3.4 Modeling (Pemodelan)
Teknik  pemodelan  data  mining  yang  dipilih  adalah  klasifikasi  prediksi  dengan  menggunakan algoritma CART. Klasifikasi algoritma CART digunakan untuk mencapai tujuan awal penelitian yaitu memprediksi luas tanam padi di Kabupaten Karawang.
1. Menyusun Calon Cabang (Candidate Split)
Setelah  pengkategorian,  kemudian  data  –  data  tersebut  disusun  menjadi  calon  cabang  (candidate split)  terhadap  seluruh  variabel  prediktor  secara  lengkap.  Sehingga  terbentuk  daftar  calon  cabang mutakhir seperti pada tabel berikut ini.
Tabel 2 Daftar Calon Cabang
No Calon cabang kiri Calon cabang kanan 1 Produktivitas = Rendah Produktivitas = (Sedang, Tinggi)
2 Produktivitas = Sedang Produktivitas = (Rendah, Tinggi)
3 Produktivitas = Tinggi
Produktivitas = (Rendah, Sedang) 4 Curah Hujan = Rendah Curah Hujan = (Sedang,Tinggi)
5 Curah Hujan = Sedang
Curah Hujan = (Rendah,Tinggi)
6 Curah Hujan = Tinggi Curah Hujan = (Rendah,Sedang) 7 Produksi = Rendah Produksi = (Sedang, Tinggi) 8 Produksi = Sedang Produksi = (Rendah, Tinggi) 9 Produksi = Tinggi Produksi = (Rendah, Sedang) 10 Luas Panen = Rendah Luas Panen = (Sedang, Tinggi) 11 Luas Panen = Sedang Luas Panen = (Rendah, Tinggi) 12 Luas Panen = Tinggi
Luas Panen = (Rendah, Sedang)

## 2. Menilai Keseluruhan Calon Cabang
Langkah  kedua  adalah  mneilai  kinerja  keseluruhan  calon  cabang  keseluruhan  pada  daftar  calon cabang mutakhir. Kinerja dari setiap calon cabang akan diukur melalui ukuran yang disebut kesesuaian (goodness). Hasil perhitungan nilai kesesuaian bagi tiap calon cabang masih terdapat dalam daftar calon cabang mutakhir.
Tabel 3 Perhitungan ϕ(s|t)
No 𝑷 𝑳 𝑷 𝑹 2 𝑷 𝑳 𝑷 𝑹 Q(s|t) ϕ(s|t) 1 0,888  0,111  0,19713 0,1625 0,03203 2 0,105  0,894  0,18774 0,52999  0,09950 3 0,005  0,994  0,00994 1,27374  0,01266 4 0,022  0,977  0,04298 0,50001  0,02149 5 0,061  0,938  0,11443 0,49049  0,05612 6 0,916  0,083  0,15205 0,52117  0,07924 7 0,155  0,844  0,26164 0,42482  0,11114 8 0,311  0,688  0,42793 0,17858  0,07641 9 0,533  0,466  0,49675 0,08631  0,04287 10 0,4 0,6 0,48 0,50366 0,24175 11 0,294  0,705  0,41454 0,35389  0,14670 12 0,305  0,694  0,42334 0,57019  0,24138

## 3. Menentukan Calon Cabang Mutakhir
Tahap selanjutnya adalah menentukan calon cabang manakah yang akan dijadikan sebagai cabang muthakhir. Pemilihan cabang muthakhir ini ditentukan oleh nilai kesesuaian goodness) terbesar yang dimiliki oleh tiap calon cabang. Pada table 4 terdapat nilai kesesuian semua calon cabang, namun yang memiliki kesesuaian terbesar adalah nilai kesesuaian (goodness) pada calon cabang ke 10 yaitu 0,24175.

## Gambar 1 Pohon Keputusan Klasifikasi
Proses  pembangunan  model  algoritma  CART  menggunakan  tools  weka  dan  data  yang  diapakai adalah data tahun 2012-2017 yang berjumlah 180 record. Algoritma CART termasuk ke dalam modul tree di dalam aplikasi weka dan memiliki kode nama simpleCart.

## Gambar 2 Use Training Set
Berdasarkan Gambar 2 dapat dilihat bahwa hasil yang diperoleh dari pemodelan CART persentase untuk Correctly Classified Instance adalah sebesar 96.6667% sementara persentase untuk Incorrectly Classified Instance adalah sebesar 3,3333%. Dimana dari 180 data luas tanam padi, ada sebanyak 174 data berhasil diklasifikasikan dengan benar dan sebanyak 6 data tidak berhasil diklasifikasikan dengan benar. Kemudian hasil Precision adalah 0,970, Recall 0,967 dan  F-measure 0,965.

## 3.5 Evaluation (Evaluasi)
Dari  hasil  pemodelan  yang  telah  dilakukan  menggunakan  test  option  use  training  set  dan  cross validation dari algoritma CART, kemudian dilakukan evaluasi terhadap hasil. Evaluasi dilakukan untuk menilai  apakah  pemodelan  yang  dihasilkan  baik  atau  tidak  dengan  melihat  pada  parameter  evaluasi yang telah ditentukan sebelumnya yaitu accuracy, precision, recall dan F-measure. Dalam mengevaluasi hasil dilakukan dengan menggunakan cross validation dengan nilai K=2, K=3, K=4, K=5, K=6, K=7, K=8, K=9, K=10. Pengujian evaluasi menggunakan tools weka.
Tabel 4 Hasil Evaluasi CART dengan Cross Validation
k=n akurasi precision recall f-measure k=2 89% 0,908 0,903 0,945 k=3 89% 0,886 0,894 0,887 k=4 88% 0,897 0,883 0,937 k=5 88% 0,902 0,889 0,940 k=6 89% 0,908 0,894 0,943 k=7 88% 0,871 0,883 0,867 k=8 90% 0,918 0,906 0,949 k=9 89% 0,898 0,894 0,944 k=10 89% 0,922 0,963 0,942
Hasil dari tabel 4.2 klasifikasi pada dataset dengan menggunakan algoritma CART dengan cross validation  nilai  K  berbeda-beda  memeberikan  hasil  evaluasi  yang  berbeda-beda.  Nilai  k=8  memiliki nilai akurasi paling tinggi yaitu 90% dengan precision 0,918%, recall 0,906% dan F-measure 0,949% yang artinya bahwa classifier tersebut membentuk model yang baik.

## 4. CONCLUSION
Penerapan Algoritma CART dengan metode CRIPS-DM dengan tools WEKA.  Pada data training, untuk menentukan puncak pohon keputusan maka diambil empat atribut utama yaitu produktivitas, luas panen, produksi, dan curah hujan. Variabel prediktor yang masuk dalam klasifikasi pohon maksimal yang  terbentuk  adalah  variabel  Luas  Panen,  Tahun  dan  Produktivitas  Berdasarkan  hasil  klasifikasi CART,  variabel  Luas  Panen  menjadi  root  tertinggi  dalam  pohon  keputusan  dan  merupakan  variabel yang sangat dominan dalam pengelompokan. Pengujian yang telah dilakukan menggunakan test option use training set dan cross validation dari algoritma CART, kemudian dilakukan evaluasi terhadap hasil. Pengujian  Algoritma  CART  diukur  berdasarkan  nilai  accuracy,  precision,  recall  dan  F-Measure. menghasilkan  nilai akurasi sebesar 99,44% , precision  sebesar 95,5% , recall 94,4% dan F-Measure sebesar 94,4%

## REFERENCES
[1] B.  Nuryanto,  “Pengendalian  Penyakit  Tanaman  Padi  Berwawasan  Lingkungan  Melalui
Pengelolaan Komponen Epidemik,” J. Penelit. dan Pengemb. Pertan. , vol. 37, no. 1, p. 1, 2018, doi: 10.21082/jp3.v37n1.2018.p1-8.
[2] T. N. Padilah and R. I. Adam, “Analisis Regresi Linier Berganda Dalam Estimasi Produktivitas Tanaman Padi Di Kabupaten Karawang,” FIBONACCI J. Pendidik. Mat. dan Mat. , vol. 5, no. 2, p. 117, 2019, doi: 10.24853/fbc.5.2.117-128.
[3] D. I. S. Utara, P. Algoritma, and M. Produksi, “Prediksi, Produksi, Beras,” vol. 4, no. 1, pp. 77– 86, 2018.
[4] D.  A.  Siregar  and  H.  Hambali,  “Alat  Pembasmi  Hama  Tanaman  Padi  Otomatis  Berbasis Mikrokontroler Menggunakan Tegangan Kejut Listrik,” JTEIN J. Tek. Elektro Indones. , vol. 1, no. 2, pp. 55–62, 2020, doi: 10.24036/jtein.v1i2.17.
[5] 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.
[6] D. B. Sastra, N. C. Aminuallah, S.  Informasi, and S. Lanka, “Penerapan Data Mining Untuk Klasifikasi Mutu Padi,” vol. 3, no. 1, pp. 1–14, 2023.
[7] N.  V.  B.  Siahaan,  P.  Poningsih,  D.  Suhendro,  D.  Hartama,  and  S.  Suhada,  “Penerapan  Data Mining  Algoritma  C4.5  Terhadap  Prediksi  Faktor  Menurunnya  Hasil  Panen  Padi,” Jurasik (Jurnal Ris. Sist. Inf. dan Tek. Inform. , vol. 7, no. 1, p. 27, 2022, doi: 10.30645/jurasik.v7i1.412.
[8] R.  Takdirillah,  “Penerapan  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori  Terhadap  Data Transaksi Sebagai Pendukung  Informasi Strategi Penjualan,” Edumatic    J.  Pendidik.  Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 37–46, 2020, doi: 10.29408/edumatic.v4i1.2081.
[9] A.  Aribowo,  R.  Kuswandhie,  and  Y.  Primadasa,  “Penerapan  dan  Implementasi  Algoritma CART Dalam Penentuan Kelayakan Penerima Bantuan PKH Di Desa Ngadirejo,” CogITo Smart J. , vol. 7, no. 1, pp. 40–51, 2021, doi: 10.31154/cogito.v7i1.293.40-51.
[10] A.  Purnamawati,  M.  N.  Winnarto,  and  M.  Mailasari,  “Analisis  Cart  (Classification  and Regression Trees) Untuk Prediksi Pengguna Sepeda Berdasarkan Cuaca,” J. Teknoinfo , vol. 16, no. 1, p. 14, 2022, doi: 10.33365/jti.v16i1.1478.
[11] N.  I.  Prabawati,  Widodo,  and  M.  F.  Duskarnaen,  “Kinerja  Algoritma  Classification  a  nd Regression  Tree  (  Cart  )  da  lam  Mengklasifikasikan  Lama  Masa  Studi  Mahasiswa  y  ang Mengikuti Organisasi d i Universitas Negeri Jakarta Avalaiable at : Avalaiable at :,” J. Pinter , vol. 3, no. 2, pp. 139–145, 2019.
[12] F. Haris and Kurniati, “Penerapan Algoritma Classification and Regression Tree (Cart) Untuk Klasifikasi  Jurusan  Siswa  Baru  Man  1  Oku  Timur,”  pp.  331–339,  [Online].  Available: http://repository.umrah.ac.id/219/1/JURNAL ZUMROTUL MUTIAH.pdf.
[13] B. Nurseptia, A. Voutama, N. Haeryana, and J. HSRonggo Waluyo, “Penerapan Algoritma K-
Means Untuk Mengelompokkan Kabupaten/Kota Dalam Upaya Pemetaan Lapangan Pekerjaan Baru,” J. Teknol. Informasi) , vol. 6, no. 2, pp. 181–186, 2022.
[14] M. A. Hasanah, S. Soim, and A. S. Handayani, “Implementasi CRISP-DM Model Menggunakan Metode  Decision  Tree  dengan  Algoritma  CART  untuk  Prediksi  Curah  Hujan  Berpotensi Banjir,” J.  Appl.  Informatics  Comput. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  103–108,  2021,  doi: 10.30871/jaic.v5i2.3200.
[15] Abdussalam Amrullah,  Intam Purnamasari, Betha Nurina Sari, Garno, and Apriade Voutama, “Analisis  Cluster  Faktor  Penunjang  Pendidikan  Menggunakan  Algoritma  K-Means  (Studi Kasus: Kabupaten Karawang),” J. Inform. dan Rekayasa Elektron. , vol. 5, no. 2, pp. 244–252, 2022, doi: 10.36595/jire.v5i2.701.
[16] A.  Voutama  and  E.  Novalia,  “Perancangan  Sistem  Informasi  Plakat  Wisuda  Berbasis  Web Menggunakan UML dan Model Waterfall,” Syntax J. Inform. , vol. 11, no. 1, pp. 36–49, 2022.
[17] A. Y. Permana and A. Voutama, “Pemodelan UML Pada Sistem Penjualan Sembako Di Toko Amshop Berbasis Website,” vol. 7, no. 1, pp. 41–50, 2022.
[18] A. Voutama, G. Garno, A. S. Y. Irawan, and E. Novalia, “Design of E-Commerce Distro Using Rapid Application Development (Rad) Model,” J. Ris. Inform. , vol. 4, no. 4, pp. 363–370, 2022, doi: 10.34288/jri.v4i4.357.
[19] A.  Prasetyo,  A.  Voutama,  N.  Heryana,  and  J.  H.  Ronggowaluyo,  “Penerapan  Logika  Fuzzy Tsukamoto Dalam Perolehan Tunjangan Hari Raya,” J. Teknol. Informasi) , vol. 6, no. 2, 2022.