## IMPLEMENTASI ALGORITMA X-MEANS UNTUK MENGELOMPOKAN PENJUALAN BARANG DI CILEDUG STORE
Tanti 1 , Fadhil M Basysyar 2
1 Komputerisasi Akuntansi, STMIK IKMI Cirebon
2 Sistem Informasi, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No. 10B Karyamulya Kec. Kesambi Kota Cirebon, Jawa Barat 45131 tantii053@gmail.com, fadhil.mbasysyar@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam menghadapi era mobilitas yang semakin berfokus pada keberlanjutan, kendaraan listrik, khususnya sepeda listrik, muncul sebagai solusi inovatif untuk mendukung masa depan transportasi yang ramah lingkungan. Perusahaan  Ciledug  Store  memiliki  kebutuhan  untuk  memahami  pola  penjualan  sepeda  listrik  agar  dapat mengoptimalkan  strategi  pemasaran  dan  persediaan.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk mengelompokkan  penjualan  barang  menggunakan  algoritma  X-Means,  dengan  fokus  pada  kendaraan  listrik. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma X-Means dalam mengelompokkan penjualan sepeda listrik berdasarkan data penjualan di Perusahaan Ciledug Store. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan  yang  berharga  terkait  preferensi  konsumen  terhadap  jenis  sepeda  listrik  berdasarkan  karakteristik baterai.  Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  Knowledge  Discovery  In  Database  dengan  menggunakan Algoritma X-Meansuntuk mengelompokkan data penjualan, mengatasi kendala K-Means clustering terkait jumlah cluster  yang  perlu  diketahui  sebelumnya.  Penelitian  ini  mencakup  periode  September-Desember  2023  dengan total 472 data penjualan. Penerapan algoritma X-Means menghasilkan empat cluster. Cluster 0, dengan 451 data produk  yang  terjual,  menunjukkan  bahwa  sepeda  listrik  berbaterai  48V/12Ah  termasuk  dalam  kategori  laris. Sementara Cluster 1 (13 data), Cluster 2 (2 data), dan Cluster 3 (6 data) menunjukkan sepeda listrik dengan baterai 48V/20Ah, 72V/20Ah, dan 36V/12Ah masuk dalam kategori kurang laris. Davies Bouldin Score yang dihasilkan sebesar 0,220.

## Kata Kunci: Penjualan, X-Means, Data Mining

## 1. PENDAHULUAN
Dalam era mobilitas yang semakin berfokus pada keberlanjutan,  kendaraan    listrik  hadir  sebagai  solusi inovatif  dalam  menyambut  masa  depan  transportasi yang  ramah  lingkungan  Sepeda  listrik  bukan  hanya sekedar  kendaraan,  melainkan  sudah  menjadi  trend dimasa  ini  dan  menjadi  symbol  kebebasan  bergerak tanpa  meninggalkan  jejak  karbon  yang  merugikan. Permintaan pasar yang semakin meningkat, menimbulkan  persaingan  antar  Perusahaan  untuk melakukan strategi agar dapat meningkatkan penjualan  produk.  Salah  satu  strategi  yang  dapat dilakukan  adalah  dengan  cara  memanfaatkan  data penjualan  Perusahaan  dan  kecanggihan  teknologi untuk melihat produk mana yang lebih laku dipasaran dan  mana  yang  kurang  laku  agar  dapat  dievaluasi untuk perencanaan promosi selanjutnya.
Berdasarkan  data  yang  telah  berhasil  diperoleh terkait  dengan  aktivitas  penjualan  barang  di Perusahaan Ciledug Store, rencananya akan dilaksanakan  suatu  proses  pengelompokan  penjualan barang  menggunakan  algoritma  X-Means.  Penting untuk  dicatat  bahwa  Algoritma  X-Means  merupakan suatu  metode  yang  telah  dirancang  khusus  untuk mengelompokkan data, dan tergolong sebagai evolusi dari K-Means clustering. Dalam konteks ini, X-Means berperan sebagai solusi yang efektif dalam mengatasi salah  satu  kekurangan  yang  dimiliki  oleh  K-Means clustering,  yakni  kebutuhan  akan  pemahaman  awal terkait jumlah cluster (K) sebelumnya) [1] Oleh karena
itu,  X-Means  dapat  dianggap  sebagai  suatu peningkatan atau penyempurnaan yang signifikan dari K-Means.  Diperhatikan  pula  bahwa  tantangan  utama yang  dihadapi  dalam  konteks  ini  adalah  kesulitan dalam  menentukan jumlah cluster  yang optimal serta waktu  yang  diperlukan  dalam  proses  clustering, terutama  ketika  berurusan  dengan  volume  data  yang besar.  Oleh  karena  itu,  dorongan  untuk  melakukan penyempurnaan dari algoritma K-Means ke Algoritma X-Means  muncul  sebagai  hasil  dari  kebutuhan  untuk mengatasi  kendala-kendala  ini.  Melalui  pendekatan yang lebih matang dan canggih, X-Means diharapkan dapat  memberikan  solusi  yang  lebih  efisien  dalam pengelompokan  data,  serta  meningkatkan  kualitas analisis  cluster,  khususnya  dalam  kasus  penjualan barang di Perusahaan Ciledug Store[2].
Berdasarkan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh M Rizqi Sulistio, Nana Suarna, dan Odi Nurdiawan  dalam  jurnal  Teknologi  Ilmu  Komputer tahun 2023 yang berjudul “Analisa Penerapan Metode Clustering  X-Means  Dalam  Penjualan  Barang”. Berdasarkan penelitian pengelompokan barang menggunakan Algoritma X-Means mendapatkan hasil dengan  Cluster  0  memiliki  jumlah  anggota  sebanyak 271 item dan cluster 1 62 item dengan nilai Dbi 0,57. Maka dari itu algoritma X-Means sangat cocok untuk melakukan pengelompokan [3].
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengetahui bagaimana cara pengelompokan penjualan  barang  yang  laris  dan  kurang  laris
berdasarkan  data  yang  diperoleh  pada  Perusahaan Ciledug Store menggunakan Algoritma X-means pada aplikasi  Rapidminer  pada  periode  September  sampai dengan Desember 2023.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Landasan Teori
2.1.1. Penjualan
Penjualan  memegang  peran  penting  dalam memenuhi kebutuhan pembeli dan penjual, melibatkan kompleksitas  pertukaran  informasi  dan  kepentingan. Dalam proses penjualan, penjual atau pemasok barang dan  jasa  mengalihkan  kepemilikan  suatu  komoditas kepada  pembeli  dengan  harga  yang  telah  ditetapkan, mencakup  serangkaian  langkah  yang  mencakup pemasaran, negosiasi, dan transaksi[4].

## 2.1.2. Data Mining
Data Mining merupakan istilah yang digunakan untuk  menggambarkan  penemuan  pengetahuan  di dalam database. Proses Informasi Mining menggunakan metode statistik, matematika, kecerdasan  buatan,  dan  machine  learning  untuk mengekstraksi  serta  mengenali  data  yang  bermanfaat untuk  pengetahuan  terkait  dari  berbagai  database besar[5].  Data  Mining  merupakan  analisis  dari kumpulan  data  untuk  menemukan  hubungan  yang tidak  diduga  dan  merangkum  data  dengan  cara  yang berbeda dari sebelumnya [6]

## 2.1.3. Clustering
Clustering  merupakan  suatu  proses  kompleks yang  melibatkan  pengelompokan  objek  serupa  ke dalam  kelompok  yang  berbeda  atau  lebih  tepatnya mempartisi  sebuah  dataset  ke  dalam  subset,  di  mana setiap  subset  memiliki  arti  yang  signifikan.  Suatu cluster terdiri dari sejumlah objek yang menunjukkan kemiripan satu sama lain, sekaligus berbeda dari objek yang  tergabung  dalam  cluster  lainnya.  Algoritma clustering  sendiri  terbagi  menjadi  dua  bagian,  yaitu secara  hirarkis  dan  partisional.  Algoritma  hirarkis menemukan cluster secara berurutan dengan penetapan  cluster  sebelumnya,  sedangkan  algoritma partisional  menentukan  semua kelompok pada  waktu tertentu [7]

## 2.1.4. X-Means
Algoritma  X-Means  muncul  sebagai  teknik yang  mengatasi  kelemahan  pada  metode  k-means. Pada  metode  k-means,  terdapat  keterbatasan  dalam melakukan  perhitungan  yang  memakan  waktu  relatif
lama terutama dalam menentukan nilai cluster k yang harus ditetapkan oleh pengguna. X-Means menawarkan  solusi  dalam  bentuk  pembelajaran  tak terarah  (unsupervised  learning),  di  mana  proses pengelompokan  data  berjalan  secara  otomatis  pada setiap data tanpa memerlukan pengetahuan sebelumnya  mengenai  kelas  sasaran  yang  akan dijadikan  cluster[8].  X-Means  merupakan  metode pengelompokan  yang  dikembangkan  dari  K-Means Clustering[9].

## 2.1.5. Data Set
Dataset  adalah  kumpulan  data  yang  bisa mempresentasikan  label  pada  database  atau  matriks data  yang  setiap  kolomnya  merepresentasikan  suatu variabel tertentu. Dengan setiap barisnya menggambarkan jumlah data. Dataset juga merupakan data yang diolah dalam proses data mining [8].

## 2.1.6. Rapidminer
RapidMiner,  sebagai  perangkat  lunak  sumber terbuka, merupakan solusi untuk analisis data mining, text  mining,  dan  analisis  prediksi.  RapidMiner menggunakan berbagai teknik deskriptif dan prediktif untuk  memberikan  wawasan  kepada  pengguna, memungkinkan  mereka  membuat  keputusan  yang lebih  baik.  Dengan  lebih  dari  500  operator  data mining, RapidMiner menyediakan fungsi untuk input, output,  data  preprocessing,  dan  visualisasi.  Software ini  berdiri  sendiri  untuk  analisis  data  dan  berfungsi sebagai  mesin data  mining  yang dapat diintegrasikan dengan  produk  lainnya.  RapidMiner  ditulis  dalam bahasa  Java,  sehingga  dapat  beroperasi  di  semua sistem  operasi[10].  RapidMiner  digunakan  untuk melakukan pekerjaan analisis teks, seperti mengekstrak pola dari data set besar dan menggabungkannya dengan metode statistika, kecerdasan buatan, dan database. Tujuan analisis teks ini  adalah  untuk  memperoleh  informasi  berkualitas tinggi dari teks yang diolah[10].

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Sumber Data
Untuk  mengetahui  cluster  persediaan  barang, peneliti  mengambil  data  Persediaan  Barang  dari Perusahaan  Ciledug  Store  yang  beralamat  di  Jl. Merdeka Utara No. 93 (Sebelah utara pasar Ciledug) Ciledug-Cirebon)  pada  tanggal  5  Desember  2023. Data tersebut berisi tentang persediaan barang dagang pada  Perusahaan  Ciledug  Store,  berikut  contoh datanya:
Tabel 1. Data Penjualan No Tanggal Brand Tipe Warna Power Batrai Harga 1 3/8/2023 UWinfly D7S Hitam 500 Wat 48V/12Ah 3.900.000 2 1/9/2023 Goda 140D Merah 500Wat 48V/12Ah 4.100.000 3 1/10/2023 UWinfly D7S Pink 500Wat 48V/12Ah 3.900.000 … … … … … … … … 472 25/12/2023 Uwinfly D8S Merah 500Wat 48V/12Ah 4.400.000
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data  primer  yang  dikumpulkan  langsung  dari  tangan orang pertama dengan mendatangi langsung Perusahaan dan melakukan observasi dan wawancara.

## 3.2. Teknik Pengumpulan Data
Wawancara  Penulis  melakukan  wawancara kepada kepada Toko pada Perusahaan Ciledug Store, wawancara  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  data persediaan barang dengan cara melakukan tanya jawab secara langsung dan dapat memberikan informasi yang bertanggung  jawab  untuk  menganalisa  data  tersebut menggunakan data mining Algoritma Naïve Bayes.

## 3.2.1. Wawancara
Wawancara  dilakukan  pada    Toko  Ciledug Store,  Wawancara  ini  dilakukan  untuk  mengetahui data persediaan barang dengan cara melakukan tanya jawab  secara  langsung  dan  dapat  memberikan infromasi yang bertanggung jawab untuk menganaisa data tersebut menggunakan data mining Algoritma X- Means

## 3.2.2. Observasi
Pada  saat  observasi,  menghabiskan  waktu  2 hari untuk mengamati secara langsung kegiatan kerja yang  dilakukan  oleh  para  karyawan.  Tahapan  ini bertujuan  untuk  mengetahui  secara  langsung  kondisi saat melakukan transaksi dengan pelanggan.

## 3.2.3. Dokumentasi
Proses  pengumpulan  informasi  dilengkapi dengan  penelitian  dokumen  yang  terkait  dengan persediaan  barang  dagang  pada  Perusahaan  Ciledug Store.  Dokumentasi  ini  mencakup  data  historis, kebijakan persediaan, dan informasi terkait lainnya.

## 3.3. Tahapan Perancangan
Tahapan  perancangan  merupakan  acuan  dan tahapan  yang  diterapkan  dalam  sebuah  penelitian untuk  dapat  mencapai  tujuan  penelitian.  Tahapan perancangan dalam penelitian ini disusun berdasarkan proses Knoweledge  Discovery  In  Database ,  dengan menerapkan Langkah demi Langkah yang dilaksanakan  secara  berurutan  untuk  mencapai  tahap penyelesaiian.  Tahap-tahap  KDD  ini  sebenarnya didasari oleh proses data mining yang bertujuan untuk menemukan  pola-pola  yang  menarik  dan  informasi dari  sekumpulan  data  yang  besar [11] . Tahapan perancangan tugas akhir ini dapat dilihat pada Gambar 3.1 berikut.

## 1. Selection
Untuk  mengakses  dataset  dari  file  excel, digunakan operator Read Excel dari workspace. Jumlah dataset yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebanyak 472.
2. Prepocessing
Proses  pembersihan  atau  cleansing  data  yang mengatasi nilai yang hilang atau tidak konsisten dilakukan  pada  tahap  preprocessing.  Sebelum langkah  ini,  dilakukan  analisis  terlebih  dahulu untuk  menentukan  apakah  dataset  mengandung nilai yang hilang atau tidak konsisten.
3. Data transformation
Data  Transformation  adalah  proses  mengubah data  yang  telah  dipilih  agar  sesuai  untuk  data mining.  Pada  tahap  transformation,  data  bertipe polinomial diubah menjadi numerik menggunakan  operator  Nominal  to  Numerical agar dapat diolah berdasarkan jarak.
4. Data mining
Data  mining  merupakan  proses  eksplorasi  dan analisis  data  dalam  jumlah  besar  untuk menemukan pola atau teknik yang sesuai dengan tujuan  dan  proses  Knowledge  Discovery  in Databases  (KDD).  Tahap  ini  adalah  inti  dari proses KDD untuk menganalisis data yang telah dibersihkan.
5. Evaluation Evaluation  berfungsi  sebagai  penerjemah  alur yang dihasilkan dari data mining. Alur informasi yang  dihasilkan  perlu  ditampilkan  dengan  cara yang mudah dimengerti oleh pihak berkepentingan. Proses ini mencakup pemeriksaan  apakah  alur  atau  informasi  yang ditemukan  konsisten  dengan  fakta  atau  harapan yang ada sebelumnya.
6. Knowledge
Tahap  terakhir  dari  proses  data  mining  adalah visualisasi dan penyajian pengetahuan mengenai metode  yang  digunakan  untuk  memperoleh pengetahuan. Presentasi hasil data mining dalam bentuk  pengetahuan  yang  dapat  dipahami  oleh semua  pihak  terlibat  menjadi  langkah  penting, terutama jika melibatkan orang-orang yang tidak memahami  data  mining.  Dalam  presentasi  ini, visualisasi juga dapat membantu menyampaikan hasil data mining secara efektif.
4. Hasil dan Pembahasan
4.1. Hasil Tujuan 1
4.1.1. Hasil Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini menggunakan data asli Penjuaan Barang pada periode September  sampai  dengan  Desember  tahun  2023. Atribut  yang  ada  pada  data  iini  terdiri  dari  No, Tanggal,  Produk,  Type,  Warna,  Power,  Batrai  dan Harga dengan jumlah data  yang digunakan 472 baris data.
Pada penelitian ini data penjualan yang banyak diminati  dan  kurang  diminati  pada  periode  tersebut dihasilkan  berdasarkan  Produk,Type,  Warna  dan Harga  menggunakan  algoritma  X-Means  Clustering pada aplikasi Rapidminer.

## 4.1.2. Data Set Sebelum Pre-Procesing
Dataset yang diperoleh dari toko Ciledug Store berupa  data  penjualan  periode  September  sampai Desember 2023 dengan tampilan sebagai berikut: Tabel 2. Data preprocesing No Tanggal Produk Tipe Warna Power Baterai Harga 1 3/8/2023 Uwinfly D7S Hitam 500Wat 48V/12Ah 3.900.000 2 3/8/2023 Uwinfly Maleo Merah 500Wat 48V/20Ah 9.900.000 3 3/8/2023 Uwinfly D7S Pink 500Wat 48V/12Ah 3.900.000 89 1/9/2023 Uwinfly R8S Tosca 500Wat 48V/12Ah 4.700.000 90 1/9/2023 Uwinfly D8S Pink 500Wat 48V/12Ah 4.400.000 91 1/9/2023 Goda 140D Merah 500Wat 48V/12Ah 4.100.000 189 1/10/2023 Uwinfly D7S Pink 500Wat 48V/12Ah 3.900.000 190 1/10/2023 Uwinfly D7S Hitam 500Wat 48V/12Ah 3.900.000 191 1/10/2023 Goda 140D Merah 500Wat 48V/12Ah 4.000.000 282 1/11/2023 Uwinfly RF7 Hijau 500Wat 48V/12Ah 4.300.000 283 1/11/2023 Goda 148 Orange 500Wat 48V/12Ah 4.250.000 284 1/11/2023 Goda 140 Pink 500Wat 48V/12Ah 4.000.000 387 1/12/2023 Uwinfly D7S Pink 500Wat 48V/12Ah 3.900.000 388 1/12/2023 Stargo E2E Putih 350Wat 48V/12Ah 3.600.000 389 1/12/2023 Goda 140D Biru 500Wat 48V/12Ah 4.100.000 470 25/12/2023 Goda 140D Putih 500Wat 48V/12Ah 4100.000 471 25/12/2023 Uwinfly D8P Putih 500Wat 48V/12Ah 5.250.000 472 25/12/2023 Uwinfly D8S Merah 500Wat 48V/12Ah 4.400.000

## 4.1.3. Data Selection
Gambar 1. Read Excel
Pada gambar 1 yaitu membaca file yang akan digunakan untuk pemodelan.
Gambar 2. Select Atribut
Pada  gambar  2  yaitu  memilih  atribut  yang digunakan untuk pemodelan X-Means.
4.1.4. Preprocesing Menambahkan Operator Set Role dan Nominal To Numerical.
Gambar 3. Set Role
Pada  Gambar  3    operator  ini  digunakan  untuk mengubah peran satu atau lebih atribut.
Pada gambar 4 digunakan untuk mengubah tipe atribut nonnumeric menjadi tipe numerik.

## Gambar 4. Nominal To Numerical
4.1.5. Tranformation
Menambahkan Operator Normalize Gambar 5. Normalize Operator Normalize
digunakan untuk menghubungkan  nilai  atribut  pada  skala  yang  lebih kecil.  Normalisasi  ini  membantu  untuk  mengatasi perbedaan skala antara atribut agar tidak outlayer.

## 4.1.6. Data Mining
Menambahkan operator X-Means Operator X-Means ini digunakan untuk melakukan  analisis  klastering  untuk  mengelompokan data yang mirip satu dengan yang lainnya.
Gambar 6. X-Means
Pada gambar 6 yaitu pemdolen X-Means
Menambahkan Operator Cluster Distance PerformanceOpertor  ini  digunakan  untuk  mengukur kinerja  metode  clustering  dan  menghasilkan  vector kinerja yang didasarkan pada sentris kelompok.
Gambar 7. Cluster Distance Performance
4.2. HASIL TUJUAN 2
4.2.1. Hasil Implementasi Algoritma X-Means Pada Aplikasi Rapidminer
Setelah data diolah menggunakan Rapidminer, Maka dapat dihasilkan pengelompokan data penjualan produk terlaris dan kurang laris berdasarkan batrai dari implementasi  X-Means  pada  Rapidminer  dan  dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 3. Cluster Penjualan Barang No Bater ai Cluste r 0 Cluste r 1 Cluste r 2 Cluste r 3 1 48V/1 2Ah  2 48V/2 0Ah  .. .. .. .. .. .. 472 36V/1 2Ah 
Dilihat dari tabel 3 maka dapat dapat disimpulkan bahwa:
a. Cluster 0 memiliki 451 Data produk yang terjual dan  dapat  diartikan  bahwa  sepeda  listrik  yang memiliki  batrai  48V/12Ah  masuk  kedalam kategori laris.
b. Cluster  1  memliki  13  data  produk  yang  terjual dan  dapat  diartikan  bahwa  sepeda  lsitrik  yang memiliki  batrai  48V/20AH  masuk  kedalam Kategori Kurang Laris.
c. Cluster  2  Memiliki  2  data  produk  yang  terjual dan  dapat  diartikan  bahwa  sepeda  listrik  yang memiliki  batrai  72V/20Ah  masuk  kedalam kategori Kurang Laris.
d. Cluster 3 memiliki 6 data produk yang terjual dan dapat  diartikan  bahwa  sepeda  listrik  yang memiliki  batrai  36V/12Ah  masuk  kedalam kategori Kurang Laris.
Dengan  diketahuinya  nama-nama  produk  pada setiap  cluster,  maka  perusahaan  dapat  memanajemen persediaan  barang  dengan  baik  agar  tidak  terjadi penumpukan barang.
Berdasarkan  data  yang  telah  diolah  ,  maka penelitian ini dapat menyimpulkan bahwa pengelompokan penjualan barang menggunakn Algoritma X-Means menghasilkan 4 Cluster Cluster 0 memiliki  451  Data  produk  yang  terjual  dan  dapat
diartikan  bahwa  sepeda  listrik  yang  memiliki  batrai 48V/12Ah  masuk  kedalam  kategori  laris.  Cluster  1 memliki  13  data  produk  yang  terjual  dan  dapat diartikan  bahwa  sepeda  lsitrik  yang  memiliki  batrai 48V/20AH  masuk  kedalam  Kategori  Kurang  Laris. Cluster  2  Memiliki  2  data  produk  yang  terjual  dan dapat  diartikan  bahwa  sepeda  listrik  yang  memiliki batrai  72V/20Ah  masuk  kedalam  kategori  Kurang Laris.  Cluster  3  memiliki  6  data  produk  yang  terjual dan  dapat  diartikan  bahwa  sepeda  listrik  yang memiliki  batrai  36V/12Ah  masuk  kedalam  kategori Kurang  Laris,  dengan  nilai  Davies  Bouldin  Index (DBI) sebesar 0,220.
Berdasarkan  hasil  kesimpulan  yang  telah diuraikan  diatas,  penulis  memiliki    saran  untuk Perusahaan  dan  penelitian  lebih  lanjut  yaitu  sebagai berikut:
a. Perusahaan  bisa  lebih  memerhatikan  produk- produk  yang  memiliki  penjualan  terlaris  dan kurang laris agar lebih optimal dalam melakukan persediaan barang.
b. Untuk  penelitian  lebih  lanjut  selidiki  factor- faktor  yang  memiliki  dampak  signifikan  pada penjualan sepeda listrik.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  data  yang  telah  diolah  ,  maka penelitian ini dapat menyimpulkan bahwa pengelompokan penjualan barang menggunakn Algoritma X-Means menghasilkan 4 Cluster Cluster 0 memiliki  451  Data  produk  yang  terjual  dan  dapat diartikan  bahwa  sepeda  listrik  yang  memiliki  batrai 48V/12Ah  masuk  kedalam  kategori  laris.  Cluster  1 memliki  13  data  produk  yang  terjual  dan  dapat diartikan  bahwa  sepeda  lsitrik  yang  memiliki  batrai 48V/20AH  masuk  kedalam  Kategori  Kurang  Laris. Cluster  2  Memiliki  2  data  produk  yang  terjual  dan dapat  diartikan  bahwa  sepeda  listrik  yang  memiliki batrai  72V/20Ah  masuk  kedalam  kategori  Kurang Laris.  Cluster  3  memiliki  6  data  produk  yang  terjual dan  dapat  diartikan  bahwa  sepeda  listrik  yang memiliki  batrai  36V/12Ah  masuk  kedalam  kategori Kurang  Laris,  dengan  nilai  Davies  Bouldin  Index (DBI)  sebesar  0,220.  Berdasarkan  hasil  kesimpulan yang  telah  diuraikan  diatas,  penulis  memiliki    saran untuk  Perusahaan  dan  penelitian  lebih  lanjut  yaitu sebagai berikut:
Perusahaan  bisa  lebih  memerhatikan  produk- produk  yang  memiliki  penjualan  terlaris  dan  kurang laris  agar  lebih  optimal  dalam  melakukan  persediaan barang.  Untuk  penelitian  lebih  lanjut  selidiki  factor- faktor  yang  memiliki  dampak  signifikan  pada penjualan sepeda listrik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M. Rizqi Sulistio, N. Suarna, and O. Nurdiawan, “Analisa Penerapan Metode Clustering X-Means Dalam  Pengelompokan  Penjualan  Barang,” Jurnal  Teknologi  Ilmu  Komputer ,  vol.  1,  no.  2, pp. 37–42, 2023, doi: 10.56854/jtik.v1i2.49.
[2]  B.  Bustami,  R.  Mahara,  H.  Ahmadian,  S. Wahyuni,  and  K.  AR,  “Analisis  Clustering
Penduduk Miskin Di Provinsi Aceh
Menggunakan  Algoritma  K-Means  Dan  X- Means,” Jurnal  Nasional  Komputasi  dan Teknologi  Informasi  (JNKTI) ,  vol.  5,  no.  1,  pp. 26–35, 2022, doi: 10.32672/jnkti.v5i1.3961.
[3]  M.  R.  Sulistio,  N.  Suarna,  and  O.  Nurdiawan, “Analisa Penerapan Metode Clustering X-Means Dalam  Pengelompokan  Penjualan  Barang,” Jurnal  Teknologi  Ilmu  Komputer ,  vol.  1,  no.  2, pp. 37–42, 2023, doi: 10.56854/jtik.v1i2.49.
[4]  H. Derajad Wijaya and S. Dwiasnati, “Implementasi  Data  Mining  dengan  Algoritma Naïve  Bayes  pada  Penjualan  Obat,” JURNAL INFORMATIKA , vol. 7, no. 1, 2020.
[5]  M.  Taufik  Hidayat,  N.  Suarna,  N.  Rahaningsih, and  P.  Studi  Komputerisasi  Akuntansi  STMIK IKMI
Cirebon,
“IMPLEMENTASI
ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK PREDIKSI  PERSEDIAAN  BARANG  PT. DILMONI  CITRA  MEBEL  INDONESIA,” 2023.
[6]  Y. Niar, K. Komariah, A. Surip, R. Saputra, and I.  Ali,  “Implementasi  Algoritma  Naïve  Bayes Untuk  Prediksi  Persediaan  Barang  Rotan,” KOPERTIP : Jurnal Ilmiah Manajemen Informatika dan Komputer , vol. 4, no. 1, pp. 28– 34, Jun. 2022, doi: 10.32485/kopertip.v4i1.112.
[7]  R. R. Khaerullah, N. Suarna, and O. Nurdiawan, “Analisa  Pengelompokan  Dataset  Komputer Menggunakan  Algoritma  X-Means,” Jurnal Informatika dan Teknologi Informasi , vol. 1, no. 2, pp. 125–132, 2023, doi: 10.56854/jt.v1i2.135.
[8]  J. Penerapan, T. Informasi, D. Komunikasi, G. B. Kaligis,  and  S.  Yulianto,  “IT-EXPLORE ANALISA  PERBANDINGAN  ALGORITMA K-MEANS,  K-MEDOIDS,  DAN  X-MEANS UNTUK  PENGELOMPOKKAN  KINERJA PEGAWAI  (Studi  Kasus:  Sekretariat  DPRD Provinsi Sulawesi Utara),” 2022.
[9]  A. Wijayanto and R. Adhitama, “Penggunaan X- Means Clustering Method untuk Mengelompokkan  Potensi  Sekolah  Menengah Unggul di Kabupaten Banyumas,” vol. 2, no. 1, pp. 80–088, 2019, doi: 10.20895/INISTA.V2I1.
[10]  Y. Niar, K. Komariah, A. Surip, R. Saputra, and I.  Ali,  “Implementasi  Algoritma  Naïve  Bayes Untuk  Prediksi  Persediaan  Barang  Rotan,” KOPERTIP : Jurnal Ilmiah Manajemen Informatika dan Komputer , vol. 4, no. 1, pp. 28– 34, Jun. 2022, doi: 10.32485/kopertip.v4i1.112.
[11]  B.  Y.  A.  Pratama  and  H.  A.  Yuniarto, “Perancangan  Proses  Implementasi  Machine Learning  Dalam  Maintenance  Management Untuk Mencegah Derating,” J@ti Undip: Jurnal Teknik  Industri ,  vol.  16,  no.  2,  pp.  134–142, 2021, doi: 10.14710/jati.16.2.134-142.