## Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis
ht t p: / / www.i nf eb .or g 2022 Vol. 4 N o .   4 Hal:  172-179 e-ISSN: 2714-8491

## Klasterisasi Menggunakan Metode Algoritma K-Means dalam Meningkatkan Penjualan Tupperware
Iriene Putri Mulyadi 1 
1 Independen Reseacher

## panyalaiputri@gmail.com

## Abstract
Competition in the business world is very tight, business actors have challenges to manage sales strategies. Toko Asrafi Raya is  a  store  engaged  in  the  sale  of  tuppeware  located  in  the  West  Pasaman  Regency  area.  The  large  number  of  tuppeware product  data  and  stock  items  that  must  be  analyzed,  the  shop  owner  must  work  hard  in  determining  the  next  item  to  be purchased based on the existing stock. which did not sell because of low sales. This study aims to make it easier for Asrafi Jaya Stores in increasing sales of tuppeware by classifying products that are in demand, selling and not selling. The data used in this study is sales report data on tuppeware products from February to June 2021 at Toko Asrafi Raya, using the K-Means clustering algorithm method. The results of this study obtained 3 clusters, namely cluster 1 (C1) very popular, cluster 2 (C2) selling, cluster 3 (C3) not selling well. The results of this study are used to help shop owners Asrafi Taya in determining sales strategies at Toko Asrafi Jaya.
Keywords: Data Mining, K-means, Clustering, Asrafi Raya Shop, Tupperware.

## Abstrak
Persaingan  dalam  dunia  bisnis  sangatlah  ketat,pelaku  dunia  bisnis  memiliki  tantangan  untuk  mengatur  strategi penjualan.Toko  Asrafi  Raya  merupakan  suatu  toko  yang  bergerak  di  bidang  penjualan  tuppeware  yang  berada  di  daerah Kabupaten  Pasaman  Barat.  Banyaknya  data  produk  tuppeware  dan  stok  barang  yang  harus  dianalisis,  maka  pemilik  toko harus bekerja keras dalam menentukan barang yang akan dibeli berikutnya dilihat dari stok yang ada.Sehingga kesulitan yang dialamipemilik  Toko  Asrafi  Raya  adalah  kurangnya  stok  produk  yang  laku  karena  penjualan  tinggi,  dan  menumpuknya produk  yang  tidak  laku  karena  penjualannya  rendah.  Penelitian  ini  bertujuan  agar  memudahkan  Toko  Asrafi  Raya  dalam meningkatkan  penjualan  tuppeware  dengan  mengelompokkan  produk  yang  sangat  laris,  laris  dan  tidak  laris.  Data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  laporan penjualan    terhadap produk  tuppeware  pada  bulan  februari  sampai  juni 2021  yang  ada  di  Toko  Asrafi  Raya,  dengan  menggunakan  metode  algoritma  K-Means  clustering.  Hasil  dari  penelitian  ini mendapatkan 3 cluster yaitu cluster 1(C1)Sangat  Laris,Cluster 2 (C2) Laris,Cluster 3 (C3) Tidak Laris. Hasil Penelitian ini digunakan untuk membantu pemilik toko Asrafi Raya dalam menentukan strategi penjualan pada Toko Asrafi Jaya.
Kata kunci: Data Mining, K-means, Clustering, Toko Asrafi Raya, Tupperware.
INFEB is licensed under a Creative Commons 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Saat  sekarang  ini  perkembangan  teknologi  informasi dan komputer semakin maraknya di seluruh dunia dan diberbagai  bidang  tentunya,  yang  dilakukan  secara manual  sekarang  dilakukan  oleh  mesin  atau  sistem. Tupperware  adalah  nama    merek    terkenal    untuk parabot  sintetis  keluarga,    termasuk  kompartemen kapasitas,    tempat    saji,    dan    beberapa    peralatan memasak    yang    dikenalkan  dengan    populasi keseluruhan    pada    tahun    1946.    Mereka mengonfigurasi,  membuat,  dan menyebarkan  barang- barang    mereka    secara    keseluruhan    melalui organisasi  induknya [1] .
Penjualan  merupakan  pembelian  sesuatu  (barang  atau jasa)  dari  suatu  pihak  kepada  pihak  lainnya  dengan mendapatkan ganti uang dari pihak tersebut. Penjualan juga  merupakan suatu  sumber pendapatan perusahaan,
semakin  besar  penjualan  maka  semakin  besar  pula pendapatan  yang  diperoleh  perusahaan [2] .  Dalam menentukan pola penjualan dengan melihat kecenderungan pembelian konsumen jika dianalisa dan diolah dengan baik maka dapat membantu mengetahui produk  mana  yang  terlaris  dan  kurang  laku  terjual, sehingga  kontrol stok persediaan dapat dilakukan, dan dapat  dijadikan  sebagai  masukan  bagi  perusahaan dalam pengembangkan strategi pemasaran [3] .
Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD)  adalah metode  penambangan  data  untuk  mengekstraksi pengetahuan  yang  dapat  mengikuti  spesifikasi  ukuran dan  batasan,  yang  menggunakan  database  bersama dengan  pra-pemrosesan,  pengambilan  sampel,  dan transformasi  database  yang  diperlukan [4] .  KDD bertujuan  untuk  menemukan  pola  bahwa,  tidak menghasilkan  perhitungan  langsung  dari  jumlah  yang telah  ditentukan,  dapat  diterapkan  pada  data  baru
dengan  tingkat  kepastian  tertentu,  dan  memberikan manfaat bagi pengguna atau tugas lebih lanjut .[5] . dan pencarian  informasi      berasal      dari      Database [6] . Pembelajaran berbasis induksi, misalnya, adalah proses menetapkan  definisi  konsep  umum  dengan  menonton yang  spesifik  contoh  ide  yang  akan  dipelajari.  Mining merupakan  proses    informasi    yang    dilakukan    dari databaseyang  dapat      dilakukan      meskipun      tidak terlihat [7] . Teknologi  Data  Mining  digunakan  untuk menggali pengetahuan  yang ada didalam database [8] . Data  Mining  adalah  untuk  mengolah  data  sehingga menghasilkan  informasi  baru  yang  bermanfaat [9] . Data      mining  merupakan  sebuah  proses  penggalian pengetahuan  yang baru,   dengan   menggali  informasi data    dalam    jumlah  yang    banyak    dengan    teknik matematika  dan statistik [10] .
Proses  penggalian  informasi  dari  sebuah  data  set  atau kumpulan  data  disebut  dengan  Data  Mining [11] .  K- Means  merupakan  algoritma  pengelompokan  secara iteratif yang melakukan
partisig untuk mengklasifikasikan  atau  mengelompokkan    sejumlah besar  objek  [ 12] .  Adapun        metode        yang digunakannya    adalah    clustering    dengan    Algoritma K-Means [13] .  Salah    satu  metode      yang      termasuk dalam   Data   Mining   adalah clustering.  Clustering atau    pengelompokan    adalah    alat  yang    digunakan dalam  ilmu  data [14] .
Metode  Kmeans  merupakan  suatu  metode  yang  dapat melakukan  pengelompokan  data  dalam  jumlah  yang cukup  besar  dengan  perhitungan  waktu  yang  relatif cepat dan efisien [15] . Clustering merupakan  aktivitas (task)    yang  bertujuan        mengelompokkan        data yang    memiliki kemiripan  antara  satu  data  dengan data    lainnya    ke  dalam  klaster  sehingga  data  dalam satu  klaster  memiliki  tingkat      kemiripan      yang maksimum      dan      data      antar  klaster  memiliki kemiripan yang minimum [16] .
Clustering    merupakan    metode    yang  cocok  untuk pengoptimalisasikan pelayanan perpustakaan dikarenakan      dapat      mengklasterisasikan  buku dengan      dengan      efektif      dan      efesien,      dengan algoritma K-Means   data   dapat   di   clustering   dan informasi    dari    setiap    nilai    centroid    dari    setiap cluster [17] .  Clustering      yaitu      proses pengelompokan      objek      data  yang  memiliki kecendrungan  satu  sama  lain  kedalam kluster  yang sama    danberbeda    objek    yang    ada    di  kluster    lain [18] .    Pengelompokan  data  tersebut  digunakan  untuk mening  katan  manajemen  stok  dan  strategi  penjualan [19] .  Penerapan  algoritma  KMeans  juga  digunakan untuk  meng  usulkan  strategi  Customer  Relationship Management  (CRM)  dengan  mengidentifikasi  pola pembelian Produk [20] .

## 2. Metodologi Penelitian
Metodologi  penelitian  ini  mencakup  ke  dalam kerangka kerja penelitian yang dimulai dari mengidentifikasi masalah, menganalisa masalah,
menentukan tujuan, mempelajari literatur, mengumpulkan  data,  melakukan  analisa  dengan meotode  K-Means,  Mengimplementasikan  dengan software  RapidMiner  dan  menguji  hasil  penelitian. Adapun kerangka kerja pada metodologi penelitian ini menguraikan tentang Data Mining dengan menggunakan  metode  K-Means  untuk  klasterisasi dalam meningkatkan penjualan Tupperware. Kerangka penelitian disajikan pada Gamabr 1.
Gambar 1.  Kerangka Penelitian
2.1. Mengidentifikasi Masalah
Proses  mengidentifikasi  masalah  dalam    menemukan solusi  yang  paling  tepat  dari  permasalahan  yang  akan dibahas.  Adapun  yang    menjadi  batasan  masalah  pada penelitian  ini  yaitu  pada  penelitian  hanya  akan membahas  tentang penjualan produk Tupperware pada toko  Asrafi  Raya  sehingga  dapat  mengelompokkan dari  yang  “  Sangat  Laris,  Laris  dan  Tidak  Laris” berdasarkan  hasil  tes  yang  dilakukan  dengan menggunakan Algoritma K-Means.

## 2.2. Menganalisa Masalah
Analisa masalah untuk dapat memahami masalah yang telah  ditentukan  ruang    lingkup  atau  batasannya  serta identifikasi  masalah.  Dengan  menganalisa  masalah yang  telah  ditentukan    tersebut,  maka  diharapkan masalah dapat dipahami dengan baik.

## 2.3. Menentukan Tujuan
Tujuan  yang  ingin  dicapai    melalui  proses  penelitian. Pada  penelitian  ini  tujuan  yang  ingin  dicapai  adalah untuk  menentukan    cluster  produk  tupperware  untuk
melihat  minat  pelanggan  terhadap  produk  yang  akan dibeli    berdasarkan  3  cluster  yaitu  Sangat  Laris,  Laris dan  Tdak  Laris.  Sehingga  dengan  hasil  yang  telah didapatkan  dapat  memudahkan  bagi  pemilik  toko untuk menentukan stok barang yang harus  dipenuhi.

## 2.4. Literatur
Studi  literatur  yang  berhubungan  dengan  judul penelitian  sumber    literatur  didapatkan  dari  jurnal- jurnal  yang  membahas  tentang  Algoritma  Clustering, Data  Mining  dan    bahan  bacaan  lainnya  yang mendukung penelitian ini.
2.5. Mengumpulkan Data
a.  Observasi
Data  yang  dilakukan  dengan  cara  melakukan pengamatan  langsung  di  tempat  penelitian  (dalam  hal ini yaitu pada toko Asrafi Raya di Pasaman Barat).
b.  Wawancara
wawancara  dengan  pemilik  toko  yang  berkaitan langsung  dengan  permasalahan  yang  sedang  dibahas pada  penelitian  ini  untuk  mendapat  gambaran  dan penjelasan  secara  terperinci,  sehingga  data  yang diinginkan dapat tercapai  yaitu data  yang lengkap dan akurat.
c.  Studi Pustaka
Mengumpulkan  data  dan  penelusuran  informasi dengan cara membaca dan mempelajari buku-buku dan jurnal-jurnal penelitian yang berkaitan dan menunjang, baik dalam penganalisaan data dan  informasi, maupun pemecahan masalah secara keseluruhan.
2.6. Melakukan Analisa Dengan Algoritma K-Means
Mengumpulkan  data  dan  menganalisa  masalah, selanjutnya  dilakukan  analisis  untuk    menentukan variabel-variabel  yang  akan  dijadikan  input  pada pengolahan data menggunakan  algoritma K-Means.
Langkah-langkah mengolah data dengan Algoritma K- Means Clustering adalah:
a. Menentukan  jumlah  cluster  K.  Jumlah  cluster tergantung pada kebutuhan sistem.
b. Menentukan  nilai  titik  tengah  (centroid)  secara acak sebanyak jumlah cluster.
c. Alokasikan  masing-masing  data  ke  pusat  cluster terdekat.
d. Alokasikan kembali data ke pusat cluster yang baru didapatkan.  Jika  pusat    cluster  masih  mengalami perubahan,  maka  proses  diulangi  dari  langkah  3, tetapi jika pusat cluster tidak mengalami perubahan, maka proses pencarian dihentikan.
2.7. Implementasikan Dengan Software RapidMiner
Pengolahan  data  menggunakan  Algoritma  K-Means secara    manual  maka  selanjutnya  data  akan  diproses menggunakan software RapidMiner.

## 2.8. Menguji Hasil Penelitian
Pada  tahap  ini  adalah  tahap  pengujian  hasil  penelitian dalam  penerapan  Data  Mining  klasterisasi  dalam meningkatkan penjualan tupperware pada Toko Asrafi Raya  di  Pasaman  Barat.  Adapun  hasil  penelitian  yang diuji adalah:Pendahuluan.
a. Metode Melakukan pengujian pada hasil pengolahan data secara manual dengan menggunakan Algoritma K-Means.
b. Melakukan pengujian data menggunakan software RapidMiner.
c. Membandingkan  hasil  pengujian  data  secara manual dengan hasil pengolahan data menggunakan software RapidMiner.
3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Analisa Data
Data  yang  didapatkan  dari  toko  Asrafi  Raya,  dimana data    yang    digunakan    data    penjualan  sebanyak    40 data.  Output  yang  diharapkan  adalah  menghasilkan 3  cluster  yaitu    (C1)    data    penjualan  paling    laris, (C2)    data    penjualan    yang    laris,    dan  (C3)      data penjualan      kurang      laris.      Variabel      atau  atribut digunakan    dalam    pengelompokan    data penjualan ini  terdiri  dari Stok  Awal,  dan  Terjual, Kemudian di lakukan tahap seleksi data berdasarkan kebutuhan data yang  akan  diteliti,  data  yang  telah  lulus  hasil  seleksi selanjutnya  akan  dilakukan  proses  transformasi  data dapat di proses dengan metode K-Means.
Selanjutnya data akan di transformasi ke dalam bentuk yang bisa diproses dengan metode K-Means selanjutnya  data  siap  diproses  dimulai  dengan menentukan berapa jumlah cluster.
Data  yang  di  peroleh  yaitu  data  yang  masih  harus  di olah  sehingga  dapat  di  akukan  perhitungan  dengan menggunakan metode K-Means, data hasil transformasi.
3.2  Penerapan K-Means Clustering
Langkah  awal  menentukan  jumlah  cluster  yang  ingin dibentuk.    Dalam  penelitian    ini  cluster  yang    akan dibentuk  adalah  sebanyak  3  cluster.  Kemudian tentukan  titik  pusat  awal  dari  setiap  cluster,  dimana pusat  awal  ditentukan  secara  acak/random  sebagai berikut.
3.3 Menentukan Titik Centroid Awal
Penentuan  titik  pusat  centroid  awal  secara  acak  yang disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Centroid Awal
Cluster Stok Awal Terjual Z1 40 38
Z2 51 36
Z3 45 27

## 3.4  Menghitung Jarak Data Terhadap Titik Centroid
Menghitung  jarak  data  pusat  cluster  denggan menggunakan  persamaan  Euclidian  Distance  disajikan Rumus 1.
P = ඥ ( (qt -jt) 2 + (rt-kt) 2 (1)
Dimana  P  merupakan  Euclidian  Distance  atau  nilai jarak ke pusat cluster. T adalah banyaknya objek. q dan r  adalah  koordinat  objek.  j  dan  k  adalah  koordinat centroid.
Dalam setiap proses perhitungan jarak data ke masing- masing  centroid  untuk  iterasi  pertama  dilakukan menggunakan data ke-1 dan ke-2.
Perhitungan jarak data terhadap pusat klaster 1
P1=√ ((45-51)^2+(38-36)^2=6,325)
P2=√((31-51)^2+(29-36)^2=21,190)
Perhitungan jarak data terhadap pusat klaster 2
P1=√((45-34)^2+(38-27)^2=15,556)
P2=√((31-34)^2+(29-27)^2=3,606)
Perhitungan jarak data terhadap pusat klaster 3
P1=√((45-44)^2+(38-31)^2=7,071)
P2=√((31-44)^2+(29-31)^2=13,153)
3.5  Menentukan Titik Centroid Baru
Nilai centroid baru  didapat  dengan  menghitung  mean proses iterasi pertama.
C1(X1)=(31+27+34+36+38+25+40+25+30+24+34+29 +36+25+25+37+32)/17 = 31,0588
C1(X2)=(29+24+27+32+29+22+25+24+23+24+32+28 +32+24+15+31+30)/17 = 26,5294
C2(X2)=(45+49+50+48+51+49+49+46+48+70 +48)/11 = 50,6364
C2(X2)=(38+40+31+38+36+41+36+38+41+25 +36)/11 = 36,3636
C3(X3)=(39+40+40+45+40+42+43+40+44+45+41
+45)/12   = 42,0000
C3(X3)=(30+38+33+35+39+35+39+33+32+27+29
+27)/12  = 33,0000
Hasil  perhitungan  nilai centroid baru  untuk  iterasi kedua disajikan pada Tabel 2.

## Tabel 2. Nilai Centroid Baru
Cluster Stok Awal Terjual Z1 31,0588 265294
Z2 50,6364 36.3636 Z3 42,0000 33.0000
Z1  merupakan  suatu  pusat  cluster  1  dengan  nilai 31.0588  dan  26.5294,  Z2  merupakan  suatu  pusat cluster  2  dengan  nilai  50.6364  dan  36.3636,  Z3 merupakan  suatu  pusat  cluster  2  dengan  nilai  42.0000 dan 33.0000.
Selanjutnya,setelah  melakukan  perhitungan  pada penelitian ini, maka proses iterasi berhenti pada iterasi keempat,  sehingga  diperoleh  hasil  akhir.  Hasil  proses hanya  menampilakn  10  dari  40  data  dalam  artikel  ini, seperti pada Tabel 3.
Tabel 3. Tabel Hasil Akhir Klasterisasi Jarak C1 Jarak C2 Jarak C3 Z1 Z2 Z3 21,7514 5,1868 7,6823   5,4218 19,9851 9,5803     1,0602 25,6821 15,3762     26,147 4,1516 11,9196     6,5669 18,0989 7,9309     11,0015 14,297 4,0605     12,3596 12,2707 2,3675     11,0304 13,6346 3,7361     18,0890 9,9701 5,8827     23,0145 4,9231 10,0038    
Tabel  3  merupakan  data  hasil  perhitungan  akhir. Dimana Z1 adalah cluster Sangat Laris (SL) berjumlah 11  produk,  Z2  adalah cluster Laris  (Laris)  berjumlah 12  produk  dan  Z3  adalah cluster Tidak  Laris  (TL) berjumlah 17 produk.
3.6 Hasil Pengujian Data
Hasil pengujian data dengan menggunakan perhitungan manual yaitu Z1 sama dengan data cluster 0, Z2 data perhitungannya sama dengan cluster 1 , dan Z3 data perhitungan manualnya sama dengan cluster 3 pada pengujian dengan menggunakan RapidMiner.

## 4. Kesimpulan
Metode   K-Mean Clustering dapat   digunakan dalam penjualan   produk   Tupperware.. Metode     K-Mean Clustering  dapat          memberikan  rekomendasi Tupperware    yang    Sangat    laris,    Laris    dan  Tidak Laris  ,    sehingga    bisa    dijadikan    pedoman    kepada pemilik    toko    untuk    persediaan    barang    di    masa yang akan datang.

## Daftar Rujukan
[1] Syanai,  K.  G.  A.,  Safitri,  W.  A.,  Panorama,  M.,  &  Trisky,  Y. (2022).  Pengaruh  Ecological  Marketing  Dan  Corporate  Social Responsibility Terhadap Grade Image Pada Produk Tupperware. Siwayang.  Journal:  Publikasi  Ilmiah  Bidang  Pariwisata,
Kebudayaan, dan Antropologi.
https://doi.org/10.54443/siwayang.v1i2.137
[2] Febriana,  A.,  &Yusnita,  R.  T.  (2021).  Analisis  Keputusan Pembelian  Ditinjau  dari  Kualitas  Produk  dan  Strategi  Multi Level  Markrting  (MLM)  dengan  Model  Tupperware  Party (survei  pada  member  dan  konsumen  Tupperware  di  Kota Tasikmalaya).  Jurnal  Ekonomi  Perjuangan,  2(2):154-166. https://doi.org/10.36423/jumper.v2i2.668
[3] Normah,  N.,  Nurajizah,  S.,  &  Salbinda,  A.  (2021).  Penerapan Data  Mining  Metode  K-Means  Clustering  Untuk  Analisa Penjualan  Pada  Toko  Fashion  Hijab  Banten.  Jurnal  Teknik Komputer AMIK BSI, 7(2), 158-163.
https://doi.org/10.31294/jtk.v7i2.10553
[4] Julianto,  I.  T.,  Rohmanto,  R.,  Sarifudin,  U.,  &  Widianto,  S.  R. (2021).  Performance  Comparison  of  Data  Mining  Algorithms Which  Occupy  the  Top:  C4.  5  and  SVM.  Jurnal  Mantik,  4(4), 2499-2507.
https://doi.org/10.35335/mantik.Vol4.2021.1189.pp2499-2507
[5] Jaja,  J.,  Priatna,  N.,  &  Ardan,  T.  S.  (2021).  Implementation  of Data  Mining  Technique  for  Performance  of  WFH  and  WFO Agents  Using  the  K-Means  Method  Case  Study  Study  of  PT. Infomedia  Telkom  Consumer  Profiling  Services.  Budapest International  Research  in  Exact  Sciences  (BirEx)  Journal,  3(2), 117-125. https://doi.org/10.33258/birex.v3i2.1810
[6] irgo,  I.,  Defit,  S.,  &  Yunus,  Y.  (2020).  Klasterisasi  Tingkat Kehadiran    Dosen    Menggunakan    Algoritma    K-Means Clustering (Studi  Kasus  Institut  Agama  Islam  Batusangkar).
Jurnal    Sistim  Informasi  dan  Teknologi,2(1),  23–28.  DOI: https://doi.org/10.37034/jsisfotek.v2i1.22 .
[7] Na`am,  Sinaga,  K.  P.,  &  Yang, M.  S.  (2020).  Unsupervised  K- means clustering algorithm. IEEE access, 8, 80716-80727. DOI: 10.1109/ACCESS.2020.2988796
[8] Virgo,    I.,    Defit,    S.,    &    Yunus,    Y.    (2020).    Klasterisasi Tingkat Kehadiran     Dosen     Menggunakan     Algoritma     K- Means  Clustering    (Studi    Kasus    Institut    Agama    Islam Batusangkar).  Jurnal    Sistim    Informasi  dan    Teknologi,  2(1), 24–29. DOI: https://doi.org/10.37034/jsisfotek.v2i1.22
[9] Dewi,  S.,  Defit,  S.,  &  Yunus,  Y.  (2020).  Akurasi  Pemetaan Kelompok  Belajar  Siswa  Menuju  Prestasi  Menggunakan Metode K-Means (Studi Kasus SMP Pembangunan Laboratorium  UNP).  Jurnal  Sistim  Informasi  Dan  Teknologi. https://doi.org/10.37034/jsisfotek.v3i1.98
[10] Muttaqin,  M.R.,  &  Defriani,  M.  (2020).  Algoritma  K-Means untuk Pengelompokan Topik Skripsi Mahasiswa. ILKOM Jurnal Ilmiah,12(2),
121-129. DOI:
https://doi.org/10.33096/ilkom.v12i2.542.121-129
[11] Mirantika, N. (2021). Penerapan Algoritma K-Means Clustering Untuk  Pengelompokan  Penyebaran Covid-19 di  Davit  Ariyanto Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Vol . 4 No. 1 (2022) 13- 18  18  Provinsi  Jawa  Barat.  NUANSA  INFORMATIKA,  15(2), 92– 98. https://doi:10.25134/nuansa.v15i2.4321
[12] Oktarian,        S.,        Defit,        S.,        &        Sumijan.        (2020). Klasterisasi  Penentuan  Minat  Siswa  dalam  Pemilihan  Sekolah Menggunakan  Metode    Algoritma  K-Means    Clustering  Jurnal Informasi dan Teknologi, 2(3), 68-75. DOI:
https://doi.org/10.37034/jidt.v2i3.65
[13] Nainggolan,   R.,    &    Purba,    E.    (2020).   Cluster    Analisys    of Online  Shop  Product  Reviews  Using  K-Means  Clustering. International  Journal    of    Entrepreneurship    and    Business Development,3(2),
142-15.
https://doi.org/10.29138/ijebd.v3i02.977
[14] Manullang, S. D., Buulolo, E., & Lubis, I. (2020). Implementasi Data  Mining  Dalam  Memprediksi  Jumlah  Pinjaman  Dengan Algoritma  C4.  5  Pada  Kopdit  CU  Damai  Sejahtera.  Jurnal Sistem  Komputer  dan  Informatika  (JSON),  1(3),  265-272. http://dx.doi.org/10.30865/json.v1i3.2153
[15] Singh,    S.,    &    Singh,    P.    (2020).    Speaker    specific    feature based  clusteringand  its  applications  in  language  independent forensic  speaker    recognition.  International    Journal    of Electrical    and  Computer  Engineering  (IJECE),  10(4),  3508. doi:10.11591/ijece.v10i4.pp3508-3518
[16] Aditya,  A.,  Jovian,  I.,  &  Sari,B.  N.  (2020).  Implementasi K-Means Clustering Ujian Nasional Sekolah Menengah Pertama di Indonesia    Tahun    2018/2019.Jurnal    Media    Informatika Budidarma,4(1), 51-58. DOI:
http://dx.doi.org/10.30865/mib.v4i1.1784
[17] Kurniawan, R., Defit, S., & Sumijan, S. (2020). Prediksi Tingkat Kerugian  Peternak  Akibat  Penyakit  pada  Sapi  Menggunakan Algoritma K-Means Clustering. Jurnal Informasi dan Teknologi,
3(1), 29-35. DOI: https://doi.org/10.37034/jidt.v3i1.87
[18] Hidayad,      A.,      Defit,      S.,      &      Sumijan,      S.      (2020). Penerapan Algoritma    K-Means    Clustering    untuk    Melihat Hubungan  Kegiatan    Tahfiz    dengan    Hasil    Belajar    (Studi Kasus    Madrasah  Aliyah      Negeri      1      Bukiktinggi).  Jurnal Sistim      Informasi      dan  Teknologi,  2(2),  41-47.  DOI: https://doi.org/10.37034/jsisfotek.v2i2.34 .
[19] Singh,  S.,  &  Singh,  P.  (2020).  Speaker  specific  feature  based clustering and its applications in language independent forensic speaker  recognition.  International  Journal  of  Electrical  and
Computer Engineering (IJECE), 10(4), 3508.
doi:10.11591/ijece.v10i4.pp3508-3518.
[20] Sinaga,  K.  P.,  &  Yang,  M.-S.  (2020).  Unsupervised  K-Means Clustering  Algorithm.  IEEE  Access,  8,  80716–80727. doi:10.1109/access.2020.2988796