## KLASTERISASI DATA PENJUALAN ALAT TRANSPORTASI DENGAN RAPIDMINER MENGGUNAKAN METODE K-MEDOID
Wiwin Aprilyani 1 , Kaslani 2 , Edi Wahyudin 3 , Ryan Hamonangan 4 , Ruli Herdiana 5
123 Program Studi Komputerisasi Akuntansi, STMIK IKMI Cirebon
45 Program Studi Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No. 10B Karyamulya Kec. Kesambi Kota Cirebon, Jawa barat 45131 wiwinaprilyani1204@gmail.com

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menerapkan  metode  klasterisasi K-medoid menggunakan  platform Rapidminner pada data penjualan alat transportasi. Melalui Rapidminner sebuah platform analisis data yang kuat, hal ini bertujuan untuk meningkatkan pemahaman terhadap prefrensi dan perilaku pembelian konsumen dalam kaitannya dengan transportasi. Metode K-medoid dipilih karena kemampuannya dalam menghasilkan kelompok- kelompok  data  yang  berbeda  secara  optimal  tanpa  bergantung  pada  bentuk  atau  jumlah  klaster  yang  telah ditentukan  sebelumnya.  Setelah  dilakukannya  beberapa  uji  coba  klaster  pada  data  penjualan  alat  transportasi dengan record data terakhir berjumlah 904 record data menghasilkan  nilai  klaster  yang  terbaik  yaitu dengan 2 klaster yang nilai Davies Bouldin Index berada pada -0,838 yang dimana nilai tersebut nilai terkecil diantara hasil uji coba klaster lainnya, dengan jumlah  klaster 2 tersebut penjualan  tertinggi pada perusahaan  ini berada pada tahun 2005 dengan nilai 11,739 dan berada pada di klaster 0.
Kata kunci: Penjualan, K-medoid, Klasterisasi, Rapidminer, Alat transportasi

## 1. PENDAHULUAN
Dalam era digital ini penggunaan teknologi telah menjadi landasan utama bagi perkembangan bisnis di berbagai sector, termasuk industry  Alat Transportasi. Data merupakan salah satu asset paling berharga bagi perusahaan  untuk  mengidentifikasi  peluang  dan menghadapi tantangan dalam  lingkungan bisnis  yang terus berubah. Khususnya dalam industry transportasi pemahaman  yang  mendalam terhadap pola penjualan Alat  Transportasi  dapat  menjadi  kunci  keberhasilan perusahaan,  Penjualan  Alat  Transportasi  yang mencakup  berbagai  kendaraan  seperti  mobil,  sepeda motor, pesawat, kapal, dan sebagainya adalah bagian integral  dari  ekosistem  transportasi.  Pengolahan  data transaksi  penjualan  dengan  komputasi  tepat  dapat memberikan manfaat bagi perusahaan agar penjualan lebih  efektif  dan  efisien  [1].  Salah  satu  Teknik perhitungan  yang  dapat  diterapkan  untuk  menangani permasalahan tersebut diatas adalah dengan memanfaatkan Teknik data mining dengan menggunakan metode Clustering [2].
Berdasarkan data yang diperoleh tersebut dalam penjualan  ini  terjadi  naik  turun  nya  penjualan  dalam tiap  tahunnya,  dalam  proses  itu  juga  akan mempengaruhi  stok  persediaan  penjualan  yang tersedia karena tidak tahu barang apa yang sedang laku keras  di  pasaran  tersebut,  maka  dari  itu  dengan menggunakan algoritma k-medoid , akan tahu penjualan  mana  yang  terbanyak  pada  tahun  tersebut dengan  memanfaatkan  hasil  klasterisasi  itu  dapat diketahui  manajemen  persediaan  serta  sumber  daya yang  terkait  dengan  penjualan  alat  transportasi tersebut.
Penelitian  yang  serupa  yang  pernah  dilakukan seperti  yang  dilakukan  oleh  Abizar  dkk  pada  tahun
2022 [3] yaitu Penerapan Algoritma K-medoids dalam Klasterisasi  Penjualan  Laptop.  Penelitian  tersebut bertujuan  untuk  mengelompokan  data  penjualan laptop  dengan  menggunakan  metode  data  mining algoritma K-medoids  clustering .  Data  penjualan Laptop  dikelompokan  berdasarkan  kemiripan  data tersebut sehingga data dengan karakteristik yang sama akan berada dalam 1 cluster . Berdasarkan perhitungan yang  telah  dilakukan  oleh  peneliti  pada  1000  sample data  dapat  dikategorikan  dalam  3 cluster. Cluster 1 merupakan kategori penjualan laptop rendah yaitu 137 dan, kemudian cluster 2 merupakan kategori penjualan laptop tertinggi yaitu 669 data dan cluster 3 merupakan kategori  penjualan  laptop  sedang  yaitu  194  data  dari 10 kategori penjualan laptop.
Dapat  disimpulkan  bahwa  pengelompokan  data penjualan  laptop  dengan  menggunakan  algoritma k- medoid sendiri  bisa  dilakukan  untuk  pengelompokan penjualan  laptop,  dikarenakan  ingin  mencari  tahu penjualan  terbanyak    dari  penjualan  laptop  itu  maka dilakukannya clustering dengan  menggunakan k- medoids dengan  hasil  yang  diperoleh  yaitu  terdapat pada cluster 2 merupakan paling banyak terjual karena spesifikasi  dan  harga  laptop  yang  lebih  terjangkau dibanding cluster 1 dan cluster 3.
Berdasarkan  uraian  sebelumnya  maka  perlu dilakukan  pengelompokan  data  pada  penjualan  alat transportasi  ini  dengan  menggunakan clustering. Clustering sendiri  ialah  pengelompokan  yang  setiap kelompoknya  memiliki  karakteristik  sendiri.  Dengan menggunakan  algoritma k-medoid penjualan  alat transportasi  tersebut  akan  terkelompok  dengan  nilai cluster  yang  menyesuaikan  dengan  nilai Davies Bouldin Index paling terkecil atau mendekati nilai 0.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining
Penggalian  data  (Bahasa  inggris:  data mining adalah  ektrasi  pola  yang  menarik  dari  data  dalam jumlah  besar.  Suatu  pola  dikatakan  menarik  apabila pola  tersebut  tidak  sepele,  implisit,  tidak  diketahu sebelumnya dan berguna[4]. Ini melibatkan penggunaan  Teknik  komputasional  untuk  menyaring melalu data dalam jumlah besar dengan tujuan untuk mengidentifikasi  pola  yang  konsisten,  tren  atau hubungan  yang  dapat  digunakan  untuk  pengambilan keputusan  atau  predikasi  di  masa  depan.  Pemilihan algoritma  ini  harus  sesuai  dengan  keseluruan  proses KDD( Knowledge Discovery Databases )[5]. KDD  sendiri  dapat  dikatakan  penyelesaian masalah  dengan  menganalisa  data  yang  ada  pada database dengan data tersimpan secara elektronik dan pencariannya  dilakukan  otomatis  seperti  pada computer[6].  Alasan  utama  mengapa  data  mining sangat  menarik  perhatian  industri  informasi  dalam beberapa  tahun  terakhir  adalah  karena  ketersediaan data  dalam  jumlah  yang  sangat  besar  dan  kebutuhan untuk mengubah data tersebut menjadi informasi dan pengetahuan  berguna  yang  selaras  dengan  focus bidang  ilmu  yaitu  melakukan  kegiatan  ekstrasi  atau menambang  pengetahuan  dari  data  yang  berukuran besar,  informasi  inilah  yang  nantinya  akan  berguna untuk pengembangan.[1]
Data  mining  sendiri  banyak  digunakan  di berbagai  industri  seperti  keuangan,  pemasaran,  ilmu pengetahuan, Kesehatan dan lainnya untuk memperlancar  proses  mengidentifikasi  tren  pasar, melakukan  analisis  risiko,  dan  memprediksi  perilaku di  masa  depan.  Keberhasilan  dalam  data  mining sendiri  tidak  hanya  bergantung  pada  algoritma  yang digunakan,  tetapi  juga  pada  pemahaman  yang mendalam  tentang  konteks  domain  dan  kemampuan untuk menginterpresikan hasilnya dengan benar.

## 2.2. Clustering
Clustering  ialah  Teknik  analisis  data  yang digunakan  untuk  mengelompokan  sekumpulan  data kedalam  subset-subset  yang  mempunyai  kesamaan karakteristik.  Metode  clustering  ini  memanfaatkan kesamaan  antara  objek-objek,  dimana  objek-objek yang mirip ditempatkan di tempat yang sama. Berbeda dengan  metode  klasifikasi, clustering tidak  memilik target  variable[8].  Beragam  metode  yang  dapat digunakan untuk mengukur nilai kesamaan objek yang akan  dibandingkan,  salah  satunya  ialah Euclidean Distance. Euclidean Distance ialah untuk menghitung jarak  dua  buah  titik  dengan  mengetahui  nilai  jarak masing-masing atribut pada titik tersebut[9].
2.3. K-Medoid Salah  satu  metode  pengelompokan  partisi  yang biasa  dikenal  dengan K-Medoid bertujuan  untuk menemukan  satu  set K-cluster diantara  data  yang memiliki objek yang paling menonjol dalam kumpulan data tersebut[9]

## 2.4. Rapid Miner
RapidMiner sendiri  ialah  salah  satu  platform perangkat  lunak  yang  menyediakan  pemeriksaan penambangan  informasi,  penambangan  teks  dan analitik preditiktif. RapidMiner menggunakan Teknik dekskriptif dan prediktif  untuk  menyajikan  informasi kepada  pemakai  sehingga  mereka  dapat  mengambil kesimpulan  yang  terbaik[10]. RapidMiner ini  sendiri dibuat dan ditulis menggunakan Bahasa pemrograman Java, maka dari itu RapidMiner ini bisa dijalankan di berbagai macam system perangkat lunak.

## 3. METODE PERANCANGAN

## 3.1. Sumber Data
Sumber  data  penelitian  ini  berasal  dari  website public, data tersebut termasuk ke dalam data sekunder, data sekunder sendiri ialah data yang diperoleh peneliti dari  sumber  yang  ada.  Data  yang  diperoleh  tersebut dipublikasikanoleh( https://www.kaggle.com/datasets/ kyanyoga/sample-sales-data) sebagai salah satu portal data terbuka yang menyediakan data untuk diuji coba oleh  pengguna  dan  bisa  untuk  menambah  wawasan dari hasil uji coba tersebut. Data set yang diambil yaitu data  penjualan  Alat  transportasi  periode  tahun  2003- 2005  yang  diambil  pada  tanggal  11  Agustus  2023 sebagai dataset pendukung pada penelitian ini.

## 3.2. Teknik Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  yang  dilakukan  ialah termasuk  kedalam  dokumentasi,  data  tersebut diperoleh  dengan  cara  mengunduh  data  tersebut  dari website  (  www.kaggle.com  )  yang  sudah  disediakan oleh pihak Kaggle.

## 3.3. Tahapan Perancangan

## Gambar 1. Proses KDD
Tahapan  perancangan  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  menggunakan  rancangan  Knowledge Discovery  in  Database.  Berikut  adalah  tahapan perancangan KDD yang akan dilakukan:
3.3.1. Proses data selection Pada  proses  data selection ini  mempersiapkan data penjualan Alat transportasi ini yang berisi daftar transaksi  penjualan.  Pada  data  s election ini  akan memilih  data  mana  saja  yang  akan  digunakan  untuk proses clustering. Data mentah sebelum dilakukannya cleaning data berjumlah sebanyak 1000 record dan 26 atribut.
3.3.2. Pre- Processing Dalam tahapan Pre- processing ini yaitu mengumpulkan  data  transaksi  penjualan  kemudian melakukan  pembersihan  data  dari  data  yang  kosong, terduplikat,  atau  data  yang  hilang,  dan  melakukan transformasi  data  agar  sesuai  dengan  algoritma clustering.

## 3.3.3. Data Mining
Memasukan  algoritma  yang  akan  digunakan kedalam tools  rapidminer ,  lalu  masukan  data  yang sudah  dilakukan  pembersihan  diawal  tersebut, kemudian tentukan nilai k yang sehingga mendapatkan hasil  DBI  yang  paling  kecil  atau  terbaik  dari  hasil mengcluster  tersebut.  Kemudian  interpretasi  dan mengevaluasi  hasil  dari  nilai  DBI  yang  terbaik  dari yang dihasilkan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Menerapkan data mining pada data penjualan Alat Transportasi dengan menggunakan metode Algoritma K-medoids.
Gambar 2. Proses pemilihan data
Proses pemilihan data penjualan alat transportasi ini berlangsung di dalam tool RapidMinner4.1.2. Pada gambar 2 diatas ialah proses awal dimasukkannya data penjualan Alat transportasi ke dalam tools RapidMinner dalam  bentuk  Read  CSV.  Data  diatas masi  dalam  bentuk  data  mentah,  maka  dari  itu  harus dilakukan pembersihan pada data yang missing dengan menggunakan  operator  bernama Replace  Missing Values .
Gambar 3. Replace Missing Values
Pada gambar 3 diatas dengan menggunakan tools Replace  Missing  Values bisa  mempermudah  untuk menghilangkan  data  yang missing atau  terduplikat pada atribut tertentu yang terdapat pada data penjualan akan difilter missingnya terdapat di bagian columns di dalam edit list.
Gambar 4. Parameters replace missing values
Pada  gambar  4  adalah  tahap  dimana  untuk mengetahui nilai DBI yang dihasilkan oleh nilai k yang diuji  pada  parameter k-medoids .  Parameter  yang digunakan  ini  ialah  untuk  menentukan  kriteria  yang digunakan  untuk  evaluasi  kerja,  dan  dalam  “ main criterion ” ialah “ Average within centroid ”.

## 4.2 Mengetahui berapa hasil evaluasi terbaik dari cluster yang dihasilkan
Pada  hasil  di  tahap  ini  akan  berisikan  beberapa uji cluster dan  mendapatkan cluster dan  nilai  DBI terbaik. Dimulai dengan nilai k yang paling kecil yaitu 2 cluster.
Gambar 5. Uji cluster
Pada  gambar  5  adalah  uji  coba  dengan menggunakan  nilai  k  yang  paling  kecil  yaitu  2  dan menggunakan  parameter  “ use  local  random  seed ” untuk pengacakan nilai cluster yang akan diuji coba, pengacakan  sendiri  disini  dapat  digunakan  untuk memilih nilai k berbeda pada awal algoritma.
Gambar 6.Hasil Runing performance dengan cluster 2
Pada gambar 6 diatas hasil running performance pada  algoritma k-medoid . Cluster yang  dihasilkan
ialah 2 yaitu cluster_0 dan cluster_1 dengan nilai jarak cluster_0 yaitu -2394151.497 dan nilai jarak cluster_1 yaitu -382713.928 dengan nilai Davies Bouldin Index -0,838.
Gambar 7.Hasil Runing performance dengan cluster 3
Pada  gambar  7  diatas  menggunakan  nilai  k  3 dengan cluster yang  dihasilkan  ialah  cluster_0, cluster_1  dan  cluster_2  dengan  nilai  jarak  masing masing cluster ialah cluster_0 -382713.928, cluster_1 -291208.635,  cluster_2  -2503886.224,  dengan  nilai Davies  Bouldin  Inde x  -1,275  yang  diartikan  nilai tersebut  jauh  dari  nilai  angka  mendekati  0  atau  yang paling  terkecil.  Maka  dengan  nilai  k  3  tidak  dapat dikatakan  sebagai  hasil cluster terbaik  karena  hasil Davies Bouldin Index jauh dari angka 0.
Gambar 8.Hasil Runing performance dengan cluster 4
Pada  gambar  8  diatas  menggunakan  nilai  k  4 dengan cluster yang  dihasilkan  ialah  cluster_0  - 190862.473,  cluster_1  -291208.635,  cluster_2  - 94956.005,  cluster_3  -2503886.224.  Nilai Davies Bouldin  Index yang  dihasilkan ialah -1.102  lebih kecil  dari  hasil  cluster  3  tapi  hasilnya  cukup  besar untuk mendapatkan hasil yang mendekati angka 0 .
Gambar 9.Hasil Runing performance dengan cluster 5
Pada gambar 9 diatas menggunakan nilai k 5 dan cluster yang  dihasilkan  dengan  nilai  jarak  masing- masing  yaitu  cluster_0  -2503886.224,  cluster_1  - 1464400.266,  cluster_2  -162318.713,  cluster_3  - 94956.005, cluster_4 -79373.709. dengan nilai Davies
Bouldin  Index -1.227  yang  diartikan  bahwa cluster dengan nilai k 5 belum bisa dikatakan dengan cluster terbaik.
Gambar 10.Hasil Runing performance dengan cluster 6
Pada  gambar  10  diatas  nilai  k  yang  digunakan ialah 6 yang nilai jarak masing-masing cluster adalah cluster_0 -1111276.869, cluster_1 -27424.692, cluster_2 -183397.460, cluster_3 -39236.942, cluster_4 -14211.228, cluster_5 -3097770.989, dengan nilai Davies Bouldin Index yaitu -0,908 lebih kecil dari cluster sebelumnya  tetapi  masih  cukup  besar  dari cluste r 2.
Gambar 11.Hasil Runing performance dengan cluster 7
Pada  gambar  11  diatas  menggunakan  nilai  k  7 yang  masing-masing  mempunyai  nilai  jarak  yaitu cluster_0 -53120.458, cluster_1 -34380.284, cluster_2 -406906.839,  cluster_3  -693583.173,  cluster_4  - 2133763.757,  cluster_5  -13051.554,  cluster_6  - 10084.779 dengan nilai Davies Bouldin Index yaitu - 0.979 masi belum bisa dikatakan cluster terbaik karena masi cukup besar dari cluster 2.
Gambar 12.Hasil Runing performance dengan cluster 8
Pada  gambar  12  diatas  menggunakan  nilai  k  8 dan  masing-masing  memiliki  nilai  jaraknya  yaitu dimulai  dengan  cluster_0  -197230.410,  cluster_1  - 720333.196,  cluster_2  -37888.753,  cluster_3  - 340212.307,  cluster_4  -12460.409,  cluster_5  -
2133763.757,  cluster_6  -26139.505,  cluster_7  - 10300.056 dengan nilai Davies Bouldin Index yaitu  - 1.424 dengan nilai tersebut maka cluster dengan nilai k 8 belum bisa dikatakan sebagai cluster terbaik.
Gambar 13.Hasil Runing performance dengan cluster 9
Pada  gambar  13  diatas  menggunakan  nilai  k  9 cluster tersebut  menghasilkan  nilai  jaraknya  masing- masing  diantaranya  yaitu  cluster_0  -14200.491, cluster_1 -211613.732, cluster_2 -37888.753, cluster_3 -197230.410, cluster_4 -291208.635, cluster_5 -1625.241, cluster_6 -1343026.305, cluster_7  -141196.065,  cluster_8  -10412.675  dengan nilai Davies Bouldin Index yaitu -0,853 cluster dengan nilai 9 ini mendekati cluster terbaik, tetapi nilai yang dihasilkan  masi  cukup  besar  dari  nilai  DBI  dengan nilai k 2.
Gambar 14. Hasil Runing performance dengan cluster 10
Pada  gambar  14  diatas  menggunakan  nilai  k  10 masing-masing cluster yang dihasilkan memiliki nilai jaraknya  yaitu  dimulai  dari  cluster_0  -146400.266, cluster_1 -14200.491, cluster_2 -211613.732, cluster_3 -37888.753, cluster_4 -14211.228, cluster_5 -1625.241,  cluster_6  -162318.713,  cluster_7  - 1343026, cluster_8 -141196.065, cluster_9 - 10412.675 dengan nilai Davies   Bouldin Index -0,847 hasilnya  masi  belum  bisa  dikatakan  cluster  terbaik dikarenakan  nilai Davies  Bouldin  Index yang dihasilkan pada nilai k 10 cukup besar dari nilai Davies Bouldin Index yang dihasilkan pada nilai k 2. Berikut  table  hasil Davies  Bouldin  Index untuk menentukan Cluster yang terbaik dari uji coba cluster sebelumnya:
Tabel 1. hasil Davies Bouldin Index
No Nama Cluster Hasil Davies Bouldin Index 1 Cluster 2 -0,838 2 Cluster 3 -1,275 3 Cluster 4 -1,102 4 Cluster 5 -1,227 5 Cluster 6 -0,908 6 Cluster 7 -0,979 7 Cluster 8 -1,424 8 Cluster 9 -0,853 9 Cluster 10 -0,847
Berdasarkan  table  1  diatas  menunjukan  hasil keseluruhan  setelah  dilakukannya  uji  coba  untuk mencari hasil Davies Bouldin Index terbaik pada data penjualan Alat transportasi. Dengan hasil akhir diatas bahwa  evaluasi  terbaik  dan cluster yang  dihasilkan merujuk kepada cluster 2 sebagai nilai Davies Bouldin Index yang mendekati angka 0 dengan berada di angka -0,838.

## Gambar 15. Visualisasi hasil cluster
Pada  gambar  15  diatas  ialah visualitation dari hasil cluster yang telah diuji yang menyatakan bahwa penjualan  alat  transportasi  telah  terjual  pada  tahun 2003,  2004  dan  2005,  dari  ketiga  tahun  tersebut penjualan terbanyak berada pada tahun 2005 sebanyak 11, 739 alat transportasi yang sudah terjual. Penjualan tertinggi tersebut berada di cluster 0 dari 2 cluster yang telah  diuji  sebelumnya  untuk  mendapatkan  nilai Davies Bouldin Index yang terkecil.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah disampaikan pada bab sebelumnya maka dapat ditarik kesimpulan  sebagai  berikut:  Hasil  akhir  yang diperoleh  dari  pengelompokan  pada  data  penjualan alat  transportasi  dengan  menggunakan  algoritma K- medoid kemudian  diolah  melalui tools  Rapidminer menghasilkan  cluster  terbaik  dengan  nilai  k  yaitu  2, dimana  dari  2 cluster itu  terdiri  dari cluster dengan penjualan  tertinggi  dan cluster dengan  penjualan terendah. Cluster dengan penjualan tertinggi berada di cluster _1 pada tahun 2005 dengan jumlah 11.739 dan penjualan  terendah  berada  di  cluster_0  pada  tahun 2003  dengan  jumlah  482. Cluster terbaik  dan  nilai Davies Bouldin Index yang di dapatkan dari hasil uji coba cluster 2 -10 pada data penjualan alat transportasi
yaitu  berada  di  cluster  2  dengan  nilai  dbi/ Davies Bouldin Index yaitu -0,838.
Diharapkan  dengan  adanya  penelitian  ini, perusahaan dapat memikirkan strategi untuk meningkatkan  pemasaran  dalam  penjualan  alat transportasi di tahun-tahun berikutnya agar mendapatkan  keuntungan  yang  lebih  dari  tahun sebelumnya.
Berdasarkan  hasil  tugas  akhir  ini,  ada  beberapa saran  yang  dapat  dilakukan  agar  pengembangan system  data mining ini  menjadi  lebih  baik  yaitu penelitian  ini  ditunjukan  untuk clustering pada pengelompokan  data  penjualan  alat  transportasi menggunakan K-Medoid .
Disarankan untuk pengembangan selanjutnya dapat dilakukannya proses implementasi  data mining dengan  metode  lainnya seperti  metode Naïve  bayes yang  berguna  untuk memprediksi penjualan pada tahun berikutnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] m  sadikin  sulistywati,  “Penerapan  algoritma  k- medoids untuk menentukan segmentasi pelanggan”.
[2]  A.  Supriyadi et  al. ,  “PERBANDINGAN ALGORITMA K-MEANS DENGAN K- MEDOIDS PADA PENGELOMPOKAN ARMADA KENDARAAN TRUK BERDASARKAN PRODUKTIVITAS.”
[3]  A.  Zahrotul  Kamalia,  E.  Aan  Pradana,  and  N. Surojudin,  “PENERAPAN  ALGORITMA  K-
MEANS DALAM KLASTERISASI PENJUALAN  LAPTOP,” Jurnal  Teknologi Pelita Bangsa , vol. 13, 2022.
[4]  B.  Riyanto,  “PENERAPAN  ALGORITMA  K- MEDOIDS CLUSTERING UNTUK
PENGELOMPOKKAN PENYEBARAN
DIARE  DI  KOTA  MEDAN  (STUDI  KASUS:
KANTOR DINAS KESEHATAN KOTA MEDAN),” KOMIK  (Konferensi  Nasional Teknologi Informasi  dan  Komputer) ,  vol.  3,  no. 1, Dec. 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1659.
[5]  S. Nurajizah, “Analisa Transaksi Penjualan Obat menggunakan  Algoritma  Apriori,” JURNAL INOVTEK  POLBENG  -  SERI  INFORMATIKA , vol. 4, 2019.
[6]  R. Tri  Vulandari,  “PENGELOMPOKAN TINGKAT  KEAMANAN  WILAYAH  JAWA
TENGAH BERDASARKAN INDEKS KEJAHATAN DAN JUMLAH POS KEAMANAN DENGAN METODE KLASTERING  K-MEANS,” Jurnal  Ilmiah SINUS .
[7] A.  Nugraha,  O.  Nurdiawan,  and  G.  Dwilestari, “PENERAPAN  DATA  MINING  METODE  K- MEANS  CLUSTERING  UNTUK  ANALISA PENJUALAN  PADA  TOKO  YANA  SPORT,” 2022.
[8]  F.  Harahap,  “TIN:  Terapan  Informatika Nusantara  Perbandingan  Algoritma  K Means dan K Medoids Untuk Clustering Kelas Siswa Tunagrahita,” 2021.
[9] W.  Kurniawan,  A.  Rifai,  ;  Windu  Gata,  and  D. Gunawan,  “Analisis  Algoritma  K-Medoids Clustering  Dalam  Menentukan  Pemesanan Hotel,” JURNAL  SWABUMI ,  vol.  8, no.  2, 2020, [Online].
Available: https://www.kaggle.com [10]  M.  Arifandi,  A.  Hermawan,  and  D.  Avianto, “IMPLEMENTASI ALGORITMA K- MEDOIDS UNTUK CLUSTERING
WILAYAH  TERINFEKSI  KASUS  COVID19 DI DKI JAKARTA,” Jurnal Teknologi Terapan) | , vol. 7, no. 2, 2021.