## IMPLEMENTASI METODE ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK MENGELOMPOKKAN TRANSAKSI PENJUALAN BARANG DI TOKO ARINO
Maria Adelina Bui 1 , Agus Bahtiar 2
1 Akuntansi, STMIK IKMI Cirebon
2 Sistem Informasi STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No 10 B, Karyamulya, Kec.Kesambi, Kota Cirebon
Adelmauk1@gmail.com

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  meningkatkan  efisiensi  manajemen  toko  retail  dengan  menerapkan  metode algoritma K-Means Clustering dalam mengelompokkan data transaksi penjualan barang di Toko Arino. K-Means Clustering dipilih sebagai algoritma utama karena kemampuannya dalam mengelompokkan data ke dalam cluster berdasarkan  karakteristik  yang  serupa.  Data  transaksi  penjualan  barang  yang  dikumpulkan  dari  Toko  Arino menjadi  objek  analisis  utama.  Metodologi  penelitian  melibatkan  langkah-langkah  pemrosesan  data,  seperti transformasi data, untuk memastikan keakuratan dan keterbacaan hasil analisis. Hasil dari pengelompokkan ini diharapkan  dapat  memberikan  wawasan  yang  berharga  terkait  pola  penjualan,  preferensi  pelanggan,  dan penempatan  optimal  barang  di  dalam  toko.  Analisis  dan  evaluasi  hasil  implementasi  dilakukan  melalui  metrik evaluasi kinerja K-Means, seperti SSE (Sum of Squared Errors) dan siluet index. Selain itu, dampak implementasi terhadap  efisiensi  manajemen  toko  dievaluasi  melalui  perbandingan  kinerja  sebelum  dan  sesudah  penerapan algoritma.
Kata kunci : Machine Learning, Data Mining, Penjualan, K-Means,

## 1. PENDAHULUAN
Dalam beberapa tahun terakhir, dunia ritel telah menyaksikan perkembangan signifikan dalam pendekatan  berbasis  data  untuk  mengoptimalkan operasional  bisnis.  Penelitian  ini  mengulas  tren kontemporer  dalam  manajemen  ritel,  dengan  fokus pada  implementasi  metode  algoritma  K-Means Clustering  untuk  mengelompokkan  data  transaksi penjualan di Toko Arino. Kompleksitas yang semakin meningkat  dalam  transaksi  ritel  dan  kebutuhan  akan manajemen  inventaris  yang  efisien  mendorong eksplorasi  alat  analisis  yang  canggih.  Dengan  fokus khusus  pada  penerapan  metode  K-Means  Clustering, penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengatasi  tantangan yang dihadapi oleh Toko Arino dalam mengelola dan mengkategorikan  data  penjualan  secara  efektif. Implementasi algoritma ini diharapkan dapat memberikan solusi yang melampaui metode tradisional,  memberikan  wawasan  mengenai  perilaku pelanggan,  pola  penjualan,  serta  memfasilitasi pengambilan  keputusan  strategis  untuk  pengalaman belanja yang lebih baik di Toko Arino.
Dalam  rangka  mengoptimalkan  manajemen penjualan dan inventaris di Toko Arino, penelitian ini mengimplementasikan  metode  algoritma  K-Means Clustering.  Konsep  dasar  K-Means  melibatkan pengelompokkan  data  transaksi  penjualan  ke  dalam cluster berdasarkan kesamaan karakteristik. Penelitian ini  akan  fokus  pada  pemilihan  jumlah  cluster  yang optimal  untuk  mencerminkan  pola  penjualan  yang sebenarnya.  Konsep  manajemen  inventaris  juga menjadi  aspek  krusial,  di  mana  informasi  hasil pengelompokkan akan digunakan untuk meningkatkan strategi  manajemen  stok  barang.  Dengan  memahami permasalahan  ini,  diharapkan  penelitian  ini  dapat
memberikan  kontribusi  nyata  dalam  meningkatkan efisiensi  operasional  dan  pengambilan  keputusan  di Toko  Arino  dalam  menghadapi  kompleksitas  pasar ritel.
Menurut  pendapat  Ismasari  Nawangsih  dalam jurnal Bulletin of Information Technology (BIT) tahun 2023  dengan  judul  Analisa  Penjualan  Produk Kosmetik  Dengan  Metode  Algoritma  K-Means  Di Toko Erremy. Penelitian ini menerapkan algoritma K- Means  untuk  menganalisis  pola  penjualan  barang  di Toko  Erremy  dengan  fokus  pada  ketersediaan,  stok, dan  kelengkapan  barang.  Tujuan  utama  adalah memahami  minat  pembeli,  memastikan  persediaan produk yang laku terjual, dan mencegah penumpukan barang.  K-Means  Clustering  digunakan  untuk mengelompokkan produk berdasarkan kemiripan data, mengidentifikasi  produk  yang  terlaris.  Hasilnya diharapkan  menjadi  acuan  dalam  memprediksi penyediaan  produk.  Pengujian  dilakukan  melalui black-box testing. Permasalahan yang diatasi meliputi manajemen  stok  yang  tidak  optimal  dan  kurangnya informasi  mengenai  preferensi  pembeli.  Penelitian terdahulu yang relevan menunjukkan bahwa implementasi  algoritma  K-Means  Clustering  efektif dalam  menganalisis  pola  penjualan  barang  di lingkungan  ritel.  Temuan  tersebut  memberikan dukungan  empiris  yang  kuat  bagi  penelitian  ini. Wawasan  dari  penelitian  sebelumnya  mengenai potensi  kendala  atau  masalah  selama  implementasi algoritma K-Means dapat digunakan untuk memperbaiki dan mengatasi hambatan yang mungkin muncul dalam konteks penelitian saat ini. Data historis dari  penelitian  terdahulu  juga  dapat  menjadi pembanding  untuk  mengevaluasi  kinerja  model  K- Means  Clustering  di  toko  Erremy.  Dengan  merinci
temuan  penelitian  terdahulu,  penelitian  ini  diperkaya dengan  perspektif  yang  lebih  luas,  memastikan relevansi  metodologi  dan  hasil  penelitian  dengan konteks  yang  lebih  luas  dalam  manajemen  penjualan dan inventaris di toko ritel.

## 2. TINJAUAN PUSTAK A
2.1. Data Mining
Data  mining  merupakan  suatu  proses  yang digunakan untuk mendapatkan informasi yang bernilai dari  gudang  basis  data  yang  besar.  Proses  ini  juga dapat diartikan sebagai ekstraksi informasi baru yang signifikan  dari  volume  data  yang  besar,  memberikan kontribusi  pada  pengambilan  keputusan.  Terkadang, istilah  data  mining  juga  disebut  sebagai  knowledge discovery, menggarisbawahi peranannya dalam menemukan  pengetahuan  baru  dari  data  yang  ada. Salah  satu  teknik  utama  dalam  data  mining  adalah menelusuri  data  yang  ada  untuk  membangun  model, yang selanjutnya digunakan untuk mengenali pola data yang  tidak  terdapat  dalam  basis  data  yang  telah tersimpan. Selain itu, teknik ini dapat digunakan untuk prediksi. Pengelompokan data juga merupakan aspek penting  dalam  data  mining,  bertujuan  untuk menemukan  pola  universal  dari  data  yang  ada. Pendekatan  ini  juga  berguna  untuk  mendeteksi anomali  data  transaksi,  yang  kemudian  dapat memberikan wawasan mengenai tindakan lanjut yang diperlukan. Keseluruhan proses data mining diarahkan untuk  mendukung  kegiatan  operasional  perusahaan, dengan  harapan  dapat  mencapai  tujuan  akhir  yang diinginkan oleh perusahaan.[1]

## 2.2. Clustering
Clustering  merupakan  suatu  metode  penting dalam  pengelompokan  data  yang  sering  digunakan dalam ranah data mining atau penggalian data. Proses clustering  melibatkan  partisi  suatu  set  objek  data  ke dalam himpunan bagian yang disebut dengan cluster. Tujuan  utama  dari  metode  clustering  adalah  untuk mengidentifikasi dan membentuk kelompok- kelompok yang tidak dikenal sebelumnya dalam data. Dengan  menggunakan  metode  ini,  kita  dapat mengungkapkan  pola-pola  tersembunyi,  kesamaan, atau  perbedaan  yang  ada  di  antara  objek-objek  data [2]Clustering, yang merupakan metode krusial dalam pengelompokan  data,  digunakan  secara  luas  dalam ranah  data  mining  atau  penggalian  data.  Proses clustering  melibatkan  partisi  suatu  set  objek  data  ke dalam himpunan bagian yang disebut cluster, dengan tujuan utama untuk mengidentifikasi dan membentuk kelompok-kelompok  yang  tidak  dikenal  sebelumnya dalam data. Melalui metode ini, pola-pola tersembunyi,  kesamaan,  atau  perbedaan  di  antara objek-objek  data  dapat  diungkapkan,  memberikan pemahaman  yang  lebih  dalam  terhadap  struktur  dan karakteristik data.[3] Sebagai suatu kelompok entitas, clustering  memiliki  entitas-entitas  dengan  persamaan dan perbedaan dari kelompok lainnya. Teknik klaster bekerja  dengan  mengelompokkan  objek-objek  data
atau  melakukan  pemisahan  data  ke  dalam  beberapa klaster tertentu. Dengan memisahkan dataset ke dalam sub-set, clustering memastikan bahwa elemen-elemen dalam  satu  kelompok  memiliki  tingkat  persamaan tinggi, sementara tingkat persamaan dengan kelompok lainnya  rendah.  Penerapan  clustering  menjadi  kunci dalam  mengurai  kompleksitas  data,  memfasilitasi analisis  yang  lebih  mendalam,  dan  memberikan wawasan yang signifikan untuk pengambilan keputusan serta pemahaman yang lebih baik terhadap data yang kompleks.[4]

## 2.3. RapidMiner
RapidMiner,  sebagai  aplikasi  krusial  dalam bidang  data  mining,  memiliki  peran  utama  dalam mengekstraksi informasi berharga dari kumpulan data besar.  Sebagai  platform  analisis  data,  RapidMiner dapat  mengolah  data  dengan  berbagai  algoritma  data mining,  seperti  klasifikasi,  klastering,  dan  regresi. Meskipun  tidak  semua  algoritma  dapat  diadaptasi sepenuhnya,  RapidMiner  menyediakan  beragam algoritma  yang  dioptimalkan  untuk  tugas-tugas tertentu.  Fokus  utama  RapidMiner  adalah  pada penemuan  kesamaan,  pola,  atau  informasi  penting dalam  data,  khususnya  terkait  penjualan  produk. Dengan  menganalisis  pola  pembelian  dan  perilaku konsumen,  RapidMiner  membantu  mengidentifikasi produk  yang  laris  dijual  dan  yang  kurang  diminati, memberikan  wawasan  berharga  untuk  mendukung pengambilan  keputusan  strategis  dalam  pengelolaan toko atau perusahaan. Dengan demikian, RapidMiner menjadi  alat  yang  sangat  berharga  dalam  mencapai tujuan  akhir  perusahaan  terkait  dengan  peningkatan kinerja penjualan dan manajemen stok. [5]RapidMiner sebagaimana  di  sebutkan  oleh[6]  adalah  perangkat lunak sumber terbuka yang diadopsi untuk melakukan pemrosesan  analisis  data  dan  data  mining.  Sebagai solusi  sumber  terbuka,  RapidMiner  memberikan kemampuan  bagi  pengguna  untuk  mengakses  dan memanfaatkan berbagai algoritma data mining dalam rangka  ekstraksi  informasi  berharga  dari  kumpulan data.  Platform  ini  dirancang  untuk  mendukung berbagai  aspek  analisis,  mulai  dari  klasifikasi  hingga klastering  dan  regresi,  yang  memberikan  fleksibilitas dalam mengelola dan menganalisis data secara efektif. Dengan  demikian,  RapidMiner  menjadi  alat  yang sangat  berguna  dalam  menyokong  aktivitas  analisis data dan penggalian informasi untuk keperluan bisnis atau penelitian.

## 2.4. K-Means
Menurut  [7]K-means  adalah  salah  satu  proses pengelompokan  non-hirarki  yang  bekerja  dengan membagi  data  menjadi  beberapa  cluster.  Proses  ini melibatkan  pembagian  objek-objek  data  ke  dalam kelompok-kelompok  yang  disebut  cluster,  di  mana setiap  cluster  mencakup  objek-objek  yang  memiliki kesamaan tertentu. Dalam konteks ini, K-means adalah metode pengelompokan yang berfokus pada pembentukan cluster tanpa hierarki, dan cara kerjanya
melibatkan pembagian data ke dalam sejumlah cluster tertentu  berdasarkan  kesamaan  karakteristik.  Dengan demikian,  K-means  menjadi  salah  satu  pendekatan yang  efektif  dalam  analisis  dan  pengelompokan  data untuk  mengungkap  pola  atau  struktur  yang  ada  di dalamnya.  K-Means  juga    merupakan  salah  satu metode clustering non-hierarki yang banyak digunakan,  terutama  karena  kemampuannya  untuk mengelompokkan  data  dengan  cepat  dan  efisien  ke dalam  satu  atau  lebih  cluster.  Proses  K-Means dilakukan dengan mempartisi data sehingga data yang memiliki  karakteristik  serupa  atau  mirip  akan ditempatkan  dalam  satu  kelompok,  sementara  data yang memiliki karakteristik berbeda akan dikelompokkan dengan kelompok lainnya. Metode ini secara  efektif  mengorganisir  data  ke  dalam  kluster yang  memiliki  kesamaan,  memudahkan  pemahaman dan  analisis  terhadap  pola-pola  yang  ada.  K-Means juga terkenal karena kemampuannya dalam menangani  dataset  besar  dengan  cepat,  membuatnya menjadi pilihan yang populer dalam berbagai aplikasi, mulai dari ilmu pengetahuan  data hingga pengenalan pola dan analisis klaster.[7]
1. Menentukan jumlah kluster yang di ingikan ,
2. Menempatkan  data  yang  ada  ke  dalam  suatu kluster secara acak dengan rumus berikut:
Vĳ = 1 𝑁𝑖 ∑ −0 𝑁𝑖 𝐾
𝑥𝑘𝑗 …………………………………….(1) Keterangan : Vĳ = nilai rata-rata centroid pada Clsuter ke — i untuk variabel ke —j
𝑁𝑖 = Jumlah anggota Cluster ke — i 𝑖, 𝐾 = Indeks dari Cluster
𝑗 = Nilai  data  ke  —k    Variabel ke— j untuk Cluster tersebut,
3. Menghitung  centroid  atau  rata-rata  dari  data yang  sudah  ada  ke  dalam  satu  kluster  dengan rumus berikut:
𝐷(𝑥2, 𝑥1) = || 𝑥2 − 𝑥1||2 Keterangan: D = Euclidean Distance X = Banyaknya Objek
De = √(𝑥𝑖 − 𝑠𝑖) 2 + (𝑦𝑖 − 𝑡𝑖) 2 Keterangan: De = Euclidean Distance I = Banyaknya objek2
(x,y) = Koordinat objek
(s,t) = Koordinat Centroid
4. Melakukan Pengelompokkan berdasarkan centroid terdekat
5. Mengulangi  langkah  ke-2,  dan  melanjutkan iterasi  hingga  cetroid  mencapai  nilai  yang optimal .

## 3. METODE PENELITIAN
Metode penelitian merupakan proses memeriksa dan  menganalisis  data  dan  mengekstraksi  data  yang berguna.
Metodologi yang diterapkan pada penelitian kali ini  yaitu knowledge  Discovery  in  Databases( KDD) yang  terstuktur  dalam  5  tahapan  yaitu data  selection (penyeleksi  data), preprocessing  atau  cleaning (pembersih  data)  , transformation (penyesuain  data) , data  mining (  pencarian  pola  atau  informasi),dan evaluation ( penafsiran data).

## Gambar 1. Proses Tahapan KDD

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  gambar  2  merupakan  halaman  utama  dari aplikasi RapidMiner Studio v.10.03 saat pertama kali membuka aplikasi setelah proses loading selesai
Gambar 2. Tampilan Utama RapidMiner
Perancangan  pengolahan  data  menggunakan Algoritma  K-Means  Clustering pada  Rapidminer menggunakan enam (6) operator, Mengguankan Read Excel untuk  membaca  dataset  penjualan  barang berdasarkan  nama  barang  ,  Operator select  Atribut untuk  menyaring  dan  memilih  hanya  atribut-atribut tertentu  yang  digunakan  dalam  menganalisis  data selanjutnya  dan  mengabaikan  atribut-atribut  yang tidak relevan atau tidak diinginkan .Operator Nominal To  Numerical mengubah  variabel  nominal  menjadi variabel
numerical.
Operator Optimize Parameter(Grid) digunakan untuk mencari kombinasi parameter  optimal  untuk  suatu  model  dengan menggunakan  pendekatan  grid  search.  Operator K- Means Clustering untuk  mengelompokan  dataset dengan  nilaii  K=10  dan max  runs =  10  .  Operator Cluster  Performance  Distance digunakan  untuk mengukur kinerja Algoritma K-Means Clustering pada dataset yang telah di baca.
Untuk pemodelan Algoritma K-Means Clustring bisa di lihat pada gambar 3.
Gambar 3. Pemodelan Algoritma K-Means Clustering
Pada  tahap  awal  ini    di  lakukan  Data  selection untuk  menyeleksi  data  mana  yang  di  butuhkan  dan yang  tidak  di  butuhkan.  proses  pemilihan  sebagian data  dari  suatu  dataset  yang  lebih  besar.  Tujuan utamanya adalah menyederhanakan analisis, meningkatkan efisiensi, atau fokus pada aspek tertentu dari data yang relevan dengan keperluan spesifik.
Dalam  tahap  selanjutnya  digunakan  untuk menangani data yang Missing pada dataset kita. Tujuan pre-processing ini  untuk  mengolah  data  dari data  mentah  menjadi  data      yang  valid  yang  akan digunakan dalam laporan ini dataset yang terkait tidak memiliki data missing.
Setelah  melakukan  tahapan pre-processing selanjutnya  memasuki  tahapan Transformasi ialah proses  melakukan  transformasi  data  yang  belum memiliki  entitas  jelas  untuk  di  ubah  menjadi  bentuk data  yang  valid  atau  siap  menjalani  proses Data Mining . Dalam proses algoritma K-means Clustering data yang bisa di olah harus berupa numerik .
Gambar 4. Hasil Transformasi
Setelah melakukan Transformasi yang dilakukan pada  tahapan  selanjutnya  ialah  tahapan data  mining yaitu  untuk melihat pola yang terdapat pada data.
Teknik  yang  diterapkan  pada  proses  ini  adalah teknik clustering yaitu  melakukan  pengelompokan
data  berdasarkan  tingkat  kemiripan  dalam  cluster  . Algoritma  yang  digunakan  yaitu  algoritma K-Means dengan optimalisasi penentuan jumlah cluster .
Gambar 5. penentuan jumlah cluster
Pada gambar  di atas di lakukan pengaturan nilai K  ,  nilai  K  ini  di  tentukan  dengan  mengambil  nilai Davies Boulden Index (DBI) yang paling kecil . Dalam dataset ini nilai DBI yang paling kecil berada di k =5, dengan max run =10 di bawah ini adalah perbandingan dari nilai DBI
Gambar 6. perbandigan dari nilai DBI
Untuk  memahami  pola  pembelian  pelanggan melalui pengelompokkan transaksi penjualan di Toko Arino  menciptakan  dasar  pemahaman  mendalam terhadap  perilaku  pembelian  konsumen.  Dengan menganalisis  transaksi  berdasarkan  kriteria  tertentu, seperti  jenis  barang  atau  frekuensi  pembelian,  toko dapat mengidentifikasi pola pembelian yang mungkin tersembunyi.
Hasil  pada  gambar  7  ini  memunculkan banyaknya  aggota  dari  beberapa  kelompok (  cluster ) total semua anggota yang ada pada dataset ini adalah 1203 items.
Tabel 7. Cluster Model
Setelah menerapkan
algoritma K-Means Clustering, data transaksi penjualan berhasil dikelompokkan ke dalam beberapa cluster. bisa di lihat di gambar 8
Gambar 8. cluster model
Cluster  berdasarkan  karakteristik  yang  serupa. Clustering  dan  membagi  data  menjadi  4  cluster,  di cluster nol (0) terdapat barang berupa Beras,Daging,Migor,Tepung dan Gula dengan jumlah barang  ,  cluster  satu  (1)  hanya  satu  barang  cluster  2 barang  yang  ada  di  dalamnya  beras,  dan  gula,  yaitu beras  ,  cluster  3  barang  yang  ada  di  dalamnya  beras, dan gula, dan cluster 4 hanya beras saja.
Gambar 9. clster 0
Gambar 10. cluster 1
Gambar 11. cluster 2
Gambar 12. cluster 3
Gambar 13. cluster 4
Penempatan  barang  di  Toko  Arino  didasarkan pada  hasil  clustering  menggunakan  algoritma  K- Means  Clustering.  Toko  ini  menyediakan  berbagai produk, seperti beras, daging, migor, tepung, dan gula. Dalam penelitian ini, data transaksi penjualan barang dianalisis dengan algoritma clustering untuk mengidentifikasi  pola  pembelian  konsumen.  Produk yang  memiliki  karakteristik  konsumen  serupa dikelompokkan bersama untuk meningkatkan aksesibilitas.  Strategi  bundling  produk  diterapkan
untuk  merangsang  pembelian  tambahan.  Display tematik  dan  promosi  spesifik  untuk  setiap  cluster digunakan  guna  menciptakan  pengalaman  belanja yang  menarik.  Evaluasi  kinerja  dilakukan  dengan metrik  seperti  SSE  dan  siluet  index.  Hasil implementasi algoritma clustering memberikan wawasan  berharga  terkait  pola  penjualan,  preferensi pelanggan,  dan  optimalisasi  penempatan  barang  di toko.  Dengan  pendekatan  ini,  Toko  Arino  berupaya meningkatkan  efisiensi  manajemen  stok,  operasional toko, dan memberikan pengalaman belanja yang lebih baik kepada pelanggan.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  data  yang  telah  diolah,  maka peneliti  menyimpulkan  beberapa  kesimpulan  yaitu Dengan  menggunakan  Davies-Bouldin  Index  (DBI) untuk  menentukan  jumlah  optimal  kluster  (K)  dalam analisis  clustering  penjualan  barang,  kesimpulannya adalah  bahwa  nilai  DBI  rendah  menunjukkan pembagian kluster yang lebih baik, dengan kohesi dan pemisahan  yang optimal. Fokus pada hasil clustering yang  memiliki  nilai  DBI  rendah  bertujuan  untuk menguraikan struktur data transaksi penjualan barang secara lebih baik. Kesimpulan dari analisis karakteristik masing-masing cluster setelah penerapan algoritma K-Means Clustering adalah untuk memahami  perbedaan  dan  pola  unik  di  dalam  data yang  tersegmentasi.  Hal  ini  memberikan  wawasan tambahan  tentang  variasi  dalam  dataset,  mendukung pengambilan keputusan, dan meningkatkan pemahaman  tentang  struktur  data.  Analisis  ini membantu  mengidentifikasi  kelompok  data  yang memiliki kesamaan tertentu, membuka peluang untuk analisis lebih lanjut atau tindakan yang relevan.
Berdasarkan  hasil  kesimpulan  yang  telah  di uraikan  di  atas,  peneliti  mempunyai  saran  untuk peneliti selanjutnya dapat menggunakan metode yang lain selain metode k-Means Clusstering .

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  Fikri  Sallaby,  R.  Tri  Alinse,  V.  Novita  Sari, and  T.  Ramadani,  “Pengelompokan  Barang Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering Berdasarkan  Hasil  Penjualan  Di  Toko  Widya Bengkulu,” J. Media Infotama , vol. 18, no. 1, pp. 99–104, 2022.
[2]  H. Prastiwi, Jeny Pricilia, and Errissya Rasywir, “Implementasi Data Mining Untuk Menentuksn Persediaan  Stok  Barang  Di  Mini  Market Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering,” J. Inform.  Dan  Rekayasa  Komputer(JAKAKOM) , vol.  2,  no.  1,  pp.  141–148,  2022,  doi: 10.33998/jakakom.2022.2.1.34.
[3]  N. Irsa Syahputri and S. Sundari, “Implementasi Data  Mining  Pada  Hasil  Penjualan  Makanan Beku  Menggunakan  K  Means  Clustering Implementation of Data Mining on Froozen Food Sales  Results  Using  K  Means  Clustering,”  pp. 290–298,
2023, [Online]. Available: https://jurnal.unity- academy.sch.id/index.php/jirsi/index%0Ahttp:// creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
[4]  P.  Pt,  B.  Multi,  and  S.  Cabang,  “J-Icon :  Jurnal Informatika  dan  Komputer  IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS UNTUK SEGMENTASI  PELANGGAN  J-Icon :  Jurnal Informatika dan Komputer,” vol. 11, no. 2, 2023, doi: 10.35508/jicon.v11.i2.12478.
[5]  T.  Hidayat,  Y.  Handayani,  and  A.  Syaifudin, “Implementasi  Algoritma  K-Nearest  Neighbor Untuk  Meningkatkan  Penjualan  Produk  Meuble Dan Furniture,” vol. 9, no. 2, pp. 118–124, 2023.
[6]  M.  Produk et  al. , “Penerapan Metode  K-Means Pada  Data  Penjualan  Untuk,”  vol.  5,  no.  1,  pp. 228–236, 2023.
[7]  N. P. Gantara and I. Ali, “Penerapan Metode K- Means  Clustering  Pada  Penjualan  Barang  Di Sports  Station,” E-Link  J.  Tek.  Elektro  dan Inform. ,  vol.  18,  no.  1,  p.  28,  2023,  doi: 10.30587/e-link.v18i1.5339.