## PENERAPAN DATA MINING UNTUK MENGANALISIS PENJUALAN AIR MINUM DALAM KEMASAN SELAMA MASA PANDEMI COVID-19
Muhammad Fajar Fauzan, Ade Irma Purnamasari, Gifthera Dwilestari Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknik Informatika STMIK IKMI Cirebon, Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya Cirebon, Indonesia mfajarfauzan55@gmail.com

## ABSTRAK
Pada  masa Pandemi Covid 19 setiap perusahaan  saling  bersaing dalam  menjual produknya dengan ujung tombaknya.  Dalam  penelitian  ini  peneliti  menggunakan  data  untuk  mendukung  penelitian  ini.  Penjualan merupakan kegiatan yang harus diperhatikan oleh setiap perusahaan, karena akhir dari produksi adalah penjualan barang. Ketersediaan stock produk tergantung dari hasil penjualan, semakin tinggi penjualan maka semakin tinggi keuntungan perusahaan. Untuk menjaga kestabilan penjualan perusahaan, banyak perusahaan menggunakan data mining untuk menyelesaikan masalah. Penelitian ini bertujuan untuk mererapkan data mining dalam menganalisis data penjualan air minum dalam kemasan selama masa Pandemi Covid 19. Serta untuk mengetahui dampak yang ditimbulkan  terhadap  penjualan  air  minum  dalam  kemasan  yang  terjadi  selama  masa  Pandemi  Covid  19. Penelitian  ini  menggunakan  metode K-Means dan  KNN  adalah dua  buah  metode yang telah digunakan dalam pengelompokkan.  Berdasarkan  hal  tersebut  dalam  penelitian  ini,  dilakukan  perbandingan  K-Means  dan  KNN dalam  kasus  pengelompokkan.  Berdasarkan  hasil  pengujian  dengan  mengukur  kinerja  kedua  metode  tersebut menggunakan rumus akurasi, kemudian diketahui bahwa K-Means menentukan tingkat penjualan terbanyak dan terendah  sedangkan  KNN  memiliki  tingkat  akurasi  yakni  85%.  Penggunaan  metode  K-means  ( clustering )  dan KNN diimplementasikan menggunakan aplikasi Rapid Miner, yang nantinya akan dilakukan analisis dari metode tersebut. Penelitian ini dilakukan dengan sekelompok data untuk mengetahui persentase nilai precision, recall dan accuracy .
Kata kunci: Penjualan, KNN, Data Mining, K-Means, Clustering

## 1. PENDAHULUAN
CV. Tirta Angkasa merupakan perusahaan yang tergabung  dalam  TUA  Group  dan  merupakan distributor  air  mineral  dan  juga beverage hasil produksi  dari  DANONE  yang  juga  merupakan principle dari PT. TUA. PT. TUA berdiri sejak tahun 1991  dengan  nama  CV.  Tirta  Abadi  yang  didirikan oleh pemiliknya yaitu Bapak Freddy Unsulangi. Pada tahun  1993  PT. TUA  ditunjuk  oleh  DANONE  untuk menjadi  sebuah  distributor  AQUA  untuk  area  Jawa Barat  khusus  untuk  produk  gallon.  Setelah  semakin berkembangnya jaman kemudian pada tahun 1999 CV Tirta  Abadi  dipercaya  untuk  memasarkan  produk small  package  size (SPS)  yaitu  produk  aqua  dalam bentuk kemasan karton.
Pada tahun 2000 PT. TUA dan pada awal tahun 2001 PT. TUA semakin dipercaya untuk memperluas area  pemasarannya  dan  meluas  ke  daerah  Bogor, Parung dan Sukabumi, kemudian pada tahun 2005 PT. TUA di percaya kembali untuk memegang pemasaran produk  aqua  di  area  lain  sekitar  daerah  Jawa  Barat, sehingga  membuka  kembali  depo  baru  di  daerah Purwakarta, Pamanukan, Cirebon dan Tasikmalaya.
Dalam  proses  penjualan  CV.  Tirta  Angkasa sering mengalami kendala terutama dalam pengelolaan produk, perusahaan ini tidak mengetahui cara  mengklasifikasikan  produk  yang  laris  dan  yang kurang laku. Mereka menghadapi kesulitan, misalnya sering kekurangan persediaan produk yang laris manis karena  penjualannya  tinggi.  Dan  juga  menumpuknya
produk yang tidak terjual di gudang karena penjualan yang

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining Data Mining adalah analisa terhadap data untuk menemukan
hubungan yang jelas serta menyimpulkannya  yang  belum diketahui sebelumnya dengan cara terkini dipahami dan berguna bagi pemilik data  tersebut.(Mardalius,  2018)  [1].  Data  mining merupakan proses yang digunakan untuk mempekerjakan  satu  atau  lebih  teknik  pembelajaran komputer ( machine learning ) untuk menganalisis dan menghasilkan pengetahuan ( knowledge ) secara otomatis.  Definisi  lain  diantaranya  merupakan pembelajaran  berbasis  induksi  ( induction-based learning )  yaitu  proses  pembentukan  definisi-definisi konsep umum yang dilakukan dengan cara mengobservasi  contoh-contoh  spesifik  dari  konsep- konsep yang akan dipelajari [2].

## 2.2. Clustering
Clustering merupakan sebuah proses pembagian data  kedalam  suatu  kelas  atau  disebut  juga  sebagai cluster  yang  berdasarkan  tingkat  kemiripan.  Dalam clustering,  data-data  yang  mempunyai  kemiripan digabungkan kedalam suatu cluster yang sama, begitu juga sebaliknya data yang tidak mempunyai kemiripan akan dimasukkan kedalam cluster yang berbeda [3].

## 2.3. K-Means
K-Means  merupakan  algoritma  clustering  yang mudah digunakan dan memiliki daya komputasi yang tinggi.  Algoritma  K-means  merupakan  metode clustering  yang  paling  sederhana  dan  umum  [4].  Hal ini  dikarenakan  K-means  dapat  mengklasifikasikan data  dalam  jumlah  besar  dengan  waktu  komputasi yang relatif cepat dan efisien.

## 2.4. KNN
Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN)
merupakan  metode  untuk  mengklasifikasikan  objek berdasarkan  informasi  yang  memiliki  jarak  terdekat dengan  objek  tersebut.  KNN  hanya  melakukan penyimpanan  dan  klasifikasi  data.  Pada  langkah klasifikasi,  karakteristik  yang  sama  dihitung  untuk bahan  uji.  Jarak  dari  informasi  baru  ini  ke  semua informasi  yang  akan  dihitung  dan  diambil  K-number terdekat.

## 2.5. Rapid Miner
RapidMiner  adalah  perangkat  lunak  pengolah data  yang  menggunakan  prinsip  dan  algoritma penambangan  data.  RapidMiner  mengekstraksi  pola dari  data  yang  ada  dengan  menggabungkan  metode statistik,  kecerdasan  buatan,  dan  basis  data  [5]. Rapidminer memudahkan untuk melakukan perhitungan  data  besar  menggunakan  operator. Operator ini digunakan untuk memodifikasi data. Data digabungkan dengan node operator yang ada, sehingga pengguna  hanya  perlu  menggabungkannya  dengan node  hasil  untuk  melihat  hasilnya.  Hasil  yang diperoleh RapidMiner dapat ditampilkan secara visual dengan grafik.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Jenis Penelitian
Penelitian  yang  digunakan  untuk  melakukan penelitian  ini  adalah  penelitian  kuantitatif.  Penelitian ini  menggunakan  jenis  penelitian  kuantitatif,  artinya penelitian ini menitikberatkan pada analisis berdasarkan  data  numeriknya  (angka-angka),  yang bertujuan  untuk  mendapatkan  gambaran  yang  jelas tentang keadaan berdasarkan informasi yang diperoleh selama  penyajian,  pengumpulan  dan  analisis  data untuk menghasilkan informasi baru yang berguna yang dapat  digunakan  subjek  untuk  menganalisis  masalah yang diteliti.

## 3.2. Metode Penelitian
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  metode  K-Means  Data  Mining  dan  KNN.  K- Means  Clustering  adalah  algoritma  clustering  yang mudah digunakan dengan daya komputasi yang tinggi [6]. K-Nearest Neighbor (KNN) adalah metode untuk mengklasifikasikan  objek  berdasarkan  data  sampel dengan  jarak terdekat  dengan objek tersebut. Dengan tahapan sebagai berikut:
1.  Tahap pengumpulan data,
2.  Tahap clustering dan memprediksi penjualan
3.  Tahap analisis
3.3. Metode Analisa Data Metode analisa data yang digunakan menggunakan tahapan KDD (Knowledge Discovery in Databases)  dengan  data  set  yang  digunakan  adalah penjualan  12  bulan  terakhir  Januari  –  Desember dengan  kriteria  minimal  100  data  set  dan  maksimal 500 sampai 1000 data set.
Tahapan  KDD  ( Knowledge  Discovery  in Databases ): 1. Business  Understanding (Memahami  Proses
Bisnis)
Ini adalah langkah yang secara jelas mendefinisikan  masalah  atau  tantangan  bisnis. Dengan  menentukan  mana  produk  yang  paling laku terjual agar dapat dilakukan pemasokan lebih banyak
2.  Persiapan Data ( Preparation Data ) Ada fase dimana data yang dibutuhkan untuk data mining disiapkan. Tujuannya agar informasi yang digunakan  benar-benar  sesuai  dengan  masalah yang  akan  dipecahkan,  menjamin  format  yang benar dan sesuai.
3. Data Modeling (Pemodelan Data)
Menginpretasikan  dan  mengevaluasi  output  dari tahap mining
4.  Data Mining
Proses untuk mencari pola atau informasi dari data yang  sudah  disiapkan  dengan  teknik  atau  metode tertendu dalam proses ini menggunakan K-Means dan KNN
5.  Evaluasi Penggunaan  hasil  mining  kedalam  perilaku organisasi dan sistem informasi perusahaan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pembahasan  lebih  difokuskan  kepada  hasil penelitian dalam hasil data penjualan air minum dalam kemasan di CV. Tirta Angkasa.

## 4.1. Business  Understanding  (Memahami  Proses Bisnis)
Dalam  proses  data  mining  ini,  menggunakan proses  KDD  ( Knowledge  Discovery  Data ),  ada beberapa proses yang dilakukan dalam penelitian ini. Berdasarkan  data  yang  diperoleh  di  CV.  Tirta Angkasa, maka tujuan bisnis berdasarkan pengolahan data  Customer  selama  1  tahun  terakhir  dimulai  dari bulan  Januari  sampai  Desember  antara  lain  untuk menentukan  penjualan  air  minum  pada  tahun  2022. Tujuan dari pengolahan data tersebut dapat digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan untuk menentukan  merek/produk  air  minum  yang  tepat. Strategi awal dalam menerapkan tujuan dilakukannya data  mining  adalah  melakukan  permintaan  data penjualan  air  minum  terlebih  dahulu  ke  lingkungan sekitar  Cirebon,  Indramayu,  Majalengka, dan Kuningan. Dengan data set penjualan air minum yang terdiri dari atribut kode, tanggal, bulan, qty

## 4.2. Persiapan Data (Preparation Data)
Persiapan  data  meliputi  seluruh  kegiatan membangun set data penjualan air  minum  yang akan diterapkan  pada  alat  pemodelan,  dimulai  dari  data mentah  awal  berupa  data  penjualan  air  minum, kemudian  melakukan  proses  data  mining.  Data  yang diperoleh  adalah  data  penjualan  air  minum  dalam kemasan  pada  CV.  Tirta  Angkasa  selama  1  tahun terakhir  dari  bulan  Januari  sampai  Desember  dengan kriteria minimal 100 data set dan maksimal 500 sampai 1000  data  set.  Adapun  sumber  data  utama  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  Data  set penjualan air minum terdiri dari atribut kode, tanggal, bulan,  qty  dengan  format  .xlsx  karena  data  yang digunakan merupakan dokumen excel. Hasil penilaian terhadap  kualitas  data  banyak  ditemukan  nilai kosong/null  yang disebut  missing value untuk atribut data penjualan air.

## 4.3. Data Modeling (Pemodelan Data)
Dengan  menentukan  jumlah  cluster  yang kemudian dihitung  jumlah penjualan selama 1 tahun, kemudian mengelompokkan objek berdasarkan penjualan air minum

## 4.4. Data Mining
Langkah awal adalah dengan  membuka aplikasi Rapid  Miner,  disini  penulis  menggunakan  versi 9.10.001  berikut  adalah  tampilan  awal  dari  Rapid Miner.
Gambar 2. Tampilan awal Rapid Miner
Kemudian import file berupa excel dengan cara seperi berikut:
Gambar 3. Mengimport data excel
Lalu akan muncul tampilan seperti dibawah ini, kemudian klik import configuration wizard untuk memilih data excel yang sudah disiapkan
Gambar 4. Mengimport data excel
Memilih data penjualan yang sudah disiapkan
Gambar 5. Mengimport data excel
Kemudian pilih cell mana saja yang akan dilakukan proses, lalu klik next
Gambar 6. Mengimport data excel
Kemudian klik finish
Gambar 7. Mengimport data excel
Kemudian tambahkan algoritma K-Means, dengan cara berikut:
Gambar. 8 K-Means
Maka akan muncul tampilan seperti berikut
Gambar 9. K-Means
Kemudian tambahkan Cluster Distance Performance , yang digunakan untuk mengevaluasi kinerja metode clustering
Gambar 10. Cluster Distance Performance
Dengan menggunakan pemodelan k-measn diatas, dengan inisialisasi jumlah cluster sebanyak 2 buah, maka didapatkan hasil dengan cluster terbentuk adalah 2, sesuai dengan pendefisian nilai k dengan jumlah cluster_0 ada 18 item, cluster_1 ada 2 item.
Gambar 12. Clustering
Gambar 13 Cluster Model Tabel 1. Hasil Clustering Data KODE BULAN QTY CLUSTER AQ 220 12 97536 C0 AQ 220 C 12 13404 C0 AQ 240 12 0 C0 AQ 330 12 78975 C0 AQ 330 BOY 12 0 C0 AQ 330 GIRL 12 0 C0 AQ 330 HB 12 545 C0 AQ 380 12 0 C0 AQ 380 REF 12 1307 C0 AQ 380 SP 12 14 C0 AQ 450 12 0 C0 AQ 450 KIDS 12 0 C0 AQ 450 MP 12 0 C0 AQ 600 12 649286 C1 AQ 600 RESKA 12 5371 C0 AQ 600 MP 12 0 C0 AQ 750 12 40 C0 AQ 750 MP 12 0 C0 AQ 1500 12 339883 C1 AQ 1500 MP 12 0 C0
Hasil grafik dari proses K-Means dengan penjualan Aqua 600 ml yang terbanyak, sebanyak 649286 box.
Hasil penghitungan manual anatara jarak cluster dengan centeroid dan penghitungan menggunakan Rapidminer adalah sebagai berikut. PerformanceVector: Avg. within centroid distance: -3083284589.114 Avg. within centroid distance_cluster_0: - 766699087.654 Avg. within centroid distance_cluster_1: - 23932554102.250 Davies Bouldin: -0.356
Gambar 15. Hasil Performance Vector
Hasil Result History dari proses K-Means.
Gambar 16. Hasil Overview K-Means
Dari proses tersebut tidak ada data yang missing, dengan hasil missing sebanyak 0
Gambar 17. Statistic Missing
Proses KNN dengan memasukkan data, kemudian Set Role yang digunakan untuk mengubah peran satu atau lebih atribut, selanjutnya tambahkan algoritman KNN, tambahkan Apply Model untuk menerapkan model pada exampleset , lalu Performance Classification , yang digunakan untuk mengevaluasi kinerja metode clustering

## Gambar 18. Implementasi KNN
Hasil Result History dari proses KNN
Gambar 19. Hasil Overview KNN Dari proses diatas dihasilkan accurasy 85% dengan hasil sebagai berikut
Gambar 20. Hasil Result KNN
PerformanceVector: accuracy: 85.00% ConfusionMatrix: True: Banyak Nihil Sedikit Banyak: 7 0 0 Nihil: 0 10 2 Sedikit: 1 0 0 Gambar 21. Hasil Performance Vector Tabel 2. Hasil Data KODE BULAN QTY KETERANGAN AQ 220 12 97536 Banyak AQ 220 C 12 13404 Banyak AQ 240 12 0 Nihil AQ 330 12 78975 Banyak AQ 330 BOY 12 0 Nihil AQ 330 GIRL 12 0 Nihil AQ 330 HB 12 545 Banyak AQ 380 12 0 Nihil AQ 380 REF 12 1307 Banyak AQ 380 SP 12 14 Sedikit AQ 450 12 0 Nihil AQ 450 KIDS 12 0 Nihil AQ 450 MP 12 0 Nihil AQ 600 12 649286 Banyak AQ 600 RESKA 12 5371 Banyak AQ 600 MP 12 0 Nihil AQ 750 12 40 Sedikit AQ 750 MP 12 0 Nihil AQ 1500 12 339883 Banyak AQ 1500 MP 12 0 Nihil

## 4.5. Evaluasi
Dari data hasil clustering yang telah dilakukan di atas dan hasil KNN, maka dapat disimpulkan beberapa Penentuan Penjualan air minum terbanyak yang dapat dilakukan oleh CV. Tirta Angkasa.
a.  Produksi  Air  Minum  dengan  mengirim  brand  / produk  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  yang  di inginkan.
b.  Promosi  distribusi  regional  berdasarkan  tingkat kebutuhan pelanggan pada bulan tertentu.
Kemudian  pada  setiap  klaster  yang  terbentuk dibuat analisis strategi promosi penjualan berdasarkan penjualan  air  minum  campur.  Menentukan  penjualan air  minum  yang  maksimal  untuk  setiap  cluster, diharapkan sesuai dengan target penjualan yang telah ditetapkan.
Data  yang  bertipe  nominal  seperti  qty  harus diinisialisasi terlebih dahulu  menjadi  angka/bilangan. Untuk menyelesaikan inisialisasi.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Setelah  melakan  uji  coba  dan  berdasarkan  hasil pembahasan,  maka  didapatkan  beberapa  kesimpulan, yang  dapat  di  tarik  dalam  penelitian  ini  yaitu:  Hasil yang diperoleh dari pengelompokan data penjualan air minum, melalui pengelompokan penjualan air minum selama  1  tahun,  dapat  diketahui  bahwa  berdasarkan
potensi  bulan  dengan  total  penjualan  1186361, menggunakan  algoritma  k-means  dan  KNN  dengan teknik data mining terbentuk 2 cluster yaitu, cluster nol dengan  jumlah  18  dan  cluster  satu  dengan  jumlah  2 yang  hasilnya  penjualan  yang  paling  laku  selama  1 tahun terakhir adalah Aqua 600  ml  sebanyak 649286 box  dengan  disusul  Aqua  1500  ml  339883  box  pada posisi  kedua.  Serta  barang  yang  tidak  laku  adalah Aqua 240 ml, Aqua 330 ml BOY, Aqua 330 ml GIRL, Aqua 380 ml, Aqua 450 ml, Aqua 450 ml KIDS, Aqua 450 ml MP, Aqua 600 ml MP, Aqua 750 ml MP, dan Aqua  1500  ml  MP  dengan  0  penjualan.  Sedangkan KNN  dengan  accuracy:  85.00%.  Berdasarkan  hasil yang  diperoleh  dari  penelitian  ini  maka,  strategi penjualan  air  minum  dengan  pembagian  bulan  dan brand  /  produk  yang  banyak  di  inginkan  konsumen yang  sesuai,  agar  tepat  sasaran  untuk  setiap  bulan berdasarkan  cluster  yang  terbentuk  adalah  dengan mengirim  Brand  /  Produk  yang  banyak  di  jual  agar sesuai dengan permintaan barang yang paling banyak diminati.
Penelitian kedepan dalam melakukan pengelompokan  terhadap  data  penjualan  CV.  Tirta Angkasa  sebaiknya  dilakukansecara  rutin  setiap berdasarkan kebutuhan konsumen, untuk menghindari penurunan  penjualan  produk  pada  bulan  berikutnya. Penelitian  ini  dapat  dijadikan  sebagai  salah  satu referensi  bagi  pihak  CV.  Tirta  Angkasa  untuk mengambil  keputusan  dalam  melakukan  strategi penjualan  air  minum  bagi  yang  sesuai  untuk meningkatkan efektifitas strategi penjualan air minum.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Ashari,  B.  S.,  Otniel,  S.  C.,  &  Rianto.  (2019). Perbandingan Kinerja K-Means Dengan DSCAN Untuk Metode Clustering Data Penjualan Online Retail. Jurnal Siliwangi, 5(2), 72–77. http://jurnal.unsil.ac.id/index.php/jssainstek/arti cle/view/1283
[2] Aulia,  S.  (2021).  Klasterisasi  Pola  Penjualan Pestisida Menggunakan Metode K-Means
Clustering  (Studi  Kasus  Di  Toko  Juanda  Tani Kecamatan  Hutabayu  Raja).  Djtechno:  Jurnal Teknologi Informasi, 1(1), 1–5.
https://doi.org/10.46576/djtechno.v1i1.964
[3] Candrasari,  D.  M.  (2021).  Pemilihan  Pelanggan Potensial  Dengan  Melakukan  Pemetaan  Area Dengan Metode Algoritma K-NN dan K-Means Di Yamaha Nusantara Motor Purwokerto. Joined Journal (Journal of Informatics Education), 4(2), 52. https://doi.org/10.31331/joined.v4i2.1942
[4] Cordier. (2019). PENERAPAN DATA MINING MENGGUNAKAN KOMBINASI ALGORITMA  K-MEANS  DENGAN  KNN UNTUK MENENTUKAN SASARAN PROMOSI PENJUALAN PADA CV. BOROBUDUR PRIMA SEJAHTERA. 1–19.
[5] Dewi,  S.  M.,  Windarto,  A.  P.,  &  Hartama,  D. (2019).  Penerapan  Datamining  Dengan  Metode Klasifikasi  Untuk  Strategi  Penjualan  Produk  Di
Ud.  Selamat  Selular.  KOMIK  (Konferensi
Nasional  Teknologi  Informasi  Dan  Komputer), 3(1), 617–621.
https://doi.org/10.30865/komik.v3i1.1669
[6] Herianto.  (2018).  Analisa  Tingkat  Penjualan Produk  Menggunakan  K-Nearest  Neighbor  (K- Nn)  Dan  K-Means  (Studi  Kasus  Perusahaan Kayu  Elang  Perkasa).  Angewandte  Chemie International  Edition,  6(11),  951–952.,  12(3), 351–376.
https://doi.org/10.1016/j.phrs.2020.104743%0A https://doi.org/10.1057/s41267-019-00222-y
[7] Hutabarat,  S.  M.,  &  Sindar,  A.  (2019).  Data Mining  Penjualan  Suku  Cadang  Sepeda  Motor Menggunakan  Algoritma  K-Means.  Jurnal Nasional  Komputasi  Dan  Teknologi  Informasi
(JNKTI), 2(2),
126.
https://doi.org/10.32672/jnkti.v2i2.1555
[8] Irawan, Y. (2019). Penerapan data mining untuk evaluasi  data  penjualan  menggunakan  metode clustering dan algoritma hirarki divisive. Jtiulm, 3(1), 13–20.
[9] Mardalius, M. (2018). Pemanfaatan Rapid Miner Studio 8.2 Untuk Pengelompokan Data Penjualan Aksesoris Menggunakan Algoritma K- Means. Jurteksi, 4(2), 123–132.
https://doi.org/10.33330/jurteksi.v4i2.36
[10] Marsono,  M.,  Saripurna,  D.,  &  Zunaidi,  M. (2021).  Analisis  Data  Mining  Pada  Strategi Penjualan Produk PT Aquasolve Sanaria Dengan Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering.  J- SISKO  TECH  (Jurnal  Teknologi  Sistem Informasi  Dan  Sistem  Komputer  TGD),  4(1), 127. https://doi.org/10.53513/jsk.v4i1.60
[11] Mudzakkir,  B.  D.  (2018).  Pengelompokan  Data Penjualan  Produk  Pada  Pt  Advanta  Seeds Indonesia  Menggunakan  Metode  K-Means. Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika, 2(2), 34– 40.
[12] Pradnyana,  G.  A.,  &  Permana,  A.  A.  J.  (2017). Perbandingan  Algoritma  K-Means  dan  Hybrid K-Means  KNN  untuk  Pembagian  Kelas  Kuliah Mahasiswa. Senari, 1–8.
[13] Silalahi, M. (2018). Analisis Clustering Menggunakan  Algoritma  K-Means  Terhadap Penjualan  Produk  Padapt  Batamas  Niaga  Jaya. Computer  Based  Information  System  Journal, 02, 20–35.
[14] Siregar, M. H. (2018). Data Mining Klasterisasi Penjualan  Alat-Alat  Bangunan  Menggunakan Metode  K-Means  (Studi  Kasus  Di  Toko  Adi Bangunan). Jurnal Teknologi Dan Open Source, 1(2), 83–91. https://doi.org/10.36378/jtos.v1i2.