## ANALISA PENJUALAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEDOIDS UNTUK MENGOPTIMALKAN PENJUALAN BARANG
Yusvi Diana 1) , Febri Hadi 2*)
1 Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Putra Indonesia YPTK Padang, Jln. Raya Lubuk Begalung Padang
2 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Putra Indonesia YPTK Padang, Jln. Raya Lubuk Begalung Padang email: email: 1 yusvi_diana@upiyptk.ac.id, 2 febri_hadi@upiyptk.ac.id

## Abstract
The difficulty of management in adopting policies to supply goods causes inventory to  accumulate. The accumulation of goods causes the price of these goods to decrease in price. Therefore, a technique is needed in analyzing the sale of goods that is useful for overcoming existing problems. This study aims to conduct an analysis in the sale of goods. The analysis technique uses the K-Medoids algorithm which  can  help  analyze  sales  of  goods.  The  K-Medoids  algorithm  will  classify  sales  data.  The grouping  of  data  is  divided  into  two,  namely  the  best-selling  and  unsold  goods  from  the  variable analysis carried out. The data used in this research includes 30 samples of goods sales data. The results of this study provide information about best-selling goods and goods that are not in demand so that problems in supplying goods can be overcome.
Keywords: Analysis, Sales, K-Medoids Algorithm.

## Abstrak
Kesulitan  pihak  manajemen  dalam  mengambil  kebijakan  untuk  menyuplai  barang  membuat persediaan  barang  menumpuk.  Terjadinya  penumpukkan  barang  membuat  harga  barang  tersebut mengalami penurunan harga. Oleh karena itu diperlukan teknik dalam melakukan analisa penjualan barang  yang  berguna  untuk  mengatasi  permasalahan  yang  ada.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk melakukan  analisis  dalam  penjualan  barang.  Teknik  analisis  menggunakan  algoritma  K-Medoids yang dapat membantu menganalisis penjualan barang. Algoritma K-Medoids akan mengelompokkan data  penjualan.  Pengelompokan  data  dibagi  menjadi  dua  yaitu  barang  yang  laris  dan  tidak  laris terjual dari analisis variabel yang dilakukan. Data yang digunakan dalam penelitian ini meliputi 30 sampel data penjualan barang. Hasil penelitian ini memberikan informasi tentang barang yang laris dan  barang  yang  tidak  laris  sehingga  permasalahan  dalam  mensuplai  persediaan  barang  dapat diatasi.
Keywords: Analisa, Penjualan, Algoritma K-Medoids.

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi informasi merupakan seperangkat  alat  yang  membantu  dalam melakukan  komputasi  data  (Elisabeth,  2019). Penerapan teknologi informasi dapat dilakukan  diberbagai  bidang  termasuk  pada bidang bisnis yaitu membantu proses pemasaran barang dan produk yang menghasilkan  data  yang  cukup  banyak (Siregar  &  Nasution,  2020).  Pelaku  bisnis harus  mempunyai  pengetahuan  teknologi informasi  dalam  melakukan  pengolahan  data penjualan  sehingga  dapat  mengoptimalkan penjualan barang (Takdirillah, 2020).
Perkembangan  proses  penjualan  harus mengikuti  perkembangan  teknologi  saat  ini.
Pemasar  menggunakan  beberapa  cara  dan metode  untuk  meningkatkan  hasil  penjualan. Oleh karena itu diperlukan suatu analisis bisnis penjualan  (Artaya  &  Purworusmiardi,  2019). Menganalisis  data  pengamatan  dalam  jumlah besar  memerlukan  penambangan  data  untuk menemukan hubungan yang tidak terduga dan meringkas  informasi  yang  berguna  dan  dapat dipahami oleh pengguna (Purwati et al., 2021). Nama lain dari data mining adalah knowledge discovery ataupun pattern recognition (Hadi & Diana,  2020).  Sinonim  knowledge  discovery atau  penemuan  pengetahuan  memang  sangat tepat karena tujuan utama data mining adalah untuk  mendapatkan  informasi  yang  masih tersembunyi  di  dalam  data  (Marisa  et  al., 2021).  Sedangkan  untuk  kata  knowledge
discovery atau  pengenalan pola sangat sesuai digunakan karena digunakan untuk menemukan  pola    tersembunyi    dalam    data (Hadi et al., 2022).
Salah satu teknik data mining yang paling terkenal adalah clustering. Menurut ilmu data mining, clustering mengelompokkan beberapa dataset atau objek ke dalam cluster (kelompok) sehingga  setiap  cluster  berisi  sebanyak mungkin  data  yang  mirip  dan  berbeda  dari objek  di  cluster  lain  (Syahputra  et  al.,  2020). Metode  clustering  adalah  salah  satu  metode data  mining.  Clustering  sering  memiliki masalah yaitu tidak mungkin untuk menentukan  jumlah  cluster  yang  tepat berdasarkan  data  yang  diuji  (Tambunan, 2021). Data mining adalah proses yang dapat menggunakan satu atau lebih teknik pembelajaran  komputer  ( machine  learning ) yang dapat menganalisis dan mengekstrak data secara otomatis. Clustering memainkan peran penting  dalam  aplikasi  data  mining  seperti penambangan data ilmiah, pencarian informasi dan  penambangan  teks,  aplikasi  basis  data spasial,  dan  analisis  jaringan  (Adinugroho  & Sari, 2018).
Salah  satu  metode  clustering  adalah algoritma  K-Medoids.  K-Medoids  disebut juga  metode  distribusi  karena  menggunakan objek  yang  paling  sentral  (medoid),  rata-rata dari objek-objek  dalam  cluster,  sebagai  pusat cluster  untuk  nilai-nilai  cluster  (Faradilla, 2022). Metode K-Medoids merupakan metode clustering  yang  berkaitan  dengan  metode  K- Medoids  dan  Medoidshift  (Sundari  et  al., 2019).  Algoritma  K-Medoids  yang  biasa dikenal  dengan  PAM  (Partition  Around Medoids) adalah algoritma yang mengimplementasikan  objek  yaitu  medoids sebagai  perwakilan  di  setiap  cluster  (Wira  et al.,  2019).  Algoritma  K-Medoids  dapat meminimalkan  jumlah  perbedaan  antar  titik
data  dalam  sebuah  cluster  sebagai  berikut: Sebuah  titik  data  dipilih  sebagai  pusat (medoid)  dari  setiap  cluster.  (Kamila  et  al., 2019).  K-Medoids  memiliki  fungsi  dimana pusat cluster berada diantara titik data  (Sindi et  al.,  2020).  Euclidean  distance  digunakan untuk menghitung jarak suatu objek dari pusat (center) sehingga objek yang paling mungkin menjadi  Object  sebagai  pusat  dipilih  secara acak (Ghofar & Kurniawan, 2018).
Algoritma  K-Medoids  tidak  menetapkan rata-rata objek dalam suatu cluster sebagai titik referensi,  melainkan  menggunakan  medoid (median),  yaitu  objek  yang  terletak  paling  di tengah cluster (Mustajab et al., 2021). Dengan demikian,  metode  partisi  masih  dapat dilakukan berdasarkan prinsip meminimalkan jumlah perbedaan antara setiap objek dan titik referensi yang sesuai (medoid). Strategi dasar dari  algoritma  k-medoids  adalah  menemukan cluster  dari  objek  k  ke  n  dengan  terlebih dahulu menemukan objek asli (medoid) secara acak  sebagai  perwakilan  dari  setiap  cluster. Setiap  objek  yang  tersisa  dikelompokkan dengan medoid yang paling mirip (Defiyanti et al.,  2017).  Metode  K-Medoids  menggunakan objek  referensi, dan objek rata-rata dari setiap cluster  bukanlah  kunci  dari  metode  ini. Algoritma  mengambil  sebagai  parameter masukan jumlah cluster k, yang didistribusikan  di  antara  n  jumlah  objek (Batubara & Awangga, 2020).

## 2. METODE PENELITIAN
Metode penelitian akan digambarkan pada kerangka  penelitian.  Kerangka  penelitian merupakan  urutan  langkah-langkah  dalam melakukan  kegiatan  penelitian.  Kerangka penelitian untuk penelitian ini dapat ditunjukkan pada Gambar 1.
Perumusan Masalah Mengumpulkan Data Melakukan Pengolahan Data
Perhitungan K-Medoids
Pengujian Validitas K-Medoids
Analisis Hasil Pengujian
Gambar 1. Kerangka Penelitian
Kerangka  penelitian  yang  digambarkan  pada Gambar 1. Diuraikan di bawah ini :
Adapun langkah-langkah dalam penelitian ini yaitu  perumusan  masalah,  mengumpulkan data, melakukan pengolahan data, perhitungan K-Medoids,  pengujian  validitas  K-Medoids dan analisis hasil pengujian. Langkah-langkah penelitian ini dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Perumusan Masalah Pada  tahap  ini,  analisis  dilakukan  untuk mengetahui  permasalahan  yang  ada.  Tujuan dari langkah ini adalah untuk memahami objek penelitian secara menyeluruh dan mengetahui apakah  objek  penelitian  sesuai  dengan  topik penelitian yang diidentifikasi oleh peneliti.
2. Mengumpulkan data
Pada tahap ini akan dilakukan pengumpulan data untuk mendukung penelitian  ini.  Data  yang  dikumpulkan terdiri dari  data  primer  dan  sekunder.  Informasi primer  dapat  diperoleh  melalui  pengamatan langsung di lapangan.
3. Melakukan Pengolahan data Dalam  penyelesaian  pada  tahap  ini,
dilakukan  pemrosesan  data  terlebih  dahulu. Proses  yang  mendahului  pemrosesan  data dalam  penambangan  data  disebut  tahap pemrosesan data. Tujuan dari proses ini adalah untuk  meningkatkan  kualitas  data  yang terkumpul menggunakan algoritma K- Medoids.  Proses  ini  meliputi  pemilihan  fitur, pembersihan data, dan transformasi data.
4. Perhitungan K-Medoids
Langkah perhitungan algoritma K- Medoids menggunakan rumus yang sudah ada. Proses  algoritma  K-Medoids  terdiri  dari pembagian  data  secara  sistematis  ke  dalam cluster.  Setelah  cluster  diperoleh,  dilakukan analisis pola clustering yang dapat menghasilkan informasi yang digunakan untuk merumuskan kebijakan analisis penjualan.
5. Pengujian Validitas K-Means Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian kelompok  berdasarkan  data  yang  telah dilakukan  sebelumnya.  Berdasarkan  hasil pengujian, dibuat kesimpulan dengan menghitung algoritma K-Medoids.
6. Analisis Hasil Pengujian
Pada  tahap  analisis  klaster,  klaster  yang paling  bernilai  dicari,  klaster  dideskripsikan berdasarkan  atribut  yang  terbentuk,  pola
hubungan  yang  terbentuk  dari  hasil  klaster dipelajari,  dan  dilakukan  analisis  untuk mendapatkan  hasil  akhir.  didapatkan  dari analisis.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada tahap awal dilakukan proses segmentasi atau pengelompokkan data penjualan  produk  sepatu  pada  Konveksi Liberty  Shoemakers  yang  merupakan  suatu nilai  dari  variabel  stok  dan  hasil  penjualan. Data sampel yang digunakan untuk melakukan percobaan  pencacahan  manual  ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Contoh Data Sampel
No  Nama Produk Terjual  Stok 1  Pantofel Oxford Pria 30 100 2  Pantofel Casual Pria 50 120 3  Pantofel Brogue Pria 30 90 4  Pantofel Saddle Pria 10 100 5  Pantopel Standar Pria 20 80 6  Pantofel Slip On Pria 25 95 7 Pantofel Mary Jane Pria 45 150 8  Pantofel Loafers pria 15 85 9  Pantofel Blucher Pria 25 150 10  Pantofel Baricco Pria 18 50 11 Pantofel Oxford Wanita 15 55 12 Pantofel Loafer Wanita 16 60 13 Pantofel Mocassin Wanita 21 80 14 Pantofel Derby Wanita 20 110 15  Pantofel Heels Wanita 12 90 16  Pantofel Monk Wanita 21 70 17  Pantofel Clogs Wanita 25 80 18 Pantofel Mules Wanita 21 100 19 Knit Sneakers Wanita 15 80 20 Leather Sneakers Wanita 25 175 21 Velcro Sneakers Wanita 30 100
Langkah  selanjutnya  yaitu,  transformasi  data yang  terlibat  dalam  proses  transformasi  data,
mengubah  sumber  data  menjadi  format  data yang disesuaikan dengan kebutuhan pemrosesan  metode  yang  digunakan.  Ada beberapa teknik transformasi data yang dalam penelitian ini menggunakan teknik normalisasi menggunakan  persamaan  min-max  untuk menormalkan  data  untuk  transformasi  data. Normalisasi mereduksi data yaitu batas bawah 0 dan batas atas 1 (Azhari et al., 2021). Hasil normalisasi data ditunjukkan pada Tabel. 2.
Tabel 2. Data Hasil Normalisasi Nama Produk Nilai Terjual Stok Pantofel Oxford Pria 0.5 0.4 Pantofel Casual Pria 1 0.56 Pantofel Brogue Pria 0.5 0.32 Pantofel Saddle Pria 0 0.4 Pantopel Standar Pria 0.25 0.24 Pantofel Slip On Pria 0.375 0.36 Pantofel Mary Jane Pria 0.875 0.8 Pantofel Loafers pria 0.125 0.28 Pantofel Blucher Pria 0.375 0.8 Pantofel Baricco Pria 0.2 0 Pantofel Oxford Wanita 0.125 0.04 Pantofel Loafer Wanita 0.15 0.08 Pantofel Mocassin Wanita 0.275 0.24 Pantofel Derby Wanita 0.25 0.48
Pantofel Heels Wanita 0.05 0.32 Pantofel Monk Wanita 0.275 0.16 Pantofel Clogs Wanita 0.375 0.24 Pantofel Mules Wanita 0.275 0.4 Knit Sneakers Wanita 0.125 0.24 Leather Sneakers Wanita 0.375 1 Velcro Sneakers Wanita 0.5 0.4 3.1 PENENTUAN PUSAT

## AWAL CLUSTER
Penentuan  pusat  awal  cluster  dilakukan pengambilan  secara  acak  dari  data  Tabel  2, yaitu diasumsikan :
Pusat cluster 1: (0.5, 0.4) Pusat cluster 2: (1, 0.56)

## 3.2 PERHITUNGAN EUCLIDIAN DISTANCE
Euclidean distance digunakan untuk mengukur jarak antara data dengan pusat cluster. Rumus Euclidian  Distance  sebagai  berikut  (Hadi  & Diana, 2020):
𝐷𝑒 =   √(𝒳𝒾 − 𝑆𝒾) 2 + (𝒴𝒾 − 𝑡𝑖)² (1)
dimana De adalah Euclidean Distance, i adalah banyaknya objek, (x,y)  adalah koordinat objek (s,t). Dari 21 data yang dijadikan sampel telah dipilih pusat awal cluster yaitu C1= (0.5, 0.4), C2=(1,  0.56).  Kemudian  menghitung  jarak dari  sisa  data  sampel  ke  pusat  cluster. Sehingga  diperoleh  tabel  jarak  dari  Medoid. Jarak dari Medoid disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Jarak Medoid Nama Produk Terjual Stok Kedekatan Cluster Pantofel Oxford Pria 0.0000 0.5250 0.0000 1 Pantofel Casual Pria 0.5250 0.0000 0.0000 2 Pantofel Brogue Pria 0.0800 0.5546 0.0800 1 Pantofel Saddle Pria 0.5000 1.0127 0.5000 1 Pantopel Standar Pria 0.2968 0.8154 0.2968 1 Pantofel Slip On Pria 0.1312 0.6562 0.1312 1 Pantofel Mary Jane Pria 0.5483 0.2706 0.2706 2 Pantofel Loafers pria 0.3937 0.9187 0.3937 1 Pantofel Blucher Pria 0.4191 0.6695 0.4191 1 Pantofel Baricco Pria 0.5000 0.9765 0.5000 1 Pantofel Oxford Wanita 0.5198 1.0179 0.5198 1 Pantofel Loafer Wanita 0.4742 0.9762 0.4742 1 Pantofel Mocassin Wanita 0.2761 0.7925 0.2761 1 Pantofel Derby Wanita 0.2625 0.7543 0.2625 1
Mengoptimalkan Penjualan Barang, 97-103 | 101 Pantofel Heels Wanita 0.4571 0.9798 0.4571 1 Pantofel Monk Wanita 0.3290 0.8280 0.3290 1 Pantofel Clogs Wanita 0.2030 0.7022 0.2030 1 Pantofel Mules Wanita 0.2250 0.7424 0.2250 1 Knit Sneakers Wanita 0.4077 0.9317 0.4077 1 Leather Sneakers Wanita 0.6129 0.7643 0.6129 1 Velcro Sneakers Wanita 0.0000 0.5250 0.0000 1 Tabel 3. menunjukkan kolom kedekatan nilai diperoleh  dari  nilai  min  (cost  1,  cost  2). Sedangkan untuk kolom Cluster nilai diperoleh  dari  nilai  kolom  keterangan  yang terdapat pada kolom cost. Jika nilai keterangan terdapat  pada  cost  1  maka  nilai  clustering bernilai 1. Jika nilai keterangan terdapat pada
cost  1  maka  nilai  Clustering  bernilai  2.  Dari hasil clustering maka diperoleh hasil 19 record pada  cluster  1,  dan  2  record  pada  cluster  2. Pada  ketentuan  Tabel  3,  cluster  1  itu  sama dengan Tidak Laris dan cluster 2 sama dengan Laris dan dapat disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4. Analisis Data Nama Produk Terjual Stok Kedekatan Cluster Pantofel Oxford Pria 0.0000 0.5250 0.0000 Kurang Minat Pantofel Casual Pria 0.5250 0.0000 0.0000 Minat Pantofel Brogue Pria 0.0800 0.5546 0.0800 Kurang Minat Pantofel Saddle Pria 0.5000 1.0127 0.5000 Kurang Minat Pantopel Standar Pria 0.2968 0.8154 0.2968 Kurang Minat Pantofel Slip On Pria 0.1312 0.6562 0.1312 Kurang Minat Pantofel Mary Jane Pria 0.5483 0.2706 0.2706 Minat Pantofel Loafers pria 0.3937 0.9187 0.3937 Kurang Minat Pantofel Blucher Pria 0.4191 0.6695 0.4191 Kurang Minat Pantofel Baricco Pria 0.5000 0.9765 0.5000 Kurang Minat Pantofel Oxford Wanita 0.5198 1.0179 0.5198 Kurang Minat Pantofel Loafer Wanita 0.4742 0.9762 0.4742 Kurang Minat Pantofel Mocassin Wanita 0.2761 0.7925 0.2761 Kurang Minat Pantofel Derby Wanita 0.2625 0.7543 0.2625 Kurang Minat Pantofel Heels Wanita 0.4571 0.9798 0.4571 Kurang Minat Pantofel Monk Wanita 0.3290 0.8280 0.3290 Kurang Minat Pantofel Clogs Wanita 0.2030 0.7022 0.2030 Kurang Minat Pantofel Mules Wanita 0.2250 0.7424 0.2250 Kurang Minat Knit Sneakers Wanita 0.4077 0.9317 0.4077 Kurang Minat Leather Sneakers Wanita 0.6129 0.7643 0.6129 Kurang Minat Velcro Sneakers Wanita 0.0000 0.5250 0.0000 Kurang Minat

## 4. SIMPULAN
Hasil penelitian ini menggunakan algoritma  K-Medoids  dengan  21  data  latih. Hasil  akurasi  pengelompokan  algortima  K- Medoids  adalah  97%.  Pengelompokan  yang
dihasilkan  digunakan  untuk  menyimpulkan data  penjualan  sepatu  dengan  menggunakan algoritma  K-Medoids  untuk  menentukan penjualan  sepatu  yang  dibeli  oleh  konsumen. Pemilihan variabel dan atribut yang digunakan sangat  mempengaruhi  data  yang  digunakan.
Dari    hasil    yang    didapatkan diperoleh data penjualan yang minat  dibeli konsumen yaitu : Pantofel  Casual  Pria  dan  Pantofel  Mary  Jane Pria. Untuk peningkatan hasil penjualan maka untuk produk yang tidak minat tidak diberikan diskon penjualan kepada konsumen.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Adinugroho,  S.,  &  Sari,  Y.  A.  (2018).
Implementasi data mining menggunakan WEKA . Universitas Brawijaya Press.
Artaya,  I.  P.,  &  Purworusmiardi,  T.  (2019).
Efektifitas marketplace dalam meningkatkan  konsentrasi  pemasaran dan penjualan produk bagi umkm di Jawa
Timur. Ekonomi Dan Bisnis, Universitas Narotama Surabaya , 1–10.
Azhari,  S.  M.,  Pudjiantoro,  T.  H.,  & Santikarama,  I.  (2021).  Klasterisasi Outlet  Berdasarkan  Data  Penjualan
Dengan  Menggunakan  Algoritma  K- Medoids. JUMANJI (Jurnal Masyarakat Informatika Unjani) , 5 (2), 69.
https://doi.org/10.26874/jumanji.v5i2.93
Batubara,  N.  A.,  &  Awangga,  R.  M.  (2020).
Tutorial Object Detection Plate Number With  Convolution  Neural  Network (CNN) (Vol. 1). Kreatif.
Defiyanti,  S.,  Jajuli,  M.,  &  Rohmawati,  N.
(2017).  Optimalisasi  K-Medoid  Dalam Pengklasteran Mahasiswa Pelamar Beasiswa  Dengan  Cubic  Clustering Criterion. Jurnal  Nasional  Teknologi Dan Sistem Informasi , 3 (1), 211–218.
Elisabeth,  D.  M.  (2019).  Kajian  terhadap peranan  teknologi  informasi  dalam perkembangan audit komputerisasi (studi kajian  teoritis). METHOMIKA:  Jurnal Manajemen Informatika \& Komputerisasi Akuntansi , 3 (1), 40–53.
Faradilla, S. B. (2022). Komparasi Analisis K- Medoids  Clustering  dan  Hierarchical Clustering (Studi Kasus: Data Kriminalitas  di  Indonesia  Tahun  2020) .
Universitas Islam Indonesia.
Ghofar,  M.  A.,  &  Kurniawan,  Y.  I.  (2018).
Aplikasi Pengelompokan Pelanggan Pada Ums Store Menggunakan Algoritma  K-Means. Jurnal  Teknologi
Dan Manajemen Informatika , 4 (1).
Gustrianda,  R.,  &  Mulyana,  D.  I.  (2022).
Penerapan Data Mining Dalam
Pemilihan  Produk  Unggulan  dengan Metode  Algoritma  K-Means  Dan  K- Medoids. Jurnal  Media  Informatika Budidarma , 6 (1), 27–34. Hadi,  F.,  &  Diana,  Y.  (2020).  Pengklusteran Penjualan Bahan Bangunan Menggunakan Algoritma K-Means.
JOISIE  (Journal  Inf.  Syst.  Informatics Eng.,  Vol.  4,  No.  1,  p.  22,  2020,  Doi:
10.35145/Joisie. V4i1. 629 .
Hadi,  F.,  Diana,  Y.,  &  Meta,  M.  R.  (2022).
Analisa Penjualan Menggunakan Algoritma K-Means. Indonesian Journal of  Computer  Science , 11 (1),  165–175. https://doi.org/10.33022/ijcs.v11i1.3043
Kamila, I., Khairunnisa, U., & Mustakim, M.
(2019).  Perbandingan  Algoritma  K- Means dan K-Medoids untuk Pengelompokan Data Transaksi Bongkar Muat  di  Provinsi  Riau. Jurnal  Ilmiah
Rekayasa Dan Manajemen Sistem
Informasi , 5 (1), 119–125.
Marisa, F., Kom, S., Maukar, A. L., Akhriza, T.  M.,  MMSI,  P.  D.,  &  others.  (2021).
Data Mining Konsep Dan Penerapannya . Deepublish. Mustajab, R., Aristawidya, R., Puspita, L., & Widodo, E. (2021). Aplikasi Metode K- Medoid pada Pengelompokan Kabupaten/Kota di Jawa Barat Berdasarkan Indikator Indeks
Pembangunan  Manusia  Tahun  2020.
Jurnal  Statistika  Dan  Aplikasinya , 5 (2), 221–229.
Purwati,  N.,  Kurniawan,  H.,  &  Karnila,  S.
(2021). Data  Mining (Vol.  1).  Zahira Media Publisher.
Sindi, S., Ningse, W. R. O., Sihombing, I. A., Zer,  F.  I.  R.  H.,  &  Hartama,  D.  (2020). Analisis  algoritma  k-medoids  clustering dalam pengelompokan penyebaran covid-19  di  indonesia. (JurTI)  Jurnal Teknologi Informasi , 4 (1), 166–173.
Siregar,  L.  Y.,  &  Nasution,  M.  I.  P.  (2020). Perkembangan Teknologi Informasi
Terhadap  Peningkatan  Bisnis  Online. HIRARKI:  Jurnal  Ilmiah  Manajemen Dan Bisnis , 2 (1), 71–75.
Sundari,  S.,  Damanik,  I.  S.,  Windarto,  A.  P., Tambunan,  H.  S.,  Jalaluddin,  J.,  & Wanto,  A.  (2019).  Analisis  K-Medoids Clustering Dalam Pengelompokkan Data Imunisasi  Campak  Balita  Di  Indonesia.
Hadi, Analisa Penjualan Menggunakan Algoritma K-Medoids Untuk Mengoptimalkan Penjualan Barang, 97-103 | 103 Prosiding Seminar Nasional Riset Information Science (SENARIS) , 1 , 687– 696.
Syahputra, S., Ramadani, S., & Pardede, A. M. H. (2020). Menentukan Strategi Promosi Menggunakan  Algoritma  Clustering  K- Means. JOISIE (Journal Of Information Systems  And  Informatics  Engineering) , 4 (1), 7–14.
Takdirillah, R. (2020). Penerapan Data Mining
Menggunakan Algoritma Apriori Terhadap  Data  Transaksi  Penjualan Bisnis Ritel. Edumatic: Jurnal Pendidikan Informatika , 4 (1), 37–46.
Tambunan,  M.  P.  (2021).  Penerapan  Data Mining  Dalam  Analisa  Data  Pemakaian Obat Dengan Menerapkan Algoritma K- Means. Informasi Dan Teknologi Ilmiah (INTI) , 8 (3), 109–113.
Wira,  B.,  Budianto,  A.  E.,  &  Wiguna,  A.  S.
(2019). Implementasi Metode K- Medoids  Clustering  Untuk  Mengetahui Pola Pemilihan Program Studi Mahasiwa
Baru  Tahun  2018  Di  Universitas Kanjuruhan  Malang. Rainstek:  Jurnal Terapan  Sains  \&  Teknologi , 1 (3),  53– 68.
.