Tangerang, Januari 2024, Vol 8 No.1, pp 43- 50                                                                                E ISSN : 2722 -2713

## ANALISIS DATA PENJUALAN PRODUK PAKAIAN MENGGUNAKAN K-MEANS DENGAN CLUSTER DISTANCE PERFORMANCE
Wulan Komala 1) ,  Rudi Kurniawan 2) , Yudhistira Arie Wijaya 3)
1 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon, Jalan Perjuangan NO.10B Majasem Kec.Kesambi Kota Cirebon
2 Rekayasa Perangkat Lunak, STMIK IKMI Cirebon, Jalan Perjuangan NO.10B Majasem Kec.Kesambi Kota Cirebon
3 Sistem Informasi, STMIK IKMI Cirebon, Jalan Perjuangan NO.10B Majasem Kec.Kesambi Kota Cirebon Co Responden Email: wulankoala24@gmail.com

## Article history
Received 01 Dec 2023 Revised   03 Jan 2024 Accepted 16 Jan 2024 Available online 27 Jan 2024
Keywords :
Selling, K-Means,
CRISP-DM, Cluster Distance Performance, Davies Bouldin Index

## Abstract
Along with the times in the modern era where information technology (IT) is growing rapidly. Every company in the field of trade also has the desire to develop its business to the maximum so as not to drown in business competition that runs very tight. The problem in this study is that the information obtained from sales transaction data is unknown. Therefore, it is necessary to carry out several strategies to increase sales. The  purpose  of  this  study  was  to  determine  the  effect  of  measure  type  in  order  to obtain the optimal K value based on the Davies Bouldin Index. In this study using the K-Means algorithm and the data analysis method used, namely Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM). The data used in this study were 172 records. The result of this study is to compare the value of DBI with the measure type used. Because the value of K = 4 is the smallest value compared to other K, it can  be  concluded  that  K  =  4  with  a  DBI  value  of  0.156  using  the  Bregman Divergences type measure type is the best cluster result. From the results of research conducted by researchers, LanShop stores can find out the stock of best-selling and under-selling  clothing  products  so  that  they  can  regulate  which  types  of  products must be increased and reduced in order to optimize the inventory of clothing product types.
Riwayat Diterima  01 Des 2023
Revisi      03 Jan 2024 Disetujui 16 Jan 2024 Terbit      27 Jan 2024
Kata Kunci : Penjualan, K-Means, CRISP-DM, Cluster Distance Performance , Davies Bouldin Index

## Abstrak
Seiring dengan perkembangan zaman di era modern dimana teknologi informasi(TI) semakin  berkembang  pesat.  Setiap  perusahaan  dalam  bidang  perdagangan  juga memiliki  keinginan  untuk  mengembangkan usahanya dengan  maksimal agar tidak tenggelam dalam persaingan bisnis yang berjalan sangat ketat . Permasalahan pada penelitian ini belum diketahui informasi yang diperoleh dari data transaksi penjualan. Oleh  karena itu, perlu dilakukan  beberapa strategi  untuk  meningkatkan penjualan. Tujuan penelitian ini untuk  mengetahui pengaruh measure type agar mendapatkan nilai  K  optimal    berdasarkan Davies  Bouldin  Index .  Dalam  penelitian  ini menggunakan  algoritma  K-Means  dan  metode  analisa  data  yang  digunakan  yaitu Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM). Adapun data yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 172 record. Hasil dari penelitian ini adalah melakukan perbandingan nilai DBI dengan measure type yang digunakan. Karena nilai K=4 merupakan nilai terkecil dibandingkan K lainnya, maka dapat disimpulkan bahwa  K=4  dengan  nilai  DBI  sebesar  0,156  dengan    menggunakan measure  type jenis Bregman  Divergences merupakan  hasil  cluster  terbaik.  Dari  hasil  penelitian yang dilakukan oleh Peneliti, toko LanShop dapat mengetahui stok produk pakaian yang laris dan kurang laris sehingga dapat mengatur jenis produk mana yang harus ditingkatkan dan dikurangi guna mengoptimalkan persediaan jenis produk pakaian.

## PENDAHULUAN
Seiring perkembangan zaman, teknologi informasi  juga  berkembang  sangat  pesat. Dalam hal ini, proses penjualan pun juga dapat dikembangkan  dengan  berbagai  cara  dan metode  yang  digunakan  untuk  meningkatkan
keuntungan  dari  penjualan  barang  (Wahyudi and Silfia 2022). Setiap perusahaan di bidang perdagangan juga mempunyai keinginan untuk mengembangkan usahanya semaksimal mungkin agar dapat bertahan dalam persaingan  bisnis  yang  sangat  ketat  (Dharma
Tangerang, Januari 2024, Vol 8 No.1, pp 43- 50                                                                                E ISSN : 2722 -2713
Putra,  Sudarma,  and  Swamardika  2021). Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah diuraikan, maka permasalahan pada penelitian ini  adalah  bagaimana  mengimplementasikan metode  K-Means  dalam  mengelompokkan produk  penjualan  pada  toko  dengan  mencari cluster terbaik  (Amin,  Anggraeni,  and  Aini 2022). Untuk mengatasi permasalahan tersebut, diperlukan strategi penjualan barang yang  baik  dalam  pengolahan  salah  satunya dengan  menggunakan  data  mining  (Purnama, Witanti, and Nurul Sabrina 2022). Data mining merupakan  suatu  metode  untuk  menemukan informasi  baru  yang  berguna  dari  kumpulan data  dalam  jumlah  yang  besar  untuk membantu  dalam  pengambilan  keputusan (Irawan 2019). Salah satu teknik data mining yang  dapat  diimplementasikan  pada  data penjualan  adalah  teknik clustering (Mangku Negara, Purwono, and Ashari 2021),
Clustering membagi  kumpulan  data  menjadi beberapa  kelompok  berdasarkan  pola  yang serupa  (Muhima  et  al.  2023)  dan  termasuk kedalam kategori unsupervised (Prakoso et al. 2023) . Pendekatan  yang  umum  dilakukan dalam  analisis cluster adalah  dengan menggunakan  algoritma  K-Means  (No, Trisnawati,  and  Purnamasari  2023). Permasalahan  yang  sering  terjadi  adalah banyaknya  stok  barang  yang  belum  terjual namun  tidak  diperhatikan  dan  data  transaksi yang  tidak  digunakan  dengan  baik  untuk mengambil  keputusan  penjualan  Oleh  karena itu, perlu menerapkan strategi untuk meningkatkan  penjualan  (Wahyudi  and  Silfia 2022). Usaha ini masih mengelola data secara manual  dan  belum  dilakukan  analisis  secara menyeluruh sehingga menyebabkan kesalahan dalam  penentuan  stok  barang  (Firdaus  et  al., 2023) (Mangku Negara et al. 2021).
Penggunaan metode K-Means Clustering  untuk  menentukan  pola  penjualan sudah banyak dilakukan oleh beberapa peneliti sebelumnya,  diantaranya  oleh  (Indriyani  and Irfiani  2019)  berjudul  “Clustering  Data Penjualan  pada  Toko  Perlengkapan  Outdoor Menggunakan  Metode  K-Means”  Jurnal  ini memiliki permasalahan bagaimana menerapkan  teknik  data  mining  K-Means Clustering  untuk  mengelompokkan  data penjualan pada toko sehingga dapat membantu dalam  memaksimalkan  manajemen  stok barang.  Selanjutnya  oleh  (Nurdiyansyah  and
Akbar 2021)
berjudul “Implementasi
Algoritma  K-Means  untuk  Menentukan Persediaan Barang pada Poultry Shop” Jurnal ini memiliki permasalahan bagaimana menerapkan data mining K-Means Clustering untuk masalah persediaan barang yang masih belum  terorganisir  dengan  baik  pada  CV Muria  PS.  Kemudian  oleh  (Purnama  et  al. 2022) berjudul  “Klasterisasi  Penjualan Pakaian Untuk Meningkatkan Strategi Penjualan  Barang  Menggunakan  K-Means” Jurnal  ini  memiliki  permasalahan  bagaimana meningkatkan  strategi  penjualan  yang  efektif dengan  memanfaatkan  data  penjualan  yang telah tersedia melalui teknik klasterisasi.
Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan  data  penjualan  dengan menggunakan  K-Means  clustering.  Untuk menentukan  jumlah cluster yang  terbaik menggunakan Davies  Bouldin  Index (DBI) (Anam, Sudrajat, and Kurnia 2022). Sehingga analisis  terhadap  data  transaksi  penjualan mendapatkan informasi pelanggan potensial(Andi  Cuhwanto and  R  2021).  Serta untuk  mengetahui  cluster dari produk-produk yang dijual sehingga data yang diperoleh dapat digunakan sebagai manajemen dalam merencanakan stok produk (Amin et al. 2022). Strategi  pemasaran  juga  dapat  ditentukan dengan  mengelompokkan  produk  pakaian sesuai dengan kondisi dari data yang ada (Al- Fahmi, Rahmawati, and Sagirani 2023).
Pada  penelitian  ini  menggunakan metode Cross  Industry  Standard  Process for  Data  Mining (CRISP-DM).  CRISP- DM merupakan standar dalam proses data mining  yang  digunakan  untuk  melakukan tahapan  analisis  industri  sebagai  dasar strategi  pemecahan  masalah  bisnis  atau suatu  penelitian  (Triyandana,  Putri,  and Umaidah 2022).

## METODE PENELITIAN
1. Metode Penelitian Dalam  metode  penelitian  ini  memiliki beberapa  urutan  kerja  yang  harus  diikuti, urutan  kerja  ini  merupakan  langkah- langkah  yang  harus  dilakukan  sesuai dengan  pokok  permasalahan  agar  tidak menyimpang  dari  batasan  masalah  yang ditentukan  dan  penelitian  berjalan  dengan baik.  Adapun  kerangka  kerja  yang digunakan di dalam pelaksanaan penelitian ini seperti pada Gambar 1.
Gambar 1 Metode penelitian
a) Research Problem
b) Mencari  nilai  K  optimal,  iterasi  dan parameter  measure  type  yang  digunakan pada  dataset  penjualan  menggunakan algoritma k-means.
c) Research Stagesan
d) Tahapan penelitian dimulai dengan
wawancara, literature
review dan pengumpulan data transaksi penjualan.
e) Algorithm f) Algoritma dalam penelitian ini menggunakan  K-means  clustering  untuk mencari  nilai  K  optimal,  iterasi,  dan measure type yang digunakan.
g) Application CRISP-DM
h) Business Understanding, Data Understanding, Data Preparation, Modelling, Evaluation dan Deployment.
i) Result
j) Pada tahap ini akan mendapatkan hasil dari perhitungan dan pengolahan pada
RapidMiner.
2. Sumber Data Sumber data dari penelitian ini berasal dari  penjualan  produk  pakaian  pada toko  LanShop  yang  dilakukan  oleh Peneliti dimulai sejak Juni 2022 sampai dengan Juni 2023.
3. Teknik Pengumpulan Data Teknik pengumpulan data yang digunakan peneliti  menggunakan  beberapa  metode yaitu :
a) Metode Wawancara Selama  penelitian  ini,  penulis  melakukan wawancara dengan penjual untuk memahami  tentang  penjualan  produk sampai  bagaimana  cara  promosi  produk tersebut.
b) Metode Studi Pustaka
Pada  metode  ini,  penulis  melakukan tinjauan  pustaka  yaitu  dengan  mencari sumber referensi yang berhubungan dengan permasalahan yang akan dibahas. 4. Teknik Analisa Data Teknik  analisis  data  yang  dipakai  dalam penelitian  ini  yaitu Cross  Industry Standard Process for Data-Mining
(CRISP-DM),  bentuk  teknik  analisis tersebut dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2 CRISP-DM
a) Bussines Understanding
Pemahaman dari kegiatan data mining yang akan dilakukan dari sisi perspektif bisnis atau disebut dengan pemahaman bisnis.  Pemahaman  konsep  bisnis dalam penelitian ini mengacu terhadap latar belakang, tujuan dan substansi.
b) Data Understanding
Berdasarkan  data  transaksi  penjualan yang telah didapatkan, langkah selanjutnya dalam  metode CRISP-DM adalah memahami kebutuhan data yang berkaitan  dengan  pencapaian  tujuan dalam  menentukan  strategi  penjualan yang efektif dan efisien.
c) Data Preparation
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  terkait persiapan  terhadap  data  yang  telah didapatkan sebelumnya. Persiapan yang  dilakukan  yaitu  seperti data selection , data  preprocessing dan Transformation .  Tahap  ini  dilakukan guna  membangun  data  mentah  awal menjadi dataset akhir yang selanjutnya akan digunakan pada tahap pemodelan.
Tangerang, Januari 2024, Vol 8 No.1, pp 43- 50                                                                                E ISSN : 2722 -2713
d) Modelling
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses penentuan  teknik  atau  metode  data mining  dan  menerapkannya  pada dataset  yang  telah  disiapkan  untuk mengelompokkan data penjualan. Pada penelitian  ini  akan  menggunakan pemodelan algoritma K-means Clustering. e) Evaluation Pada tahap ini akan dilakukan analisis atau  pengukuran  ketepatan  terhadap pemodelan  yang  telah  dilakukan. Evaluasi dilakukan dengan menerapkan  metode Davies  Bouldin Index (DBI),  dimana  metode  ini merupakan  metode  penguji  kualitas berdasarkan cluster yang dihasilkan.
f) Deployment
Tahap selanjutnya yaitu tahap deployment atau penyebaran hasil dari penelitian  yang  sudah  dilakukan  dan dijadikan sebagai laporan atau presentasi dari pengetahuan yang telah didapat  berdasarkan  pemodelan  dan evaluasi pada proses data mining.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Bussines Understanding
Proses pemahaman bisnis yang dilakukan pada produk pakaian di toko LaShop dapat dikatakan prose bisnis tradisional karena proses bisnisnya dilakukan secara manual atau paper base seperti pada Gambar 3.

## Gambar 3 Proses bisnis pada toko

## 2. Data Understanding
Tahap awal pengetahuan data sebelum pengolahan data. Data yang digunakan merupakan data transaksi penjualan pakaian dalam 1 tahun yaitu pada bulan Juni 2022 hingga Juni 2023 yang berjumlah 172 record dengan 5 atribut yang akan dilakukan yaitu tanggal, invoice, penjualan, qty dan harga. Seperti pada Tabel 1.
Tabel 1 Keterngan atribut No. Nama Atribut Jenis Data Keterangan 1. Tanggal Date Tanggal barang terjual 2. Invoice Integer Nota transaksi penjualan 3. Penjualan Polynominal Nama produk yang dijual 4. Qty Integer Banyaknya Produk yang terjual 5. Harga Integer Harga barang yang dijual 3. Data Preparation
a) Data Selection
Data Selection merupakan tahap pertama  dalam  proses  dimana  dari sekumpulan data yang diperoleh dilakukan seleksi data terlebih dahulu.
Untuk melakukan pembacaan data menggunakan  operator  Read  Excel seperti pada Gambar 4.
Gambar 4 Operator read excel
Tabel 2 Statistika data read excel No. Uraian Keterangan 1. Record 172 2. Special Attribute 0 3. Reguler Attribute 5 4. Attribute : Tanggal Date, missing 0 Invoice Integer, missing 0 Penjualan Nominal, missing 0 Qty Integer, missing 0 Harga Integer, missing 0
Untuk  menentukan  ID  pada  dataset, digunakan  operator  Generate  ID  seperti tampak pada Gambar 5.
Gambar 5 Operator generate ID
Tangerang, Januari 2024, Vol 8 No.1, pp 43- 50                                                                                E ISSN : 2722 -2713

## Tabel 3 Statistika data generate ID
No. Uraian Keterangan 1. Record 172
2. Special Attribute 1
3. RegulerAttribute
5
4. Attribute :
ID Integer, missing 0 Tanggal Date, missing 0 Invoice Integer, missing 0 Penjualan Nominal, missing 0 Qty Integer, missing 0 Harga Integer, missing 0

## b) Data Preprocessing
Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan preprocessing pada  data  yang  memiliki Missing  Value ,  ketika  sebuah  atribut dalam kumpulan data yang sudah dipilih tidak memiliki nilai atau kosong maka itu diindikasikan  sebagai Missing  Value ,
tetapi  hasil  menunjukan  pada  dataset  ini tidak memiliki Missing Value
berdasarkan  hasil  dari  statistik  dataset pada  tabel,  diketahui  bahwa  atribut memiliki nilai 0 pada tiap kolom missing, maka  pada  tahap preprocessing tidak perlu  dilakukan  yang  dapat  dilihat  pada Tabel 4.

## Tabel 4 Hasil statistika data
No. Uraian Keterangan 1. Record 172
2. Special Attribute 1
3. RegulerAttribute 5 4. Attribute : ID Integer, missing 0 Tanggal Date, missing 0 Invoice Integer, missing 0 Penjualan Nominal, missing 0 Qty Integer, missing 0 Harga Integer, missing 0

## c) Data Transformation
Karena tipe data pada dataset berjenis date-time dan nominal sedangkan algoritm clustering K-Means harus bertipe numerical , maka diperlukan transformation untuk mengubah data bertipe menjadi Numerical menggunakan operator.
Operator Nominal to Numerical membantu untuk mengubah tipe dari
atribut non numeric menjadi tipe atribut numerik seperti pada Gambar 6.

## Gambar 6 Operator nominal to numerical
Tabel 5 Parameter operator nominal to numerical No Parameter Isi 1. Attribute Filter Type Subset 2. Attributes Penjualan 3. Codding Type Unique Integers

## Tabel 6 Statistika data nominal to numerical
No. Uraian Keterangan 1. Record 172 2. Special Attribute 1 3. Reguler Attribute 5 4. Attribute : ID Integer, missing 0 Penjualan Numeric, missing 0 Tanggal Date, missing 0 Invoice Integer, missing 0 Harga Integer missing, missing 0  Operator Nominal to Numerical membantu  untuk  mengubah  atribut tanggal  menjadi  atribut  numerik  seperti pada Gambar 7.
Gambar 7 Operator date to numerical
Tabel 7 Parameter operator date to numerical
No Parameter Isi 1. Attribute Name Tanggal 2. Time Unit Day 3. Day Relative To Month
Tangerang, Januari 2024, Vol 8 No.1, pp 43- 50                                                                                E ISSN : 2722 -2713

## Tabel 8 Statistika data date to numerical
No  Uraian Keterangan 1. Record 172
2. Special Attribute 1
3. Reguler Attribute 5
4. Attribute :
ID Integer, missing 0 Penjualan Numeric, missing Invoice Integer, missing 0 Qty Integer, missing 0 Harga Integer, missing 0 Tanggal Real, missing 0 d) Modelling
Opertaor K-Means digunakan untuk menentukan cluster terbaik dari dataset yang digunakan. Operator K- Means dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8 Operator k-means
Tabel 9 Parameter k-means
No  Parameter Value 1. K 2  sampai dengan 20 2. Measure Types Mixed Measures Numerical Measure Bregman Divergences

## Tabel 10 Statistika data k-means
No  Uraian Keterangan 1. Record 172 2. Special Attribute 2 3. Reguler Attribute 5 4. Attribute : ID Integer, missing 0 Cluster Nominal, missing 0 Penjualan Numeric, missing 0 Invoice Integer, missing 0 Qty Integer, missing 0 Harga Integer, missing 0 Tanggal Real, missing 0 Opertaor Cluster Distance
Performance ditambahkan pada proses
clustering untuk mengevaluasi kinerja proses clustering dengan metode Davies Bouldin
Index (DBI). Operator Cluster Distance Performance dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9 Operator cluster distance
performance Tabel 11 Parameter cluster distance performance No  Parameter Isi 1. Main Criterion Davies Bouldin Index e) Evaluation
Evaluasi merupakan tahap lanjutan dari tujuan data mining. Evaluasi dilakukan secara mendalam dengan tujuan agar hasil pada tahap pemodelan sesuai dengan tujuan yang ingin dicapai.
Gambar 10 Proses pengujian
Hasil proses pengujian pada rapidminer dapat dilihat pada Tabel 12.
Tabel 12 Hasil proses pengujian K Measure type DBI 2 Mixed Measures 0,201 Numerical Measures 0,201 Bregman Divergences 0,201 3 Mixed Measures 0,189 Numerical Measures 0,189 Bregman Divergences 0,543 4 Mixed Measures 0,267 Numerical Measures 0,267 Bregman Divergences 0,156 5 Mixed Measures 0,181 Numerical Measures 0,181 Bregman Divergences 0,181 6 Mixed Measures 0,158 Numerical Measures 0,158 Bregman Divergences 0,158 7 Mixed Measures 0,198 Numerical Measures 0,198 Bregman Divergences 0,198
K Measure type DBI 8 Mixed Measures 0,326 Numerical Measures 0,326 Bregman Divergences 0,173 9 Mixed Measures 0,393 Numerical Measures 0,393 Bregman Divergences 0,171 10 Mixed Measures 0,472 Numerical Measures 0,472 Bregman Divergences 0,263 11 Mixed Measures 0,400 Numerical Measures 0,400 Bregman Divergences 0,275 12 Mixed Measures 0,450 Numerical Measures 0,450 Bregman Divergences 0,270 13 Mixed Measures 0,291 Numerical Measures 0,291 Bregman Divergences 0,340 14 Mixed Measures 0,377 Numerical Measures 0,377 Bregman Divergences 0,354 15 Mixed Measures 0,413 Numerical Measures 0,413 Bregman Divergences 0,367 16 Mixed Measures 0,432 Numerical Measures 0,432 Bregman Divergences 0,362 17 Mixed Measures 0,454 Numerical Measures 0,454 Bregman Divergences 0,418 18 Mixed Measures 0,460 Numerical Measures 0,460 Bregman Divergences 0,452 19 Mixed Measures 0,494 Numerical Measures 0,494 Bregman Divergences 0,371 20 Mixed Measures 0,513 Numerical Measures 0,513 Bregman Divergences 0,433 f) Deployment
Dalam tahap deployment, pengetahuan atau informasi yang telah diperoleh akan diimplementasikan kedalam sebuah laporan yang berisi hasil yang sesuai dengan metode CRISP-DM. Penelitian yang dilakukan menghasilkan pola, informasi, dan pengetahuan dalam mengelompokan penjualan produk pakaian. Sehingga analisis dari masing-masing cluster yang didapat bisa dengan mudah dipahami.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengelompokkan  data transaksi  penjualan  produk  pakian  pada  toko LanShop  dengan  menggunakan  algoritma  K- Means maka dapat disimpulkan bahwa nilai K
Optimal  berdasarkan Davies  Bouldin  Index (DBI)  terdapat  pada  K=4  menggunakan measure  type  jenis  Bregman  Divergences dengan  nilai  DBI  0,156    yang    paling mendekati.  Dari  hasil  penelitian  yang dilakukan  oleh  Peneliti,  toko  LanShop  dapat mengetahui stok produk pakaian yang laris dan kurang  laris  sehingga  dapat  mengatur  jenis produk  mana  yang  harus  ditingkatkan  dan dikurangi  guna  mengoptimalkan  persediaan jenis produk pakaian.

## REFERENSI
Al-Fahmi, Barron Mahardhika, Endra
Rahmawati,  and  Tri  Sagirani.  2023.
“Penerapan  K-Means  Clustering  Pada
Pariwisata Kabupaten Bojonegoro Untuk Mendukung Keputusan Strategi Pemasaran.” Jurnal  Nasional  Teknologi Dan  Sistem  Informasi 9(2):141–49.  doi:
10.25077/teknosi.v9i2.2023.141-149.
Amin, Fadli, Dini Sri Anggraeni, and Qurrotul Aini.  2022.  “Penerapan  Metode  K-
Means Dalam Penjualan Produk
Souq.Com.” Applied Information System and Management (AISM) 5(1):7–14. doi:
10.15408/aism.v5i1.22534.
Anam,  Khaerul,  Dadang  Sudrajat,  and  Dian Ade Kurnia. 2022. “Analisis Segmentasi Pelanggan  Menggunakan  Metode  K-
Means Clustering.” Jurnal ICT : Information Communication & Technology 21(2):273–78.
Andi  Cuhwanto,  Yahya  Novi,  and  Dewi
Agushinta R. 2021. “Implementasi Data Mining  Pemilihan  Pelanggan  Potensial Menggunakan  Algoritma  K-Means.” Petir 15(1):48–56. doi: 10.33322/petir.v15i1.1358.
Dharma  Putra,  Yogiswara,  Made  Sudarma, and  Ida  Bagus  Alit  Swamardika.  2021. “Clustering  History  Data  Penjualan Menggunakan  Algoritma  K-Means.” Majalah  Ilmiah  Teknologi  Elektro 20(2):195. doi:
10.24843/mite.2021.v20i02.p03.
Firdaus,  A.,  Sopandi,  A.,  Herdiansah,  A.,  & Fauziyah,  S.  (2023).  Pengembangan Sistem Informasi Data Balance Planning Berbasis  Web  Studi  Kasus  PT.  Panarub Industry. JIKA  (Jurnal  Informatika) ,
Tangerang, Januari 2024, Vol 8 No.1, pp 43- 50                                                                                E ISSN : 2722 -2713
7 (3), 329–335. https://doi.org/10.31000/jika.v7i3.8604
Indriyani,  Fintri,  and  Eni  Irfiani.  2019. “Clustering  Data  Penjualan  Pada  Toko
Perlengkapan  Outdoor  Menggunakan
Metode  K-Means.” JUITA :  Jurnal Informatika 7(2):109. doi: 10.30595/juita.v7i2.5529.
Irawan, Yuda. 2019. “Implementation of Data Mining  for  Determining  Majors  Using K-Means Algorithm in Students of Sma
Negeri 1 Pangkalan Kerinci.” Journal of Applied  Engineering  and  Technological Science 1(1):17–29. doi: 10.37385/jaets.v1i1.18.
Mangku  Negara,  Iis  Setyawan,  Purwono Purwono,  and  Imam  Ahmad  Ashari. 2021.  “Analisa  Cluster  Data  Transaksi Penjualan  Minimarket  Selama  Pandemi Covid-19 Dengan Algoritma K-Means.” JOINTECS  (Journal  of  Information
Technology  and  Computer  Science) 6(3):153.
doi:
10.31328/jointecs.v6i3.2693.
Muhima, Rani Rotul, Muchamad Kurniawan, Septiyawan  Rosetya  Wardhana,  Anton Yudhana, Sunardi, and Mitra Adhimukti. 2023. “An Improved Clustering Based on K-Means for Hotspots Data.” Indonesian Journal  of  Electrical  Engineering  and Computer  Science 31(2):1107–17.  doi: 10.11591/ijeecs.v31.i2.pp1109-1117.
Nurdiyansyah,  Firman,  and  Ismail  Akbar. 2021.  “Implementasi  Algoritma  K- Means  Untuk  Menentukan  Persediaan
Barang  Pada  Poultry  Shop.” Jurnal
Teknologi  Dan  Manajemen  Informatika
7(2):86–94. doi: 10.26905/jtmi.v7i2.6377.
Prakoso, Bakhtiyar Hadi, Ervina Rachmawati,
Demiawan  Rachmatta  Putro  Mudiono, Veronika  Vestine,  and  Gandu  Eko Julianto  Suyoso.  2023.  “Klasterisasi Puskesmas Dengan K-Means
Berdasarkan  Data  Kualitas  Kesehatan Keluarga Dan Gizi Masyarakat.” Jurnal Buana  Informatika 14(01):60–68.  doi: 10.24002/jbi.v14i01.7105.
Putri  Trisnawati,  and  Ade  Irma  Purnamasari.
2023.  “Penerapan  Pengelompokkan Produktivitas Hasil Pertanian Menggunakan Algoritma K-Means
Pendahuluan  Potensi  Sektor  Pertanian Yang Tak Kalah Besarnya Dengan Setor
Migas  .  Apalagi  Sumber  Daya  Migas Yang  Bersifat  Tidak  Bisa  Diperbarui Dan Pasti Akan Habis , Hal.” 6(2):249– 57
Purnama, Chandra, Wina Witanti, and Puspita Nurul  Sabrina.  2022.  “Klasterisasi Penjualan Pakaian Untuk Meningkatkan Strategi Penjualan Barang Menggunakan
K-Means.” Journal  of  Information Technology 4(1):35–38. doi: 10.47292/joint.v4i1.79.
Sya’bana, N. A., Herdiansah, A., Faridi, F., &
Pujangkoro, T. (2023). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Makanan Kucing Menggunakan Metode Analitical  Hierarchy  Process. JIKA (Jurnal  Informatika) , 7 (4),  472–478. https://doi.org/10.31000/jika.v7i4.9600
Triyandana,  Genta,  Lala  Aprianti  Putri,  and Yuyun Umaidah. 2022. “Penerapan Data Mining Pengelompokan Menu Makanan Dan  Minuman  Berdasarkan  Tingkat Penjualan  Menggunakan  Metode  K- Means.” Journal  of  Applied  Informatics and Computing 6(1):40–46. doi:
10.30871/jaic.v6i1.3824.
Wahyudi,  Tri,  and  Titi  Silfia.  2022. “Implementation  of  Data  Mining  Using
K-Means Clustering Method To
Determine  Sales  Strategy  in  S&R  Baby Store.” Journal  of  Applied  Engineering and Technological Science 4(1):93–103. doi: 10.37385/jaets.v4i1.913.