## Penerapan Data Mining Pada Penjualan Produk Menggunakan Metode K- Means Clustering (Studi Kasus Toko Sepatu Kakikaki)
Wahyu Wijaya Kristianto 1 , Christ Rudianto 2
1,2 Fakultas Teknologi Informasi Universitas Kristen Satya Wacana, Salatiga, Jawa Tengah
Email : 1 682018022@student.uksw.edu, 2 chris.rudianto@uksw.edu

## ABSTRAK
Toko  Sepatu  Kakikaki  merupakan  toko  yang  bergerak  dalam  bidang  penjualan  produk  alas  kaki. Permasalahan yang dihadapi Toko Sepatu Kakikaki yaitu ketika Toko Sepatu Kakikaki ingin membuat keputusan  maupun  kesimpulan  dalam  memilih  produk  tren  dan  laku  pada  bulan  tertentu  agar  dapat disesuaikan  dengan  minat  konsumen  dengan  hanya  menggunakan  dugaan  semata.  Hal  tersebut mengakibatkan  keputusan  –  keputusan  yang  diambil  memiliki  resiko  tinggi  dan  berdampak  secara serius bagi kelangsungan bisnisnya. Tujuan dari penelitian ini mengetahui produk yang diminati sesuai tren masyarakat  saat  ini  dan  bisa  mendapatkan  analisis  data  penjualan  yang  paling  diminati  audiens untuk  dijual  dengan  menggunakan  metode K-Means  Clustering .  penelitian  ini  akan  membahas  dan menganalisis data transaksi penjualan Toko Sepatu Kakikaki untuk mengetahui produk yang diminati sesuai  tren masyarakat  saat  ini  dan  dapat  memperoleh  analisa  data  penjualan  yang  paling  banyak diminati masyarakat. Hasil dari cluster K-means Clustering yaitu 2 produk Laku, 7 produk Cukup, dan 1 produk Kurang.
Kata Kunci: Data Mining, K-Means Clustering, Data Penjualan, Clustering, Python Language

## ABSTRACT
Toko Sepatu Kakikaki is a store that is engaged in the sale of footwear products. The problem faced by the  Toko  Sepatu  Kakikaki  is  when  the  Foot  Foot  Shop  wants  to  make  decisions  and  conclusions  in choosing trending and selling products in a certain month so that it can be adjusted to consumer interests by only using guesswork. This results in the decisions taken having a  high risk and having a serious impact on the continuity of the business. The purpose of this study is to find out which products are in demand  according  to  the  current  trend  of  society  and  to  obtain  an  analysis  of  the  sales  data  that  the public  is  most  interested  in  selling  using  the  K-Means  Clustering  Method.  This  study  will  discuss analyzing  the  sales  transaction  data  of  the  Toko  Sepatu  Kakikaki  to  find  out  which  products  are  of interest according to the current trend of society and can obtain sales data analysis that is most in demand by the public. The results of the K-means Clustering cluster are 2 Laku products, 7 Enough products, and 1 Less product.
Keywords: Data Mining, K-Means Clustering, Sales Data, Clustering, Python Language

## 1. PENDAHULUAN
Data  merupakan  sekumpulan  fakta mentah  berupa  simbol,  angka  atau  dan  kata- kata. Data terbagi menjadi dua tipe, yaitu data primer  dan  data  sekunder.  Data  primer  adalah data yang belum pernah dikumpulkan sebelumnya dan di kumpulkan untuk kepentingan  penelitian  saja.  Data  primer mengacu  pada  data  yang  berasal  dari  peneliti untuk pertama kali. Data sekunder adalah data yang sudah ada sebelumnya, dikumpulkan oleh lembaga dan organisasi penelitian sebelumnya [1]. Pentingnya data sebagai komponen utama dalam sistem informasi menjadi hal yang perlu diperhatikan dan dikaji karena data merupakan dasar  dalam  menyediakan  informasi  dan menentukan  kualitas  informasi  dengan  cepat, akurat,  dan  relevan,  sehingga  informasi  yang disajikan berupa informasi yang absah .
Dalam  dunia  bisnis,  persaingan  antara perusahaan adalah hal yang umum. Agar dapat bertahan dari persaingan, perusahaan mau tidak mau  dituntut  untuk  mengembangkan  dan menggunakan  peluang  yang  ada  di  berbagai bidang  dan  kebutuhan  bisnis.  Dilihat  dari perkembangan  zaman,  peluang  terbesar  yang dapat menjadi penunjang bisnis perusahaan saat ini  yaitu  dalam  bidang  teknologi  dan  sistem informasi.  Kebutuhan  bisnis  juga  masih memiliki  pengaruh  besar  dalam  penunjang perusahaan,  terdapat  tiga  kebutuhan  bisnis dapat  dipenuhi,  yaitu  meningkatkan  kapasitas produk, mengurangi biaya operasional, memperluas pemasaran dan profitabilitas.
Toko Sepatu Kakikaki merupakan toko yang menjual berbagai produk alas kaki seperti sandal  dan  sepatu.  Lokasi  Toko  Sepatu Kakikaki  terletak di  kota  Salatiga  dan mempunyai dua tempat yaitu di jalan Tegalrejo raya  dan  jalan  Kemiri  raya.  Jenis  dan  model yang ditawarkan pun cukup banyak, mulai dari sneakers,  peep  toe  heels,  flat  shoes,  slip  on sampai old classic .
Permasalahan yang dihadapi oleh Toko Sepatu  Kakikaki  yaitu  ketika  Toko  Sepatu
Kakikaki  ingin  membuat  keputusan  dalam pemilihan  produk  tren  dan  laku  dengan  hanya menggunakan  dugaan  semata.  Toko  Sepatu Kakikaki  juga  belum  ada  sistem  IT  untuk pengolahan  data  yang  efektif  dan  efisien.  Hal tersebut mengakibatkan keputusan – keputusan yang  diambil  memiliki  resiko  tinggi  dan berdampak  secara  serius  bagi  kelangsungan bisnisnya. Contoh dampak yang akan dihadapi yaitu  seperti  kerugian  biaya  atas  produk  baru yang  tidak  memangku  pangsa  pasar,  dan pemesanan produk yang tidak perlu / sia – sia.
Pada  penelitian  ini,  Penulis  akan melakukan  analisis  data  transaksi  penjualan Toko  Sepatu  Kakikaki  untuk  mengetahui produk  yang  diminati  sesuai trend masyarakat saat  ini  dan  mendapatkan  analisis  data penjualan mana yang paling diminati konsumen untuk dijual Toko Sepatu Kakikaki.
Analisis  data  merupakan  upaya  untuk mengubah  data  menjadi  informasi  sehingga nantinya  data  tersebut  dapat  dipahami  dan bermanfaat  untuk  digunakan  sebagai  solusi permasalahan  dan  kesimpulan. Clustering adalah  suatu  metode  analisis  data  yang bertujuan untuk mengelompokkan data dengan karakteristik  yang  sama  pada  “region”  yang sama  dan  data  dengan  karakteristik  yang berbeda pada “region”  yang berbeda [2]. Dari berbagai  cara  dan  metode  yang  ada,  Analisis data  dengan  metode K-means C lustering merupakan  salah  satu  cara  yang  dapat memenuhi  dan  menggapai  peluang  kebutuhan bisnis  dan  kebutuhan  dalam  bidang  teknologi dan sistem informasi perusahaan.
K-Means merupakan salah satu metode data clustering non  hirarki  yang  berusaha mempartisi data yang ada ke dalam bentuk satu atau lebih cluster atau kelompok sehingga data yang  memiliki  karakteristik  yang  sama dikelompokkan  ke  dalam  satu  cluster  yang sama  dan  data  yang  mempunyai  karakteristik yang  berbeda  dikelompokkan  ke  dalam kelompok yang lainnya [3].
Ketersediaan  data  yang  semakin  hari semakin melimpah namun ketersediaan
informasi untuk pengambilan keputusan semakin  sedikit  menjadi  alasan  lahirnya  suatu teknologi  yang  bernama  data  mining.  Data mining  adalah  proses  pengerukan  atau pengumpulan  informasi  penting  dari  big  data. Data mining juga memberikan solusi bagi para pengambil  keputusan  agar  berguna  dalam pengembangan bisnis [4].
Data  mining  adalah  teknik  analisis  data otomatis  untuk  menemukan  atau  memisahkan hubungan  dari  sejumlah  besar  data  yang sebelumnya tidak diketahui. Data mining sering dikombinasikan dengan analisis gudang data di gudang.  Secara  umum,  ada  tiga  teknik  utama data  mining,  yaitu  regresi,  klasifikasi  dan klastering. Regresi adalah teknik analisis untuk menentukan  relasi  hubungan  atau  hubungan antara dua atau lebih variabel. Klasifikasi juga tidak  jauh  berbeda  dengan  regresi,  yang membedakannya adalah konsep yang digunakan.  klastering  adalah  salah  satu  sub kategori data mining dan merupakan proses di mana  sampel  yang  sama  dibagi  menjadi kelompok-kelompok  yang  disebut cluster . Setiap cluster termasuk sampel dimana anggota yang mirip satu sama lain dan berbeda dengan sampel yang tersedia dari kelompok lain [5].
Berdasarkan  pada  permasalahan  yang dihadapi  oleh  Toko  Sepatu  Kakikaki,  maka Toko  Sepatu  Kakikaki  akan  melakukan penerapan  data  mining  untuk  mengolah  data penjualan transaksi produk yang terjual di Toko Sepatu  Kakikaki.  Diharapkan  penelitian  ini dapat  memberikan  dampak  positif  dan membantu  Toko  Sepatu  Kakikaki  dalam pengambilan  keputusan  kedepannya.  Dalam penelitian  ini,  Penulis  menyajikan  masalah penelitian  yaitu  “Bagaimana  cara  menerapkan Data Mining pada penjualan untuk mengetahui produk  yang  diminati  oleh  masyarakat menggunakan  metode K-Means Clustering studi kasus Toko Sepatu Kakikaki”.
Dalam  penelitian  yang  berjudul  “Klasterisasi Pola Penjualan Pestisida Menggunakan Metode K-Means Clustering” tahun 2020 oleh Sabrina Aulia Rahmah yang membahas tentang
cara  mengelompokkan  peringkat  pestisida dengan  penjualan  tertinggi.  Hasilnya  adalah dengan  adanya  metode  K-means  Clustering membantu dalam pengelompokan pola penjualan selama satu musim. Persamaan dari penelitian  ini  adalah  memakai  metode K- Means  Clustering dan  klasifikasi  hasilnya. Untuk perbedaannya yaitu pada proses analisa yang  menggunakan  software  RapidMiner sebagai implementasinya [6].
Dalam  penelitian  yang  berjudul  “Penerapan Data  Mining  Untuk  Menentukan  Strategi Penjualan Toko Sepatu” tahun 2021 oleh Fajar Ageng  Bramasta  dan  Risa  Helilintar  yang membahas tentang bagaimana agar toko selalu menyediakan  produk  alas  kaki  dengan  merek terbaru  dan  paling  trend.  Hasilnya  adalah aplikasi  sistem  yang  menerapkan  data  mining pada  penjualan  dengan  metode  K-Means Clustering  yang  lebih  optimal  dan  mudah dipahami. Persamaan dari penelitian ini adalah menggunakan metode K-Means Clustering dan memiliki  tema  studi  kasus  dan  produk  yang sama.  Untuk  perbedaannya  yaitu  pada implementasinya  yang  membuat  web  untuk memproses dan memperoleh hasil analisis [7].
Dalam  Penelitian  yang  berjudul  “Klasterisasi Penjualan  Alat-Alat  Bangunan  Menggunakan Metode K-Means (Studi  Kasus  di  Toko  Adi Bangun”  tahun  2018  oleh  M.  Hasyim  Siregar yang membahas tentang penerapan data mining untuk  mengolah  data  penjualan  khususnya penjualan  bahan  bangunan.  Hasilnya  adalah grafik untuk mengklasifikasi barang bangunan yang laris yaitu dan tidak laris. Persamaan dari penelitian  ini  adalah  menggunakan  klasifikasi stok  yang  mirip  seperti  laris  dan  tidak  laris. Untuk  perbedaannya  yaitu  pada  bantuan software rapid miner [8].

## 2. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini,  peneliti  menggunakan metode  pendekatan  kuantitatif,  yaitu  data yang  diambil  berupa  nominal  /  angka  pasti atau data yang dapat diukur dalam suatu skala numerik.    Peneliti  telah  membagi  penelitian ini dalam beberapa tahap, berikut tahap-tahap
proses metodologi penelitian.
Gambar 1 . Tahapan Penelitian

## Tahap Pengumpulan Data
Dalam  melakukan  proses  data  mining  pada studi  kasus  toko  Sepatu  Kakikaki,  diperlukan data real dan valid untuk mendapatkan analisa terbaik.  Data  tersebut  diambil  dari  data transaksi  toko  Sepatu  Kakikaki  dalam  kurun waktu penjualan pada saat pandemi COVID-19 yaitu  dari  bulan  Mei  tahun  2021  sampai Desember tahun 2021. Proses pengambilan data dilakukan  secara  manual  dikarenakan  data masih dalam bentuk hardfile / pembukuan dan akan  dimasukan  ke  dalam database Mysql . Pada  tahap  ini, output yang  dihasilkan  adalah data mentah (data yang dikoleksi langsung dari sumber tanpa perubahan apapun) dan disimpan di database Mysql .
Gambar 2. Tahap Pengumpulan data

## Tahap Pengolahan Data
Dalam  proses  pengolahan  data  dibedakan berdasarkan  jenis  produk  sepatu  dan  waktu transaksi  pembelian  dan  dilakukan  juga  data cleansing , data selection dan data transformation .  Data  cleansing  adalah  proses pembersihan data yang kurang, data kosong dan tidak  konsisten,  data  selection  adalah  proses seleksi pemilihan data yang akan dipakai untuk analisis  pada  tahap  berikutnya  dan  data transformation  adalah  data  yang  telah  dipilih akan  ubah  dalam  bentuk  tertentu  untuk  tahap analisis  [9].  Proses  pengolahan  data  dimulai dari pembersihan data yang tidak perlu dipakai untuk proses analisis, lalu data  akan diklasifikasikan  berdasarkan  bulan  transaksi. Dalam tahap ini, output yang dihasilkan adalah data yang siap diuji dan analisis dan disimpan kedalam format CSV agar dapat di proses pada tahap K-Means clustering (terlihat pada gambar
4).
Gambar 3. Tahap Pengolahan Data

## Tahap K-Means Clustering
Pada  tahap  ini,  proses  pengolahan  data menggunakan Python Language karena terdapat berbagai macam fungsi yang membantu  dalam  proses  analisis  pada  library “Pandas”,  “matplotlib.pyplot”    “sklearn”. Library “Pandas” berfungsi untuk analisis data dan  memanipulasi  tabel  numerik  dan  deret waktu,  library  “matplotlib.pyplot”  untuk melakukan  visualisasi  data  seperti  membuat plot  grafik  untuk  satu  sumbu  dan  library “sklearn” berfungsi untuk membantu melakukan processing data ataupun melakukan training  data  terkhususnya  untuk  mengambil fungsi  K-Means  Clustering  [10].  Python Language  juga  dapat  mengolah  big  data  yang diharapkan  Toko  Sepatu  Kakikaki  dapat meneruskan analisis lain dengan data lain atau data toko cabang  yang dipakai pada penelitian ini.  Output  yang  dihasilkan  yaitu  visualisasi hasil  clustering  dan  dipresentasikan  ke  dalam tabel untuk mendapatkan hasil analisis data.
Gambar 4. Tahap K-Means Clustering

## Tahap Analisis
Pada  tahap  ini  dilakukan  analisis  data  produk sepatu  yang  diminati  masyarakat.  Data  akan dibedakan berdasarkan jumlah rata-rata pembelian dalam satu bulan. Data tersebut akan dianalisis dari data visual yang berbentuk tabel dari  hasil  yang  telah  dilakukan  pada  tahapan clustering. Pada tahap analisis ini, output yang dihasilkan yaitu peneliti memperoleh hasil dari penelitian ini.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Tahap Pengumpulan Data
Data diambil secara manual dengan Observasi. dalam  Observasi,  peneliti  mendapatkan  data yang dapat diambil untuk pengujian dan waktu bulan  transaksi  di  waktu  pandemi  COVID-19. data transaksi yang telah dipilih yaitu mulai dari 01  Mei  2021  sampai  31  Desember  2021  dan bertempat  di  Toko  Sepatu  Kakikaki  Cabang Tegalrejo  Salatiga  dan  akan  di  masukan kedalam database MySQL . Data di input secara manual ke dalam database dari buku penjualan transaksi.
Tabel 1. Data Transaksi Sepatu
ID Tanggal Vans  Converse  Ventela  Patrobas  Sport Flat shoes Fashion Slip- on  Sandal  Warrior TR010721 Thursday, 01 July 2021 1 0 2 1 0 1 2 2 1 2 TR010821 Friday, 02 July 2021 5 1 4 1 1 1 2 2 0 0 TR010921 Saturday, 03 July 2021 0 1 3 0 0 1 2 0 0 1 TR011021 Sunday, 04 July 2021 2 0 2 0 0 0 1 0 3 0 TR020721 Monday, 05 July 2021 4 0 0 5 0 0 2 0 0 1 TR020821 Tuesday, 06 July 2021 3 1 2 0 0 0 0 3 0 0 TR020921 Wednesday, 07 July 2021 1 1 4 0 2 0 0 1 3 0 TR021021 Thursday, 08 July 2021 8 0 4 3 0 0 0 3 0 0 TR030721 Friday, 09 July 2021 5 0 5 1 0 4 1 2 3 0 TR030821 Saturday, 10 July 2021 3 0 2 0 0 2 1 0 0 0 TR030921 Sunday, 11 July 2021 5 1 6 1 4 3 0 0 3 0
Penjelasan dari tabel 1. Yaitu data transaksi diatas merupakan produk Toko Sepatu Kakikaki pada awal bulan Juli 2021. Dari data transaksi ini secara lengkap dilanjutkan ke klasifikasi yang tertera pada tabel 2. Klasifikasi Data Transaksi.

## Tahap Pengolahan Data
Data yang telah diperoleh akan dilakukan data cleansing  dengan  menghilangkan  hari  dan tanggal  agar  dapat  dikelompokan  berdasarkan bulan dan tahun, data selection dengan memilih kolom selain ID karena ID tidak dipakai dalam proses analisis, dan data transformation dengan
memindahkan data yang sebelumnya berbentuk SQL ( Standard  Query Language ) file menjadi CSV  ( Comma  Separated  Values )  Agar  dapat dikirim  dan  diolah  menggunakan K-Means Clustering menggunakan Python  Language . Cluster  yang  didapat  akan  dikategorikan menjadi angka yaitu 0, 1 dan 2.
Tabel 2. Klasifikasi Data Transaksi
Jadwal Vans Converse Ventela Patrobas Sport Flat shoes Fashion Slip-on Sandal Warrior May-21 103 15 120 25 41 21 36 27 41 9
Jun-21 121 25 97 40 31 27 24 19 32 12 Jul-21 157 22 140 44 35 30 38 29 40 16 Aug-21 137 29 108 40 63 41 35 26 26 13 Sep-21 101 17 93 25 32 34 16 24 40 10 Oct-21 64 22 78 35 41 38 17 16 28 15 Nov-21 102 18 153 51 42 55 12 34 34 12 Dec-21 86 21 115 34 27 36 28 23 28 21

## Tahap K-Means Clustering
Data akan dibaca menggunakan library “import pandas  as  pd”  dan  dibaca  menggunakan function pd.csv (data_sepatu). Dalam penelitian ini cluster yang didapatkan sebanyak 3  cluster dengan  menggunakan  metode  elbow  dengan menggunakan library “import matplotlib.pyplot as plt” dan menggunakan function plt.plot( ) plt.show( ). Proses K-Means Clustering dengan data  yang  telah  bersih  dan  dibagi  menjadi  3 clusters. K-Means Clustering dilakukan
menggunakan  library  “from  sklearn.  cluster import  Kmeans”  dan  menggunakan  function
Kmeans (n_clusters=3) dan kmeans.fit (data_sepatu).
Gambar 5. Elbow Method ( Proses penentuan jumlah kluster)
Tabel 3. Data Transaksi Setelah dibagi Menggunakan Metode K-Means Clustering Jadwal Vans Converse Ventela Patrobas Sport Flat shoes Fashion Slip-on Sandal Warrior May-21 1 0 1 0 1 0 2 1 2 0 Jun-21 1 2 0 1 0 0 1 0 1 0 Jul-21 2 1 2 1 0 0 2 2 2 1 Aug-21 2 2 1 1 2 1 2 1 0 0 Sep-21 1 0 0 0 0 1 0 1 2 0 Nov-21 0 1 0 1 1 1 0 0 0 1 Oct-21 1 0 2 2 1 2 0 2 1 0 Dec-21 0 1 1 1 0 1 1 1 0 2

## Tahap Analisis
Setelah memperoleh hasil K-Means Clustering , dilakukan visualisasi data menggunakan media tabel sebagai hasil kesimpulan pembahasan.
Kolom pertama bernama Jadwal, berisikan bulan dan tahun transaksi, kolom ke-2 sampai ke-11 bernama macam-macam produk dan berisikan laku, cukup dan kurang. Tabel 4. Visualisasi Hasil Jadwal Vans Converse Ventela Patrobas Sport Flat shoes Fashion Slip-on Sandal Warrior May-21 Cukup Kurang Cukup Kurang Cukup Kurang Laku Cukup Laku Kurang Jun-21 Cukup Laku Kurang Cukup Kurang Kurang Cukup Kurang Cukup Kurang Jul-21 Laku Cukup Laku Cukup Kurang Kurang Laku Laku Laku Cukup Aug-21 Laku Laku Cukup Cukup Laku Cukup Laku Cukup Kurang Kurang Sep-21 Cukup Kurang Kurang Kurang Kurang Cukup Kurang Cukup Laku Kurang Oct-21 Kurang Cukup Kurang Cukup Cukup Cukup Kurang Kurang Kurang Cukup Nov-21 Cukup Kurang Laku Laku Cukup Laku Kurang Laku Cukup Kurang Dec-21 Kurang Cukup Cukup Cukup Kurang Cukup Cukup Cukup Kurang Laku
Penjelasan dari tabel 4. Yaitu dari hasil tabel di atas dibagi menjadi 3, yaitu Laku, Cukup dan Kurang. Data dari tabel diatas digunakan hasil akhir untuk mendapatkan produk mana yang paling diminati oleh masyarakat. Produk sepatu model fashion dan sandal dengan Laku  3 merupakan produk paling diminati masyarakat.

## 4. KESIMPULAN
Dengan  adanya  hasil  pengelompokan  data ini, peneliti mengetahui produk yang diminati sesuai trend masyarakat  saat  ini  dan mendapatkan  analisis  data  penjualan  mana yang paling diminati konsumen untuk dijual Toko  Sepatu  Kakikaki.  Dapat  diambil kesimpulan  bahwa  barang  yang  paling diminati  masyarakat  saat  ini  yaitu  model sepatu fashion dan sandal dengan hasil Laku = 3, sedangkan barang yang kurang diminati oleh masyarakat adalah Warrior dengan hasil kurang  =  5  dalam  kurun  8  bulan  berurutan dan  7  produk  sisanya  dengan  hasil  Cukup. Keuntungan menggunakan metode K-Means Clustering adalah  mudah  dijalankan,  cepat, flexibel  dan  hasilnya  mudah  dimengerti dan dapat  dijelaskan  untuk  banyak  orang. Kekurangan menggunakan metode ini adalah hasilnya  sensitif  terhadap  jumlah  cluster  (k) maka  dilakukan  metode Elbow  Method .
untuk  mendapatkan  kluster  (k)  yang  tepat. Kendala  yang  ditemui  dalam  penelitian  ini adalah data yang diambil kurang maka perlu adanya  penambahan  data  agar  hasil  sesuai yang diharapkan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  R. Pratiwi, R. S. Dj, dan K. Pharmawati, “Perbandingan Potensi Berat dan Volume Lumpur yang Dihasilkan oleh IPA Badak Singa PDAM Tirtawening Kota Bandung Menggunakan Data Sekunder dan Primer,” hlm. 11.
[2]  N. I. Febianto dan N. Palasara, “Analisa Clustering K-Means Pada Data Informasi Kemiskinan Di Jawa Barat Tahun 2018,” J. Sisfokom Sist. Inf. Dan Komput. , vol. 8, no. 2, hlm. 130–140, Agu 2019.
[3]  Priati dan A. Fauzi, “Data Mining
Dengan Teknik Clustering Menggunakan Algoritma K-Means Pada Data Transaksi Superstore,” Sep 2017.
[4]  S. Tualeka, F. Alameka, dan N. Wanti Wulan Sari, “Implementasi Data
Mining Untuk Memprediksi Penjualan
Dan Penempatan Stok Barang Pada Cv
Pasti Jaya Houseware Dengan Menggunakan Algoritma Apriori,”
SEMINASTIKA , vol. 3, no. 1, hlm. 115– 123, Nov 2021.
[5]  Y. Siyamto, “Pemanfaatan Data Mining Dengan Metode Clustering Untuk
Evaluasi Biaya Dokumen Ekspor Di Pt Winstar Batam,” vol. 1, no. 2, hlm. 4,
2017.
[6]  S. Aulia, “Klasterisasi Pola Penjualan Pestisida Menggunakan Metode K- means Clustering (Studi Kasus Di Toko Juanda Tani Kecamatan Hutabayu
Raja),” Djtechno J. Teknol. Inf. , vol. 1, no. 1, hlm. 1–5, Jun 2021.
[7]  F. A. Bramasta dan R. Helilintar, “Penerapan Data Mining Untuk Menentukan Strategi Penjualan Toko Sepatu,” hlm. 6, 2021.
[8]  M. H. Siregar, S. Kom, dan M. Kom, “Klasterisasi Penjualan Alat-alat Bangunan Menggunakan Metode K- means (Studi Kasus Di Toko Adi Bangunan),” vol. 1, no. 2, hlm. 9, 2018.
[9]  N. Hadinata dan K. Kurniawan,
“Analisis Pola Pembelian Produk
Makanan Ringan Menggunakan
Algoritma Apriori,” J. Sisfokom Sist.
Inf. Dan Komput. , vol. 9, no. 1, hlm. 1–
7, Feb 2020.
[10]  A. Turmudi dan K. S. Yasah, “Analisa Sentimen Tweet Indonesia
Menggunakan Fitur Ekstrasi Dan
Teknik Cross Validation Terhadap Model Naïve Bayes,” vol. 10, hlm. 6, 2020.