Vol. 1 No. 1 (2021) 15 – 20
ISSN Media Elektronik:
2807–8152

## Penerapan K-Means pada Pengelompokan Penjualan Produk Smartphone
Fatimah Putri Arfani Hasibuan 1* , Sumarno Sumarno 2 , Iin Parlina 3
1,2 Program Studi Teknik Informatika, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar
3 Program Studi Komputerisasi Akuntansi, AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar Email: 1* fatimahputriarfanihasibuan@gmail.com

## ABSTRACT
The development of smartphone technology companies that are increasingly rapidly today has more or less led to  competition  between  these  companies,  thus  requiring  developers  to  find  strategies  or  patterns  that  can increase  product  sales  and  marketing,  as  is  the  case  at  PT.  Vivo  Communication  Indonesia  Pematangsiantar branch.  One  of  the  strategies  is  to  utilize  transaction  data  by  grouping  them  to  see  which  products  are  more salable  in  the  market  and  which  are  not,  so  that  evaluations  can  be  made  in  planning  the  next  Vivo  product promotion. The clustering method in this study uses the K-Means Clustering method. The K-Means method is a data mining method that is able to group some data into certain parts. In this paper the sales data that has been obtained will be divided into 3 groups, namely low sales, medium sales and high sales. Based on the results of testing using the K-Means method on Vivo smartphone sales data, it was found that the highest sales group had only 1 data, namely Vivo Y12 3+32GB. So it can be concluded that the K-Means method can be applied to group Vivo smartphone sales, because it is in accordance with the actual sales results.
Keywords: Clustering, Sales, Vivo, Data Mining, K-Means.

## ABSTRAK
Perkembangan  perusahaan  teknologi  Smartphone  yang  semakin  pesat  dewasa  ini  sedikit  banyaknya menimbulkan persaingan diantara perusahaan tersebut, sehingga menuntut para pengembang untuk menemukan strategi atau suatu pola yang dapat meningkatkan penjualan dan pemasaran produk, seperti halnya pada PT. Vivo Communication Indonesia cabang Pematangsiantar.  Salah satu strateginya adalah memanfaatkan data transaksi dengan melakukan pengelompokkan untuk melihat produk mana yang lebih laku dipasaran dan mana yang tidak, agar  dapat  dilakukan  evaluasi  dalam  perencanaan  promosi  produk  Vivo  selanjutnya.  Metode  pengelompokkan pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  Clustering  K-Means.  Metode  K-Means  adalah  metode  data  mining yang mampu mengelompokkan beberapa data menjadi bagian-bagian tertentu. Pada makalah ini data penjualan yang  telah  diperoleh  akan  dibagi  menjadi 3 kelompok  yaitu  penjualan rendah,  penjualan  sedang dan  penjualan tinggi.  Berdasarkan hasil  Pengujian  menggunakan metode K-Means  terhadap  data  penjualan  smartphone  Vivo, diperoleh  bahwa  penjualan  kelompok  tertinggi  hanya  ada  1  data,  yakni  Vivo  Y12  3+32GB.  Sehingga  dapat disimpulkan bahwa metode K-Means dapat diterapkan untuk melakukan pengelompokkan penjualan smartphone Vivo, karena sesuai dengan hasil penjualan yang sebenarnya..
Kata Kunci: Pengelompokkan, Penjualan, Vivo, Data Mining, K-Means

## 1. Pendahuluan
Perkembangan  pengguna  smartphone  dari  tahun  ke tahun  semakin  meningkat  di  Indonesia.  Hal  ini  tidak lepas  menjamurnya  berbagai  varian  smartphone.  Pada Era revolusi Industri 4.0 ini, smartphone sudah menjadi industri  bisnis  yang  diperhitungkan  karena  cukup menguntungkan. Sehingga persaingan pasar smartphone semakin lama semakin ketat [1].  Sehingga tidak  mengherankan  apabila  banyak  sekali  beredar merek smartphone. Banyak produsen baru yang muncul
menyajikan produk unggulannya. Hampir setiap waktu, para  produsen  smartphone  ini  selalu  melakukan inovasi,  seperti  halnya  PT.  Vivo  Communication Indonesia cabang Pematangsiantar. Jika tidak, tentu hal itu  dapat  menjadikan  awal  kehancuran  dari  bisnis tersebut.  Memasuki  pertengahan  Juli  2021,  sejumlah Lembaga  riset  mulai  mengeluarkan  laporan  kuartal kedua  pasar  smartphone  dunia,  salah  satunya  Canalys. Berdasarkan  laporan  terbaru  Canalys  pada  Quartile  2 tahun  2021,  tercatat  bahwa  smartphone  global

## Fatimah Putri Arfani Hasibuan, Sumamo Sumamo, Iin Parlina
pengiriman nya meningkat 12%, ketika diseluruh dunia mulai menggunakan, dan mulai terbentuknya kebiasaan warga  maupun  ekonomi  negara.  Canalys  menjabarkan lima  besar  vendor  smartphone  global  berturut-turut pada kuartal 2 tahun 2021 antara lain: Samsung (19%), Xiaomi  (17%),  Apple  (14%),  Oppo  (10%),  dan  Vivo (10%)  [2].  Berdasarkan  data  tersebut,  maka  PT.  Vivo perlu menemukan strategi atau suatu pola yang mampu meningkatkan  jumlah  penjualan  serta  pemasaran produk  mereka  dimasa  masa  berikutnya.  Salah  satu strateginya adalah memanfaatkan data transaksi dengan melakukan  pengelompokkan  untuk  melihat  produk Vivo  mana  yang  banyak  terjual  dipasaran  dan  mana yang  tidak,  agar  dapat  dilakukan  evaluasi  dalam perencanaan promosi produk Vivo selanjutnya.
Banyak  metode-metode  yang  menjadi  alternatif  untuk membantu  penentu  kebijakan,  salah  satunya  dengan menggunakan  Data  Mining  [3]–[10].  Pada  sektor pemasaran/penjualan, data mining umunya dimanfaatkan untuk target pemasaran (target penjualan),  hubungan  manajemen  pelanggan  (CRM), analisa  pasar, cross  selling hingga  melakukan segmentasi pasar. Seperti menemukan kelompok/model pelanggan  yang  mempunyai  karakteristik  yang  sama: minat, tingkat penghasilan, kebiasaan untuk berbelanja, dll. Selain  itu  untuk  menentukan  pelanggan  yang memiliki  pola  pembelian  dari  waktu  ke  waktu. Menemukan hubungan /  keterkaitan antar produk yang dijual,  maupun  prediksi  berlandaskan  asosiasi  tersebut serta  jenis  pelanggan  apa  yang  membeli  produk  apa, karena  salah  satu  keunggulan  data  mining  mampu melakukan pengelompokan [11]–[14] maupun klasifikasi [15]–[19], hingga identifikasi produk terbaik untuk  berbagai  kelompok  pelanggan,  memprediksi faktor  apa  yang  akan  menarik  pelanggan  baru, penyediaan  informasi  ringkasan,  laporan  ringkasan multidimensi, Informasi ringkasan statistik (kecenderungan  dan  variasi  pusat  data).  Akan  tetapi banyak nya metode Data Mining yang dapat digunakan untuk  mengatasi  masalah  pengelompokkan  seperti  K- Means  [20],  K-Medoids  [21],  X-Means  [22], menimbulkan  kebingungan  tersendiri  bagi  pengambil kebijakan  di  PT.  Vivo  Communication  Indonesia cabang  Pematangsiantar.  Sehingga  pada  makalah  ini diusulkan pengelompokkan  data  penjualan  smartphone Vivo menggunakan metode K-Means.
Beberapa  penelitian  terdahulu  yang  berhubungan dengan  topik  ini  diantaranya:  Penelitian  untuk mengelompokan  Laju  Pertumbuhan  PDRB  Kota Surabaya menggunakan  Metode K-Means. Data dibagi menjadi  3  cluster:  tinggi,  sedang  dan  rendah.  Hasil yang  diperoleh  terdapat  9  kategori/sektor  dengan klaster  tinggi,  5  kategori/sektor  dengan  klaster  sedang dan  3  kategori/sektor  dengan  klaster  rendah  [23]. Selanjutnya penelitian yang dilakukan untuk mengelompokkan jumlah kasus terkonfirmasi Covid-19 dan jumlah kematian akibat virus ini di Asia Tenggara. Data  yang  digunakan  adalah  data  statistik  negara berdasarkan  area  kasus  COVID-19  yang  dikonfirmasi dan  tercatat  pada  laboratorium,  serta  kematian  pada bulan  April  2020  dari  WHO  (Kesehatan  Dunia Organisasi).  Pada  penelitian  ini  Data  dibagi menjadi  3 cluster: tinggi (C1), sedang (C2) dan rendah (C3). Hasil yang  diperoleh  terdapat  empat  negara  dengan  cluster level  tinggi  (C1),  satu  negara  dengan  cluster  level sedang  (C2), dan  6 negara  dengan  cluster  level rendah (C3)  [24].  Berikutnya  adalah  penelitian  menggunakan metode  K-Means  untuk  mengelompokkan  penjualan paket data telkomsel. Data penjualan dari penelitian ini dikelompokkan  menjadi  3  bagian,  antara  lain: penjualan  rendah,  penjualan  sedang  dan  penjualan tinggi.  Pengujian  clustering  menggunakan  K-Means terhadap data penjualan paket telkomsel, menghasilkan persentase kesesuaian 100% dibandingkan pengelompokkan manual [25].
Hal-hal  terkait  tersebut  yang  melatar  belakangi dilakukannya  penelitian  ini  dengan  menggunakan metode  K-Means,  karena  Metode  K-Means  mudah untuk  diimplementasikan  dan  dijalankan,  waktu  yang diperlukan  untuk  pembelajaran  relatif  cepat  serta mudah untuk diadaptasi.

## 2. Metode Penelitian
2.1. Lokasi dan Waktu Penelitian
Data  Penelitian  diperoleh  dari  semua  Store  yang bekerjasama  dengan  PT.  Vivo  yang  ada  dikota Pematangsiantar.  Waktu  pengumpulan  data  dilakukan selama bulan April sampai dengan bulan Juni 2020.
Tabel 1. Data Penjualan Vivo
No Type Smartphone Vivo Bulan April 2020 Bulan Mei 2020 Bulan Juni 2020 1 S1 Pro 8+128 23 7 2 2 V17 Pro 4 3 6 3 V19 8+128GB 113 95 88 4 V19 8+256GB 9 6 9 5 Y11 2+32GB 71 117 98 6 Y12 3+32GB 996 1154 1133 7 Y12 3+64GB 5 1 25 8 Y154+64 GB 159 194 271

## Fatimah Putri Arfani Hasibuan, Sumamo Sumamo, Iin Parlina
9 Y17 4+128GB 162 88 12 10 Y19 6+128GB 106 72 34 11 Y30 4+128GB 37 237 330 12 Y50 8+128GB 526 91 188 13 Y91C 2+32GB 3 213 522
Tabel  1  adalah  data  tabel  penjualan  Smartphone  Vivo yang  dikumpulkan  dari  semua  Gerai  HP  di Pematangsiantar  yang  merupakan  mitra  PT.  Vivo Communication Indonesia.
2.2. Flowchart Penelitian
Berikut  ini  akan  disajikan  Flowchart  penelitian menggunakan metode K-Means.
Start Tentukan Nilai k
Centroid
(Tentukan titik tengah cluster)
Hitung jarak objek ke Centroid
(Euclidean distance)
Clustering (Kelompokkan objek ke cluster berdasarkan jarak terdekat) Objek masih ada
End Ya Tidak Gambar 1. Diagram alir dari metode Clustering K-Means [26]
Tahapan  demi  tahapan  metode K-Means sebagai berikut [8], [27]–[30]: 1. Atur jumlah cluster (k) pada data set. 2. Atur nilai pusat ( Centroid ).
Pada  tahap  awal  Pengaturan    nilai Centroid dilakukan secara acak. Pada tahap iterasi digunakan rumus persamaan (1) seperti berikut.
V ij = 1 𝑁𝑖 ∑ 𝑋𝑘𝑗 𝑁𝑖 𝑘=0 ...............................................(1) Keterangan : V ij = Centroid rata-rata cluster ke-I variabel ke-j N i = Jumlah anggota cluster ke-i i, k = Indeks cluster j = Indeks variabel
Xkj  = nilai ke-k variabel ke-j untuk cluster 3. Berdasarkan  masing-masing record ,  jarak  terdekat dihitung dengan Centroid.
Beberapa  cara  yang  biasa  digunakan  untuk melakukan  pengukuran  jarak  data  ke  pusat cluster ,
diantaranya Euclidean , Manhattan/City  Block ,  dan Minkowsky .  Setiap  cara  memiliki  kelebihan  dan kekurangan  masing-masing.  Untuk  penulisan  pada bab  ini,  jarak Centroid yang  digunakan  adalah Euclidean  Distance, dengan rumus  seperti dibawah ini:
𝐷𝑒  = √(𝑥𝑖 − 𝑠𝑖) 2 + (𝑦𝑖 − 𝑡𝑖) 2 ..........................................(2) Keterangan : De = Distance Euclidean i = Jumlah objek 2 (x, y) = Koordinat objek (s, t) = Koordinat Centroid
4. Kelompokkan  objek  berdasarkan  jarak ke Centroid terdekat
5. Ulangi  langkah  ke-3  hingga  langkah  ke-4,  lakukan iterasi hingga Centroid bernilai optimal

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Penentuan Centroid
Penentuan  pusat  awal  Cluster  (Centroid)  ditentukan secara manual atau random yang diambil dari data yang ada  dalam  range.  Nilai  Cluster  0  diambil  dari  data paling  rendah  (C1),  Nilai  Cluster  1  diambill  dari  data acak  atau  yang  paling  tengah/sedang  (C2)  dan  Nilai Cluster 2 diambil dari data yang paling tertinggi (max).
Tabel 2. Centroid Awal Centroid C1 (Min) 4 3 6 C2 (Ave) 159 194 271 C3 (Max) 996 1154 1133
3.2. Mengitung Jarak Centroid
Perhitungan jarak antara titik Centroid dengan titik tiap objek  menggunakan  rumus  Euclidian  Distance. (Persamaan  1).  Sehingga  menghasilkan  Jarak  dari Centroid yang disajikan pada Tabel 3.

## Tabel 3. Hasil Perhitungan Iterasi 1
C1 C2 C3 Jarak Terpendek 19,82423 354,7196 1881,887 19,8242276 0 361,5674 1891,823 0 164,5266 213,0868 1730,085 164,5265936 6,557439 355,6515 1885,59 6,557438524 161,0869 208,8109 1732,691 161,0869331 1891,823 1537,925 0 0 19,13113 348,5412 1881,264 19,13112647 361,5674 0 1537,925 0 179,5132 279,8678 1757,428 179,5132307 126,2894 271,7756 1780,625 126,2893503 401,0249 142,1759 1550,928 142,1759473 559,7785 390,1115 1497,963 390,1115225

## Fatimah Putri Arfani Hasibuan, Sumamo Sumamo, Iin Parlina
C1 C2 C3 Jarak Terpendek 557,0969 296,1385 1498,283 296,1384811 3.3. Menentukan Pengelompokan ( Cluster )
Penentuan  kelompok  dilakukan  dengan  mencari  nilai kelompok  berdasarkan  nilai  minimal  dari  nilai kelompok  dan  diletakkan  pada  kelompok  yang  sesuai dengan nilai minimal pada Iterasi 1.
Tabel 4. Cluster Iterasi 1 No Type C1 C2 C3 1 S1 Pro 8+128 1 2 V17 Pro 1 3 V19 8+128GB 1 4 V19 8+256GB 1 5 Y11 2+32GB 1 6 Y12 3+32GB 1 7 Y12 3+64GB 1 8 Y154+64 GB 1 9 Y17 4+128GB 1 10 Y19 6+128GB 1 11 Y30 4+128GB 1 12 Y50 8+128GB 1 13 Y91C 2+32GB 1
Selanjutnya  dalam  metode  K-Means,  perhitungan berhenti  apabila  Cluster  pada  iterasi  yang  dihasilkan sama  pada  iterasi  sebelumnya.  Maka  pencarian kelompok  pada  iterasi  selanjutnya  hingga  sama  nilai iterasinya.  Mencari  nilai  Centroid  berikutnya  dengan menggunakan  Centroid  baru  berdasarkan  Iterasi  ke-1 dengan  menjumlahkan  nilai  sesuai  yang  tertera  pada kelompok  di  tabel  3.  Adapun  Centroid  baru  untuk mencari Cluster selanjutnya adalah dengan menjumlahkan nilai yang terpilih pada Cluster tersebut kemudian membagikannya sebanyak jumlah nilai.
Tabel 5. Centroid Baru Iterasi 2 Centroid C1 (Min) 61,625 48,625 34,25 C2 (Ave) 181,25 183,75 327,75 C3 (Max) 996 1154 1133
Berikutnya  adalah  perhitungan  jarak  antara  titik Centroid  dengan  titik  tiap  objek,  juga  menggunakan rumus  Euclidian  Distance  (Persamaan  1).  Sehingga menghasilkan  Jarak  dari  Centroid  yang  disajikan  pada Tabel 6.

## Tabel 6. Hasil Perhitungan Iterasi 2
C1 C2 C3 Jarak Terpendek 65,304 402,985 1881,887 65,304 78,742 409,403 1891,823 78,742 87,630 264,603 1730,085 87,630 72,276 403,567 1885,590 72,276 93,953 263,431 1732,691 93,953 1817,185 1501,210 0,000 0,000 74,566 395,119 1881,264 74,566 294,391 61,812 1537,925 61,812 110,094 330,510 1757,428 110,094 50,156 323,171 1780,625 50,156
C1 C2 C3 Jarak Terpendek 351,510 153,781 1550,928 153,781 490,998 383,386 1497,963 383,386 518,031 265,258 1498,283 265,258
Berdasarkan  tabel  jarak  Centroid  diatas,  maka  Cluster atau  pengelompokkan  Iterasi  ke-2  dapat  dilihat  pada tabel 7.
Tabel 7. Cluster Iterasi 1 No Type C1 C2 C3 1 S1 Pro 8+128 1 2 V17 Pro 1 3 V19 8+128GB 1 4 V19 8+256GB 1 5 Y11 2+32GB 1 6 Y12 3+32GB 1 7 Y12 3+64GB 1 8 Y154+64 GB 1 9 Y17 4+128GB 1 10 Y19 6+128GB 1 11 Y30 4+128GB 1 12 Y50 8+128GB 1 13 Y91C 2+32GB 1
Tabel Cluster Iterasi ke-1 dan tabel Cluster Iterasi ke-2 memiliki  nilai  Cluster  yang  sama  atau  tidak  berubah pada  Cluster  Iterasi  ke-2  maka  perhitungan  dihentikan dan hasil yang diperoleh yaitu :
1. Cluster  1  (C1)  memiliki  8  data  yang  diartikan bahwa kelompok pertama adalah kategori penjualan terendah  pada  bulan  April,  Mei,  Juni  Tahun  2020 yaitu Handphone Vivo dengan merk sebagai berikut :  S1  Pro  8+128,  V17  Pro,  V19  8+128GB,  V19 8+256GB,  Y11  2+32GB  Y11  2+32GB,  Y12 3+64GB, Y17 4+128GB, Y19 6+128GB.
2. Cluster  2  (C2)  memiliki  4  data  yang  diartikan bahwa  kelompok  kedua  adalah  kategori  penjualan sedang  pada  bulan  April,  Mei,  Juni  Tahun  2020 yaitu  Handphone  Vivo  dengan  merk  sebagai berikut:  Y154+64  GB,  Y30  4+128GB,  Y50 8+128GB, Y91C 2+32GB.
3. Cluster  3  (C3)  memiliki  1  data  yang  diartikan bahwa  kelompok  ketiga  adalah  kategori  penjualan tertinggi  pada  bulan  April,  Mei,  Juni  Tahun  2020 yaitu Handphone Vivo dengan merk Y12 3+32GB
3.4. Implementasi dengan Rapidminer
Berikut  adalah  proses  pengelompokkan  dan  hasil  dari metode K-Means yang dilakukan dengan Rapidminer..

## Fatimah Putri Arfani Hasibuan, Sumamo Sumamo, Iin Parlina
Gambar 2. Proses K-Means dengan Rapidminer (Nilai K = 3)
Gambar  2  menjelaskan  proses  pengelompokkan  atau pengklusteran  metode  K-means  dengan  menggunakan Rapidminer  yang  diawali  dengan  mengimport  data excel  Penjualan  Smartphone  di  Pematangsiantar, kemudian  dilanjutkan  dengan  pemilihan  operator metode  K-means  untuk pengklasterannya.  Nilai  k  = 3, measure types yang digunakan adalah MixedMeasures. Setelah  itu  dihubungkan  ke  operator  Apply  Model untuk  menerapkan  model  yang  sudah  dipelajari  atau dilatih.  Tujuannya  adalah  untuk  mendapatkan  prediksi pada unlabeled data (data testing) yang belum memiliki label.  Tahap  berikutnya  adalah  menghubungkan  ke operator  Performance  untuk  mengevaluasi  kinerja model  yang  memberikan  daftar  nilai  kriteria  kinerja secara  otomatis  sesuai  dengan  tugas  yang  diberikan. Hasil  nya  dapat  dilihat  pada  gambar  3,  gambar  4, gambar 5, gambar 6 dan gambar 7.

## Gambar 3. Hasil Cluster
Berdasarkan gambar 3 dapat dijelaskan bahwa dari tiga cluster  yang  dihasilkan  terdapat  8  items  untuk Cluster_0  (C1),  4  items  untuk  Cluster_1  (C2)  dan  1 items untuk Cluster_2 (C3). Untuk hasil akhir Centroid table dapat dilihat pada gambar 4. Sedangkan hasil plot view cluster penjualan smartphone Vivo disajikan pada gambar 5.
Gambar  5 berikut menjelaskan bahwa titik warna  biru merupakan  kelompok  Cluster_0  (Penjualan  rendah) yang terdiri dari 4 items. Titik warna merah merupakan kelompok  Cluster_1  (Penjualan  sedang)    yang  terdiri dari  4  items  data  dan  titik  warna  merah    merupakan
kelompok  Cluster_2  (Penjualan  tertinggi)  yang  terdiri dari 1 item.
Gambar 4. Tabel Centro id

## Gambar 5. Plot View Penjualan Smartphone Vivo di Pematangsiantar

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  dapat  dilihat  bahwa  Ade Putri  Mekaria  Laila  terpilih  sebagai  alternatif  terbaik dengan  nilai  Optimasi  2,22692.  Sehingga  dapat disimpulkan  Metode  Moora  merupakan  metode  yang cocok  untuk  mendapatkan  hasil  yang  baik  di  dalam menentukan siswa yang layak  menerima bantuan siswa miskin  karena  dapat  mengolah  data  secara  cepat  dan tepat  sesuai  dengan  yang  diharapkan  berdasarkan kriteria kriteria yang telah disajikan.

## Referensi
[1] J. Martins, C. Costa, T. Oliveira, R. Gonçalves, and F. Branco, “How smartphone advertising influences consumers’ purchase intention,” Journal of  Business Research , vol. 94,  no.  August 2017, pp. 378–387, 2019.

## Fatimah Putri Arfani Hasibuan, Sumamo Sumamo, Iin Parlina
[2] Canalys, “Global smartphone market share Q2 2021,” Canalys estimates (sell-in shipments), Smartphone Analysis, July 2021 ,
2021.
[Online]. Available:
https://www.canalys.com/newsroom/worldwide-smartphone- market-q2-2021. [Accessed: 10-Aug-2021].
[3] A.  Wanto et  al. , Data  Mining :  Algoritma  dan  Implementasi . Yayasan Kita Menulis, 2020.
[4] T. H.  Sinaga,  A.  Wanto, I. Gunawan,  S. Sumarno, and Z.  M. Nasution,  “Implementation  of  Data  Mining  Using  C4.5 Algorithm  on  Customer  Satisfaction  in  Tirta  Lihou  PDAM,” Journal  of  Computer  Networks,  Architecture,  and  High- Performance Computing , vol. 3, no. 1, pp. 9–20, 2021.
[5] D.  Hartama,  A.  Perdana  Windarto,  and  A.  Wanto,  “The Application of Data Mining in Determining Patterns of Interest of  High  School  Graduates,” Journal  of  Physics:  Conference Series , vol. 1339, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[6] I.  S.  Damanik,  A.  P.  Windarto,  A.  Wanto,  Poningsih,  S.  R. Andani, and W. Saputra, “Decision Tree Optimization in C4.5 Algorithm  Using  Genetic  Algorithm,”  in Journal  of  Physics: Conference Series , 2019, vol. 1255, no. 1, pp. 1–6.
[7] M.  G.  Sadewo,  A.  P.  Windarto,  and  A.  Wanto,  “Penerapan Algoritma  Clustering  dalam  Mengelompokkan  Banyaknya Desa/Kelurahan  Menurut  Upaya  Antisipasi/ Mitigasi  Bencana Alam Menurut Provinsi dengan K-Means,” KOMIK
(Konferensi  Nasional  Teknologi  Informasi  dan  Komputer) , vol. 2, no. 1, pp. 311–319, 2018.
[8] I.  Parlina,  A.  P.  Windarto,  A.  Wanto,  and  M.  R.  Lubis, “Memanfaatkan  Algoritma  K-Means  dalam  Menentukan Pegawai  yang  Layak  Mengikuti  Asessment  Center  untuk Clustering  Program  SDP,” CESS  (Journal  of  Computer Engineering  System  and  Science) ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  87–93, 2018.
[9] W.  Katrina,  H.  J.  Damanik,  F.  Parhusip,  D.  Hartama,  A.  P. Windarto, and A. Wanto, “C.45 Classification Rules Model for Determining Students Level of Understanding of the Subject,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1– 6, Aug. 2019.
[10] H.  Siahaan,  H.  Mawengkang,  S.  Efendi,  A.  Wanto,  and  A. Perdana Windarto, “Application of Classification Method C4.5 on  Selection  of  Exemplary  Teachers,” Journal  of  Physics: Conference Series , vol. 1235, no. 1, pp. 1–7, Jun. 2019.
[11] C. Astria, A. P. Windarto, A. Wanto, and E. Irawan, “Metode K-Means  pada  Pengelompokan  Wilayah  Pendistribusian Listrik,” Seminar  Nasional  Sains  &  Teknologi  Informasi (SENSASI) , pp. 306–312, 2019.
[12] M.  A.  Hanafiah,  A.  Wanto,  and  P.  B.  Indonesia, “Implementation  of  Data  Mining  Algorithms  for  Grouping Poverty  Lines  by  District/City  in  North  Sumatra,” International  Journal  of  Information  System  &  Technology , vol. 3, no. 2, pp. 315–322, 2020.
[13] R.  W.  Sari,  A.  Wanto,  and  A.  P.  Windarto,  “Implementasi Rapidminer  Gengan  Metode  K-Means  (Study  Kasus: Imunisasi  Campak  Pada  Balita  Berdasarkan  Provinsi),” KOMIK  (Konferensi  Nasional  Teknologi  Informasi  dan Komputer) , vol. 2, no. 1, pp. 224–230, 2018.
[14] S. R. Ningsih, I. S. Damanik, A. P. Windarto, H. S. Tambunan, J.  Jalaluddin,  and  A.  Wanto,  “Analisis  K-Medoids  Dalam Pengelompokkan  Penduduk  Buta  Huruf  Menurut  Provinsi,” Prosiding  Seminar  Nasional  Riset  Information  Science (SENARIS) , vol. 1, pp. 721–730, Sep. 2019.
[15] M. Widyastuti, A. G. Fepdiani Simanjuntak, D. Hartama, A. P. Windarto,  and  A.  Wanto,  “Classification  Model  C.45  on Determining  the  Quality  of  Custumer  Service  in  Bank  BTN
Pematangsiantar  Branch,” Journal  of  Physics:  Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–5, Aug. 2019.
[16] A.  Pradipta,  D.  Hartama,  A.  Wanto,  S.  Saifullah,  and  J. Jalaluddin,  “The  Application  of  Data  Mining  in  Determining Timely  Graduation  Using  the  C45  Algorithm,” IJISTECH (International  Journal  of  Information  System  &  Technology) , vol. 3, no. 1, pp. 31–36, 2019.
[17] T.  Imandasari,  E.  Irawan,  A.  P.  Windarto,  and  A.  Wanto, “Algoritma  Naive  Bayes  Dalam  Klasifikasi  Lokasi Pembangunan Sumber Air,” Prosiding Seminar Nasional Riset Information  Science  (SENARIS) ,  vol.  1,  pp.  750–761,  Sep. 2019.
[18] I.  Parlina et  al. ,  “Naive  Bayes  Algorithm  Analysis  to Determine the Percentage Level of visitors the Most Dominant Zoo  Visit  by  Age  Category,” Journal  of  Physics:  Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–5, Aug. 2019.
[19] H.  Siahaan,  H.  Mawengkang,  S.  Efendi,  A.  Wanto,  and  A. Perdana Windarto, “Application of Classification Method C4.5 on  Selection  of  Exemplary  Teachers,”  in Journal  of  Physics:
Conference Series , 2019, vol. 1235, no. 1, pp. 1–7.
[20] S.  Sudirman,  A.  P.  Windarto,  and  A.  Wanto,  “Data  Mining Tools  |  RapidMiner :  K-Means  Method  on  Clustering  of  Rice Crops  by  Province  as  Efforts  to  Stabilize  Food  Crops  In Indonesia,” IOP  Conference  Series:  Materials  Science  and Engineering , vol. 420, no. 012089, pp. 1–8, 2018.
[21] S. Sundari, I. S. Damanik, A. P. Windarto, H. S. Tambunan, J. Jalaluddin,  and  A.  Wanto,  “Analisis  K-Medoids  Clustering Dalam  Pengelompokkan  Data  Imunisasi  Campak  Balita  di Indonesia,” Prosiding  Seminar  Nasional  Riset  Information Science (SENARIS) , vol. 1, pp. 687–696, Sep. 2019.
[22] N. Arminarahmah, A. D. GS, G. W. Bhawika, M. P. Dewi, and A.  Wanto,  “Mapping  the  Spread  of  Covid-19  in  Asia  Using Data  Mining  X-Means  Algorithms,” IOP  Conf.  Series: Materials Science and Engineering , vol. 1071, no. 012018, pp.
1–7, 2021.
[23] N.  A.  Febriyati,  A.  D.  GS,  and  A.  Wanto,  “GRDP  Growth Rate  Clustering  in  Surabaya  City  uses  the  K-  Means Algorithm,” International  Journal  of  Information  System  & Technology , vol. 3, no. 2, pp. 276–283, 2020.
[24] J. Hutagalung, N. L. W. S. R. Ginantra, G. W. Bhawika, W. G. S. Parwita, A. Wanto, and P. D. Panjaitan, “COVID-19 Cases and  Deaths  in  Southeast  Asia  Clustering  using  K-Means Algorithm,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1783, no. 1, p. 012027, 2021.
[25] S.  Handoko,  F.  Fauziah,  and  E.  T.  E.  Handayani, “Implementasi  Data  Mining  Untuk  Menentukan  Tingkat Penjualan  Paket  Data  Telkomsel  Menggunakan  Metode  K- Means  Clustering,” Jurnal  Ilmiah  Teknologi  dan  Rekayasa , vol. 25, no. 1, pp. 76–88, 2020.
[26] Z. S. Younus et al. , “Content-based image retrieval using PSO and  k-means  clustering  algorithm,” Arabian  Journal  of Geosciences , vol. 8, no. 8, pp. 6211–6224, 2015.
[27] E. Prasetyo, Data Mining: Konsep dan Aplikasi menggunakan Matlab . Yogyakarta: Andi Offset, 2012.
[28] D.  T.  Larose, Discovering  Knowledge  in  Data:  An Introduction  to  Data  Mining:  Second  Edition .  New  Jersey: John Wiley & Sons, 2005.
[29] R.  Primartha, Belajar  Machine  Learning  Teori  dan  Praktik .
Bandung: Informatika Bandung, 2018.
[30] T.  Khotimah,  “Pengelompokan  Surat  dalam  Al  Qur’an menggunakan  Algortima  K-Means,” Jurnal  Simetris ,  vol.  5, no. 1, pp. 83–88, 2014.