## EXPLORER

## Implementasi Pengelompokan Persediaan Sepeda Motor Menggunakan Metode Clustering K-Means
Zulfi Azhar 1* , Chairani Wulandari 2 , Zulia Hanum 3 , Wan Arfansyah Putra 4 , Yenny Puspita Saragih 5
1 Sistem Informasi, Universitas Budi Darma, Indonesia
2 Program Studi Sistem Informasi, STMIK Royal Kisaran, Indonesia
3,4 Universitas Muhammadiyah Sumatera Utara, Medan, Indonesia
5 UPT SPF SMP Negeri 2 Tanjung Morawa, Indonesia
1* zulfi_azhar@yahoo.co.id, 2 wulandarichairani37@gmail.com, 3 zuliahanum@umsu.ac.id,
4 wanarfansyah5@gmail.com, 5 yennysaragih68@gmail.com
*) zulfi_azhar@yahoo.co.id
Abstrak- Perancangan strategi pemasaran persediaan sepeda motor dalam pertahun pada setiap kota yang data- data  sebelumnya  sudah  ada  tetapi  terkadang  tidak  pernah  ditinjau  kembali.  Pengambilan  keputusan  dalam menetapkan  jumlah  merk  Honda  apasaja  yang  diminati  konsumen  pertahun  perlu  ditinjau  kembali  disetiap kotanya. CV. Karya Utama Kisaran, perusahaan yang bergerak dibidang pemasaran sepeda motor yang mengalami tingkat persaingan bisnis yang semakin kompetitif. Hal ini memerlukan penentuan persediaan sepeda motor yang dapat meningkatkan volume penjualan sepeda motor dengan memilih dealer yang tepat. Persediaan sepeda motor merupakan salah satu hal yang perlu dilakukan dalam merancang strategi pemasaran di beberapa kota. Pada proses analisa ini, dilakukan dengan menggunakan data mining dengan teknik klustering yang menggunakan metode non hierarki dalam pengelompokan non hierarki, satu data tunggal dalam sebuah kelompok, atau lebih kelompok kecil yang  dapat  bergabung  menjadi  sebuah  kelompok  besar  Tujuan  penelitian  untuk  mengetahui  kemiripan karakteristik antar data dalam basis data transaksi persediaan, guna membentuk kelompok-kelompok kota tempat pemasaran. Hasil akhir dari dari penelitian yang dilakukan dengan menghasilkan 2 kluster dimana kluster 1 yaitu Kota  1,  2,  4,  6,  7,  8,9,10,  11,12  dan  kluster  2,  Kota  3  dan  5  dari  jumlah  keseluruhan  dari  12  kota,  dengan menunjukkan bahwa kluster 2 lebih tinggi persediaan dan pemasaran sepeda motor dari kluster 1
Kata Kunci: Clustering K-Meansr, kota, kluster, sepeda motor, penjualan
Abstract- Designing an annual marketing strategy for motorbike inventory in each city where previous data already exists but sometimes has never been reviewed. Decision making in determining the number of Honda brands that consumers are interested in per year needs to be reviewed in each city. CV. Karya Utama Kisaran, a company engaged in marketing motorbikes which is experiencing an increasingly competitive level of business competition. This requires determining motorbike inventory which can increase motorbike sales volume by choosing the right dealer. Motorbike inventory is one of the things that needs to be done in designing marketing strategies in several cities.  In  this  analysis  process,  it  is  carried  out  using  data  mining  with  clustering  techniques  which  use  non- hierarchical  methods  in  non-hierarchical  grouping,  one  single  data  in  a  group,  or  more  small  groups  that  can combine into a large group. The aim of the research is to determine the similarity in characteristics between the data in inventory  transaction  database,  in  order  to  form  groups  of  marketing locations. The  final results  of  the research carried out produced 2 clusters where cluster 1 was City 1, 2, 4, 6, 7, 8,9,10, 11,12 and cluster 2, City 3 and 5 from a total of 12 cities, by showing that cluster 2 has higher motorbike inventory and marketing than cluster 1.
Keywords : K-Means Clustering, city, cluster, motorbike, sales

## 1. PENDAHULUAN
Penentuan  target  penjualan  berarti  perusahaan  berusaha  untuk  memprediksi  penjualan  kedepan  dengan memperhatikan kondisi ke depan dan kondisi masa lampau. Namun selama ini penentuan target ke depan tidak obyektif karena hanya berdasarkan intuisi manajemen saja. Target yang ditetapkan sering kali tidak sesuai dengan data penjualan aktual sehingga mempengaruhi seluruh perencanaan selanjutnya[1]. Penelitian tentang clustering data  telah  banyak  dikembangkan  oleh  para  peneliti.  Ada  beragam  metode  data  mining  yang  telah  diteliti, menggunakan hadoop  single  node  cluster dengan  metode K-Nearest  Neighbor dalam  klasifikasi  sepeda  motor berdasarkan karakteristik konsumen. Uji coba yang dilakukan menghasilkan merk sepeda motor dari data uji yang ditentukan. Data dalam cluster ini dapat menjadi rekomendasi bagi pengguna dalam menentukan pemilihan sepeda motor yang diinginkan. Adapun hasil analisis juga dapat berupa pengukuran performansi seperti accuracy , recall dan precision [2]. Penerapan data mining dengan algoritma K-Means Clustering dalam analisis tingkat potongan harga  mempercepat  pengolahan  data  sehingga  menghasilkan  tingkat  potongan  harga  yang  akurat.  Sehingga kesimpulan yang dihasil algoritma K-Means Clustering mampu memberikan rekomendasi tingkat potongan harga

## EXPLORER
terhadap harga  jual  sepeda motor  Honda[3]. Mengelompokkan  beberapa  jenis  suku  cadang  kendaraan apa  saja yang laris dan kurang laris. Metode K-Means merupakan salah satu metode yang ada pada Partitional Clustering yang bekerja dalam mengelompokkan sebuah data yang besar dengan membagi data tersebut ke dalam satu bentuk cluster atau lebih[4].
Persediaan sepeda motor merupakan salah satu unsur penunjang suatu usaha atau bisnis bisa mengalami kemajuan atau kemunduran. Demikian halnya pada CV. Karya Utama Kisaran, perusahaan yang bergerak dibidang pemasaran  sepeda  motor  yang hasil  produksinya  dapat kita  temui di  kota  di  Sumatera  Utara,  sehingga  adanya tingkat  persaingan  bisnis  yang  semakin  kompetitif.  Untuk  mengelola  data  persediaan  barang  ini,  dibutuhkan sebuah metode yang bisa digunakan untuk menggali informasi-informasi tersembunyi dari data tersebut. Metode tersebut dikenal dengan data mining. Dengan bantuan metode  data mining akan melakukan proses analisa data untuk menemukan pola atau informasi yang tersembunyi dalam lingkup himpunan data persediaan barang tersebut.
Penganalisaan dilakukan dengan mengelompokan hasil penjualan pertahun berdasarkan kota, sehingga bisa didapatkan kelompok-kelompok hasil penjualan menurut kota-kota konsumen tersebut. Hal ini bertujuan untuk penentuan persediaan sepeda motor sehingga dapat meningkatkan volume penjualan sepeda motor dengan memilih dealer  yang  tepat.  Persediaan  sepeda  motor  merupakan  salah  satu  hal  yang  perlu  dilakukan  dalam  merancang strategi pemasaran. Kota yang akan di kluster ditentukan berdasarkan shipping yang terdapat pada data pertahun, yaitu ada 12 kota: Tanjungbalai, Kisaran, Batubara, Aekanopan, Indrapura, Siantar, Tebing Tinggi, Rantau Prapat, Perbaungan, Sei Rampah, Lubuk Pakam dan Binjai.
Tujuan  dilakukan  penelitian  ini  untuk  menerapkan  proses  data  mining  untuk  mengolah  basis  data  transaksi persediaan  menggunakan  teknik  klustering  dengan  metode  non  hierarki k-means untuk  mengelompokkan  kota tempat  pemasaran.  Penggunaan  metode  klustering  dan  non  hierarki k-means untuk  mengetahui  kemiripan karakteristik antar data dalam basis data transaksi persediaan, guna membentuk kelompok-kelompok kota tempat pemasaran. Manfaat penelitian ini dapat membantu pihak perusahaan CV. Karya Utama Kisaran dalam merancang strategi pemasaran persediaan sepeda motor yaitu dengan cara segmentasi pasar Dealer sehingga  dapat memilih dealer sasaran.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Metode penelitian yang digunakan peneliti dalam menyelesaikan masalah pada CV. Karya Utama Kisaran:
a. Studi Literatur
Memperoleh  informasi  dengan  mengumpulkan,  mempelajari  dan  membaca  berbagai  referensi  dari  buku maupun jurnal lainnya yang berhubungan dengan penelitian ini.
b. Studi Lapangan
Memperoleh  informasi  dengan  mengumpulkan  dan  memahami  data-data  langsung  dari  CV.  Karya  Utama Kisaran.
1. Wawancara (interview)
Wawancara  dilakukan  untuk  mengetahui  masalah  yang  timbul  atau  dialami  langsung  oleh  yang bersangkutan.  Dalam  kegiatan  ini  diajukan  pertanyaan  lisan  dalam  usaha  untuk  melengkapi  data-data yang  akan  diperoleh.  Wawancara  bagian  pemasaran  yang  dilakukan  terkait  dengan  proses  persediaan sepeda motor.
2. Observasi
Melakukan  observasi,  melihat  langsung  cara  kerja  bagian  yang  terkait  dengan  pencatatan  hasil-hasil kegiatan  yang  dilakukan,  untuk  melihat  sistem  yang  bekerja  dengan  pengolahan  data  dalam  proses pemasaran persediaan sepeda motor.
3. Sampling
Teknik  pengambilan  sampel  merupakan  pemilihan  sejumlah  item  tertentu  dari  seluruh  item  yang  ada dengan  tujuan  mempelajari  sebagian  item  tersebut  untuk  mewakili  seluruh  sistemnya.  Salah  satu sampling yang dilakukan pada Dealer CV. Karya Utama Kisaran.

## 2.2 K-Means Algorithm Clustering
K-Means Clustering adalah, K sebagai konstanta jumlah cluster yang diinginkan, Means dalam hal ini berarti nilai  suatu  rata-rata  dari  suatu  grup  data  yang  dalam  hal  ini  didefinisikan  sebagai cluster ,  sehingga K-means clustering adalah suatu metode penganalisaan data atau metode data mining yang melakukan proses pemodelan tanpa supervisi ( unsupervised ) dan merupakan salah satu metode  yang melakukan pengelompokan data dengan sistem partisi. Algoritma K-means merupakan metode analisis kelompok yang mengarah pada pemartisian N objek pengamatan ke dalam kelompok ( cluster ) dimana setiap objek pengamatan dimiliki oleh sebuah kelompok dengan mean (rata-rata)  terdekat.  Algoritma K-means merupakan  algoritma  yang  sederhana  untuk  diimplementasikan,

## EXPLORER
memiliki  kinerja  yang  relatif  cepat,  mudah  beradaptasi,  dan  umum  digunakan.  Algoritma K-means data diklasifikasikan  berdasarkan  kedekatannya  dengan centroid .  Data  dikelompokan  dengan  memaksimalkan  data yang sama dalam satu klaster dan meminimalkan data yang sama antar klaster[5]. Clustering merupakan suatu metode  untuk mengelompokkan  data  yang  memiliki  kemiripan  karakteriktik antara  satu  data  dengan data  yang lain.  Klustering  adalah  salah  satu  metode data  mining yang  bersifat  tanpa  arahan  ( unsupervised ),  metode  ini diterapkan tanpa adanya latihan dan tanpa adanya guru ( teacher ) serta tidak memerlukan target output . Clustering yang  digunakan  dalam  pengelompokan  data  terbagi  menjadi  dua,  yaitu hierarchical  clustering dan nonhierarchical clustering [6].

## 2.3 Langkah Dalam Algoritma Klustering
K-means menggunakan pendekatan partitional clustering . Tiap cluster dihubungkan dengan sebuah centroid (titik  pusat).  Tiap  titik  pusat  ditempatkan  ke  dalam cluster dengan centroid terdekat.  Jumlah cluster ,  K,  harus ditentukan. Algoritma dasarnya sangat sederhana[7]. Berikut adalah Langkah-langkah dalam Algoritma K-means Clustering : a. Menentukan jumlah cluster .
b. Menentukan nilai centroid .
Dalam  menentukan  nilai centroid pada  awal  iterasi,  untuk  nilai  awal centroid dilakukan  secara  acak. Sedangkan  jika  menentukan  nilai centroid yang  merupakan  tahap  dari  iterasi,  maka  digunakan  rumus  sebagai berikut[8] :
Vij = 1 𝑁𝑖 ∑ 𝑁𝑖 𝑘=0 𝑥𝑘𝑗 (1)
Dimana: i: 1, 2, 3, ... n v: centroid pada cluster (rata-rata) xi: objek ke-i n: banyaknya objek/jumlah objek yang menjadi anggota cluster
N:  jumlah data
c. Menghitung jarak antara titik centroid dengan titik tiap objek.
d. Pengelompokan objek untuk menentukan anggota cluster adalah dengan memperhitungkan jarak minimum objek.
e. Kembali ke tahap 2, lakukan perulangan hingga nilai centroid yang dihasilkan tetap dan anggota cluster tidak berpindah ke cluster lain.
Tahapan implementasi algoritma K-Means clustering yakni dengan menentukan jumlah cluster K yang telah di ditetapkan diawal, kemudian menetapkan nilai centroid secara random, selanjutnya mengestimasikan jarak pada data  ke  setiap centroid dengan  menerapkan  metode  korelasi  antara  dua  buah  objek  yang  terdapat  pada  rumus Euclidean Distance . Perhitungan jarak pusat cluster adalah untuk mengukur jarak antara data dengan pusat cluster digunakan Euclidian distance , kemudian akan didapatkan matrik jarak sebagai berikut [9]–[18]:
𝐷 𝑒 = √∑(𝑥𝑖 − 𝑦𝑖)² (2)
Keterangan:
De = Euclidean Distance jarak data ke x ke pusat cluster Xi  = data ke- i pada atribut data ke n Yi = data ke- j pada atribut data ke n Langkah kerja proses k-means clustering secara detail dapat dilihat dalam bentuk flowchart pada Gambar 1.

## EXPLORER

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Tahapan Hasil
Tahapan implementasi algoritma K-Means clustering yakni dengan menentukan jumlah kluster K yang telah di ditetapkan diawal, kemudian menetapkan nilai centroid secara random, selanjutnya mengestimasikan jarak pada data  ke  setiap centroid dengan  menerapkan  metode  korelasi  antara  dua  buah  objek  yang  terdapat  pada  rumus Euclidean Distance . Perhitungan jarak pusat cluster adalah untuk mengukur jarak antara data dengan pusat  cluster digunakan Euclidian distance , kemudian akan didapatkan matrik jarak sebagai berikut[9]:
Penelitian  ini  dengan  mengumpulkan  data  menggunakan  sampel  12  Kota  (Tanjungbalai,  Kisaran,  Batubara, Aekanopan, Indrapura, Siantar, Tebingtinggi, Rantauprapat, Perbaungan, Sei Rampah, Lubuk Pakam dan Binjai) dan jumlah pemasaran 8 jenis sepeda motor (Beat, Vario, Scopy, Sonic, CBR, Verza, MegaPro dan SupraX125) pada CV. Karya Utama Kisaran. Data ini menggunakan 2 kluster yang dibatasi oleh 2 centroid. Penyesuaian format data dilakukan untuk mempermudah pengolahan data dan format data disesuaikan sehingga menjadi bentuk angka.
Tabel 1. Tabel Data Kota dan Pemasaran Sepeda Motor No Kota Beat  Vario Scopy Sonic CBR Verza  MegaPro  SupraX125 1 Tanjungbalai 129 125 125 135 126 128 126 130 2 Kisaran 134 126 129 127 126 127 125 131 3 Batubara 127 134 128 135 142 139 127 132 4 Aekanopan 128 136 134 127 128 127 125 129 5 Indrapura 132 132 131 141 140 132 129 141 6 Siantar 125 125 120 132 125 125 129 125 7 Tebingtinggi 127 125 125 139 130 130 125 125 8 Rantoprapat 127 126 120 127 127 130 125 130 9 Perbaungan 129 126 125 134 127 131 126 127 10 Sei Rampah 130 125 125 125 125 128 127 129 11 Lubuk Pakam 126 121 125 125 127 131 129 134 12 Binjai 130 127 125 128 128 127 127 130
3.2 Langkah-langkah dalam Algoritma K-means Clustering
a. Menentukan jumlah kluster Kluster mempergunakan 2 kelompok (kluster)
b. Menentukan nilai centroid . Pada awal iterasi nilai centroid dilakukan secara random, dengan memggunakan baris pada  nomor 2 dan 5
Tabel 2. Penggunaan 2 Centroid Iterasi Awal Centroid B Va Sc
So C V M S C1 134  126  129  127  126  127  125  131 C2 132  132  131  141  140  132  129  141
Nilai jarak pusat kluster Euclidean Distance dengan perhitungan sebagai berikut :
𝐷 𝑒 = √∑(𝑥𝑖 − 𝑦𝑖)²
Pada Centroid 1:
De1 = √∑[(129 − 134)² + (125 − 126)² + (125 − 129)² + (135 − 127)² + ((126 − 126) 2 (128 − 127)² + (126 − 125)² + ((130 − 131) 2 ] De1 = 10,44030651 De2= 0

## EXPLORER
De3= 24,14539294 De4= 13 De5= 24,0208243 Dan seterusnya
Pada Centroid 2:
De1 = √∑[(129 − 132)² + (125 − 132)² + (125 − 131)² + (135 − 141)² + ((126 − 140) 2 (128 − 132)² + (126 − 129)² + ((130 − 141) 2 ] De1 = 21,72556098 De2= 24,0208243 De3= 14,56021978 De4= 23,79075451 De5= 0 Dan seterusnya.
Tabel 3. Hasil Iterasi Awal No Kota Iterasi Awal Kluster C1 C2 1 Tanjungbalai 10,44030651 21,72556098 1 2 Kisaran 0 24,0208243 1 3 Batubara 24,14539294 14,56021978 2 4 Aekanopan 13 23,79075451 1 5 Indrapura 24,0208243 0 2 6 Siantar 15,65247584 28,80972058 1 7 Tebingtinggi 16,46207763 22,13594362 1 8 Rantauprapat 11,87434209 26,2297541 1 9 Perbaungan 11,13552873 22,47220505 1 10 Sei Rampah 6,8556546 27,09243437 1 11 Lubuk Pakam 12,28820573 25,84569597 1 12 Binjai 6,557438524 22,97825059 1
Hasil  perhitungan  pada  iterasi  ditunjukkan  pada tabel  3.  Pengelompokan  kota  untuk menentukan anggota kluster adalah dengan memperhitungkan jarak minimum objek. Pada tahap berikutnya dengan melakukan iterasi kedua, melakukan perulangan hingga menghasilkan nilai centroid yang tetap dan anggota kluster tidak berpindah ke kluster lain, masing-masing kluster menggunakan nilai centroid rata-rata. C1 (B) = (10,4403065 + 0 + 13 +  15,65247584 + 16,46207763 + 11,87434209 + 11,13552873 + 6,8556546 + 12,28820573 + 6,557438524)/10 C1(JT) = 128,5 C2 (B) = (14,56021978 + 0 )/2 C2(JT) = 1,29,5
Tabel 4. Penggunaan 2 Centroid Iterasi Kedua Centroid B Va Sc So C V M S C1 128,5  126,2  125,3  129,9  126,9  128,4  126,4 129 C2 129,5 133 129,5 138 141 135,5 128 136,5 Tabel 5. Hasil Perhitungan Iterasi Kedua No Kota Iterasi Awal Kluster C1 C2 1 Tanjungbalai 5,469917732 20,51828453 1 2 Kisaran 7,817928114 22,95648057 1 3 Batubara 21,12155297 7,280109889 2 4 Aekanopan 13,62057268 21,42428529 1 5 Indrapura 23,17153426 7,280109889 2 6 Siantar 9,17169559 26,64582519 1 7 Tebingtinggi 10,80370307 19,59591794 1

## EXPLORER
8 Rantauprapat 6,657326791 23,32380758 1 9 Perbaungan 5,302829433 19,89974874 1 10 Sei Rampah 5,649778757 24,95996795 1 11 Lubuk Pakam 9,793875637 23,85372088 1 12 Binjai 3,3346664 21 1
Pada tabel 5 dari hasil perhitungan pada iterasi kedua menghasilkan  anggota kluster tidak berpindah ke kluster lain, maka tidak dilanjutkan iterasi dengan melakukan perulangan kembali.  Untuk Kluster 1 terdiri atas No: (1, 2, 4,  6,  7.  8.  9.  10.  11.  12)  berjumlah  10  kota  (Tanjungbalai,  Kisaran,  Aekanopan,  Siantar,  Tebingtinggi, Rantauprapat,  Perbaungan,  Sei  Rampah,  Lubuk  Pakam  dan  Binjai).  Dan  untuk  Kluster  2  terdiri  dari  :  (3,  5) berjumlah 2 kota (Batubara dan Indrapura).

## 3.3 Implementasi
Implementasi K-means  clustering dengan  menggunakan  aplikasi Rapid  Miner yang  menghasilkan  hasil perhitungan 2 kluster dengan nilai centroid dan jumlah anggota masing-masing pada 2 kluster tersebut seperti pada gambar 2 di bawah ini.
Gambar 2. Nilai Centroid Akhir pada Iterasi Kedua
Gambar 3. Kluster 1 dan Kluster 2 dengan Masing-masing Anggotanya
Gambar 4. Grafik Kluster 1 dan Kluster 2 pada aplikasi Rapid Miner

## EXPLORER
Pada  gambar  di atas  dengan menggunakan aplikasi Rapid Miner, bahwa  gambar  2 menunjukkan nilai centroid pada iterasi kedua, gambar 3 adalah Kluster 1 dan Kluster 2 dengan masing-masing anggotanya. Pada gambar 3 menunjukan  bahwa  kluster  2 terdiri  dari  :  (3,  5)  berjumlah  2  kota  (Batubara  dan  Indrapura)  menunjukkan persediaan  dan  pemasaran  yang  lebih  tinggi  dari  kluster  1(1,  2,  4,  6,  7.  8.  9.  10.  11.  12)  berjumlah  10  kota (Tanjungbalai, Kisaran, Aekanopan, Siantar, Tebingtinggi, Rantauprapat, Perbaungan, Sei Rampah, Lubuk Pakam dan Binjai). Sedangkan gambar 4 adalah grafik kluster 1 dan kluster 2 pada aplikasi Rapid Miner.

## 4. KESIMPULAN
Penggunaan metode K-means clustering pada penelitian ini menghasilkan 2 kluster (kelompok), yaitu kluster 1 mempunya jumlah 10 kota (Tanjungbalai, Kisaran, Aekanopan, Siantar, Tebingtinggi, Rantauprapat, Perbaungan, Sei Rampah, Lubuk Pakam dan Binjai). Kluster 2 mempunyai jumlah 2 kota (Batubara dan Indrapura). Hasil akhir menunjukkan bahwa kluster 2 lebih tinggi persediaan dan pemasaran sepeda motor dari kluster 1.  Metode tersebut menghasilkan pengelompokan pada Kluster Persediaan Sepeda Motor pada CV. Karya Utama Kisaran. Metode K- Means Clustering ini mampu mengenali pola persediaan item kota dan mengenali pola sifat kota konsumen dengan cepat, bahwa  kota pembeli yang lebih banyak membeli sepeda motor maka kota tersebut akan disatukan dengan jumlah kota yang pembelinya mendekati atau menyerupai kota tersebut.

## REFERENCES
[1] R. Risnawati, W. Ristamaya, and E. Elfitriani, “Penerapan Data mining untuk Memprediksi Penjualan Sepeda  Motor  Pada  PT  Mitra  Pinasthika  Mustika  di  Periode  yang  Akan  Datang  Menggunakan  Metode Regresi …,” J. Cyber Tech , no. x, 2022.
[2] R. K. Dinata, S. Safwandi, N. Hasdyna, and N. Azizah, “Analisis K-Means Clustering pada Data Sepeda Motor,” INFORMAL Informatics J. , vol. 5, no. 1, p. 10, 2020, doi: 10.19184/isj.v5i1.17071.
[3] R.  Mauliadi,  “Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering  dalam  Analisis  Tingkat Potongan Harga Terhadap Harga Jual Sepeda Motor Honda,” J. Inform. Ekon. Bisnis , vol. 4, pp. 7–9, 2022, doi: 10.37034/infeb.v4i4.156.
[4] I.  Inayah  Mohamad,  I.  A.  Salihi,  and  K.  C.  Pelangi,  “Penerapan  Metode  K-Means  Untuk  Clustering Penjualan Suku Cadang Kendaraan Viar (Studi Kasus: CV. Gotama Viar Gorontalo),” J. Ilm. Ilmu Komput. Banthayo Lo Komput. , vol. 2, no. 1, pp. 10–17, 2023, doi: 10.37195/balok.v1i2.399.
[5] S. Natalia, B. Sembiring, H. Winata, and S. Kusnasari, “Pengelompokan Prestasi Siswa Menggunakan Algoritma K-Means,” vol. 1, pp. 31–40, 2022.
[6] M.  A.  Rheza  and  F.  Metandi,  “Implementasi  Metode  K-Means  Clustering  Untuk  Penentuan  Jenis Komentar Pada Tweet Pssi,” Just TI (Jurnal Sains Terap. Teknol. Informasi) , vol. 12, no. 2, p. 73, 2020, doi: 10.46964/justti.v12i2.363.
[7] Y. Kusnadi and M. S. Putri, “Clustering Menggunakan Metode K-Means Untuk Menentukan Prioritas Penerima Bantuan Bedah Rumah (Studi Kasus : Desa Ciomas Bogor),” J. Teknol. Inform. dan Komput. , vol. 7, no. 1, pp. 17–24, 2021, doi: 10.37012/jtik.v7i1.498.
[8] M. N. V. Waworuntu and M. Faisal Amin, “Penerapan Metode K-Means Untuk Pemetaan Calon Penerima Jamkesda,” Klik - Kumpul. J. Ilmu Komput. , vol. 5, no. 2, p. 190, 2018, doi: 10.20527/klik.v5i2.157.
[9] S. Oktarian, S. Defit, and Sumijan, “Clustering Students’ Interest Determination in School Selection Using the  K-Means  Clustering  Algorithm  Method,” J.  Inf.  dan  Teknol. ,  vol.  2,  pp.  68–75,  2020,  doi: 10.37034/jidt.v2i3.65.
[10] V.  Novita  Sari,  Y.  Yupianti,  and  D.  Maharani,  “Penerapan  Metode  K-Means  Clustering  Dalam Menentukan Predikat Kelulusan Mahasiswa Untuk Menganalisa Kualitas Lulusan,” Jurteksi , vol. 4, no. 2, pp. 133–140, 2018, doi: 10.33330/jurteksi.v4i2.53.
[11] P.  Alam  Jusia,  F.  Muhammad  Irfan,  and  S.  Dinamika  Bangsa  Jambi  Jl  Jend  Sudirman  Thehok  Jambi, “Clustering  Data  Untuk  Rekomendasi  Penentuan  Jurusan  Perguruan  Tinggi  Menggunakan  Metode  K- Means,” J. IKRA-ITH Inform. , vol. 3, no. 3, p. 75, 2019.
[12] A. Sulistiyawati and E. Supriyanto, “Implementasi Algoritma K-means Clustring dalam Penetuan Siswa Kelas Unggulan,” J. Tekno Kompak , vol. 15, no. 2, p. 25, 2021, doi: 10.33365/jtk.v15i2.1162.
[13] S. Handoko, F. Fauziah, and E. T. E. Handayani, “Implementasi Data Mining Untuk Menentukan Tingkat Penjualan  Paket  Data  Telkomsel  Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering,” J.  Ilm.  Teknol.  dan Rekayasa , vol. 25, no. 1, pp. 76–88, 2020, doi: 10.35760/tr.2020.v25i1.2677.
[14] S.  Suhartini  and  R.  Yuliani,  “Penerapan  Data  Mining  untuk  Mengcluster  Data  Penduduk  Miskin Menggunakan  Algoritma  K-Means  di  Dusun  Bagik  Endep  Sukamulia  Timur,” Infotek    J.  Inform.  dan Teknol. , vol. 4, no. 1, pp. 39–50, 2021, doi: 10.29408/jit.v4i1.2986.

## EXPLORER
[15] F. W. Fibriany, “Penerapan Metode K-Means Dalam Ujian Nasional,” vol. 6, no. 1, pp. 26–31, 2022, doi: 10.52362/jisamar.v6i1.670.
[16] A. Almayda and S. Saepudin, “Penerapan Data Mining K-Means Clustering Untuk Menglelompokkan Berbagai Jenis Merek Smartphone,” SISMATIK (Seminar Nas. Sist. Inf. dan Manaj. Inform. , pp. 241–249, 2021.
[17] M. S. Nawawi, F. Sembiring, and A. Erfina, “Implementasi Algoritma K-Means Clustering Menggunakan Orange Untuk Penentuan Produk Busana Muslim Terlaris,” … Teknol. Inf. dan … ,  pp.  789–797,  2021, [Online].
Available:
http://prosiding.unipma.ac.id/index.php/SENATIK/article/view/1837%0Ahttp://prosiding.unipma.ac.id/i ndex.php/SENATIK/article/viewFile/1837/1723
[18] Z. Azhar, M. A. Sembiring, Z. Hanum, and Y. P. Saragih, “Implementation of RASTRA rice assistance groups  using  k-means  clustering  method,” AIP  Conf.  Proc. ,  vol.  3024,  no.  1,  2024,  doi: 10.1063/5.0204474.