## CLUSTERING DATA INDONESIAN FOOD DELIVERY MENGGUNAKAN
METODE K-MEANS PADA GOFOOD PRODUCT LIST
Muhamad Farhan Nugraha 1 , Martanto 2 , Umi Hayati 3
1,3 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
2 Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan 10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat 45135 m.farhan.nugraha@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam  era  transformasi  digital  yang  berkembang  pesat,  layanan  pengiriman  makanan,  seperti  GoFood  di Indonesia,  menunjukkan  dampak  konkret  pada  perubahan  perilaku  konsumen.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk memahami  bagaimana  transformasi  digital  memengaruhi  interaksi  konsumen  dengan  layanan  pengiriman makanan, khususnya melalui GoFood, serta implikasinya dalam bisnis dan pengalaman konsumen di Indonesia. Metode k-means clustering digunakan untuk mengelompokkan produk makanan ke dalam kelompok yang serupa berdasarkan atribut category , mengidentifikasi kesamaan dalam kelompok produk yang mungkin mencerminkan kecenderungan  konsumen  yang  serupa.  Melalui  penelitian  ini,  akan  terungkap  informasi  yang  bernilai  tentang keberagaman  preferensi  konsumen,  memungkinkan  pelaku  industri  untuk  menyesuaikan  strategi  pemasaran mereka  sesuai  dengan  permintaan  pasar  yang  berubah.  Dengan  demikian,  penelitian  ini  tidak  hanya  dapat memberikan  kontribusi  pada  pemahaman  akademis  tetapi  juga  memiliki  potensi  dampak  positif  secara  praktis dalam mendukung pertumbuhan dan peningkatan kualitas layanan di sektor pengiriman makanan di Indonesia. Hasil pengelompokan menggunakan algoritma K-Means Clustering diperoleh terbaik sebanyak 8 cluster dengan nilai DBi= -0.407, yaitu dengan anggota cluster 0=7763 items , cluster 1=1 items , cluster 2=1 items , cluster3 =1 items , cluster 4=1 items , cluster 5=1 items , cluster 6=1 items dan cluster 7=1 items yang artinya adalah melihat karakteristik konsumen dengan tujuan untuk meningkatkan penjualan.
Kata kunci:  analisis penjualan, K-Means, dataset transaksi, produk snack, minuman

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  era  pesatnya  perkembangan  teknologi informasi, aspek informatika telah menjadi pilar utama yang membentuk dinamika berbagai sektor kehidupan. Perkembangan ini tidak hanya memengaruhi teknologi itu  sendiri,  tetapi  juga  merasuk  ke  dalam domain bisnis,  pendidikan,  dan  beragam  aspek  kehidupan sehari-hari.  Kehadiran  layanan  pengiriman  makanan, khususnya  melalui platform GoFood  di  Indonesia, menjadi  salah  satu  contoh  konkret  bagaimana transformasi  digital  mengubah  cara  kita  berinteraksi dengan layanan konsumen. Dalam konteks ini, analisis data  menjadi  semakin  relevan  untuk  memahami  pola dan  kecenderungan  di  balik  preferensi  konsumen, memungkinkan  penyedia  layanan  dan  restoran  untuk menyelaraskan  penawaran  mereka  dengan  tuntutan pasar  yang  terus  berubah.  Penelitian  ini  fokus  pada eksplorasi analisis data menggunakan metode k-means clustering pada  daftar  produk  GoFood,  dengan harapan dapat memberikan kontribusi pada pengembangan  strategi  pemasaran  yang  lebih  cerdas dan  pemahaman  yang  lebih  mendalam  tentang preferensi konsumen di industri pengiriman makanan di Indonesia.
Namun,  seiring  dengan  kemajuan  pesat  dalam layanan  pengiriman  makanan,  terutama  melalui platform GoFood, muncul sejumlah permasalahan dan tantangan  yang  perlu  diatasi.  Pertama,  volume  data yang  terus  meningkat  dari  transaksi  dan  preferensi konsumen menimbulkan kompleksitas analisis, membutuhkan metode yang canggih untuk
mengungkap  pola  yang  bermakna.  Kedua,  variasi preferensi konsumen yang beragam di berbagai kota di Indonesia  menambah  kompleksitas  analisis,  dengan kebutuhan  untuk  memahami  dinamika  pasar  lokal. Ketiga,  umpan  balik  konsumen  terhadap platform GoFood  sangat  beragam.  Selain  itu,  tingginya persaingan di industri pengiriman makanan menuntut strategi  pemasaran  yang  cerdas  dan  diferensiasi produk  yang  lebih  baik.  Ketidakpastian  dalam  tren preferensi  konsumen  juga  menjadi  tantangan  serius bagi penyedia layanan dan restoran dalam merancang menu  yang  sesuai  dengan  selera  pasar  yang  terus berubah. Oleh karena itu, penelitian ini berusaha untuk mengatasi permasalahan-permasalahan tersebut melalui  analisis  data  menggunakan  metode k-means clustering ,  memberikan  pandangan  yang  lebih mendalam  tentang  pola  preferensi  konsumen,  dan menyusun rekomendasi strategis untuk meningkatkan daya tarik produk di tengah persaingan yang semakin ketat.  Dengan  mengumpulkan  dan  menganalisis  data konsumen,  restoran  dapat  mengidentifikasi  pola  dan tren  yang  muncul,  memungkinkan  mereka  untuk merancang  menu  yang  lebih  responsif  terhadap preferensi  pelanggan.  Hasil  dari  analisis k-means clustering dapat  membantu  restoran  memahami preferensi  utama  pelanggan,  memisahkan  item-menu yang  paling  diminati,  dan  mengadaptasi  penawaran makanan  mereka  sesuai  dengan  segmen  pasar  yang berbeda.  Dengan  demikian,  restoran  dapat  secara proaktif  menyesuaikan  strategi  mereka  dengan perubahan  selera  pasar,  meningkatkan  daya  saing
mereka,  dan  memastikan  kepuasan  pelanggan  yang berkelanjutan.
Sejumlah  studi  sebelumnya  telah  membahas aspek-aspek  terkait  dalam  industri  pengiriman makanan  dan  preferensi  konsumen.  Sebagai  contoh, penelitian  oleh  [1]  fokus  pada  analisis  preferensi konsumen  di platform pengiriman  makanan  namun belum menggunakan metode k-means clustering untuk memahami kelompok-kelompok produk yang mungkin  memiliki  karakteristik  konsumen  yang serupa. Di sisi lain, [2] seiring berkembangnya dunia perdagangan  elektronik,  hal  itu  diikuti  dengan  kian meningkatnya aktivitas jual beli secara online . Selain itu,  sebuah  penelitian  oleh  [3]  berhasil  memberikan wawasan  mendalam  tentang  faktor-faktor  yang memengaruhi  keputusan  konsumen  dalam  memilih layanan  pengiriman  makanan.  Namun,  keterbatasan penelitian  ini  terletak  pada  kurangnya  penerapan metode  klustering  untuk  memahami  secara  lebih terperinci  bagaimana  kelompok  produk  makanan tertentu dapat diidentifikasi berdasarkan  karakteristik konsumen.  Melalui  evaluasi  literatur  ini,  tampaknya masih  ada  kekosongan  pengetahuan  yang  dapat  diisi oleh  penelitian  ini.  Dengan  menerapkan  metode k- means  clustering pada  daftar  produk  GoFood, penelitian ini diharapkan dapat memperluas pemahaman  tentang  kelompok-kelompok  produk dengan  karakteristik  konsumen  yang  serupa,  mengisi kesenjangan pengetahuan  yang ada, dan memberikan kontribusi pada literatur yang ada dalam bidang ini.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengaplikasikan metode k-means clustering pada data produk GoFood di  Indonesia  dengan  tujuan  utama  mengidentifikasi kelompok-kelompok produk yang memiliki karakteristik  konsumen  serupa.  Dengan  demikian, penelitian ini bertujuan untuk memberikan pemahaman  yang  lebih  mendalam  tentang  preferensi konsumen  dalam  konteks  layanan  pengiriman makanan.  Signifikansi  penelitian  ini  terletak  pada kemampuannya untuk mengisi kesenjangan pengetahuan yang terdapat dalam literatur sebelumnya,  khususnya  dalam  menganalisis  dampak variasi geografis pada preferensi konsumen menggunakan  metode klustering. Dengan  memahami pola  preferensi  ini,  penelitian  ini  dapat  memberikan wawasan berharga bagi penyedia layanan dan restoran untuk merancang strategi pemasaran yang lebih efektif dan  menyelaraskan  penawaran  mereka  dengan kebutuhan  pasar  yang  bervariasi.  Secara  lebih  luas, penelitian ini diharapkan memberikan kontribusi pada literatur dan pemahaman kita tentang interaksi antara teknologi informasi dan konsumen, khususnya dalam konteks  industri  pengiriman  makanan  yang  semakin berkembang di Indonesia. Potensi manfaat praktis dari hasil penelitian ini mencakup kemungkinan meningkatkan daya saing bisnis, memandu pengembangan  menu  yang  lebih  sesuai  dengan preferensi  konsumen,  dan  meningkatkan  kepuasan pelanggan secara keseluruhan.
Dalam merespon tantangan dan tujuan penelitian, pendekatan metodologi yang  akan  digunakan melibatkan penerapan metode k-means clustering pada data produk GoFood di Indonesia. Data ini mencakup informasi  seperti  nama  menu,  harga,  dan  kategori makanan  dari  berbagai  kota  di  Indonesia.  Setelah mengumpulkan data, tahap pembersihan dan normalisasi data akan dilakukan untuk mempersiapkannya  untuk  analisis.  Metode k-means clustering akan  diterapkan  untuk  mengelompokkan produk  makanan  ke  dalam  kelompok  dengan karakteristik  konsumen  serupa,  berdasarkan  atribut seperti jenis makanan dan harga. Dengan menggunakan  metode  ini,  penelitian  ini  diharapkan memberikan  wawasan  lebih  mendalam  tentang preferensi konsumen di industri pengiriman makanan, memberikan  dasar  untuk  pengembangan  strategi pemasaran yang lebih cerdas.
Hasil  penelitian  ini,  jika  berhasil,  akan memberikan  wawasan  mendalam  tentang  preferensi konsumen  dalam  industri  pengiriman  makanan  di Indonesia.  Metode k-means  clustering diharapkan dapat mengidentifikasi pola yang mungkin terlewatkan,  memberikan  landasan  bagi  penyedia layanan  untuk  merancang  strategi  pemasaran  yang lebih  tepat  sasaran.  Implikasi  praktisnya  mencakup pengembangan  menu  yang  lebih  sesuai  dengan preferensi konsumen, meningkatkan daya saing bisnis, dan meningkatkan kepuasan pelanggan. Bagi peneliti, temuan  ini  dapat  memotivasi  penelitian  lanjutan  di bidang  analisis  data  dan  perilaku  konsumen. Keseluruhannya,  penelitian  ini  diharapkan  dapat memberikan  kontribusi  signifikan  pada  pemahaman dan  pengembangan  industri  pengiriman  makanan  di Indonesia.

## 2. TINJAUAN PUSAKA
Menurut  [4]  membahas  mengenai Customer Data  Segmentation  on  Top  3  Online  Food  Ordering Applications to Members of Roller Skates Community in  Jakarta  using  K-Means  Clustering  Method . Kemajuan  dalam  teknologi  telah  memudahkan pengguna untuk dapat melakukan berbagai hal hanya dengan  menggunakan  perangkat  ponsel  pintar,  salah satunya  adalah  memesan  makanan  melalui  aplikasi pada  ponsel  pintar.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah untuk  mengidentifikasi  karakteristik  pelanggan, kategori  produk,  dan  kategori  pedagang  dalam  3 aplikasi pemesanan makanan online teratas di Jakarta menggunakan  metode K-Means  Clustering .  Terdapat tiga  variabel,  yaitu  karakteristik  pelanggan,  kategori produk,  dan  kategori  pedagang.  Pengolahan  data dibantu  dengan  menggunakan  aplikasi  SPSS  V.  25. Pelanggan  setia  GoFood  termasuk  dalam  kluster  2. Selain  itu,  GoFood  juga  memiliki  pelanggan  setia dalam  kluster  3. Pelanggan  setia  GrabFood  termasuk dalam  kluster  4.  Selain  itu,  GrabFood  juga  memiliki pelanggan  setia  dalam  kluster  5.  Pelanggan  setia ShopeeFood  termasuk  dalam  kluster  1.  Selain  itu,
ShopeeFood  juga  memiliki  pelanggan  setia  dalam kluster 3.
Menurut  [5]  membahas  mengenai Indonesian Consumers Segmentation in Online Food Purchasing . Penelitian ini bertujuan untuk menguji segmentasi dan karakteristik  konsumen  Indonesia  selama  pandemi Covid-19  dalam  pembelian  makanan online .  Dalam penelitian ini, segmentasi psikografis gaya hidup dan perilaku pencarian  manfaat dipertimbangkan. Sebuah kuesioner  Likert  skala  lima  dibagikan  kepada  352 orang Indonesia yang berusia lebih dari 17 tahun dan pernah  membeli  makanan online .  Kemudian  data dianalisis  menggunakan  analisis  faktor  dan  analisis kluster.  Temuan  penelitian  membentuk  lima  faktor gaya  hidup:  peminat  tren,  orang  praktis,  orang  yang suka  bersosialisasi,  kesejahteraan,  dan  berorientasi pada  detail;  dan  ada  tiga  faktor  pencarian  manfaat, yaitu  berorientasi  pada  nilai,  orang  ekonomis,  dan orang  yang  penuh  perhatian.  Berdasarkan  faktor- faktor  yang  terbentuk,  analisis  kluster  K-means digunakan,  dan  menunjukkan  bahwa  ada  tiga kelompok konsumen: rasional, petualang, dan dasar. Menurut  [6]  membahas  mengenai  Algoritma Mean Shift untuk  Menentukan  Segmentasi  Pelanggan  pada Penjualan Toko Online . Segmentasi pasar merupakan salah  satu  hal  yang  sangat  krusial  bagi  sebuah  bisnis ataupun  usaha,  dengan  adanya  segmentasi  pasar sebuah  toko  atau  perusahaan  dapat  mengetahui kemampuan  daya  beli,  kebutuhan  dan  karakteristik pelanggan.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengetahui nilai segmentasi pelanggan pada penjualan  di  sebuah  toko online yang  berbasis  di Inggris dengan penjualan utamanya merupakan hadiah unik  untuk  berbagai  acara  dimana  pelanggan  toko merupakan pedagang grosir dari berbagai negara. Data mining dengan teknik clustering dimanfaatkan dalam penelitian  ini.  Algoritma  yang  digunakan  untuk membangun  klaster  adalah  algoritma Mean  Shift , dengan estimasi nilai bandwith 1.55, nilai quantil =0.4 dan n_samples =  500  didapatkan  3  klaster  yang divisualisasi menggunakan model scatter plot. Menurut  [6]  membahas  mengenai  Penerapan Data Mining Pengelompokan Menu Makanan dan Minuman Berdasarkan Tingkat Penjualan Menggunakan Metode K-Means.  Dalam  usaha  meningkatkan  penjualan, Dpom Coffee menghadapi masalah penumpukan stok bahan yang berlebihan akibat fluktuasi penjualan yang tidak stabil. Kesalahan dalam memprediksi penjualan telah  menyebabkan  pembelian  besar-besaran  bahan yang tidak banyak digunakan atau terjual, meninggalkan  stok  bahan  yang  melimpah  di  gudang. Dalam  mengatasi  permasalahan  ini,  penelitian  ini menerapkan data  mining dengan  fokus  pada pengelompokan  menu  berdasarkan  tingkat  penjualan menggunakan  algoritma  K-means.  Hasil  analisis dataset  penjualan  di  Dpom Coffee menghasilkan  tiga kluster,  masing-masing  dengan  karakteristik  tingkat penjualan  rendah,  sedang,  dan  tinggi.  Implementasi algoritma  K-means  ini  diharapkan  dapat  membantu Dpom Coffee dalam mengelola stok bahan secara lebih
efektif,  mengurangi  kasus  kekurangan  dan  kelebihan stok, serta membentuk kebijakan untuk meningkatkan penjualan. Akurasi algoritma K-means dinilai melalui indeks Davies Bouldin, yang mencapai nilai 0.457.
Menurut  penelitian  [7]  membahas  mengenai Penerapan Data  Mining Untuk  Menentukan  Strategi Penjualan  Pada  Toko  Raja  Komputer  Menggunakan Metode Clustering . Toko Raja Komputer Balikpapan merupakan  salah  satu  toko  penjualan  laptop  yang bergerak  dibidang  elektronik  dengan  produk  utama seperti  laptop, computer  pc ,  dan  aksesoris  lainnya. Dimana perusahaan ini setiap harinya harus memenuhi kebutuhan  konsumen  dan  dituntut  untuk  dapat mengambil  keputusan  yang  tepat  dalam  menentukan strategi penjualan. Untuk dapat melakukan hal tersebut Toko Raja Komputer membutuhkan strategi – strategi penjualan  untuk  dapat  menarik  minat  pembeli  dan meningkatkan laba atau pendapatan perusahaan. Pada penelitian  ini  analisa  data  mining  dilakukan  dengan teknik clustering menggunakan  metode  K-Means. Dari hasil penelitian yang dilakukan didapatkan hasil dari  1044  dataset  daftar  penjualan  Raja  Komputer tahun 2021. Maka didapat kan hasil klasterisasi pada data  transaksi  penjualan  tersebut  sebanyak  4  cluster yang mana terdapat 398 data mengikuti cluster 0, 363 data mengikuti cluster 1, 145 data mengikuti cluster 2, dan 138 data mengikuti cluster 3, yang artinya cluster 0  dan  1  didefinisikan  sebagai  prodak  yang  harus diperhatikan  penyediaan  stok  dengan  jumlah  paling banyak  sedangkan  sedangkan cluster 2  dan  3 merupakan produk dengan penyediaan stok di  bawah cluster 0 dan 1.
Menurut  penelitian  [9]  membahas  mengenai Pengaruh  Program  Promosi  dan  Ketepatan  Waktu Pengiriman Terhadap Keputusan Pembelian Konsumen  (Studi  Kasus:  Layanan  Pesan  Antar Makanan  Aplikasi  ShopeeFood  di  Kota  Semarang). Penelitian  ini  bertujuan  menganalisis  pengaruh ketepatan  waktu  pengiriman  dan  program  promosi terhadap  keputusan  pembelian  konsumen  Shopee Food  di  Kota  Semarang.  Shopee,  sebagai market leader  e-commerce di  Indonesia,  memiliki  aplikasi layanan  antar-makanan,  ShopeeFood,  yang  belum mencapai  posisi market  leader di  industri  tersebut. Program  promosi  seperti  Promo Payday dan  Promo Double Date meningkatkan antusiasme pengguna saat berlangsung,  karena  potongan  harga  yang  signifikan. Ketepatan waktu pengiriman juga menjadi pertimbangan  penting.  Penelitian  menggunakan metode  kuantitatif  dengan  analisis  regresi  linear berganda.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  ketepatan waktu pengiriman dan program promosi berkontribusi pada  keputusan  pembelian  konsumen.  Implikasi praktisnya  mendukung  ShopeeFood  dan  layanan serupa  untuk  meningkatkan  kepuasan,  membangun loyalitas,  dan  memperluas  pangsa  pasar  melalui pengoptimalan program promosi dan ketepatan waktu pengiriman.
Penelitian  [10]  membahas  mengenai  Pilihan Konsumen  Dalam  Menggunakan  Fitur  Go-Food:
Variabel Kegunaan sebagai Moderator. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi peran kegunaan dalam memediasi pengaruh pilihan terhadap niat menggunakan  fitur  Go-Food  pada  aplikasi  Gojek. Dilakukan di Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Ngurah  Rai,  Denpasar,  Bali,  dengan  sampel  100 mahasiswa yang dipilih secara acak. Model persamaan Struktural  Partial  Least  Square  (PLS) digunakan. Hasil  penelitian  menunjukkan  pilihan  berpengaruh positif  dan  signifikan  terhadap  kegunaan  yang dirasakan. Kegunaan yang dirasakan juga berpengaruh positif dan signifikan terhadap niat menggunakan fitur Go-Food.  Variasi  makanan  juga  memiliki  pengaruh positif dan signifikan terhadap niat menggunakan fitur tersebut.  Kegunaan  yang  dirasakan  berperan  sebagai mediator positif dan signifikan dalam hubungan antara pilihan  dan  niat  menggunakan  fitur  Go-Food  pada aplikasi Gojek.
Menurut  [11]  membahas  mengenai Clustering Minimarket Untuk  Menentukan  Jumlah  Kebutuhan
Pembelian Menggunakan
Metode K-Means. Penelitian ini merespon kebutuhan perusahaan terkait pengelolaan data penjualan makanan dan minuman di Minimarket .  Dengan  menggunakan  metode data mining ,  penelitian  bertujuan  mengembangkan  sistem clusterisasi  untuk  menentukan  jumlah  kebutuhan makanan  dan  minuman  pada  setiap minimarket . Sistem  ini  diharapkan  dapat  meningkatkan  efisiensi pengambilan  keputusan,  memberikan  acuan  yang efektif,  dan  memperjelas  pola  penjualan  produk, potensial  meningkatkan  kinerja  bisnis  di  sektor penjualan makanan dan minuman pada minimarket . Menurut  membahas  mengenai  [12]  Penerapan Menggunakan Metode Algoritma K-Means Pada Data Stok  Toko  Baker  Old  Poris  adalah  aturan clustering menggunakan  algoritma  K-Means  dapat  digunakan untuk  menentukan kombinasi Toko Baker Old Poris. Pemilik  dapat  menyediakan  produk  yang  banyak digunakan dengan hasil aturan K-Means Toko Baker Old Poris. Hasil menerapkan metode K-Means untuk menganalisis klasifikasi produk toko baker old poris, didapat  Roti  kopi  isi  coklat topping  coffee dan  Roti kopi  isi  keju topping  coffee sebagai  produk  yang sangat laku dan akan mejadi bahan yang sering di stok.
Penelitian membahas [13] mengatakan Perbandingan  dilakukan  untuk  mendapatkan  cluster terbaik dengan pemodelan percobaan dari K4 hingga K10.  Dimana  algoritma fuzzy  c-means menghasilkan nilai SI 0,2159 dan algoritma k-medoids menghasilkan nilai  SI  0,2018.  Berdasarkan  nilai  SI  tersebut, algoritma fuzzy c-means lebih baik dalam penempatan cluster dibandingkan dengan algoritma k-medoids .

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  analisis  data  produk  GoFood  di Indonesia  dengan  menggunakan  metode k-means clustering melibatkan  serangkaian  langkah  untuk menggolongkan produk ke dalam kelompok berdasarkan  karakteristik  tertentu.  Pertama,  data produk  GoFood  dikumpulkan,  termasuk  informasi
seperti  nama  produk,  harga,  kategori, rating ,  dan atribut  lainnya.  Kemudian,  dilakukan  persiapan  data dengan membersihkan data dari nilai yang tidak valid atau  duplikat,  serta  normalisasi  jika  diperlukan. Selanjutnya, jumlah klaster (K) dipilih, dan titik awal sebagai pusat klaster diinisialisasi secara acak. Proses iteratif dimulai dengan menghitung jarak antara setiap titik  data  dan  pusat  klaster,  dilanjutkan  dengan pengelompokan  data  berdasarkan  pusat  klaster terdekat. Pusat klaster diperbarui dengan menghitung rata-rata dari semua titik data dalam klaster, dan iterasi dilakukan  hingga  konvergensi.  Hasil  klastering kemudian  diinterpretasikan  untuk  memahami  pola atau  kelompok  produk,  serta  karakteristik  yang mendefinisikan  setiap  klaster.  Validasi  hasil  dan visualisasi data dilakukan untuk memastikan kebenaran  interpretasi.  Keseluruhan  metodologi  ini didokumentasikan secara jelas, memberikan pemahaman mendalam tentang produk GoFood untuk mendukung pengambilan keputusan bisnis dan strategi pemasaran yang lebih efektif.

## 3.1. Analisis Data
Metode  yang  digunakan  penelitian  fokus  pada penggunaan metode K-Means untuk menganalisis dan mengelompokkan  data  terkait  data  penjualan. Penelitian ini mungkin bertujuan untuk mengidentifikasi  atau  kelompok  dalam  data  yang dapat  memberikan  wawasan  tentang  aspek-aspek transaksi  penjualan  barang.  Dengan  menggunakan metode  K-Means,  penelitian  ini  akan  mencoba memahami  lebih  dalam  struktur  data  penjualan  dan mungkin memberikan pandangan yang dapat mendukung  pengambilan  keputusan  dan  tindakan yang  lebih  baik  dalam  meningkatkan  penjualan produk.
Cluster adalah  proses  pengelompokan  objek- objek  ke  dalam  beberapa  group  yang  berbeda,  atau mempartisi  data  set  menjadi  subset.  Formula  fungsi objektif dinyatakan dengan persamaan (1):
𝐽 = ∑ 𝑘 𝑗=1 ∑ 𝑛 𝑖=1 |𝑥 𝑖 (𝑗) − 𝐶 𝑗 | 2 (1)
J
: fungsi objektif
K : jumlah cluster N : jumlah kasus X : case i
Cj : centroid untuk cluster j
Clustering berbasis- centroid adalah suatu algoritma  iteratif  di  mana  gagasan  kesamaan diturunkan  dengan  seberapa  dekat  suatu  titik  data dengan centroid dari cluster . Nilai centroid dapat  dicari dengan  menggunakan persamaan (2):
𝑐 = ∑ 𝑛 𝑖=1 𝑋𝑖/𝑛 (2)
C : centroid pada cluster Xi  : titik / objek ke-i n :  jumlah objek

## Gambar 1. Tahapan penelitian
3.1.1. Davies Bouldin Index (DBI) Davies Bouldin Index (DBI) diperkenalkan oleh David L. Davies dan Donald W. Bouldin pada tahun 1979. Davies-Bouldin  Index merupakan  salah  satu metode  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi cluster . Metode  evaluasi clustering dalam  penelitian  ini berdasarkan hasil dari Davies-Bouldin Index mengukur  seberapa  baik  klaster  terpisah  satu  sama lain.  Semakin  rendah  nilai Davies-Bouldin  Index , semakin  baik  pemisahan  antar  klaster.  Nilai  ini dianggap baik jika mendekati 0. Berdasarkan hasil dari penelitian  ini  bahwa  nilai  dari Davies-Bouldin  Index menghasilkan nilai 0.407. Hasil yang diperoleh dalam mencari nilai Davies-Bouldin Index (DBI) dinyatakan dari persamaan berikut (3):
𝐷𝐵𝐼 = 1 𝑘 ∑ = 1 max 𝑖≠𝑗 (𝑅 𝑖,𝑗 ) 𝑘 𝑖 (3)
𝑘 merupakan  jumlah cluster yang  digunakan. Semakin  kecil  nilai  DBI  yang  diperoleh,  maka semakin baik pemisahan antar klaster satu sama lain.

## 3.1.2. Sumber Data
Dalam  penelitian  ini,  sumber  data  yang digunakan  berasal  dari  data public Indonesia  food delivery Gofood product list (kaggle.com). Penelitian ini  merinci  analisis  mendalam  mengenai  tren  dan karakteristik  pasar  layanan  pengiriman  makanan  di Indonesia. Sumber data utama yang digunakan dalam penelitian  ini  diperoleh  dari  daftar  produk  Gofood, sebuah layanan pengiriman makanan yang populer di Indonesia.  Informasi  yang  terkandung  dalam  dataset ini  melibatkan  berbagai  aspek,  termasuk  jenis makanan, harga, dan lokasi penyedia layanan. Data ini dikumpulkan  secara  publik  melalui platform Kaggle, sebuah  sumber  terpercaya  untuk  data  ilmiah  dan analisis.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memberikan wawasan mendalam tentang preferensi konsumen, tren konsumsi,  dan  dinamika  pasar  dalam  industri pengiriman  makanan  di  Indonesia.  Melalui  analisis terperinci terhadap dataset yang ada, diharapkan dapat ditemukan pola-pola unik dan informasi berharga yang dapat  menjadi  dasar  untuk  pengambilan  keputusan yang lebih baik dalam pengembangan strategi bisnis di sektor  ini.  Dengan  memanfaatkan  sumber  data  yang kredibel dan representatif seperti Kaggle, penelitian ini diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi  yang signifikan dalam pemahaman mendalam tentang pasar layanan pengiriman makanan di Indonesia.

## 3.1.3. Populasi dan Sampel
Populasi  dalam  penelitian  ini  merupakan  data Food  Delivery  GoFood  Product  List yang  tersedia untuk  umum  yang  dapat  ditemukan  di  Kaggle  yang memiliki  dataset  berjumlah  7770  data.  Dataset  ini mencakup berbagai jenis data Food Delivery GoFood Product List .
Sampel ini merupakan bagian dari populasi yang akan  digunakan  dalam  penelitian  untuk  deteksi  dan dikelompokkan.  Metode  pengambilan  sampel  yang digunakan  adalah  sampel  jenuh,  yang  artinya  adalah seluruh  populasi  dijadikan sampling yaitu  sebanyak 7770 data.

## 3.2. Teknik Pengumpulan Data
Metode penelitian kepustakaan yang kegiatannya dilakukan adalah mempelajari, mencari dan mengumpulkan data yang berkaitan dengan penelitian tersebut, telah digunakan untuk kegiatan pengumpulan data dalam penelitian ini. Kemudian untuk mengelompokan daftar produk GoFood yang diperoleh  akan  diolah  berdasarkan  metode  K-Means yang  mengambil  semua  nilai  atribut  yang  terdapat pada data tersebut.

## 3.2.1. Data Mining
Proses  mencari  atau  menggali  informasi menarik dalam sebuah data dengan jumlah besar yang terpilih  dengan  menggunakan  teknik  atau  metode tertentu.  Penelitian  ini  menggunakan  algoritma K- Means untuk  mengelompokkan  transaksi  penjualan produk  snack  dan  minuman  berdarkan category . Dalam  penelitian  ini  pengolahan  transaksi  penjualan menggunakan  bantuan software RapidMiner  dengan menggunakan  algoritma K-Means  clustering.  Data mining adalah  proses  analitis  yang  dirancang  untuk mengeksplorasi sejumlah besar data untuk pengetahuan yang berharga, konsisten, dan tersembunyi. [14]
3.2.2. Interpretation/Evaluation
Dalam  konteks  analisis  klaster,  evaluasi kualitas  klaster  sangat  penting  untuk  memahami sejauh  mana  klaster  yang  dihasilkan  sesuai  dengan tujuan  analisis  dan  apakah  mereka  memberikan wawasan  yang  berguna.  metode  evaluasi clustering dalam  penelitian  ini  berdasarkan  hasil  dari Davies- Bouldin Index mengukur seberapa baik klaster terpisah satu sama lain. Semakin rendah nilai Davies-Bouldin , semakin  baik  pemisahan  antar  klaster.  Nilai  ini dianggap baik jika mendekati 0. Berdasarkan hasil dari penelitian  ini  bahwa  nilai  dari Davies-Bouldin menghasilkan nilai 0.407.
3.2.3. Knowledge presentation
Tahapan Knowledge presentation menampilkan  pola  informasi  yang  dihasilkan  dari proses  algoritma,  proses  ini  memaparkan  hasil sehingga menjadi informasi yang mudah dipahami.
Data selection Preprose sing Transfor masi data Data Mining Interpret ation

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Memuat  hasil,  pengujian  dan  pembahasan tentang analisis yang telah dilakukan

## 4.1. Data Selection
Pada  tahap  ini,  proses  pemilihan  data  yang relevan dan sesuai dengan tujuan penelitian dilakukan. Data awal  yang digunakan dalam penelitian ini  yaitu data dataset  transaksi  penjualan  produk snack dan minuman. Data awal yang digunakan dalam penelitian ini  yaitu  data Food  Delivery  Gofood  Product  List . sebanyak  9722  data  yang  terdiri  dari  9  atribut  yaitu merchan_name,  merchant_area,  category,  display, product, price, discount_price, isDiscount, description .  Proses  seleksi  data  dilakukan  sehingga data  hasil  proses  seleksi  data  dan  pemilihan  atribut yang akan dijadikan bahan penelitian ini menjadi 7770 data dan 8 atribut.

## Tabel 1. Tabel section atribut
No Nama Atribut Type 1 merchant_name Polynominal 2 merchant_area Polynominal 3 Category Polynominal 4 Display Polynominal 5 Product Polynominal 6 Price Polynominal 7 discount_price Integer 8 isDiscountt Integer
Penggunaan select  atribut seperti  pada  proses yang  ada  pada  gambar  2  untuk  menyeleksi  atribut- atribut  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini, dalam penelitian ini data yang akan digunakan setelah dilakukan  proses  seleksi  menjadi  8  atribut  yang dijadikan  bahan  penelitian.  Kemudian  dilanjutkan dengan  penerapan  operator replace  missing  value . Adapun model prosesnya seperti pada gambar 3
Gambar 2. Select atribut
4.2. Preprosesing Preprocessing , atau pra-pemrosesan data, adalah tahapan  yang  dilakukan  dalam  analisis  data menggunakan  metode k-means  clustering .  Langkah- langkah  ini  membantu  mempersiapkan  data  agar sesuai  dengan  kebutuhan  analisis.  Beberapa  langkah preprocessing yang  menggunakan operator  replace missing value :

## Gambar 3. Replace missing value

## 4.3. Pembersihan Data
Identifikasi  dan  tangani  data  yang  hilang  atau tidak  lengkap,  serta  deteksi  dan  penanganan outlier jika diperlukan. Data yang bersih akan menghasilkan hasil clustering yang  lebih  akurat.  Pada  tahapan  ini pembersihan data dilakukan dengan cara menggunakan  operator replace  missing  value , sebelum  dilakukan  pembersihan  data  terdapat  data yang missing pada  beberapa  atribut  dan  data statistiknya  dapat  dilihat  pada  gambar  4  kemudian hasilnya  setelah  dilakukan  proses  pembersihan  data dapat dilihat pada gambar 5
Gambar 4. Statistik datasetgofood
Dilihat  dari  hasil  data  statistik  datasetgofood terlihat bahwa terdapat data yang missing pada atribut price sebanyak 47 data.
Gambar 5. Statistik datasetgofood
Setelah diketahui banyak data yang missing maka dalam penelitian ini dilakukan proses replace missing value dan  setelah  dilakukan  hasilnya  seperti  terlihat pada gambar 4 bahwa dari keseluruhan atribut sudah tidak ada data yang missing .
Berdasarkan  gambar  4  model  proses  r eplace missing value digunakan  untuk  menangani data  yang missing pada atribut price .
4.4. Transformasi Data
Proses  tranformasi  data  kedalam  bentuk  format tertentu sehingga data tersebut sesuai untuk proses data mining .  Dalam  konteks  penggunaan k-means pada RapidMiner  untuk  data  yang  memiliki  variabel kategori (nominal), transformasi nominal ke  numerik dapat menjadi langkah yang diperlukan menggunakan k-means di RapidMiner. K-means bekerja dengan baik pada  data  numerik.  Jika  dataset  memiliki  variabel kategori,  perlu  mengonversinya  menjadi  bentuk numerik  agar  dapat  diolah  oleh  algoritma  k-means. Operator nominal  to  numeric yang  digunakan  dalam penelitian ini seperti pada gambar 6.
Gambar 6. Nominal to numeric

## 4.5. Model Data Mining
Proses mencari atau menggali informasi menarik dalam sebuah data dengan jumlah besar yang terpilih dengan  menggunakan  teknik  atau  metode  tertentu. Penelitian ini menggunakan algoritma K-Means untuk mengelompokkan datasetgofood berdarkan category . Dalam  penelitian  ini  pengolahan datasetgofood menggunakan  bantuan software RapidMiner  dengan menggunakan algoritma K-Means clustering. Adapun tahapan data  mining dalam  penelitian  ini  adalah dimulai  dengan  mengaktifkan tools rapidminer dan setelah  dijalankan  maka  akan  tampil  seperti  pada gambar 7.
Gambar 7. Model proses k-means
Proses mencari atau menggali informasi menarik dalam sebuah data dengan jumlah besar yang terpilih dengan  menggunakan  teknik  atau  metode  tertentu. Penelitian ini menggunakan algoritma K-Means untuk mengelompokkan datasetgofood berdarkan category . Dalam  penelitian  ini  pengolahan datasetgofood menggunakan  bantuan software RapidMiner  dengan menggunakan algoritma K-Means clustering. Adapun tahapan  datamining  dalam  penelitian  ini  adalah dimulai  dengan  mengaktifkan tools RapidMiner  dan setelah  dijalankan  maka  akan  tampil  seperti  pada gambar 7.
Dalam  konteks  pemodelan  mesin,  seperti  pada gambar 7 merupakan model proses algoritma K-Means yang digunakan untuk melakukan klastering terhadap datasetgofood yang terkait dengan penelitian ini. Hasil dari model proses tersebut peneliti telah melakukan uji
k=2  sampai  dengan  k=10  dan  hasilnya  dapat  dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil davies bouldin indeks (DBi) K DBi Cluster 2 -0.927 Cluster 0: 7768 items Cluster 1: 2 items 3 -0.664 Cluster 0: 7766 items Cluster 1: 3 items Cluster 2: 1 items 4 -1.100 Cluster 0: 7758 items Cluster 1: 7 items Cluster 2: 4 items Cluster 3: 1 items 5 -2.053 Cluster 0: 7732 items Cluster 1: 1 items Cluster 2: 1 items Cluster 3: 33 items Cluster 4: 3 items 6 -1.440 Cluster 0: 1 items Cluster 1: 7736 items Cluster 2: 23 items Cluster 3: 8 items Cluster 4: 1 items Cluster 5: 1 items 7 -0.818 Cluster 0: 7751 items Cluster 1: 2 items Cluster 2: 1 items Cluster 3: 8 items
Cluster 4: 1 items
Cluster 5: 6 items Cluster 6: 1 items 8 -0.407 Cluster 0: 7763 items Cluster 1: 1 items Cluster 2: 1 items
Cluster 3: 1 items Cluster 4: 1 items Cluster 5: 1 items
Cluster 6: 1 items Cluster 7: 1 items 9 -1.501 Cluster 0: 7670 items Cluster 1: 1 items Cluster 2: 1 items
Cluster 3: 1 items Cluster 4: 1 items Cluster 5: 93 items Cluster 6: 1 items
Cluster 7: 1 items Cluster 8: 1 items 10 -1.127 Cluster 0: 59 items Cluster 1: 1 items Cluster 2: 1 items Cluster 3: 1 items
Cluster 4: 7703 items Cluster 5: 1 items Cluster 6: 1 items Cluster 7: 1 items Cluster 8: 1 items Cluster 9: 1 items
Berdasarkan  hasil  dari  tabel  2  hasil Davies Bouldin Indeks merupakan kluster yang optimal pada k=8  dalam  penelitian  ini  dengan  menghasilkan  nilai DBi = -0.407 dan untuk melihat hasil uji k=2 sampai dengan k=10.

## 4.6. Evaluasi Model
Dalam konteks analisis klaster, evaluasi kualitas klaster  sangat penting  untuk  memahami  sejauh  mana klaster  yang  dihasilkan  sesuai  dengan  tujuan  analisis dan  apakah  mereka  memberikan  wawasan  yang berguna. Metode evaluasi clustering dalam penelitian ini  berdasarkan  hasil  dari Davies-Bouldin  Index mengukur  seberapa  baik  klaster  terpisah  satu  sama lain.  Semakin  rendah  nilai Davies-Bouldin ,  semakin baik pemisahan antar klaster. Nilai ini dianggap baik jika mendekati 0. Berdasarkan hasil dari penelitian ini bahwa  nilai  dari Davies-Bouldin menghasilkan  nilai 0.407.

## 4.7. Pembahasan
Hasil  dari  penelitian  yang  dilakukan  terhadap data food  delivery  gofood  poduct  list menggunakan metode algoritma k-means hasil kluster terbaik terdapa pada  k8  dengan  nilai Davies-Bouldin  Index (DBI) sebesar -0.407 dan setiap cluster memiliki jumlah item yang  berbeda. Cluster 0  merupakan cluster terbesar dan  mungkin  mencakup  kategori  atau  jenis  produk makanan  yang  paling  umum  atau  luas  dengan memiliki 7763 item, sementara cluster 1 hingga cluster 7 masing-masing memiliki 1 item.
4.8. Bagaimana
mengimplementasikan pengelompokan  data Food  Delivery  Gofood Product  List  menggunakan  metode  K-Means Clustering ? Implementasi pengelompokan data Food Delivery GoFood Product List menggunakan metode K-Means  Clustering melibatkan  langkah-langkah yang  terstruktur.  Pertama,  data  produk  GoFood dipersiapkan dengan membersihkan data dan memilih fitur yang relevan seperti harga, jenis makanan, rating , dan waktu pengiriman. Selanjutnya, jumlah cluster (K) ditentukan,  seringkali  menggunakan  metode  seperti Elbow  Method atau Silhouette  Score .  Kemudian, algoritma  K-Means  diterapkan  dengan  inisialisasi centroid secara acak, diikuti oleh iterasi penugasan dan pembaruan  centroid  hingga  konvergensi.  Hasil pengelompokan dievaluasi dengan visualisasi menggunakan scatter plot untuk memperlihatkan pola cluster ,  dan  statistik  deskriptif  untuk  menganalisis karakteristik setiap cluster seperti rata-rata harga atau rating .  Evaluasi  lebih  lanjut  dilakukan  dengan mengukur  kesamaan intra-cluster dan  pemisahan antar- cluster . Interpretasi dilakukan dengan menganalisis centroid-cluster untuk  mendapatkan gambaran  fitur-fitur  yang  paling  membedakan  antar cluster .  Validasi  menggunakan  metrik  seperti Silhouette  Score membantu  mengukur  kualitas pengelompokan. Hasil analisis memberikan wawasan tentang  segmentasi  produk,  strategi  pemasaran,  dan pengembangan produk yang sesuai dengan preferensi konsumen dalam setiap cluster . Perbaikan model dapat dilakukan jika hasil analisis menunjukkan cluster yang tidak  sesuai,  sehingga  implementasi K-Means Clustering pada  data GoFood  Product  List menjadi
langkah  penting  dalam  meningkatkan  efisiensi  dan kepuasan  pengguna  layanan  pengiriman  makanan. Hasil implementasi K-Means Clustering dari penelitian yang dilakukan terhadap data food delivery gofood poduct list menggunakan metode algoritma k- means  diperoleh  terbaik  sebanyak  8 cluster dengan nilai Davies-Bouldin  Index (DBI) =-0.407,  yaitu dengan  anggota cluster 0=7763 items , cluster 1=1 items , cluster 2=1 items , cluster 3=1 items , cluster 4=1 items , cluster 5=1 items , cluster 6=1 items dan cluster 7=1 items . Setiap cluster memiliki  jumlah  item  yang berbeda. Cluster 0  merupakan cluster terbesar  dan mungkin  mencakup  kategori  atau  jenis  produk makanan  yang  paling  umum  atau  luas  dengan memiliki 7763 item, sementara cluster 1 hingga cluster 7 masing-masing memiliki 1 item.
4.9. Bagaimana cara menganalisa hasil implementasi  pengelompokan  data Food Delivery  Gofood  Product  List  menggunakan metode K-Means Clustering ? Analisis hasil implementasi pengelompokan data Food  Delivery  GoFood  Product  List dengan  metode K-Means  Clustering dilakukan  melalui  beberapa langkah yang sistematis. Pertama-tama, hasil clustering dievaluasi dengan menggunakan visualisasi, seperti scatter plot untuk memperlihatkan pola-pola cluster dalam ruang fitur. Hal ini membantu dalam  mengidentifikasi  seberapa  baik  data  produk terkelompok  dalam cluster-cluster yang  berbeda. Selanjutnya,  karakteristik  masing-masing cluster dianalisis  dengan  menggunakan  statistik  deskriptif, seperti rata-rata harga, rating , atau waktu pengiriman. Perbandingan  antara cluster-cluster juga  dapat dilakukan  dengan  mengamati centroid-cluster ,  yaitu nilai  rata-rata  dari  setiap  fitur  pada cluster .  Hal  ini memberikan  gambaran  tentang  seberapa  homogen setiap cluster dan  seberapa  jauh  pemisahan  antar cluster .  Selain  itu,  analisis  secara  visual  dengan membandingkan  karakteristik  setiap cluster ,  seperti melalui grafik atau tabel, dapat memberikan wawasan yang  lebih  mendalam  tentang  perbedaan  antara kelompok  produk.  Hasil  analisis  ini  kemudian  dapat diinterpretasikan  untuk  mengidentifikasi  pola-pola penting,  segmentasi  pasar  yang  relevan,  dan  strategi bisnis  yang  dapat  diimplementasikan  berdasarkan setiap cluster .  Dengan  demikian,  analisis  hasil implementasi K-Means  Clustering pada  data Food Delivery GoFood Product List memberikan pemahaman  yang  komprehensif  tentang  karakteristik produk, segmentasi pasar yang mungkin, dan langkah- langkah  yang  dapat  diambil  untuk  meningkatkan efisiensi  dan  keberhasilan  layanan  pengiriman makanan.
Dalam  hasil  pengelompokan  menggunakan metode K-Means ,  terdapat  8 cluster dengan  nilai Davies-Bouldin  Index (DBI)  sebesar  -0.407.  Berikut adalah interpretasi dari hasil tersebut: Jumlah Cluster (k):  Model K-Means menghasilkan  8 cluster berdasarkan  data  produk  makanan.  Nilai  DBI  yang
negatif  (-0.407)  dapat  dianggap  baik.  DBI  adalah ukuran  yang  mengukur  seberapa  baik cluster-cluster tersebut  dipisahkan  satu  sama  lain.  Semakin  rendah nilai DBi, semakin baik pembagian cluster -nya. Dalam hal  ini,  nilai  negatif  menunjukkan  bahwa cluster - cluster tersebut  relatif  baik  dipisahkan.  Ukuran Cluster :  Setiap cluster memiliki  jumlah  item  yang berbeda. Cluster 0  memiliki  7763  item,  sementara cluster 1 hingga cluster 7 masing-masing memiliki 1 item. Cluster 0  adalah cluster terbesar  dan  mungkin mencakup  kategori  atau  jenis  produk  makanan  yang paling  umum  atau  luas.  Interpretasi Cluster :  Perlu lakukan  analisis  lebih  lanjut  untuk  memahami karakteristik  masing-masing cluster . Cluster yang memiliki  jumlah  item  hanya  1  mungkin  perlu diperhatikan  lebih  cermat  untuk  melihat  apakah  ada kesamaan  atau  perbedaan  yang  signifikan  dalam atribut produk makanan di dalamnya .
5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan pengelompokan data Food Delivery Gofood  Product  List menggunakan  metode K-Means Clustering , hasil Davies  Bouldin  Indeks  (DBI) merupakan  kluster  yang  optimal  pada  k=8  dalam penelitian ini dengan menghasilkan nilai DBi = -0.407. Setiap cluster memiliki  jumlah  item  yang  berbeda. Cluster 0  memiliki  7763  item,  sementara cluster 1 hingga cluster 7  masing-masing  memiliki  1  item. Cluster 0  adalah cluster terbesar  dan  mungkin mencakup  kategori  atau  jenis  produk  makanan  yang paling umum atau luas.
Penelitian ini secara efektif dapat mengeksplorasi penggunaan  metode k-means  clustering dalam mengelompokkan  data Food  Delivery dari GoFood Product
List . Hasil clustering berhasil mengidentifikasi  pola  konsumen  serupa  dalam kelompok produk makanan, memberikan pemahaman yang  lebih  dalam  tentang  preferensi  konsumen  di sektor  pengiriman  makanan.  Selanjutnya,  hasil penelitian  ini  dapat  menjadi  alat  strategis  untuk meningkatkan  personalisasi  layanan,  merancang strategi pemasaran yang lebih efektif, dan menghasilkan  inovasi  produk  yang  lebih  sesuai dengan preferensi pasar.
Saran untuk peningkatan layanan Food Delivery GoFood  Product  List yaitu  perlu  dikembangkan sistem  rekomendasi  yang  lebih  canggih  berdasarkan hasil clustering untuk menyajikan pilihan produk yang lebih  spesifik  sesuai  dengan  preferensi  konsumen. Kerjasama  yang  erat  dengan  restoran  juga  perlu ditingkatkan  untuk  mengadaptasi  penawaran  produk mereka  sesuai  dengan  karakteristik  kelompok konsumen  tertentu.  Dan  pelatihan  karyawan  terkait implementasi  hasil clustering juga  menjadi  penting agar  pemahaman  yang  mendalam  tentang  preferensi konsumen  dapat  diimplementasikan  secara  efektif
dalam layanan sehari-hari. Melalui kerjasama industri yang  lebih  luas,  termasuk  dengan  produsen  makanan atau  penyedia  layanan  logistik,  GoFood  dapat memperluas  dan  meningkatkan  variasi  produk  yang ditawarkan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Oktaviano.  A,  "Pengaruh  Program  Promosi  dan Ketepatan Waktu Pengiriman Terhadap Keputusan  Pembelian  Konsumen  (Studi  Kasus: Layanan  Pesan  Antar  Makanan  Aplikasi ShopeeFood di Kota Semarang)," 2023.
[2] N. Arum, "Bisnis  Online: Preferensi Konsumen Terhadap Layanan Online Food Delivery," 2020.
[3] A.  Agustriyani,  "Faktor  yang  Mempengaruhi Minat Pembelian Konsumen Pada Aplikasi Food Delivery Selama Pandemi COVID-19," 2021.
[4] A.  D.  Resti,  "Segmentasi  Data  Pelanggan  pada Top  3  Aplikasi  Pesan  Makanan  Online  pada Anggota  Komunitas  Sepatu  Roda  di  Jakarta Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering," 2023
[5] A.  S.  B.  Santoso,  "Indonesian  Consumers Segmentation in Online Food Purchasing," 2023.
[6] R.  Reliovani,  "Algoritma  Mean  Shift  untuk Menentukan Segmentasi Pelanggan pada Penjualan Toko Online," 2021
[7] G.  Triyandana,  "Penerapan  Data  Mining Pengelompokan  Menu  Makanan  dan  Minuman Berdasarkan  Tingkat  Penjualan  Menggunakan Metode K-Means," 2022
[8] A. S. Wahyuni, "Penerapan Data Mining Untuk Menentukan Strategi Penjualan Pada Toko Raja Komputer  Menggunakan  Metode  Clustering," 2022.
[9] Oktaviano.  A,  "Pengaruh  Program  Promosi  dan Ketepatan Waktu Pengiriman Terhadap Keputusan  Pembelian  Konsumen  (Studi  Kasus: Layanan  Pesan  Antar  Makanan  Aplikasi ShopeeFood di Kota Semarang)," 2023.
[10] L.  Erynayati,  "Pilihan  Konsumen  Dalam Menggunakan Fitur Go-Food: Variabel Kegunaan sebagai Moderator," 2021
[11] F.  K.  Alvisan,  "Clustering  Minimarket  Untuk Menentukan  Jumlah  Kebutuhan  Pembelian Menggunakan Metode K-Means," 2021
[12] F.  F.  Ramadhan,  "Implementasi  Algoritma Metode  K-Means  untuk  Analisis  Stok  Barang pada Baker Old Poris," 2022.
[13] A.  Jaini,  "Perbandingan  Algoritma  Fuzzy  C- Means  dan  K-Medoids  untuk  Pengelompokan Data Penjualan pada 212 Mart," 2020
[14] B.  I.  Nugroho,  "Tinjauan  Pustaka  Sistematis: Penerapan  Data  Mining  Metode  Klasifikasi Untuk  Menganalisa  Penyalahgunaan  Sosial Media," 2022.
[15]