## STRATEGI PROMOSI ONLINE SHOP DI MEDIA SOSIAL MELALUI PENERAPAN DATA MINING DENGAN METODE K-MEANS CLUSTERING
Nurul Aini, Nana Suarna, Willy Prihartono Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jln Perjuangan No 10 B Karyamulya Kesambi Kota Cirebon aini25388@gmail.com

## ABSTRAK
Penjualan online dan media sosial telah menjadi elemen kunci dalam bisnis modern. Untuk meningkatkan strategi  promosi online  shop ,  penerapan  teknik  data  mining  dengan  metode clustering menjadi  solusi.  Fokus penelitian  ini  adalah  mengatasi  kendala  keuntungan  dan  pertumbuhan  pelanggan.  Tujuan  utama  adalah mengungkap  pola  tersembunyi  dalam  data  pelanggan  dan  perilaku  pengguna  di  media  sosial,  mendukung pengambilan  keputusan  yang  lebih  cerdas  untuk  merancang  strategi  promosi  yang  tepat.  Dengan  metode clustering , pelanggan online shop dapat dikelompokkan berdasarkan kesamaan, memungkinkan penawaran yang lebih efektif kepada kelompok yang relevan. Data mining memungkinkan analisis mendalam terhadap perilaku pelanggan, termasuk tren pembelian, preferensi produk, dan interaksi media sosial. Identifikasi tren dan pola yang tak  terlihat  secara  manual  melalui  data  mining  membantu  pengambilan  keputusan  yang  lebih  baik,  seperti menentukan produk populer atau waktu yang tepat untuk promosi. Hasil penelitian ini diharapkan memberikan wawasan berharga bagi pemilik online shop , memandu mereka dalam merancang strategi promosi yang efektif di media sosial. Dengan penggunaan data mining, bisnis dapat lebih adaptif terhadap perubahan pasar, meningkatkan penjualan, dan mencapai pertumbuhan keseluruhan yang lebih baik.
Kata kunci : Strategi Promosi, Penjualan, Clustering, K-means, Data mining, Media social.

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  era  digital  yang  berkembang  saat  ini, bisnis  online  shop  menjadi  salah  satu  bisnis  yang paling  dominan.  Keberhasilan  dalam  bisnis  online shop  seringkali  bergantung  pada  kemampuannya tersendiri  untuk  menarik  perhatian  pelanggan  yang potensial dan  mengembangkan strategi promosi  yang efektif.  Media  sosial  telah  menjadi  salah  satu  ~alat yang paling kuat untuk berinteraksi dan mempromosikan produk secara online. Namun, dalam lingukangan  online  yang  kompetitif  ini.  Menemukan cara  yang  efisien  dalam  memahami  preferensi pelanggan dan mengoptimalkan strategi promosi yang menjadi sangat penting.
Permasalahan  yang  muncul  selama  ini  adalah kurangnya  peningkatan  strategi  dalam  promosi sehingga kurangnya pelanggan dan keuntungan dalam penjualan.  Masalah  lainnya  adalah  sulitnya  untuk memahami  pembeli  terhadap  barang  –  barang  yang ada  ditoko  online.  Dan  juga  sulit  dalam  memenuhi kebutuhan  pembeli  yang  selalu  berkembang  dan berubah  –  ubah  sehingga  dapat  menentukan  strategi penjualan.  Dalam  upaya  untuk  mengatasi  tantangan tersebut, konsep data mining muncul sebagai alat yang berpotensi  kuat  untuk  menganalisis  data  pelanggan. Mengidentifikasi  pola-pola  yang  tidak  terlihat. Menghasilkan wawasan dalam promosi online shop di media sosial. Dalam data mining, Khususnya metode clustering  dapat  digunakan  untuk  mengelompokkan pelanggan  yang  ingin  bergabung  dengan  online  shop kita.  Dengan  memahami  kelompok-kelompok  ini, bisnis  online  shop  dapat  merancang  strategi  promosi yang  lebih  terarah  dan  efektif.  Strategi  pemasaran merupakan rencana yang efektif untuk dampak jualan
dalam  media  sosial  dari  berbagai  aktivitas  atau program pemasaran.
Penelitian Sebelumnya, dilakukan dalam strategi promosi  online  shop  dimedia  sosial  menggunakan metode  k-means  clustering  yang  pertama  oleh Haditsah  Annur  yang  berjudul  “Penerapan  Data Mining Menentukan Strategi Penjualan variasi Mobil Menggunakan Metode K-means Clustering ”. Membahas  mengenai  Toko  Luxor  Variasi  Mobil Gorontalo Merupakan salah satu toko tersebesar yang bergerak dalam dibidang variasi mobil dengan produk paling  utama  seperti  kaca  film  mobil,  tape  mobil, sarung  jok  mobil,  dan  aksesoris  lainnya  dimana perusahaan  ini,  dalam  setiap  harinya  memenuhi kebutuhan  konsumen  dan  untuk  dapat  mengambil keputusan  yang  tepat  dalam  menentukan  strategi penjualan.  Untuk  dapat  melakukan  hal  tersebut  toko luxor  variasi  mobil  membutuhkan  strategi  –  strategi penjualan  untuk  dapat  menarik  minat  pembeli  dan meningkatkan laba atau pendapatan perusahaan. [1]
Penelitian kedua dilakukan oleh Agung Nugraha, Odi  Nurdiawan,  dan  Gifthera  Dwilestari  berjudul “Penerapan Data Mining Metode K-means Clustering Untuk  Analisis  Penjualan  Pada  Toko  Yana  Sport”. membahas  mengenai  analisis  penjualan  pada  toko yana  sport,  pengguna  e-commerce  yang  dapat memberikan manfaat bagi perusahaan seperti memperluas market place, Maka dari itu pemanfaatan teknologi  informasi  berupa  e-commerce  dapat memberikan  peningkatan  penjualan  produk  bagi Yanasport. [2]
Penelitian  ketiga  dilakukan  oleh  Oki  Oktaviara Tenso,  I  Nyoman  Yudi  Anggara  Wijaya,  Dan  Ketut Queena  Fredlina  berjudul  “Analisa  Data  Mining
dengan  Algoritma K-means  Clustering Untuk Menentukan  Strategi  Promosi  Mahasiswa  Baru  Pada STMIK Primakara”. Membahas mengenai Penerapan data  mining,  dengan  memakai  algoritma K-Means Clustering untuk dapat menganalisis dalam mengelompokkan data calon mahasiswa. [3]
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengembangkan sebuah sistem data mining. Dengan metode  clustering,  menggunakan  k-means  untuk meningkatkan  keuntungan  dan  pelanggan  dalam strategi  promosi  online  shop  di  media  sosial. Menerapkan  teknik  data  mining  dengan  metode clustering  dalam  strategi  promosi.  Membantu perhitungan  nilai  dari  hasil clustering yang  dtepat menggunakan algoritma k-means . Dan untuk mengungkap  pola  yang  tersembunyi  dalam  data pelanggan dan perilaku pengguna dimedia sosial untuk mendukung  keputusan  yang  lebih  baik  dalam merancang  strategi  promosi  yang  tepat,  Dan meningkatkan penjualan dengan cara mempromosikan.
Metode dalam penelitian ini adalah menganalisa data mining  yang dilakukan dengan teknik clustering yang  menggunakan  metode  k-means.  Penggunaan metode k-means pada penelitian  ini  merupakan salah satu  metode  pengelompokan  data  yang  berusaha mempartisipasi  data  kedalam  bentuk  dua  atau  lebih kelompok.  Algoritma k-means salah  satu  dari algoritma clustering yang  sangat  umun  dalam mengelompokkan data sesuai kesamaan karakteristik. Kelompok  data  yang  dihasilkan  disebut  sebagai cluster/klaster .  Dan  K-means  merupakan  salah  satu metode  pengelompokkan  data nonhierarki (sekatan). Sehingga  data  yang  berkarakteristik  sama  masuk kedalam satu kelompok yang sama.
Hasil  dari  penelitian  ini  akan  membantu memberikan  peran  penting  kepada  pemilik  bisnis online  shop  tentang  cara  bagaimana  meningkatkan efektivitas strategi promosi meraka. Serta mengoptimalkan  pendekatan  pemasaran  mereka tersebut.  Dengan  menggunakan  data  pelanggan  yang ada, menerapkan algoritma clustering, dan menghasilkan pelanggan yang berpotensi bagi strategi promosi  tersebut.  Melalui  penelitian  ini  dapat memberikan  kontribusi  pada  pengembangan  strategi promosi  yang  lebih  efektif  dan  fokus  dalam  bisnis online shop dimedia sosial.  Penelitian  ini  juga dapat memberikan wawasan  yang  berharga kepada pemilik online  shop  dalam  merancang  strategi  promosi  yang lebih  efektif  dimedia  sosial.    Dengan  tujuan  akhir untuk  meningkatkan  penjualan  dan  pertumbuhan bisnis secara keseluruhan. Dalam era digilat yang terus berubah,  penggunaan  data  mining  dan  analisis  data menjadi  salah  satu  alat  yang  sangat  penting mempromosikan online shop kita.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining
Data  mining  adalah  proses  pengumpulan  data atau  pengolahan  data  yang  bertujuan  mengekstrak
informasi  pada  data.  Pada  proses  pengumpulan  dan mengekstrak informasi dapat menggunakan perangkat lunak  dengan  memanfaatkan  perhitungan  statistika dan  teknologi  Artifical  Intelligence  (AI).  Istilah  lain data mining adalah Knowledge Discovery in Database (KDD). [4]

## 2.2. Clustering
Clustering  adalah  proses  membagi  satu  objek data  ke  dalam  kelompok  yang  biasa  disebut  cluster. Metode  ini  bermanfaat  untuk  mengidentifikasi kelompok  yang  tidak  diketahui  dalam  data,  seperti dalam  bisnis inteligence yang  dimana  dapat mengelompokkan pelanggan ke berbagai segmen serta mengelompokkan barang yan dijual. [5]
2.3. K-Means K-means merupakan  suatu  metode  yang menganalisis  data  atau  data  mining  tanpa  supervisi yang  memodelkan data  melalui  tahapan partisi untuk mengelompokkan  data  ke  dalam  kelompok  – kelompok dimana setiap kelompok memiliki karakteristik  yang  serupa  dan  berbeda  dengan kelompok lainnya. Tujuannya adalah  meminimalikan variasi  antar  data  dalam cluste r  dan  memaksimalkan variasi antar cluster . [6]

## 2.4. KDD
Knowledge Discovery in Database (KDD) adalah istilah  ilmu  komputer  yang  merujuk  dalam  proses penemuan  informasi  berharga  dari  kumpulan  data digital  besar,  seperti  database  atau  dataset.  Proses KDD  melibatkan  beberapa  tahapan,  termasuk persiapan  data,  pemilihan  data,  pembersihan  data, implementasi informasi pada dataset, dan interpretasi hasil. [7]

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  dapat dikategorikan  sebagai  kuantitatif.  Kuantitatif  ini merujuk  pada  pendekatan  penelitian  yang  berfokus pada  pengumpulan  data  analisis  data  berupa  angka atau variabel kuantitatif untuk mendapatkan pemahaman tentang fenomena yang diteliti. Dalam hal ini, penggunaan metode k-means clutering menunjukan  pendekatan  analisis  statistik  untuk mengelompokkan data dan mengidentifikasi pola yang dapat  digunakan  dalam  merancang  strategi  promosi online shop dimedia sosial.
3.1. Selection
Diawal  tahapan  terdapat  tahap  selection,  yang mana  data  selection  adalah  proses  menganalisis  data yang  relevan  dari  database,  karena  sering  ditemukan bahwa tidak semua data dibutuhkan dalam proses data mining.  Proses  penjualan  dilakukan  pada  data penjualan  pakaian  pada  tahun  lalu  2021  –  2022 sebanyak 549 data. [8]

## 3.2. Pre – processing
Tahap  berikutnya  adalah  Proses  cleaning  atau pembersihan  data  yang  missing  atau  memiliki  nilai yang  tidak  konsisten  pada  langkah  preprocessing. Proses  ini  meliputi  tahap  seperti  data  yang  kosong, ataupun  missing  maka  dilakukan  proses  clening  agar sesuai dengan format yang di inginkan. [9]

## 3.3. Transformation
Adalah proses transformasi pada data yang telah dipilih, sehingga data tersebut sesuai untuk proses data mining. Pada langkah transformation dilakukan untuk data  bertipe  polynomial  menjadi  numerik  agar  data dapat diolah berdasarkan jarak. Untuk mengubah data bertipe  polynominal  menjadi  numerik  menggunakan operator Nominal to Numerical. Mengubah representasi data untuk mempermudah dan memperbaiki agar sesuai dengan Teknik data  mining yang dipergunakan. [10]
3.4. Data Mining Pada tahap ini yang dilakukan adalah menerapkan  algoritma  atau  metode  pencarian pengetahuan. Tahap ini adalah tahap utama dari proses data  mining  itu  sendiri.  Sebelumnya  jumlah  cluster harus ditentukan untuk mencapai nilai k yang optimal. [11] a. Menentukan junlah cluster.
b. Mengevaluasi jarak antara setaip titik data dan centroid.
c. Menentukan nilai centroid atauu pusat cluster.
Terkait  yang  memiliki  karakteristik  serupa  atau yang  mendekati,  digunakan  model  eucliden  yang dirumuskan sebagai berikut:
𝑑𝑖𝑗 = √(𝑥1𝑖 − 𝑥1𝑖) 2 + (𝑥2𝑖 − 𝑥2𝑗) 2 + ⋯ + (𝑥𝑘𝑖 − 𝑥𝑘𝑗) 2 (1)
Keterangan:
Dij = Jarak data ke – titik pusat (clusterj). Xki = Data ke -I attribute data ke -k. Xkj = Data ke -j attribut data ke -j.
3.5. Evaluation / Interpretation
Pada tahap evaluasi, akan diketahui apakah hasil daripada  tahap  data  mining  dapat  menjawab  tujuan yang  telah  ditetapkan.  Untuk  itu  pada  tahap  ini  data yang  sudah  diproses  akan  diukur  menggunakan operator  kinerja  agar  dapat  untuk  mengitung  Davies Bouldin Index (DBI), dengan tujuan agar memperoleh nilai k yang optimal dalam penelitian. [12]

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Selection
Diawal  tahapan  terdapat  tahap  selection,  yang mana  data  selection  adalah  proses  menganalisis  data yang  relevan  dari  database,  karena  sering  ditemukan bahwa tidak semua data dibutuhkan dalam proses data mining.  Proses  penjualan  dilakukan  pada  data penjualan  pakaian  pada  tahun  lalu  2021  –  2022 sebanyak 549 data.

## 4.2. Pre – processing
Pada  tahapan  ini  langkah  –  langkah  yang dilakukan ialah untuk memberaihkan atau menyiapkan data  yang  sebelumnya  dilakukan  analisis  dan pemodelan.  Tujuannya  ialah  memastikan  data  yang digunakan  memiliki  kualitas  yang  baik,  relevan, akurat, dan sesuai apa  yang dibutuhkan analisis  yang akan  dilakukan.    Proses  ini  melibatkan  beberapa langkah  seperti  penanganan  data  yang  kosong, menghapus  data  yang  duplikat,  serta  mengatsi  nilai yang  tidak  relevan  dan  nilai  yang  hilang  agar  sesuai dengan yang dinginkan. Hasil dari proses data ini ialah data  yang  sudah  dibersihkan,  sehingga  akan  mudah untuk  dianalisa  dan  menghasilkan  hasil  yang  lebih akurat.
Gambar 2. Missing Values

## 4.3. Transformation
Data transformation digunakan untuk mengubah data  dalam  bentuk  yang  sesuai  dalam  proses  data mining. Yang akan dipilih kedalam bentuk yang cocok untuk  digunakan  dalam  algoritma  yang  digunakan, ialah  algoritma  K-means.  Proses  ini  menggunakan operator “Nominal to Numerical yang dapat mengubah atribut  bersifat  non  –  numerik  menjadikan  tipe numerik.  Pada  transformasi  menggunakan  operator “Nominal  to  Numerical”  karena  algoritma  k-means hanya  bekerja  pada  data  numerik,  operator  ini  dapat mengubah  atribut  non  –  numerik  kedalam  represensi numerik,  contohnya  seperti  teknik  yang  pengodean seperti pengubahan label menjadi nilai numerik sesuai dengan yang ditentukan. Melakukan transformasi ini, mengubah atribut yang semula non – numerik menjadi represensi  numerik  yang  bisa  digunakan  oleh algoritma  k-means,  dengan  menganalisis  klasterisasi pada data yang diubah kedalam format yang sesuai.
Gambar 3. Hasil Operator Nominal to Numerical

## 4.4. Pemodelan proses dirapidmaner
RapidMiner, sebagai platform analisis data yang canggih,  melibatkan  serangkaian  tahapan  esensial dalam  proses  pemodelan.  Tahapan-tahapan  ini membentuk  kerangka  kerja  yang  komprehensif, memungkinkan  pengguna  untuk  mengelola  dan menganalisis  data  dengan  tujuan  membangun  model yang  dapat  memberikan  wawasan  berharga.  Dapat dilihat  pemodelan yang digunakan pada penelitian ini pada gambar 4 berikut.

## Gambar 5. Tahapan model rapidmaner

## 4.5. Data Mining
Pada tahap ini menggunakan operator Clustering yang  akan  menentukan  cluster  atau  pengelompokkan data. Dalam penelitian ini memakai algoritma k-means serta menggunakan 2  cluster dengan  max perulangan 10. Supaya menghasilkan nilai k yang optimal, dengan melakukan  10  kali  perulangan.  Dari  10  kali perulangan, nilai k yang optimal dihasilkan pada k =2 dengan hasil DBI nya yaitu 0.225.
Tabel 1.  Hasil DBI No Cluster Davies Bouldi Index 1 K2 0.225 2 K3 0.328 3 K4 0.307 4 K5 0.324 5 K6 0.327 6 K7 0.364 7 K8 0.348 8 K9 0.387 9 K10 0.361
4.6. Evaluation / Interpretation
Gambar 6. Missing Values
Pada hasil pengelompokkan dalan penelitian  ini untuk menganalisis merek sepatu berdasarkan cluster. Diketahui  jumlah  merek  sepatu  Adidas  paling  tinggi pada  cluster_0  dengan  jumlah  362  dan  merek  sepatu Puma  paling  terendah  pada  cluster_1  dengan  jumlah 187. Dan terdapat hasil dari centeroid table berikut.

## Gambar 7. Hasil Centeroid Table
Pada penelitian ini membahas mengenai promosi online  shop  dimedia  sosial,  pemasaraan  ini  melalui atau berdasarkan penjualan sepatu dengan menentukan brand  seepatu  yang  paling  tinggi  terjual  dan  yang paling  rendah.  Proses  penelitian  dillakukan  untuk mengtahui cluster mana yang terdapat di paling tinggi dan  rendah  dalam  menentukan  brand  sepatu.  proses agar  dapat  mengetahui  hasil  tersebut  dengan mengelompokkan  data  dalam  metodee  clustering menggunakan  k-means.  Penulis  dapat  mengetahui cluster  berapa  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini ialah  dengan  menghtitung  nilai  DBI  dan  dapat diketahui hasil nilai DBI terdapat pada K2 (klaster 2).
Tabel 2.  Hasil Data Cluster 0
Brand Cluster Month Qty Shoes Size Adidas Cluster_0 9 40 6 Adidas Cluster_0 9 40 6 Nike Cluster_0 5 40 10 Reebok Cluster_0 0 35 9 Reebok Cluster_0 3 36 7 Puma Cluster_0 4 36 10 Reebok Cluster_0 6 32 8 Adidas Cluster_0 5 34 9 Nike Cluster_0 5 40 10 Max air Cluster_0 10 36 5 Tabel 3.  Hasil Data Cluster 1 Brand Cluster Month Qty Shoes Size Reebok Cluster_1 7 18 7 Adidas Cluster_1 4 18 11
Brand Cluster Month Qty Shoes Size Reebok Cluster_1 9 18 6 Reebok Cluster_1 1 19 5 Reebok Cluster_1 6 19 6 Reebok Cluster_1 6 20 11 Reebok Cluster_1 9 20 5 Adidas Cluster_1 5 20 9 Reebok Cluster_1 1 20 11 Reebok Cluster_1 10 20 9

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penerapan metode clustering dalam data  mining efektif  untuk  meningkatkan  keuntungan  dengan mengoptimalkan strategi promosi berdasarkan kelompok  pelanggan  yang  memiliki  karakteristik serupa. Namun, di media sosial, kendala kompleksitas data tinggi, variasi perilaku pengguna, dan perubahan tren  yang  cepat  menantang,  termasuk  ketersediaan data berkualitas, seleksi parameter clustering optimal, dan  penanganan  privasi  data  pengguna.  Pemilihan metode  clustering  yang  tepat  untuk  jenis  data  dalam strategi promosi di media sosial menjadi faktor krusial yang  memerlukan  pemahaman  mendalam  terhadap karakteristik  data  dan  keunggulan  masing-masing metode,  memberikan  wawasan  berharga  dalam perancangan strategi promosi yang efektif .
Dari  hasil  penelitian  mengenai  strategi  promosi online shop melalui penerapan data mining dengan K- means clustering pada media sosial, dapat disimpulkan bahwa  pendekatan  ini  memberikan  kontribusi  positif terhadap  efektivitas  kampanye  pemasaran.  Dengan pemasaran  sepatu  berdasarkan  merek  nya  dapat diketahui  yang  lebih  banyak diminati  oleh pelanggan adalah  merek  sepatu  Adidas  dan  Reebok,  sepatu tersebut  termasuk  ke  kategori  Cluster_0  dengan jumlah 362 item. Dan pemasaran sepatu paling rendah dimerek  Puma,  Mix  Air,  dan  Nike  Masuk  kategori Cluster_1 dengan jumlah 187 item. Untuk meningkatkan  strategi  promosi  online  shop  dimasa mendatang,  disarankan  untuk  terus  mengembangkan metode Clustering K-means. Keterlibatan pengelompokkan dalam analisis data dan pemahaman mendalam tentang algoritma k-means clustering akan menjadi aset berharga dalam mengoptimalkan strategi pemasaran. Selain itu, diperlukan pemantauan terus – menerus  terhadap  tren  konsumen  dan  perkembangan dimedia  sosial  untuk  menjaga  revelansi  strategi promosi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Haditsah  Annur,  “Penerapan  Data  Mining Menentukan  Strategi  Penjualan  Variasi  Mobil Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering (Studi Kasus Toko Luxor Variasi Gorontalo),” J. Inform. Upgris , vol. 5, no. 1, pp. 40–45, 2019.
[2]  Agung  Nugraha,  Odi  Nurdiawan,  and  Gifthera Dwilestari, “Penerapan Data Mining Metode K- Means Clustering Untuk Analisa Penjualan Pada Toko  Yana  Sport,” JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek. Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 1–7, 2022.
[3]  Oki Oktaviarna Tensao, I Nyoman Yudi Anggara Wijaya,  and  Ketut  Queena  Fredlina,  “Analisa Data  Mining  dengan  Algoritma  K-Means Clustering  Untuk  Menentukan  Strategi  Promosi Mahasiswa  Baru  Pada  STMIK  Primakara,” Inf. (Jurnal Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 14, no. 1, pp. 1–17, 2022, doi:
10.37424/informasi.v14i1.135.
[4]  Afifah Abdatillah and Ulfi Dina Hamida, “Peran Promosi Online Shop Instagram dalam Menarik Minat  Beli  Produk  Skincare  di  KDKoreamask Kediri,” Istithmar  J. Stud. Ekon. Syariah , vol. 6, no.
2, pp. 84–95, 2022, doi: 10.30762/istithmar.v6i2.315.
[5]  Gede  Aditra  Pradnyana,  “2032-Article  Text- 5452-1-10-20220919,”  vol.  4,  no.  2,  pp.  124– 133, 2022.
[6]  I.  S.  Mangku  Negara,  P.  Purwono,  and  I.  A. Ashari,  “Analisa  Cluster  Data  Transaksi Penjualan  Minimarket  Selama  Pandemi  Covid- 19  dengan  Algoritma  K-means,” JOINTECS (Journal Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 6, no. 3, p. 153, 2021, doi: 10.31328/jointecs.v6i3.2693.
[7]  L.  N.  Agrienta  Bellanov,  “K-Means  Clustering Analysis  Untuk  Menentukan  Strategi  Promosi Kampus,” J. Tek. Ind. J. Has. Penelit. … , vol. 9, no.  1,  pp.  259–268,  2023,  [Online].  Available: http://ejournal.uin- suska.ac.id/index.php/jti/article/view/22492%0
Ahttp://ejournal.uin-
suska.ac.id/index.php/jti/article/download/22492 /9053
[8]  M.  R.  Alhapizi,  M.  Nasir,  and  I.  Effendy,
“Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Untuk
Menentukan  Strategi  Promosi  Mahasiswa  Baru Universitas  Bina  Darma  Palembang,” J.  Softw. Eng. Ampera , vol. 1, no. 1, pp. 1–14, 2020, doi: 10.51519/journalsea.v1i1.10.
[9]  M.  Rofiki  and  K.  Muhimmah,  “Strategi Pemasaran Online Shop: Upaya Untuk Meningkatkan  Volume  Penjualan,” Ekon.  dan Bisnis ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  47–56,  2021,  doi: 10.30739/istiqro.v7i2.981.
[10]  M.  E.-K.  Kesuma  and  R.  Iskandar,  “Analisis Toko  dan  Asal  Toko  Fashion  Pria  di  Shopee Menggunakan  Data  Scrapping  dan  Exploratory Data  Analysis,” Maj.  Ilm.  Teknol.  Elektro ,  vol. 21, no. 1, p. 127, 2022, doi: 10.24843/mite.2022.v21i01.p17.
[11]  B.  Dharma  and  M.  Rafiq  Efrianda,  “Analisis Penjualan Online Melalui Media Sosial Tiktok,” J. Publ. Ekon. dan Akunt. , vol. 3, no. 3, pp. 269– 278, 2023.
[12]  A.  Shiratina,  D.  R.  Indika,  I.  Komariyah,  D. Kania,  and  E.  H.  Solihin,  “Pemasaran  Online Melalui Penerapan Iklan Secara Digital,” J. Sain Manaj. , vol. 2, no. 1, pp. 16–17, 2020, [Online]. Available: http://ejurnal.ars.ac.id/index.php/jsm/index