## PENGELOMPOKAN PRODUK PENJUALAN FROZEN FOOD CV SEMEKTA 3 BERSAUDARA TEGAL MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA K-MEANS

## Jihan Muslimah Az-Zahro, Agus Bahtiar
Komputerisasi Akuntansi, STMIK IKMI Cirebon Sistem Informasi STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No 10 B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon jihanm5403@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam  era  bisnis  yang  kompetitif  ini,  analisis  penjualan  memiliki  peran  penting  dalam  mengoptimalkan strategi pemasaran. CV Semekta 3 Bersaudara merupakan perusahaan yang menjual produk frozen food, merasa perlu  melakukan analisis produk penjualan untuk meningkatkan efektivitas operasional mereka. Untuk membantu perusahaan  ini  kita  menggunakan  metode k-means sebagai  salah  satu  metode  analisis cluster .  CV  Semekta  3 Bersaudara ini menghadapi sejumlah masalah seperti kurang efisiensi dalam pengelompokkan data produk antara produk  yang  diminati  dan  tidak  diminati,  banyak  produk  yang  akhirnya  membusuk  di coolroom atau  ruangan pendingin  dan  dibuang,  kurangnya  strategi  penjualan  untuk  meminimalisir  produk  yang  terbuang  atau  produk yang tidak terjual. Oleh karena itu, penulis akan melakukan penelitian yang menerapkan metode k-means , sebuah teknik  analisis cluster yang  akan  digunakan  untuk  mengelompokkan  produk.  Lalu  akan  mengatur  strategi penjualan produk untuk meminimalisir produk yang kurang diminati atau dibuang. Jadi, tujuan dari projek tugas akhir ini adalah untuk mengidentifikasi kelompok produk yang diminati oleh pelanggan. Dengan demikian, kita juga  bisa  meminimalisir  adanya  pembuangan  sampah  makanan  dan  mengurangi  produk  yang  busuk  di  dalam pendingin.  Selain  itu,  analisis  cluster  K-Means  ini  diharapkan  dapat  membantu  perusahaan  mengoptimalkan manajemen  stok  produk,  sehingga  mengurangi  produk  yang  terbuang  dan  diharapkan  akan  membantu meningkatkan  kinerja  perusahaan  di  pasar frozen  food yang  kompetitif.  Hasil  penelitian  iniadalah  dapat mengetahui cara  mengelompokkan produk  menggunakan  metode K-Means Clustering di  aplikasi RapidMiner, dan hasil pengelompokkan menjadi 7 cluster dipilih dengan cara mmmembandingkan nila DBI diambil dari nilai yang optimal atau   nilai  terendah. Untuk  meminimalisir produk  yang tidak laku  yaitu  penjualan  secara online, penerapan penawaran khusus, atau diskon besar untuk meningkatkan daya tarik produk tersebut.
Kata kunci : Penjualan, Frozen food, cluster, k-means.
1. PENDAHULUAN
Dalam era yang terus berkembang dengan cepat ini, penjualan mengalami transformasi yang signifikan. Perubahan teknologi, preferensi konsumen, dan  dinamika  pasar  yang  berubah-ubah  telah mendorong  para  professional  penjualan  untuk  terus beradaptasi.  Di  tengah  pandemi  global  yang  belum lama kita alami, pergeseran dalam perilaku konsumen menjadi semakin jelas.  Dalam pengantar ini, kita akan membahas  beberapa  perkembangan  terkini  dalam dunia  penjualan.  Kami  akan  melihat  bagaimana teknologi  telah  mengubah  cara  bisnis  berinteraksi dengan  pelanggan,  bagaimana  analisis  data  beberapa tren  penting  yang  perlu  diikuti  oleh  para  pelaku industri. Untuk menjelajahi bagaimana penjualan telah bertransformasi  dalam  beberapa  tahun  terakhir  dan bagaimana  perubahan  ini  memengaruhi  para  pelaku bisnis di seluruh dunia.
Prospectin adalah  langkah  awal  dalam  proses penjualan,  di  mana  penjual  mencari  potensial pelanggan  atau  prospek  yang  mungkin  tertarik  pada produk  atau  layanan.  Strategi  penjualan  adalah rencana  yang  dirancang  untuk  mencapai  tujuan penjualan perusahaan dengan memanfaatkan berbagai metode  dan  taktik.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk meneliti  bagaimana  perusahaan  dapat  memanfaatkan teknologi terkini untuk meningkatkan proses
penjualan  dan  kinerja  penjualan  mereka,  serta dampaknya terhadap hubungan dengan pelanggan dan keberlanjutan bisnis mereka.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Siti  Andry Yani  Nasution,  Poningsih,  dan  Harly  Okprana  pada jurnal  sistem  komputer  dan  informatika,  tahun  2021 yang  berjudul  “Penerapan  Algoritma  K-Means  Pada Penjualan Frozen  Food Pada  UD  Soise  Sosis Pematangsiantar”.  UD.  SOISE  SOSIS  merupakan distributor  yang  menjual Frozen  Food .  Dimana  UD. SOISE  SOSIS  ini  setiap  hari  harus  memenuhi kebutuhan  konsumen,  akan  tetapi  usaha  ini  terdapat beberapa Frozen  Food yang  laku  dan  tidak  laku. Dengan  adanya  masalah  ini,  dibutuhkan  sumber informasi yang cukup banyak agar produk yang tidak laku menjadi laku.
Penelitian  menggunakan  metode K-Means yang merupakan  salah  satu  metode  data clustering non hierarki yang  berusaha  mempartisi  data  yang  ada dalam    bentuk  satu  atau  lebih cluster .  Sehingga  data dengan karakteristik yang sama dikelompokkan dalam satu cluster yang sama pula [1]. Hasil dari penelitian di  atas  adalah  dapat  mengelompokkan  data  produk sangat  laku,  laku  dengan  menggunakan  algoritma K- Means Clustering data dapat dikelompokkan kedalam 2 kelas c luster dari 22 data penjualan.
Penelitian  dilakukan  di  CV  Semekta  3 Bersaudara  Tegal.  Data  yang  digunakan  dalam penelitian  adalah  data  penjualan  Frozen Food dari bulan  Januari  –  Agustus  2023.  Kumpulan  data  yang diperoleh  penulis  digunakan  sebagai  data  masukkan dalam membuat model aturan menggunakan algoritma K-Means dengan 2 Cluster dan menggunakan software Rapidminer.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining
Data  mining merupakan  penggalian  data  yang tersembunyi dari database. Proses Clustering merupakan  suatu proses  pengelompokan berdasarkan atas  prinsip  kesamaan  kelas  serta  mengurangi kesamaan  antar  kelas.  Berbagai  algoritma  dalam clustering telah  dikembangkan  utnuk  menghasilkan kinerja  yang  baik.  Keakuratan  perkiraan  penjualan memiliki  dampak  yang  besar  pada  penjualan. Peramalan  penjualan  menjadi  faktor  penting  pada manajemen  dimulai  dari  pengecer  sampai  pada distributor,  produsen  dan  supplier.  Hasil  perkiraan penjualan  menggunakan  metode k-means yang  tepat dan  akurat  dapat  menjadi  jembatan  antara  banyak penawaran dan permintaan sehingga mampu mengurangi  biaya  dan  mempertahankan  jumlah  stok barang [2]
``Data  mining  menganalisa  sejumlah  besar kumpulan data observasi, menemukan suatu hubungan tidak terduga serta dapat merangkum data dengan cara yang baru sehingga dapat berguna dan dimengerti bagi pengguna.  Penggunaan  sistem  informasi  terdistribusi mengarah  pada  pembangunan  koleksi  data  besar diberbagai bidang [3]

## 2.2. Clustering
Clustering adalah suatu teknik data mining yang digunakan untuk menganalisis data untuk memecahkan  permasalahan  dalam  pengelompokkan data  atau  lebih  tepatnya  mempartisi  dari  dataset  ke dalam subset. Pada teknik clustering targetnya adalah kasus  pendistribusian  dalam  suatu  kelompok,  hingga derajat  tingkat  keterhubungan  antar  anggota cluster yang  sama  adalah  kuat  dan  lemah  antara  anggota cluster yang berbeda [4].
Clustering juga  dapat  diartikan  pengelompokan sejumlah  data  atau  objek  ke  dalam cluster (group) sehingga setiap dalam cluster tersebut akan berisi data yang  semirip  mungkin  dan  berbeda  dengan  objek dalam cluster yang lainnya [5].
2.3. Metode K-Means
K-Means merupakan  salah  satu  metode  data clustering non hirarki yang berusaha mempartisi data yang ada ke dalam bentuk satu atau lebih cluster atau kelompok.  Metode  ini  mempartisi  data  ke  dalam cluster atau  kelompok  sehingga  data  yang  memiliki karakteristik yang sama dikelompokkan ke dalam satu cluster  yang  sama  dan  data  yang  mempunyai karakteristik  yang  berbeda  dikelompokkan  ke  dalam
kelompok  yang  lain.  Adapun  tujuan  dari  data clustering ini  adalah  untuk  meminimalisasikan objective function yang diset dalam proses clustering , yang  pada  umumnya  berusaha  meminimalisasikan variasi di dalam suatu cluster dan memaksimalisasikan variasi  antar  cluster.  Data clustering menggunakan metode K-Means ini  secara  umum  dilakukan  dengan algoritma dasar sebagai berikut : a. Menentukan  banyaknya cluster (k)  untuk  jumlah cluster dari dataset yang ada.
b. Menentukan  k  sebagai Centroid ,  biasanya dilakukan secara acak ( random ).
c. Tentukan  pusat  kelompok  terdekatnya  dan tetapkan  catatan  tersebut  sebagai  anggota  dari kelompok  yang  terdekat  pusat  kelompoknya. Dalam  penelitian  ini  untuk  menghitung  jarak antara  objek  dengan centroid menggunakan Euclidean  Distance dengan  perhitungan  sebagai berikut [6]:
d (xi, yi) =║x2 - y1║ = √∑ ( 𝐗𝐢 – 𝐘𝐢 ) 𝒏 𝟐 𝒊 = 𝒏
Penjelasan :
d (x,y) = Jarak data ke xi ke pusat cluster yi X = Titik Pusat
Y = Objek
d. Hitung rasio antara antara besaran Between Cluster Variation dengan Within  Cluster  Variation , kemudian  bandingkan  rasio  tersebut  dengan  rasio sebelumnya  (bila  sudah  ada).  Jika  rasio  tersebut membesar,  lanjutkan  ke  langkah  keempat.  Jika tidak, hentikan prosesnya.
e. Perbaharui  pusat-pusat  kelompok  (berdasarkan kelompok  yang  didapat  dari  langkah  ketiga)  dan kembalilah ke langkah ketiga.
2.4. RapidMiner
RapidMiner merupakan  perangkat  lunak  yang dibuat  oleh  Dr.  Markus  Hofmann  dari Institute  of Technologi  Blanchardstown dan  Ralf  Klinkenberg dari  rapid-i.com  dengan  tampilan  GUI  ( Graphical User  Interface )  sehingga  memudahkan  pengguna dalam  menggunakan  perangkat  lunak  ini.  Perangkat lunak  ini  bersifat  open  source  dan  dibuat  dengan menggunakan  program Java di  bawah  lisensi  GNU Public  Licence dan RapidMiner dapat  dijalankan  di sistem  operasi  manapun.  Dengan  menggunakan RapidMiner ,  tidak  dibutuhkan  kemampuan  koding khusus,  karena  semua  fasilits  sudah  disediakan. RapidMiner dikhususkan  untuk  penggunaan  data mining.  Model  yang  disediakan  juga  cukup  banyak dan lengkap, seperti Model Bayesian, Modelling, Tree Induction,  Neural  Network dan  lain-lain  [7].  Pada penelitian ini menggunakan RapidMiner versi 9.10.

## 2.5. Analisis
Menurut Sugiyono dikutip dalam Izza Afkarina, analisis merujuk pada proses sistematis pencarian dan penyusunan data yang berasal dari wawancara, catatan lapangan,  dan  sumber-sumber  lainnya.  Proses  ini
melibatkan  pengorganisasian  data,  pembagian  ke dalam unit-unit, sintesis, penyusunan pola, pemilihan informasi  yang  relevan  dan  penting  untuk  dipelajari, serta  pembuatan  kesimpulan.  Tujuan  dari  analisis  ini adalah agar temuan dapat dipahami dengan mudah dan dapat disampaikan kepada orang lain secara informatif [8].

## 2.6. Penjualan
Lokasi penelitian ini ada di Tegal, Jawa Tengah tepatnya di jl. Green Garden, Jl. Bung Tomo 7 No.7, Sibata,  Mejasem  Barat,  Kec.  Kramat,  Kabupaten Tegal, Jawa Tengah 52181.
Menurut  Sujarweni  dikutip  dari  Feri  Aditya, Penjualan  merupakan  suatu  sistem  kegiatan  pokok perusahaan untuk memperjual belikan barang atau jasa yang perusahaan hasilkan [9].
Menurut Dharmmesta dikutip dari Tyas Armanda,  Penjualan  adalah  ilmu  dan  seni  dalam mempengaruhi  pribadi  yang  dilakukan  oleh  penjual untuk  mengajak  bersedia  membeli  barang  atau  jasa yang ditawarkan [10].

## 3. METODE PENELITIAN
Metode yang diterapkan pada penelitian kali ini yaitu Knowledge  Discovery  In  Database (KDD) , dengan  menerapkan  langkah  demi  langkah  yang dilaksanakan  secara  berurutan  untuk  mencapai  tahap penyelesaian.  Tahapan  perancangan  ini  dapat  dilihat dibawah ini :

## Gambar 1. Tahapan Proses KDD
Pada gambar 1 Metodologi yang diterapkan pada penelitian  kali  ini  yaitu Knowledge  Discovery  in Databases (KDD) yang yang telah terstruktur dalam 5 tahapan yaitu a. Data Selection yaitu  memilih  data  yang  akan digunakan nantinya.
b. Preprocessing atau cleaning yaitu untuk menangani data yang missing pada dataset.
c. Transformation yaitu data akan dirubah formatnya menjadi  format  yang  dapat  digunakakan  di RapidMiner.
d. Data Mining yaitu langkah pengolahan data yang melibatkan penerapan algoritma K-Means . e. Interpretation/Evaluation yaitu  pada  langkah  ini hasil  dari  data mining akan  dievaluasi  dan diinterpretasikan sehingga dapat dijadikan sebagai informasi.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1.  Data Selection
Pada  tahap  awal  ini  dilakukan  data selection dimulai  dengan  pemilihan  data  yang  akan  digunakan dengan  memilih  atribut-atribut  yang  benar-benar berpengaruh dan berguna untuk menjawab pertanyaan atau  tujuan  analisis.  Data  yang  didapat  diberikan dalam  bentuk  tabel  dengan  jumlah  121  nama  produk dengan 3 atribut..
Tabel 1. Data Penjualan Nama Barang Penjual an Rata- Rata Akumo DS Chicken Nugget 250 gr 1265 158,13 Akumo DS Chicken Nugget 500 gr 435 54,38 Champ DS Sosis Sapi 150 gr 3390 423,75 Champ Chicken Sosis 200 gr 650 81,25 Champ DS Chicken Stick 250 gr 156 19,50 Champ DS Nugget Coin 250 gr 2358 294,75 Champ DS Chicken Nugget 250 gr 879 109,88 Champ DS Chicken Sosis 375 gr 789 98,63 Champ DS Sosis Sapi 375 gr 450 56,25 Champ DS Nugget Coin 500 gr 657 82,13 Champ Chicken Sosis 500 gr 654 81,75 Fiesta DS Nugget 250 gr 768 96,00 Fiesta DS Crispy Crunch 300 gr 1098 137,25 Fiesta Chicken Sosis 400 gr 657 82,13 Fiesta DS Spicy Chick 500 gr 543 67,88 Fiesta Spicy Karage 500 gr 5432 679,00 Fiesta Spicy Nugget 500 gr 765 95,63 Fiesta DS Stikie 250 gr 321 40,13 Fiesta DS Stikie 500 gr 651 81,38 ….. … …. Cireng Isi Daging 56 7,00

## 4.2.  Pre-Processing
Selanjutnya  tahap preprocessing dilakukan pengecekan missing  value. Pada dataset hasil data selection tidak terdapat fields dengan data kosong atau strip (-).
4.3.  Transformation
Kemudian, data akan mengalami tahap transformasi  di  mana  perubahan  dilakukan  pada  data yang  kompleks  untuk  menjadikannya  lebih  mudah diolah, seperti melakukan normalisasi data. Proses ini bertujuan untuk memastikan bahwa rentang nilai dari setiap variabel  menjadi seragam, sehingga perbedaan skala tidak  memengaruhi hasil analisis. Transformasi data  membantu  mengubah  informasi  menjadi  bentuk yang  lebih  berguna  atau  lebih  sesuai  untuk  analisis atau  presentasi.  Setelah  menganalisis  data  yang tersedia, tidak ada data yang memerlukan transformasi tambahan.  Data  yang  diberikan  telah  diverifikasi, terbukti akurat, dan sesuai dengan kebutuhan analisis. Oleh  karena  itu,  proses  dapat  melanjutkan  ke  tahap berikutnya  dalam  evaluasi  tanpa  perlu  melakukan perubahan lebih lanjut pada data yang telah diberikan.

## Gambar 1, Data Transformation

## 4.4.  Data Mining
Tahapan  selanjutnya  yaitu  proses data  mining untuk  melihat  pola  yang  terdapat  pada  data.  Teknik yang digunakan pada proses ini yaitu teknik clustering yaitu  teknik  yang  melakukan  pengelompokkan  data berdasarkan tingkat kemiripan dalam cluster . Algoritma  yang  digunakan  yaitu  algoritma K-Means dengan  optimalisasi  penentuan  jumlah cluster menggunakan  metode Davies  Bouldin  Index (DBI) yang digunakan untuk menentukan banyaknya cluster optimum  berdasarkan  kedekatan  objek  terhadap centroid nya  dalam  satu cluster dan  jarak  antar centroid dan cluster .
Gambar 2. Penentuan jumlah Cluster
Pada  gambar  3  dilakukan  pengaturan  nilai  k. Nilai k ini ditentukan dengan mengambil nilai Davies Bouldin Index (DBI) yan gpaling kecil. Dalam dataset ini nilai DBI yang paling kecil berada di k=7, dengan max run = 10. Dibawah ini adalah tabel perbandingan nilai DBI.

## Tabel 2. Tabel Perbandingan DBI
Tabel Perbandingan DBI Nilai K Max Run Max Optimization Steps Davies Bouldin Index 2 10 100 -0.401 3 10 100 -0.381 4 10 100 -0.425 5 10 100 -0.464 6 10 100 -0.445 7 10 100 -0.301 8 10 100 -0.307 9 10 100 -0.378 10 10 100 -0.350
Dapat  dilihat  dari  tabel  2  di  atas  menunjukan perbandingan DBI dari k = 2 hingga k= 10 dengan max run = 10, tabel di atas merupakan perbandingan hasil dari  pengolahan  di RapidMiner .  Disini  menunjukan bahwa  untuk  produk  yang  laku  dan  tidak  laku  dijual dikelompokkan  menjadi  tujuh  (7) cluster .  Pemilihan jumlah cluster berdasarkan  nilai  yang  paling  kecil pada nilai Davides Bouldin Index (DBI).
Dengan mempertimbangkan nilai DBI untuk k = 2 hingga k = 10, analisis ini memastikan bahwa tujuh (7) cluster memberikan  representasi  yang  optimal terhadap  struktur  data  produk  yang  dianlisis. Pemilihan  jumlah cluster yang  sesuai  merupakan langkah  kritis  dalam  analisis cluster ,  dan  nilai  DBI memberikan  panduan  yang  kuat  dalam  menentukan model cluster yang  paling  baik  untuk  data  yang diberikan
Untuk pemodelan algoritma K-means Clustering bisa dilihat pada gambar 4
Gambar  3. Pemodelan Algoritma K-Means Clustering
Pada  gambar  4  Perancangan  pengolahan  data menggunakan  algoritma K-Means  Clustering pada RapidMiner menggunakan lima (5) operator, menggunakan Read  Excel untuk  membaca  dataset nama barang berdasarkan jumlah penjualan, menggunakan Select Attributes untuk memilih atribut mana yang akan digunakan, menggunakan operator K- Means  Clustering untuk  mengelompokkan  dataset dengan nilai K=7 dan max runs = 10. Operator Apply Model digunakan  untuk  membaca  kumpulan  data dalam cluster berdasarkan  data  yang  diselidiki. Operator Cluster  Performance  Distance digunakan untuk mengukur kinerja algoritma K-Means clustering pada dataset yang telah dibaca.

## 4.5.  Evaluation
Dalam  tahap  selanjutnya,  yaitu  proses  evaluasi, dilakukan penilaian dan pengukuran kualitas, akurasi, dan  keberlanjutan  data  yang  digunakan  dalam  suatu analisis  atau  model.  Evaluasi  ini  merupakan  langkah penting untuk memastikan bahwa hasil yang diperoleh dari analisis atau model tersebut dapat diandalkan dan relevan.  Dengan  melakukan  evaluasi  secara  cermat, kita  dapat  mengidentifikasi  potensi  kekurangan  atau ketidakpastian  dalam  data  yang  digunakan,  sehingga memungkinkan  pengguna  untuk  membuat  keputusan yang lebih informasional dan tepat.
Proses evaluasi juga bertujuan untuk menentukan sejauh  mana  model  atau  analisis  dapat  mencapai tingkat  akurasi  yang  diharapkan.  Dengan  mengukur performa  model  secara  sistematis,  kita  dapat memahami  sejauh  mana  model  tersebut  dapat mengeneralisasi  data  dengan  baik  dan  memberikan hasil  yang  konsisten.  Selain  itu,  evaluasi  juga memungkinkan  penyesuaian  atau  peningkatan  model jika  ditemukan  kelemahan  atau  ketidaksesuaian dengan kebutuhan pengguna.
Selanjutnya,  proses Evaluation juga  melibatkan pengevaluasian  keberlanjutan  data  yang  digunakan. Ini  mencakup  pemantauan  apakah  data  yang digunakan  masih  relevan  dan  representatif  terhadap kondisi  aktual.  Dengan  memastikan  keberlanjutan data,  kita  dapat  meningkatkan  keandalan  model  dan memastikan  bahwa  analisis  yang  dihasilkan  tetap relevan seiring waktu.
Hasil dari evaluasi ini nantinya akan menjadi dasar bagi pengambilan keputusan lebih lanjut terkait dengan  penerapan  atau  pengembangan  model.  Oleh karena  itu,  langkah evaluasi ini bukan  hanya  sebagai penentu  kualitas,  tetapi  juga  sebagai  panduan  untuk perbaikan  dan  pengoptimalan  yang  berkelanjutan. Dengan  demikian,  evaluasi  menjadi  elemen  integral dalam  siklus  analisis  data  yang  komprehensif.  Hasil pada gambar 4.5 ini memunculkan banyaknya anggota dari beberapa kelompok ( cluster ) total semua anggota yang ada pada dataset ini adalah 121 items.
Gambar 4. Cluster Model
Pengelompokkan  produk  ini  dibagi  menjadi tujuh (7) kelompok. Dari Cluster Model tersebut kita dapat  mengetahui  produk  yang  tidak  laku  berada  di cluster 0 ,  cluster 5 , dan cluster 6  diantaranya  adalah Akumo DS Chicken Nugget  250 gr, Champ Chicken
Sosis  200gr,  Champ  DS  Chicken  Nugget  250gr, Champ DS Chicken Sosis 375 gr, dsb.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan data yang telah diolah, penelitian ini menyimpulkan  beberapa  aspek  krusial.  Pertama, penggunaan  metode K-Means  Clustering melalui RapidMiner membantu mengelompokkan produk laku dan  tidak  laku  dengan  menetapkan  nilai Davies Bouldin  Index untuk  setiap  kelompok  produk.  Hasil pengelompokan  ini  dapat  memberikan  wawasan mendalam terkait pola-pola yang mendasari performa produk  dalam  pasar.  Kedua,  analisis  tersebut memungkinkan  perumusan  strategi  penjualan  yang lebih  efektif,  terutama  untuk  meminimalisir  produk yang  tidak  laku.  Strategi  ini  mencakup  opsi  seperti penjualan secara online, penerapan penawaran khusus, atau  diskon  besar  untuk  meningkatkan  daya  tarik produk  tersebut.  Meskipun  demikian,  penulis memberikan  saran  untuk  melakukan  penelitian  lebih lanjut  guna  memahami  lebih  mendalam  alasan mengapa produk tertentu tidak laku atau kemungkinan permasalahan lain yang  dapat mempengaruhi performa  produk.  Penelitian  lebih  lanjut  dapat memperluas  variabel  atau  atribut  yang  dievaluasi sesuai  dengan  kebutuhan,  sehingga  hasil  pengujian menjadi  lebih  akurat  dan  mendalam.  Hal  ini  dapat memberikan  pemilik  perusahaan  pandangan  yang lebih  komprehensif  untuk  mengambil  langkah- langkah strategis yang lebih tepat dan efektif.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  S.  Andry  Yani  Nasution  and  H.  Okprana,
“Penerapan Algoritma K-Means Pada Penjualan Frozen Food Pada UD Soise Sosis Pematangsiantar,” J.  Sist.  Komput.  dan  Inform. Hal ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  171–177,  2021,  doi: 10.30865/json.v2i2.2768.
[2]  F.  Indriyani  and  E.  Irfiani,  “Clustering  Data Penjualan,” 2019.
[3]  I.  Jordan,  H.  Purba,  and  L.  Wahyunii,  “Data Mining  Penjualan  Produk  Terlaris  Mengunakan Metode  K-Means  Pada  PT.  Charoen  Pokhpand Medan  Data  Mining  Sales  of  the  Best  Selling Products  Using  the  K-Means  Method  at  PT. Charoen  Pokhpand  Medan,”  vol.  1,  no.  3,  p. 1186, 2023.
[4]  J. Pratama, Efran Fernando Ade; Khairil; Jumadi, “Implementasi Metode K-Means Clustering Pada Segmentasi Citra Digital.”
[5]  R.  Kurniawan,  M.  M.  M.  Mukarrobin,  and  M. Mahradianur,  “Klasterisasi  Tingkat  Pendidikan Di  Dki  Jakarta  Pada  Tingkat  Kecamatan Menggunakan Algoritma K-Means,” Technol. J. Ilm. ,  vol.  12,  no.  4,  p.  234,  2021,  doi: 10.31602/tji.v12i4.5633.
[6]  S.  Ayu,  Anggi;  Nugroho,  Nur;  Muhammad, “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Menentukan Persediaan  Barang  Pada  PT.  Deli  Food Menggunakan  Metode  K-Means  Anggi  Ayu
Ningtiyas  *,  Nurcahyo  Budi  Nugroho**, Muhammad  Syaifuddin***  *  Program  Studi Sistem  Informasi,  STMIK  Triguna  Dharma  ** Program  Studi  Sistem  In,”  2021,  [Online]. Available: https://ojs.trigunadharma.ac.id/
[7]  B. G. Sudarsono, M. I. Leo, A. Santoso, and F. Hendrawan, “Analisis Data Mining Data Netflix Menggunakan  Aplikasi  Rapid Miner,” JBASE  - J. Bus. Audit Inf. Syst. , vol. 4, no. 1, pp. 13–21, 2021, doi: 10.30813/jbase.v4i1.2729.
[8]  P.  E.  Usaha  and  P.  K.  Dan,  “Fakultas  Ekonomi Dan Bisnis Islam Desember 2022,” 2022.
[9]  F.  Aditya,  A.  D.  Putra,  and  A.  Surahman, “RANCANG
BANGUN APLIKASI PENJUALAN  BERBASIS  ANDROID  (Studi Kasus: PADA TOKO MURAH JAYA ALUMUNIUM),” J.  Inform.  dan  Rekayasa Perangkat  Lunak ,  vol.  3,  no.  3,  pp.  316–329,
2022, doi: 10.33365/jatika.v3i3.2037.
[10]  A. D. Putra and A. D. Putra,  “Rancang Bangun Aplikasi  E-Commerce  Untuk  Usaha  Penjualan Helm,” J.  Inform.  dan  Rekayasa  Perangkat Lunak ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  17–24,  2020,  doi: 10.33365/jatika.v1i1.145.