## PENERAPAN DATA MINING PEMASARAN PRODUK MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING
Melladia 1) , Dian Eka Putra 1) , Leila Muhelni 1)
1 Fakultas Teknik, Universitas Nahdlatul Ulama Sumatera Barat email: melladia@unusumbar.ac.id , dianekaputra@unusumbar.ac.id , leilamuhelni@unusumbar.ac.id

## Abstract
This  study  aims  to  build  a  data  mining  application  that  is  able  to  classify  products  marketed  by companies  to  find  out  the  products  needed  for  the  following  month.  This  application  groups  non- hierarchical data which is designed to divide existing data into two or more groups so that the same data can  be  entered  into  other  groups.  In  this  study,  the  data  used  is  data  from  PT  Cipta  Niaga  Semesta Mayora Group and the method used is clustering. Data mining is computer-based data processing to gain knowledge.  By  using  data  mining,  processing  sales  data  at  PT  Cipta  Niaga  Semesta  Mayora  Group becomes  easier  and  gains  useful  knowledge  to  take  steps  to  face  competition.  For  this  reason,  the company's management foresight is needed in choosing technology to help work so that the costs incurred are  proportional  to  the  company's  opinion.  The  development  of  this  framework  is  completed  through several stages starting with the first data collection, followed by the second stage of application design, the  third  stage  of  the  four  stages  of  program  development  and  program  implementation.  Using  data mining applications can help PT Cipta Niaga Semesta categorize the products it sells so that the company can  predict  the  product  inventory  needed  for  the  following  month.  So  with  the  new  information  the company can find out what products customers want.
Keywords : Data Mining, Cluster Methods, Grouping Data Sales.

## 1. PENDAHULUAN
Kemajuan  berbagai  teknologi  secara bertahap menghadapi perubahan dalam kemajuan  dan  perkembangan  [1],  [2]–[7], sehingga informasi dapat diperoleh secara cepat, pasti,  mutakhir,  dan  tepat  [8],  [9]–[19].  Seiring dengan  itu  pesatnya  kegiatan  instansi  ataupun perusahaan  baik  swasta  maupun  yang  dikelola oleh  pemerintah  akan  merasa  terbantu  dalam operasional perusahaan tersebut [20].
Banyak  sekali  mengaplikasikan  ilmu pengetahuan  ataupun  teknologi  baru  yang kurang  tepat  pada  kasus  yang  dihadapi  sebuah perusahaan  [21].  Untuk  itu  di  sinilah  dituntut kejelian  pihak  manajemen  perusahaan  dalam memilih  suatu  teknologi  yang  akan  membantu dalam pekerjaan sehingga biaya yang dikeluarkan untuk itu sebanding dengan pendapatan  perusahaan  atau  dengan  kata  lain perusahaan  dalam  memakai  teknologi  baru tersebut tidak  akan mengalami kesulitan  apalagi sampai mengalami kerugian [22].
PT  Mayora  Group  merupakan  sebuah perusahaan  yang  mengambil  bagian  dalam penanganan  makanan  ringan  dan  minuman, sementara  Cipta  Niaga  Semesta  itu  sendiri adalah  bagian  dari  PT  Mayora  Group  yang bergerak  di  bidang  pemasaran  produk,  namun pihak  perusahaan  belum  dapat  melakukan pengelompokan terhadap produk yang dipasarkan  untuk  mengetahui  produk  apa  yang paling banyak dicari masyarakat [22].
Metode  clustering  digunakan  dalam penelitian  ini,  karena  merupakan  metode pengelompokan data non-hierarki yang dirancang  untuk  membagi  data  yang  ada menjadi  dua  atau  lebih  kelompok  sehingga  data yang  sama  dapat  dimasukkan  ke  dalam kelompok  lain  [23],  [24].  Berdasarkan  analisis pengolahan  data  yang  akan  dilakukan,  dapat disimpulkan  bahwa  metode  clustering  dapat digunakan  dalam  pemasaran  produk  untuk mengatasi permasalahan PT Mayora Group.

## 2. METODE PENELITIAN
Langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam penyelesaian  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
a. Identifikasi Masalah
Proses
menentukan
masalah dan
mendefinisikan  batasan  masalah  yang  akan diteliti  dilakukan  pada  tahap  ini,  sehingga tujuan  penelitian  dapat  tercapai  sesuai  dengan yang diharapkan.

## b. Pengumpulan Data
1. Proses Knowlede discovery in database Data  yang  digunakan  untuk  mencatat transaksi  penjualan  pada  PT  Cipta  Niaga Mayora  Group  diambil  dari  data  aktivitas penjualan  produk.  Data  penjualan  produk tersebut ditampilkan seperti pada table 1.
No Produk Stok Terjual 1  Energen Strawberry 8,08 - 2  Energen Banana 8,08 - 3  Energen Jahe 57,45 40,27
4  Energen Kacang Hijau 308,16 166,51 5  Energen Vanila 153,49 99,63 6  Energen Coklat 290,81 193,39 7  Kopiko White Cofee 56,93 - 8  Kopiko Brown Coffee 21,60 17,31 9  Torabika Jahe Susu 12,10 2,56 10  Torabika Cappucino 547,78 443,33 11  Torabika Moka 287,81 180,68 12  Torabika Susu 169,88 114,50 2. Pre-procesing / Cleaning Operasi  dilakukan  untuk  menghilangkan noise  dengan  membuang  duplikasi  data, memerikasa  data  yang  inconsisten,  dan perbaikan  kesalahan  data  dengan  pre- procesing dan cleaning.
3. Transformation Data  yang  terpilih  diproses  integrasi,
sehingga  sesuai  untuk  data  mining.  Jenis pola informasi yang akan dicari dalam basis data sangat bergantung transformation.
c. Menganalisis Data
Untuk  mengetahui  apa-apa  saja  masalah dalam  membangun  aplikasi  dilakukan  tahapan analisa  permasalahan.  Aplikasi data  mining yang digunakan untuk mengolah data penjualan produk PT Cipta Niaga Semesta Mayora Group merupakan  penelitian  yang  dilakukan  saat  ini.,
dengan menggunakan metode Clustering.

## 1. Proses Data Mining
a. Analisi  Clusstering  dengan  Algoritma  K- means
b. Penentuan pusat cluster awal
c. Perhitungan jarak dengan pusat
d. Pengelompokkan data
e. Penentuan cluster baru
2. Perhitungan jarak pusat cluster Data  ke  titik  pusat  yang  baru  (C1  dan  C2) dihitung Euclidean distance. Kemudian dibandingkan setelah hasil perhitungan didapatkan.
1. Perancangan dan proses clustering dengan algoritma K-means
Proses  utama  yaitu  segmentasi  atau pengelompokkan dilakukan pada tahap ini yaitu sebuah  metode  clustering  algoritma  K-means. banyak  data  penjualan  yang  diperoleh,  diambil 12 untuk dijadikan sampel penerapan algoritma
K-means
Mulai Identifikasi Masalah
Pengumpulan Data Menganalisis Data Perancangan Implementasi
Selesai

## d. Perancangan
Perancangan  sistem  dibuat  pada  tahap  ini yang  akan  dijalankan,  mulai  dari  menganalisa program  yang  sedang  berjalan  dan  menjalankan program  yang  dirancang.  Menjelaskan  alur analisa  program  digunakan  UML  (Unified Modeling Language) sebagai tools.

## e. Implementasi
Implementasi  sistem  dilakukan  pada  tahap ini  untuk  menguji  sistem  sehinga  siap  untuk dioperasikan.  Pengguna  dapat  memberikan masukan  kepada  pengembang  sistem  sehingga implementasi bisa bertujuan untuk mengkonfirmasi modul-modul perancangan. Bahasa  pemrograman  PHP  dan  MYSQL dilakukan pada perancangan ini.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Adapun  proses data  mining yang  terapkan sebagai berikut:
1. Analisis Clustering . (Algoritma K-means) K-means suatu metode data mining partitioning clustering merupakan hampir semua data  harus  diingat  untuk  cluster  tertentu  dan menjamin  bahwa  semua  data  dalam  cluster sebagian pada fase siklus, pada tahap berikutnya berubah  ke  cluster  lain.  K-means  menyebarkan data  ke  K  local  tertentu,  dimana  K  sebagai bilangan  integer  positif  [25].  Algoritma  K- means  sangat  penting  karena  kepastian  dan kapasitasnya  untuk  mengatur  banyak  data  dan pengecualian dengan cepat[23].
2. Penentuan pusat cluster awal
Dalam  menentukan  fokus  grup  N  yang clusternya,  dihasilkan  bilangan  tak  beraturan yang  membahas  urutan  data  input.  Fokus  yang mendasari  cluster  diperoleh  dari  data  yang sebenar  nya  bukan  dengan  memutuskan  titik lain, lebih spesifik dengan mengacak pusat awal data[26].

## 3. Perhitungan jarak dengan pusat cluster
Euclidian distance digunakan dalam
mengukur  jarak  data  dengan  pusat  cluster, bentuk  algoritma  untuk  menghitung  jarak  data dengan pusat cluster:
a) Mendapatkan  informasi  nilai  data  dan  nilai titik cluster
b) pastikan  Euclidian  distance  data  di  setiap titik cluster
4. Pengelompokan data
Algoritma pengelompokan data:
a. tetapkan  nilai  jarak  di  setiap  titik  cluster dengan data.
b. peroleh nilai jarak minimum
c. Data  dikelompokkan  dengan  titik cluster yang memiliki jarak minimum.
5. Penentuan pusat cluster baru
Agar  memperoleh  pusat  cluster  baru  dapat dihitung  dengan  rata-rata  nilai anggota cluster serta pusat cluster. Pusat cluster baru digunakan untuk  melakukan iterasi  berikutnya,  apabila hasilnya belum convergent .
Proses  iterasi  akan  berhenti  apabila  sudah mencukupi  maksimal  iterasi  yang  sudah masuk pada  User  ataupun  hasil  yang  di  dapatkan  telah convergent (pusat cluster  baru  sama  dengan pusat cluster lama).
Tahap  selanjutnya  melakukan  proses utama dengan segmentasi ataupun pengelompokan  data  penjualan  produk  terhadap PT  Cipta  Niaga  Semesta  mayora  Group  dari database,  adalah  sebuah  metode  clustering algoritma  K-means.  Dengan  jumlah  tambahan data  penjualan  yang  diperoleh,  diambil  12 sebagai  sampel  penerapan  algoritma  K-means. Parameter berikut digunakan untuk menyelesaikan pengujian : Jumlah Cluster : 2 Jumlah Data    : 1922,17 A. Data transaksi  : 1258,18 B. Data stok   : 1922,17 Jumlah Atribut : 12
sesuai  data  di  atas  yang  menjadi  contoh dalam  mengarahkan  percobaan  perhitungan manual
1. Penentuan pusat awal cluster Cluster utama atau centroid diperoleh secara random, sehingga jaminan awal cluster ditentukan: Pusat cluster 1: (125 , 90)
Pusat cluster 2: (250 , 130)
2. penentuan jarak pusat cluster
Pada  12  data  yang  digunakan  sebagai contoh  kemudian  ditentukan  titik  pusat  cluster adalah C1=(125,90),  C2=(250,130). Kemudian, pada  titik  itu  ditentukan  pemisah  dari  uji  data
lain  ke  titik  awal  cluster  yang  diperkenalkan dengan M .
M1 = (8.08 , 0) M2 = (8.08 , 0) M3 = (57.45 , 40.27) M4 = (308.16 , 166.51) M5 = (153.49 , 99.63) M6  =  (290.81  , 193.39) M7 = (56.93 , 0 ) M8 = (21.60 , 17.31) M9 = (12.10 , 2.56) M10  = (547.78 , 443.33) M11 =(287.88 , 180.68) M12 = (169.88 , 114.50)
Hitung Euclidian  distance pada  seluruh  data  ke tiap titik pusat awal :
Tabel 1 Hasil Iterasi i 1
M1 M2 M3 M4 M5 M6 C1  147,55 147,55  83,88  198,50  30,07  195,40 C2  274,64 274,64 212,43  68,67  101,18  75,39 M7 M8 M9 M10  M11  M12 C1  112,84 126,39 142,80 550,98 186,36  51,13 C2  232,76 254,69 269,88 432,25  63,23  81,60
{M1,  M2,  M3, M M5,  M7,  M8,  M9,  M12} anggota a C1, {M4, M6, M10, M11} . anggota C2 Hitung titik pusat baru Tetapkan  tempat  centroid  baru  (CK)  dengan memastikan  nilai  tipikal  dari  informasi  saat  ini pada centroid sama.

## Ck = (
)
Dimana  nk  merupakan  hasil  dokumen pada cluster k dan dokumen dalam cluster k.
C1 = , =  (60.95  , 34.28) C2 = ,
=  (358.64  ,
246.98)
Sehingga  didapatkan  centroid  baru  yaitu  : C1  = (60.95 , 34.28) ,
C2 = (358.64 , 246.98)
Tabel 2: Hasil Iterasi 2 M1 M2 M3 M4 M5 M6 C1  63,01  63,01  6,93  280,35 133,29 279,55 C2  428,25 428,25 364,73  94,14  252,00  85,83 M7 M8 M9 M10  M11  M12 C1  34,52  42,86  58,25  635,86 269,99 135,28 C2  389,27 407,29 423,49 273,35  96,34  230,03
{M1,  M2,  M3, M M5,  M7,  M8,  M9,  M12} anggota . C1, {M4, M6, M10, M11} . anggota C2

## Kesimpulan:
Terbentuknya  cluster  tahap  berikutnya adalah menentukan nama tertentu untuk menggambarkan  isi  cluster.  Dari  ketiga  cluster tersebut dapat diberi nama sebagai berikut :
1 Cluster  pertama:  Produk  M1,  M2,  M3, M5,  M7, M M8,  M9,  dan  M12  kurang diminati oleh masyarakat.
2 Cluster  kedua:  Produk  M4,  M6,  M10,
dan M11 sangat diminati oleh masyarakat.
Dari  kesimpulan  diatas  maka  diperoleh  hasil dengan grafik pada gambar berikut:
Gambar 2 Grafik Diagram Pada  perancangan  logika  program  ini, peneliti  akan  menggunakan  UML  sebagai  alat bantu  UML  dipilih  karena  UML  memiliki variasi  diagram  yang  lebih  banyak  dan  dapat digunakan  dengan  mudah  dalam  penyampaian informasi.
1. Use Case Diagram
Use  case diagram  menjelaskan  kegunaan normal  dari  suatu  kerangka  kerja.  Setiap scenario menggambarkan suatu peristiwa. Setiap
pengelompokan  dipasangkan  oleh  seorang individu,  kerangka  kerja  lain,  perangkat  keras atau urutan waktu[27].

## Gambar 3 Use Case Diagram
2. Class s Diagram Clas  Diagram mendeskripsikan  jenis  dari suatu  objek  pada  sistem  dan  juga  pada  berbagai macam  hubungan-hubungan  statis  yang  ada  di setiap Class .  Data–data class  diagram diambil dari file map yang berfungsi untuk pemanggilan layer-layer peta.

## Gambar 4 Class Diagram
3. Activity Diagram
Activity diagram adalah strategi yang dapat menggambarkan  rasional procedural, proses bisnis,  kemudian  cara  kerja. Activity  diagram memungkinkan  siapa  pun  dapat  memproses pemilihan  suatu  urutan.  Kelebihan  dari activity diagram adalah kemampuannya dalam menampilkan aktivitas paralel.
Gambar 5 Activity Diagram 4. Perancangan Sistem

## 1. Halaman Login
Pengguna  harus  memasukkan  username dan  password  pada  halaman  login  agar  dapat masuk halaman Home.
Gambar 6 Halaman Login
2. Tampilan Halaman Semua Data.
Pada form semua data akan menampilkan  proses  import  data  produk  dan input data cluster awal yang akan di proses

## Gambar.6 Semua Data

## 3. Tampilan Halaman Hasil Clustering
Hasil dari proses clustering yang telah di proses ditampilkan  pada  tampilan  halaman  hasil clustering.
Gambar 7 Halaman Hasil Clustering
4. Tampilan Halaman Hasil Diagram
Clustering
Gambar 8 Halaman Hasil Diagram
Pada  tampilan  halaman  hasil  diagram clustering akan menampilkan hasil diagram dari proses clustering yang telah di proses

## 4. KESIMPULAN
Dengan  menggunakan  aplikasi data mining dapat membantu PT Cipta Niaga semesta dalam  mengelompokkan  produk  yang  di pasarkan sehingga perusahaan mampu memprediksi  stok  produk  yang  dibutuhkan untuk  bulan  selanjutnya  Dengan  menggunakan aplikasi Data  mining maka  perusahaan  akan diperoleh  pengetahuan  baru  terhadap  penjualan produk,  sehingga  dengan  pengetahuan  baru tersebut  perusahaan  dapat  mengetahui  produk mana saja yang diminati oleh pelanggan, seperti pada  implementasi  program  produk  torabika dengan  rasa  moka  dan  cappucino  lebih  diminati dibanding  rasa  yang  lainnya  begitu  juga  pada merek  energen  lebih  diminati  dengan  rasa cokelat dan kacang hijau.

## 5. REFERENSI
[1] M.  Jeffri  Ternando  Jabat,  “Penerapan Data  Mining  Pada  Penjualan  Produk Retail Menggunakan Metode Clustering,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Komput. ,
vol. 3, no. 2, pp. 164–174, 2017.
[2] P.  Adi,  D.  Prasetya,  A.  Setiawan,  N. Nachrowie,  and  R.  Arifuddin,  “Design
Of Tsunami Detector Based Sort
Message  Service  Using  Arduino  and SIM900A to GSM/GPRS Module,” Proc. Proc.  2nd  Int.  Conf.  Adv.  Sci.  Innov. ICASI  2019,  18  July,  Banda  Aceh, Indones. ,  2019,  doi:  10.4108/eai.18-7- 2019.2288588. [3] P.  Dani  Prasetyo  Adi  and  A.  Kitagawa, “A  performance  of  radio  frequency  and signal  strength  of  LoRa  with  BME280 sensor,” TELKOMNIKA (Telecommunication  Comput.  Electron. Control. ,  vol.  18,  no.  2,  p.  649,  Apr. 2020, doi: 10.12928/telkomnika.v18i2.14843. [4] P.  D.  P.  Adi et  al. ,  “A  Performance
Evaluation of ZigBee Mesh Communication on the Internet of Things (IoT),”  in 2021  3rd  East  Indonesia Conference on Computer and Information  Technology  (EIConCIT) , Apr. 2021, pp. 7–13. doi: 10.1109/EIConCIT50028.2021.9431875.
[5] P.  D.  P.  Adi  and  A.  Kitagawa,  “Quality of  Service  and  power  consumption optimization  on  the  IEEE  802.15.4  pulse sensor node based on Internet of Things,”
Int.  J.  Adv.  Comput.  Sci.  Appl. ,  2019,
[Online].
Available:
http://www.scopus.com/inward/record.url ?eid=2-s2.0- 85066760495&partnerID=MN8TOARS
[6] V.  M.  M.  Siregar  and  H.  Sugara, Implementation of artificial neural network  to  assesment  the  lecturer  ‘  s performance .  2018.  doi:  10.1088/1757- 899X/420/1/012112.
[7] P.  D.  P.  Adi et  al. ,  “A  Study  of Programmable  System  on  Chip  (PSoC) Technology  for  Engineering  Education,”
J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1899,  no.  1,  p. 012163,  May  2021,  doi:  10.1088/1742- 6596/1899/1/012163.
[8] I.  Wahyudi,  S.  Bahri,  and  P.  Handayani, “Aplikasi Pembelajaran Pengenalan Budaya  Indonesia,”  vol.  V,  no.  1,  pp. 135–138, 2019, doi: 10.31294/jtk.v4i2.
[9] S.  Sirait et  al. ,  “Selection  of  the  Best Administrative  Staff  Using  Elimination Et Choix Traduisant La Realite
(ELECTRE)  Method,” J.  Phys.  Conf.
Ser. ,  vol.  1933,  no.  1,  p.  012068,  Jun. 2021, doi: 10.1088/1742- 6596/1933/1/012068. [10] J. Simatupang and S. Sianturi, “PERANCANGAN SISTEM INFORMASI  PEMESANAN  TIKET BUS PADA PO. HANDOYO
BERBASIS  ONLINE,” J.  Intra  Tech , vol. 3, no. 2, pp. 11–25, 2019.
[11] J.  Simatupang  and  E.  S.  Hendarti, “Implementasi  Sistem  Informasi  Job
Portal Pada BPJS Ketenagakerjaan Berbasis Web,” J. Intra Tech , vol. 5, no. 2, pp. 48–59, 2021.
[12] W. Purba, S. Tamba, and J. Saragih, “The effect  of  mining  data  k-means  clustering toward  students  profile  model  drop  out potential,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1007, no.  1,  p.  12049,  2018,  [Online].
Available: http://stacks.iop.org/1742- 6596/1007/i=1/a=012049
[13] V.  Sihombing  and  G.  J.  Yanris,
“PENERAPAN  APLIKASI  DALAM
MENGOLAH  ASET  DESA  (STUDI KASUS:
KEPENGHULUAN SRI KAYANGAN),” J.  Mantik  Penusa ,  vol. 4, no. 1, pp. 12–15, 2020.
[14] S.  Sumaizar,  K.  Sinaga,  E.  D.  Siringo- ringo, and V. M. M. Siregar,
“Determining  Goods  Delivery  Priority for  Transportation  Service  Companies Using  SAW  Method,” J.  Comput.
Networks, Archit. High Perform. Comput. , vol. 3, no. 2, pp. 256–262, Nov. 2021, doi: 10.47709/cnahpc.v3i2.1154.
[15] S.  P.  Tamba,  A.  W.  Tan,  Y.  Gunawan, and  ...,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk Pembuatan  Paket  Promosi  Penjualan Menggunakan  Kombinasi  Fp-Tree  Dan Tid-List,” …  (Teknik  Inf.  dan  … ,  vol.  4, 2021, [Online]. Available: http://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/ Tekinkom/article/view/309%0Ahttp://jur nal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinko
m/article/download/309/239
[16] V.  Sihombing,  V.  M.  M.  Siregar,  W.  S. Tampubolon,  M.  Jannah,  Risdalina,  and A.  Hakim,  “Implementation  of  simple additive  weighting  algorithm  in  decision support  system,” IOP  Conf.  Ser.  Mater. Sci.  Eng. ,  vol.  1088,  no.  1,  p.  012014,
Feb. 2021, doi: 10.1088/1757-
899X/1088/1/012014.
[17] V.  Sihombing et  al. ,  “Additive  Ratio
Assessment (ARAS) Method for Selecting English Course Branch
Locations,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.
1933,  no.  1,  p.  012070,  Jun.  2021,  doi:
10.1088/1742-6596/1933/1/012070.
[18] Edric  and  S.  P.  Tamba,  “Prediksi Penyakit Gagal Jantung Dengan Menggunakan  Random  Forest,” J.  Sist. Inf.  dan  Ilmu  Komput.  Prima(JUSIKOM
PRIMA) ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  176–181, 2022, doi:
10.34012/jurnalsisteminformasidanilmuk omputer.v5i2.2445. [19] Fricles  Ariwisanto  Sianturi,  “Analisa metode teorema bayes dalam
mendiagnosa  keguguran  pada  ibu  hamil berdasarkan  jenis  makanan,” Tek.  Inf.
dan  Komput. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  87–92, 2019, [Online]. Available: http://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/ Tekinkom/article/view/78 [20] .  F.,  F.  T.  Kesuma,  and  S.  P.  Tamba, “Penerapan Data Mining Untuk Menentukan  Penjualan  Sparepart  Toyota Dengan Metode K-Means Clustering,” J. Sist. Inf. dan Ilmu Komput. Prima(JUSIKOM  PRIMA) ,  vol.  2,  no.  2, pp. 67–72, 2020, doi: 10.34012/jusikom.v2i2.376.
[21] S.  Aprilia,  T.  Informatika,  U.  Nahdlatul, U. Sumatera, F. Chaining, and Z. Plastik, “Aplikasi  Sistem  Pakar  Mendeteksi  Zat Berbahaya  Pada  Plastik  Menggunakan
Metode Backward Chaining,” pp. 19–28.
[22] I.  T,  “Penerapan  Data  Mining  Dalam
Dunia  Bisnis  Menggunakan  Metode
Clustering.,” J. Intsitution Sharia
Financ. , vol. 2, pp. 40–53, 2019.
[23] H.  Annur,  “Penerapan  Data  Mining Menentukan  Strategi  Penjualan  Variasi Mobil  Menggunakan  Metode  K-Means Clustering,” J. Inform. Upgris , vol. 5, no.
1, 2019, doi: 10.26877/jiu.v5i1.3091.
[24] S.  P.  Tamba,  M.  D.  Batubara,  W.  Purba, M. Sihombing, V. M. Mulia Siregar, and J.  Banjarnahor,  “Book  data  grouping  in libraries  using  the  k-means  clustering method,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1230, p. 012074, Jul.  2019,  doi:  10.1088/1742- 6596/1230/1/012074.
[25] E.  D.  Sikumbang,  “Penerapan  Data Mining  Penjualan  Sepatu  Menggunakan Metode  Algoritma  Apriori,” J.  Tek. Komput.  AMIK BSI ,  vol.  Vol  4,  No.,  no. September, pp. 1–4, 2018.
[26] D.  Riana et  al. ,  “Identifikasi  Citra  Pap
Smear RepoMedUNM dengan Menggunakan  K-Means  Clustering  dan
GLCM,” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan Teknol. Informasi) , vol. 6, no. 1, pp. 1–8, 2022, doi: 10.29207/resti.v6i1.3495.
[27] D. W. T. Putra and R. Andriani, “Unified Modelling  Language  (UML)  dalam Perancangan Sistem Informasi Permohonan Pembayaran Restitusi SPPD,” J.  TeknoIf ,  vol.  7,  no.  1,  p.  32,
2019, doi: 10.21063/jtif.2019.v7.1.32-39.