## ANALISIS PENJUALAN PRODUK SNACK DAN MINUMAN MENGGUNAKAN METODE K-MEANS PADA DATASET TRANSAKSI PENJUALAN
Eka Sholekha 1 , Bambang Irawan 2 , Agus Bahtiar 3 1,2 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
3 Sistem Informasi STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan 10B Majasem Kota Cirebon, Indonesia Ekantta2@gmail.com

## ABSTRAK
Analisis klaster pada data penjualan produk snack dan minuman menghasilkan temuan yang memberikan wawasan mendalam tentang dinamika pasar dan karakteristik kategori produk. Tiga klaster utama diidentifikasi dalam  studi  ini,  masing-masing  mencerminkan  dominasi  kategori  produk  yang  berbeda.  Klaster  "Minuman" menonjol sebagai kontributor utama terhadap total penjualan, dengan tingkat penjualan dan kontribusi pendapatan yang tinggi. Klaster "Snack Tradisional" dan "Snack Modern" juga memainkan peran penting dalam mencapai hasil  positif,  meskipun  dengan  karakteristik  yang  berbeda.  Dari  hasil  klaster,  kesimpulan  dapat  ditarik  bahwa strategi  bisnis  yang  fokus  pada  pemasaran  produk  "Minuman"  dan  "Snack  Modern"  dapat  menjadi  kunci keberhasilan.  Sementara  itu,  produk  dalam  klaster  "Snack  Tradisional"  dapat  diintensifkan  dengan  strategi pemasaran yang lebih cermat. Saran yang diajukan meliputi optimalisasi stok untuk memenuhi permintaan tinggi, eksplorasi peluang pengembangan produk baru untuk meningkatkan diferensiasi, dan evaluasi marjin keuntungan untuk  meningkatkan  profitabilitas  keseluruhan.  Diharapkan  bahwa  hasil  temuan  hasil  dari  penerapan  operaor optimize parameter grid dari uji k=2 sampai dengan k=10 menghasilkan nilai DBi yang terkecil berada pada iterasi 2  dengan  cluster  3  dan  nilai  Davies  Bouldin  Indeks  0,330  merupakan  kluster  yang  optimal  pada  k=3  dalam penelitian  ini.  Hasil  penelitian  dapat  membantu  pemangku  kepentingan  dalam  mengambil  keputusan  strategis yang informasional, mendukung pertumbuhan bisnis yang berkelanjutan, dan memperkuat posisi di pasar yang kompetitif.
Kata kunci : Analisis Penjualan, K-Means, Dataset Transaksi, Produk Snack, Minuman, Segmentasi Pelanggan.

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan pesat di bidang Informatika telah membentuk paradigma baru dalam kehidupan sehari- hari, memengaruhi cara kita berinteraksi, bekerja, dan mengakses  informasi.  Era  digital  ini  tidak  hanya menghadirkan  kemajuan  teknologi  perangkat  keras dan lunak, tetapi juga merubah tata cara bisnis, analisis data,  kecerdasan  buatan,  dan  transformasi  digital secara keseluruhan. Dalam konteks ini, penelitian ini berfokus  pada  [tulis  topik  penelitian  Anda],  dengan tujuan untuk menyelidiki dampak dan tantangan yang muncul.  Melalui  pemahaman  mendalam  terhadap topik  tersebut,  diharapkan  penelitian  ini  mampu memberikan  wawasan  yang  diperlukan  untuk merespons dinamika perubahan yang terus-menerus di dunia Informatika, serta mengoptimalkan manfaatnya bagi keberlanjutan masyarakat.
Studi-studi  sebelumnya  dalam  topik  analisis penjualan  produk  dengan  menggunakan  metode clustering telah  memberikan  wawasan  yang berharga terhadap  penerapan  teknik-teknik  ini  dalam  berbagai konteks  bisnis.  Salah  satu  penelitian  yang  relevan adalah  penelitian  oleh    (Sulistio,  2023)  yang membahas analisis penjualan produk dengan menerapkan  metode  clustering  X-Means.  Studi  ini menunjukkan  bahwa  penerapan  algoritma  X-Means Clustering  dapat  memberikan  hasil  yang  optimal dengan parameter k=2.
studi ini mencatat bahwa kurangnya pemahaman terhadap  parameter  clustering  dan  kesulitan  dalam menginterpretasi hasil pengelompokan masih menjadi tantangan.  Penelitian  oleh    (Nawangsih,  2023)  lebih menekankan pada analisis penjualan produk kosmetik dengan  menggunakan  metode  algoritma  K-Means  di sebuah  toko  bernama  Erremy.  Hasil  penelitian  ini menunjukkan  bahwa  K-Means  Clustering  dapat membantu mengelompokkan produk kosmetik berdasarkan    penjualan,  dengan  tujuan  menghindari penumpukan barang yang tidak terjual.
Studi  yang  dilakukan  oleh    (Event,  2021) membahas  mengenai  analisis  clustering  dengan  K- Means untuk pengelompokkan penjualan produk pada Hotel  Newton  menunjukkan  aplikasi  yang  berbeda dari  algoritma  clustering.  Fokus  utama  penelitian  ini adalah  manajemen  inventaris  untuk  produk-produk yang ditawarkan oleh hotel[1].
Paper  (Arini,  2023)  membahas  mengenai Clustering  Minimarket  Untuk  Menentukan  Jumlah Kebutuhan Pembelian  (Alvisan, 2021) Menggunakan Metode  K-Means.  Dalam  konteks  kebutuhan  akan informasi sebagai pendukung pengambilan keputusan untuk  solusi  bisnis  dan  infrastruktur  teknologi informasi, teknologi data mining menjadi relevan[2].
Penelitian  (Dahria,  2019)  membahas  mengenai Implementasi K-Means Untuk Pengelompokan Produk  Terbaik  PT.  Koko  Pelli.  PT.  Koko  Pelli, sebuah perusahaan retail,  menghadapi kendala dalam
menentukan  produk  terbaik  untuk  promosi  masa depan, yang berdampak pada kekurangan stok produk yang  diminati  oleh  konsumen.  Untuk  mengatasi masalah  ini,  diperlukan  sebuah  sistem  yang  mampu menentukan produk terbaik, tidak hanya berfokus pada satu produk tetapi juga pada kelompok produk terbaik. Pengelompokan  produk  terbaik  akan  dihitung menggunakan  metode  K-Means,  yang  dikenal  dapat menghitung dengan tepat dan konsisten. Aplikasi yang dibangun  memiliki  kemampuan  untuk  dengan  cepat mengelompokkan produk terbaik,  memberikan solusi efektif untuk mengatasi masalah persediaan stok yang dihadapi  oleh  PT.  Koko  Pelli.  Sistem  ini  diharapkan dapat  membantu  perusahaan  dalam  mengidentifikasi kelompok produk yang paling diminati oleh konsumen sehingga  dapat  meningkatkan  efisiensi  manajemen stok  dan  meminimalkan  kekurangan  stok  yang  dapat merugikan[3].
Penelitian    (Oktaviani,  2023)  membahas mengenai  Implementasi  Algoritma  K-Means  Dalam Pengelompokan Data Penjualan CV. Widuri Menggunakan  Orange.  Analisis  penjualan  pada  CV. Widuri,  perusahaan  makanan  ringan,  menjadi  krusial dalam  upaya  mencapai  keuntungan  optimal.  Dengan fokus  pada  produk-produk  seperti  pilus,  makaroni, basreng,  dan  lainnya,  pemanfaatan  data  penjualan melalui teknik clustering, seperti algoritma K-Means, menjadi strategis. Dengan K-Means, perusahaan dapat mengelompokkan  produk  berdasarkan    penjualan, memudahkan identifikasi barang sisa, dan mengoptimalkan  stok.  Melalui  pemahaman  perilaku konsumen yang dihasilkan, perusahaan dapat mengidentifikasi  produk  potensial,  meningkatkan efisiensi  operasional,  dan  bahkan  merencanakan pengembangan produk baru sesuai dengan preferensi pasar.  Dengan  demikian,  penerapan  algoritma  K- Means  dalam  analisis  penjualan  bukan  hanya membantu  meminimalisir  risiko  peningkatan  barang sisa, tetapi juga menjadi landasan untuk pengambilan keputusan strategis yang lebih cerdas[4].
penelitian  "Implementasi  Algoritma  K-Means Dalam  Pengelompokan  Data  Penjualan  CV.  Widuri Menggunakan Orange" (Oktaviani, 2023) menekankan  pentingnya  analisis  penjualan  pada  CV. Widuri,  perusahaan  makanan  ringan.  Penerapan algoritma K-Means dalam analisis penjualan membantu  meminimalisir  risiko  peningkatan  barang sisa  dan  menjadi  landasan  untuk  pengambilan keputusan strategis[5].
Dalam  konteks  perusahaan  retail,  penelitian "Implementasi  K-Means  Untuk  Pengelompokan Produk  Terbaik  PT.  Koko  Pelli"  oleh  Dahria  (2019) mencoba  menyelesaikan  kendala  dalam  menentukan produk  terbaik  untuk  promosi  masa  depan.  Aplikasi yang  dibangun  membantu  mengelompokkan  produk terbaik dengan cepat, meningkatkan efisiensi manajemen stok[6].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Menurut  (Aji,  2023)  membahas  mengenai
Penentuan Penjualan
Barang Berdasarkan Pengelompokan  Produk  dengan  K-Means  Clustering Metode  CRISP-DM  Pada  CV.Sembako  Dina.  Pada CV  Sembako  Dina,  perusahaan  distributor  bahan pokok,  peningkatan  penjualan  menjadi  fokus  utama, dan dalam konteks ini, analisis hasil penjualan menjadi esensial. model algoritma K-Means diimplementasikan  sebagai  alat  untuk  mengklaster produk,  membantu  memahami    penjualan  dan mengelola  stok.  K-Means  dipilih  karena  kemudahan dan kesederhanaan algoritmanya[7].
Menurut  (Alvisan,  2021)  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[8].
Menurut  (Ramadhan,  2022)  membahas mengenai  Implementasi  Algoritma  Metode  K-Means untuk  Analisis  Stok  Barang  pada  Baker  Old  Poris. 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  coffe  dan Roti kopi isi keju topping coffe sebagai produk yang sangat  laku  dan  akan  mejadi  bahan  yang  sering  di stok[9].
Penelitian (Nababan, 2022) membahas Perbandingan  Algoritma  Fuzzy  C-Means  dan  K- Medoids  untuk  Pengelompokan  Data  Penjualan  pada 212  Martmengatakan  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-medoidsmenghasilkan  nilai  SI  0,2018. Berdasarkan nilai SI tersebut, algoritma fuzzy c-means lebih  baik  dalam  penempatan  cluster  dibandingkan dengan algoritma k-medoids[10].

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini metode  algoritma  Random  Forest,  adalah  sebuah metode  algoritma  yang  digunakan  dalam  machine learning  untuk  tugas-tugas  seperti  klasifikasi  dan
regresi.  Metode  ini  menggabungkan  beberapa  pohon keputusan.

## 3.1. Analisis
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.  Tahapan  penelitian  yang  dituangkan  dalam diagram  alir  ini  menggambarkan  proses  penelitian yang  akan  ditempuh  sekaligus  menggambarkan penelitian secara keseluruhan.
Cluster adalah  proses  pengelompokan  objek- objek  ke  dalam  beberapa  group  yang  berbeda,  atau mempartisi  data  set  menjadi  subset.  Formula  fungsi objektif dinyatakan dengan persamaan (3.1):
𝐽 = ∑ 𝑘 𝑗=1 ∑ 𝑛 𝑖=1 |𝑥 𝑖 (𝑗) − 𝐶 𝑗 | 2 (3.1)
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 (3.2):
𝑐 = ∑ 𝑛 𝑖=1 𝑋𝑖/𝑛 (3.2)
C : centroid pada cluster Xi : titik / objek ke-i n :  jumlah objek

## Gambar 1. Tahapan penelitian

## 3.2. Data Selection
Dalam melakukan seleksi data penjualan produk snack  dan  minuman,  atribut-atribut  kunci  yang menjadi  fokus  utama  antara  lain  adalah  Date,  Time, Category,  Items,  Quantity,  Gross  Sales,  Net  Sales, Jumlah,  Payment  Method,  dan  Event  Type.  Atribut
"Date" dan "Time" menjadi esensial untuk menganalisis tren penjualan seiring waktu, sedangkan "Category"  dan  "Items"  memberikan  wawasan mengenai jenis dan ragam produk yang paling diminati oleh  pelanggan.  Informasi  mengenai  "Quantity" memungkinkan  untuk  melihat  sejauh  mana  tingkat permintaan  terhadap  setiap  produk.  Atribut  "Gross Sales"  dan  "Net  Sales"  menjadi  indikator  keuangan yang  krusial, sedangkan "Jumlah" dapat memberikan gambaran mengenai total penjualan.

## 3.3. Preprocessing
Pada  tahapan  ini  diterapkan  pola  preprocesing yaitu pembersihan data guna meminimalisir data yang tidak lengkap.

## 3.4. Transformasi
Transformasi  data  adalah  tahap  dalam  pra- pemrosesan  data  di  mana  nilai-nilai  data  diubah  atau dimodifikasi  untuk  memenuhi  persyaratan  tertentu atau  untuk  meningkatkan  kualitas  data. Transformasi ini  dapat  mencakup  perubahan  skala,  normalisasi, pengkodean  kategori,  dan  teknik  lainnya.  Berikut adalah  beberapa  teknik  transformasi  data  yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan operator Nominal to numeric.
Nominal  to  numeric :  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.

## 3.5. 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 suatu  proses  untuk  mengekstraksi  informasi  atau pengetahuan  yang  berguna  dan  berarti  dari  suatu database  yang  besar  dan  kompleks  menggunakan teknik-teknik  machine  learning  dan  analisis  statistik. Proses  ini  dilakukan  secara  otomatis  dengan  tujuan untuk  menemukan  pola  dan  hubungan  yang tersembunyi dalam data yang ada (Sujadi, 2022)[11].

## 3.5.1. 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 0.330.

## 3.5.2. Knowledge presentation
Tahapan Knowledge
presentation menampilkan  pola  informasi  yang  dihasilkan  dari proses  algoritma  ,  proses  ini  memaparkan  hasil sehingga menjadi informasi yang mudah dipahami.

## 3.5.3. Sumber data
Data  untuk  penelitian  ini  akan  diperoleh  dari transaksi penjualan produk  snack dan  minuman pada sebuah  bisnis  ritel  atau  platform  e-commerce  yang bersedia berpartisipasi dalam penelitian ini. Pengumpulan data akan  melibatkan informasi seperti tanggal  transaksi,  jenis  produk,  kategori,  kuantitas, harga,  metode  pembayaran,  dan  jenis  acara  jika  ada. Pastikan  data  yang  diperoleh  memenuhi  standar privasi dan etika yang berlaku, serta mendapatkan izin dari pemilik data atau pihak terkait.

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

## 4.1. Data Selection
Ada  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  snak  dan minuman sebanyak 9841 data dengan 10 atribut yang terdiri dari date, time, category, items, quantity, gross sales,  net  sales,  jumlah,  payment,  event  type .  Untuk melakukan  seleksi  data  operator  yang  digunakannya adalah select atribut.

## Gambar 2. Select atribut

## 4.2. Preprosesing
Preprocessing  (pra-pemrosesan)  data  adalah tahap kritis dalam analisis data  yang bertujuan untuk membersihkan, mentransformasi, dan mempersiapkan data  mentah  agar  sesuai  dengan  kebutuhan  analisis. Proses preprocessing membantu meningkatkan kualitas  data,  mengurangi  noise,  dan  memastikan bahwa  data  siap  digunakan  untuk  pemodelan  atau analisis  lebih  lanjut.  Berikut  adalah  beberapa  teknik umum  dalam  preprocessing  data:  pertama  peneliti melakukan  telaah  data  dengan  melihat  statistic  dari
data  transaksi  penjualan  produk  snack  dan  minuman dan hasil tampilan statistinya seperti pada gambar 3.
Gambar 3. Statistik Data Transaksi penjualan
Dilihat  dari  gambar  3  Statistuk  data  transaksi penjulan  produk  snack  dan  minuman  sebelum dilakukan proses pembersihan data terdapat data yang missing pada atribut jumlah sebanyak 4478 data oleh karena  itu  datatset  penjualan  perlu  dilakukan  proses pembersihan  data  menggunakan  operator  replace missing  value,  penggunaan  operator  ini  untuk menangani data-data yang missing.
Gambar 4. Replace missing value
Berdasarkan  gambar  4  model  proses  r eplace  missing value digunakan untuk menangani data yang missing pada atribut jumlah.

## 4.3. 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 5
Gambar 5. Nominal to Numeric

## 4.4. 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  transaksi  penjualan  produk  snack dan  minuman  berdarkan category .  Dalam  penelitian ini  pengolahan  transaksi  penjualan  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 6
Gambar 6. model proses optimize parameter grid
Dalam  konteks  pemodelan  mesin,  seperti  pada gambar 5 operator yang mencakup optimasi parameter grid  umumnya  digunakan  untuk  mencari  kombinasi parameter  terbaik  untuk  suatu  model.  Pengoptimalan parameter grid melibatkan percobaan dengan berbagai kombinasi  nilai  parameter  yang  telah  ditentukan sebelumnya,  dan  mengidentifikasi  kombinasi  yang memberikan  kinerja  terbaik  sesuai  dengan  metrik evaluasi yang dipilih.
Berdasarkan gambar 5 merupakan model proses algoritma  k-means  yang digunakan  untuk  melakukan klutering terhadap dataset penjualan produk snack dan minuman yang terkait dengan penelitian ini. Hasil dari model proses tersebut peneliti telah melakukan uji k=2 sampai  dengan  k=10  dan  hasilnya  dpat  dilihat  pada gambar 7
Gambar  7. Hasil Optimize parameter grid
Berdasarkan  hasil  dari  gambar  7  hasil  dari penerapan  operaor  optimize  parameter  grid  dari  uji k=2 sampai dengan k=10 menghasilkan nilai DBi yang terkecil berada pada iterasi 2 dengan cluster 3 dan nilai
Davies Bouldin Indeks 0,330  merupakan  kluster yang optimal pada k=3 dalam penelitian ini.
Gambar 8. Centroid table

## 4.5. 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 0.330.
4.6. Nilai  centroid  untuk  Cluster  0  interpretasi terhadap karakteristik klaster ini:
a. Category Klaster ini  mewakili  kategori "Minuman", karena memiliki nilai centroid tertinggi untuk kategori ini (0.47538304392236974).
b. Jumlah (Total) Klaster  ini  memiliki  total  penjualan  atau  jumlah tertinggi  di  antara  semua  klaster,  dengan  nilai centroid Jumlah sebesar 14406.206235457856. Ini menunjukkan  bahwa  produk  dalam  kategori "Minuman"  dalam  klaster  ini  sangat  dominan dalam hal total penjualan.
c. Quantity (Jumlah Barang Terjual)
Nilai  centroid  "Quantity"  (1.4088866189989786) menunjukkan  bahwa  klaster  ini  cenderung memiliki  tingkat  penjualan  produk  "Minuman" dalam  jumlah  yang  relatif  tinggi  setiap  kali  ada transaksi.
d. Gross Sales (Penjualan Bruto)
Klaster  ini  memiliki  nilai  centroid  "Gross  Sales" yang  tinggi,  sebesar  14709.09090909091.  Ini menunjukkan  bahwa  produk  dalam  kategori "Minuman"  di  klaster  ini  memberikan  kontribusi signifikan terhadap pendapatan bruto.
e. Net Sales (Penjualan Bersih) Nilai centroid "Net Sales"
sebesar 44250.05107252298  menunjukkan  bahwa  setelah dikurangi biaya atau diskon, klaster ini memberikan  kontribusi  penjualan  bersih  yang tinggi.
Secara keseluruhan, Cluster 0 dapat diinterpretasikan sebagai klaster yang sangat didominasi  oleh  produk  dalam  kategori  "Minuman". Klaster  ini  memiliki  tingkat  penjualan  yang  tinggi,
memberikan kontribusi signifikan terhadap pendapatan  bruto  dan  bersih,  serta  memiliki  jumlah barang terjual  yang cukup tinggi.  Informasi ini dapat memberikan  wawasan  kepada  pemilik  bisnis  atau analis terkait dengan karakteristik dan performa klaster ini,  yang  dapat  digunakan  untuk  pengambilan keputusan lebih lanjut terkait strategi pemasaran, stok, atau harga produk.
4.7. Nilai  centroid  untuk  Cluster  1  interpretasi terhadap karakteristik klaster ini:
a. Category Klaster ini mewakili kategori "Snack Tradisional", karena  memiliki  nilai  centroid  tertinggi  untuk kategori ini (1.0).
b. Jumlah (Total) Klaster  ini  memiliki  total  penjualan  atau  jumlah yang tinggi, dengan nilai centroid Jumlah sebesar 14412.90563222678.  Ini  menunjukkan  bahwa produk dalam kategori "Snack Tradisional" dalam klaster ini memberikan kontribusi yang signifikan terhadap total penjualan.
c. Quantity (Jumlah Barang Terjual) Nilai  centroid  "Quantity"  (24.40909090909091) menunjukkan  bahwa  klaster  ini  cenderung memiliki  tingkat  penjualan  produk  "Snack Tradisional"  dalam  jumlah  yang  relatif  tinggi setiap kali ada transaksi.
d. Gross Sales (Penjualan Bruto)
Klaster  ini  memiliki  nilai  centroid  "Gross  Sales" yang  tinggi,  sebesar  244090.9090909091.  Ini menunjukkan  bahwa  produk  dalam  kategori "Snack  Tradisional"  di  klaster  ini  memberikan kontribusi  yang  signifikan  terhadap  pendapatan bruto.
e. Net Sales (Penjualan Bersih )
Nilai
centroid
" Net Sales "
sebesar 2.3595454536363637E8 menunjukkan bahwa setelah  dikurangi  biaya  atau  diskon,  klaster  ini memberikan  kontribusi  penjualan  bersih  yang sangat tinggi.
Secara keseluruhan, Cluster 1 dapat diinterpretasikan sebagai klaster yang sangat didominasi  oleh  produk  dalam  kategori  "Snack Tradisional".  Klaster  ini  memiliki  tingkat  penjualan yang  tinggi,  memberikan  kontribusi  signifikan terhadap pendapatan bruto dan bersih, serta memiliki jumlah barang terjual yang cukup tinggi. Informasi ini dapat  memberikan  wawasan  kepada  pemilik  bisnis atau  analis  terkait  dengan  karakteristik  dan  performa klaster ini,  yang dapat digunakan  untuk pengambilan keputusan lebih lanjut terkait strategi pemasaran, stok, atau harga produk
4.8. Nilai  centroid  untuk  Cluster  2  dapat memberikan
interpretasi terhadap karakteristik klaster ini:
a. Category Klaster  ini  mewakili  kategori  "Snack  Modern", karena  memiliki  nilai  centroid  tertinggi  untuk kategori ini (0.8214285714285714).
b. Jumlah (Total) Klaster  ini  memiliki  total  penjualan  atau  jumlah yang tinggi, dengan nilai centroid Jumlah sebesar 16755.301859647254.  Ini  menunjukkan  bahwa produk  dalam  kategori  "Snack  Modern"  dalam klaster ini memberikan kontribusi yang signifikan terhadap total penjualan.
c. Quantity (Jumlah Barang Terjual)
Nilai  centroid  "Quantity"  (21.678571428571427) menunjukkan  bahwa  klaster  ini  cenderung memiliki  tingkat  penjualan  produk  "Snack Modern"  dalam  jumlah  yang  relatif  tinggi  setiap kali ada transaksi.
d. Gross Sales (Penjualan Bruto)
Klaster  ini  memiliki  nilai  centroid  "Gross  Sales" yang  tinggi,  sebesar  117857.14285714286.  Ini menunjukkan  bahwa  produk  dalam  kategori "Snack  Modern"  di  klaster  ini  memberikan kontribusi  yang  signifikan  terhadap  pendapatan bruto.
e. Net Sales (Penjualan Bersih) Nilai centroid "Net Sales" sebesar 1.139285715E8 menunjukkan  bahwa  setelah  dikurangi  biaya  atau diskon, klaster  ini memberikan kontribusi penjualan bersih yang sangat tinggi.
Secara keseluruhan, Cluster
2 dapat diinterpretasikan sebagai klaster yang sangat didominasi  oleh  produk  dalam  kategori  "Snack Modern". Klaster ini memiliki tingkat penjualan yang tinggi,  memberikan  kontribusi  signifikan  terhadap pendapatan  bruto  dan  bersih,  serta  memiliki  jumlah barang terjual  yang cukup tinggi. Informasi ini dapat memberikan  wawasan  kepada  pemilik  bisnis  atau analis terkait dengan karakteristik dan performa klaster ini,  yang  dapat  digunakan  untuk  pengambilan keputusan lebih lanjut terkait strategi pemasaran, stok, atau harga produk

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dalam  melihat  hasil  analisis  klaster  pada  data penjualan  produk  snack  dan  minuman,  dapat menyimpulkan beberapa temuan kunci yang memberikan  wawasan  berharga  tentang  kinerja  dan karakteristik  berbagai  kategori  produk:  Dominasi Kategori  Produk,  Klaster  0  menunjukkan  dominasi produk dalam kategori "Minuman", sementara Klaster 1 dan Klaster 2 didominasi oleh "Snack Tradisional" dan "Snack Modern" secara berturut-turut. Kontribusi Terhadap  Penjualan  Klaster  0,  yang  didominasi  oleh produk "Minuman," memberikan kontribusi signifikan terhadap total penjualan, diikuti oleh Klaster 1 (Snack Tradisional)  dan  Klaster  2  (Snack  Modern).
Karakteristik Klaster, Klaster 0 dan Klaster 2 memiliki jumlah  barang  terjual  yang  tinggi,  menunjukkan tingkat  popularitas  dan  permintaan  yang  kuat  di pasaran. Klaster 1, meskipun memiliki kontribusi total penjualan  yang  signifikan,  mungkin  memerlukan strategi  pemasaran  tambahan  untuk  meningkatkan jumlah barang terjual. Potensi Pengembangan, Fokus pemasaran  dan  stok  dapat  dioptimalkan  untuk memanfaatkan  potensi  penjualan  yang  tinggi  pada produk  "Minuman"  dan  "Snack  Modern."  Klaster  1 (Snack  Tradisional)  memerlukan  perhatian  khusus, dengan  mungkin  menerapkan  strategi  promosi  atau penawaran  paket  untuk  meningkatkan  daya  tarik pelanggan.  Evaluasi  Profitabilitas,  Penting  untuk mengevaluasi  marjin  keuntungan  dan  biaya  terkait untuk  setiap  kategori  produk  dan  klaster  guna meningkatkan  profitabilitas  secara  keseluruhan. Perkembangan Produk, Potensi pengembangan produk baru atau inovasi dalam kategori yang sudah populer dapat  meningkatkan  diferensiasi  dan  menarik  lebih banyak pelanggan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Aji, N. S. (2023).
[2] Alvisan, F. K. (2021).
[3] Amadea,  C.  P.  (2022).  Pemanfaatan  Kartu Jaminan Kesehatan Nasional (JKN) Di Puskesmas. Indonesian Journal of Public Health and Nutrition.
[4] Anandhiya. (2021) .
[5] arifin,  F.  N.  (2022).  Klasterisasi  Wilayah Kabupaten Jember Berdasarkan Tingkat ketahan pangan. Informatics Jurnal.
[6] Arini,  E.  R.  (2023).  Arini,  E.  R.  (2023). Penerapan  K-Means  Cluster  Di  Provinsi  Jawa Timur  Berdasarkan  Ketahanan  Pangan.  Journal of Science Nusantara[6].
[7] Arini,  E.  R.  (2023).  PENERAPAN  K-MEANS CLUSTER  DI  PROVINSI  JAWA  TIMUR BERDASARKAN  KETAHANAN  PANGAN. Journal of Science Nusantara[7].
[8] Arini,  E.  R.  (2023).  PENERAPAN  K-MEANS
CLUSTER  DI  PROVINSI  JAWA  TIMUR BERDASARKAN  KETAHANAN  PANGAN  . Journal of Science Nusantara.
[9] Dahria, M. (2019).  Darsini, B. (2022). Penerapan Metode K-Medoids Clustering Untuk Mengelompokkan  ketahanan  pangan.  JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA.
[10] Dharshinni, N. P. (2022).
[11] Event. (2021).
[12] Fadila, L. M. (2023).
[13] Fadila,  L.  M.  (2023).  Analisis  Perkembangan Ketahanan  Pangan  di  Indonesia  :  Pendekatan Menggunakan  Bid  Data  dan  Data  Mining. Seminar Nasional Official Statistics.
[14] Khariyani, A. M. (2022).
[15] Nawangsih, I. (2021).
[16] Nawangsih, I. (2023).
[17] Oktamianiza.  (2021).  Literatur  Riview  Tentang Faktor Penyebab Klaim Tidak Layak Bayar BPJS Kesehatan  Di  Rumah  Sakit  Tahun  2020.
JURNAL ILMIAH PEREKAM DAN
INFORMASI KESEHATAN IMELDA.
[18] Perdana, D. S. (2022). PENERAPAN METODE
K-MEANS CLUSTERING UNTUK MENGELOMPOKKAN
KETAHANAN
PANGAN. jurnal sistem informasi.
[19] ramadhan,  a.  (2021).  Analisis  strategi  dan klasterisasi  ketahanan  pangan  nasional  dalam menghadapi pandemi covid-19. Media Informasi dan Komunikasi Ilmiah Teknologi Pertanian.
[20] Widyaningsih,  T.  A.  (2023).  PENERAPAN METODE K-MEANS CLUSTERING DALAM MENGELOMPOKKAN  JUMLAH  PESERTA
BPJS KESEHATAN JKN/KIS
DI
KABUPATEN CIREBON. Jurnal Teknik Elektro dan Informatika, 17-27.
[21] Wijaya, O. (2022).
[22] Yuniati, T. (2020). Literature Review: Legalisasi Dokumen  Elektronik  Menggunakan  Tanda Tangan  Digital  sebagai  Alternatif  Pengesahan Dokumen di Masa Pandemi. Jurnal Resti.