## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi

## https://jsisfotek.org/index.php
2021 Vol. 3 N o . 4 Hal:  281-287 e-ISSN: 2686-3154

## Simulasi dalam Optimalisasi Pengadaan Barang menggunakan Metode K-Mean Clustering
Indah Savitri Hidayat 1  , Sarjon Defit 2 , Gunadi Widi Nurcahyo 3 1,2,3 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang

## indahsavitri748@gmail.com

## Abstract
Products  provided  by  a  store  have  an  influence  on  store  sales.  Consumers  will  be  attracted  to  stores  that  provide  products according to their wants and needs. The purpose of this research is to find out what ornamental flower products are most in demand  by  consumers,  in  demand  by  consumers  and  less  desirable  to  consumers.  Keywords:  inventory  of  goods,  K-Mean Clustering,  Data  Mining,  cluster,  optimal.  Store  managers  can  get  information  about  goods  that  have  been  depleted  of inventory stock to be updated immediately. The method used in this study is the K-Mean Clustering method which belongs to one of the branches of Data Mining. The data used in the study is data from January 2020 to December 2020 as many as 100 pieces taken from naafilah official shop, Padang. The data variables used in the entry of goods are the year, product name, price  and  amount  sold.  Furthermore,  the  data  is  processed  using  Rapid  Miner  software.  The  first  stage  of  processing  is  to determine the value of clusters randomly, in this study researchers divided the cluster values into 3 groups. Next, the centroid value of each group will be determined. Centroid is derived from the minimum value, middle value and  maximum value of the data provided. Then, the cluster process is calculated using the euclidean distance formula. Cluster calculations are done by calculating the closest distance to the data.  The final result of this study is to find out the best-selling, best-selling and less-selling ornamental flowers, so that sellers can optimize the provision of ornamental flowers for the future.
Keywords: Inventory of Goods, K-Mean Clustering, Data Mining, Cluster, Optimal Sales.

## Abstrak
Produk yang disediakan oleh suatu toko memiliki pengaruh  terhadap penjualan toko. Konsumen akan tertarik pada toko yang menyediakan  produk  sesuai  dengan  keinginan  dan  kebutuhannya.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  produk bunga hias apa saja yang paling diminati konsumen, diminati konsumen dan kurang diminati konsumen. Pengelola toko bisa mendapatkan informasi mengenai barang yang telah habis stok persediaannya agar segera di update . Metode yang digunakan pada  penelitian  ini  adalah  metode  K-Mean Clustering yang  termasuk  dalam  salah  satu  cabang  Data  Mining.  Data  yang digunakan pada penelitian merupakan data dari Januari 2020 hingga Desember 2020 sebanyak 100 buah yang diambil dari toko Naafilah Official Shop , Padang. Variabel data yang digunakan pada pemasukan barang yaitu tahun, nama produk, harga dan jumlah terjual. Selanjutnya, data tersebut diolah menggunakan software Rapid Miner . Tahapan pengolahan yang pertama adalah  menentukan  nilai cluster secara  acak,  dalam  penelitian  ini  peneliti  membagi  nilai cluster menjadi  3  kelompok. Selanjutnya,  nilai centroid dari  masing-masing  kelompok  tersebut  akan  ditentukan.  Nilai centroid diperoleh  dari  nilai minimum,  nilai  tengah  dan  nilai  maksimum  dari  data  yang  telah  disediakan.  Lalu,  proses cluster dihitung  menggunakan rumus  e uclidean  distance .  Perhitungan cluster dilakukan  dengan  menghitung  jarak  yang  paling  dekat  dengan  data.    Hasil akhir  penelitian  ini  adalah  mengetahui  bunga  hias  yang  paling  laris,  laris  dan  kurang  laris,  sehingga  penjual  dapat mengoptimalkan penyediaan bunga hias untuk masa yang akan datang.
Kata Kunci :   persediaan barang, K-Mean Clustering, Data Mining, cluster, penjualan optimal.
© 2021 JSisfotek

## 1. Pendahuluan
Data  yang  berukuran  besar  dapat  disimpan  dalam database . Database bisa diartikan juga sebagai koleksi data.  Kumpulan  dari database bisa  menjadi  Big  Data. Big  Data  merupakan  data  yang  memiliki  volume  dan kapasitas  yang  sangat  besar  sehingga  tidak  bisa  diolah hanya  dengan  manual  dan  tradisional,  namun  butuh proses  yang  sedemikian  rupa  agar  data  tersebut  dapat diubah  menjadi  informasi  yang  berharga  dan  dapat dimanfaatkan  sesuai  yang  dibutuhkan  [ 1 ].  Jadi,  Big Data  adalah  kumpulan  data  yang  sangat  besar  yang pengolahannya  tidak  bisa  dilakukan  secara  manual, sehingga membutuhkan cara dan alat agar data tersebut bisa  berguna.  Dalam  perkembangannya,  terdapat
beberapa  metodologi  yang  dapat  digunakan  dalam melakukan ektraksi data salah satunya yaitu Knowledge  Discovery  in  Database (KDD).  KDD merupakan  suatu  proses  persimpangan  dari  beberapa disiplin  ilmu  seperti  statistik,  database, Artificial Inteligent (AI),  visualisasi  dan  komputer  paralel  yang mempengaruhi pengetahuan “ interdisciplinary knowledge ”. KDD memliki arti suatu proses pemilihan data,  pembersihan  data,  transformasi  data,  presentasi, temuan  dan  evaluasi  [ 2 ].  KDD  adalah  suatu  metode yang  dapat  kita  gunakan  untuk  menghasilkan pengetahuan dari database yang ada. Hasil pengetahuan  yang  telah  didapatkan  tersebut  akan digunakan  untuk  basis  pengetahuan  atau knowledge base untuk pengambilan keputusan [ 3 ].
Gambar 1. Proses Knowledge Discovey in Database (KDD)
Menurut  Gustientiedina  dkk,  2019,  adapun  proses Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  adalah Selection diperlukan  untuk  menentukan  variabel  yang akan  digunakan  agar  kesamaan  dan  perulangan  tidak terjadi  pada  Data  Mining; Prepocessing terdapat  dua tahap, yang pertama Data Cleaning, yaitu menghilangkan  data  yang  tidak  diperlukan  seperti menangani missing  value,  noise data  dan  menangani data  –  data  yang  tidak  konsisten  serta  relevan,  kedua Data Integration , yaitu dilakukan terhadap atribut yang mengidentifikasikan entitas yang unik; Transformation; data  dirubah  sesuai  format ekstention yang  sesuai  dalam  pengolahan  Data  Mining,  karena beberapa  metode  pada  Data  Mining  memerlukan format  khusus  sebelum  dilakukan  pemrosesan;  Data Mining;  merupakan  proses  utama  pada  metode  yang diterapkan  untuk  mendapatkan  pengetahuan  baru  dari data  yang  diproses; Evaluation/Interpretation yang dilakukan identifikasi terhadap pola-pola yang menarik kedalam knowledge  base yang  akhirnya  akan menghasilkan  pola-pola  khas  maupun  model  prediksi yang dievaluasi untuk menilai kajian yang ada, apakah sudah  memenuhi  target  yang  diinginkan  atau  belum; Knowledge yaitu  pengetahuan  baru  yang  dihasilkan bisa  dipahami  semua  orang  sehingga  pengetahuan tersebut  bisa  dijadikan  sebagai  acuan  pengambilan keputusan  dan  pola-pola  yang  dihasilkan  akan dipresentasikan kepada pengguna.
Salah  satu  tahapan  dalam  keseluruhan  proses  KDD adalah  Data  Mining  [ 4 ].  Mining  diartikan  sebagai usaha untuk  mendapatkan sedikit barang berharga dari sejumlah  besar  material  dasar  [ 1 ].  Mining  merupakan proses  informasi  yang  dilakukan  dari database yang dapat  dilakukan  meskipun  tidak  terlihat  [ 5 ].  Data Mining  adalah  suatu  rangkaian  proses  yang  mengolah kumpulan  data  yang  berlimpah  untuk  mengggali informasi yang belum diketahui dengan cara mengenali pola-pola  data  dari  informasi  tersebut  [ 6 ].  Salah  satu metode  yang  termasuk  dalam  Data  Mining  adalah clustering.  Clustering atau  pengelompokan  adalah  alat yang  digunakan  dalam  ilmu  data  [ 7 ],  [ 8 ],  [ 9 ].  Secara umum, cluster adalah  sekelompok  objek  yang  lebih mirip satu sama lain daripada anggota cluster lain [ 10 ]. Salah  satu  algoritma  yang  digunakan  dalam clustering adalah  K-Mean.  Algoritma  K-Means  adalah  metode iterasi  sederhana  untuk  mempartisi  set  data  yang
diberikan  ke  dalam  jumlah cluster yang  ditentukan pengguna  [ 6 ].  Tujuan  pengelompokkan  data  adalah untuk meminimalkan fungsi objektif yang diatur dalam proses  pengelompokan,  pada  umumnya  berusaha meminimalkan variasi suatu kelompok dan memaksimalkan  variasi antar  kelompok.  Algoritma K- Mean Cluster menggunakan  analisa  pengklasteran dengan Non-Hirarcial Cluster, metode ini dimulai dari pengambilan cluster yang  diinginkan  terlebih  dahulu, cluster yang  diambil  bisa  saja  dua cluster ,  tiga cluster atau cluster yang lain hingga terbentuknya cluster [ 11 ].
Usaha Mikro, Kecil dan Menengah (UMKM) memiliki pelanggan  dan  memiliki  stok  produk  dalam  jumlah yang banyak, namun UMKM tidak memiliki pemetaan pelanggan dan stok produk sehingga mereka tidak tahu produk  apa  saja  yang  menjadi  favorit  pelanggan  [ 9 ]. Konsumen  akan  tertarik  pada  toko  yang  menyediakan produk sesuai dengan keinginan dan kebutuhannya [ 4 ].

## 2. Metodologi Penelitian
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data penjualan  bunga  hias  yang  diperoleh  dari  UMKM Nafiilah Official  Shop ,  Padang.  Pada  data  ini  terdapat informasi  yaitu  hari,  tanggal,  bulan,  tahun,  nama bunga, harga, stok dan jumlah terjual.
Metodologi  pengolahan  data  yang  digunakan  adalah Data Mining dengan metode K-Mean Clustering. Pada tahap  analisa  data,  data  yang  dibutuhkan  adalah  data dalam  bentuk Microsoft  Excel ,  namun  data  yang didapat  dari  toko  Nafiilah Official  Shop adalah  data dalam  bentuk  pembukuan  sehingga  perlu  dilakukan perekapan  ulang  ke  bentuk Microsoft  Excel lalu menggunakan  rumus euclidean  distance dan software Rapid  Miner. Setelah  melakukan  pengolahan  dan perhitungan  data,  maka  didapatlah  hasil cluster yang diinginkan.  Maka  dilakukan  penelitian  ini  dengan tahapan  yang  disajikan  pada  kerangka  penelitian  pada Gambar 2.

## Gambar 2. Kerangka Kerja Penelitian
Langkah-langkah  yang  dilakukan  unutk  membentuk clustering pada metode K-Mean Clustering adalah:
a. Memilih nilai cluster awal secara acak.
b. Setiap data dalam dataset dibagi kedalam beberapa kelompok cluster antara  setiap  titik  dan  pusat cluster yang didapatkan berdasarkan jarak euclidean  distance. Adapun  rumus euclidean distance disajikan pada Persamaan (1).
(1)
Di  mana  J sebagai    jarak  data  ke  pusat cluster, n sebagai  data  ke-  pada  atribut  ke-,  dan  m  sebagai titik pusat ke-, pada atribut.
c. Setiap pusat cluster dihitung ulang berdasarkan dari nilai  rata-rata  dalam cluster yang  didapatkan. Adapun  rumus  untuk  menentukan  nilai centroid baru disajikan pada PErsamaan (2).
(2)
Di  mana  Cd  sebagai  nilai centorid yang  ingin ditentukan,  c1  sebagai  nilai cluster pada  data  1,  cn sebagai  nilai cluster pada  data  ke  2,  3,  10,  50,  dst dan dc sebagai jumlah data per cluster . Dengan kata lain, untuk menentukan nilai centroid , peneliti dapat mencari nilai rata-rata per cluster .
d. Ulangi  langkah  2  dan  3  sampai  kelompok  tersebut sesuai.  Perulangan  dapat  didefinisikan  secara berbeda  tergantung  pada  implementasi,  tetapi biasanya  pada  proses  langkah  2  dan  3  dapat diulangi apabila kelompok cluster masih mengalami perubahan  dan  proses  akan  terhenti  apabila  tidak ada perubahan nilai antar cluster .

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1 Analisa Data
Jumah  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini sebanyak  100  data. Output yang  diinginkan  dari penelitian ini adalah 3 cluster , yaitu barang yang paling laris,  laris  dan  kurang  laris.      Atribut  yang  digunakan dalam  perhitungan  data  adalah  nama  barang,  stok  dan jumlah terjual.
3.2 Perhitungan Metode K-Mean Clustering
Untuk  melakukan cluster data,  hal  pertama  yang dilakukan  adalah  menetukan  jumlah cluster . Cluster pertama  ditentukan  secara  acak,  pada  penelitian  ini, peneliti menagambil dari data ke 5, 46 dan 80. Adapun cluster pertama yang digunakan seperti Tabel 1.
Tabel 1. Claster pertama Cluster Stok Jumlah Terjual Cluster 1 10 85 Cluster 2 10 412 Cluster 3 12 199
Cluster pertama  akan  diolah  menggunakan  rumus euclidean  distance seperti  persamaan  1 , lalu  hitung jarak  dari  data  1  hingga  100.  Namun,  dalam perhitungan ini peneliti hanya memberikan sampel data ke 1 hingga data ke 3, sehingga didapatlah hasil cluster data untuk cluster 1, cluster 2 dan cluster 3.
a. Menghitung  Jarak  Dari  Data  Ke  1  Terhadap  Pusat Cluster
C1 = = 75 C2 = = 402 C3  = = 189 b. Menghitung  Jarak  Dari  Data  Ke  2  Terhadap  Pusat
Cluster C1 = = 83 C2 = = 410 C3 = = 197 c. Menghitung  Jarak  Dari  Data  Ke  3  Terhadap  Pusat
Cluster C1 = = 80 C2 = = 407 C3 = = 194
Berdasarkan hasil perhitungan jarak data dengan pusat cluster ,  maka  hasil  yang  didapatkan  oleh  masing- masing cluster . Hasil cluster dari iterasi 1 adalah:
C1= 1, 2, 3, 4, 5, 7, 8, 9,10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 19, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 31, 32, 33, 34, 35, 37, 38, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 47, 48, 49, 50, 53, 54, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 69, 71, 72, 73, 75, 76, 77, 79, 81, 82, 83, 85, 87, 88, 90, 91, 92, 93, 95, 96, 97, 98, 99, 100.
C2=  6, 46, 55, 68, 94.
C3= 18, 20, 21, 30, 36, 39, 51, 52, 70, 78, 80, 84, 86, 89.
Selanjutnya adalah menghitung nilai pusat cluster atau nilai centroid baru untuk masing-masing menggunakan rumus  sesuai  dengan  Persamaan  (2).  Nilai centroid didapatkan  dari  nilai  rata-rata  masing-masing cluster yang  telah  dilakukan  pada  iterasi  1  sebelumnya. Berikut hasil nilai centroid seperti Tabel 2.
Tabel 2. Cluster Kedua Cluster Stok Jumlah Terjual Cluster 1 8,89 29,38 Cluster 2 11,4 513 Cluster 3 9,86 208
C luster kedua  diolah  menggunakan  rumus euclidean distance, lalu  hitung  jarak  dari  data  1  hingga  100. Namun,    dalam  perhitungan  ini  peneliti  hanya memberikan  sampel  data  ke  1  hingga  data  ke  3, sehingga  didapatlah  hasil cluster data  untuk cluster 1, cluster 2 dan cluster 3.
a. Menghitung Jarak Dari Data Ke 1 Terhadap Pusat Cluster
C1= = 20 C2 = = 503 C3 = = 198
b. Menghitung Jarak Dari Data Ke 2 Terhadap Pusat
Cluster
C1 = = 27 C2 = = 511 C3 = = 206
c. Menghitung Jarak Dari Data Ke 3 Terhadap Pusat
Cluster
C1= = 24 C2= = 508 C3= = 203
Hasil perhitungan yang didapatkan dari masing-masing cluster menghasilkan cluster dari iterasi 2 yaitu:
C1= 1, 2, 3, 4, 5, 7, 8, 9,10, 11, 13, 14, 15, 16, 17, 19, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 31, 33, 34, 35, 37, 38, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 47, 48, 49, 50, 53, 54, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66,  67, 69, 71, 72, 73, 75, 76, 77, 79, 81, 82, 83, 85, 87, 88, 90, 91, 92, 93, 95, 96, 97, 98, 99, 100.
C2= 46, 55, 68, 94.
C3= 6, 12, 18, 20, 21, 30, 32, 36, 39, 51, 52, 70, 74, 78, 80, 81, 84, 86, 89, 96.
Setelah  didapatkan  hasil  iterasi  2,  peneliti  dapat membandingkan  hasil cluster iterasi  1  dan  iterasi  2,
pada  penelitian  ini  menghasilkan  nilai cluster yang berbeda,  yaitu  pada  data  6,  12,  32,  74,  81  dan  96. Maka, peneliti harus melakukan perulangan iterasi agar nilai cluster per  data  tidak  lagi  berubah.  Untuk menentukan nilai centroid baru iterasi ketiga, cara yang digunakan  sama  dengan  menentukan  nilai centroid pada iterasi 2. Pada iterasi ketiga, peneliti menentukan nilai  rata-rata  per cluster dari  iterasi  2.  Berikut  hasil nilai centroid seperti Tabel 3.
Tabel 5. Cluster Ketiga Cluster Stok Jumlah Terjual Cluster 1 11 31 Cluster 2 10 511 Cluster 3 10 202
Setiap  data  akan  dihitung  menggunakan  rumus euclidean  dstance seperti  persamaan  1,  data  dihitung dari data 1 hingga data 100.
a. Menghitung Jarak Dari Data Ke 1 Terhadap Pusat Cluster
C1 = = 21 C2 = = 541 C3 = = 192 b. Menghitung Jarak Dari Data Ke 2 Terhadap Pusat
Cluster
C1 = = 29 C2 = = 549 C3 = = 200
c. Menghitung Jarak Dari Data Ke 3 Terhadap Pusat
Cluster C1 = = 26 C2 = = 546 C3 = = 197
Hasil perhitungan cluster dari iterasi 3 adalah:
C1 = 1, 2, 3, 4, 5, 7, 8, 9,10, 11, 13, 14, 15, 16, 17, 19, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 31, 33, 34, 35, 37, 38, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 47, 48, 49, 50, 53, 54, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 69, 71, 72, 73, 75, 76, 77, 79, 81, 82, 83, 85, 87, 88, 90, 91, 92, 93, 95, 96, 97, 98, 99, 100.
C2 = 46, 55, 68, 94.
C3  =  6,  12,  18,  20,  21,  30,  32,  36,  39,  51,  52,  70,  74, 78, 80, 81, 84, 86, 89, 96.
Iterasi  1  dan  iterasi  2  menghasilkan  nilai cluster yang sama.  Maka,  proses  K-Mean  selesai.  Jadi,  kesimpulan
dari hasil clustering menggunakan Microsft Excel yaitu sebagai berikut:
a. Bunga hias yang paling laris adalah pada cluster 2, yaitu data ke 46, 55, 68 dan 94.
b. Bunga  hias  yang  laris  adalah  pada cluster 3,  yaitu data ke 6, 12, 18, 20, 21, 30, 32, 36, 39, 51, 52, 70, 74, 78, 80, 81, 84, 86, 89 dan 96.
c. Bunga hias yang kurang laris adalah pada cluster 1, yaitu data ke 1, 2, 3, 4, 5, 7, 8, 9,10, 11, 13, 14, 15,
16, 17, 19, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 31, 33, 34, 35, 37, 38, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 47, 48, 49, 50, 53, 54, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 69, 71, 72, 73, 75, 76, 77, 79, 81, 82, 83, 85, 87, 88, 90, 91, 92, 93, 95, 96, 97, 98, 99, 100.
3.3. Hasil Pengujian Data.
Hasil  pengujian  data  ditampilkan plot yang  disajikan pada Gambar 3.
Gambar 3. Hasil Plot
Gambar  3.  menguraikan  bahwa  garis  ditarik  dari  arah sebelah  kiri  (stok)  menuju  sebelah  kanan  (jumlah terjual).  Garis  berwarna  hijau  menunjukkan cluster 1, garis  berwarna  biru  menunjukkan cluster 0  dan  garis berwarna merah menunjukkan cluster 2. Pada tampilan Plot, garis  berwarna  hijau  disebut  sebagai cluster 1 pada Microsoft  Excel ,  garis  berwarna  biru  disebut sebagai cluster 3 pada Microsoft Excel dan garis warna merah disebut cluster 2.
Hasil clustering adalah berikut:
a. Bunga hias yang paling laris terdapat pada cluster 1, yaitu data ke 94.
b. Bunga  hias  yang  laris  terdapat  pada cluster 0,  yaitu data ke 6, 18, 20, 21, 30, 36, 39, 46, 52, 55, 68, 70, 74, 78, 80, 84, 86 dn 89.
c. Bunga hias yang kurang laris terdapat pada cluster 2, yaitu data ke 1, 2, 3, 4, 5, 7, 8, 10, 12, 13, 14, 15, 16,
17, 19, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 31, 32, 33, 34, 35, 37, 38, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 47, 48, 49, 50, 51, 53, 54, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 67, 68, 71, 72, 73, 75, 76, 77, 79, 81, 82, 83, 85, 87, 88, 90, 91, 92, 93, 95, 97, 98, 99 dan 100.

## 4. Kesimpulan
Metode  K-Mean Clustering dapat  digunakan  untuk simulasi  pengadaan  penjualan  produk  bunga  hias. Metode  K-Mean Clustering dapat  memberikan rekomendasi  bunga  hias  yang  paling  laris,  laris  dan kurang  laris,  sehingga  bisa  dijadikan  pedoman  kepada pemilik  toko  untuk  persediaan  barang  di  masa  yang akan datang.

## Daftar Rujukan
[1] Mirantika,  N.  (2021).  Penerapan  Algoritma  K-Means Clustering  Untuk  Pengelompokan  Penyebaran  Covid-19    di Provinsi  Jawa  Barat. Nuansa  Informatika,  15 (2),  92–98. doi:10.25134/nuansa.v15i2.4321
[2] Ependi,  U.,  &  Putra,  A.  (2019).  Solusi  Prediksi  Persediaan Barang dengan Menggunakan Algoritma Apriori (Studi Kasus: Regional  Part  Depo  Auto  2000  Palembang). Jurnal  Edukasi Dan Penelitian Informatika (JEPIN), 5 (2), 139. doi:10.26418/jp.v5i2.32648
[3] Gustientiedina,  G.,  Adiya,  M.  H.,  &  Desnelita,  Y.  (2019). Penerapan  Algoritma  K-Means  Untuk  Clustering  Data  Obat- Obatan. Jurnal Nasional Teknologi Dan Sistem Informasi, 5 (1), 17–24. doi:10.25077/teknosi.v5i1.2019.17-24
[4] Kamila,  I.,  Khairunnisa,  U.,  &  Mustakim,  M.  (2019). Perbandingan  Algoritma  K-Means  dan  K-Medoids  untuk Pengelompokan  Data  Transaksi  Bongkar  Muat  di  Provinsi Riau. Jurnal  Ilmiah  Rekayasa  Dan  Manajemen  Sistem Informasi, 5 (1), 119. doi:10.24014/rmsi.v5i1.7381
[5] Sinaga,  K.  P.,  &  Yang,  M.-S.  (2020).  Unsupervised  K-Means Clustering  Algorithm. IEEE  Access ,  8,  80716–80727. doi:10.1109/access.2020.2988796
[6] Astuti,  D.  (2019).  Penentuan  Strategi  Promosi  Usaha  Mikro Kecil Dan Menengah (UMKM) Menggunakan Metode CRISP- DM  dengan  Algoritma  K-Means  Clustering. Journal  of Informatics,  Information  System,  Software  Engineering  and
Applications (INISTA), 1 (2), 60–72.
doi:10.20895/inista.v1i2.71
[7] Yang,  M.-S.,  &  Sinaga,  K.  P.  (2019).  A  Feature-Reduction Multi-View  k-Means  Clustering  Algorithm. IEEE  Access,  7 , 114472–114486. doi:10.1109/access.2019.2934179
[8] Syakur, M. A., Khotimah, B. K., Rochman, E. M. S., & Satoto, B.  D.  (2018).  Integration  K-Means  Clustering  Method  and Elbow Method For Identification of The Best Customer Profile Cluster.  IOP  Conference  Series:  Materials  Science  and Engineering, 336, 012017.
doi:10.1088/1757-
899x/336/1/012017
[9] Singh,  S.,  &  Singh,  P.  (2020).  Speaker  specific  feature  based clustering and its applications in language independent forensic speaker  recognition. International  Journal  of  Electrical  and
Computer Engineering (IJECE), 10 (4), 3508. doi:10.11591/ijece.v10i4.pp3508-3518
[10] Rachma, A., Aden, A., & Rusdiana, Y. (2019). Analisis Cluster Menggunakan  Algoritma  K-Means  Cluster  Untuk  Culstering Jenis  Penyakit  Menular  Pada  Puskesmas  Di  Kecamatan  Kota Tangerang. Jurnal  Saintika  Unpam :  Jurnal  Sains  Dan Matematika Unpam, 2 (1), 15. doi:10.32493/jsmu.v2i1.2915
[11] Sinaga,  L.,  Ahmad,  A.,  &  Safii,  M.  (2019).  Penerapan  Data Mining  Pada  Jumlah  Pelanggan  Perusahaan    Air  Bersih Menurut Provinsi  Menggunakan  Metode K-Means Clustering. Jurnal  RESISTOR  (Rekayasa  Sistem  Komputer),  2(2),  119– 125. doi:10.31598/jurnalresistor.v2i2.418.