## Implementasi Algoritma K-Means Clustering Terhadap Penjualan  Produk  Pada AAS Toserba Jatibarang
Rindiyani Khaerunnisa 1,* , Bambang Irawan 2 , Nur Ariesanto Ramdhan 3 , Muhammad Umar Shahib 4
1, 2, 3, 4 Teknik Informatika, Universitas Muhadi Setiabudi, Brebes, Indonesia
Email: 1,* rindiazani17@gmail.com, 2 bambangumus@gmail.com, 3 ariesantoramdhan@gmail.com,
4 112umarshahib@gmail.com
Abstrak− Studi  ini  menyelidiki  pola  pembelian  pelanggan  di  AAS  Toserba  Jatibarang  mengalami  kesulitan  dalam menentukan  jumlah  stok  barang  dengan  adanya  penelitian  dengan  menggunakan  algoritma Clustering  K-Means .  Data penjualan dimasukkan ke dalam tiga kelompok: "Tidak Laris", "Laris", dan "Paling Laris". Hasilnya menunjukkan perbedaan yang signifikan dalam perilaku pembelian antara kelompok pelanggan tersebut. Hasil ini dapat menambah literatur analisis pola pembelian konsumen menggunakan metode clustering dan memberikan wawasan yang berharga bagi manajemen toserba untuk meningkatkan strategi pemasaran dan penjualan. Dengan adanya penelitian ini penentua jumlah stok barang tidak lagi menggunakan manual.
Kata Kunci: AAS Toserba Jatibarang, Algoritma K-Means Clustering , Strategi Pemasaran, 3 Cluster, Menejemen Tosesrba
Abstract− This  study  investigates  customer  purchasing  patterns  at  AAS  Jatibarang  Department  Store  who  experience difficulties in determining the amount of stock due to research using the K-Means Clustering algorithm. Sales data is put into three groups: "Not Selling", "Best Selling", and "Best Selling". The results show significant differences in purchasing behavior between  these  customer  groups.  These  results  can  add  to  the  literature  on  analyzing  consumer  purchasing  patterns  using clustering methods and provide valuable insights for department store management to improve marketing and sales strategies. With this research, determining the amount of stock of goods no longer uses manual methods.
Keywords : Jatibarang Department Store AAS, K-Means Clustering Algorithm, Marketing Strategy, 3 Clusters, Department Store Management

## 1. PENDAHULUAN
Para  pelaku  usaha  harus  membuat  strategi  pemasaran  yang  dapat  meningkatkan  penjualan  karena  banyaknya persaingan  di  industri  bisnis,  terutama  di  industri  kebutuhan  pokok.  Dengan  menggunakan  informasi  yang ditemukan  dalam  data  transaksi  penjualan  jenis  dan  kategori  barang,  setiap  masalah  yang  berkaitan  dengan penjualan harus dicatat dengan cermat, para pelaku usaha untuk meningkatkan jumlah transaksi penjualan barang yang dilakukan. Selanjutnya, data transaksi penjualan dapat dianalisis untuk menemukan pola penjualan barang yang unik dalam jangka waktu tertentu. Dengan adanya penelitian ini dapat mempermudahkan dalam menentukan jumlah stok barang.
Para  pelaku  industri  toko  barang  sekarang  membuat  strategi  pemasaran  yang  paling  inventif  untuk menghadapi kompleksitas persaingan bisnis. Mengembangkan hubungan dengan pelanggan dan  meningkatkan jumlah  penjualan  adalah  fokus  utama[1].  Analisis  data  transaksi  penjualan  membantu  membangun  strategi personalisasi layanan selain mencari pola. Setiap masalah penjualan dianggap sebagai kesempatan untuk belajar lebih  banyak  tentang  kebutuhan  pelanggan.  Metode  ini  memungkinkan  bisnis  untuk  memberikan  nilai  tambah khusus dengan menjadikan pengalaman berbelanja produk sebagai hubungan yang membangun kepercayaan dan loyalitas  pelanggan  daripada  sekadar  transaksi.  Metode  K-Means  digunakan  oleh  peneliti  untuk  melakukan analisis ini.
Metode K-Means Clustering adalah metode analisis data atau data mining yang dilakukan tanpa bimbingan (unsupervised). Ini adalah salah satu pendekatan untuk mengelompokkan data melalui proses partisi sistematis[2]. Data yang memiliki atribut yang sama akan dikelompokkan dalam satu kelompok, dan data dengan atribut yang berbeda  akan  dikelompokkan  secara  terpisah.  Dalam  proses  pengelompokan,  upaya  umum  untuk  mengurangi variasi dalam suatu kelompok dan meningkatkan variasi antar kelompok[3].
Persaingan yang tak terhindarkan dalam bisnis adalah masalah yang dihadapi dalam penelitian ini. Faktor utama yang mendorong perlunya strategi manajerial untuk meningkatkan penjualan dan pemasaran toko adalah keberadaan  toko  serupa  yang  menjual  barang  serupa.  Dalam  keadaan  seperti  ini,  manajer  toko  harus  mencari pendekatan yang berguna. Tujuan penelitian ini adalah untuk menggunakan algoritma K-Means Clustering pada data  penjualan  barang  di  toko  ASS  Toserba  Jatibarang.  Selain  itu,  dalam  upaya  meningkatkan  efisiensi manajemen,  penelitian  ini  juga  bertujuan  untuk  mengurangi  stok  barang.  Oleh  karena  itu,  strategi  manajemen
tidak hanya berkonsentrasi pada meningkatkan penjualan dan pemasaran tetapi juga mengoptimalkan persediaan produk untuk mengatasi persaingan di pasar yang semakin ketat.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Kemajuan  teknologi  informasi,  yang  memungkinkan  akumulasi  data  dalam  skala  besar,  adalah  penyebab perkembangan  pesat  dalam  bidang  data  mining[4].  Proses  pengumpulan,  penyimpanan,  dan  analisis  data mengalami  perubahan  besar  sejak  fenomena  ini  terjadi.  Pertumbuhan  eksponensial  data  juga  didorong  oleh kemajuan  seperti  komputasi  awan,  kecerdasan  buatan,  dan  Internet  of  Things.  Penerapan  teknik  Data  Mining, sebagai cabang ilmu data, menjadi krusial dalam mengidentifikasi pola dan informasi berharga dalam kumpulan data  yang  luas.  Selain  memberikan  wawasan  mendalam,  prosedur  ini  membantu  peramalan,  pengambilan keputusan, dan pemahaman lebih baik tentang lingkungan ilmiah dan bisnis. Namun, masalah seperti privasi dan etika muncul sebagai akibat dari peningkatan kompleksitas dan volume data.

## 2.2 Algoritma K-Means
Tujuan Algoritma K-Means dalam pengelompokan data non-hierarkis adalah untuk membagi data saat ini menjadi satu atau lebih kelompok, juga dikenal sebagai cluster [5]. Berikut rumus yang Algoritma K-Means
𝑑 =    |𝑥 − 𝑦| =   √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1
Dimana: d = jarak x = data y = pusat klaster
Prinsip utama metode ini adalah mengelompokkan data dengan karakteristik yang serupa ke dalam satu cluster , sementara data dengan karakteristik  yang berbeda dikelompokkan  ke dalam cluster yang berbeda. Tujuan dari metode  ini  adalah  untuk  mencapai  partisi  data  yang  efisien  di  mana  entitas  yang  serupa  ditempatkan  bersama dalam kelompok yang sama, sementara entitas dengan karakteristik yang berbeda ditempatkan dalam kelompok yang berbeda.

## 2.2 Clustering
Data dari kumpulan dibagi menjadi berbagai kelompok dan memiliki tingkat kesamaan yang lebih tinggi di satu kelompok daripada di kelompok lain dalam clustering [6]. Dalam analisis data, clustering sangat penting untuk menemukan pola dan struktur yang mungkin ada dalam dataset . Tujuan utama proses ini adalah untuk menyusun data ke dalam kelompok-kelompok yang memiliki karakteristik yang sama, sehingga informasi yang terkandung dalam setiap kelompok menjadi lebih mudah dipahami dan diinterpretasikan. Oleh karena itu, clustering dapat digunakan  sebagai  cara  yang  efektif  untuk  menemukan  pola  dan  hubungan  yang  mungkin  sulit  diidentifikasi melalui pengamatan langsung.

## 2. PHP (Hypertext Preprocessor)
PHP adalah bahasa pemrograman tingkat tinggi yang digunakan untuk membuat dokumen HTML . Secara umum, sintaksis PHP mirip dengan C , Java , dan Perl , tetapi PHP memiliki beberapa fitur yang berbeda. Tujuan utama bahasa ini adalah untuk membantu membuat situs web yang selalu berubah dan dapat digunakan secara otomatis, memberikan perancang web fleksibilitas untuk membuat konten yang selalu berubah dan responsif[7].

## 2.4 MySQL
MySQL adalah salah satu sistem basis data server yang sangat terkenal[8]. Bisa digunakan pada berbagai jenis platform , seperti Windows dan Linux , dan untuk  membantu  mengelola MySQL , ada beberapa perangkat lunak, seperti phpMyAdmin .
(1)

## 2.5 Laragon
Laragon adalah wadah pengembangan web yang dibuat untuk membuat pengembangan dan pengujian aplikasi web menjadi  lebih  mudah.  Pengembang  dapat  dengan  mudah  mengatur server  web,  database, dan komponen pengembangan lainnya dengan menginstalnya pada Sistem Operasi Windows [9] .

## 2.5 Javascript
JavaScript ,  suatu  bahasa  pemrograman  tingkat  tinggi,  telah  terbukti  efektif  dalam  membuat web dinamis[10] . Dengan berbagai kemampuan yang luar biasa, JavaScript memungkinkan pengembang web membuat pengalaman online yang interaktif dan menarik. Dengan manfaat ini, JavaScript menjadi pilihan utama untuk mengembangkan aplikasi web modern yang memiliki banyak elemen yang berinteraksi satu sama lain dengan cepat.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Dataset Penelitian Dataset yag digunakan adalah data produk penjualan di AAS Toserba Jatibarang pada bulan Oktober, November, dan Desember di tahun 2023
Tabel 1. Dataset Penelitian NO Nama Produk Oktober November Desember 1 DANCOW SACT CHOCO 38GR (160) 70 100 70 2 INDOMILK SKM PUTIH 390GR (48) 7 8 9 3 BENDERA SKM GOLD SCT 6'S 42GR (20) 18 18 6 4 DANCOW CHOCO 200GR(40) 5 2 5 5 BENDERA SKM KLNG GOLD PTH 370GR (48 7 1 11 6 TIGA SAPI KRIMER KENTAL MANIS 490G(48) 28 40 25 7 DANCOW BLT 5+ MADU 400GR (24) 7 3 4 8 DANCOW FULL CREAM 200GR(40) 1 0 1 9 BEAR BRAND GOLD MALT PUTIH 140ML 2 4 3 10 ZEE CHOCOLATE 350GR 3 0 2 11 ZEE TWEEN STRAWBERI BOX 350GR 2 2 1 12 BONEETO VANILA 20GR 5 5 8 13 BENDERA SKM KLNG PUTIH 385GR (48) 10 24 7 14 BENDERA SKM PUTIH SCT 6'S (20) BRU 49 54 50 15 ZEE SWIZZ CHOCO MILK SCT 40GR (120) 21 38 31 16 ZEE VANILA TWIST SCT 40GR (120) 5 24 16
NO Nama Produk Oktober November Desember 17 DANCOW FORTIGRO COKLAT 1000GR(12) 3 15 0 18 BENDERA SKM COKLAT POUCH 560GR (24) 11 9 9 19 ENAK AJAIB KKM 500G (48) 7 3 11 20 DAIRY CHAMP KLENTAL MANIS 500G (48) 3 17 9 21 KOKOLA WFR MAJESTIC W COFFE 70GR (30 1 3 2 22 CHOCOLATOS WFR ROLL GRANDE 16G(120)B 34 42 59 23 RICHEESE SIIP COKLAT  50GR (36) 30 52 24 24 GET GIT WFR GRILLED BBQ 102G(12) 0 0 2 25 SIMBA CHOCO CHIPS STRAW CUP 37G(72) 22 18 24 26 TANGO WAFER VANILA 7GR(240) 26 24 14 27 RICHOCO WAFER COKLAT 75GR (36) 9 8 12 28 GIZO ESKIMO STRAWBERY 18 G(160) 32 24 27 29 GIZO ESKIMO COKLAT 18G(160) 24 32 20 30 GET GIT WAFER COKLAT 102G 61 36 4 31 ROMA SLAI O'LAI BLUEBRRY 32GR 12(144) 10 8 33 32 SELAMAT WFR COKLAT 20G(120) (20) 52 62 44 33 GERY WFR CREAM CKLT KELAPA 20G(12)72 31 16 27 34 FULLO MIO VANILA MILK 12G(144) 17 4 12 35 TANGO WAFFLE CRANCH CHOX 130G(24) 8 12 11 3.2 Perhitungan K-Means Clustering
a Penentuan Pusat Klaster ( Centroid )
Penentuan pusat klister ini di ambil secara acak oleh sistem. Berikut gambar tampilan sistem yang di buat oleh peneliti.
b Perhitungan Jarak Data dengan Centroid
Perhitungan jarak  data dengan centroid menggunakan rumus Euclidean Distance :
𝑑 =    |𝑥 − 𝑦| =   √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 Dimana: d = jarak x = data y = pusat cluster
Jarak data barang 1 dengan centroid 1,2,3
𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑗 ) =   √(70 − 70) 2 + (100 − 100) 2 + (70 − 70) 2 = 0 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑗 ) =   √(70 − 28) 2 + (100 − 40) 2 + (70 − 25) 2 = 85,95 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑗 ) =   √(70 − 18) 2 + (100 − 18) 2 + (70 − 6) 2 = 116,29
Jarak data barang 2 dengan centroid 1,2,3
𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑗 ) =   √(7 − 70) 2 + (8 − 100) 2 + (9 − 70) 2 = 127,1 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑗 ) =   √(7 − 28) 2 + (8 − 40) 2 + (9 − 25) 2 = 41,48 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑗 ) =   √(7 − 18) 2 + (8 − 18) 2 + (9 − 6) 2 = 15,166
Jarak data barang 3 dengan centroid 1,2,3
𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑗 ) =   √(18 − 70) 2 + (18 − 100) 2 + (6 − 70) 2 = 116,29 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑗 ) =   √(18 − 28) 2 + (18 − 40) 2 + (6 − 25) 2 = 30,74 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑗 ) =   √(18 − 18) 2 + (18 − 18) 2 + (6 − 6) 2 = 0
Jarak data barang 4 dengan centroid 1,2,3
𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑗 ) =   √(5 − 70) 2 + (2 − 100) 2 + (5 − 70) 2 = 134,34 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑗 ) =   √(5 − 28) 2 + (2 − 40) 2 + (5 − 25) 2 = 48,71 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑗 ) =   √(5 − 18) 2 + (2 − 18) 2 + (5 − 6) 2 = 20,64
Jarak data barang 5 dengan centroid 1,2,3
𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑗 ) =   √(7 − 70) 2 + (1 − 100) 2 + (11 − 70) 2 = 131,34 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑗 ) =   √(7 − 28) 2 + (1 − 40) 2 + (11 − 25) 2 = 48,45 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑗 ) =   √(7 − 18) 2 + (1 − 18) 2 + (11 − 6) 2 = 20,857
Dari perhitungan di atas peneliti menerapkan hasil penelitian pada website . Berikut tampilan pada website yang dibuat oleh peneliti.
Gambar 2. Perhitungan Jarak ke Centroid (Iterai 1)
Dari informasi tersebut, titik tengah baru ditemukan di dalam cluster C1, C2, dan C3. Data dari masing- masing cluster akan diakumulasikan, kemudian nilai rata-ratanya dihitung, dan nilai ini akan digunakan untuk menentukan titik tengah baru di masing-masing cluster . Tabel berikut menunjukkan titik tengah baru dari masing-masing cluster :
Gambar 3. Centroid Baru (iterasi 2)
Berikut perhitungan centroid baru pada iterasi 2: Jarak data barang 1 dengan centroid 1,2,3 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑗 ) =   √(70 − 62,67) 2 + (100 − 74,34) 2 + (70 − 84,34) 2 = 30,3 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑗 ) =   √(70 − 34) 2 + (100 − 37,64) 2 + (70 − 32) 2 = 81,421 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑗 ) =   √(70 − 7,13) 2 + (100 − 8,58) 2 + (70 − 7,9) 2 = 127,131
Jarak data barang 2 dengan centroid 1,2,3 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑗 ) =   √(7 − 62,67) 2 + (8 − 74,34) 2 + (9 − 84,34) 2 = 114,778 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑗 ) =   √(7 − 34) 2 + (8 − 37,64) 2 + (9 − 32) 2 = 46,221 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑗 ) =   √(7 − 7,13) 2 + (8 − 8,58) 2 + (9 − 7,9) 2 = 1,219
Jarak data barang 3 dengan centroid 1,2,3 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑗 ) =   √(18 − 62,67) 2 + (18 − 74,34) 2 + (6 − 84,34) 2 = 106,32 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑗 ) =   √(18 − 34) 2 + (18 − 37,64) 2 + (6 − 32) 2 = 36,298 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑗 ) =   √(18 − 7,13) 2 + (18 − 8,58) 2 + (6 − 7,9) 2 = 14,513
Jarak data barang 4 dengan centroid 1,2,3 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑗 ) =   √(5 − 62,67) 2 + (2 − 74,34) 2 + (5 − 84,34) 2 = 121,866 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑗 ) =   √(5 − 34) 2 + (2 − 37,64) 2 + (5 − 32) 2 = 53,291
𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑗 ) =   √(5 − 7,13) 2 + (2 − 8,58) 2 + (5 − 7,9) 2 = 7,513
Jarak data barang 5 dengan centroid 1,2,3 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑗 ) =   √(7 − 62,67) 2 + (1 − 74,34) 2 + (11 − 84,34) 2 = 117,704 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑗 ) =   √(7 − 34) 2 + (1 − 37,64) 2 + (11 − 32) 2 = 50,122 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑗 ) =   √(7 − 7,13) 2 + (1 − 8,58) 2 + (11 − 7,9) 2 = 8,177
Dari perhitungan di atas peneliti menerapkan hasil penelitian pada website . Berikut tampilan pada website yang di buat oleh peneliti.
Gambar 4. Perhitungan Jarak ke Centroid (Iterasi 2)
Dari informasi tersebut, titik tengah baru ditemukan di dalam cluster C1, C2, dan C3. Data dari masing- masing cluster akan diakumulasikan, kemudian nilai rata-ratanya dihitung, dan nilai ini akan digunakan untuk menentukan titik tengah baru di masing-masing cluster . Tabel berikut menunjukkan titik tengah baru dari masing-masing cluster :
Gambar 5. Centroid Baru (iterasi 3)
Berikut perhitungan centroid baru pada iterasi 3: Jarak data barang 1 dengan centroid 1,2,3 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑗 ) =   √(70 − 62,6) 2 + (100 − 74,34) 2 + (70 − 84,34) 2 = 30,3
𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑗 ) =   √(70 − 33,33) 2 + (100 − 36,5) 2 + (70 − 30,5) 2 = 83,28 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑗 ) =   √(70 − 6,5) 2 + (100 − 8,067) 2 + (70 − 7,734) 2 = 127,7341
Jarak data barang 2 dengan centroid 1,2,3 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑗 ) =   √(7 − 62,67) 2 + (8 − 74,34) 2 + (9 − 84,34) 2 = 114,77 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑗 ) =   √(7 − 33,33) 2 + (8 − 36,5) 2 + (9 − 30,5) 2 = 44,36 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑗 ) =   √(7 − 6,5) 2 + (8 − 8,067) 2 + (9 − 7,734) 2 = 1,36
Jarak data barang 3 dengan centroid 1,2,3 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑗 ) =   √(18 − 62,67) 2 + (18 − 74,34) 2 + (6 − 84,34) 2 = 106,32 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑗 ) =   √(18 − 33,33) 2 + (18 − 36,5) 2 + (6 − 30,5) 2 = 34,31 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑗 ) =   √(18 − 6,5) 2 + (18 − 8,067) 2 + (6 − 7,734) 2 = 15,29
Jarak data barang 4 dengan centroid 1,2,3 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑗 ) =   √(5 − 62,67) 2 + (2 − 74,34) 2 + (5 − 84,34) 2 = 121,86 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑗 ) =   √(5 − 33,33) 2 + (2 − 36,5) 2 + (5 − 30,5) 2 = 51,412 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑗 ) =   √(5 − 6,5) 2 + (2 − 8,067) 2 + (5 − 7,734) 2 = 6,821
Jarak data barang 5 dengan centroid 1,2,3 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑗 ) =   √(7 − 62,67) 2 + (1 − 74,34) 2 + (11 − 84,34) 2 = 117,71 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑗 ) =   √(7 − 33,33) 2 + (1 − 36,5) 2 + (11 − 30,5) 2 = 48,311 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑗 ) =   √(7 − 6,5) 2 + (1 − 8,067) 2 + (11 − 7,734) 2 = 7,81
Dari perhitungan di atas peneliti menerapkan hasil penelitian pada website . Berikut tampilan pada website yang di buat oleh peneliti.
Gambar 6. Perhitungan Jarak ke Centroid (iterasi 3)
Dari informasi tersebut, titik tengah baru ditemukan di dalam cluster C1, C2, dan C3. Data dari masing- masing cluster akan diakumulasikan, kemudian nilai rata-ratanya dihitung, dan nilai ini akan digunakan untuk menentukan titik tengah baru di masing-masing cluster . Tabel berikut menunjukkan titik tengah baru dari masing-masing cluster :
Gambar 7. Centroid Baru (iterasi 4)
Berikut perhitungan centroid baru pada iterasi 4: Jarak data barang 1 dengan centroid 1,2,3 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑗 ) =   √(70 − 62,6) 2 + (100 − 74,34) 2 + (70 − 84,34) 2 = 30,3 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑗 ) =   √(70 − 32,46) 2 + (100 − 35,07) 2 + (70 − 30) 2 = 84,99 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑗 ) =   √(70 − 5,96) 2 + (100 − 7,72) 2 + (70 − 7,172) 2 = 128,69
Jarak data barang 2 dengan centroid 1,2,3 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑗 ) =   √(7 − 62,67) 2 + (8 − 74,34) 2 + (9 − 84,34) 2 = 114,77 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑗 ) =   √(7 − 32,46) 2 + (8 − 35,07) 2 + (9 − 30) 2 = 42,69 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑗 ) =   √(7 − 5,96) 2 + (8 − 7,72) 2 + (9 − 7,172) 2 = 2,11
Jarak data barang 3 dengan centroid 1,2,3 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑗 ) =   √(18 − 62,67) 2 + (18 − 74,34) 2 + (6 − 84,34) 2 = 106,32 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑗 ) =   √(18 − 32,46) 2 + (18 − 35,07) 2 + (6 − 30) 2 = 32,81 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑗 ) =   √(18 − 5,96) 2 + (18 − 7,72) 2 + (6 − 7,172) 2 = 15,86
Jarak data barang 4 dengan centroid 1,2,3 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑗 ) =   √(5 − 62,67) 2 + (2 − 74,34) 2 + (5 − 84,34) 2 = 121,86 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑗 ) =   √(5 − 32,46) 2 + (2 − 35,07) 2 + (5 − 30) 2 = 49,73 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑗 ) =   √(5 − 5,96) 2 + (2 − 7,72) 2 + (5 − 7,172) 2 = 6,19
Jarak data barang 5 dengan centroid 1,2,3 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑗 ) =   √(7 − 62,67) 2 + (1 − 74,34) 2 + (11 − 84,34) 2 = 117,71 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑗 ) =   √(7 − 32,46) 2 + (1 − 35,07) 2 + (11 − 30) 2 = 46,58 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑗 ) =   √(7 − 5,96) 2 + (1 − 7,72) 2 + (11 − 7,172) 2 = 7,806
Dari perhitungan di atas peneliti menerapkan hasil penelitian pada website . Berikut tampilan pada website yang di buat oleh peneliti.
Gambar 8. Perhitungan (iterasi 4)
Sebagai  hasil  dari  informasi  tersebut,  diketahui  bahwa  titik  tengah  dan  centroid  sama,  sehingga perhitugan claster yang dihasilkan seperti yang ditunjukkan dalam tabel di bawah.

## c Hasil Akhir Perhitungan
Gambar 10. Hasil Akhir (Lanjutan)

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan temuan di atas, dapat disimpulkan bahwa data penelitian ini berasal dari penjualan produk di toko AAS Toserba Jatibarang, yang berlokasi di Jl. Raya Barat Jatibarang No.12, Kecamatan Jatibarang, Kabupaten Brebes,  Jawa  Tengah.    Dalam  penelitian  ini,  45  data  digunakan.  Dalam  penelitian  ini,  dataset  disebut  dengan operator retrive menggunakan model Algoritma K-Means. Kemudian, untuk memodelkan data set sebelumnya, clustring kmeans digunakan, dan kinerja jarak kelompok digunakan untuk menguji hasil pengelompokan. Nilai dari kelompok 1 adalah tidak laris, nilai dari kelompok 2 adalah laris, dan nilai dari kelompok 3 adalah paling laris.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Kami  ucapkan  kepada  Bapak  Bambang  Irawan  dan  Bapak  Nur  Ariesanto  Ramdhan  yang  telah  berkerja  sama dalam  penyusunan  skripsi  ini.  Dan  terimakasih  kepada  Universitas  Muhadi  Setiabudi  telah  memberikan  bekal ilmu sehingga berhasilnya penyusunan penelitian, serta terima kasih kepada Bapak Muhammad Asyam Labieba sebagai HRD AAS Toserba Jaribarang yang telah membimbing di lapangan.

## REFERENCES
[1] G. Triyandana, L. A. Putri, and Y. Umaidah, “Penerapan Data Mining Pengelompokan Menu Makanan dan  Minuman  Berdasarkan  Tingkat  Penjualan  Menggunakan  Metode  K-Means,” Journal  of  Applied Informatics and Computing , vol. 6, no. 1, pp. 40–46, 2022, doi: 10.30871/jaic.v6i1.3824.
[2] K. N. Nababan, “BEES : Bulletin of Electrical and Electronics Engineering Penerapan Metode K-Means Dalam Menentukan Klasifikasi Produk Pembelian Pelanggan,” vol. 3, no. 2, pp. 81–97, 2022.
[3] A.  Nugraha,  O.  Nurdiawan,  and  G.  Dwilestari,  “Penerapan  Data  Mining  Metode  K-Means  Clustering Untuk Analisa Penjualan Pada Toko Yana Sport,” JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) , vol. 6, no. 2, pp. 849–855, 2022, doi: 10.36040/jati.v6i2.5755.
[4] T. Martiwansyah, D. Alita, A. R. Isnain, and N. Nuroji, “Penerapan Algoritma Apriori untuk Menentukan Tata Letak Barang (Studi Kasus: Swalayan S&M Mart),” Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak , vol. 4, no. 2, pp. 167–175, 2023, doi: 10.33365/jatika.v4i2.2594.
[5] Y. Nuryaman, B. Sudarsono, U. Faddillah, and A. Asistyasari, “Klasifikasi Data Penjualan Mengunakan Algoritma K-Means Dan Analytic Hierarchy Process,” Jurnal Larik: Ladang Artikel Ilmu Komputer , vol. 2, no. 1, pp. 23–28, 2022, doi: 10.31294/larik.v2i1.1371.
[6] T. A. Ramadhani and A. S.  Purnomo, “Penerapan  Algoritma  K-Means Clustering Untuk Menentukan Penjualan Mebel ( Studi Kasus : Mebel Sumber  Saudara di Semarang ) Applying K-Means Clustering Algorithm to Determine Furniture Sales ( Case Study : Mebel Sumber Saudara in Semarang ) Abstrak,” pp. 97–105.
[7] Y. A. Sandria, M. R. A. Nurhayoto, L. Ramadhani, R. S. Harefa, and A. Syahputra, “Penerapan Algoritma Selection Sort untuk Melakukan Pengurutan Data dalam Bahasa Pemrograman PHP,” Hello World Jurnal Ilmu Komputer , vol. 1, no. 4, pp. 190–194, 2022, doi: 10.56211/helloworld.v1i4.187.
[8] R.  F.  Ramadhan  and  R.  Mukhaiyar,  “Penggunaan  Database  Mysql  dengan  Interface  PhpMyAdmin sebagai Pengontrolan Smarthome Berbasis Raspberry Pi,” JTEIN: Jurnal Teknik Elektro Indonesia , vol. 1, no. 2, pp. 129–134, 2020, doi: 10.24036/jtein.v1i2.55.
[9] Y.  M.  Denny  Andwiyan,  Najmie,  “Sistem  Informasi  Pembayaran  Sumbangan  Pembinaan  Pendidikan (SPP) Siswa pada SMK Pelita Persada Tangerang,” Incomtech , vol. 11, no. 2, pp. 38–45, 2022.
[10] D. T. Suharto, B. S.  Informatika, and  C. Igniter, “RANCANG  BANGUN  APLIKASI PENGGAJIAN KARYAWAN BERBASIS WEB DENGAN CODE IGNITER 3,” vol. 8, no. 1, pp. 48–53, 2024.