## Simulasi dalam Mengoptimalisasikan Penggadaan Barang di Gudang BC 5 HNI Pekanbaru Menggunakan Metode K-Mean Clustering
Yendi Putra 1 , Dina Mardiati 2 , Yanto Saputra 3 , Yulhan 4 Universitas Mahaputra Muhammad Yamin 1,4 , Institut Teknologi Bisnis Riau 2,3
Email: yendiputraraorao@gmail.com , dina.mardiati@itbriau.ac.id , yanto.saputra@itbriau.ac.id, yulhan@yahoo.com
Diterima: 05 Aug 2022 | Direvisi: 18 Aug 2022 Disetujui: 27 Aug 2022 | Dipublikasi: 31 Aug 2022

## Abstrak
Ketersediaan  barang  dalam  suatu  toko  sangat mempengaruhi  terhadap  aktifitas  penjualan  toko tersebut.  Pelanggan  mempunyai  ketertarik  pada  toko yang  memiliki  ketersediaan  produk  sesuai  dengan kebutuhan  dan  keinginan  pelanggan.  Penelitian bertujuan  untuk  mengetahui  produk  apa  saja  yang paling  diminati  pelanggan,  diminati  pelanggan  dan kurang  di  minati  pelanggan.  Pemilik  toko  mengetahui stok  yang  habis  atau  jenis  produk  yang  banyak teresedia. Penelitian ini menggunakan metode K-Mean Clustering yang  merupakan  bagian  dari  Data Mining. Data  yang  dioleah  pada  penelitian  ini  ialah  data penjualan  dari  Januari  2021  hingga  Desember  2021 sebanyak  153  produk  yang  di  ambil  dari  BC  5  HNI Pekanbaru.  Adapun  variabel  data  yang  digunakan diantaranya  nama  produk,  harga,  jumlah  terjual  dan tahun.  Data  tersebut  di  proses  menggunakan aplikasi Rapid  Miner .  Tahap  pertama  dalam  pengolahan  data ialah menentukan nilai cluster secara acak, nilai cluster dibagi  menjadi  3  kelompok.  Nilai centroid diperoleh dari  nilai  paling  bawah,  nilai  tengah  dan  nilai  paling atas  dari  data  yang  tersedia.  Perhitungan cluster dilakukan  dengan  menghitung  jarak  terdekat  dengan data.  Hasil  akhir  penelitian  ini  yaitu  diketahui  produk yang  paling  diminati,  diminati  dan  kurang  diminati, sehingga  pemilik  toko  dapat  memaksimalkan ketersediaan  barang  yang  dijual  agar  tidak  adanya penumpukan stok barang.
Kata kunci: K-Mean Clustering , Data Mining

## Abstract
The  availability  of  goods  in  a  store  greatly  affects  the sales  activities  of  the  store.  Customers  have  an  interest  in stores  that  have  product  availability  in  accordance  with customer  needs  and  desires.  The  research  aims  to  find  out what  products  are  most  in  demand  by  customers,  interested in  customers  and  less  in  customer  interest.  The  shop  owner knows that the stock is out of stock or the type of product that is  widely  available.  This  study  uses  the  K-Mean  Clustering
method which is part of Data Mining. The data processed in this study is sales data from January 2021 to December 2021 as  many  as  153  products  taken  from  BC  5  HNI  Pekanbaru. The data variables used include product name, price, amount sold and year. The data is processed using the Rapid Miner application. The first stage in data processing is to determine the cluster value at random, the cluster value is divided into 3 groups. The centroid value is obtained from the lowest value, the  middle  value  and  the  highest  value  from  the  available data.  Cluster  calculation  is  done  by  calculating  the  closest distance to the data. The final result of this study is that it is known which products are the most desirable, desirable and less  desirable,  so  that  shop  owners  can  maximize  the availability of goods sold so that there is no accumulation of stock.
Keywords:  K-Mean Clustering, Data Mining

## I. PENDAHULUAN
Kepuasan  pelanggan  adalah  hal  yang sangat  penting  dalam  dunia  bisnis.  Bisnis  akan berkembang  apabila  kepuasan  pelanggan  dapat terjaga  dengan  baik,  untuk  memenuhi  kebutuhan pelanggan  para  pelaku  usaha  dituntut  untuk bertindak  tepat  serta  cepat  [1],  karena  sangat berpengaruh  terhadap  kepuasan  pelanggan  dan keuntungan dalam suatu perusahaan. Sekarang ini, dunia  bisnis  semakin  berkembang  pesat  dengan memanfaatkan  teknologi  yang  canggih  sehingga informasi  sangat  mudah  didapatkan  serta  proses data  yang  cepat  sehingga  membuat  ukuran  data semakin  besar.  Memiliki  data  yang  berukuran besar  atau  yang  sering  disebut  dengan database merupakan suatu tantangan tersendiri bagi pemilik data  dalam  mengolah  data  tersebut  agar  bisa  di olah  menjadi  informasi  yang  bermanfaat  sesuai kebutuhan  [2].  Perkembangan  teknologi  saat  ini, Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  ialah
E-ISSN: 2775-4669
sebuah  metodologi  yang  dimanfaatkan  dalam melakukan ekstaksi data.
KDD  merupakan  teknik  yang  bisa digunakan  agar  menghasilkan  pengetahuan  baru dari database yang  sudah  ada  [3].  Hasil pengetahuan  tersebut  akan  dimanfaarkan  untuk basis  pengetahuan  dalam  pengambilan  keputusan [4].  KDD  memiliki  arti  proses  pemilihan, pembersihan, transformasi, presentasi, temuan dan evaluasi  data  [5]. Knowledge  Discovery  in Database (KDD)  memilikki  proses  tahapan  yang dilakukan salah satunya Data Mining [6]. Mining diartikan  usaha  untuk  menemukan  pengetahuan yang  berharga  terhadap  sejumlah  material  dasar [7].  Data  Mining  adalah  proses  penggalian informasi  dari  suatu  data  yang  memiliki  ukuran besar  dengan  menggunakan  metode  tertentu  [8]. Data  Mining  pada  umumnya  digunakan  ke aplikasi  yang  lebih  luas  [9] . Metode  yang tergolong  ke  dalam  Data  Mining  salah  satunya yakni clustering. Clustering merupakan  alat  yang manfaatkan pada ilmu data [10], [11].
Dari  beberapa  penelitian  diatas maka  dalam penelitian ini akan dilakukan implementasi teknik data mining yaitu clustering pada data pengadaan barang  di  gudang  BC  5  HNI  Pekanbaru  dengan menggunakan  algoritma  K-Mean  dengan  tujuan untuk mengoptimalkan penggandaan barang.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
Clustering adalah  alat  bantu  dalam  data mining  yang  digunakan  untuk  menyelesaikan masalah  dalam  suatu  pengelompokkan  data  [12]. Analisa  Pengklasteran  dengan Non  Hirarcial Cluster menggunakan  Algoritma  K-Mean  [13]. Algoritma  K-Mean  adalah  metode  iterasi sederhana yang dapat melakukan pengelompokkan  data  dalam  jumlah  cukup  besar [14].  Dalam  metode  ini  biasanya  dimulai  dari pengambilan cluster , cluster yang  yang  diambil bisa  saja  lebih  dari  satu cluster hingga terbentuknya cluster [15].  Pengelompokkan dengan  menggunakan  Algoritma  K-Mean  dapat diiplementasikan  pada  data  penjualan  rendah maupun tinggi [16], dalam bidang kesehatan [17], bidang  pendidikan  [18],  dan  juga  bidang  bisnis lainnya.
Berdasarkan  penelitian  yang  dilaksanakan  oleh Gustientiedina,  Hasmil  dan  Yenny  bahwa  teknik clustering dapat
diterapkan
untuk mengelompokkan data obat sehingga menghasilkan informasi terhadap  obat mana yang
mempunyai  penggunaan  rendah  sedang  bahkan tinggi. Hasil penelitian ini didapatkan 3 kelompok obat  yaitu  obat  dengan  penggunaan  rendah, dimana  rata-rata  permintaan  obat  kurang  dari 1800  buah  setiap  bulannya  kemudian  dengan penggunaan  sedang  yaitu  dengan  rata-rata permintaan  obat  diantara  1.800-7000  buah  setiap bulannya  dan  obat  dengan  penggunaan  tinggi yaitu  dengan  rata-rata  permintaan  diatas  7000 buah  setiap  bulannya  [19].  Penelitian  yang  sama juga  dilakukan  oleh  Mei  didalam  penelitiannya membahas  tentang  obatdengan  memanfaatkan teknik clustering dan  algoritma  K-Mean.  Hasil penelitian  tersebut  mengelompokkan  data  obat menjadi  3 cluster ,  diantaranya cluster 1  yaitu terdapat 1 obat, kemudian cluster 2 yaitu terdapat 18 obat dan cluster 3 terdapat 20 obat [20].

## III. METODE PENELITIAN
Penelitian  yang  dilakukan  menggunakan objek  data  yang  diperoleh  dari  BC  5  HNI Pekanbaru  yang  berlokasi  di  Jalan  Sekolah Kecamatan  Rumbai  Kota  Pekanbaru  Provinsi Riau.  Data  yang  diperoleh  yaitu  berisi  laporan penjualan  dari  mulai  bulan  Januari  sampai Desember  2021.  Pada  data  tersebut  terdapat informasi diantaranya tanggal, bulan, tahun, nama barang, harga, dan jumlah barang terjual.
Metodologi pengolahan data yang digunakan adalah Data Mining dengan metode K- Mean Clustering .  Tujuan  penelitian  ini  ialah untuk  menganalisis  sserta  pengelompokan  suatu data  dengan  memanfaatkan  algoritma  K-Mean untuk dapat pengelompokkan data penjualan yang sangat  diminati,  diminati  dan  kurang  diminati dengan cepat dan akurat.
Agar  penelitian  ini  berjalan  dengan  baik, maka  diperlukan  kerangka  kerja  dari  penelitian. Kerangka  dari  penelitian  merupakan  tahapan- tahapan  yang  dilakukan  dalam  menyelesaikan penelitian.  Adapun  kerangka  penelitian  dapat dilihat pada Gambar 1
A. Mengidentifasi Masalah
Pada  bagian  pertama  dimulai  dengan melakukan  identifikasi  terhadap  persoalan  yang ada  lalu  melaksanakan  studi  literatur,  jurnal artikel,  situs  website,  buku-buku,  dan  karya  tulis ilmia.  Tahap  tersebut  dilaksanakan  untuk mendapatkan  informasi  terkait  Data  Mining, Klasifikasi,  Algorithma  K-Mean  dan  lain sebagainya.  Tujuan  penetapan  rumusan  masalah supaya  penelitian  ini  dapat  terarah  dan  tidak melebar dari batasan masalah yang akan diteliti.

## E-ISSN: 2775-4669
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian

## B. Menganalisa Permasalahan
Menganalisa  permasalahan  ialah  langkah peneliti  dalam  mengetahui  permasalahan  pada objek penelitian melalui penentuan ruang lingkup permasalahan, supaya output dari penelitian dapat sesuai dengan yang di inginkan.
C. Menentukan Tujuan
Menentukan  tujuan  yaitu  menentukan  arah yang  jelas  dari  penelitian  tersebut.  Penentuan tersebut  membuat  penelitian  jelas  sehingga hasilnya  dapat  digunakan  oleh  pihak  yang membutuhkan
D. Mempelajari Literatur
Mempelajari  literatur  ialah  memahami  teori- teori yang memiliki keterkaitan dengan permasalahan  penelitian.  Setelah  dipelajari literatur  tersebut  akan  dipilih  dan  disesuaikan dengan  masalah  yang  ada.  Sumber  dari  literatur bisa  berupa  buku,  prosiding,  artikel  yang membahas  tentang  KDD  (Knowledge  Discovery in Database), Data Mining, Klasifikasi, Algoritma K-Mean  dan  sumber  bacaan  lainnya  yang mendukung penelitian tujuan mempelajari
literatur  yaitu  agar  target  yang  akan  dicapai menjadi leih jelas dan terarah.
E. Tahap pengumpulan Data
Penelitian ini dilakukan dengan mendapat data primer  dengan  menghubungi  pihan  BC  5  HNI Pekanbaru  guna  mengumpulkan  data  laporan penjualan  yang  diperlukan  dalan  penelitian dengan teknik pengumpulan data yaitu
Pengamatan  (Observasi),  Wawancara  (Interview) dan Studi Pustaka F. Analisa Data
Data  yang  dihasilkan  dari  tahap  pengumpulan data  terlebih  dahulu  dicleaning  yaitu  apabila terdapat  data  atau  informasi  yang  tidak  jelas  dan tidak lengkap akan dibuang. Selanjutnya selection data  yaitu  data  yang  sudah  lengkap  dilakukan seleksi  di  proses  dengan  algoritma  K-Mean Cluster ing adapun tahap yang dilakukan adalah : 1. Memasukkan data yang akan dikelompokkan
2. Menentukan jumlah klaster
3. Ambil  sampel  data  sebanyak  jumlah cluster secara acak sebagai sentroid.
4. Menghitung  jarak  pusat cluster terhadap  data, dengan menggunakan persamaan menggunakan  teori  jarak  Euclidean,  rumus Euclidean disajikan pada Persamaan.
5. Hitung  kembali  pusat  kluster  dengan keanggotaan culster yang baru
6. Apabila  pusat cluster tidak  berubah  maka proses cluster telah  selesai,  apabila  belum maka  langka  ke  (5)  di  ulangi  sampai  pusat cluster tidak memiliki perubahan.
G. Desain Sistem
Desain dan perancangan sistem memanfaatkan bahasa  pemrograman  PHP  serta  perangkat pangkalan  data  menggunakan  MySQL,  keduanya tetapkan  berdaasar  kemudahan  dan  biaya  relative rendah serta mudah dalam implementasinya.
H. Implementasi Algoritma K-Mean Cluster ing Setelah melakukan pengumpulan data, selanjutnya  mengimplementasikan  data  yang  ada lalu  di  kelompokkan  menggunakan  Algoritma  K- Mean. Penyeleleksian data dilakukan berdasarkan keperluan penelitian selanjutnya dilakukan proses transformasi dari data hasil seleksi  supaya bisa di olah pada metode K-Mean.
Data  yang  telah  di  transformasi  tersebut  siap untuk  di  olah  dengan  metode  K-Mean  yang diawali    dari  penentuan  jumlah cluster .  Pada penelitian  ini  menggunakan  tiga cluster yaitu Sangat Diminati, Diminati, dan Kurang Diminati. Setelah  itu  menetapkan  centroid  yaitu  nilai  titik pusat cluster yang  di  ambil  secara  acak  dari dataset.  Setelah  penentuan  titik cluster ,  maka
hitung jarak terdekat cluster lalu di kelompokkan berdasarkan  jarak  terdekat  dengan cluster . Lakukan  perhitungan  kembali  pada  nilai  centroid baru  dengan  teknik  menjumlahkan  anggota kelompok lalu dibagi  dengan total anggota.
I. Pengujian Hasil
Pada tahap pengujian hasil dilakukan dua cara yaitu pengujian data secara manual menggunakan algoritma  K-Mean  dan  hasil  dari  implementasi algoritma  K-Mean  di  uji  lagi  menggunakan software RapidMinet Pengujian hasil ini bertujuan untuk  mencocokkan  hasil  perhitungan  manual algoritma  Kmenas  dengan  perhitungan  dengan menggunakan software RapidMiner.
J. Analisa Hasil
Kegiatan  ini  dilakukan  agar  mengetahui tingkat akurasi dari hasil yang didapatkan dengan hasil data yang sebenarnya. Hal ini dilakukan agar aplikasi  yang  dibangun  dengan  menggunakan algoritma  K-Mean  ini  mendapatkan  hasil  yang sama  antara  penerapan  metode  K-Mean  secara manual dengan perhitungan menggunakan aplikasi  Rapid  Miner.  Hasil  dari  pengujian  ini direkomendasikan  kepada  pimpinan  BC  5  HNI Pekanbaru  sebagai  dasar  pertimbangan  terhadap pengambilan keputusan dalam stock barang.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahap  awal  dimulai  dari  pengumpulan data  yang  diperoleh  dari  BC  5  HNI  Pekanbaru, kemudian  di  lakukan  tahap  seleksi  data berdasarkan  kebutuhan  data  yang  akan  diteliti, data  yang  telah  lulus  hasil  seleksi  selanjutnya dilakukan  proses  transformasi  ke  dalam  bentuk yang  bisa  di  proses  dengan  metode K-Mean selanjutnya  data  siap  di  proses  di  mulai  dengan menentukan berapa jumlah cluster .
Pada  bagian  ini  peneliti  memanfaatkan tiga cluster ,  yaitu  Yang  Di  Minati,  Diminati  dan Kurang Diminati. Setelah itu menetapkan centroid yaitu nilai titik pusat cluster yang di ambil secara acak  dari  dataset.  Setelah  penentuan  titik cluster , maka  hitung  jarak  terdekat cluster lalu  di kelompokkan  berdasarkan  jarak  terdekat  dengan cluster .  Lakukan  perhitungan  kembali  pada  nilai centroid  baru  dengan  teknik  menjumlahkan anggota  kelompok  lalu  dibagi  dengan  total anggota,  data  yang  diperoleh  berupa  data  yang masih  harus  di  olah  sehingga  dapat  dilakukan perhitungan  dengan  menggunakan  metode K- Mean ,  data  sampel  hasil  transformasi  di  jadikan pada Tabel 1.
Tabel1. Tabel Sampel Data Hasil Tranformasi
Kode Q1 Q2 Q3 Q4 Gran d Total P001 0 0 0 1 3 P002 0 0 2.667 0 8 P003 4 0 0 0 12 P004 0 0.333 0 0 1 P005 0 0 21.667 0 65 P036 0 0 0.667 0 2 P037 347 375.333 539 473.333 5204 P038 229.66 7 142.667 1 0 1120 P039 0.3333 2 0 0 7 P040 164 159 184.667 196.333 2112
Kode Q1 Q2 Q3 Q4 Gran d Total P070 0 150.333 348.666 7 209.333 2125 P071 37 35.667 54.3333 60.333 562 P072 32 22.333 37 24.333 347 P073 1 2.3333 1.6667 0.667 17 P074 0.667 0.667 4 0.667 18 P075 0.3333 0 0.3333 8.333 27 P076 2.667 3.667 7.6667 2 48 P077 52 47.667 50.3333 52.667 608 P078 167.33 3 147 207.666 6 233.667 2267 P079 0 0 0 75.333 226
Pada  langkah  ini  menentukan  pusat cluster atau centroid awal,  proses  ini  dilakukan pengambilan  data  secara  acak  dari  dataseet terhadap pada Tabel 2 .

## Tabel 2. Tabel Centroid Awal
KODE Q1 Q2 Q3 Q4 Grand Total P001 0 0 0 1 3

## E-ISSN: 2775-4669
P002 0 0 2.6667 0 8 P003 4 0 0 0 12
Lalu  dilakukan  proses  perhitungan menggunakan  rumus Euclidean  Distance. Dari ketiga  sampel  data  dapat  dilanjutkan  perhitungan dengan  menggunakan  data  jarak  terdekat  dengan Centroid. Dapat dilihat hasilnya pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Perhitungan Centroid Data ke-i ED-C0 ED-C1 ED-C2 CLUST ER ING P001 93.0305 6435.8521 2280.3278 0 P002 87.9640 6430.7688 2275.2254 0 P003 84.0023 6426.8190 2271.3177 0 P004 95.0641 6437.8886 2282.3707 0 P005 34.9398 6372.8411 2217.1788 0 P036 94.0407 6436.8688 2281.3417 0 Data ke-i ED-C0 ED-C1 ED-C2 CLUST ER ING P037 5181.9552  1164.4823 2994.8043 1 P038 1057.8822  5312.8272 1178.6828 0 P039 82.0205 6431.8140 2276.3156 0 P040 2045.2779  4298.0179 151.1593 2 P070 2073.2496  4284.6803 219.6774 2 P071 474.1138 5868.9355 1713.3291 0 P072 255.9594 6087.2613 1931.7745 0 P073 78.8654 6421.6693 2266.1612 0 P074 77.8387 6420.6275 2265.0811 0 P075 68.9952 6411.4638 2255.9228 0 P076 47.5550 6390.2132 2234.6737 0 P077 520.3380 5822.7208 1667.4655 0 P078 2203.2055  4140.5981 49.3973 2 P079 147.9172 6209.4399 2054.3160 0
Proses selanjutnya melakukan penentuan centroid baru  dapat  menggunakan  menghitung  rata-rata dari setiap kelompok cluster .
Berdasarkan  hasil  perhitungan  rata-rata didapatkan centroid baru pada Tabel 4.
Tabel 4. Tabel Centroid Baru Data ke-i ED-C0 ED-C1 ED-C2 CLUST ER ING P001 0.0000 7597.8363 2296.2066 0 P002 5.7542 7592.7739 2291.1385 0 P003 9.8995 7588.8135 2287.1461 0 P004 2.2608 7599.8717 2298.2587 0 P005 65.6844 7534.9825 2233.2957 0 P036 1.5635 7598.8593 2297.2339 0 P037 5274.9697  2328.9646 2979.5314 1 P038 1149.2570  6473.3189 1190.3043 0 P039 4.5947 7593.7850 2292.2128 0 P040 2138.2972  5460.3040 161.5639 2 Data ke-i ED-C0 ED-C1 ED-C2 CLUST ER ING P070 2165.7459  5447.1837 262.0089 2 P071 567.0932 7031.0553 1729.1508 0 P072 348.9588 7249.3897 1947.6151 0 P073 14.3295 7583.6506 2282.0649 0 P074 15.5563 7582.6378 2281.0001 0 P075 25.0998 7573.4408 2271.7527 0 P076 45.8839 7552.2302 2250.6199 0 P077 613.3547 6984.7571 1683.1413 0 P078 2296.2066  5303.1629 0.0000 2 P079 235.0626 7371.2708 2069.6583 0 Tahapan perhitungan menggunakan
rumus Euclidean dan  pencarian  centroid  baru dilakukan  terus  menerus  sampai  tidak  ada  lagi perubahan nilai nilai jarak dan pusat cluster serta data cluster .
Setelah dilakukan proses perhitungan dan pencarian cluster baru  didapatkanlah  hasil  akhir pada Tabel 5.

## E-ISSN: 2775-4669
Tabel 5. Tabel Hasil Akhir Data ke-i Iterasi-1 Iterasi-2 Iterasi-3 P001 0 0 0 P002 0 0 0 P003 0 0 0 P004 0 0 0 P005 0 0 0 P036 0 0 0 P037 1 1 1 P038 0 0 0 P039 0 0 0 P040 2 2 2 P070 2 2 2 P071 0 0 0 P072 0 0 0 Data ke-i Iterasi-1 Iterasi-2 Iterasi-3 P073 0 0 0 P074 0 0 0 P075 0 0 0 P076 0 0 0 P077 0 0 0 P078 2 2 2 P079 0 0 0
Setelah  dilakukan  proses  pengulangan terus menerus pada iterasi ke dua dan ketiga data cluster tidak  berubah  dan  didapatkan  hasil    dari 153  data  maka  data  pada cluster 1  sebanyak  145 data,  sedangkan  pada cluster 2  terdapat  2  data sedangkan sisanya sebanyak 6 data pada cluster 3.

## V. KESIMPULAN
Setelah  dilakukan  perhitungan  data  yang telah  dilakukan  melalui  software  RapidMiner diperoleh  barang  yang  sangat  diminati  ada  2 produk,  diminati  ada  6  produk  dan  kurang  di minati  terdapat  145  produk.  Dengan  hasil pengelompokan  data  ini  maka  didapatkan
pengetahuan baru yang dapat membantu pimpinan dalam  penyediaan  stok  barang  di  BC  5  HNI Pekanbaru agar terhindar dari kekosongan barang maupun stock barang yang menumpuk .

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  kepada  semua  pihak  yang telah bersedia terlibat dalam penelitian dini mulai dari pengumpulan data, klasifikasi serta pemproses data dan mengeluarkan output yang di harapkan  dapat  menjadikan  pengetahuan  baru dalam  mengambil  keputsan  serta  penelitian  ini dapat  selesai  tepat  waktu.  Ucapan  terima  yang spesial untuk pimpinan BC 5 HNI Pekanbaru atas bantuannya dalam penelitian ini.

## REFERENSI
[1] Windosari,  F.  W.,  Murtini,  W.,  &  Sawiji,  H.  (2019). Analisis Sistem Pengadaan dan Pemeliharaan Barang di Kejaksaan  Negeri  Surakarta. Jurnal  Informasi  dan Komunikasi Administrasi Perkantoran (JIKAP), 5 (1),  e- ISSN 2614-0349
[2] Mirantika,  N.  (2021).  Penerapan  Algoritam  K-Mean Cluster ing  Untuk  Pengelompokkan  Penyebaran  Covid- 19  di  Provinsi  Jawa  Barat. Nuansa  Informatika,  15 (2), 92-98. doi: 10.25134/nuansa. v15i2.4321
[3] Hidayat,  T.  (2022).  Klasifikasi  Data  Jamaah  Umroh Menggunakan  Metode  K-Mean Cluster ing. Jurnal Sistem  Informasi  dan  Teknologi,  4 (1),  19-24. doi:10.37034/jsisfotek.v4i1.115
[4] Satria,  W.,  Kusuma,  P.D.,  &  Irawan,  B.  (2019).
Pengelompokkan Data Mineral Di Indonesia menggunakan Metode K-Mean Cluster ing.
eProceedings of Engineering, 6 (2)
[5] 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
[6] Hidayat,  I.  S.,  Defit,  S.,  &  Nurcahyo,  G.  W.  (2021). Simulasi  dalam  Optimalisasi  Pengadaan  Barang menggunakan  Metode  K-Mean Cluster ing. Jurnal Sistem  Informasi  dan  teknologi,  3 (4),  281-287.  doi: 10.37034/jsisfotek.v3i3.79
[7] Joseph, S.I.T., & Thanakumar, I. (2019). Survey of Data Mining  Algorithm ‟ s  for  intelligent  computing  system.
Journal  of  Trends  in  Computer  Science  and  Smart Technology (TCSST), 1 (01),14-24.
https://doi.org/10.36548/jtcsst.2019.1.002
[8] Yunitasari, M., Maharani, T., & Hikmahwan, B. (2022). Implementasi  Metode  K-Mean  untuk  Pengelompokan Data Jamaah. Kumpulan Jurnal Ilmu Komputer, 9 (1), 1- 9. ISSN: 2406-7857
[9] Ahmed, S. R ., Barazanchi, I. A., & Jaaz, Z. A. (2019). Cluster ing  Algorithms  Subjected  to  K-Mean  and Gaussian Mixture Model on Multidimensional Data Set.
Periodicals  of  Engineering  and  Natural  Sciences,  7 (2), 448-457, doi: httpx//dx.doi.org/10.21533/pen.v712.484
[10] Singh,  S.,  &  Singh,  P.  (2020).  Speaker  specific  feature based cluster ing  and  its  applications  in  Language Independent Forencic Speaker Recognition.
International  Journal  of  Electrical  and  Speaker Recognition.  International. Journal  of  Electrical  and Computer  Engineering  (IJECE),  10 (4),  3508.  doi:
10.11591/ijece.v10i4.pp3508-33518
[11] Syakur,  M.A.,  Khotimah,  B.K.,  Rochman,  E.M.S.,  & Satoto,  B.D.  (2018).  Integration  K-Mean Cluster ing
Method  and  Elbow  Method  for  Indentification  of  The Best  Customer  Profile Cluster .  IOP  Conference  Series: Materials  Science  and  Engineering,  336,  012017. doi:10.1088/1575-899x/336/1/012017
[12] Ariyanto,  D.  (2022).  Data  Mining  menggunakan Algoritma  K-Mean  untuk  Klasifikasi  Penyakit  Infeksi Saluran  Pernafasan  Akut, Jurnal  Sistim  Informasi  dan Teknologi, 4 (1), 13-18 , doi: 10.37034/jsisfotek.v4i1.117
[13] Pandiangan,  H.  (2019).  Penerapan  Data  Mining  dalam Cluster ing  Produksi  Daging  Sapi  di  Indonesia menggunakan Algoritma K-Mean. Journal Of Computer
Networks,Architecture and High Perfomance Computing, 1 (2), 37-44. https://doi.org/10.47709/cnapc.vli2.239
[14] Astuti,  D.  (2019).  Penetuan  Strategi  Promosi  Usaha Mikro  Kecil  dan  Menegah  (UMKM)  Menggunakan Medode  CRISP  DM  dengan  Algoritma  K-Mean Cluster ing. Journal of Informatics, Information System, Software  Engineering  and  Applications  (INISTA),  1 (2),
60-72. doi:10.20895/inista.vli2.71
[15] Sinaga,  L.,  Ahmad,  A.,  &  Safii,  M.  (2019).  Penerapan Data  Mining  pada  Jumlah  Pelanggan  Perusahaan  Air Bersih menurut Provinsi menggunakan Metode K-Mean Cluster ing. Jurnal
Resistor (Rekayasa Sistem Komputer), 2 (2), 119-125.
doi:10.31598/jurnalresistor.v2i2.418
[16] Yang,  M-S.,  &  Sinaga,  K.  P.  (2019).  A  Feature- Reduction  Multi-View  K-Mean Cluster ing  Algorithm.
IEE
Access,
7 , 114472-114486.
doi:
10.1109/access.2019.2934179
[17] Saputri,  D.  S.,  Putra,  G.  M.,  &  Larasati,  M.  F.  (2022). Implementation  of  The  K-Mean Cluster ing  Algorithm for  The  Covid-19  Vaccinated  Village  in  The  Ujung Padang Sub-District. Jurnal Teknik Informatika
(Jutif) , 3 (2), 261-267.
https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.2.165
[18] Dewi,  S.,  Defit,  S.,  &  Yunus,  Y.  (2021).  Akurasi Pemetaan  Kelompok  Belajar  Siswa  Menuju  Prestasi menggunakan Metode K-Mean. Jurnal Sistem Informasi dan
Teknologi, 3(1), 28-33. doi:
10.37034/jsisfotek.v3i1.40
[19] Gustientiedina,  G.,  Adiya,  M.  H.,  &  Desnelita,  Y. (2019). Penerapan Algoritma K-Mean Untuk Cluster ing Data  Obat-Obatan. Jurnal  Nasional  Teknologi  dan Sistem Informasi, 5 (1), 17-24.
doi:
10.25077/teknosi.v5i1.2019.17-24
[20] Tambunan, M. P. (2021). Penerapan Data Mining dalam Analisa  Data  Pemakaian  Obat  dengan  Menerapkan Algoritma  K-Mean. Jurnal  Informasi  dan  Teknologi Ilmiah. 8 (3), 109-113. ISSN:2301-9425