## DECISION SUPPORT SYSTEM METODE K-MEANS CLUSTERING DALAM MEMPREDIKSI TINGKAT PENJUALAN PADA STORE RYAN MART
Muhammad Ryan Pratama 1 , Reno Supardi 2
1 Mahasiswa Program Studi Informatika Fakultas Ilmu KomputerUniversitas Dehasen Bengkulu e-mail mryanpratama03051995@gmail.com 2 Dosen Tetap Program Studi InformatikaFakultas Ilmu Komputer Universitas Dehasen Bengkulu e-mail : renosupardi00@gmail.com Jl. Meranti Raya No. 32 Kota Bengkulu 38228 (Telp. (0736) 22027, 26957 Fax. (0736) 341139
(received : November 2021, revised : Februari  2022, accepied : April 2022)
ABSTRAC T Ryan Mart store is one of the stores located in the god's fence that sells grocery, drinks, food, perfume, and electric tools. Where the Ryan Mart store is currently going to make an application in predicting the level of sales where management of the inventory of goods in the Riyan Mart store, all this time is still felt manually, that is, if the inventory runs out, then orders will be made to the supplier of goods in the city of Bengkulu. . In sales, there needs to be an effectiveness in predicting the level of sales of goods at the Riyan Mart store, an application is needed that can help  provide the  level  of  daily  sales at  the  Bengkulu  City  store Riyan  Mart,  from  applications  designed  using  the  K-Means Clustering  method  it  will  be  known  what  items  should  be improved  in  future  sales  of  goods.  The  K-Means  Clustering method can help predict the level of sales at the Ryan Mart store. days, and then the data will be grouped based on 3 (three) clusters, namely Cluster I (Most Interested Items), Cluster II (Items That Are  Least  Interested),  Cluster  III  (Items  Not  Interested).  In  the implementation of the K-Means Clustering algorithm, it is done by grouping data based on sales of goods, where before grouping the data, it  will be added  automatically  to  get  the results  of  the number of sales of each item in the next period, which is 1 year. To  assist  in  the  implementation  of  the  K-Means  Clustering algorithm, a  Visual  Basic .Net application  was  created  with  the SQL Server 2010 data base.
Keywords : Decision support system using k-means clustering method, predicting the level of sales.
Intisari  : Toko  Ryan  Mart  merupakan  salah  satu  toko  yang terletak  di  Pagar  Dewata  yang  menjual  sembako,  minuman, makanan, parfum,  dan  alat-alat  listrik.  Dimana toko  Ryan  Mart saat  ini  akan  membuat  sebuah  aplikasi  dalam  memprediksi tingkat penjualan dimana pengelolaan persediaan barang di toko Riyan Mart selama ini masih dirasakan secara manual yaitu jika persediaan  habis  maka  dilakukan  pemesanan  akan  dilakukan untuk pemasok barang di kota bengkulu. . Dalam penjualan perlu adanya  suatu  efektifitas  dalam  memprediksi  tingkat  penjualan barang  pada  toko  Riyan  Mart,  maka  diperlukan  suatu  aplikasi yang dapat membantu memberikan tingkat penjualan harian pada toko  Riyan  Mart  Kota  Bengkulu,  dari  aplikasi  yang  dirancang menggunakan K -Means Clustering method maka akan diketahui barang apa saja yang harus ditingkatkan dalam penjualan barang kedepannya.  Metode  K-Means  Clustering  dapat  membantu memprediksi  tingkat  penjualan  di  toko  Ryan  Mart.  hari, kemudian data tersebut akan dikelompokkan berdasarkan 3 (tiga) cluster,  yaitu  Cluster  I  (Item  Paling  Diminati),  Cluster  II  (Item Yang  Paling  Tidak  Diinginkan),  Cluster  III  (Item  yang  Tidak Diinginkan). Dalam implementasi algoritma K-Means Clustering dilakukan  dengan  mengelompokkan data  berdasarkan  penjualan barang,  dimana  sebelum  dilakukan  pengelompokan  data  akan ditambahkan  secara  otomatis  untuk  mendapatkan  hasil  jumlah penjualan  setiap  item  pada  periode  berikutnya.  ,  yaitu  1  tahun. Untuk  membantu  implementasi  algoritma  K-Means  Clustering, telah  dibuat  aplikasi  Visual  Basic  .Net  dengan  database  SQL Server 2010.
Kata kunci: Sistem pendukung keputusan menggunakan metode k-means clustering, memprediksi tingkat penjualan sebuah  aplikasi  dalam  memprediksi  tingkat  penjualan  dimana memanajemen persediaan barang yang berada  di store riyan mart selama ini sifatnya semua masih dirasakan secara manual, yakni jika persediaan habis, barulah akan dilakukan pemesanan kepada supplier barang yang berada di kota Bengkulu. Dalam penjualan perlu  adanya    efektivitas  untuk  memprediksi  tingkat  penjualan barang  yang  ada  pada  store  riyan  mart  ,  dibutuhkan  sebuah aplikasi    yang  dapat  membantu  memberikan  tingkat  penjualan setiap  hari  yang  ada  pada  store  riyan  mart  kota  Bengkulu,  dari aplikasi  yang  dirancang  menggunakan  metode  K-Means Clustering  maka  akan  diketahui  barang  -barang  apa  saja  yang harus di tingkatkan dalam penjualan barang  kedepan nya Metode K-Means Clustering dapat membantu dalam memprediksi tingkat penjualan pada store Ryan Mart, untuk kedapnya akan meningkat penjualan  dengan  menggunakan  sebuah  aplikasi  untuk memprediksi tingkat penjualan barang kedepanya, sehingga yang terjadi  setiap  harinya,  dan  kemudian  data  tersebut  akan dikelompokkan  berdasarkan  3  (tiga)  cluster  yaitu  Cluster  I (Barang Yang Paling Diminati), Cluster II (Barang Yang Sedikit Diminati),  Cluster  III  (Barang  Yang  Tidak  Diminati).  Dalam implementasi  algoritma  K-Means  Clustering  dilakukan  dengan cara  mengelompokkan  data  berdasarkan  penjualan  barang, dimana  sebelum  mengelompokkan  data  akan  dilakukan penjumlahan  secara  otomatis  untuk  mendapatkan  hasil  jumlah penjualan pada masing-masing barang dalam periode berikutnya yaitu   1 tahun.  Untuk  membantu  dalam implementasi  algoritma K-Means Clustering, maka dibuatkan suatu aplikasi Visual Basic .Net dengan data base SQL Server 2010.
Kata Kunci : Decision support system metode k-means clustering,Memprediksi tingkat Penjualan.

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  Ketersediaan  data  untuk  memprediksi tingkat  penjualan  perlu  adanya    sebuah    informasi untuk  mendukung  strategi  dalam  penjualan  barang terutama  pada  store  Riyan  Mart,  Decision  support system merupakan sistem pendukung keputusan yang akan  diterapkan  dalam  penjualan  barang  –  barang yang  ada  pada  store  riyan  mart,  akan  menggunakan sebuah  aplikasi  untuk meningkatkan  strategi penjualan  kedepanya  dimana  persaingan  penjualan saat  ini  cukup  signifikat  terutama  penjualan  barang yang  banyak  diminati  oleh  masyarakat  pada umumnya.  Sebuah  Store  tentu  memiliki  trik  atau strategi  dalam  penjualan  salah  satunya  adalah  store riyan mart yang akan  menggunakan sebuah aplikasi untuk  meningkatkan hasil penjualan dari hari kehari
.Kemajuan  teknologi  pada    zaman  sekarang  banyak digunakan  oleh  orang  –  orang  dalam  meningkatkan hasil  penjualanya  yaitu  menggunakan  teknologi informasi,sesuai  dengan  kemajuan  teknologi  yang semakin canggih. Mulai dari instansi pemerintah,suasta,  ekonomi,  pendidikan,  dimana teknologi  serta  berbagai  bidang  kehidupan  lainnya yang  menghasilkan  tingkat  penjualan  yang  sangat meningkat setiap tahunnya.
Store Ryan Mart merupakan salah satu toko yang terletak  di  pagar  dewa  yang  menjual  barang kelontongan, minuman, makanan, parfum, serta alat- alat  listrik.  Dimana  saat  ini  Store  Ryan  Mart  akan menggunakan  sebuah  aplikasi  dalam  menerapkan suatu  strategi  marketing  dalam  memanajemen persediaan  barang  di  store  tersebut.  Semua  masih dirasakan secara manual, yakni jika persediaan habis, maka  akan  dilakukan  pemesanan  kepada  supplier barang  atau  sales  terdekat.  Dalam  meningkatkan efektivitas  decision  support  system  metode  k-means clustering dalam memprediksi tingkat penjualan pada store ryan mart dalam pengelolaan persediaan barang, dibutuhkan  sebuah  aplikasi    yang  dapat  membantu memberikan informasi barang-barang mana saja yang harus  dilanjutkan  untuk  persediaan  barang  dengan melihat  dari  hasil  transaksi  penjualan  yang  terjadi selama 2 tahun terakhir.
Metode  K-means  clustering  merupakan  sebuah metode untuk pengolahan data yang akan diterapkan pada store riyan mart kedepanya.

## II. LANDASAN TEORI
A.  Algoritma K-Means Clustering Metode K-Means clustering merupakan decision support system  dalam  mengelompokkan data cluster yang terdiri dari beberapa cluster diantaranya adalah I  (Barang  Yang  Paling  Diminati  oleh  masyarakat), kemudian cluster II, (Barang Yang Sedikit Diminati), dan yang ke III adalah  (Barang Yang Tidak Diminati oleh  masyarakat  ).  data  yang  memiliki  karakteristik yang sama dikelompokkan dalam satu cluster/kelompok dan data yang memiliki karakteristik  yang  berbeda  dikelompokkan  dengan cluster/kelompok  yang  lain  sehingga  data  yang berada dalam satu cluster/kelompok memiliki tingkat variasi  yang  kecil  (Agusta,  2007;  Dalam  Ong, 2013:14).
Dimana metode K-Means  clustering merupakan data  mining  untuk  mendapatkan  kelompok  yang memiliki  serupa  dengan  simbol  yang  sama.  Dimana Metode K-Means  pengklarisifikasian K-Means yang akan  menghasilkan  kumpulan.  (Larose,  2005  dan Sutanto, 2010 ; Dalam Setiawan, 2016:78)
Metode  K-Means  menggambarkan  sebuah algoritma pengklarifikasian  berulang guna membuat
partisi  putaran  masukan    data  ke  dalam  sebesar  K cluster  yaitu  yang  sudah  ditetapkan  dahulu.  Metode K-Means  sangat  mudah  untuk  diimplementasikan dan dijalankan, mutlak dan cepat, mudah berorientasi,  pada  umumnya    memerlukan  untuk mempraktek.  Selain  itu  metode  K-Means  juga  bisa diterapkan  pada  petunjuk  yang  digunakan  dalam  r- dimensi  ruang  tempat.  K-Means  mengelompokkan set  data  r-dimensi,  X={Xi|i=1,...N}.  Algoritma  K- Means  mengelompokkan  semua  titik  data  dalam  X sehingga  setiap  titik  Xi  hanya  jatuh  dalam  satu  K partisi (Nur, 2017:101).
Pada  dasarnya    metode    K-Means  mempunyai beberapa  Langkah  dalam    klasifikasi  adalah  sebagai berikut, (Nur, 2017:101) :
1. Inisialisasi  :  mengambil  keputusan  yaitu    nilai  K centroid  yang  dapat  diperlukan  oleh  matrik  tidak serupa (jarak) yang diinginkan :
2. Menunjuk nilai K yang terdiri fakta dari putaran X selaku  centroid.  Dalam  mengambil  keputusan yaitu  centroid  guna  untuk  membuat  sebuah persamaan :
(jumlah data)
(jumlah class+1)
3. Mentribusikan  seluru  petunjuk  ke  centroid terdekat  dengan  matrik  dengan    jarak  yang  telah ditentukan
4. Memperkirakan nilai berdasarkan centroid C yang kemudian berdasarkan keterangan yang berdasarkan cluster masing-masing 5. Memperbarui  langkah  ke  step  3  dan  4  ke  limit keadaan yang akan di capai oleh tiap cluster.

## 𝐾 = √ 𝑁 2
Petunjuk penggunaan rumus : K = Categori / Cluster N = Jumlah Nilai
Menjumlahkan  semua  jarak  yang  terdapat  pada ruang  jarak  Euclidean  adalah  sebagai  berikut  :
𝐷(𝑥 2 , 𝑥 1 ) = ||𝑥 2 − 𝑥 1 ||√∑|𝑥 2𝑗 − 𝑥 1𝑗 | 2 𝑝 𝑗=1
Keterangan : D = euclidean distance X = banyaknya objek ∑p= jumlah data record
Menurut  Santosa  (2007)  Dalam  Ong, 2013:14),  Ada  berapa  jalan  yang  harus  diperhatikan dalam  metode    metode  K-Means  clustering diantaranya adalah  :
a. Menentukan nilai cluster k
b. Tentukan  nilai    k  yaitu  fokus  pada  cluster guna untuk  melakukan jumlah nilai k. Akan tetapi  pokok  utamanya  adalah  yang  paling sering  dilakukan  adalah  dengan  cara  acak.
Dimana focus pada cluster  nilai awal dengan menggunakan angka-angka acak.
c. Bagaian seluru set yang ada pada cluster yang terhampir.  Dimana  relasi  dua  pokok  utama dapat  ditentukan  berdasarkan  jarak  kedua objek  tersebut.  Sebagai  kedekatan  suatu  set ke  dalam  cluster  dapat  ditentukan  dengan jarak antara set  dengan  fokus  cluster  utama. Kemudian wajib  dihitung jarak tiap set atau data    ke  tiap  focus  pada    cluster.  Dengan menggunakan rumus dibawah ini :
𝐷(𝑖, 𝑗), √(𝑋 1𝑖 − 𝑋 1𝑗 ) 2 + (𝑋 2𝑖 − 𝑋 2𝑗 ) 2 +. . +(𝑋 𝑘𝑖 − 𝑋 𝑘𝑗 ) 2
Keterangan rumus diatas adalah : D(i,j) = antara data ke i fokus pada cluster j Xki = data ke i pada atribut data ke k Xkj = titik fokus  ke j pada atribut ke k d.  Kemudian  fokus  kembali  kepada  cluster Bersama – sama pada  bagian cluster yang ada. e.  Intruksikan  lagi setiap objek yang focus pada cluster    yang  pertama.  Asalkan  focus  pada cluster  maka  tidak  akan  berubah  lagi  namun metode clustering finis.
B. Microsoft Visual Studio
Microsoft  Visual  Studio    merupakan perangkat  lunak  yang  terintegrasi.  Yang  mana didalamnya  terdapat  beberapa  perangkat  lunak untuk  pengembangan  (Programmer),  antara  lain visual basic 2005 , visual basic 8 , C# , J# dan C++, visual  studio  merupakan  perangkat  lunak  yang termasuk  pada  platform.  Net  Framework.  Net Framework merupakan teknologi yang diandalkan oleh  perusahaan  ternama  Microsoft  Inc.  (  Ir. Yuniar Supardi. 2008: 1)
C.  Konsep Perancangan Database Basis  data  mengambarkan    kumpulan  Ike fakta yang dibuat  bersama – sama  dengan ikatan atau  kedekatan  yang  rasional    dan  dapat dikembangkan  dengan  rencana  yang  bersifat mandiri. Akan halnya basis data merupakan lokasi berkumpulnya  data  yang  dapat  saling  berasosiasi ke  dalam  suatu  wadah  (organisasi/perusahaan) yang bermaksud nantinya  agar dapat meringatkan atau    menyegerakan  untuk  permintaan  atau pemanfaatan kembali data tersebut, Data base juga merupakan  struktur  penyimpanan  data  yang merupakan  kumpulan  dari  data  yang  saling berhubungna  satu  dengan  yang  lainya  atau kumpulan  dari  file  yang  saling  berelasi  dengan ditunjukan  dengan  kunci  dari  tiap  file  yang  ada. Satu basis data dapat menunjukan kumpulan data yang dipakai dalam satu lingkup informasi dalam satu  file  terdapat  record  record  yang  sejenis. (Lubis, Adyanata. 2016 : 2-3).
D.  SQL Server 2008
SQL  Server  merupakan  salah  satu  program database  favorite  didalam  perangkat  lunak  visual basic  .  Dimana  program  SQL  semakin  mudah membuatnya  dan  andal  ,  dengan  fasilitas  Query builder modifikasi perintah SQL semakin mudah. (Kusumo, Ario Suryo. 2016 : 1-2)

## III. METODOLOGO PENELITIAN

## A. Entity Relationship Diagram
Menurut  (  Evayani  2016  :  18)  Entity Relationship  Diagram  merupakan  pendekatan  yang menggambarkan  hubungan  antara  segmen  secara sederhana . Model ini digunakan untukmenggambarkan  data  dalam  bentuk  objek. entity  relationship  diagram  merupakan  pemodelan data utama dan akan membantu mengorganisasi data dalam  suatu  proyek  kedalam  objek  –  objek  yang dapat menentukan
Gambar 1 Entity Relationship Diagram B.  Diagram Konteks Aplikasi Pemilik Laporan Data Hasil Clustering Admin Data Kategori Barang Data Barang Data Penjualan Barang Data Clustering
Gambar 2 Diagram Konteks

## C.  DFD Level 0
Admin 1.0 Master Data Data Kategori Barang Data Barang 2.0 Pengolahan Data Penjualan Barang 3.0 Perhitungan Clustering Data Penjualan Barang Data Clustering Pemilik Kategori Barang Clustering 4.0 Laporan Laporan Data Hasil Clustering Penjualan Barang Barang Gambar 3 DFD Level 0

## IV HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Hasil
Decision  support  system  dalam  sebuah metode  Algoritma  K-Means  Clustering  dalam Menprediksi tingkat penjualan  pada store Toko Ryan  Mart,  dimana  nantinya  store  Toko  Ryan akan  membuat  suatu  software    sehingga  bisa membantu  dalam  penginputan  data  penjualan barang yang terjadi setiap harinya, dan kemudian data tersebut akan dikelompokkan berdasarkan 3 (tiga) cluster yaitu Cluster I (Barang Yang Paling Diminati),  Cluster  II  (Barang  Yang  Sedikit Diminati),  Cluster  III  (Barang  Yang  Tidak Diminati).    Dalam  implementasi  algoritma  K- Means  Clustering  dilakukan  dengan  cara mengelompokkan  data  berdasarkan  penjualan barang, dimana sebelum  mengelompokkan data akan  dilakukan  penjumlahan  secara  otomatis untuk mendapatkan hasil jumlah penjualan pada masing-masing  barang  dalam  kurun  waktu  1 tahun.  Untuk  membantu  dalam  implementasi algoritma K-Means Clustering,  maka dibuatkan suatu aplikasi menggunakan bahasa pemrograman  Visual  Basic  .Net.  Adapun antarmuka  dari  aplikasi  dalam  menentukan strategi marketing pada Store  Toko Ryan Mart, antara lain :
1. Form Login
Form  login  merupakan  antarmuka  aplikasi yang  digunakan  untuk  membatasi  hak  akses pengguna  dalam  menggunakan  aplikasi  ini melalui  username  dan  password  yang  telah disediakan  pada  field  form  login.  Adapun  form login terlihat pada Gambar 4
Gambar 4 Form Login Jika  pengguna  berhasil  memasukkan  username  dan password  yang  benar,  maka  akan  muncul  pesan seperti tampak pada Gambar 5 Namun sebaliknya jika pengguna  tidak  berhasil  memasukkan  username  dan passwor yang benar, maka akan muncul pesan seperti tampak pada Gambar 5 dibahwa ini
Gambar 5 Pesan Berhasil
Gambar 6 Pesan Tidak Berhasil
2. Form Menu Utama
Form  menu  utama  merupakan  aplikasi yang muncul ketika pengguna berhasil melakukan  login.  Pada  form  menu  utama
terdapat beberapa sub menu yang dapat diakses yaitu  Input  Data,  Output  Data,  dan  Keluar. Adapun form menu utama terlihat pada Gambar 7 dibawah ini :
Gambar 7 Form Menu Utama Adapun  sub  menu  pada  Gambar  7  akan dijabarkan sebagai berikut : a. Sub Menu Input Data
Sub  menu  input  data  terdiri  dari  kategori barang,  barang,  penjualan  barang,  dan  clustering yang  akan  menampilkan  form  masing-masing input  data.  Adapun  sub  menu  input  data  terlihat pada Gambar 8 dibawah ini :
Gambar 8 Sub Menu Input Data b. Form Kategori Barang Merupakan  antarmuka  aplikasi  yang digunakan  untuk  mengolah  data  kategori  barang yang  tersedia  di  Toko  Ryan  Mart.  Pada  form kategori barang terdapat tombol tambah, simpan, koreksi , hapus,  batal,  dan  keluar  yang  memiliki fungsi berbeda-beda . Adapun  form  kategori barang, terlihat pada Gambar 9
Gambar 9 Form Kategori Barang
c. Form Barang
Merupakan antarmuka aplikasi yang digunakan  untuk  mengolah  data  barang  pada masing-masing  kategori  barang  yang  tersedia  di Toko  Ryan  Mart.  Pada  form  barang  terdapat tombol tambah, simpan, koreksi, hapus, batal, dan keluar  yang  memiliki  fungsi  berbeda-beda. Adapun form barang, terlihat pada Gambar 10
Gambar 10 Form Barang
d. Form Penjualan Barang
Merupakan  antarmuka  aplikasi  yang digunakan untuk mengolah data penjualan barang yang  terjadi  setiap  harinya  dalam  kurun  waktu  1 tahun.  Data  penjualan  ini  nantinya  akan  menjadi sumber data untuk melakukan proses data mining dengan menerapkan algoritma K-Means
Clustering. Seperti pada Gambar 11 dibawah ini.
.Gambar 11 Form Penjualan Barang
e. Form Clustering
Form  clustering  merupakan  antarmuka aplikasi  yang  digunakan  untuk  mengolah  data penjualan barang  melalui tahapan dari Algoritma K-Means  Clustering.  Adapun  form  clustering terlihat pada Gamabr 12

## Gambar 12 Form Clustering

## IV.PENUTUP

## A. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dari  pembahasan  dan pengujian  yang  telah  dilakukan,  maka  dapat disimpulkan bahwa :
1.  Implementasi  Algoritma  K-Means  Clustering
Untuk Menentukan Strategi Marketing pada Toko
Ryan Mart, merupakan suatu aplikasi yang  dapat membantu  dalam  mengelola  data  penjualan barang yang terjadi setiap harinya, dan kemudian data  tersebut  akan  dikelompokkan  berdasarkan  3 (tiga) cluster yaitu Cluster I (Barang Yang Paling Diminati),  Cluster  II  (Barang  Yang  Sedikit Diminati),  Cluster  III  (Barang  Yang  Tidak Diminati).
2. Dalam implementasi algoritma K-Means Clustering dilakukan dengan cara
mengelompokkan  data  berdasarkan  penjualan barang,  dimana  sebelum  mengelompokkan  data akan  dilakukan  penjumlahan  secara  otomatis untuk  mendapatkan  hasil  jumlah  penjualan  pada masing-masing  barang  dalam  kurun  waktu  1 tahun.
3.  Untuk  membantu  dalam  implementasi  algoritma K-Means  Clustering,  maka  dibuatkan  suatu aplikasi  menggunakan  bahasa  pemrograman Visual Basic .Net.
4.  Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan menggunakan metode Black Box, fungsional dari aplikasi berjalan dengan baik
B.Saran Dapaun saran dari peneliti yakitu
Implementasi  Algoritma  K-Means  Clustering Untuk Menentukan Strategi Marketing pada Toko Ryan Mart ini diperlukan pengembangan kembali yang lebih modern kedepannya dengan memfasilitasi  admin  yang  menguasai  progremer dan memahami tentang marketing.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]    Kusumo,  Ario  Suryo.  2016.  Administrasi  SQL
Server  2014.  Penerbit  :  PT.  Elex  Media
Komputindo : Jakarta.
[2]  Lubis, Adyanata. 2016. Basis Data Dasar Untuk Mahasiswa Ilmu
Komputer. Penerbit Deepublish : Yogyakarta.
[3]    Nasari,  Fina.  Sianturi,  Charles  Jhony  Manto. 2016. Penerapan Algoritma K-Means Clustering Untuk  Pengelompokan  Penyebaran  Diare  di Kabupaten Langkat. Cogito Smart Journal Vol.2
No.2 Desember 2016.
[4]    Nur, Fauziah.  Dkk.  2017.  Penerapan  Algoritma K-Means  Pada  Siswa  Baru  Sekolah  Menengah Kejuruan  Untuk  Clustering  Jurusan.  Jurnal Nasional  Informatika  dan  Teknologi  Jaringan
Vol.1 No.2 Maret 2017 ISSN 2540-7597.
[5]   Ong, Johan Oscar. 2013. Implementasi Algoritma K-Means Clustering Untuk
Menentukan Strategi Marketing President University. Jurnal Ilmiah Teknik Industri Vol.12. No.1 Juni 2013 ISSN 1412-6869.
[6]    Rahayu, Sri. Dkk. 2014. Clustering Penentuan Potensi  Kejahatan  Daerah  Di  Kota  Banjarbaru Dengan  Metode  K-Means.  Kumpulan  Jurnal Ilmu Komputer (KLIK) Vol 1. No.1 September 2014. ISSN : 2406-7857.
[7]  Yuniar Supardi. 2008. 1 Microsoft  Visual Basic 2005  Untuk  Segala  Tingkat.  Penerbit  PT  Elex Media Komputido Jakarta.
[8]  Setiawan,  Rony.  2016.  Penerapan  Data  Mining Menentukan  Algoritma  K-Means  Clustering Untuk Menentukan Strategi Promosi Mahasiswa Baru  (Studi  Kasus  :  Politeknik  LP3I  Jakarta). Jurnal Lentera ICT Vol.3 No.1 Mei 2016. ISSN 2338-3143.
[9]    Sutabri,  Tata.  2012.  Analisis  Sistem  Informasi. Penerbit Andi : Yogyakarta.
[10] Sutanta, Edhy. 2011. Basis Data Dalam Tinjauan Konseptual. Penerbit Andi : Yogyakarta.