## DATA MINING DALAM KONTEKS TRANSAKSI PENJUALAN HIJAB DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA CLUSTERING K-MEANS (STUDI KASUS: HIJABER TRENDY)
Riky Maoulana, Bambang Irawan, Agus Bahtiar Teknik Informatika, STMIK IKMI CIREBON Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya Cirebon, Indonesia rickyrocksteady07@gmail.com

## ABSTRAK
Industri  perdagangan  hijab  menghadapi  tantangan  dinamika  pasar  yang  kompleks,  sehingga  diperlukan pendekatan analitik untuk meningkatkan efisiensi  dan optimasi penjualan. Penelitian  ini  bertujuan menerapkan teknik data mining khususnya clustering dengan algoritma K-Means pada data transaksi penjualan hijab. Dengan pendekatan  tersebut  diharapkan  dapat  mengelompokkan  pola  transaksi  berdasarkan  kemiripan  dan  memahami preferensi perilaku pembelian konsumen hijab. Metode penelitian diawali dengan  mengumpulkan data historis transaksi  dari  sebuah  toko  hijab,  lalu  menerapkan  algoritma  K-Means  clustering  untuk  pengelompokan  data transaksi  serupa.  Analisis  mempertimbangkan  atribut  seperti  jumlah  pembelian,  frekuensi  transaksi,  jenis  dan variasi  produk  yang  dibeli.  Hasil  clustering  K-Means  berhasil  mengidentifikasi  beberapa  kelompok  besar transaksi hijab dengan pola pembelian mirip. Hal ini memberikan informasi berharga terkait perilaku dan selera konsumen hijab. Selanjutnya hasil analitik dapat dimanfaatkan untuk penyesuaian strategi pemasaran agar lebih memenuhi  preferensi  konsumen  dan  meningkatkan  kepuasan  serta  loyaltas  pelanggan.  Penelitian  serupa  dapat diterapkan pada data transaksi industri fashion Muslim lainnya.
Kata kunci : Clustering, Penjualan Hijab, Data Mining, K-Means.

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  dan  digitalisasi  telah membawa  perubahan  signifikan  dalam  dunia  bisnis, terutama  dalam  manajemen  dan  analisis  data.  Dalam konteks ini, penerapan teknik Data Mining, khususnya dengan  menggunakan  algoritma  clustering  K-Means, menjanjikan  solusi  efektif  untuk  menganalisis  pola transaksi penjualan hijab.
Dalam  konteks  transaksi  penjualan  hijab, beberapa  permasalahan  mendasar  muncul.  Pertama, terdapat kompleksitas pola pembelian pelanggan yang sulit  diidentifikasi  secara  manual,  menghambat potensi  pengembangan  strategi  pemasaran  yang efisien.  Ketiga,  kurangnya  pemanfaatan  teknologi Data  Mining  berpotensi  mengakibatkan  kurangnya wawasan mendalam terhadap perilaku pelanggan dan kecenderungan  tren  penjualan.  Keenam,  kesulitan dalam  mengekstraksi  nilai tambah dari data transaksi tanpa  pendekatan  analisis  yang  canggih  dapat menghambat inovasi bisnis.
Tujuan  penelitian  ini  untuk  mengatasi  beberapa permasalahan  yang  diidentifikasi  dalam  konteks transaksi  penjualan  hijab  di  Hijaber  Trendy.  Kedua, memahami  secara  mendalam  preferensi  konsumen terhadap  beragam  produk  hijab  yang  ditawarkan, memungkinkan  Hijaber  Trendy  untuk  menyusun strategi  pemasaran  yang  lebih  personal  dan  sesuai. Keempat,  meningkatkan  efisiensi  operasional  dan penetapan harga dengan pemahaman  yang  lebih  baik terhadap segmen pasar dan tren pembelian.
Metode  penelitian  ini  melibatkan  implementasi algoritma  clustering  K-Means  dalam  analisis  data transaksi  penjualan  hijab  pada  Hijaber  Trendy.
Algoritma  clustering  K-Means  kemudian  diterapkan untuk mengelompokkan data menjadi beberapa klaster berdasarkan  pola  pembelian  yang  serupa.  Selain  itu, metode  ini  dapat  membantu  dalam  penetapan  harga yang lebih cerdas dan meningkatkan pengelolaan stok dengan memahami permintaan produk yang berbeda.
Hasil  penelitian  implementasi  K-Means  mampu menghasilkan  kelompok-kelompok  transaksi  yang saling  mirip,  mengidentifikasi  pola  pembelian konsumen. Ini memberikan wawasan berharga tentang preferensi konsumen dan memungkinkan penyesuaian strategi  pemasaran  untuk  meningkatkan  efisiensi  dan kepuasan pelanggan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Penelitian Terdahulu
Paper  1  membahas  mengenai  “Implementasi Data  Mining  Untuk  Menentukan  Tingkat  Penjualan Paket  Data  Telkomsel  Menggunakan  Metode  K- Means Clustering”[1]. Kesimpulan pada penelitian ini adalah  dengan  menggunakan  metode  Algoritma  K- Means Clustering data mining, area penjualan produk dapat  diidentifikasi  menjadi  tinggi,  sedang,  dan rendah.  Di  daerah  dengan  penjualan  produk  yang rendah,  dilakukan  promosi  penjualan  produk. Sementara  di  daerah  dengan  penjualan  tinggi,  tidak dilakukan  promosi  penjualan.  Aplikasi  yang  dibuat diharapkan  dapat  memudahkan  pengelompokan (clustering)  data  transaksi  penjualan  sehingga  dapat menghemat  waktu  dan  membantu  menyusun  strategi untuk meningkatkan penjualan.
Paper 2 membahas  mengenai  “Klasterisasi Pola Penjualan Menggunakan Metode K-Means Clustering
(Study  Kasus  Penjualan  di  Tunas  Ponsel  Kota Langsa)”[2].  Berdasarkan  data  penjualan  ponsel, metode  clustering  K-Means  menghasilkan  produk terlaris  dan  laris  dengan  100  nama  ponsel  serta aksesorinya  dalam  waktu  3  bulan  pengujian. Perhitungan  K-Means  mengelompokkan  nama-nama ponsel dan aksesorisnya menjadi dua kelompok, yaitu Cluster 1 berlabel Bestseller berisi 28 nama ponsel dan aksesoris, Cluster 2 berlabel Bestseller berisi 13 nama ponsel dan aksesoris.
Paper  3  membahas  mengenai  “Implementasi Data  Mining  Untuk  Menentuksn  Persediaan  Stok Barang  Di  Mini  Market  Menggunakan  Metode  K- Means  Clustering“[3].  Clustering  adalah  pendekatan penting untuk menemukan kesamaan dalam data dan mengklasifikasikan  data  serupa  ke  dalam  kelompok. Pengelompokan  melibatkan  pembagian  kumpulan data  menjadi  beberapa  kelompok,  dengan  kesamaan yang lebih besar dalam suatu kelompok dibandingkan antar  kelompok  (Rui  Xu  dan  Donald.  2009).  Ide pengelompokan atau pengelompokan data merupakan hal  yang  sederhana  dan  dekat  dengan  cara  berpikir manusia  dalam  mengolah  data  dalam  jumlah  besar menjadi  beberapa  kelompok  atau  kategori  terbatas sehingga dapat dilakukan analisis lebih lanjut.
Paper  4  membahas  mengenai  “Penerapan  Data Mining  Menggunakan  Algoritma  K-Means  Untuk Mengetahui  Minat  Customer  Di  Toko  Hijab“[4]. Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  minat pelanggan  terhadap  toko  hijab  dengan  menggunakan data  transaksi  dan  penjualan.  Hasil  yang  diperoleh dengan menggunakan algoritma K-Means menunjukkan  bahwa  kelompok  pertama  terdiri  dari merek  hijab  yang  low  demand  yaitu  Dian  Pelangi, Kami Idea dan Mechanism.
Paper  5  membahas  mengenai  “Penerapan  Data Mining  Metode  K-Means  Clustering  Untuk  Analisa Penjualan  Pada  Toko  Yana  Sport”[5].  Dalam penelitian  ini  dibedakan  dua  kelompok  yaitu  yang terlaris  dan  yang  tidak  terlaris.  Hasil  data  kinerja menjelaskan  bahwa  cluster  0  dengan  nilai  110 tergolong bad seller sedangkan 21389 tergolong good seller.  Hasil  dari  tip  pencarian  ini  dapat  memperoleh informasi atau pola dari penerapan algoritma K-Means dengan data penjualan. Terdapat 99 item merchandise yang  laku  dan  23  item  merchandise  yang  tidak  laku, sehingga  pemilik  dapat  menyusunstrategi  penjualan dan pembelian kembali pada produk yang laku.
Paper  6  membahas  “Implementasi  Metode Algoritma K-Means Clustering pada Toko Eidelweis”[6]. Pada toko Eidelweis telah diimplementasikan  algoritma  clustering  K-Means yang terintegrasi pada sistem melalui beberapa menu, yaitu  menu  login,  menu  input  data,  menu  hasil  dan laporan,  serta  menu  utama.  Menu  utama  dirancang dengan  antarmuka  yang  user-friendly  sehingga memudahkan  akses  ke  semua  menu  dan  melihat laporan penjualan toko. Dengan adanya implementasi algoritma clustering K-Means ini, metode pengelompokan data mining telah berhasil
diaplikasikan pada data transaksi toko Eidelweis guna menunjang analisis pola penjualannya.
Paper  7  membahas  “Decision  Support  System Metode  K-Means  Clustering  Dalam  Memprediksi Tingkat Penjualan Pada Store Ryan Mart”[7]. Aplikasi Implementasi  Algoritma  K-Means  Clustering  pada Toko  Ryan  Mart  dibuat  untuk  mengelola  data penjualan harian dan mengelompokkannya ke dalam 3 klaster:  Klaster  I  (Barang  Paling  Laku),  Klaster  II (Barang Kurang Laku), dan Klaster III (Barang Tidak Laku).  Pengelompokan  data  dilakukan  berdasarkan total  penjualan  setiap  jenis  barang  selama  setahun yang dihitung secara otomatis.

## 2.2. Machine Learning
Machine  Learning,  salah  satu  cabang  ilmu komputer  yang  berkaitan  dengan  kecerdasan  buatan, berfokus  pada  pembuatan  sistem  yang  belajar  dari data. Data adalah aspek kunci dari algoritma Machine Learning.  Data  pelatihan  yang  dibagi  menjadi  data pelatihan  dan  data  pengujian  digunakan  untuk mengembangkan  model,  sedangkan  data  pengujian digunakan untuk mengevaluasi kinerja algoritma yang dilatih  pada  data  baru.  Dengan  memanfaatkan  data, Machine  Learning  meningkatkan  kemampuannya untuk memahami pola, membuat prediksi, dan belajar dari pengalaman.[8]

## 2.3. Data Mining
Data  mining  merupakan  suatu  proses  yang kompleks dengan menggunakan statistik, matematika, kecerdasan  buatan,  dan  machine  learning  guna mengekstraksi  informasi  yang berharga dari database berskala  besar.  Informasi  yang  terhimpun  diolah dalam  database  untuk  mendukung  pengambilan keputusan.[8]  menguraikan  tahapan-tahapan  data mining,  mencakup  pembersihan  data,  integrasi  data dari  beragam  sumber,  pemilihan  data  yang  relevan, transformasi  data,  proses  mining,  evaluasi  pola,  dan presentasi  pengetahuan.    Tahap  terakhir  mencakup perumusan keputusan berdasarkan hasil analisis yang didapatkan.

## 2.4. Clustering K-Means
Clustering  K-Means  adalah  salah  satu  metode analisis data yang digunakan untuk mengelompokkan data  menjadi  beberapa  kelompok  yang  saling berhubungan  berdasarkan  kesamaan  atribut.  Metode ini  bekerja  dengan  cara  mendefinisikan  pusat  klaster (centroid)  secara  acak,  kemudian  menghitung  jarak antara setiap data dengan centroid tersebut. Setiap data akan dikelompokkan ke dalam klaster yang  memiliki centroid  terdekat.  Setelah  semua  data  terkelompok, akan dihitung kembali centroid baru berdasarkan rata- rata dari data dalam satu klaster.[9]

## 3. METODE PENELITIAN
Dari  judul  "Implementasi  Data  Mining  Dalam Konteks Transaksi Penjualan Hijab Dengan Menggunakan  Algoritma  Clustering  K-Means  (Studi
Kasus:  Hijaber  Trendy),"  metode  yang  digunakan cenderung  bersifat  kuantitatif.  Penggunaan  algoritma clustering K-Means pada konteks transaksi penjualan hijab  menunjukkan  pendekatan  analisis  data  yang lebih  terstruktur  dan  berorientasi  pada  angka-angka. Kuantitatif  mencakup  pengumpulan,  analisis,  dan interpretasi  data  dalam  bentuk  numerik,  yang  sesuai dengan tujuan penelitian untuk mengidentifikasi pola penjualan  dengan  menggunakan  algoritma  K- Means.[10]

## 3.1. Tahapan Metode Penelitian
Tabel 1. Alur Metode Penelitian Tahapan Aktivitas Deskripsi Aktivitas Inisialisasi Centroid a. Pilih jumlah cluster (k) yang diinginkan. b. Pilih secara acak k observasi dari data sebagai centroid awal. yaitu pemilihan jumlah cluster yang diinginkan, mempertimbangkan beberapa faktor seperti karakteristik data, tujuan analisis, dan pemahaman mendalam terhadap domain masalah. Assign Data ke Cluster a. Hitung jarak antara setiap data dengan centroid. b. Tentukan data masuk ke cluster dengan centroid terdekat. Proses ini dilakukan untuk seluruh data dalam dataset. Hasilnya adalah pembentukan cluster-cluster yang mencerminkan kesamaan antar data dalam masing-masing cluster, dan setiap cluster diidentifikasi oleh centroidnya. Update Centroid Hitung rata- rata dari setiap cluster sebagai centroid baru. Dalam aktivitas "Update Centroid" pada algoritma K-Means, centroid baru untuk setiap cluster dihitung dengan mengambil nilai rata-rata dari semua data yang termasuk dalam cluster tersebut. Proses ini membawa perubahan posisi centroid, sehingga mencerminkan perubahan dalam pusat massa data dalam setiap cluster. Iterasi Ulangi langkah 2 dan 3 sampai tidak ada perubahan atau perubahan minimal dalam penempatan data ke dalam cluster. Dalam konteks algoritma K-Means, "Iterasi" merujuk pada langkah-langkah perulangan yang dilakukan hingga mencapai konvergensi atau titik di mana tidak ada perubahan yang signifikan dalam penempatan data ke dalam cluster.
Pada Tabel 1. menjelaskan tahapan metode K-Means.

## 3.2. Sumber Data
Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini terdiri dari 598 record dan terdiri dari 7 atribut periode 2021-2022. Kumpulan data berasal dari Distro Hijaber Trendy di  Jl.  Komplek Perumahan  Keandra Blok  No 10  Kalijaga  Kota  Cirebon.  Hasil  data  mining  berupa dokumen fleksibel berformat Microsoft Excel.

## 3.3. Teknik Analisis Data
Gambar 1. Alus Teknik Analisis Data
Pada Gambar 1. menjelaskan teknik analisis data dalam penerapan data mining ini menggunakan proses tahapan  Knowledge  Discovery  in  Databases  (KDD) yang  terdiri  dari  Data,  Data  Cleaning,  Data transformation, Data mining, Pattern evolution.

## 3.4. Populasi dan Sampel
Populasi  dalam  dataset  ini  mencakup  seluruh transaksi  penjualan  hijab  yang  tercatat  oleh  Hijaber Trendy  selama  periode  tertentu.  Dengan  jumlah transaksi sebanyak  598  record,  populasi  ini mencerminkan  keseluruhan  aktivitas  penjualan  hijab yang  terjadi  dalam  rentang  waktu  tersebut.  Untuk penelitian  ini,  sampel  diambil  sebanyak  598  record dari populasi tersebut sebagai representasi yang dapat mewakili  karakteristik  umum  dari  seluruh  transaksi penjualan  hijab di Hijaber Trendy. Pemilihan  sampel dilakukan secara acak untuk memastikan keberagaman dan  representativitas  data  yang  digunakan  dalam analisis menggunakan algoritma clustering K-Means.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil
Hasil penelitian yang dilakukan dalam pembahasan  ini  yaitu  akan  menguraikan  proses bagaimana  pengklasifikasian  atau  mengemlompokan dataset  hijab  dengan  menggunakan  Algoritma  K- Means.

## 4.1.1. Data
Tabel 2 Dataset Hijab Kode Nama Barang Stok Awal Sisa Stok Harga Beli Harga Jual SP- 10 -01 Segi Empat Paris 110x110 Milo 20 0 23000 2800 0 SP- 10 -02 Segi Empat Paris 110x110 Black 35 4 23000 2800 0 SP- 10 -03 Segi Empat Paris 110x110 BW 18 9 23000 2800 0 SP- 10 -04 Segi Empat Paris 110x110 Sage 20 4 23000 2800 0
Kode Nama Barang Stok Awal Sisa Stok Harga Beli Harga Jual SP- 10 -05 Segi Empat Paris 110x110 Brown 15 0 23000 2800 0 SP- 10 -06 Segi Empat Paris 110x110 Olive 17 10 23000 2800 0 SP- 10 -07 Segi Empat Paris 110x110 Army 10 8 23000 2800 0 SP- 10 -08 Segi Empat Paris 110x110 Wardah 10 6 23000 2800 0 SP- 15 -01 Segi Empat Paris 115x115 Milo 18 3 25000 3000 0 SP- 15 -02 Segi Empat Paris 115x115 Black 15 0 25000 3000 0 … … ….. ……………… … ………………. .. ….. …… … …. … … ….. ……………… … ………………. .. ….. …… … …. … … ….. ……………… … ………………. .. ….. …… … …. SP- 15 -06 Segi Empat Paris 115x115 Olive 15 5 25000 3000 0
Pada  Tabel  2.  adalah  penjelasan  dataset penelitian  berjumlah  598  record  dengan  7  atribut, bersumber  dari  penjualan  Distro  Hijaber  Trendy alamat  Jl.  Komplek  perumahan  Keandra  Blok  N.  10 Kalijaga  Kota  Cirebon  periode  2021-2022.  Data berbentuk soft file Microsoft Excel.

## 4.1.1. Data Selection

## Tabel 3 Data Selection
No Nama Atribut Type 1 No Integer 2 Kode Barang Integer 3 Nama Produk Polynominal 4 Harga Beli Nominal 5 Harga Jual Nominal 6 Stock Awal Polynominal 7 Sisa Stock Polynominal
Data  yang  dipilih  berjumlah  598  record penjualan  hijab  tahun  2022  dengan  7  atribut:  No, Kode,  Nama  produk,  Harga  beli,  Harga  jual,  Stock awal, Sisa stock. Setelah seleksi, hanya 4 atribut yang digunakan karena 3 atribut lain nilainya seragam.

## 4.1.2. Data Transformation
Gambar 2. Data Sebelum diTransformasi

## Gambar 3. Data Sesudah diTransformasi
Transformasi  data  dilakukan  untuk  mengubah data  bertipe  nominal  menjadi  numerik  dengan menggunakan operator Nominal to Numeric, seperti di sajikan  pada  Gambar  2.  dan  Gambar  3.  Didapatkan hasil proses dari rapid miner untuk operator terdiri dari 598  examples,  1  spesial  attribute,  4  atribut  reguler diantaranya  operator  rows  no,  Id,  Cluster,  nama barang, stock awal dan, sisa stock.

## 4.1.3. Data Mining
Gambar 4. Data Mining
Pada Gambar 4.  Dengan operator algoritma k- means dan untuk mengukur besarnya Davies Bouldin yang diperoleh dari algoritma k-means menggunakan operator  Cluster  Distance  Performance,  maka menghasilkan  parameter  seperti  pada  table  diabawah ini:
Tabel 4. Parameter K-Means Parameter Keterangan k min 3 k max 10 measure type NumericalMeasurement numerical measure "EuclideanDistance clustering algorithm Kmeans
Tabel 4.  menjelaskan  hasil parameter k-means adalah  k-means  =3,  kmax  =10  adalah  untuk  menguji k-meas  pada  langkah  ke  3  untuk  mnghasilkan  nilai terbaik davies bouldin yang mendekati angka 0.

## 4.2. Pembahasan
Pada  proses  Clustering  K-Means  terdapat beberapa operator yang digunakan untuk menganalisis data. Operator tersebut adalah :
1. Read  Excel,  digunakan  untuk  membaca  data  yang akan dianalisis.
2. Select  Atribut,  Untuk  menyeleksi  atribut  yang  di butuhkan yaitu : Kode,Nama Produk,Stock awal dan sisa stock.
3. Nominal to numerical, yaitu untuk merubah atribut type Nominal menjadi Numeric
4. Clustering,  digunakan  untuk  mengelompokkan kedalam beberapa cluster.
5. Operator  Cluster  Performance  Distance  digunakan untuk  evaluasi  kinerja  pengelompokkan  berbasis centroid  yang  menghasilkan  model  cluster  pusat. Model cluster centroid memiliki informasi mengenai clustering yang dilakukan. Pada Operator Cluster  Performance  Distance  terdapat  dua  ukuran kinerja  yang  didukung  yaitu  rata-rata  dalam  jarak cluster dan  indeks Davies-Bouldin. Ukuran kinerja ini  dijelaskan  dalam  parameter.  Algoritma  cluster yang menghasilkan kumpulan cluster dengan indeks Davies-Bouldin terkecil dianggap sebagai algoritma terbaik berdasarkan kriteria ini. Untuk mencari nilai k  optimum  langkah  yang  harus  dilakukan  adalah melakukan  percobaan  nilai  k  untuk  menemukan nilai  indeks  Davies-Bouldin  terkecil.  Berikut parameter  yang  akan  diuji  untuk  menemukan  nilai Davies-Bouldin :
Tabel 5. Parameter Clustering Parameters Value K/Cluster 3 sampai 10 Max Runs 10 Measure Types NumericalMeasures Numerical Measure EuclideanDistance Main Criterion Davies Bouldin
Dari  hasil  percobaan  menggunakan  nilai parameter  diatas,  berikut  hasil  percobaan  yang dilakukan :

## a) Data Cluster 3

## Gambar 5 Davies Bouldin k=3
Pada  Gambar  5.  k=3,  max  10    diperoleh  nilai Davies Bouldin : -0.819
b) Data Cluster 4
Gambar 6. Davies Bouldin k=4 Pada  Gambar  6.  k=4  diperoleh  nilai  Davies Bouldin : -0.543
c) Data Cluster 5

## Gambar 7. Davies Bouldin k=5
Pada Gambar 7.  k=5 diperoleh nilai Davies Bouldin : -0.470
d) Data Cluster 6
Gambar 8. Davies Bouldin k=6
Pada  Gambar  8.  K=6  diperoleh  nilai  Davies Bouldin : -0.604
e) Data Cluster 7 Gambar 9. Davies Bouldin k=7
Pada  Gambar  9.  k=7  diperoleh  nilai  Davies Bouldin : -0.475
f) Data Cluster 8 Gambar 10. Davies Bouldin k=8
Pada  Gambar  10.  K=8  diperoleh  nilai  Davies Bouldin : -0.432
g) Data Cluster 9
Gambar 11. Davies Bouldin k=9
Pada  Gambar  11.  k=9  diperoleh  nilai  Davies Bouldin : -0.420
h) Data Cluster 10

## Gambar 12. Davies Bouldin k=10
Pada  Gambar  12.  k=10  diperoleh  nilai  Davies Bouldin : -0.382.
Percobaan  dilakukan  dengan  menggunakan  k=3 sampai  dengan  k=10.  Berikut  adalah  hasil  yang diperoleh :
Tabel 6. Nilai davies Bouldin Cluster Davies Bouldin K3 -0.819 K4 -0.543 K5 -0.470 K6 -0.604 K7 -0.475 K8 -0.432 K9 -0.420 K10 -0.382
Dari  hasil  percobaan  dapat  disimpulkan  bahwa nilai  k  optimum  adalah  k=10  dengan  nilai    DBi  =  - 0.382. Semakin kecil nilai DBi menunjukkan seberapa baik cluster yang diperoleh. Setelah mendapatkan nilai terbaik  lalu  implementasikan  untuk  k  =  10  kedalam parameter pada operator K-Means.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan dari penelitian ini adalah penerapan algoritma K-Means pada dataset penjualan Hijab dapat menghasilkan  pengelompokan  data  yang  objektif, informatif  dan  akurat,  dengan  cluster  terbaik  adalah K10.  Untuk  pengembangan  lebih  lanjut,  disarankan untuk  membandingkan  algoritma  K-Means  dengan algoritma  lain  seperti  X-Means  dan  k-medoid  untuk meningkatkan  presisi  clustering  data.  Hal  ini  harus mengarah  pada  pengembangan  strategi  pemasaran
hijab yang lebih optimal berdasarkan model penjualan yang berasal dari pemodelan data yang lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  S. Handoko, F. Fauziah, and E. T. E. Handayani, “Implementasi Data Mining Untuk Menentukan Tingkat  Penjualan  Paket  Data  Telkomsel Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering,” J.
Ilm. Teknol. dan Rekayasa , vol. 25, no. 1, pp. 76– 88, 2020, doi: 10.35760/tr.2020.v25i1.2677.
[2]  G.  M.  A.  Siregar,  J.  Mauli,  and  R.  Akram, “Klasterisasi  Pola  Penjualan  Menggunakan Metode  K-Means  Clustering  (Study  Kasus Penjualan di Tunas Ponsel Kota Langsa),” JITU ( J. Ilm. Tek. UNIDA ) , vol. 4, no. 1, pp. 140–147, 2023.
[3]  H. Prastiwi, Jeny Pricilia, and Errissya Rasywir, “Implementasi Data Mining Untuk Menentuksn Persediaan  Stok  Barang  Di  Mini  Market Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering,” J. Inform.  Dan  Rekayasa  Komputer(JAKAKOM) , vol.  2,  no.  1,  pp.  141–148,  2022,  doi: 10.33998/jakakom.2022.2.1.34.
[4]  Y. Yulianti, D. Y. Utami, N. Hikmah, and F. N. Hasan,  “Penerapan  Data  Mining  Menggunakan Algoritma  K-Means  Untuk  Mengetahui  Minat Customer  Di  Toko  Hijab,” J.  Pilar  Nusa Mandiri , vol. 15, no. 2, pp. 241–246, 2019, doi: 10.33480/pilar.v15i2.650.
[5]  Agung  Nugraha,  Odi  Nurdiawan,  and  Gifthera Dwilestari, “Penerapan Data Mining Metode K- Means Clustering Untuk Analisa Penjualan Pada Toko  Yana  Sport,” JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek. Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 1–7, 2022.
[6]  R. Supardi and I. Kanedi, “Implementasi Metode Algoritma  K-Means  Clustering  pada  Toko Eidelweis,” J. Teknol. Inf. , vol. 4, no. 2, pp. 270– 277, 2020, doi: 10.36294/jurti.v4i2.1444.
[7]  M. R. Pratama and R. Supardi, “Decision Support System  Metode  K-Means  Clustering  Dalam Memprediksi Tingkat Penjualan Pada Store Ryan Mart,” J. Media Infotama , vol. 18, no. 1, pp. 81– 86,
2022, [Online]. Available: http://dx.doi.org/10.37676/jmi.v18i1.1941%0Ah ttps://jurnal.unived.ac.id/index.php/jmi/article/d ownload/1941/1672
[8]  Oon  Wira  Yuda,  Darmawan  Tuti,  Lim  Sheih Yee,  and  Susanti,  “Penerapan  Penerapan  Data Mining Untuk Klasifikasi Kelulusan Mahasiswa Tepat  Waktu  Menggunakan  Metode  Random Forest,” SATIN  -  Sains  dan  Teknol. Inf. ,  vol.  8, no. 2, pp. 122–131, 2022, doi: 10.33372/stn.v8i2.885.
[9]  W.  N. Purba,  M.  Kosasih,  D.  Kallamas,  and  ..., “Penggunaan  Algoritma  K–Means  Clustering Untuk  Menentukan  Penilaian  Kedisiplinan Karyawan Rumah Sakit Royal Prima,” … (Teknik Inf.  dan  … ,  vol.  6,  pp.  188–195,  2023,  doi: 10.37600/tekinkom.v6i1.856.
[10]  M.  Syahril,  K.  Erwansyah,  and  M.  Yetri,

## “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Menentukan
Pola  Penjualan  Peralatan  Sekolah  Pada  Brand
Wigglo Dengan Menggunakan Algoritma
Apriori,” J-SISKO  TECH  (Jurnal  Teknol.  Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD) , vol. 3, no. 1, p. 118, 2020, doi: 10.53513/jsk.v3i1.202.