## IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK MENENTUKAN POLA PENJUALAN PRODUK MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING
Slamet Pujiono 1 , Rini Astuti 2 , Fadhil Muhamad Basysyar 3
1 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
2 Sistem Informasi, STMIK LIKMI Bandung
3 Sistem Informasi, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No 10 B Cirebon, Indonesia slametpujiono866@gmail.com

## ABSTRAK
Penjualan fashion adalah  proses  pemasaran  dan  penjualan  produk  yang  berkaitan  dengan  bisnis fashion . Bisnis fashion mencakup  segala sesuatu  yang  berhubungan dengan pakaian, aksesoris, dan produk gaya  hidup lainnya yang diproduksi dan dijual untuk memenuhi kebutuhan gaya dan penampilan konsumen. Dalam penelitian ini, pihak bersangkutan memilih untuk menjaga kerahasiaan identitasnya dan menggunakan nama samaran merek X. Karena beragamnya produk yang dijual dan tingkat minat konsumen untuk membelinya, mungkin mengalami kesulitan  dalam  mengisi  persediaan  produk.  Oleh  karena  itu,  dibutuhkan  suatu  sistem  agar  dapat  membantu membuat keputusan dengan lebih cepat dan akurat. Untuk mengatasi permasalahan ini, analisis dilakukan dengan menerapkan  metode Clustering menggunakan  Algoritma K-Means .  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menyelidiki strategi dan metode yang dapat diterapkan dalam pengelolaan stok barang lebih efisien, mengetahui barang-barang yang  diminati  guna  meningkatkan  pendapatan,  serta  menghindari  akumulasi  stok  berlebihan  yang  dapat menyebabkan kerugian. Dari hasil penelitian ini diketahui nilai terbaik terdapat pada cluster 2 dengan nilai DBI sebesar -0,310 Terdapat 616 item produk yang termasuk dalam kategori paling laris dalam Cluster _0, sementara 8 item produk kurang  laris dalam Cluster _1.  Hal  ini  memungkinkan pemangku kepentingan untuk mengambil tindakan yang lebih baik, diantaranya adalah mengefektifkan pengelolaan persediaan, mengamankan produk yang laris, dan memperluas promosi serta memperbaiki produk yang kurang laris.
Kata kunci : Data Mining, K-Means, Clustering, Produk Fashion

## 1. PENDAHULUAN
Di  zaman  digital  saat  ini,  perkembangan teknologi  telah  mengalami  perubahan  besar  dalam sektor bisnis ritel seluruh dunia, Hal ini mengindikasikan  bahwa  bisnis  penjualan  secara  ritel memiliki  potensi  yang  sangat  besar  untuk  memenuhi beragam  kebutuhan  konsumen.  Oleh  karena  itu, pemahaman  mendalam  tentang  tren  mode  terkini, inovasi  desain,  dan  strategi  pemasaran  yang  efektif menjadi  kunci  kesuksesan  dalam  menghadapi persaingan.
Dalam  konteks  ini,  perlu  diperhatikan  bahwa peluang  dan  tantangan  dalam  bisnis fashion terus berkembang  seiring  dengan  perubahan  selera  dan preferensi  konsumen  yang  terus  berubah,  Karena beragamnya  produk  yang  dijual  dan  tingkat  minat konsumen  untuk  membelinya,  mungkin  mengalami kesulitan  dalam  mengisi  persediaan  produk.  Oleh karena  itu,  dibutuhkan  suatu  sistem  agar  dapat membantu membuat keputusan dengan lebih cepat dan akurat.  Untuk  mengatasi  permasalahan  ini,  analisis dilakukan  dengan  menerapkan  metode Clustering menggunakan  Algoritma K-Means Salah  satu  solusi dapat  ditemukannya  yaitu dengan  menggunakan data transaksi sebagai landasan untuk perbaikan ini.
Penelitian sebelumnya dalam bidang data mining telah  mengidentifikasi  sejumlah  pola  penjualan penting  dari  pelanggan.  Sebagai  contoh,  studi sebelumnya  oleh[1]  Perusahaan  ini    harus  mampu memenuhi  kebutuhan  konsumen  setiap  harinya  dan
mengambil  keputusan  yang  tepat  dalam  menentukan strategi penjualan. Untuk mencapai hal tersebut, dealer mobil  Luxor  memerlukan  strategi  penjualan  yang dapat  menarik  minat  pembeli  serta  meningkatkan keuntungan dan pendapatan perusahaan. Permasalahan  utama  yang  dihadapi  Toko  Variasi Mobil  Luxor  Gorontalo  adalah  sulitnya  mengenali kecenderungan pembeli terhadap produk yang tersedia di  Toko  Variasi  Mobil  Luxor    dan    kesulitan  dalam memenuhi kebutuhan pembeli yang terus berkembang dan  berubah  dalam  menentukan  strategi  penjualan. Hasil akhir dari penelitian ini adalah mengelompokkan data  tentang  produk  yang  dijual  dan  mencari  data probabilitas  atau  kecenderungan  pelanggan  untuk membeli  produk  tersebut.  Hasil  ini  dapat  dijadikan bahan  pertimbangan  dalam  menentukan  strategi penjualan.  Artinya,  dapat  mengecualikan  produk dengan posisi cluster terendah dan fokus pada produk dengan  posisi cluster tertinggi.  Dan  menurut[2]  CV Terang Jaya merupakan perusahaan yang bergerak di bidang  otomotif  yang  menyediakan  jasa  dan  layanan pembelian  dan  penjualan  suku  cadang  otomotif berbagai  merek  otomotif.  Namun,  verifikasi  produk mana  yang  dibutuhkan  konsumen  masih  kurang,  dan penyimpanan  data  tidak  efektif.  Untuk  mengatasi permasalahan  tersebut  digunakan  analisis clustering dengan  menggunakan  algoritma K-Means .  Jadi dengan  mengelompokkan  data  tersebut,  bisa  melihat produk  mana  yang  paling  laris,  produk  mana  yang laris, dan produk mana yang kurang laris. Hal ini untuk
mencegah  produk  menumpuk  di  gudang.  Hasil penelitian ini adalah 15 produk paling laris, 45 produk laris, dan 13 produk kurang laris. Adapun menurut[3] Data penjualan belum dimanfaatkan secara maksimal karena  pemilik  toko  kesulitan  membedakan  antara produk  sepatu  yang  sering  dijual  dan  produk  sepatu yang tidak diminati pelanggan. Tujuan dari penelitian ini  adalah  agar  sistem  dapat  menggunakan  teknik K- Means clustering  dalam  menentukan  data  untuk mengelompokkan  jenis  sepatu  yang  dijual.  Tiga cluster digunakan  yaitu  tertinggi,  sedang,  dan terendah.  Data  yang  akan  dianalisis  adalah  data penjualan  Toko  Sepatu  Ritelindo.  Hasil clustering diperoleh  4 item yang  masuk  dalam  kelompok penjualan  sepatu  tertinggi,  12 item yang  masuk  ke dalam kelompok penjualan sepatu sedang, dan 9 item yang masuk ke dalam kelompok penjualan sepatu yang terendah.  Tetapi,  meskipun  telah  banyak  penelitian dilakukan,  masih  perlu  untuk  melakukan  penelitian tambahan dalam merumuskan strategi penjualan yang lebih relevan.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menyelidiki strategi  dan  metode  yang  dapat  diterapkan  dalam pengelolaan  stok  barang  di  gudang  dengan  lebih efisien,  Tujuannya  juga  adalah  untuk  mengetahui barang-barang  yang  diminati  guna  meningkatkan pendapatan perusahaan, serta menghindari akumulasi stok  berlebihan  yang  dapat  menyebabkan  kerugian. Oleh  karena  itu,  dibutuhkan  suatu  sistem  agar  dapat membantu membuat keputusan dengan lebih cepat dan akurat.
Clustering adalah  salah  satu  teknik  yang termasuk  dalam  fungsi data  mining .  Algoritma clustering digunakan untuk mengelompokkan sejumlah data ke dalam kelompok-kelompok tertentu, yang disebut cluster . Data mining , yang sering disebut sebagai knowledge  discovery  in  database  (KDD) , adalah  proses  yang  mencakup  pengumpulan  dan penggunaan data historis untuk mengidentifikasi pola, hubungan,  atau  keteraturan  dalam  data  berukuran besar.  Data  ini  mencakup  nama  produk,    jumlah penjualan, stok awal, stok akhir, dan bulan.
Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi yang berarti dalam pemahaman  pola  penjualan  pelanggan  melalui pendekatan data  mining .  Harapannya  adalah  bahwa hasil  penelitian  ini  akan  membantu  perusahaan meningkatkan kualitas pengambilan keputusan terkait strategi penjualan. Dengan menggunakan pengelompokan data ini, perusahaan dapat mengidentifikasi  barang  yang  memiliki  permintaan tinggi  dan  barang  yang  memiliki  tingkat  penjualan yang rendah, sehingga dapat menghindari penumpukan barang di gudang.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining
Data Mining adalah  ekstraksi  pengetahuan  dari database .  Data mining adalah  proses  mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi berguna dan
pengetahuan terikat dari database besar menggunakan teknik  statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan,  dan pembelajaran mesin. Berdasarkan definisi data mining yang dijelaskan diatas, data mining adalah pengetahuan  yang  disembunyikan  dalam database , dan  digunakan  untuk  mengekstrak  dan  mengubah informasi pengetahuan dari database dengan menemukan  pola  dan  teknik  dalam  statistik matematika,  kecerdasan  buatan,  dan  pembelajaran mesin.[4]
2.2. Clustering Proses clustering adalah suatu metode pengklasifikasian isyarat-isyarat dalam suatu kelompok dengan menghubungkan hipotesis-hipotesis indeks sedemikian rupa sehingga  objek-objek dalam keseluruhan  kelompok  tidak  termasuk  objek-objek lainnya  sangat  mirip  satu  sama  lain  dan  mempunyai tingkat heterogenitas yang sangat tinggi.[5]
2.3. Algoritma K-Means K-Means adalah  algoritma clustering yang digunakan dalam proses data mining . K-Means bekerja dengan  cara  mengelompokkan  secara  partisi,  yaitu membagi data ke dalam kelompok-kelompok tertentu dengan  meminimalkan  jarak  rata-rata  setiap cluster data.  Metode  ini  merupakan  metode clustering atau pengelompokan  yang  paling  terkenal  dan  banyak digunakan  karena  sederhana  dan  mudah  diterapkan, dapat mengelompokkan data dalam jumlah besar, dan mempunyai  kompleksitas  waktu  nol  linier  (nKT).  Di sini,  n  adalah  jumlah  dokumen,  K  adalah  jumlah cluster , dan T adalah jumlah iterasi.[6]

## 2.4. Penjualan
Untuk mencapai keuntungan jangka panjang dan menguntungkan  baik  bagi  pembeli  maupun  penjual, penjual  harus  memenuhi  semua  persyaratan  pembeli selama  proses  penjualan.  Dalam  dunia  bisnis, pendapatan juga mengacu pada hasil  pemberian suatu jasa.[7]

## 2.5. Rapidminer
RapidMiner, sebuah  platform  sumber  terbuka, dirancang  untuk  analisis  data,  visualisasi,  pemodelan prediktif,  dan  pelaporan. Rapidminer menyediakan alat  untuk  mengumpulkan,  mengekstrak,  mengubah, dan  menganalisis  data,  serta  membangun  model prediktif  dan  menghasilkan  laporan  analitik.  Dalam pekerjaannya, RapidMiner memberi pengguna wawasan  melalui  berbagai  metode  prediktif  dan deskriptif sehingga mereka dapat membuat keputusan terbaik.[7]
2.6. Davies Bouldin Index (DBI) Davies-Bouldin  Index adalah  cara  untuk mengukur validitas cluster dalam metode pengelompokan. Kohesi didefinisikan sebagai jumlah kedekatan data dengan pusat cluster dari cluster yang dilacak. Pemisahan, sebaliknya, didasarkan pada jarak
antara  pusat cluster dan cluster .  Ukuran  yang menggunakan Davies-Bouldin Index
ini memaksimalkan jarak  antara cluster Ci dan Cj sambil mencoba    meminimalkan  jarak  antar  titik  dalam sebuah cluster .  Apabila  jarak  antar cluster maksimal berarti  kesamaan  fitur  antar  masing-masing cluster kecil,  sehingga  perbedaan  antar cluster terlihat  jelas. Nilai DBI terendah menunjukkan maka pembagian ke dalam cluster tersebut  lebih  baik  atau  lebih  optimal, dengan  batasan  antar- cluster yang  lebih  jelas  dan homogenitas yang lebih tinggi dalam setiap cluster .[8]

## 2.7. Knowledge Discovery In Database (KDD)
Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD) merupakan  suatu  metode  pencarian  pengetahuan  dan informasi  yang  belum  diketahui  dari  suatu database. KDD adalah  nama  lain  dari  data mining .  Meskipun kedua  istilah  tersebut  sebenarnya  memiliki  konsep yang berbeda, namun keduanya saling berkaitan  dan data mining , salah  satu  tahapan proses KDD secara keseluruhan,  merupakan  inti  dari  proses KDD. Data mining adalah  suatu  teknik  untuk  menemukan, mencari,  dan  mengekstrak  informasi  dan  wawasan baru  dari  kumpulan  data  yang  sangat  besar  dengan mengintegrasikan  atau  menggabungkannya  dengan bidang  ilmu  lain  seperti  statistik,  kecerdasan  buatan, dan  pembelajaran  mesin  kemudian  menghasilkan informasi berguna.[4]

## 3. METODE PENELITIAN
Dalam penelitian ini, menggunakan algoritma K- Means untuk  mengelompokkan  data  kategorikal. Tujuannya  adalah  untuk  menciptakan cluster yang lebih  stabil.  Algoritma clustering digunakan  untuk mengelompokkan kumpulan data ke dalam kelompok tertentu  yang  disebut cluster .  Data mining ,  juga dikenal  sebagai  penemuan  pengetahuan  dalam database  (KDD) ,  adalah  proses    pengumpulan  dan penggunaan data historis untuk mengidentifikasi pola, hubungan, atau keteraturan dalam sejumlah besar data.
Gambar 1. Tahapan Knowledge Discovery in Database 3.1. Data Selection
Memilih  atribut  data  yang  akan  digunakan  dan memprioritaskan  data    untuk  penemuan    yang disimpan dalam file terpisah dari database .[9]Memilih  data  dan  Mengimport  dataset dalam format excel pada RapidMiner. Proses memilih subset atau bagian tertentu dari data yang relevan.
3.2. Data Preprocessing
Membersihkan,  mengubah,  dan  menyesuaikan data yang digunakan maupun tidak.

## 3.3. Data Transformation
Dengan menggunakan operator nilai nominal ke numerik, data dapat  diubah dari data bertipe nominal menjadi  data  numerik. Memilih  metode  pengkodean yang  tepat  saat  mengubah  variabel  kategori  menjadi variabel numerik.

## 3.4. Data Mining
Melakukan pengolahan data menggunakan metode  k-means  clustering  untuk  mengategorikan barang-barang  menjadi  2  kelompok  yang  laris,  dan kurang laris.

## 3.5. Interpretasi/Evaluasi
Pada  titik  ini,  model  telah  dibangun  dan diharapkan  berkualitas  tinggi  dari  sudut  pandang analisis data.[10] Evaluasi hasil dari data yang telah di lakukan  menggunakan RapidMiner . Mengidentifikasi pola  dari  kumpulan  data  yang  diproses  dan menghasilkan    pengetahuan  baru  yang  sesuai  untuk penelitian yang diinginkan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  mengambil  dari  file Excel yang berisi lebih dari 624 record data penjualan bulan April, Mei, Juni, dan Juli. Hasil pembahasan ini memberikan penjelasan  bagaimana  catatan  penjualan  dapat dikelompokkan atau dikategorikan dengan menggunakan algoritma K-means . Pengelompokan ini dilakukan melalui pembelajaran mesin.

## 4.1. Pengujian Data
Gambar 2. Read Excel
Setelah proses impor data selesai, operator baru, yaitu Read  Excel ,  akan  muncul  dalam  proses  utama. Operator ini telah menyertakan file dengan format .xlsx yang  diimpor  langsung  dari file  Excel ,  sehingga  data siap untuk diuji. Selanjutnya, data diimpor dan dipilih dari dataset dalam format Excel pada RapidMiner .
4.2. Data Selection
Seleksi  data  adalah  proses  memilih  dan mengumpulkan subset atau bagian data tertentu  yang relevan  dengan  tujuan  tertentu.  Tujuan  utama
pemilihan  data    adalah  untuk  fokus  pada  informasi yang  paling  relevan  dan  penting,  mengurangi kompleksitas dan mempercepat proses analisis. Proses operator RapidMiner terdiri  dari  624 item ,  1  atribut spesial, dan 6 atribut reguler, mencakup kategori bulan April, Mei, Juni, Juli, stok awal, stok terjual, dan stok akhir.

## 4.3. Data Preprocessing
Data preprocessing (pra-pemrosesan data) adalah serangkaian langkah atau teknik yang  dilakukan pada data  mentah  sebelum  data  tersebut  digunakan  dalam analisis  atau  pemodelan.  Penelitian  ini  menggunakan data penjualan pada bulan april hingga juli, ini terdiri dari 624 record dengan 7 atribut.
Gambar 3. Select Attributes
4.4. Data Transformation
Data Transformation adalah  proses  mengubah atau  mengelola  data  dari  format  aslinya  menjadi format  yang  lebih  sesuai  atau  berguna  untuk  tujuan analisis atau pemodelan. Transformasi data dilakukan untuk  mengubah  data  nominal  menjadi  data  numerik dengan  menggunakan  operator  Nominal  ke  numerik. Transformasi  data  dilakukan  untuk  mengubah  data nominal  menjadi data numerik dengan  menggunakan operator nominal ke numerik. dari nominal ke numerik dengan  mengatur  jenis  filter  atribut  sebagai subset , memilih  atribut  (bulan)  yang  akan  diubah  menjadi numerik,  dan  mengatur  atribut.  Jenis  pengkodean dimasukkan  sebagai  bilangan  bulat  unik  dan menggunakan  operator  nominal-ke-numerik  untuk mengubah data nominal menjadi data  numerik.
Gambar 4. Nominal to Numerical
4.5. Data Mining Data mining adalah ekstraksi pola dan wawasan yang berguna dari sejumlah besar data. Tujuan utama data mining adalah untuk menemukan pola, hubungan, atau  informasi  tersembunyi  yang  dapat  membantu pengambilan keputusan.
Sesuaikan parameter clustering yang diperlukan dengan mengatur nilai k menjadi 2 dan lihat penjualan mana  yang  mendominasi  di  setiap  kelompok. Max berjalan  10  kali,  memungkinkan loop untuk mengamati objek lebih detail, sekaligus memungkinkan  sistem  memeriksa  objek  lain  dengan properti serupa 10 kali agar hasil proses  lebih akurat. Jenis pengukuran digunakan adalah perhitungan jarak jenis  pengukuran  numerik  dengan  menggunakan Euclidean  distance .  Hal  ini  dikarenakan  ketika mempertimbangkan  jarak  terpendek  suatu  objek  ke objek  lainnya,  lebih  mudah  menerapkan  perhitungan dengan jarak Euclidean .
Gambar 6. Cluster Distance Performance
Cluster  Distance  Performance menggunakan parameters Davies  Bouldin  Index  (DBI) untuk menghasilkan nilai Davies Bouldin Index (DBI).

## Gambar 7. Hasil Cluster Model
Dua cluster dibentuk  dengan  menggabungkan data  penjualan  yang  telah  diolah  dan  algoritma K- Means ke dalam model cluster terbagi 2 cluster. Pada cluster 0  berisi  616 item dan cluster 1  berisi  8 item , sehingga total 624 item .
Tabel 1. Hasil Cluster Optimal Clustering.k Davies Bouldin 2 -0.310 3 -0.434 4 -0.492 5 -0.348
Berdasarkan  nilai Davies  Bouldin  Index  (DBI) , hasil clustering terbaik terdapat pada cluster 2 dengan nilai DBI sebesar  -0,310.  Nilai DBI terendah menunjukkan  maka  pembagian  ke  dalam cluster tersebut lebih baik atau lebih optimal, dengan batasan antar- cluster yang  lebih  jelas  dan  homogenitas  yang lebih tinggi dalam setiap cluster . Dari hasil clustering , dari sini dapat menyimpulkan Cluster 0  lebih  banyak  produk, cenderung lebih diminati oleh konsumen. Oleh karena itu, disarankan untuk mengoptimalkan persediaan stok pada produk-produk dalam Cluster _0 guna memenuhi permintaan  yang  tinggi.  Langkah-langkah  seperti peningkatan  produksi,  perencanaan  persediaan  yang efisien,  dan  manajemen  yang  baik  dapat  membantu memastikan  ketersediaan  produk  yang  memadai.
Sementara  itu, Cluster _1  mungkin  termasuk  dalam kategori produk yang kurang laris. Untuk meningkatkan  kinerja  penjualan  produk  dalam Cluster _1  diperlukan  strategi  promosi,  hal  ini  dapat meningkatkan daya tarik produk bagi konsumen.
Dapat  diketahui  hasil  akhirnya,  yaitu  terdapat 616  produk  yang  diidentifikasi  sebagai  laris  dan  8 produk  yang  diidentifikasi  sebagai  kurang  laris berdasarkan  proses  analisis clustering .  Dari  hasil tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  produk  yang  laris perlu  dilakukan restock lebih  banyak,  sedangkan produk  yang  kurang  laku  perlu  dilakukan  perbaikan atau  strategi  promosi  untuk  meningkatkan  penjualan. untuk produk yang diidentifikasi sebagai laris terdapat pada  C luster _0  perlu  dilakukan  strategi  pengelolaan stok  yang  lebih  efisien  dan  peningkatan  kapasitas persediaan agar dapat memenuhi permintaan konsumen.  Pemantauan  terus-menerus  terhadap  tren penjualan  dan  kebutuhan  konsumen  akan  membantu dalam  menyesuaikan  strategi restock dan  menjaga ketersediaan  produk.  Sementara  itu,  untuk  produk yang diidentifikasi sebagai kurang laris terdapat pada Cluster _1,  perlu  dilakukan  analisis  mendalam terhadap  faktor-faktor  yang  memengaruhi  rendahnya minat  konsumen.  Hal  ini  dapat  melibatkan  strategi penjualan,  atau  penyesuaian  harga.  Selain  itu, penerapan strategi promosi yang tepat.
Untuk cluster k=2  peneliti  mendapatkan  nilai Davies-Bouldin :  -0.310.  Jika  nilai Davies  Bouldin Index  (DBI) tinggi,  itu  menandakan  bahwa  proses evaluasi cluster kurang  memadai  atau  tidak  sesuai dengan  harapan,  sedangkan    Dapat  diketahui  hasil akhirnya, yaitu terdapat 616 produk yang diidentifikasi sebagai laris dan 8 produk yang diidentifikasi sebagai kurang  laris  berdasarkan  proses  analisis clustering . Dari  hasil  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  produk yang  laris  perlu  dilakukan restock lebih  banyak, sedangkan  produk  yang  kurang  laku  perlu  dilakukan perbaikan  atau  strategi  promosi  untuk  meningkatkan penjualan  Nilai  yang  diperoleh  secara  proporsional lebih  baik  dengan  nilai Davies-Bouldin  Index  (DBI) yang lebih rendah.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dengan menggabungkan data ini, dapat mengidentifikasi  produk  yang  laris  dan  tidak  laris, menghindari  penumpukan  produk  yang  tidak  efisien. Hasil  penelitian  dari  hasil clustering terbaik  terdapat pada cluster 2  dengan  nilai DBI sebesar  -0,310. Terdapat  616 item produk  yang  termasuk  dalam kategori  paling  laris  dalam Cluster _0,  sementara  8 item produk diidentifikasi sebagai kurang laris dalam Cluster _1.  Pengolahan  data  diharapkan  memberikan solusi untuk memahami tren penjualan produk. Proses penerapan K-means melibatkan  pengelompokan  data persediaan penjualan produk menggunakan RapidMiner . Cluster _0, yang  mencakup  barang  yang diminati,  memerlukan  perencanaan  persediaan  yang efisien  untuk  memenuhi  kebutuhan  konsumen  dan mencegah  kekurangan  stok.  Selain  itu, Cluster _1,
yang  mungkin  mencakup  barang  yang  kurang diminati,  memerlukan  strategi  promosi  yang  efektif untuk  meningkatkan  minat  konsumen  dan  mencegah penumpukan barang yang dapat mengurangi pendapatan. Mengusulkan peneliti lain untuk memanfaatkan  data  penjualan  toko  lain  dalam penelitian  dan  mencari  metode  alternatif  untuk meningkatkan kualitas penelitian. Jika ingin mengelompokkan  lebih  lanjut  data  penjualan, mungkin  ingin  mempertimbangkan  metode  selain pengelompokan K-means sebagai pengujian alternatif. Selain  itu,  menyarankan  penggunaan  kumpulan  data yang  lebih  besar  untuk  mencapai  hasil  yang  lebih tepat,  yang  memungkinkan  penelitian  di  masa  depan mempertimbangkan metode alternatif untuk mengatur atau mengkategorikan data.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Haditsah  Annur,  “Penerapan  Data  Mining Menentukan  Strategi  Penjualan  Variasi  Mobil Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering (Studi Kasus Toko Luxor Variasi Gorontalo),” J. Inform. Upgris , vol. 5, no. 1, 2019.
[2]  . F., F. T. Kesuma, and S. P. Tamba, “Penerapan Data  Mining  Untuk  Menentukan  Penjualan Sparepart  Toyota  Dengan  Metode  K-Means Clustering,” J.  Sist.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. Prima(JUSIKOM PRIMA) , vol. 2, no. 2, pp. 67– 72, 2020, doi: 10.34012/jusikom.v2i2.376.
[3]  F.  A.  Bramasta  and  R.  Halilintar,  “Penerapan Data  Mining  Untuk  Menentukan  Strategi Penjualan  Toko  Sepatu,” Pros.  SEMNAS INOTEK  … ,  pp.  236–241,  2021,  [Online]. Available: https://proceeding.unpkediri.ac.id/index.php/ino tek/article/view/1135%0Ahttps://proceeding.unp kediri.ac.id/index.php/inotek/article/download/1 135/736
[4]  S. Nurani, Y. Syahra, and A. Calam, “Penerapan Data  Mining  Dalam  Clustering  Pencapaian Target  Penjualan  Menggunakan  Algoritma  K- Means,” J.  Sist.  Inf.  Triguna  Dharma  (JURSI TGD) ,  vol.  2,  no.  3,  p.  355,  2023,  doi: 10.53513/jursi.v2i3.6552.
[5]  Ika  Anikah,  Agus  Surip,  Nela  Puji  Rahayu, Muhammad  Harun  Al-  Musa,  and  Edi  Tohidi, “Pengelompokan Data Barang Dengan Menggunakan Metode K-Means Untuk Menentukan Stok Persediaan Barang,”
KOPERTIP  J. Ilm. Manaj. Inform. dan Komput. , vol.  4,  no.  2,  pp.  58–64,  2022,  doi: 10.32485/kopertip.v4i2.120.
[6]  G.  Triyandana,  L.  A.  Putri,  and  ...,  “Penerapan Data  Mining  Pengelompokan  Menu  Makanan dan  Minuman  Berdasarkan  Tingkat  Penjualan Menggunakan  Metode  K-Means,” J.  Appl.  … ,
2022, [Online].
Available:
https://jurnal.polibatam.ac.id/index.php/JAIC/art icle/view/3824
[7]  I.  Pii,  N.  Suarna,  and  N.  Rahaningsih,

## “PENERAPAN  DATA  MINING  PADA
PENJUALAN PRODUK PAKAIAN DAMEYRA  FASHION  MENGGUNAKAN METODE  K-MEANS  CLUSTERING,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. … , 2023, [Online]. Available: https://ejournal.itn.ac.id/index.php/jati/article/vi ew/6336
[8]  I.  Safira,  R.  Salkiawati,  and  W.  Priatna, “Penerapan Algoritma K-Means untuk Mengetahui  Pola  Persediaan  Barang  pada  Toko Raja Bekasi,” J. Inform. Inf. Secur. , vol. 3, no. 1,
pp. 99–110,
2022, doi:
10.31599/jiforty.v3i1.1253.
[9]  D. Anggarwati, O. Nurdiawan, I. Ali, and D. A. Kurnia, “Penerapan  Algoritma K-Means Dalam Prediksi  Penjualan  Karoseri,” J.  Data  Sci. Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 58–62, 2021.
[10]  P.  P.  Tjaya,  R.  Rino,  and  H.  Wijaya, “Implementasi  Metode  Clustering  K-Means Untuk  Rekomendasi  Pengadaan  Stock  Lampu Pada Pt Global Lighting Indonesia,” Algor , vol.
3, no. 1, pp. 50–59, 2021, doi:
10.31253/algor.v3i1.628.