## KLASTERISASI DATA PENJUALAN TERLARIS PRODUK KOSMETIK YOU MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS

## Abstract
[Classterization of best-selling sales data for your cosmetic products using the k-means algorithm] There are many  types  of  businesses  in  Indonesia  that  attract  people's  attention  and  increase  competition  by  creating creativity in various business ideas. The Indonesian cosmetics and skin care company is a Y.O.U brand dedicated to the beauty of Indonesian women, produced according to people's needs and current trends. The task of data mining is to collect or group large amounts of data based on various predetermined criteria. Cluster data mining is  ideal  for  algorithms  that  can  process  data  more  efficiently,  namely  the  K-Means  algorithm.  The  K-Means Clustering algorithm is a method used to combine several data streams to analyze data and determine the number of Clusters that have different characteristics from other data. The expected result is to have a group of data that will influence the sales strategy in the next period so that you can find out which items are best sold and which items are less popular with customers. This decision will minimize the losses previously received by PT Lintas Mandiri primarily on YOU cosmetics. With this data, it can be grouped into 3 clusters based on the level of sales of a type of product. Cluster 0 consists of 8 product items that have the best selling level, while in Cluster 1, which includes 12 product items in the best-selling category, and Cluster 2, which consists of 5 items. Products that are not selling well in this Cluster show a steady or even decreasing trend from  month to month with the Centroid value indicating the unpopularity of these products in the market.
Keywords: Clustering; Cosmetics Sales Data; Data Mining; K-Means, Best Selling Product .

## Abstrak
Ada  banyak  jenis  bisnis  di  indonesia  yang  menyita  fokus  masyarakat  serta  meningkatkan  kompetisi  dengan menghasilkan kreativitas  dalam  berbagai  gagasan bisnis.  Perusahaan  kosmetik  dan  perawatan  kulit  indonesia merupakan  brand  kosmetik  Y.O.U  yang  didedikasikan  untuk  kecantikan  wanita  indonesia,  diproduksi  sesuai dengan kebutuhan masyarakat dan tren saat ini. Tugas data mining adalah mengumpulkan atau mengelompokkan data dalam jumlah besar berdasarkan berbagai kriteria yang telah ditentukan. Cluster data mining sangat ideal sebagai algoritma yang bisa  mengelola data  dengan cara lebih efisien, seperti algoritma K-Means . Algoritma Cluster ing  K-Means  ialah  prosedur  yang  digunakan  untuk  menggabungkan  beberapa  aliran  data  untuk menganalisis  data  dan  menentukan  jumlah Cluster yang  memiliki  karakteristik  berbeda  dari  data  lainnya. Temuan yang diinginkan ialah terdapatnya kumpulan data yang berdampak bagi strategi penjualan pada periode berikutnya  sehingga  dapat  mengetahui  barang  yang  paling  terlaris  yang  dijual  dan  barang  yang  kurang  laris. Kebijakan  ini  bisa  menyusutkan  defisit  yang  didapat  oleh  PT  Jalur  Mandiri  utama  dahulunya  pada  kosmetik YOU. Dengan data tersebut dapat dikelompokan menjadi 3 Cluster ing yang didasarkan pada tingkat kesuksesan penjualan suatu jenis produk Cluster 0 yang terdiri dari 8 produk item yang memiliki tingkat penjualan laris, Sedangkan  Dalam Cluster 1 yang  mencakup 12  item produk dengan kategori paling laris dan Cluster 2 yang terdiri dari 5 item produk yang tidak laris, dalam Cluster ini menunjukkan tren tetap atau bahkan menurun dari bulan ke bulan dengan nilai Centroid menunjukkan ketidakpopuleran produk-produk tersebut di pasar.
Aprillia Anjani 1)* , April Lia Hananto 2) , Tukino 3) dan Shofa Shofiah Hilabi 4)
1234) Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Buana Perjuangan Karawang e-mail : si20.aprilliaanjani@mhs.ubpkarawang.ac.id *
Kata Kunci: Cluster ing; Data Penjualan Kosmetik; Data Mining; K-Means, Produk Terlaris

## 1. Pendahuluan
Ada banyak jenis bisnis di Indonesia yang menyita fokus masyarakat serta meningkatkan kompetisi dengan menghasilkan kreativitas dalam berbagai gagasan bisnis. Saat ini, barang konsumsi, atau kosmetik dan produk perawatan kulit, merupakan industri yang sangat populer (Amalina et al., 2022). Tidak dapat dipungkiri bahwa industri kosmetik dan perawatan kulit Indonesia selalu mengalami pertumbuhan serta terus digemari oleh seluruh lapisan  masyarakat,  khususnya  perempuan  (Lia  Hananto  et  al.,  2021).    Setiap  produk  tentunya  memiliki kelebihan yang membedakannya dengan kompetitor lainnya. Perusahaan kosmetik dan perawatan kulit indonesia merupakan merek Y.O.U atau perusahaan kosmetik dan perawatan kulit yang didedikasikan untuk kecantikan wanita indonesia, diproduksi sesuai dengan kebutuhan masyarakat dan tren saat ini ( PT Jalur Mandiri Utama , 2023).
Penambangan data adalah metode komputer yang mencari pola tertentu dalam kumpulan data besar untuk membantu menemukan dan mengelompokkan informasi yang obyektif dan efektif (Agneresa et al., 2022). Tugas data mining adalah mengumpulkan atau mengelompokkan data dalam jumlah besar berdasarkan berbagai kriteria yang  telah  ditentukan (Tukino  &  Huda, 2019). Cluster data  mining  sangat  ideal  sebagai  algoritma  yang  bisa mengelola data dengan cara lebih efisien, seperti algoritma K-Means (Mangku Negara et al., 2021).
Algoritma Cluster ing K-Means adalah metode yang dipakai guna menggabungkan beberapa aliran data untuk menganalisis  data  dan  menentukan  jumlah Cluster yang  memiliki  karakteristik  berbeda  dari  data  lainnya. Berdasarkan karya ( et al., 2023) Pada topik ini terdapat tiga Cluster dalam klasifikasi data penerapan dinamis K-Means hasil penelitian tahun 2021 ini.  Data mining adalah praktek mengeksplorasi informasi dalam dataset besar untuk mengidentifikasi keterkaitan, corak, serta kecenderungan yang signifikan (Lia Hananto et al., 2021). K-Means  Clustering  yakni  prosedur  penggabungan  data  non-hirarki  yang  membagi  data  menjadi cluster , mengumpulkan data dengan atribut serupa bersama-sama, serta memisahkan data dengan fitur yang berlainan ke dalam cluster yang tidak sama (Amalina et al., 2022).
Algoritma  K-Means  termasuk  partitioning  (Pembelajaran  et  al.,  2023). Clustering yang  membagi  data menjadi k wilayah terpisah. Algoritma K-Means dikenal luas karena kesederhanaan serta kecepatannya dalam menggabungkan dataset besar serta data yang jauh dari pola utama amat cepat  (Situmorang et al., 2022). Pada algoritma K-Means, masing-masing data mesti tergabung dalam satu kluster tertentu, namun pada setiap iterasi proses, ada kemungkinan bagi data tersebut untuk beralih ke kluster lain yang lebih sesuai (Darmi & Setiawan, 2017). Temuan yang diinginkan ialah terdapatnya kumpulan data yang berdampak bagi strategi penjualan pada periode  berikutnya  sehingga dapat  mengetahui  barang  yang  terlaris  dijual  dan  barang  yang  kurang  disenangi pelanggan. Kebijakan ini bisa menyusutkan defisit yang didapat oleh PT Jalur Mandiri utama dahulunya pada kosmetik YOU (Yansah et al., 2022).

## 2. Metode
Pada prosedur yang dijalankan studi ini adalah seperti dibawah :
Gambar 1 . Alur Studi

## A. Tahapan Data Mining
Tahapan data mining untuk pengelompokan produk skincare dan kosmetik you dimulai dengan cara sebagai berikut  :  proses  Cleaning,  yaitu  membersihkan data  dari  aplikasi  kasir  yang  telah  dicetak.  Tahap  selanjutnya adalah Integration,  dimana data penjualan dikonsolidasikan  pada lokasi yang  sudah dipersiapkan. Setelah itu,
dilakukan tahap Selection untuk mengambil  sampel data dari  sejumlah data  dahulunya untuk dipakai sebagai pembanding serta memastikan data tersebut sesuai dengan kebutuhan.

## B. Algoritma K-Means
Dibawah ini adalah proses algoritma Cluster ing K-Means didalam data mining:
Gambar 2 . Diagram Alur Penelitian
Diagram  tersebut  menggambarkan  langkah-langkah  dalam  algoritma  K-Means,  yang  dapat  disajikan  sebagai berikut:
1. Persiapkan data sesuai keperluan sebagai sampel.
2. Tetapkan banyaknya Cluster.
3. Tentukan angka Centroid atau pusat klaster.
4. Gunakan  model  Euclidean  untuk  menilai  jarak  antara  setiap  data  dan  centroid  klaster  dengan karakteristik yang serupa atau mirip:
𝑑𝑖𝑗 = √(𝑥1𝑖 − 𝑥1𝑖) + (𝑋2𝑖 − 𝑋2𝑖) 2 + … + (𝑥𝑘𝑖 − 𝑥𝑘𝑖) 2
(1)
Dengan penjelasan : Dij = Jarak data ke – i ke titik pusat (Cluster j) . Xki = Data ke - i attribute data ke – k. Xkj = Data ke – j attribut data je – j.
C. Results
Penggabungan produk kosmetik relevan dengan kategori produk yang paling terlaris, laris, serta kurang laris supaya  mudah  dijangkau  dan  tidak  ada  penumpukan  stok  barang,  langkah  ini  dijalankan  dengan pengimplementasian algoritma k—means memakai rumus :
𝑑𝑖𝑗 = √(𝑥1𝑖 − 𝑥1𝑖) + (𝑋2𝑖 − 𝑋2𝑖) 2 + … + (𝑥𝑘𝑖 − 𝑥𝑘𝑖) 2 (2)
Implementasi banyak Cluster (K) yakni 120 Cluster , setelah menentukan banyak Cluster , tetapkan titik fokus awal Cluster (Centroid).

## 3. Hasil dan Pembahasan
A. Analisis Data
1. Merekapitulasi data
Bisa diketahui hasil perdagangan Kosmetik YOU selama satu tahun yaitu tahun 2023 terdapat beberapa barang  yang  menumpuk  dan  penjualan  yang  menurun.  Berikut  data  penjualan  produk  kosmetik  di Guardian Resinda Tahun 2023. Berikut data penjualan YOU pada tahun 2023 :
Tabel 1 . Data Penjualan Nama Produk B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 B8 B9 B10 B11 B12 Lipstik Matte Rouge Velvet 4620 5873 5978 4532 5123 5234 5432 5543 5654 5765 5876 5989 Lipstik  Matte  Power Lip Cream 3135 4166 4785 3541 3214 3856 3978 4109 4245 4387 4523 4654 Skintin 5890 3045 3850 4789 4213 4987 5120 5267 5409 5554 5690 5821 Maskara 1487 6765 6532 6872 6790 6889 6912 7098 7289 7489 7598 7690 Eyliner 5246 5412 4291 5321 5768 5945 6078 6210 6345 6467 6589 6701 Sikncare Paket Acneplus 2640 1967 1865 1956 2435 2178 2345 2456 2589 2678 2765 2854 Skincare Paket Golden Age 6123 3902 5123 4390 3789 4678 4890 4987 5098 5209 5312 5423 Skincare Paket Radiance Up 1968 2714 3445 2634 2956 3167 3289 3378 3476 3567 3665 3765 Skincare Paket Dazling 3921 4721 5167 4851 5210 5390 5576 5690 5809 5923 6054 6189 Skincare Paket Radiance Glow 4205 5899 6389 6543 6901 7123 7245 7365 7478 7589 7689 7789 Sunscreen 5678 3256 2940 3078 3621 3721 3867 3987 4109 4234 4365 4498 Higliter 1789 1589 1234 1678 1876 2010 2134 2245 2367 2498 2634 2765 Eysedow 3010 4378 4012 3921 4032 4132 4298 4390 4487 4589 4687 4789 Loose Powder 4580 2945 5698 5789 5987 6123 6234 6321 6432 6543 6654 6765 Highlighter 6887 6132 6745 6123 6453 6234 6357 6478 6590 6709 6821 6945 Blush On 1325 1423 2289 2398 2598 2876 2987 3056 3145 3267 3389 3489 Cushion 2290 5098 5341 5678 5890 6032 6178 6290 6409 6521 6632 6754 Bb Cream 6054 3234 3120 3345 3167 3456 3546 3654 3756 3865 3978 4098 Foundation 3923 4756 5578 5432 5978 6157 6345 6489 6634 6789 6932 7089 Concealer 1378 2010 2721 2876 2765 3298 3412 3543 3667 3798 3921 4056 Stay Lock Mist 5150 3678 4235 4112 4467 4790 4978 5123 5289 5421 5567 5698 Facial Wash Hy Amino 3732 5369 5967 5690 5980 6078 6250 6387 6512 6645 6778 6876 Body Serum 2101 6823 6870 6121 6210 6321 6543 6654 6765 6876 6987 7098 Cleansing Balm 6356 2176 3462 3289 3321 3549 3765 3876 3987 4098 4210 4321 Body Scrub 4789 4523 5134 5267 5743 5412 5623 5789 5890 5987 6089 6180
2. Menentukan Jumlah Cluster
Tujuan dari pemilihan nilai K adalah untuk menentukan jumlah Cluster yang optimal untuk data yang diberikan. Nilai K akan mempengaruhi bagaimana data dikelompokkan dan hasil Cluster ing yang diperoleh. Pada contoh perhitungan ini akan dipilih nilai k = 3.
3. Menentukan nilai Centroid secara Acak
Tabel 2. Centroid 1 Centorid 1 4620 5873 5978 4532 5123 5234 5432 5543 5654 5765 5876 5989
Tabel 3. Centroid 2 Centroid 2 1789 1589 1234 1678 1876 2010 2134 2245 2367 2498 2634 2765
Tabel 4. Centroid 3 Centroid 3 4789 4523 5134 5267 5743 5412 5623 5789 5890 5987 6089 6180
4. Hitung Ruang Antara Setiap Data Dengan Centroid Memanfaatkan Matrik Jarak Euclidean Untuk Menentukan Cluster Data.
Pada tahapan ini peneliti menghitung jarak setiap data dengan nilai Centroid awal untuk menentukan Cluster setiap data pada iterasi 1 dengan memakai persamaan jarak Euclidean . Selanjutnya ditentukan ruang  yang  terkecil  pada  data  tersebut.  Proses  ini  kemudian  berlanjut  untuk  setiap  data  dalam keseluruhan dataset.  Jarak  antara  setiap  data  dengan  ketiga  titik Centroid dihitung  dan  data  tersebut nantinya akan ditempatkan ke dalam Cluster berdasarkan jarak paling terkecil. Berikut hasil iterasi 1 :
Tabel 5. Hasil Iterasi 1. Nama Produk C1 C2 C3 Cluster Lipstik Matte Rouge Velvet 0 11920,2 1950,265 1 Lipstik  Matte  Power Lip Cream 4973,433 7130,053 5509,673 1 Skintint 3928,729 10252,02 3004,626 3 Maskara 6166,384 16561,84 5990,269 3 Eyeliner 2800,399 13183,42 1827,726 3 Skincare Paket Acneplus 10806,65 1370,782 10955,07 2 Skincare Paket Golden Age 3292,925 10077,16 3298,657 1 Skincare Paket Radiance Up 8042,917 4081,481 8274,998 2 Skincare Paket Dazling 1664,365 11538,84 1129,3 3 Skincare Paket Radiance Glow 5559,058 16769,61 5005,777 3 Sunscreen 6161,521 6843,388 6143,317 3 Higliter 11920,2 0 12047,55 2 Eysedow 4436,692 7591,502 4728,479 1 Loose Powder 3928,94 13369,5 2368,564 3 Highlighter 4049,553 15552,18 3826,766 3 Blush On 9894,01 2611,837 9906,538 2 Cushion 3519,453 13223,26 2988,524 3 Bb Cream 6863,019 6507,687 6942,174 2 Foundation 3216,994 13824,06 2320,304 3 Concealer 8458,614 4057,455 8467,887 2 Stay Lock Mist 3123,313 9782,152 2654,727 3 Facial Wash Hy Amino 2884,931 13874,5 2394,833 3 Body Serum 4509,221 15214,35 4701,322 1 Cleansing Balm 6878,704 6973,345 6730,29 3 Body Scrub 1950,265 12047,55 0 3
5. Hitung ulang posisi Centroid baru berdasarkan rata-rata Data
Apabila  Tahap  berikutnya  pada  iterasi  kedua  untuk  memperbarui  pengelompokan  data  pada Cluster berdasarkan posisi Centroid yang sudah dihitung sebelumnya. Proses perhitungan Centroid pada iterasi kedua dilakukan sebagai berikut:
• Lakukan  penjumlahan  dari  semua  nilai  dalam  setiap Cluster untuk  mendapatkan  total  nilai dalam Cluster tersebut.
• Bagilah  total  nilai  dalam  setiap Cluster dengan  jumlah  data  yang  terdapat  dalam Cluster tersebut, sehingga diperoleh rata-rata.
• Jadikan nilai rata-rata yang dihitung sebagai posisi Centroid baru untuk setiap Cluster .
6. Jalankan kembali langkah 3 hingga 5 hingga posisi Centroid tidak mengalami perubahan.
Berdasarkan hitungan yang telah dilakukan hasil pengelompokan pada iterasi 1 hingga 4 menghadapi sejumlah perubahan anggota Kelompok, membuat proses diteruskan sampai mencapai iterasi ke-4. Pada iterasi ke-4, anggota Kelompok serupa dengan iterasi ke-3, membuat tidak ada lanjutan ke iterasi ke-5. Berikut ialah temuan akhir dari pengelompokan yang dihasilkan.:
Tabel 6. Hasil Iterasi 1. Nama Produk C1 C2 C3 Cluster Lipstik Matte Rouge Velvet 3472,776468 8353,357849 2768,406436 3 Lipstik  Matte  Power Lip Cream 2536,082806 3786,725183 7085,88361 1 Skintint 2935,004572 6576,456938 4982,965418 1 Maskara 8504,328465 13354,6658 3915,257743 3 Eyeliner 4904,613771 9607,601215 2056,378417 3 Skincare Paket Acneplus 8481,55203 2610,6226 12775,63054 2 Skincare Paket Golden Age 1779,410813 6347,354024 5222,910079 1 Skincare Paket Radiance Up 5810,288258 1717,791856 9917,501417 2 Skincare Paket Dazling 3074,17993 7993,888501 2300,972518 3 Skincare Paket Radiance Glow 7980,332439 13262,92029 3022,351324 3 Sunscreen 4140,736364 3267,2093 8191,157104 2 Higliter 9624,930516 3749,588359 13801,10674 2 Eysedow 2915,673548 4217,754303 6320,705962 1 Loose Powder 4823,456089 9803,223149 2496,508634 3 Highlighter 6301,483352 11860,6126 3225,920674 3 Blush On 7601,384008 2373,950581 11562,28438 2 Cushion 5345,423074 9923,037796 1788,784232 3 Bb Cream 4635,399469 3122,145634 8999,067981 2 Foundation 5253,956951 10312,52328 825,6272531 3 Concealer 6276,482473 2189,521662 10047,31682 2 Stay Lock Mist 2171,183557 6087,902829 4662,289891 1 Facial Wash Hy Amino 5172,737422 10378,54769 309,645272 3 Body Serum 6923,823874 11941,28872 2751,363394 3 Cleansing Balm 4459,342378 3532,517744 8834,810818 2 Body Scrub 3372,369203 8422,824993 2182,624191 3

## B. Pengolahan data dengan Rapid Miner
Berikut adalah langkah dalam proses pemodelan dengan bantuan tool rapid miner :
Gambar 2. Pemodelan data Algoritma K-Means
Gambar  di  atas  menunjukan  pemodelan  data  dengan  algoritma  K-Means  bantuan  tool  rapid  miner.  Langkah dalam proses tersebut yaitu membuka software Rapid Miner dan membuat proses baru dengan menggunakan CTR+N.  Langkah kedua  melibatkan  impor  data  penjualan kosmetik  YOU,  dengan  menetapkan nama produk
sebagai identifikasi selanjutnya tambahkan operator K-Means sebagai algoritma pemodelan dengan nilai k=3. Terapkan juga operator apply model untuk proses pemodelan menggunakan K-Means. Selanjutnya, masukkan operator performance dan  hubungkan  dengan  operator apply  model untuk  mengevaluasi  performa  model Cluster ing. Langkah terakhir adalah mengklik tombol play untuk menjalankan proses klasifikasi. Berdasarkan pemodelan  dari  percobaan  di  atas  maka  didapat  nilai Davies  Bouldin  Index sebesar  0.058  dengan  hasil  tiga kelompok produk. Cluster pertama ( Cluster 0) dengan 8 item kategori laris. Cluster kedua ( Cluster 1) memiliki 12 item dengan kategori paling laris. Cluster ketiga ( Cluster 2) terdiri dari 5 item dengan kategori tidak laris. Berikut adalah grafik nilai Centroid pada masing- masing kelas:
Gambar 3. Distribusi anggota dalam 3 Cluster
Distribusi  anggota  dalam  3 Cluster yang  telah  ditentukan  dapat  diperoleh  dengan  melihat  grafik  hasil pemodelan algoritma K-Means menggunakan Rapid Miner. Grafik tersebut memvisualisasikan penyebaran anggota di antara Cluster dan informasi ini dapat diamati pada Gambar di bawah ini:
Gambar 4. Hasil pengelompokan Pemodelan K-Means
Kemudian untuk temuan interpretasi hasil dari kelompok yang didapatkan adalah memakai pemodelan K-Means yaitu:
1. Cluster 0
Cluster 0 terdiri dari 8 produk kosmetik yang memiliki tingkat penjualan terlaris. Produk-produk dalam Cluster ini termasuk Lipstik Matte, Power Lip Cream, Skintint , Skincare Paket Golden Age , Sunscreen, Eyeshadow, BB Cream dan Stay Lock Mist . Selama periode 12 bulan penjualan produk-produk dalam Cluster ini  memiliki  pertumbuhan  penjualan  yang  cukup  stabil.  Pada  bulan  pertama  nilai Centroid Cluster 0 adalah 5174.5 dan penjualan cenderung meningkat seiring berjalannya waktu mencapai nilai tertinggi pada bulan ke-12 sebesar 4912.75. Hal ini menunjukkan bahwa produk-produk dalam Cluster ini  memiliki  permintaan  yang  kuat  dari  konsumen  dan  berpotensi  untuk  memberikan  kontribusi terhadap pendapatan penjualan keseluruhan.
2. Cluster 1
Cluster 1  mencakup  12  item produk dengan  kategori paling  laris.  Produk-produk  pada Cluster 1  ini termasuk  berbagai  jenis  kosmetik  dan  perawatan  kulit  seperti lipstik  matte,  maskara,  eyeliner ,  paket perawatan kulit, bedak loose, highlighter, cushion, foundation, facial wash, body serum, dan cleansing balm . Nilai Centroid untuk Cluster ini menunjukkan tren peningkatan penjualan dari bulan ke bulan sepanjang  periode 12 bulan. Hal  ini  menunjukan bahwa  produk-produk  dalam kategori  ini  memiliki permintaan yang stabil atau meningkat seiring berjalannya waktu.
3. Cluster 2
Cluster 2 terdiri dari 5 item produk yang tidak laris, termasuk Skincare paket acne plus, Skincare paket radiance up, highliter, blush on, dan concealer . Penjualan produk dalam Cluster ini menunjukkan tren tetap atau bahkan menurun dari bulan ke bulan dengan nilai Centroid menunjukkan ketidakpopuleran produk-produk tersebut di pasar.
Untuk  menghitung  akurasi  dari  perhitungan  manual  terhadap  pemodelan  dengan  rapid  miner  dapat menggunakan rumus berikut :  Berdasarkan temuan penjualan di atas dapat ditarik intisari yakni hasil akurasi perbandingan dari perhitungan manual terhadap pemodelan rapid miner yaitu sebesar 88% hasilnya sama. .

## 4. Kesimpulan
Dari  penjelasan  di  atas,  kesimpulan  yang  bisa  ditarikl  yakni,  berdasarkan  sampel  data  yang  digunakan, produk  kosmetik  YOU  dapat dikelompokkan  menjadi 3  kategori  berdasarkan  tingkat kelarisan  penjualannya. Algoritma  K-Means  Clustering  dapat  diterapkan  di  PT  Jalur  Mandiri  Utama  untuk  mengelompokkan  jenis produk  yang  paling  laris  dalam  penjualan.  Melalui  proses  pemrosesan  sampel  data  yang  sudah  dijalankan, Cluster 0 yang terdiri dari 8 produk item memiliki tingkat penjualan terlaris. Selama periode 12 bulan penjualan produk-produk dalam Cluster ini memiliki pertumbuhan penjualan yang cukup stabil. Berikutnya  adalah Cluster 1 mencakup 12 item produk dengan kategori paling laris. Sedangkan Cluster 2 terdiri dari 5 item produk yang tidak laris, Penjualan produk dalam Cluster ini menunjukkan tren tetap atau bahkan menurun dari bulan ke bulan dengan nilai Centroid menunjukkan ketidakpopuleran produk-produk tersebut di pasar.

## Daftar Pustaka
Adhitia, P. (2022). Penerapan Data Mining Dalam Menentukan Tingkat Kepuasan Orangtua Terhadap Kinerja Guru Pada Masa Pandemi Covid-19 (STUDI KASUS: SD MIN BAHKAPUL …. SkripsiKu-2022 , 1 (4). https://skripsi.tunasbangsa.ac.id/index.php/2022/article/view/322
Agneresa, A., Hananto, A. L., Hilabi, S. S., Hananto, A., & Tukino, T. (2022). Strategi Promosi Penerapan Data Mining  Mahasiswa  Baru  Dengan  Metode  K-Means  Clustering. Dirgamaya:  Jurnal  Manajemen  Dan Sistem Informasi , 2 (2), 25–34. https://doi.org/10.35969/dirgamaya.v2i2.275
Amalina, T., Bima, D., Pramana, A., & Sari, B. N. (2022). Metode K-Means Clustering Dalam Pengelompokan Penjualan Produk Frozen Food. Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan , 8 (15), 574–583. https://doi.org/10.5281/zenodo.7052276
Briliani,  R.  A.,  M.Si,  D.  S.,  &  M.Si,  D.  S.  (2016).  Analisis  Kecenderungan  Pemilihan  Kosmetik  Wanita  di Kalangan Mahasiswa Jurusan Statistika Unniversitas Diponegoro Menggunakan Biplot Komponen Utama. Jurnal Gaussian , 5 (3), 547–548. http://ejournal-sl.undip.ac.id/index.php/gaussian
Darmi, Y. D., & Setiawan, A. (2017). Penerapan Metode Clustering K-Means Dalam Pengelompokan Penjualan Produk. Jurnal Media Infotama , 12 (2), 148–157. https://doi.org/10.37676/jmi.v12i2.418
Erlangga,  N.,  Solikhun,  S.,  &  Irawan,  I.  (2019).  Penerapan  Data  Mining  Dalam  Mengelompokan  Produksi Jagung  Menurut  Provinsi  Menggunakan  Algoritma  K-Means. KOMIK  (Konferensi  Nasional  Teknologi Informasi Dan Komputer) , 3 (1), 702–709. https://doi.org/10.30865/komik.v3i1.1681
Fachriansyah, A., & Bu’ulolo, E. (2023). Penerapan Algoritma K-Means Untuk Clustering Bakery Dan Cake Yang Laris. Bulletin of Information Technology (BIT) , 4 (2), 205–217.
Lia Hananto, A., Assiroj, P., Priyatna, B., Nurhayati, Fauzi, A., Yuniar Rahman, A., & Shofiah Hilabi, S. (2021). Analysis of Drug Data Mining with Clustering Technique Using K-Means Algorithm. Journal of Physics: Conference Series , 1908 (1). https://doi.org/10.1088/1742-6596/1908/1/012024
Mangku Negara, I. S., Purwono, P., & Ashari, I. A. (2021). Analisa Cluster Data Transaksi Penjualan Minimarket Selama Pandemi Covid-19 dengan Algoritma K-means. JOINTECS (Journal of Information Technology and Computer Science) , 6 (3), 153. https://doi.org/10.31328/jointecs.v6i3.2693
Pembelajaran, I., Teknologi, D. A. N., Untuk, B., Rad, M., Pt, D. I., Indonesia, D., Mobilnetv, D. A. N., Hariman, A. A., Mulyana, D. I., Yel, M. B., Metode, I., Pada, K. C., & Kinerja, P. (2023). JURNAL INFORMATIKA DAN  TEKNOLOGI  INFORMASI  P  ROGRAM  S  TUDI  I  NFORMATIKA  –  F  AKULTAS  T  EKNIK  -  U NIVERSITAS J ANABADRA . 8 (1).
PT Jalur Mandiri Utama . (2023). PT. Glints Indonesia Group. https://glints.com/id/companies/pt-jalur-mandiri- utama/58469c83-7bfd-47b8-9ffe-ed18a8c7baed
Sari, T. P., Hananto, A. L., Novalia, E., Tukino, T., & Hilabi, S. S. (2023). Implementasi Algoritma K-Means dalam Analisis Klasterisasi Penyebaran Penyakit Hiv/Aids. Infotek : Jurnal Informatika Dan Teknologi , 6 (1), 104–114. https://doi.org/10.29408/jit.v6i1.7423
Situmorang,  A.,  Tukino,  T., Novalia,  E.,  &  Ahmad,  S.  (2022).  Klasifikasi  Hasil  Penjualan  Minuman  Ringan Pada  Koperasi  Berdasarkan  Jenis  Barang  Menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering. Jurnal  TIKA , 7 (3), 250–255. https://doi.org/10.51179/tika.v7i3.1565
Tukino, T., & Huda, B. (2019). Penerapan Algoritma K-Means Untuk Mendukung Keputusan Dalam Pemilihan Tema Tugas Akhir Pada Prodi Sistem Informasi Universitas Buana Perjuangan Karawang. Techno Xplore : Jurnal Ilmu Komputer Dan Teknologi Informasi , 4 (1), 1–10.
https://doi.org/10.36805/technoxplore.v4i1.542
Yansah, H., Wulansari, T. T., & Alameka, F. (2022). Penerapan Algoritma K-Means Dalam Clustering Produk Terlaris Pada Fr Parfum. Sains, Aplikasi, Komputasi Dan Teknologi Informasi , 4 (2), 83–90.
Yaumi, A. S., Zulfiqkar, Z., & Nugroho, A. (2020). Klasterisasi Karakter Konsumen Terhadap Kecenderungan Pemilihan Produk Menggunakan K-Means. JOINTECS (Journal of Information Technology and Computer Science) , 5 (3), 195. https://doi.org/10.31328/jointecs.v5i3.1523