## Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis
ht t p: / / www.i nf eb .or g 2021 Vol. 3 N o .   1 Hal:  1-7 ISSN: 2714-8491 (electronic)
Klasterisasi Bibit Terbaik Menggunakan Algoritma K-Means dalam Meningkatkan Penjualan
Yuli Hartati 1  , Sarjon Defit 2 , Gunadi Widi Nurcahyo 3 1,2,3 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang yulihartati802.yh@gmail.com

## Abstract
UD.  Tiara  Bersaudara  is  a  shop  that  sells  seeds  and  agricultural  needs.  To  maintain  a  stock  of  seeds  that  farmers  are interested in, sellers must be able to analyze seed sales data. This process is difficult to do because UD has a lot of sales data. The existing problem can be solved by clustering seed sales data. Clustering is grouping data into several clusters based on the  level  of  data  similarity.  The  research  objective  was  to  group  the  best-selling  seedlings  in  UD.Tiara  Bersaudara  in increasing  sales.  Seed  sales  data  from  January  to  April  2019  are  data  that  will  be  processed  in  this  study.  The  clustering method uses the K-Means algorithm by partitioning the data into clusters based on the closest centroid to the data. Then the test is done by comparing the calculation results with the Rapid Miner studio 9.7 software. Clustering is tested based on lots of data and many clusters. The data tested were 42 seedlings by obtaining 2 clusters, 4 data which were best-selling seeds as cluster  one  (C1),  and  38  data  which  were  unsold  seeds  as  cluster  two  (C2).  Best-selling  seeds  are  the  best  seeds  that  can increase sales consisting of Bibit Jagung NK 212, Bibit Jagung NK 7328, bibit Jagung Pioneer 32, Bibit Jagung NK 617232. The  results  of  this  study  can  be  used  as  benchmarks  for  decision  support  by  UD.Tiara  Berasaudara  to  set  up  a  marketing strategy to increase sales.
Keywords: Data mining, Clustering, K-Means , RapidMiner, Bibit.

## Abstrak
UD. Tiara Bersaudara merupakan toko yang menjual bibit dan  keperluan pertanian. Untuk menjaga stok bibit yang diminati oleh petani, penjual harus dapat menganalisa data penjualan bibit. Proses tersebut sulit dilakukan karena UD memiliki banyak data  penjualan.  Permasalahan  yang  ada  bisa  diselesaikan  dengan  cara  klasterisasi  data  penjualan  bibit.  Klasterisasi merupakan  pengelompokan  data  menjadi    beberapa cluster berdasarkan  tingkat  kemiripan  data.  Tujuan  Penelitian  adalah untuk pengelompokan data bibit terlaris di UD.Tiara Bersaudara dalam
meningkatkan penjualan.
Data  pejualan  bibit  dari  Januari  sampai  dengan  April  2019  adalah  data  yang  akan  diolah  pada  penelitian  ini.  Metode klasterisasi  menggunakan    algoritma K-Means dengan      mempartisikan  data  kedalam  bentuk cluster berdasarkan centroid terdekat dengan data. Selanjutnya apengujian dengan membandingkan hasil perhitungan dengan software RapidMiner studio 9.7  . Clustering diuji berdasarkan  banyak  data  dan banyak    cluster.  Data  yang  diuji  adalah  sebanyak  42  data bibit  dengan memperoleh 2 cluster , 4 data  yang merupakan bibit laris sebagi cluster satu (C1), dan 38 data yang merupakan bibit tidak laris  sebagai cluster dua (C2). Bibit laris merupakan bibit terbaik yang dapat meningkatkan penjualan yang terdiri dari Bibit Jagung NK 212, Bibit Jagung NK 7328, bibit Jagung Pioneer 32, Bibit Jagung NK 617232. Hasil dari Penelitian ini dapat dijadikan tolak ukur untuk penunjang keputusan oleh pihak UD.Tiara Berasaudara untuk mengatur strategi pemasaran dalam meningkatkan Penjualan.
Kata kunci: Data mining, Clustering, K-Means , RapidMiner, Bibit.
© 2021 INFEB

## 1. Pendahuluan
UD.  Tiara  Bersaudara  adalah  usaha  dagang  yang bergerak  dibidang  penjualan  bibit  dan    keperluan pertanian. Dalam proses penjualan UD.Tiara Bersaudara  sering  mengalami  kendala  khususnya mengelola  persediaan  bibit.  Dalam  penelitian  ini, pemilihan  data  transaksi  penjualan  bibit    dijadikan objek  untuk  dianalisa.  Pada  data  transaksi  penjualan tersimpan  fakta  yang  bisa  digali  dan  diproses  menjadi informasi yang bermanfaat bagi usaha dagang.
Proses  penggalian  informasi  dari  sebuah data  set atau kumpulan  data  dalam  jumlah  yang  besar  disebut Data Mining [ 1 ].  Beberapa  metode  yang  terdapat  dalam
Data  Mining seperti regresi ,  klasifikasi variable selection , market  basket  analysist ,  dan clustering [ 2 ]. Data Mining digunakan dalam aplikasi yang lebih luas dan  diterapkan  di  berbagai  bidang  kehidupan  seperti, sains, penelitian, bisnis, industri dan bidang lainnya [ 3 ]. Clustering adalah  pengelompokan  data  berdasarkan kemiripan  antara  satu  data  dengan  data  lainnya  ke dalam  klaster  atau  kelompok  [ 4 ]. Teknik Clustering di antaranya  adalah  algoritma K-Means Clustering [ 5 ]. Pengelompokan  data  dengan  algoritma K-Means bisa diterapkan  pada  data  penjualan  dengan  dua  standar utama yaitu penjualan tinggi dan penjualan rendah [ 6 ]. K-Means merupakan  salah  satu  algoritma clustering
yang  paling banyak digunakan  untuk pengelompokan data [ 7 ].
Pengelompokan  data  dengan  algoritma K-Means sangatlah sederhana, pada tahap awal tentukan terlebih dahulu  jumlah  kelompok  data  yang  akan  dibentuk. Setelah  ditentukan  pengelompokan  datanya  kemudian pilih  dokumen  sebagai centroid point  cluster . Selanjutnya, dilakukan iterasi sampai terjadi kestabilan untuk  seluruh  kelompok  objek    yang  telah  konvergen [ 8 ].  Pada K-Means , K dimaksudkan sebagai konstanta jumlah cluster yang akan dibentuk, Means berarti nilai rata-rata  dari  suatu  kelompok    data  yang  didefinisikan sebagai cluster [ 9 ].  Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan pengelompokan  data  penjualan  bibit  dengan  cara menghitung  jarak  terdekat  antara  data  dengan  titik tengah ( centroid ) suatu cluster. Sehingga pengelompokan  tersebut  akan  menghasilkan  beberapa cluster bibit  yaitu bibit laris  dan tidak laris. Penerapan algoritma K-Means Clustering diharapkan  dapat membantu pihak UD.Tiara Bersaudara dalam meningkatkan penjualan.
Penerapan Algoritma K-Means pernah digunakan untuk pengelompokan data penjualan toko retail perlengkapan Outdoor yang
menghasilkan tiga cluster. Pengelompokan data tersebut digunakan untuk meningkatan  manajemen  stok  dan  strategi  penjualan [ 10 ].  Penerapan  algoritma K-Means juga  digunakan untuk    mengusulkan  strategi Customer  Relationship Management ( CRM )  dengan  mengidentifikasi  pola pembelian  Produk  [ 11 ].  Algoritma K-Means juga pernah  digunakan  untuk  menganalisa    data  beban bulanan pra-konsumsi dari konsumen listrik dari daerah domestik  tertentu  di  Cina  [ 12 ].  Penelitian  lainnya menerapkan  algoritma K-Means pada data  set Ulasan obat yang tidak berlabel untuk mengelompokkan obat.

## 2. Metodologi Penelitian
Metodologi  penelitian  memuat    kerangka  kerja  utuk setiap  tahapan  seperti  yang  terlihat  pada  gambar  1. Proses  akan  diuraikan  mulai  dari  pengumpulan  data, studi  pustaka,  hingga  tujuan  penelitian  tercapai  dan sesuai  dengan  rencana  awal  yang  telah  ditentukan. Tujuan penelitian ini yaitu Menganalisa dan mengelompokkan    suatu  data  dengan    menggunakan algoritma K-Means guna  untuk  merancang  strategi dalam meningkatkan penjualan.

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Berdasarkan kerangka kerja pada Gambar 1, maka akan dijelaskan setiap langkahnya pada sub bagian.
2.1. Mengidentifikasi Masalah, yaitu tahapan menentukan dan  merumuskan permasalahan  yang ada pada objek penelitian.
2.2. Menganalisa  Permasalahan,  tahapan  peneliti memahami  permasalahan  pada  objek  penelitian dengan ruang lingkup  yang telah ditentukan, agar hasil  penelitian  dapat  sesuai  dengan  yang diharapkan.
2.3. Menetapkan Tujuan
Tujuan  dari  penelitian  ini  untuk  mengklasterisasi bibit terbaik untuk dalam meningkatkan penjualan pada UD.Tiara Bersaudara.
2.4. Mempelajari  Literatur,  yaitu  mempelajari  teori- teori  yang  berhuhungan  dengan  algoritma K- Means .
2.5. Mengumpulkan Data
Mengumpulkan  data-data  yang  dibutuhkan  untuk melakukan peneltian.
2.6. Mengolah  Data  Dengan  Menggunakan  Algoritma K-Means Clustering.  pengelolaan  data  dilakukan dengan  mengikuti  bagan  alir  dari  proses Algoritma K-Means seperti  yang  terlihat  pada gambar 2
Gambar 2. Diagram Alir Algoritma K-Means Clustering
Dari diagram alir tersebut dapat duraikan langkah- langkah pengolahan data denga algoritma K-Means
a. Menentukan data  yang akan di kluster
Data  yang  akan  diolah  pada  tahapan  ini  yaitu data  penjualan  bibit  dari  Januari-April  2019  yang  ada pada UD.Tiara Bersaudara.
b. Menentukan jumlah cluster (k) yang akan dibentuk
c. Menentukan pusat cluster ( centroid ) secara acak.
d. Menghitung  jarak setiap data ke pusat cluster dengan menggunakan  formula Euclidean (1).
D(j,k)= √ .......................(1)
Di mana  :
D (J,K )= Jarak data ke j ke pusat cluster k
Ji = Data record
Yi = Data centroid
e.  Melakukan pengelompokan data data ke dalam cluster dengan jarak yang paling pendek ke pusat cluster.
f. .Menghitung pusat cluster yang baru menggunakan rumus (2)
CI .............................................(2)
Di mana :
Cl = Centroid data
J1 = Data ke i pada atribut data ke i
ΣJ = Jumlah Data
g. Jika setelah menghitung pusat cluster baru  ada data yang berpindah dari hasil iterasi sebelumnya  makan ulangi langkah 2 sampai dengan 4 hingga sudah tidak ada lagi data yang berpindah ke cluster yang lain.
7. Melakukan Intalasi Software RapidMiner 9.7
RapidMiner merupakan  salah  satu software untuk pengolahan  Data  Mining.  Instalasi  dilakukan  untuk persiapan pengolahan data penelitian.
8.Mengimplementasikan Algoritma K-Means Clustering pada RapidMiner
Pada  penelitian  ini software  RapidMiner digunakan untuk    menganalisa  data  yang  telah  diolah  secara manual.
9. Melakukan pengujian hasil
Melakukan  pengujian  hasil  diawali  denga.  Instalasi software  RapidMiner terlebih  dahulu,  Menyiapkan dokumen  dan file data  Penjualan  yang  akan  diuji  pada software.
10. Melakukan Analisa Hasil Pengujian
Analisa  hasil  pengujian  bertujuan  untuk  mengetahui keakuratan  hasil  yang  didapat  dari  perhitungan  dalam penerapan  algoritma K-Means .  Dari  hasil  analisa tersebut  maka  akan  terlihat  bibit  terbaik  yang  telah dikelompokan denga penerapan algoritma K-Means .

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Menerapkan algoritma K-Means
Klasterisasi data penjualabn bibit UD.Tiara Bersaudara yang  diimplementasikan  dengan  langkah-langgkah berikut :

## 3.1.1. Menentukan data yang akan di cluster
Data  yang  akan  di cluster adalah  data  penjualan  bibit dari  januari  sampai  dengan  April  2019  yang  telah diperoleh  dari  UD.Tiara  Bersauadara.  Rekap  data penjualan tersebut dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Penjualan Bibit UD Tiara Bersaudara
No Bibit Total Penjualan Perbulan Januari Februari Maret April 1 Bibit Jagung Pioneer P36 60 14 21 20 2 Bibit Tomat Ultima F1 6 4 3 8 3 Bibit Tomat Sayur Lazata 3 1 0 6 4 Bibit Terong Ungu Yuvita F1 5 2 3 1 5 Bibit Terong Ungu Yumi F1 1 7 5 8 6 Bibit Terong Ungu Mustang F1 1 4 7 2 7 Bibit Terong Ungu Lezata F1 8 8 1 10 8 Bibit Jagung NK 212 79 123 98 116 9 Bibit Terong Hijau Hitavi F1 4 2 9 1 10 Bibit Sawit polong Super 35 80 25 90 11 Bibit Sawit Biasa 70 18 47 28 12 Bibit Pare Raden F1 9 3 2 0 13 Bibit Pare Pondok Oktan F1 5 9 1 9 14 Bibit Pare Pondok 7 9 1 0 15 Bibit Onyong Prima F1 9 8 11 2 16 Bibit Jagung NK 7328 178 156 149 188 17 Bibit Mentimun Panjang Batara F1 5 4 8 4 18 Bibit Mentimun Hijau Calista F1 6 3 7 4 19 Bibit Melon Putih Heni F1 11 7 8 2 20 Bibit Melon Jingga Rio F1 7 8 19 23 21 Bibit Labu Bulat Kusuma F1 3 2 0 1 22 Bibit Kangkung Darat Legend (Daun Lebar) 17 30 6 3 23 Bibit Kangkung Aghroporia 19 6 6 9 24 Bibit Kacang Panjang Rumana 3 1 6 9 25 Bibit Kacang Pajang Kanto Tavi 3 6 4 6 26 Bibit Jagung Pionner 23 40 70 80 1 27 Bibit Jagung Pioneer 32 210 180 250 198 28 Bibit Mentimun Pondok Baresta F1 6 3 0 1 29 Bibit Jagung NK 6172 170 90 88 64 30 Bibit Terong Manggis Provita F1 6 14 11 2 31 Bibit Jagung Manis Bonanza 12 6 19 21 32 Bibit Jagung Manis Biji Putih New Lorenza F1 1 3 2 6 33 Bibit Jagung Manis 01 Sweet 15 18 35 11 34 Bibit Cabe Rawit Seta OP Putih 7 10 18 23 35 Bibit Cabe Rawit Pelita F1 12 22 8 1 36 Bibit Cabe Rawit  Taruna 15 7 30 26 37 Bibit Cabe Keriting Kiyu F1 10 9 14 7 38 Bibit Cabe Keriting Castilo 6 2 1 1 39 Bibit Cabe keriting   Baja F1 1 2 0 3 40 Bibit Bayam Merah Mira 4 3 5 1 41 Bibit Bayam Hijau Maestro 19 32 10 13 42 Bibit Bayam Hijau Kartika 1 9 3 9
3.1.2. Menentukan  jumlah cluster ( k )  yang  akan dibentuk Jumlah cluster yang  akan  dibentuk  pada  penelitian  ini adalah 2 cluster.
3.1.3. Menentukan pusat cluster ( centroid ) awal Pusat cluster pada  penelitian  ini  diambil  dari  data pertama    Bibit  Jagung  Pioneer  P36  yang  akan  akan menjadi pusat cluster C1 dan data ke 42   Bibit Bayam Hijau Kartika yang akan akan menjadi pusat cluster C2. Pusat  cluster    yang  telah  ditentukan  tersebut  dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Pusat Cluster Random
Centroid a b c d Cluster 1 60 14 21 20
Cluster 2 1 9 3 9
3.1.4. Menghitung  jarak  terdekat  data  dengan  pusat
cluster
Setelah  diketahui  nilai  K  dan  pusat cluster awal selanjutnya  akan  dilakukan  penghitungan  jarak  setiap
data  ke  pusat cluster dengan  menggunakan    formula Euclidean  Distance (1).
Iterasi 1 Data  set  1
C1= √ = 0
C2= √
62,85698
Data  set  2 C1== √
= 59,02542 C2= √ 7,141428
Perhitungan untuk data set 3 dan seterusnya bisa dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Perhitungan Iterasi 1 Data ke-i C1 C2 Cluster 1 0 62,85698 1 2 59,02542 7,141428 2 3 63,67888 9,273618 2 4 62,08059 11,35782 2 5 62,68971 3 2 6 64,03905 9,486833 2 7 56,921 7,416198 2 8 165,4902 198,8819 1 9 61,52235 12,56981 2 10 99,48367 115,0739 1 11 29,25748 84,4926 1 12 59,01695 13,49074 2 13 59,75784 4,472136 2 14 60,28267 11 2 15 55,3263 13,34166 2 16 280,5281 326,0291 1 17 59,58188 9,539392 2 18 59,06776 10,0995 2 19 54,24942 13,34166 2 20 53,46027 22,11334 2 21 64,76882 11,22497 2 22 51,17617 27,23968 2 23 45,72745 18,49324 2 24 61,35145 8,774964 2 25 61,62792 4,795832 2 26 85,89529 105,9953 1 27 366,3072 411,8883 1 28 61,95966 11,57584 2 29 155,8878 213,007 1 30 57,79273 12,76715 2 31 48,71345 23,02173 2 32 64,49031 6,78233 2 33 48,14561 36,12478 2 34 53,31979 21,40093 2 35 53,83308 19,46792 2 36 46,80812 34,89986 2 37 52,37366 14,3527 2 38 61,81424 11,91638 2 39 65,99242 9,69536 2 40 62,24147 10,63015 2 41 46,6369 30,29851 2 42 62,85698 0 2
Hasil perhitungan pada itersai pertama yang terdapat pada tabel 3 menunjukkan bahwa pada iterasi 1 cluster 1 terdapat 8 data  yaitu data set 1, 8 , 10, 11, 16, 26, 27 dan 29. Terdapat 34 data yang termasuk kedalam cluster 2 yaitu data set 2, 3, 4, 5, 6 ,7, 9, 12, 13, 14, 15,
17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 28, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, dan 42.
3.1.5. Menentukan pusat cluster baru
Menentukan  posisi centroid baru  dengan  cara menghitung  nilai  rata-rata  dari  data  yang  ada  pada centroid yang sama menggunakan rumus (2).
C1a=(60+79+35+70+178+40+210+170)/8=105,5 C1b=(14+123+80+18+156+70+180+90)/8=91,375
C1c=(21+98+25+47+149+80+250+88)/8=94,75
C1d=(20+116+90+28+188+1+198+64)/8=88,125
Penghitungan  juga  dilakukan  untu  menghitung  pusat cluster baru  C2  dengan  hasil  perhitunan  bisa  dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Pusat Cluster Baru Centroid a b c d C1 105,25 91,375 94,75 88,125 C2 7,2647 7,764706 7,7352 6,8294
Setelah diperoleh centroid baru  maka lakukan iterasi 2 untuk  mengetahui  penghitungan  jarak  setiap  data  ke pusat  cluster  baru  dengan  menggunakan    formula Euclidean    Distance (1).    Perhitungan  yang  dilakukan pada  iterasi  2  sama  langkahnya  dengan  penghitungan pada  itersai  1  hanya  saja  pada  iterasi  berikutnya  pusat cluster yang  digunakan  adalah  pusat cluster baru  yang terdapat pada tabel 4.
Perhitungan  pada  itersai  kedua  menghasilkan  5  data untuk cluster 1  yaitu  data  set    8  ,  10,  11,  16,  dan  27. Terdapat  37  data  yang  termasuk  kedalam cluster 2 yaitu data set  2, 3, 4, 5, 6 ,7, 9, 12, 13, 14, 15, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 28, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, dan 42.
3.1.6. Ulang  kembali  dari  langkah  4  karena  hasil pengelompokan data pada iterasi 1 dan 2 ada yang berpindah.  Langkah  4  sampai  6  diulang  terus sampai  hasil  dari  iterasi  terakhir  dengan  iterasi sebelumnya sama.
Hitung kembali pusat cluster bru untuk iterasi 3 dengan menggunakan  rumus  (2).  Pusat  cluster  baru  untuk iterasi 3 dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Pusat Cluster Baru iterasi 2
Centroid a b c d C1 134,4 125,8 122 131,2 C2 9,91666 9,77777 10,833 7,2777
Perhitungan  pada  itersai  ketiga  menghasilkan  4  data pada cluster yaitu data set  8 , 10,  16, dan 27. Terdapat 38 data yang termasuk kedalam cluster 2 yaitu data set 1, 2, 3, 4, 5, 6 ,7, 9, 11, 12, 13, 14, 15, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, dan 42.
Pada iterasi 3 jika dibandingkan dengan iterasi 2 masih ada  data  yang  berpindah.  Selanjutnya  dilakukan  iterasi
ke-empat  dengan  menentukan  kembali  pusat  cluster baru  dari  iterasi  3.Pusat  cluster  baru  untuk  iterasi beriktnya bisa dilihat pad Tabel 6.
Tabel 6. Pusat Cluster Baru Iterasi 3 Centroid a b c d C1 159,25 137,25 146,25 141,5 C2 11,895 11,737 11,474 9,789
Pusat cluster baru dari iterasi 3 yang terdapat di tabel 6 digunakan  untuk  menghitung  iterasi  4  dengan menggunakan  formula  (1).  Perhitungan  untuk  iterasi keempat sama dengan penghitungan iterasi sebelumnya. Pada iterasi 4 tmenghasilkan 4 data untuk cluster 1  yaitu  data  set    8  ,  10,    16,  dan  27. Claster 2 menghasilkan 38 data yaitu yaitu data set  1, 2, 3, 4, 5, 6 ,7, 9, 11, 12, 13, 14, 15, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, dan 42.
3.2. Pengelompokan data ke masing-masing cluster
Perbandingan  hasil  pengelompokan  data  pada  iterasi  3 dan iterasi 4 tidak  ada perubahan anggota cluster . Jika Hasil  iterasi  yang  terakhir  sama  dengan  iterasi sebelumnya  maka  sampai  disini  hasil clustering sudah mencapai  stabil  dan  konvergen.  Dari  dua  cluster  yang terberntuk, cluster 1  menunjukkan  bibit  yang  laris  dan cluster 2 Data  set yang  termasuk cluster 1  yang merupakan  bibit  laris  yang  terdiri  dari  4  data  dapat dilihat  pada  tabel  7.  Bibit  laris  merupakan  bibit  yang banyak diminati petani.
Tabel 7. Cluster 1 Bibit Laris Data ke-i Bibit Total Penjualan Perbulan Jan Feb Mar Ap 8 Bibit Jagung NK 212 79 123 98 116 16 Bibit Jagung NK 7328 178 156 149 188 27 Bibit Jagung Pioneer 32 210 180 250 198 29 Bibit Jagung NK 6172 170 90 88 64
Pada    Tabel  7  terdapat  kelompok  bibit  laris  yaitu  data ke 8 Bibit Jagung NK 212, data ke 16 Bibit Jagung NK 7328, data ke  27 Bibit Jagung Pioneer 32 dan data ke 29 Bibit Jagung NK 6172.
Cluster 2  menunjukan  bibit  yang  kurang  laris  dan kurang  diminati  oleh  petani. Data  set yang  termasuk kedalam  cluster  2  ada  38  data  yang  bisa  dilihat  pada tabel  8.  Bibit  yang  ada  pada cluster 2  merupakan anggota cluster selain anggota cluster 1.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  klasterisasi  data  penjualan  bibit tersebut maka Bibit terbaik untuk dapat meninggkatkan penjualan  adalah  4  jenis  bibit  yang  terdapat  pada cluster 1 yaitu Bibit Jagung NK 212, Bibit Jagung NK 7328,  bibit  Jagung  Pioneer  32,  Bibit  Jagung  NK 617232.

## Daftar Rujukan
[1] Hasanah, M., Defit, S., & Nurcahyo, G. W. (2019). Implementasi Algoritma K-Means untuk  Klasterisasi  Peserta  Olimpiade  Sains Nasional  Tingkat  SMA. Jurnal  Sistim  Informasi  dan  Teknologi, 1 (3), 30-35. DOI: https://doi.org/10.35134/jsisfotek.v1i3.7  .
[2] Febianto,  N.  I.,  &  Palasara,  N.  (2019).  Analisa  Clustering K- Means Pada  Data  Informasi  Kemiskinan  Di  Jawa  Barat  Tahun 2018. Jurnal  Sisfokom  (Sistem  Informasi  dan  Komputer),  8 (2),
130-140. DOI: https://doi.org/10.32736/sisfokom.v8i2.653  .
No Bibit Total Penjualan Perbulan Jan Feb Mar Ap 1 Bibit Jagung Pioneer P36 60 14 21 20 2 Bibit Tomat Ultima F1 6 4 3 8 3 Bibit Tomat Sayur Lazata 3 1 0 6 4 Bibit Terong Ungu Yuvita F1 5 2 3 1 5 Bibit Terong Ungu Yumi F1 1 7 5 8 6 Bibit Terong Ungu Mustang F1 1 4 7 2 7 Bibit Terong Ungu Lezata F1 8 8 1 10 9 Bibit Terong Hijau Hitavi F1 4 2 9 1 10 Bibit Sawit polong Super 35 80 25 90 11 Bibit Sawit Biasa 70 18 47 28 12 Bibit Pare Raden F1 9 3 2 0 13 Bibit Pare Pondok Oktan F1 5 9 1 9 14 Bibit Pare Pondok 7 9 1 0 15 Bibit Onyong Prima F1 9 8 11 2 17 Bibit Mentimun Panjang Batara F1 5 4 8 4 18 Bibit Mentimun Hijau Calista F1 6 3 7 4 19 Bibit Melon Putih Heni F1 11 7 8 2 20 Bibit Melon Jingga Rio F1 7 8 19 23 21 Bibit Labu Bulat Kusuma F1 3 2 0 1 22 Bibit Kangkung Darat Legend 17 30 6 3 23 Bibit Kangkung Aghroporia 19 6 6 9 24 Bibit Kacang Panjang Rumana 3 1 6 9 25 Bibit Kacang Pajang Kanto Tavi 3 6 4 6 26 Bibit Jagung Pionner 23 40 70 80 1 28 Bibit Mentimun Pondok Baresta F1 6 3 0 1 30 Bibit Terong Manggis Provita F1 6 14 11 2 31 Bibit Jagung Manis Bonanza 12 6 19 21 32 Bibit Jagung Manis Biji Putih New Lorenza F1 1 3 2 6 33 Bibit Jagung Manis 01 Sweet 15 18 35 11 34 Bibit Cabe Rawit Seta OP Putih 7 10 18 23 35 Bibit Cabe Rawit Pelita F1 12 22 8 1 36 Bibit Cabe Rawit  Taruna 15 7 30 26 37 Bibit Cabe Keriting Kiyu F1 10 9 14 7 38 Bibit Cabe Keriting Castilo 6 2 1 1 39 Bibit Cabe keriting   Baja F1 1 2 0 3 40 Bibit Bayam Merah Mira 4 3 5 1 41 Bibit Bayam Hijau Maestro 19 32 10 13 42 Bibit Bayam Hijau Kartika 1 9 3 9
[3] Joseph,  S.  I.  T.,  &  Thanakumar,  I.  (2019).  Survey  Of  Data Mining Algorithm’s For  Intelligent Computing System. Journal of Trends In Computer Science And Smart Technology (TCSST), 1 (1), 14-24. DOI: https://doi.org/10.36548/jtcsst.2019.1.002  .
[4] Aditya,  A.,  Jovian,  I.,  &  Sari,  B.  N.  (2020).  Implementasi K- Means Clustering Ujian Nasional Sekolah Menengah Pertama di Indonesia  Tahun  2018/2019. Jurnal  Media  Informatika Budidarma, 4 (1), 51-58. DOI:
http://dx.doi.org/10.30865/mib.v4i1.1784  .
[5] Pandiangan, N., & Buono, M. L. C. (2019). K-Means Clustering Dalam  Mengelompokkan  Nilai  Akhir  Skripsi  Mahasiswa . Musamus  Journal  of  Technology  &  Information  (MJTI),  1 (02), 42-46.
[6] Ahmed,  S.  R.  A.,  Al  Barazanchi,  I.,  Jaaz,  Z.  A.,  & Abdulshaheed,  H.  R.  (2019).  Clustering  Algorithms  Subjected To  K-Mean And Gaussian Mixture Model On Multidimensional Data Set. Periodicals of Engineering and Natural Sciences, 7 (2), 448-457. DOI: http://dx.doi.org/10.21533/pen.v7i2.484  .
[7] Nishom, M., & Fathoni, M. Y. (2018). Implementasi Pendekatan Rule-Of-Thumb untuk Optimasi Algoritma K-Means Clustering. Jurnal Informatika, 3 (2). DOI:
http://dx.doi.org/10.30591/jpit.v3i2.909  .
[8] Yunita,  F.  (2018).  Penerapan  Data  Mining  Menggunkan Algoritma K-Means Clustring  Pada  Penerimaan  Mahasiswa
Baru. Sistemasi:  Jurnal  Sistem  Informasi,  7 (3),  238-249.  DOI: https://doi.org/10.32520/stmsi.v7i3.388  .
[9] Indriyani,  F.,  &  Irfiani,  E.  (2019).  Clustering  Data  Penjualan pada  Toko  Perlengkapan  Outdoor  Menggunakan  Metode K- Means . JUITA:  Jurnal  Informatika,  7 (2),  109-113.  DOI: http://dx.doi.org/10.30595/juita.v7i2.5529 .
[10] Liu,  R.  Q.,  Lee,  Y.  C.,  &  Mu,  H.  L.  (2018).  Customer Classification  and  Market  Basket  Analysis  using K-Means Clustering  and  Association  Rules:  Evidence  from  Distribution Big  Data  of  Korean  Retailing  Company. Dongguk  University. Korea . DOI: http://dx.doi.org/10.15813/kmr.2018.19.4.004  .
[11] Yang,  G.,  Hao,  X.,  &  Zhang,  Y.  (2018).  Research  and Application of Power Consumers Behavior Analysis Based on K- Means Algorithm. In  2018  7th  International  Conference  on Energy,  Environment  and  Sustainable  Development  (ICEESD 2018).  Atlantis  Press .  DOI: https://doi.org/10.2991/iceesd- 18.2018.44  .
[12] Bhargava,  A.  (2019).  Grouping  of  Medicinal  Drugs  Used  for Similar  Symptoms  by  Mining  Clusters  from  Drug  Benefits Reviews. Proceedings of International Conference on Sustainable Computing in Science, Technology and Management (SUSCOM) .  DOI: http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3356314    .