## Penerapan Algoritma K-Means Clustering Dalam Pengelompokan Data Penjualan Pada Pabrikan Mobil Toyota Indonesia
Novemli Firdaus 1) * , Sarjon Defit 2) , Gunadi Widi Nurcahyo 3)
Universitas Putra Indonesia” YPTK” PADANG 1)2)3) novemlifirdaus05@gmail.com 1) * , sarjon_defit@upiyptk.ac.id 2) gunadiwn@yptk.ac.id 3)

## Abstrak
Data  Mining  merupakan  upaya  untuk  mengeksplorasi  data  yang  telah  dipilih  dengan  tujuan menemukan wawasan dan pengetahuan yang bermanfaat. Metode Clustering merupakan pendekatan non-hirarki  yang  digunakan  untuk  memisahkan  objek-objek  ke  dalam  satu  atau  lebih  Cluster berdasarkan  karakteristik  data.  Saat  ini  Algoritma  K-Means  Clustering  banyak  digunakan  pada perusahaan - perusahaan berskala besar pada tahun 2022 perusahaan mobil Toyota telah menjual 300 ribu lebih unit mobil dari semua type, Hasil dari klasterisasi berakhir sampai iterasi ke 11 karena pada iterasi  11  mendapatkan  hasil  yang  sama  dengan  iterasi  sebelumnya  yaitu  iterasi  10,  Dalam pengelompokan penjualan mobil, terdapat tiga kelompok, yaitu C0 (Kurang Diminati), C1 (Diminati), dan C2 (Sangat Diminati). dapat di lihat pada Tabel 4.20. Dari kelompok mobil yang ada dapat dilihat bagaimana  tingkat  minat  konsumen  atau  pembeli  terhadapan  produk  mobil  toyota  sehingga perusahaan dapat menyesuaikan produk mana yang ingin dijadikan prioritas untuk dipasarkan, untuk mobil-mobil yang kurang diminati perusahaan bisa melakukan evaluasi baik dari segi kualitas produk, pemasaran, iklan, dan harga yang kompetitif sehingga dapat menimbulkan daya tarik  bagi pembeli serta mampu bersaing dengan kompetitor-kompetitor produk sejenis.
Kata kunci : Data Mining, Algoritma K-Means Clustering, RapidMiner, Penjualan Mobil Toyota

## Abstract
[Application of the K-Means Clustering Algorithm in Grouping Sales Data at the Indonesian Toyota Car Manufacturer]. Data Mining is an attempt to explore selected data with the aim of finding useful insights and knowledge. The Clustering method  is a non-hierarchical approach used to separate objects into one or more clusters based on data characteristics. Currently, the K-Means Clustering algorithm is  widely  used  in  large-scale  companies  in  2022  the  Toyota  car  company  has  sold  more  than  300 thousand  units  of  cars  of all types,  The  results  of  clustering  end until  the  11th  iteration  because  in iteration 11 it gets the same results as the previous iteration, namely iteration 10, In the grouping of car  sales,  there  are  three  groups,    namely  C0  (Less  Desirable),  C1  (Desirable),  and  C2  (Highly Desirable). can be seen in Table 4.20. From the existing car group, it can be seen how the level of consumer  interest  or  buyers  in  front  of  Toyota  car  products  so  that  the  company  can  adjust  which products want to be a priority to be marketed, for cars that are less desirable the company can evaluate both in terms of product quality, marketing, advertising, and competitive prices so that it can cause attraction for buyers and be able to compete with competitors of similar products.
Keywords- Data Mining, Algoritma K-Means Clustering, RapidMiner, Toyota Car Sales

## 1. PENDAHULUAN
Salah  satu  metode  dalam  Data  Mining  adalah Knowledge  Discovery  In  Database,  digunakan  untuk mencari  informasi  dari  data  yang  sebelumnya  tidak diketahui  serta  menemukan  pola  tersembunyi  yang terdapat  di  dalam  data[1].  Dalam  proses  Knowledge Discovery  In  Database,  terdapat  serangkaian  langkah yang  dimulai  dari  pemilihan  data  hingga  tahap interpretasi  dan  evaluasi[2]  Proses  Knowledge Discovery  In  Database  tidak  hanya  melibatkan interpretasi tetapi juga penilaian yang relevan[3]. Data
Mining  adalah  proses  pengeksplorasian  data  untuk menggali  informasi  yang  memiliki  nilai  penting[4]. Data  Mining  dapat  disebut  sebagai  proses  untuk menemukan korelasi atau pola dari ratusan atau ribuan field[5]  Salah  satu  metode  data  mining  yang  dapat diimplementasikan  dalam  data  penjualan  yaitu  teknik clustering[6] Clustering merupakan proses mengelompokkan item data ke dalam kelompok yang lebih  kecil  dengan  tujuan  agar  setiap  kelompok memiliki  tingkat  kemiripan  yang  signifikan[7]. Clustering  adalah  metode  analisis  data  yang  dapat digunakan memecahkan masalah dalam
DOI: http://dx.doi.org/10.21111/fij.v8i2.10798 Diterima: 20 September 2023 Revisi: - Terbit: 25 Maret 2024
pengelompokan data.[8]  Salah satu metode clustering yang sangat terkenal adalah algoritma k-means, karena k-means  memiliki  algoritma  yang  sederhana  dan efisien[9]  K-Means  Clustering  merupakan  salah  satu algoritma  tanpa  pengawasan  yang  paling  banyak digunakan  untuk  mengelompokkan  data  dalam sejumlah  klaster  tertentu[10]  Algoritma  K-Means Clustering saat ini banyak digunakan pada perusahaan- perusahaan berskala besar yang memiliki banyak sekali data,  salah  satunya  pada  perusahaan  teknologi transportasi.  Tidak  jarang  suatu  pabrik  transportasi mengeluarkan  banyak  sekali  model  kendaraan, setidaknya pada tahun 2022 perusahaan mobil Toyota telah menjual 300 ribu lebih unit mobil dari semua type. Dari  banyaknya  total  penjualan  mobil  ini  tentu  saja pengelompokan data penjualan akan sulit kalau hanya dilakukan  dengan  perhitungan  secara  manual dikarenakan  penjualan  produk  toyota  tersebar  di seluruh provinsi di Indonesia. Bagi konsumen dengan banyaknya  jenis  kendaraan  yang  ada  dipasaran konsumen  perlu  riset  dalam  menentukan  jenis kendaraan yang sesuai dengan kebutuhan, seperti riset perbandingan harga, jenis mobil, kapasitas penumpang, dan  lain-lain.  menggunakan  Algoritma  K-Means Clustering ini diharapkan dapat membantu pengambilan keputusan yang tepat dalam menangan[7] Secara  umum,  tujuan  dari  clusterisasi  data penjualan  mobil  adalah  menggunakan  Algoritma  K- Means  Clustering  untuk  menentukan  produk potensial[2]  Analisa  data  tingkat  penjualan  produk mobil  menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering. Manfaat  yang  diperoleh  dari  penelitian  ini  adalah dengan  metode  Data  Mining  Algoritma  K-Means Clustering  peneliti  dapat    mengelompokkan  data penjualan  ke  dalam  sebuah  Cluster.  Dengan menggunakan  metode  K-Means  Clustering  dapat merekondasikan  dan  menentukan  jenis  mobil  yang sesuai  dengan yang dibutuhkan. Dengan konsep Data Mining  menggunakan  algoritma  K-Means  Clustering dapat menganalisa serta menentukan produk potensial Penelitian-penelitian  tentang  sistem  pengatur  lampu lalu lintas pintar telah dilakukan. Beberapa di antaranya Penelitian  terdahulu  menggunakan  metode  K-Means Clustering  untuk  menentukan  penjualan  sparepart Toyota  dengan  metode  K-Means  Clustering,  data penjualan  yang  digunakan  sebanyak  50  data.  Output yang  diharapkan  adalah  menghasilkan  3  Clustering yaitu  (C1)  data  penjualan  paling  laris,  (C2)  data penjualan  yang  laris, dan (C3)  data  penjualan  kurang laris  (Kesuma  dan  Tamba,  2020).  Penelitian selanjutnya menggunakan metode K-Means Clustering untuk  prediksi  penjualan  mobil  dengan  data  riset berdasarkan  pada  website  resmi  GaiKindo  sebanyak 900  data.  Cluster  yang  terbentuk  setelah  dilakukan proses  K-Means  Clustering  terbagi  menjadi  tiga Clustering yaitu Cluster 0 jumlah anggota 235 dengan presentase 26% dikategorikan Laris, Cluster 1 jumlah anggota  604  dengan  presentase  67%  dikategorikan Kurang Laris, dan Cluster 2 jumlah angota 61 dengan presentase 7% dikategorikan Paling Laris, dari proses
Clustering di atas dapat diperoleh validasi DBI (Davies Bouldin Index) dengan nilai 0,341[11]

## 2. BAHAN DAN METODE
a. Identifikasi Masalah.
Identifikasi masalah adalah langkah pertama dalam melakukan penelitian, yang memiliki tujuan untuk mengkaji  dengan  seksama  objek  penelitian  yang akan diteliti.
b. Analisa masalah
Melakukan analisis masalah memiliki tujuan untuk memahami dengan lebih baik isu-isu yang muncul dalam  kerangka  penelitian.  Dengan  menggunakan Algoritma K-Means Clustering, diharapkan analisis masalah  mampu  memberikan  solusi  yang konstruktif  dalam  menyelesaikan  tantangan penelitian tersebut.
c. Menentukan Tujuan
Setelah mengevaluasi permasalahan dan merumuskan  permasalahan  dengan  tepat,  langkah berikutnya  adalah  menetapkan  tujuan  yang  ingin dicapai  dalam penelitian. Tujuan utama  penelitian ini  adalah  mengatasi  permasalahan  yang  ada dengan sukses melalui implementasi Algoritma K- Means  Clustering  untuk  mengelompokkan  data penjualan mobil Toyota.
d. Melakukan Studi Literatur
Studi  literatur  adalah  langkah  penting  untuk memperoleh  pemahaman  mendalam  tentang metode  dan  juga  sebagai  panduan  referensi  yang mendukung  seluruh  proses  penelitian  dengan memberikan  landasan  yang  kuat.  Dalam  konteks penelitian  ini,  referensi  utamanya  berasal  dari jurnal-jurnal ilmiah
sebelumnya yang mendiskusikan topik Data Mining dan implementasi Algoritma K-Means Clustering.
e. Mengumpulkan Data
Salah  satu  metode  pengumpulan  data  yang digunakan  oleh  peneliti  adalah  Studi  Pustaka,  di mana penelitian ini mencakup pengumpulan bahan dan  pemahaman  terhadap  jurnal-jurnal  yang berhubungan dengan isu penelitian. Data penelitian yang  saya  gunakan  diperoleh  dari  website Gaikindo,  yaitu  Gabungan  Industri  Kendaraan Bermotor  Indonesia.  Website  ini  menjadi  sumber utama informasi karena menyediakan berbagai data yang  relevan  dengan  penelitian  ini.  Dengan mengandalkan  data  dari  website  Gaikindo,  saya dapat memastikan bahwa penelitian saya didukung oleh sumber informasi yang terpercaya dan terkini
dalam  menganalisis  permasalahan  yang  menjadi fokus penelitian.
f. Mengolah Data
Pada  proses  pengolahan  data,  data  diolah  dengan menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering [12]dengan tahapan sebagai berikut:
1) Menentukan jumlah Cluster.
2) Menentukan sentroid awal secara acak.
3) Mengumpulkan data kedalam cluster terdekat. menggunakan rumus berikut:
De=√((Ri -Ti)2+(Rj-Tj)2 (1)
4) Melakukan  perhitungan  ulang  pusat  centroid baru  dengan  perhitungan  rata-rata  data  yang ada  dalam  Cluster  yang  telah  terbentuk. menggunakan rumus berikut:
CI=(R1+R2+R3+ ⋯ .+Rn)/(ΣR) (2)
5) Hitungan  ulang  setiap  objek  dengan menggunakan pusat Cluster (centroid) baru.
g. Proses Pengujian Beberapa  tahapan  untuk  melakukan  pengujian sistem antara lain:
1) Dalam  tahap  pengujian  manual,  Microsoft Excel digunakan untuk menerapkan Algoritma K-Means Clustering.
2) Dalam tahap pengujian selanjutnya, Software RapidMiner  digunakan  untuk  menerapkan Algoritma K-Means Clustering.
3) Melakukan  perbandingan  hasil  pengujian manual dengan aplikasi untuk validasi hasil.
h. Analisa Hasil Analisa  hasil  adalah  proses  evaluasi  dan pemahaman  terhadap  data  dan  temuan  yang diperoleh dari pengujian atau percobaan yang telah dilakukan,  dengan  tujuan  untuk  mengidentifikasi pola,  tren,  atau  informasi  penting  yang  dapat digunakan  untuk  membuat  keputusan  atau kesimpulan  dalam  konteks  penelitian  atau  studi yang sedang dilakukan
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
a. Analisis Data
Tabel  1  Data  yang  di  peroleh  sebanyak  80  tipe mobil Toyota dengan total penjualan sebanyak 186.247 unit dari rentang semester 1 (Januari-Juni) dan semester ke2  (Juli-Desember)  2022.  Data  tersebut  diolah menggunakan  metode  K-Means  Clustering.    Data penjualan dapat di lihat pada
Tabel 1 . Data penjualan Mobil Toyota Tahun 2022
Data Semester 1 Semester 2
1 200 650 2 86 110 3 314 573 4 183 101 5 622 5232 6 6962 7249 7 1316 3154 8 9695 10686 9 6185 8417 10 546 542 11 4154 2485 12 2 992 13 6997 9427 14 6678 1282 15 416 418 16 732 1814 17 157 253 18 2303 2787 19 2906 3636 20 1133 238 … …. … 70 85 65 71 4.642 5.315 72 4.248 6.638 73 0 1567 74 0 1248 75 0 15873 76 0 7545 77 490 1 78 711 2 79 11.524 866 80 3740 15
(Sumber:  website  GAIKINDO  Indonesia  Automobile Industry Data Tahun 2022)
Kemudian  dari  data  yang  ada  akan  dilakukan pengolahan data penjualan mobil dengan menggunakan Algoritma  K-Means  Clustering  sampai  didapatkan hasil klaster untuk setiap mobil. Tahapan algoritma K- Means Clustering sebagai berikut:
1) Menentukan jumlah cluster
2) Menentukan titik centroid secara acak
3) Menghitung jarak terdekat dengan centroid
4) Mengelompokkan data ke masing-masing cluster
5) Jika  cluster berubah maka  proses dilanjutkan ke iterasi berikutnya, jika  tidak ada perubahan maka proses dihentikan.
b. Hasil Perhitungan Manual
1) Centroid awal Tabel 2 Nilai centroid awal ditentukan secara ajak dari dataset yang tersedia.
Tabel 2 . Centroid Awal Centroid Awal X Y C0 416 418 C1 1.066 1.946 C2 1.612 3.243
2) Menghitung Jarak
Tabel  3  Menghitung  Jarak  Terdekat  Data dengan Centroid Untuk melakukan perhitungan jarak  setiap  data  terhadap  pusat  cluster  dapat dilakukan dengan menggunakan rumus persamaan (1) Pusat cluster 0 C01 =√((200 -416)^2+(650-418)²) =√(( -216)^2+(232)²) =√(46.656+53.824) =  317 C02 =√((84 -416)^2+(110-418)²) =√(( -330)^2+(-308)²) =√(108.900+94.864) =  451 Pusat cluster 1 C11 =√((200 -1.066)^2+(650-1.946)²) =√(( -866)^2+(-1.296)²) =√(749.956+1.679.616) =  1.559 C12 =√((84 -1.066)^2+(110-1.946)²) =√(( -980)^2+(-1.836)²) =√(960.400+3.370.896) =  2.081 Pusat cluster 2 C21 =√((200 -1.612)^2+(650-3.243)²) =√(( -1.412)^2+(-2.593)²) =√(1.993.744+6.723.649) =  2.953
C22 =√((84 -1.612)^2+(110-3.243)²) =√(( -1.526)^2+(-3.133)²) =√(2.328.676+9.815.689) =  3.485
3) Hasil nilai cluster iterasi 1 Tabel 3 . Hasil nilai cluster iterasi 1 Data C0 C1 C2 K 1 317 1.559 2.953 0 2 451 2.081 3.485 0 3 186 1.565 2.969 0 4 393 2.045 3.452 0 5 4.818 3.316 2.222 2 6 9.461 7.930 6.684 2 7 2.880 1.234 309 2 7 2.880 1.234 309 2 8 13.839 12.282 10.988 2 9 9.862 8.251 6.905 2 10 180 1.497 2.904 0 11 4.271 3.135 2.653 2 12 708 1.429 2.768 0 13 11.157 9.547 8.200 2 14 6.321 5.651 5.432 2 15 0 1.661 3.068 0 16 1.431 359 1.678 1
17 307 1.922 3.325 0 18 3.029 1.496 828 2 19 4.069 2.498 1.352 2 20 739 1.709 3.043 0 21 1.535 724 1.815 1 22 369 2.022 3.428 0 23 2.562 954 657 2 24 2.276 618 796 1 25 1.661 0 1.407 1 26 14.453 12.917 11.645 2 27 11.323 9.809 8.571 2 28 435 2.094 3.501 0 29 1.631 1.134 2.109 1 30 243 1.900 3.307 0 31 3.560 1.899 493 2 32 2.514 991 884 2 33 418 2.053 3.457 0 34 4.137 2.679 1.757 2 35 5.364 4.407 3.980 2 36 279 1.927 3.334 0 37 979 838 2.192 1 38 383 2.034 3.440 0 39 160 1.810 3.217 0 40 4.770 3.887 3.605 2 41 96 1.614 3.021 0 42 3.190 2.372 2.472 1 43 843 1.330 2.641 0 44 1.966 1.136 1.848 1 45 416 1.860 3.249 0 46 420 1.910 3.302 0 47 432 1.769 3.152 0 48 888 1.300 2.601 0 49 1.192 587 1.937 1 50 3.068 1.407 0 2 51 368 1.982 3.385 0 52 514 2.136 3.538 0 53 215 1.632 3.034 0 54 293 1.939 3.345 0 55 215 1.875 3.282 0 56 495 2.150 3.556 0 57 1.027 1.964 3.249 0 58 385 1.286 2.692 0 59 503 2.143 3.547 0 60 499 2.124 3.527 0 61 501 2.099 3.499 0 62 595 1.159 2.549 0 63 645 1.082 2.475 0 64 565 1.101 2.507 0 65 1.353 460 1.776 1 66 426 2.020 3.420 0 67 6.035 4.450 3.169 2 68 654 1.030 2.432 0 69 360 2.017 3.424 0 70 484 2.121 3.526 0 71 6.468 4.913 3.671 2 72 7.306 5.669 4.298 2 73 1.222 1.131 2.325 1 74 928 1.274 2.565 0
75 15.461 13.968 12.732 2 76 7.139 5.700 4.594 2 77 424 2.028 3.431 0 78 510 1.976 3.364 0 79 11.117 10.514 10.193 2 80 3.348 3.298 3.866 1
Dalam  hasil  iterasi  pertama  ini,  dapat  dilihat bahwa  data  telah  tercluster  menjadi  tiga  kelompok utama,  yaitu  C0,  C1,  dan  C2,  yang  menggambarkan kesamaan  antar  data  di  dalam  masing-masing  cluster tersebut.
a) Anggota cluster 0 (C0) terdiri dari 43 data mobil dengan nomor : 1, 2, 3, 4, 10, 12, 15, 17, 20, 22, 28, 30, 33, 36, 38, 39, 41, 43, 45, 46, 47, 48, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61 62, 63, 64, 66, 68, 69, 70, 74, 77 dan 78
b) Anggota cluster 1 (C1) terdiri dari 12 data mobil dengan nomor : 16, 21, 24, 25, 29, 37, 42, 44, 49, 65, 73 dan 80
c) Anggota cluster 0 (C2) terdiri dari 25 data mobil dengan nomor : 5, 6, 7, 8, 9, 11, 13, 14, 18, 19, 23, 26, 27, 31, 32, 34, 35, 40, 50, 67, 71, 72, 75, 76 dan 79
setelah  perhitungan  iterasi  pertama  selesai dilanjutkan  dengan  iterasi  berikutnya  sampai  dataset pada  cluster  tidak  berubah  lagi,  dengan  langkah- langkah yang sama pada pencarian iterasi sebelumnya. Pada  penelitian  ini  total  iterasi  pada  perhitungan manual berhenti sampai pada perhitungan iterasi ke 11 karna  sudah  mendapatkan  hasil  yang  sama  dengan cluster  itersi  10  dimana  pada  C0  terdapat  54  item dataset C1 terdapat 19 dataset dan C2 terdapat 7 dataset . c. Hasil Pengujian RapidMiner
1) Hasil cluster
Gambar 1. Contoh Penulisan Nama Gambar
a) Gambar  1  Setelah  proses  dijalankan  maka pada  ExcampleSet  Clustering  data  yang diinputkan  dikelompokan  menjadi  3  cluster, cluster_0  (C0),  cluster_1  (C1)  dan  cluster_2
(C2) seperti Gambar 5.5.
b) Data  1,  2,  3,  4  dikelompokan  ke  dalam cluster_0,    data  5,  7,  11  dikelompokan  ke dalam cluster_1 dan data 6, 8, 9 dikelompokan ke dalam cluster_2 dan seterusnya sampai data ke 80.

## 2) Hasil Hasil Visualizations Cluster
Gambar 2. Hasil Visualizations Cluster
Gambar  2  Pada  toolbar  Visualizations  terlihat bahwa hasil cluster 2 (C2) Sangat Diminati, cluster 1  (C1)  Diminati,  cluster  0  (C0)  Kurang  Diminati, terlihat pada Gambar 2.
3) Gambar 3 Pada bagian cluster model cluster 0 ada 54 items, cluster 1 ada 19 items dan cluster 2 ada 7 items dari total 80 data.
Gambar 3. Hasil Cluster Model Description

## 4) Hasil cluster model folder view cluster 0
Gambar 4. Hasil Cluster Model Folder View Cluster 0
5) Hasil cluster model folder view cluster 1
Gambar 5. Hasil Cluster Model Folder View Cluster 1

## 6) Hasil cluster model folder view cluster
Gambar 6 . Hasil Cluster Model Folder View

## Cluster 2
Gambar  4,  Gambar  5  dan  Gambar  6  Setelah dilakukan pengujian  dan  perbandingan  hasil  terhadap 80 data sampel pada pengujian Microsoft Excel 2019 Pada  Bab  IV  dan  dengan  menggunakan  software RapidMiner Studio versi 9.10 didapatkan hasil cluster dan anggota cluster yang sama.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  dari  uraian  pada  bab-bab sebelumnya dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:
1. Dengan  Data  Mining  didapatkan  pengetahuan baru (knowledge)
bagaimana cara pengelompokan data dengan algoritma K-means Clustering.  Clustering  pengelompokan  data penjualan mobil Toyota Indonesia berdasarkan pada total penjualan selama tahun 2022. Dengan clusterisasi  dapat  dilihat  bagaimana  minat konsumen  terhadapan  tipe-tipe  mobil  Toyota Indonesia,  maka  dapat  disimpulkan  apa  saja tipe-tipe  mobil  yang  (Diminati),  (Kurang Diminati) dan (Sangat Diminati) oleh konsumen maka perlu dilakukan penyesuain atau upgrade baik dari segi kualitas maupun harga.
2. Dari  segi  penjualan  mobil  Toyota  pada  tahun 2022    jumlah  data  yang  digunakan  adalah  80 tipe  mobil  dengan  total  penjualan  keseluruhan sebanyak  310.569  yang  telah  dikelompokan menjadi  3  cluster.  Dimana  cluster  0  (C0) berjumlah  54  data  mobil  dengan  rata-rata penjualan 1.105 selama tahun 2022 maka cluster
0  (C0)  Kurang  Diminati,  cluster  1  (C1) berjumlah  19  data  mobil  dengan  rata-rata penjualan 6.910 selama tahun 2022 maka cluster 1(C1) Termasuk tipe-tipe mobil yang Diminati, cluster  2  (C2)  berjumlah  7  data  mobil  dengan rata-rata  penjualan  17.087  selama  tahun  2022 maka  cluster  2(C2)  Termasuk  tipe-tipe  mobil yang Sangat Diminati

## 5. DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  R.  Nugroho,  I.  E.  Hendrawan,  and  P.  P. Purwantoro,  “Penerapan  Algoritma  K -Means
Untuk  Klasterisasi  Data  Obat  Pada  Rumah Sakit  ASRI,” Nuansa  Inform. ,  vol.  16,  no.  1, pp. 125 – 133, 2022, doi: 10.25134/nuansa.v16i1.5294. [2] A. Permadi and Y. A. Wijaya, “Pengelompokkan  Dataset  Bus  Menggunakan Algoritma,” vol. 8, no. 1, pp. 19– 33, 2023. [3] W. Romadhona, B. Indarmawan Nugroho, and A. Alim Murtopo, “Implementasi Data Mining
Pemilihan  Pelanggan  Potensial  Menggunakan Algoritma K- Means,” J. Minfo Polgan , vol. 11, no. 2, pp. 100 – 104, 2022, doi: 10.33395/jmp.v11i2.11797.
[4] Normah,  B.  Rifai,  S.  Vambudi,  and  R. Maulana,  “Analisa  Sentimen  Perkembangan Vtuber  Dengan  Metode  Support  Vector Machine  Berbasis  SMOTE,” J.  Tek.  Komput. AMIK  BSI ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  174 – 180,  2022,
doi: 10.31294/jtk.v4i2.
[5] Noviyanto  and  P.  Ekasari,  “Algoritma  K -
Means  Untuk  Klasterisasi  Jabatan  Fungsional Dosen  Pada  Perguruan  Tinggi  Swasta  Di Lingkungan LLDikti Wilayah III,” Paradig. J. , vol. 24, no. 1, pp. 103 – 107, 2022.
[6] I.  S.  Mangku  Negara,  P.  Purwono,  and  I.  A. Ashari,  “Analisa  Cluster  Data  Transaksi Penjualan Minimarket Selama Pandemi Covid- 19  dengan  Algoritma  K- means,” JOINTECS (Journal Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 6, no. 3, p. 153, 2022, doi: 10.31328/jointecs.v6i3.2693.
[7] T.  Informasi,  M.  Nurrohman,  and  P. Sukmasetya,  “Jurnal  Sistem  Klasterisasi Volume  Sampah  Organik  di  Kota  Magelang menggunakan  K-Means  Clustering  System  of Organic Waste Volume in Magelang City using K- Means,” vol. 5, pp. 146– 153, 2023.
[8] T.  Hidayat,  “Klasifikasi  Data  Jamaah  Umroh Menggunakan  Metode  K- Means  Clustering,” J.  Sistim  Inf.  dan  Teknol. ,  vol.  4,  pp.  19 – 24,
2022, doi: 10.37034/jsisfotek.v4i1.115.
[9] M.  C.  Untoro,  L.  Anggraini,  M.  Andini,  H. Retnosari,  and  M.  A.  Nasrulloh,  “Penerapan metode k-means clustering data COVID-19 di Provinsi Jakarta,” Teknologi , vol. 11, no. 2, pp.
59 – 68, 2021, doi:
10.26594/teknologi.v11i2.2323.
[10] S.  A.  Putri  and  M.  Mustakim,  “Dimensional Data Unsupervised Learning Using an Analytic
Hierarchy Process in Determining Attributes in the Classification Algorithm,” Build.
Informatics,  Technol.  Sci. ,  vol.  4,  no.  1,  pp. 235 – 240, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i1.1752.
[11] S.  Butsianto  and  N.  T.  Mayangwulan, “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Prediksi
Penjualan  Mobil  Menggunakan  Metode  K- Means  Clustering,” J.  Nas.  Komputasi  dan Teknol. Inf. , vol. 3, no. 3, pp. 187 – 201, 2020, doi: 10.32672/jnkti.v3i3.2428.
[12] N. Mirantika, “Penerapan Algoritma K -Means Clustering Untuk Pengelompokan Penyebaran Covid- 19  di  Provinsi  Jawa  Barat,” Nuansa Inform. ,  vol.  15, no. 2,  pp.  92 – 98,  2021, doi: 10.25134/nuansa.v15i2.4321.