## ANALISIS PRODUK TERLARIS MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING PADA “PT.SUKANDA DJAYA”
Muhammad Hilman Fakhriza 1 , Khaerul Umam 2 1,2 Program Studi Sistem Informasi, STMIK Nusa Mandiri Jalan Raya Jatiwaringin No. 18, Kota Bekasi Jawa barat 17411
Co Responden Email : hilman.mhz@nusamandiri.ac.id

## Article history
Received Nov  16, 2021 Revised Feb 05, 2021 Accepted Feb 19, 2021 Available online Feb 19,
2021 Keywords
Best-selling Products, K means,
Clustering

## Abstract
Interests  Product  clustering  is  one  of  the  determinants  of  a  company's  product development  in  sales  activities.  Further  research  on  the  best-selling  product variables is an important point that needs to be developed as well as possible. PT Sukanda  Djaya.  Diamond  Cold  Storage  today.  It  is  known  that  there  are deficiencies in the problem of loading the best-selling items to be brought by the salesman, and become a recommendation. Because they have never measured the best-selling products, to find out which products are best-selling in certain areas to  make  it  easier  for  salesmen  to  bring  the  best-selling  products  so  they  don't there is a build-up that is less compatible. The purpose of this research is to help salesmen  bring  in  best-selling  products  so  that  there  is  no  waste  in  bringing products that are less productive. For the method used is the K means Clustering Algorithm  method,  Clustering  is  one  of  the  techniques  of  a  data  mining functionality, the Clustering Algorithm is an  Algorithm grouping the amount  of data  into  certain  data  groups  (clusters).  So  that  with  this  data  grouping,  the company can find out which items are best-selling, best-selling and not-selling. So that  the  goods  in  the  warehouse  do  not  pile  up.  From  this  research,  the  output produced  is  10  best-selling  goods,  4.  With  the  data  processing  carried  out,  it  is hoped  that  it  can  provide  solutions  to  the  company  in  order  to  find  out  which items are best-selling and which items are not in demand.

## Riwayat
Diterima 16 Nov 2021 Revisi 05 Feb 2021 Disetujui 19 Feb 2021 Terbit 19 Feb 2021
Kata Kunci
Produk Terlaris, K Means,
Clustering
Abstrak
Kepentingan  Klasterisasi  produk  menjadi  salah  satu  penentu  pengembangan produk sebuah perusahaan dalam aktifitas penjualan. Penelitian lanjut terhadap variable produk terlaris menjadi point penting yang perlu dikembangkan sebaik mungkin. PT Sukanda Djaya. Diamond Cold Storage hari ini. Diketahui adanya kekurangan dalam masalah loading barang yang paling laris untuk di bawa oleh bagian  salesman,  dan  menjadi  rekomendasi  Karena  belum  pernah  melakukan pengukuran  produk  terlaris,  untuk  mengetahui  produk  mana  yang  paling  laris yang  ada  di  daerah  tertentu  untuk  memudahkan  salesman  membawa  produk yang  paling  laris  agar  tidak  terjadi  penumpukan  yang  kurang  komsumtif. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  membantu  salesman  membawa  produk  yang laris  agar  tidak  terjadi  kesia-siaan  dalam  membawa  produk  yang  kurang komsumtif.  Untuk  metode  yang  digunakan  adalah  metode Algoritma  K  means Clustering, Clustering merupakan salah satu teknik dari salah satu fungsionalitas data  mining,  Algoritma Clustering merupakan  Algoritma  pengelompokan jumlah data sejumlah data menjadi  kelompok-kelompok data tertentu ( cluster ). Sehingga  dengan  adanya  pengelompokan  data  ini  pihak  perusahaan  dapat mengetahui barang paling laris, laris dan tidak laris. Sehingga barang yang ada digudang  tidak  menumpuk.  Dari  penitian  ini  output  yang  dihasilkan  yaitu, barang  paling  laris  sebanyak  10,  kurang  laris  sebanyak  4.  Dengan  adanya pengolahan  data  yang  dilakukan  diharapkan  dapat  memberikan  solusi  kepada pihak  perusahaan  agar  dapat  mengetahui  mana  barang  yang  paling  laris  dan mana barang yang tidak laris.

## PENDAHULUAN
“Dalam era globalisasi, perkembangan kecanggihan sistem informasi yang semakin pesat merupakan aspek yang dapat dimanfaatkan untuk mencapai  kemudahan-  kemudahan.  Kecanggihan sistem  informasi  tersebut  terlihat  semakin  marak dengan  penggunaan  komputer  yang  memang sudah  sangat  luas  diberbagai  bidang  kehidupan misalnya  di  bidang  pendidikan,  kesehatan, hiburan,  terlebih  pada  bidang  bisnis  yang semuanya  itu  menuntut  menggunakan  sistem informasi. Penerapan sistem informasi dalam  dunia bisnis penjualan produk dapat menghasilkan  data yang valid”.
Data  mining  berguna  untuk  memberikan solusi  untuk  mengambil  keputusan  dalam penjualan  guna  meningkatkan  penjualan  pada perusahaan.  Data-data  yang  telah  tersedia  dapat dijadikan  sebagai  sistem  pengambilan  keputusan untuk  solusi  penjualan  serta  dukungan  insfraktur dibidang  teknologi  yang  merupakan  penyebab munculnya suatu teknologi data mining. Database penjualan  menyimpan  jumlah record transaksi penjulaan  yang  besar.  Setiap record memberikan daftar  item  barang  yang  dibeli  oleh  pelanggan dalam setiap transaksi penjualan.
Salah  satu  cara  yang  dapat  diterapkan adalah  dengan  menerapkan  penggunaan  Data Mining,  karena  di  dalam  data  mining  sendiri terdapat  cara  dan  teknik  dalam  pemenuhan kebutuhan  salah  satunya  adalah  kebutuhan informasi yang luas, dan dari informasi yang kita dapat  bila  kita  gunakan  sebagai  suatu  keputusan atau menentukan sebuah kualitas dalam menentukan  suatu  keputusan.  Klasifikasi  adalah proses  yang  digunakan  untuk  mengkategorikan sekelompok  objek  menjadi  kelompok  tertentu. Algoritma K-means bekerja  dengan  baik  untuk dokumen tertentu.
Pada  penelitian  ini  analisa  data  mining dilakukan dengan menggunakan metode K-Means clustering .  Dengan  menggunakan  metode  ini, data-data yang telah didapatkan dapat
dikelompokan kedalam beberapa cluster berdasarkan  kemiripan  dari  data-data  tersebut, sehingga  data-data  yang  memiliki  karakteristik yang  sama  dikelompokan  dalam  satu  cluster  dan yang  memiliki  karakteristik  yang  berbeda dikelompokan  dalam  cluster  yang  lain  yang memiliki  karakteristik  yang  sama.  Teknik pre- processing data sering diterapkan pada kumpulan data  agar  lebih  bersih,  konsisten  dan  bebas  dari kebisingan. Normalisasi digunakan untuk menghilangkan data yang berlebihan dan memastikan bahwa cluster kualitas baik dihasilkan  yang  dapat  meningkatkan  efisiensi algoritma clustering.
Clustering merupakan  salah  satu  teknik dari  salah  satu  fungsionalitas  data  mining, algoritma cluster ing merupakan algoritma pengelompokkan sejumlah data menjadi kelompok–kelompok  data  tertentu  (cluster). Sedangkan  Data  mining,  sering  juga  disebut sebagai knowledge  discovery  in  database (KDD) adalah  kegiatan  yang  meliputi  pengumpulan, pemakaian  data,  historis  untuk  menemukan keteraturan,  pola  atau  hubungan  dalam set  data berukuran  besar.  Sehingga  dengan  adanya pengelompokan  data  ini  pihak  perusahaan  dapat mengetahui  barang  paling  laris,  laris  dan  tidak laris,  sehingga  barang  yang  ada  digudang  tidak menumpuk.  Dengan  adanya  pengolahan  data yang dilakukan diharapkan akan dapat memberikan solusi nyata kepada pihak perusahaan  agar  dapat  mengetahui  mana  barang yang  paling  laris,  laris  dan  mana  barang  yang tidak laris.
Dengan adanya pengelompokan- pengelompokan  data  seperti  ini,  diharapkan pimpinan  dapat  melakukan  pemasaran  dengan strategi  yang  tepat  untuk  melayani  kebutuhan konsumen.
Oleh  karena  itu  penulis  akan  melakukan penelitian  dengan  cara  “Impelementasi K- Means Clustering dalam Pengelompokan produk terlaris pada PT Sukanda Djaya Bekasi.

## TINJAUAN PUSTAKA
Data  mining  juga  dapat  digunakan  untuk  mencari pola-pola  data  yang  dapat  dijadikan  informasi berharga    dengan  mengekstrak  dan  menarik informasi  dari  basis  data  yang  diperoleh  tersebut (Sari, 2015)
Metode  K-Means  akan  memilih  pola  k  sebagai titik  awal  centroid  secara  acak.  Jumlah  iterasi untuk mencapai cluster centroid akan dipengaruhi oleh  calon  cluster  centroid  awal  secara  random dimana  jika  posisi  centroid  baru  tidak  berubah. Nilai  K  yang  dipilih  menjadi  pusat  awal,  akan dihitung  dengan  menggunakan  rumus Euclidean Distance yaitu  mencari  jarak  terdekat  antara  titik centroid  dengan  data/objek.  Data  yang  memiliki jarak  pendek  atau  terdekat  dengan  centroid  akan membentuk sebuah cluster (Rianti, 2017)
Menurut  Philip  kotler  dalam  (Alvonco,  2014) “Penjualan sebagai suatu kegiatan yang ditujukan untuk  mencari  pembeli,  mempengaruhi,  dan memberikan petunjuk agar pembeli dapat menyesuaikan kebutuhannya dengan produk yang ditawarkan serta mengadakan perjanjian mengenai harga  yang  menguntungkan  bagi  kedua  pihak (Annur, 2019)
Proses Clustering K-  Mean  dilakukan  dengan menentukan titik centroid awal secara acak dalam satu  kelompok  mahasiswa.  Sehingga  diperoleh hasil  dengan  metode  K  Mean  mahasiswa  yang potensial  drop  out,  Urntuk  angkatan  2014  berada pada  cluster  0  berjumlah  4  orang  mahasiswa  atau 30,77%  dari  13  Sampel,  angkatan  2015  berada pada cluster 1 berjumlah 4 mahasiswa dan cluster 2  berjumlah  2  mahasiswa  atau  66,7%  dari  9 sampel,  angkatan  2016  berada  pada  cluster  0 berjumlah  2  mahasiswa  dan  cluster  1  berjumlah 10  mahasiswa  atau  50%  dari  24  sampel,  dan angkatan  2017  berada  pada  cluster  2  kekuatan  4 mahasiswa  atau  22,22%  dari  18  sampel  (Vhallah, 2018)
Clustering  dapat  ditemukan  dibeberapa  aplikasi yang  ada  di  berbagai  bidang.  Sebagai  contoh pengelompokan  data  yang  digunakan  untuk menganalisa  data  statistik  seperti  pengelompokan untuk pembelajaran mesin, data mining, pengenalan pola, analisis citra dan bioinformatika. (Haryati, 2015)

## METODE PENELITIAN Metode Pengumpulan Data
Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam penyusunan penelitian ini adalah:
 Observasi
Pengumpulan  data  melalui  observasi  ini penulis lakukan secara online dengan mengunjunngi  situs  website  PT.SUKANDA DJAYA yaitu sukandadjaya.com.
 Wawancara
Dalam  tahap  ini  penulis  bertanya  kepada bapak Saefudin sebagai salesman/karyawan di PT.SUKANDA  DJAYA  dan  mengajukan beberapa  pertanyaan  mengenai  penjualan produk dilakukan secara online melalui sosial media ( WhatsApp ) dan telpon (berbayar).
 Studi Pustaka
Studi  pustaka  dilakukan  dengan  mencari informasi yang dibutuhkan dalam penelitian ini  melalui  jurnal  penelitian  terdahulu, website yang berhubungan dengan penelitian ini.

## Metode Analisis Data
Analisi  kebutuhan  data  yang  di  gunakan  dalam penelitian  ini berupa data primer  yang di peroleh pada  PT.  SUKANDA  DJAYA,  dan  data  yang diambil  tabel-tabel  yang  berhubungan  dengan masalah yang akan di bahas, yaitu data penjualan Eskrim.  Atribut-atribut  dari  penjualan  tersebut berkaitan dengan stok terjual.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Perhitungan Data dan Perhitungan Manual
Menggunakan Metode K-means Clustering
Data  produk  yang  terlaris  selama  ini  tidak tersusun  dengan  baik  atau  pembawaan  produk yang  dipasarkan  masih  secara  acak.  Sehingga data  penjualan  selama  ini  tidak  dimanfaatkan dengan  baik  oleh  PT.Sukanda  Djaya.  Data tersebut  hanya  di  simpan  sebagai  laporan penjualan  atau  pembukuan  perusahaan  dan  tidak diketahui apa manfaat dari data tersebut.
Tabel 1. Data Penjualan Triwulan 1 No Nama Produk Stok Awal Total Penjualan 1 Jumbo Cup 300 145 2 Reguler Cup 300 123 3 Sombrero 300 79 4 Magic 300 44 5 Jumbo 2 Rasa 300 30 6 Choconut 300 120 7 Chocodip 300 88 8 Polar Pop 300 124 9 frutty Pop 300 173 10 Popeye 300 162 11 Lolly Pop 300 119 12 Mini Big Bite 300 71 13 Mini Sombrero 300 6 14 Krayon 300 18 Tabel 2. Data Penjualan Triwulan 2 No Nama Produk Stok Awal Total Penjualan 1 Jumbo Cup 300 119 2 Reguler Cup 300 104 3 Sombrero 300 63 4 Magic 300 42 5 Jumbo 2 Rasa 300 34 6 Choconut 300 114 7 Chocodip 300 79 8 Polar Pop 300 105 9 frutty Pop 300 131 10 Popeye 300 133 11 Lolly Pop 300 114 12 Mini Big Bite 300 63 13 Mini Sombrero 300 9 14 Krayon 300 27
Tabel 3. Tabel awal penelitian Triwulan 1 No Nama Produk Stok Awal Total Penjualan 1 Jumbo Cup 300 145 2 Reguler Cup 300 123 3 Sombrero 300 79 4 Magic 300 44 5 Jumbo 2 Rasa 300 30 6 Choconut 300 120 7 Chocodip 300 88 8 Polar Pop 300 124 9 frutty Pop 300 173 10 Popeye 300 162 11 Lolly Pop 300 119 12 Mini Big Bite 300 71 13 Mini Sombrero 300 6 14 Krayon 300 18 Kemudian langkah selanjutnya adalah menentukan 3 (Tiga) pusat awal cluster ( centroid ) yaitu data ke 7, 3 dan 13
Tabel 4. Titik centeroid awal Triwulan 1 Cluster 1 300 88 Cluster 2 300 6 Cluster 3 300 173
Dari data yang telah ada pada Tabel 2 Triwulan 2 maka dapat diketahui Algoritma Metode k- means sebagai berikut jumlah cluster yang ditentukan adalah 3 dan penentuan pusat awal cluster ( centroid ) dilakukan secara random.

## Tabel 5. Tabel awal penelitian Triwulan 2
No Nama Produk Stok Awal Total Penjualan 1 Jumbo Cup 300 119 2 Reguler Cup 300 104 3 Sombrero 300 63 4 Magic 300 42 5 Jumbo 2 Rasa 300 34
6 Choconut 300 114 7 Chocodip 300 79 8 Polar Pop 300 105 9 frutty Pop 300 131 10 Popeye 300 133 11 Lolly Pop 300 114 12 Mini Big Bite 300 63 13 Mini Sombrero 300 9 14 Krayon 300 27 Kemudian langkah selanjutnya adalah menentukan 3 (Tiga) pusat awal cluster ( centroid )
yaitu data ke 10, 12 dan 13
Tabel 6. Titik centeroid awal Triwulan 2 Cluster 1 300 9 Cluster 2 300 133 Cluster 3 300 63 Literasi 1 Triwulan 1 Tabel 7. Tabel hasil literasi 1 No Stok Awal Total Penjualan C1  C2 C3 Nilai Min 1 300 145 57  139 28 28 2 300 123 35  117 50 35 3 300 79 9 73 94 9 4 300 44 44 38 129 38 5 300 30 58 24 143 24 6 300 120 32  114 53 32 7 300 88 0 82 85 0 8 300 124 36  118 49 36 9 300 173 85  167 0 0 10 300 162 74  156 11 11 11 300 119 31  113 54 31 12 300 71 17 65 102 17 13 300 6 82 0 167 0 14 300 18 70 12 155 12 Selanjutnya menghitung dan mengelompokan objek. Tabel 8. Tabel Pengelompokan Objek No Nama Produk Stok Awal Total Penjualan Kelompok 1 Jumbo Cup 300 145 3 2 Reguler Cup 300 123 1 3 Sombrero 300 79 1 4 Magic 300 44 2 5 Jumbo 2 Rasa 300 30 2 6 Choconut 300 120 1 7 Chocodip 300 88 1 8 Polar Pop 300 124 1 9 frutty Pop 300 173 3 10  Popeye 300 162 3 11 Lolly Pop 300 119 1 12 Mini Big Bite 300 71 1 13 Mini Sombrero 300 6 2 14  Krayon 300 18 2
Dengan Kesimpulan.
dengan kesimpulan
cluster 1: sebanyak 7 data cluster 2: sebanyak 4 data cluster 3: sebanyak 3 data
Triwulan 2
Tabel 9. Tabel hasil literasi 1
No Stok Awal Total Penjualan C1 C2  C3 Nilai Min 1 300 119 110 14 56 14 2 300 104 95 29 41 29 3 300 63 54 70 0 0 4 300 42 33 91 21 21 5 300 34 25 99 29 25 6 300 114 105 19 51 19 7 300 79 70 54 16 16 8 300 105 96 28 42 28 9 300 131 122 2 68 2 10 300 133 124 0 70 0 11 300 114 105 19 51 19
12 300 63 54 70 0 0 13 300 9 0 124  54 0 14 300 27 18 106  36 18 Triwulan 2 Tabel 10. Tabel Pengelompokan Objek No Stok Awal Total Penjualan Kelompok 1 300 119 2 2 300 104 2 3 300 63 3 4 300 42 3 5 300 34 1 6 300 114 2 7 300 79 3 8 300 105 2 9 300 131 2 10 300 133 2 11 300 114 2 12 300 63 3 13 300 9 1 14 300 27 1 dengan kesimpulan cluster 1: sebanyak 3 data
cluster 2: sebanyak 7 data cluster 3: sebanyak 4 data

## Literasi 2
Langkah  selanjutnya  menghitung  kembali data  dengan Centroid baru. Centroid terdekat akan  menjadi  cluster  yang  diikuti  oleh  data tersebut.  Untuk  menghitung  jarak  setiap  data  ke centroid terdekat sebagai berikut :
Untuk  masuk  ke  literasi  2  harus  membuat  cluster baru.

## Triwulan 1
Tabel 11. Table Pembuatan Cluster Baru
No Stok Awal Total Kelo mpok c1 c2 c3 1 300 145 3 300 300  300 2 300 123 1 1 03,4 24,5  160 3 300 79 1
4 300 44 2 5 300 30 2 6 300 120 1 7 300 88 1 8 300 124 1 9 300 173 3 10 300 162 3 11 300 119 1 12 300 71 1 13 300 6 2 14 300 18 2 Tabel 12. Table penentuan cluster baru Cluster stok awal total penjualan 1 300 160 2 300 103,4286 3 300 24,5 Tabel 13. Tabel hasil literasi  2 No Stok Awal Total Penj c1 c2 c3 jarak trpndk 1 300 145 15  41,54  120,5 15 2 300 123 37 19,5 98,5 19,5 3 300 79 81 24,4 54,5 24,4 4 300 44 116 59,4 19,5 19,5 5 300 30 130 73,4 5,5 5,5 6 300 120 40 16,5 95,5 16,5 7 300 88 72 15,4 63,5 15,4 8 300 124 36 20,5 99,5 20,5 9 300 173 13 69,5  148,5 13 10 300 162 2 58,5  137,5 2 11 300 119 41 15,5 94,5 15,7 12 300 71 89 32,4 46,5 32,4 13 300 6 154 97,4 18,5 18,5 14 300 18 142 85,4 6,5 6,5 Selanjutnya menghitung dan mengelompokan objek.
Tabel 14. Table hasil dari pengelompokan objek
Triwulan 2 Tabel 15. Table Pembuatan Cluster Baru No Stok Awal Total Kel c1 c2 c3 1 300 119 2 300 300 300 2 300 104 2 23,3  117,1  61,75 3 300 63 3 4 300 42 3 5 300 34 1 6 300 114 2 7 300 79 3
8 300 105 2 9 300 131 2 10 300 133 2 11 300 114 2
12 300 63 3 13 300 9 1 14 300 27 1 Tabel 16. Table penentuan cluster baru Cluster stok awal total penjualan 1 300 23,33333 2 300 117,1429 3 300 61,75 Tabel 17. Tabel hasil literasi  2 N o Stok Awa l Total Penju alan c1 c2 c3 jara k min 1 300 119 95,6 1,8 57,2 5 1,8 2 300 104 80,6 13,1 42,2 5 13,1 3 300 63 39,6 54,1 1,25 1,2 4 300 42 18,6 75,1 19,7 5 18,6 5 300 34 27,7 83,1 10,6 6 10,6 6 300 114 90,6 3,1 52,2 5 3,1 7 300 79 55,6 38,1 17,2 5 17,2 8 300 105 81,6 12,1 43,2 5 12,1 9 300 131 107, 6 13,8 69,2 5 13,8 10 300 133 109, 6 15,8 71,2 5 15,8 11 300 114 90,6 3,1 52,2 5 3,1 12 300 63 39,6 54,1 1,25 1,2 13 300 9 14,3 108, 1 52,7 5 14,3 14 300 27 3,6 9 0,1 34,7 5 3,6 No Nama Produk Stok Awal Total Penjualan Kelompok 1 Jumbo Cup 300 145 3 2 Reguler Cup 300 123 1 3 Sombrero 300 79 1 4 Magic 300 44 2 5 Jumbo 2 Rasa 300 30 2 6 Choconut 300 120 1 7 Chocodip 300 88 1 8 Polar Pop 300 124 1 9 frutty Pop 300 173 3 10  Popeye 300 162 3 11 Lolly Pop 300 119 1 12 Mini Big Bite 300 71 1 13 Mini Sombrero 300 6 2 14  Krayon 300 18 2 cluster 1: sebanyak 7 data
cluster 2: sebanyak 4 data
cluster 3: sebanyak 3 data
Tabel 18. Table hasil dari pengelompokan

## objek
No Stok Awal Total Penjualan Kelompok 1 300 119 2 2 300 104 2 3 300 63 3 4 300 42 1 5 300 34 3 6 300 114 2 7 300 79 3 8 300 105 2 9 300 131 2 10 300 133 2 11 300 114 2 12 300 63 3 13 300 9 1 14 300 27 1
dengan kesimpulan cluster 1: sebanyak 3 data cluster 2: sebanyak 7 data cluster 3: sebanyak 4 data

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengumpulan  dan  analisis  data dalam  penelitian  ini,  maka  dapat  diambil kesimpulan bahwa.
 Menggunakan metode K-Means dapat
membantu  dalam  mengetahui  produk  yang paling  laris  dipasaran,  yang  pada  akhirnya dapat  digunakan  untuk  menyusun  strategi penjualan.
 Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  Cluster pertama  memiliki  pusat  cluster  1  atau  no.10 dengan  nilai  cluster  86,5  adalah  produk  yang paling laris.

## REFRENSI
Metisen.  B.  M.  and  Sari  H.  L.  (2015)  Analisis clustering  menggunakan  metode  K-Means dalam  pengelompokan  penjualan  produk pada  swalayan  fadhila.  Jurnal  Media
Infotama, vol. 11, no. 2, pp. 110–118
Tamba. S. P, Kesuma F. T., and Feryanto. (2019)
Penerapan  data  mining  untuk  menentukan penjualan  sparepart  toyota  dengan  metode K-Means Clustering. Jurnal Sistem Informasi Ilmu Komputer. Orima (JUSIKOM Prima) vol. 2, no. 2, pp. 67–72
Annur.  H.  (2019)  Penerapan  Data  Mining Menentukan  Strategi  Penjualan  Variasi Mobil  Menggunakan  Metode  K-Means Clustering J.  Inform.  Upgris ,  vol.  5,  no.  1,
2019, doi: 10.26877/jiu.v5i1.3091
Vhallah.  I,  Sumijan.  S,  and  Santony.  J.  (2018) Pengelompokan  Mahasiswa  Potensial  Drop Out  Menggunakan  Metode  Clustering  K- Means. J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan Teknol.  Informasi) ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  572– 577, 2018, doi: 10.29207/resti.v2i2.308
Haryati.  S,  Sudarsono.  A.,  and  Suryana.  E.
(2015)  IMPLEMENTASI  DATA  MINING UNTUK  MEMPREDIKSI  MASA  STUDI
MAHASISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA  C4.5  (STUDI  KASUS: UNIVERSITAS  DEHASEN  BENGKULU,
J. Media Infotama , vol. 11, no. 2, pp. 130– 138.
Rianti. E (2017) “Data  Mining  Dalam
Menentukan Penjualan Laris Menggunakan
Metode  Clustering,” KomTekInfo ,  vol.  4, no. 2, pp. 267– 283.http://lppm.upiyptk.ac.id/komtekinfo/in dex.php/KOMTEKINFO/article/view/128