## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 408 - 413 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 918 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## Pengelompokan Untuk Penjualan Obat Dengan Menggunakan Algoritma K-Means
Holwati, Edi Widodo, Wahyu Hadikristanto
Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Pelita Bangsa, Bekasi, Indonesia Email: 1 Holwati2310@gmail.com. 2 ewiidodo@pelitabangsa.ac.id . 3 wahyu.hadikristanto@pelitabangsa.ac.id Email Penulis Korespondensi: holwati2310@gmail.com
Abstrak − Pengelompokan obat merupakan pengaturan yang disesuaikan dengan arus penempatan atau tata letak obat ini  lebih  sesuai  untuk  proses  standar.  Pemanfaatan  data  yang  ada  melalui  pendekatan  metode  klasterisasi  dapat diterapkan  dalam  menganalisis  pengelompokkan  data obatterhadap  data  ketersediaan  dan  persediaan  barang  digudang sehingga  dapat  memberikan  suatu  pengetahuan  dan  informasi.Metode  klasterisasi  tersebut  di  proses  dengan algoritmaK-Means yang  dimana  hasilnya  juga  menunjukkan  sebuah  wawasan  baru  yaitu  pengelompokkan  data  obat berdasarkan  2 cluster . Cluster 1  merupakan  kategori  kebtuhan  tinggi  dengan  ketersediaan71  dari  100  kategori ketersediaan  berdasarkan  jumlah  data  obat  yang  diuji,  kemudian cluster 2  adalah  kategori  obat  dengan  ketersediaan sedang  atau  rendahyaitu  29  dari  100  kategori  ketersediaan  berdasarkan  jumlah  data  obat  yang  diuji.Pengujian menggunakan toolsRapid Miner juga dapat menghasilkan wawasan yang serupa yaitu masing-masing klaster memiliki anggota kelompok klaster sesuai dengan perhitungan manual seperti Cluster _0 pada Rapid Miner memiliki 72 anggota klaster yang merepresentasikan klaster Medium , Cluster _1 memiliki 72 anggota kelompok klaster sebagai representasi klaster tinggi, dan Cluster _2 memiliki 3 anggota klaster yang sesuai dengan representasi rendah.
Kata Kunci: Data Mining, Stok , Klaster , K-Means , Obat
Abstract − Drug grouping is an arrangement that adjusts to the flow of placement or drug layout is more suitable for standard  processes.  Utilization  of  existing  data  through  the  clustering  method  approach  can  be  applied  to  analyze  in grouping drug data on data availability and inventory in warehouses so as to provide knowledge and information. The clustering method is processed using the K-Means algorithm where the results also show a new knowledge, namely the grouping  of  drug  data  based  on  2  clusters.  Cluster  1  is  a  high  need  category  with  availability  of  71  out  of  100 availability categories based on the amount of drug data tested, then cluster 2 is a drug category with moderate or low availability,  namely  29  out  of  100  availability  categories  based  on  the  number  of  drug  data tested. Tests  using  Rapid Miner  tools  can  also  produce  similar  insights,  namely  each  cluster  has  cluster  group  members  according  to  manual calculations such as Cluster_0 in Rapid Miner has 72 cluster members representing the Medium cluster, Cluster_1 has 72  cluster  group  members  as  high  cluster  representations,  and  Cluster_2  has  3  cluster  members  corresponding  to  low representation.
Keywords : Data Mining, Stock, Cluster, K-Means, Medicine

## 1. PENDAHULUAN
Pengelompokan  obat  merupakan  pengaturan  yang  disesuaikan  dengan  arus  penempatan  atau  tata  letak  obat  ini lebih  sesuai  untuk  proses  standar.  Penggunaan  tata  letak  ini  dianggap  lebih  ekonomis  dan  lebih  cepat  dikerjakan, peningkatan kapasitas obat. sehingga proses manajemen untuk mengatur ketersediaan persediaan obat sangat diperlukan untuk  menghindari  kesalahan  dan  kekurangan    obat.  Obat  merupakan  bahan  yang  digunakan  untuk  menetapkan diagnosa  penyakit  sehingga  dapat  mencegah,  mengurangi  atau  menyembuhkan  penyakit  atau  gejala  penyakit  pada manusia  atau  hewan.  Besarnya  efektivitas  obat  tergantung  pada  biosis  dan  kepekaan  organ  tubuh,  dikarenakan  setiap orang berbeda kepekaan dan kebutuhan biosis obat nya. Akan tetapi secara umum dapat dikelompokan dosis bayi, anak- anak, dewasa dan orang tua [1].
Dalam  memenuhi  kriteria  penggunaan  obat  yang  rasional,  antara  lain  ketepatan  pemilihan  obat,  ketepatan  dosis  obat, tidak  adanya  efek  samping,  tidak  adanya  kontra  indikasi,  tidak  adanya  interaksi  obat,  dan  tidak  adanya  polifarmasi. Pada prakteknya, kesalahan penggunaan obat dalam swamedikasi ternyata masih terjadi, terutama karena ketidaktepatan obat  dan  dosis  obat  dan  apabila  kesalahan  terjadi  terus  menerus  dalam  waktu  yang  lama  dikhawatirkan  dapat menimbulkan resiko pada kesehatan.  Kedokteran Amerika  melaporkan bahwa 44,000  –  98,000 orang telah  meninggal karena kesalahan medis, atau sekitar 7000 orang per tahun meninggal akibat kesalahan medis yang sering terjadi. Hasil penelitian dari Departemen Kesehatan New York menyatakan bahwa jumlah kematian yang disebabkan oleh medication error  bisa  mencapai  1000  orang  per  tahun.  Proses  untuk  mengatur  ketersedian  yang  akan  di  beli  oleh costumer juga sangat  dibutuhkan  untuk  memaksimalkan  obat  yang  akan  datang  perminggu  dan  perbulanya  selalu  bertambah  obat tersebut sehingga perlu penempatan yang tepat dan pengelompokan sesuai kebutuhan maka semakin banyak pula obat yang akan di tempatkan ke gudang tidak sesuai kebutuhan dan tidak tertata dengan rapih sesuai katagori produk.  Dalam penelitian ini penentuan kelompok obat ke dalam kategori bergerak cepat dan bergerak lambat untuk dilakukan dengan menggunakan pengelompokan proses dan mengembangkan metode clustering yaitu algoritma K-Means , dimana metode ini merupakan salah satu metode pengelompokan data.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 408 - 413 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 918 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
K-means merupakan algoritma yang umum digunakan dalam proses clustering . Dalam algoritma ini mencari sejumlah cluster yang  ditentukan  dalam  hal  kedekatan  titik  data  satu  sama  lain,  untuk  menentukan  kebutuhan  barang  sehingga dapat  digunakan  untuk  menentukan  pengelompokan  produk.Ketepatan  dalam  pemilihan  obat  dapat  dilakukan  dengan beberapa cara, salah satunya ialah dengan melakukan analisa mencari pola obat untuk mengetahui keefektifan obat yang sering digunakan dan data mining merupakan salah satu disiplin ilmu yang dapat digunakan untuk menggali informasi dari kumpulan data obat kondisi tersebut yang berbentuk data sehingga dapat diambil intisari dari kumpulan data obat tersebut.
Pada  minimarket,  produk  merupakan  bahan  pokok  yang  dijual  belikan.  Produk  di  minimarket  terdapat  antara  produk yangnlaku  dengan  produk  yang  tidak  laku.  Dengan  adanya  masalah  ini,  perlu  untuk  menciptakan  sistem  yang  dapat mengelompokkan  produk  laku  dan  produk  yang  tidak  laku,  yang  dilakukan  di  Minimarket  MM.TIKA  Bengkulu  dan dilaksanakan  pada  bulan  Juni  sampai  Juli  2015. Algoritma K-Means  tidak  terpengaruh  terhadap  urutan  objek  yang digunakan,  hal  ini  dibuktikan  ketika  penulis  mencoba  menentukan  secara  acak  titik  awal  pusat cluster dari  salah  satu objek pada permulaan perhitungan. Jumlah keanggotaan cluster yang dihasilkan  berjumlah  sama ketika  menggunakan objek  yang  lain  sebagai  titik  awal  pusat cluster tersebut.  Namun,  hal  ini  hanya  berpengaruh  pada  jumlah  iterasi  yang dilakukan [2] .  Algoritma  K-Means Cluster Analysis  pada  dasarnya  dapat  diterapkan  pada  permasalahan  dalam memahami perilaku konsumen, mengidentifikasi peluang produk baru dipasaran dan algoritma K-Means ini juga dapat digunakan untuk meringkas objek dari jumlah besar sehingga lebih memudahkan untuk mendiskripsikan sifat- sifat atau karakteristik  dari  masing-masing  kelompok.  Metode  yang  digunakan  pengumpulan  data  adalah  observasi  dan wawancara. Dengan adanya aplikasi ini, pemilik minimarket dapat melihat hasil pengelompokkan produk yang laku dan tidak laku. Maka, bila terdapat produk yang tidak laku, pemilik minimarket dapat mencari alternative lain agar produk yang tidak  laku dapat  menjadi  laku[3].  Dengan banyaknya perusahaan  yang  bergerak dalam  bidang  yang sama,  maka tingkat  persaingan  sangat  tinggi,  sehingga  akan  memberikan  ancaman  bagi  perusahaan  untuk  kehilangan  pelanggan. Untuk  mengatasi  masalah  ini  perusahaan  dapat  menggunakan  teknologi  informasi  untuk  mengolah  pengelompokkan data pelanggan yang mempunyai loyalitas tinggi terhadap perusahaan. Hal tersebut dapat dilakukan secara cepat dengan akurasi tinggi meskipun jumlah data transaksi pelanggan sangat besar serta tingkat kompleksitas yang tinggi. Salah satu cara  yang  dapat  digunakan  untuk  mendeteksi  loyalitas  pelanggan,  di  antaranya  adalah  dengan  menggunakan  analisis Recency  Frequency  Monetary  (RFM),  dan  teknik  untuk  melakukan  pengelompokkan  dapat  menggunakan clustering dengan algoritma . K-Means[4].
Tujuan  penelitian  ini  umtuk  melihat  penjualan  yang  paling  banyak  diminati  konsumen  khususnya  penjualan perlengkapan rumah tangga. Manfaatnya mempermudah analisis data yang besar dan membantu memberikan informasi data  penjualan  yang  diolah.  Salah  satu  metode  yang  terdapat  dalam  data  mining  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  metode  clustering  (pengelompokan).  Salah  satu  metode  data  mining  yang  dapat  digunakan  dari  analisa  di  atas adalah  metode  clustering,  yang  merupakan  pengelompokkan  item  data  kedalam  sejumlah  kecil  grup  sedemikian sehingga masing-masing grup mempunyai sesuatu persamaan yang esensial[5].
Oleh  karena  itu  untuk  mencegah  terjadinya  kesalahan  pengolahan  data  obat  maka  diperlukan  pemecahan  yang dihasilkan  dari  suatu  algoritma K-Means dan  pengolahan  data  tersebut  diharapkan  menjadi  sebuah  informasi  dan pengetahuan sehingga  dapat digali suatu potensi  atau pengetahuan  yang  lebih  baik serta  menemukan peluang-peluang yang  baru  atau  rencana  strategis  dalam  pengolahan  data  obat,selain  itu  bisa  juga  digunakan  sebagai  sarana  untuk mengambil keputusan dalam pencegahan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Objek Penelitian
Proses  pengumpulan  dan analisis data  yang  dilakukan  secara  sistematis  dan  logis  untuk  mencapai  tujuan  tertentu dan  memperkaya  pengetahuan  itu  sendiri  oleh  penemuan  fakta  dan  wawasan  yang  tidak  biasa,  tahapan  yang  akan digunakan  dalam  melakukan  analisa  terhadap  penglompokan  data  obat  dan  penentuan  atribut  untuk  mempermudah penelitian sehingga penelitian dapat berjalan dengan baik dan sistematis, serta memenuhi tujuan yang diinginkan., dapat di lihat pada tabel 2.1 data yang digunakan dalam penelitian ini
Tabel 2.1. Pengumpulan Data Obat
No Nama Obat Jumlah Obat Yang Di Beli  Obat yang di pakai 1 Dexametason tab 0.5 mg 4 1 2 Spasminal 4 1 100 Natrium Diklofenak 50mg Tab  6 1 800 Neurlagin 6 1 889 Molexflu 6 1 900 Dexametason Tab 0.5mg 6 1 ….. … … … 999 Fg. Troches 4 1 1000  Lanzoprazole 2 2

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 408 - 413 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 918 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## 2.2 Tahapan Penelitian
Dalam  melakukan analisis dan mencari penglompokan data obat  untuk memudahkan penelitian dan dapat  berjalan dengan sistematis dan memenuhi tujuan yang diinginkan maka dibuat langkah – langkah dalam tahapan penelitian yang akan dilakukan berikut :

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Pengujian Metode
Pengujian  metode dilakukan dengan  maksud  mengetahui  hasil perhitungan  yang dianalisa dan  mengukur metode serta algoritma yang  digunakan  apakah  berfungsi  dengan  baik  atau  tidak.  Proses  pengujian  menggunakan toolrapidmener dan  melihat data apakah sesuai dengan  hasil  yang diperoleh  melalui tool tersebut. Sedangkan  validasi metode dan algoritmak-means dilakukan dengan mengukur klasterisasi dan iterasi dapat dihitung dengan menggunakan algoritmak-means sebagai berikut : 1. Pilih jumlah clusterK . nisialisasi  K  pusat cluster ini  bisa  dilakukan  dengan  berbagai  cara.  Namun  yang  paling  sering  dilakukan  adalah dengan cara random. Pusat-pusat cluster diberi nilai awal dengan angka-angka random.
2. Alokasi semua data/objek ke cluster terdekat.
Jarak  antara  satu  data  dengan  satu cluster tertentu  akan  menentukan  suatu  data  masuk  dalam cluster .  Untuk menghitung  jarak  semua  data  ke  setiap  pusat  titik cluster dapat  menggunakan  teori  jarak euclidean yang dirumuskan sebagai berikut :
Vij = 1 𝑁𝑖 ∑ Xkj 𝑁𝑖 𝑘=0 ……………………………………………………………………………………[1] 𝐷 = √(𝑋𝑖 − 𝑆𝑖) 2 + (𝑦𝑖 − 𝑡𝑖) 2 ………………………………………………………….…………..[2] menyatakan  jika  d(Xi,Cj)semakin  kecil,  kesamaan  antara  dua  unit  pengamatan  semakin  dekat.  Syarat  menggunakan jarak Euclid adalah  jika  semua  fitur  dalam  dataset  tidak  saling  berkorelasi.  Jika  terdapat  fitur  yang  berkorelasi  maka menggunakan konsep jarak Mahalanobis .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pembentukan Kelompok Klaster
Dari proses pra-processing data testing  100 Data yang akan diproses  menggunakan algoritmaK-Means . Melalui beberapa  tahapan  seperti  pada  bagian  pemodelan  data,  didapatkan  hasil  bahwa  proses clustering dengan algoritmaK- Means berhenti  pada  iterasi  ke-3,  karena  posisi  objek  dari  masing  –  masing cluster sudah  tidak  berubah  dan mendapatkan nilai yang optimal. Berikut adalah bentuk cluster yang didapat:
1. Cluster pertama  memiliki  pusat  klaster  (3.55,  1.99),  sehingga  dapat  diartikan  pada cluster ini  adalah  kelompok yang  memiliki  produk  dengan  tingkat  rendah  atau  berkategori  kebutuhan  tinggi.  Ada  71  jumlah  produk  dari kategori ketersediaan yang masuk dalam klaster pertama.
2. Cluster kedua  memiliki pusat klaster (6.66, 1.28), sehingga dapat  diartikan pada cluster ini adalah kelompok yang memiliki  produk  dengan  tingkat  kebutuhan  rendah  dan  cenderung  stabil.  Ada  29  jumlah  data  obat  dari  kategori ketersediaan yang masuk dalam klaster kedua.

## 3.2 Proses Pengujian Data (Rapid Miner)
Pada  proses  ini  metode  klasterisasi  dengan algoritmaK-Means diterapkan  untuk  pembentukan  kelompok  klaster dengan  keakurasian  yang  tepat.  Dalam  penelitian  ini  menggunakan  pengujian  perhitungan  dengan toolsRapid  Miner , hasil pengujian yang didapat dengan menggunakan toolsRapid Miner adalah dengan tahapan langkah - langkah sebagai berikut:
1. Melakukan import data yang diperlukan untuk proses pada toolsRapidMiner . Pada aplikasi Rapid Miner pilih dan klik Import Data , kemudian pilih data yang akan dipakai serta kemudian menentukan attribut dan label yang akan digunakan.
2. Klik  menu Design ,  pada  tampilan  proses,  tambahkan  dataset  pada  folder  ke  layar  tampilan  proses.  Pada  menu Names&Roles cari  fungsi Set  Role yang  nantinya  akan  dipakai  untuk  mengatur role  atrribut ,  kemudian drag ke layar tampilan proses.
3. Selanjutnya pada menu Normalization pilih Normalize dan drag ke layar tampilan proses, melalui fungsi ini dapat mengatur normalisasi data yang akan dilakukan dari dataset yang dipakai pada proses ini.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 408 - 413 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 918 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
4. Kemudian  pada  menu Modelling ,  dalam submenuSegmentation ,  pilih  fungsi k-Means ,  untuk  menerapkan algoritmaK-Means terhadap proses klasterisasi yang akan dilakukan.
5. Koneksikan semua perintah tersebut sehingga pada layar tampilan proses terlihat alur  sebagai berikut:
Gambar 2. Proses Rapid Miner KlasterisasiK-Means 6. Setelah  dilakukan Running  Process pada toolsRapid  Miner ,  didapatkan  hasil  pengelompokkan  klaster  terhadap 100 record data yang diproses dan dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 3. Cluster Model dari 1000 record data 7. Dapat dilihat melalui hasil cluster model yang terbentuk terhadap 2 cluster yang sudah ditentukan sebelumnya, tiap masing-masing cluster memiliki anggota cluster yang sesuai dengan kelompoknya.
8. Adapun bentuk visualisasi menggunakan scatterplot untuk masing – masing cluster juga dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 4. Grafik Scatter Plot dari Klaster yang terbentuk
9. Langkah berikutnya adalah menambahkan fungsi Performance untuk menampilkan nilai David-Bouldin Index (DBI)
Adapaun gambaran umum kelompok klaster dari masing-masing klaster 0, 1 dan 2 dapat dilihat pada pohon klasterisasi seperti berikut ini.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 408 - 413 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 918 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Gambar  diatas  menunjukkan  bahwa  sebagian  besar  data  yang  digunakan  terkelompok  pada  klaster  kedua,  diikuti kemudian  oleh  klaster  pertama  dan  yang  terakhir  adalah  klaster  ketiga.  Kemudian  juga  dari  hasil  diatas  dapat  dilihat bahwa pembentukan anggota klaster yang didapat  melalui pengujian dengan  aplikasi RapidMiner Studio  ini  memiliki hasil  yang  sejalan dengan contoh perhitungan  model K-Means yang dilakukan  secara  manual.  Anggota dari  masing  – masing cluster juga  memiliki kemiripan  jumlah dengan perhitungan  manual  yang dilakukan. Hanya saja dalam proses menggunakan tools  Rapid  Miner tidak  ditentukan  nilai cluster awal  sebagaimana  yang  dilakukan  dalam  proses perhitungan manual.seperti yang dapat dilihat pada gambar dibawah ini.
Tabel 2 Hasil Optimal Cluster pada aplikasi RapidMiner Studio
Titik optimal klaster ini jika disandingkan dengan hasil perhitungan model K-Means yang dilakukan secara manual juga memiliki angka yang sama yakni seperti pada tabel berikut.
Tabel 3 Nilai klaster optimal pada perhitungan algoritmaK-Means secara manual Proses Iterasi Jml_Objek C0 Jml_Objek C1 Iterasi ke 2 71 29 Iterasi ke 3 71 29
Pengujian  performa  terhadap  model  dan algoritma dilakukan  dengan  maksud  mengetahui  hasil  perhitungan  yang dianalisa dan mengukur metode serta algoritma yang digunakan apakah berfungsi dengan baik atau tidak.
Gambar 6. Hasil Davies-Bouldin Index pada aplikasi RapidMiner Studio Hasil nilai evaluasi dengan Davies Bouldin Index atau DBI berdasar pada aplikasi RapidMiner Studio yang didapat dari pengujian  yang didapat dari hasil uji pada aplikasi RapidMiner Studio meunjukkan angka 0.795.

## 3.3 Analisa Hasil
Pada  pengujian  dengan toolsRapid  Miner juga  didapatkan  hasil  yang  serupa.  Dalam Rapid  Miner ditentukan sebanyak  2  klaster  untuk  pembentukan  kelompok  klaster  produk  yang  ada  dari  dataset  sebanyak 100  data yang digunakan.  Untuk Rapid  Miner sendiri  penamaan  klaster  dimulai  dari Cluster _0, Cluster _1.  Anggota  dari  masing- masing cluster juga  memiliki  kemiripan  dengan  perhitungan  manual  yang  dilakukan.  Hanya  saja  dalam  proses menggunakan toolsRapid  Miner tidak  ditentukan  nilai cluster awal  sebagaimana  yang  dilakukan  dalam  proses perhitungan manual. Namun untuk hasil yang didapatkan tidak jauh berbeda yaitu sebagai berikut : 1. Cluster _0  terdiri  dari  71  anggota  kelompok  data  obat  dimana  ini  sesuai  dengan  kelompok  tinggi  pada  tahap perhitungan manual.
2. Cluster _1 terdiri dari 29 anggota kelompok data obat  yang dimana  ini sesuai dengan kelompok rendah pada tahap perhitungan manual.

## 4. KESIMPULAN
Pada penelitian ini dengan memanfaatkan beberapa data obat dengan menggunakan beberapa atribut diantaranya jumlah dan  stok.  Pemanfaatan  data  yang  ada  melalui  pendekatan  metode  klasterisasi  dapat  diterapkan  dalam  menganalisis pengelompokkan  data  obatterhadap  data  ketersediaan  dan  persediaan  barang  digudang  sehingga  dapat  memberikan suatu  pengetahuan  dan  informasi. Metode klasterisasi  tersebut  di  proses  dengan algoritmaK-Means yang  dimana hasilnya  juga  menunjukkan  sebuah  wawasan  baru  yaitu  pengelompokkan  data  obat  berdasarkan  2 cluster . Cluster 1 merupakan kategori kebtuhan tinggi dengan ketersediaan71 dari 100 kategori ketersediaan berdasarkan jumlah data obat yang diuji, kemudian cluster 2 adalah kategori obat dengan ketersediaan sedang atau rendahyaitu 29 dari 100 kategori ketersediaan berdasarkan jumlah data obat yang diuji.
Pengujian menggunakan toolsRapid Miner juga dapat menghasilkan wawasan yang serupa yaitu masing-masing klaster memiliki anggota kelompok klaster sesuai dengan perhitungan manual seperti Cluster _0 pada Rapid Miner memiliki 72

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 408 - 413 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 918 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
anggota  klaster  yang  merepresentasikan  klaster Medium , Cluster _1  memiliki  72  anggota  kelompok  klaster  sebagai representasi klaster tinggi, dan Cluster _2 memiliki 3 anggota klaster yang sesuai dengan representasi rendah.

## REFERENCES
[1] A.  J.  P.  Sibarani,  “Implementasi  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori  Untuk  Meningkatkan  Pola Penjualan  Obat,” Jatisi  (Jurnal  Tek.  Inform.  Dan  Sist.  Informasi) ,  Vol.  7,  No.  2,  Pp.  262–276,  2020,  Doi: 10.35957/Jatisi.V7i2.195.
[2] Y.  Darmi  And  A.  Setiawan,  “Penerapan  Metode  Clustering  K-Means  Dalam  Pengelompokan  Penjualan Produk,” J. Media Infotama Univ. Muhammadiyah Bengkulu , Vol. 12, No. 2, Pp. 148–157, 2016.
[3] N.  V.  Waworuntu  And  M.  F.  Amin,  “Penerapan  Metode  K-Means  Pemetaan  Calon,” Kumpilan  J.  Ilmu Komput. , Vol. 05, No. 02, Pp. 190–200, 2018.
[4] T. Informatika, “Pengelompokkan Loyalitas Pelanggan Dengan Menggunakan Kombinasi Rfm Dan Algoritma K-Means,” Vol. 5, No. 1, Pp. 7–13, 2020.
[5] J.  P.  Informatika,  J.  T.  Jabat,  P.  Retail,  M.  Clustering,  And  I.  Pendahuluan,  “Penerapan  Data  Mining  Pada Penjualan Produk Retail,” Vol. 8, Pp. 26–32, 2019.
[6] H.  Hasanah,  W.  Larasati,  F.  I.  Komputer,  U.  Duta,  B.  Surakarta,  And  K.  Clusterring,  “Pemanfaatan  Data Mining Untuk Mengelompokkan,” Pp. 292–300, 2019.
[7] Agus  Nur  Khormarudin,  “Teknik  Data  Mining:  Algoritma  K-Means  Clustering,” J.  Ilmu  Komput. ,  Pp.  1–12, 2016.
[8] M. H. Siregar, “Data Mining Klasterisasi Penjualan Alat-Alat Bangunan Menggunakan Metode K-Means (Studi Kasus  Di  Toko  Adi  Bangunan),” J.  Teknol.  Dan  Open  Source ,  Vol.  1,  No.  2,  Pp.  83–91,  2018,  Doi: 10.36378/Jtos.V1i2.24.
[9] A.  Wibowo  And  A.  R.  Handoko,  “Metode  Data  Mining  Klasterisasi  Dengan  Analisis  Recency  Frequency Monetary  (  Rfm  )  Termodifikasi  Segmentation  Of  Customers  Of  Drug  Pharmaceutical  Product  Retail  Using Clasterization Mining Data Method Using Modified Monetary Recency Frequency ( Rfm ) Anal,” Vol. 7, No. 3, Pp. 573–580, 2020, Doi: 10.25126/Jtiik.202072925.
[10] C.  Ramadhana,  Y.  D.  L.  W,  And  K.  D.  K.  W,  “Data  Mining  Dengan  Algoritma  Fuzzy  C-Means  Clustering Dalam Kasus Penjualan Di Pt Sepatu Bata,” Semant. 2013 , Vol. 2013, No. November, Pp. 54–60, 2013.
[11] R. Yanto And R. Khoiriah, “Implementasi Data Mining Dengan Metode Algoritma Apriori Dalam Menentukan Pola Pembelian Obat,” Creat. Inf. Technol. J. , Vol. 2, No. 2, P. 102, 2015, Doi: 10.24076/Citec.2015v2i2.41.
[12] C.  E.  Firman,  “Penentuan  Pola  Yang  Sering  Muncul  Untuk  Penjualan  Pupuk  Menggunakan  Algoritma  Fp- Growth,” I N F O R M A T I K A , Vol. 9, No. 2, P. 1, 2019, Doi: 10.36723/Juri.V9i2.97.
[13] R.  Fitria,  W.  Nengsih,  And  D.  H.  Qudsi,  “Implementasi  Algoritma  Fp-Growth  Dalam  Penentuan  Pola Hubungan Kecelakaan Lalu Lintas,” J. Sist. Inf. , Vol. 13, No. 2, P. 118, 2017, Doi: 10.21609/Jsi.V13i2.551.
[14] K.  Sumangkut,  A.  S.  M.  Lumenta,  And  V.  Tulenan,  “Analisa  Pola  Belanja  Swalayan  Daily  Mart  Untuk Menentukan  Tata  Letak  Barang  Menggunakan  Algoritma  Fp-Growth,” J.  Tek.  Inform. ,  Vol.  8,  No.  1,  2016, Doi: 10.35793/Jti.8.1.2016.12300.
[15] R.  Amelia  And  D.  P.  Utomo,  “Analisa  Pola  Pemesanan  Produk  Modern  Trade  Independent  Dengan Menerepakan  Algoritma Fp. Growth (Studi Kasus:  Pt. Adam Dani  Lestari),” Komik  (Konferensi  Nas.  Teknol. Inf. Dan Komputer) , Vol. 3, No. 1, Pp. 416–423, 2019, Doi: 10.30865/Komik.V3i1.1622.
[16] M. I. Ghozali, R. Z. Ehwan, And W. H. Sugiharto, “Analisa Pola Belanja Menggunakan Algoritma Fp Growth, Self Organizing Map (Som) Dan K Medoids,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro Dan Ilmu Komput. , Vol. 8, No. 1, Pp. 317–326, 2017, Doi: 10.24176/Simet.V8i1.995.
[17] A. Nastuti And S. Z. Harahap, “Teknik Data Mining Untuk Penentuan Paket Hemat Sembako Dan Kebutuhan Harian Dengan Menggunakan Algoritma Fp-Growth (Studi Kasus Di Ulfamart Lubuk Alung),” J. Inform. , Vol. 7, No. 3, Pp. 111–119, 2019, Doi: 10.36987/Informatika.V7i3.1381.
[18] G. Widi N. Dicky Nofriansyah, Algoritma Data Mining Dan Pengujian . Yogyakarta: Cv Budi Utama, 2015.
[19] A. Nugraha, O. Nurdiawan, And G. Dwilestari,  “Penerapan Data Mining Metode K-Means  Clustering Untuk Analisa Penjualan Pada Toko Yana Sport,” Jati (Jurnal  Mhs. Tek. Inform. , Vol. 6, No. 2, Pp. 849–855, 2022, Doi: 10.36040/Jati.V6i2.5755.
[20] Y.  Silalahi,  Kristiani  Silalahi.,  Murfi,  Hendri.,  Satria,  “Studi  Perbandingan  Pemilihan  Fitur  Untuk  Support Vector Machine Pada Klasifikasi Penilaian Risiko Kredit,” Vol. 1, No. 2, Pp. 119–136, 2017.