## PENGELOMPOKKAN DATA PENJUALAN AYAM POTONG MENGGUNAKAN K_MENS CLUSTERING BERDASARKAN HARGA AYAM
Mia Sholeha, Rudi Kurniawan Komputerisasi Akuntansi, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon Miasoleha55@gmail.com

## ABSTRAK
Ayam merupakan salah satu komoditas pangan yang penting di Indonesia. Permintaan ayam terus meningkat seiring dengan pertumbuhan penduduk dan meningkatnya kesadaran masyarakat akan pentingnya protein hewani. Hal ini menyebabkan perbedaan harga di industri ayam pedaging  tiap daerah menjadi semakin ketat. Penelitian ini akan menganalisis data secara menyeluruh untuk mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang komponen yang memengaruhi kinerja distribusi dan penjualan ayam potong. Metode penelitian ini menggunakan teknik K- means clustering untuk menganalisis secara menyeluruh data penjualan ayam potong dari beberapa tahun terakhir. Harga  ayam  potong  akan  dikategorikan  menjadi  kategori  murah  dan  mahal  melalui  analisis  harga  yang  relatif menggunakan standar dan kriteria yang relevan dengan pasar. Selain itu, peran produsen dan distributor dalam rantai  pasok  ayam  potong  akan  dianalisis.  Dalam  hal  ini,  keputusan  pemasaran  yang  dibuat,  metode  distribusi yang  digunakan,  dan  kolaborasi  antara  kedua  entitas  tersebut.  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mempelajari  pola penjualan  ayam  potong  dan  mengelompokkan  harga  ayam  potong  ke  dalam  kategori  harga  murah  dan  mahal. Selain itu, penelitian ini juga bertujuan untuk Mengevaluasi kualitas klaster yang dibuat oleh algoritma K-Means dan mengetahui seberapa baik klaster terbentuk, nilai DBI digunakan nilai yang lebih rendah menunjukkan klaster yang lebih  kompak dan terpisah. Selain  itu,  sangat penting  untuk  memperhatikan jarak antara  klaster dan titik pusat  klaster,  karena  jarak  yang  lebih  besar  menunjukkan  klaster  yang  lebih  terpisah  secara  spasial  penilaian kualitas klaster ini menunjukkan seberapa baik algoritma K-Means mengelompokkan data harga penjualan ayam potong  dan  seberapa  penting  kelompok  yang  dibuat  dalam  analisis  ini.  Adapun  hasil  dari  penelitian  ini  dapat memudahkan perusahaan dalam menentukan harga di masa yang akan datang membuat keputusan yang sangat tepat.
Kata Kunci : Nilai DBI, Kategori Harga, K-means clustering, Penjualan

## 1. PENDAHULUAN
Industri ayam potong harus bijak memanfaatkan data  untuk  mengoptimalkan  strategi  pemasaran  dan meningkatkan  efisiensi  operasional.  Dalam  konteks ini,  penjualan  ayam  potong  merupakan  komponen penting  yang  membutuhkan  pemahaman  yang mendalam untuk menemukan pola-pola yang tersembunyi.  Pendekatan  k-means clustering  menjadi relevan untuk mengelompokkan data penjualan ayam potong  berdasarkan  tahun.  Melalui  pengelompokan ini, perusahaan dapat mengidentifikasi tren penjualan dari  tahun  ke  tahun  serta  mengkategorikan  ini memungkinkan  perusahaan  untuk  menemukan  tren penjualan dari tahun ke tahun, mengkategorikan waktu dengan  kinerja  penjualan  yang  sebanding,  dan mengetahui  apa  yang  mempengaruhi  perubahan penjualan dari satu tahun ke tahun berikutnya. Selain itu,  klasifikasi  harga  ayam  potong  menjadi  kategori murah dan  mahal  merupakan  komponen penting dari analisis ini. Bisnis dapat mengubah strategi penetapan harga,  segmentasi  pasar,  dan  membuat  produk  yang berbeda  sesuai  dengan  preferensi  pelanggan  di berbagai segmen pasar dengan mengetahui perbedaan harga yang signifikan.
Memahami peran distributor dan produsen dalam rantai  pasokan  ayam  potong  sangat  penting.  analisis clustering dapat memberikan wawasan yang berharga bagi  pelaku  industri  dalam  mengidentifikasi  pola
harga, tren pasar, serta segmentasi pasar yang mungkin terjadi. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menerapkan K-Means Clustering pada data penjualan ayam  potong  selama  periode  2019-2022  guna mengidentifikasi  kelompok  harga  yang  terbentuk secara alami dan mengoptimalkan pemahaman tentang struktur  pasar  ayam  potong . Perusahaan  dapat mengambil tindakan melalui pemahaman yang holistik terhadap  data  penjualan  ayam  potong,  terutama melalui  pendekatan k-means  clustering ,  klasifikasi harga,  dan  analisis  peran  produsen  dan  distributor. Untuk  meningkatkan  daya  saing  pasar  yang  semakin kompetitif, bisnis dapat mengambil tindakan strategis yang tepat untuk  meningkatkan efisiensi operasional, mengoptimalkan strategi pemasaran, dan meningkatkan daya saing.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Literatur Review
Industri  peternakan  ayam  broiler  merupakan sektor  yang  penting  dalam  perekonomian  beberapa wilayah,  termasuk  Riau.  Ayam  broiler  menjadi  salah satu  sumber  protein  hewani  yang  penting  bagi konsumen.  Dalam  konteks  ini,  penelitian  oleh  Abdul et  al.  (2023)  yang  berjudul  "Pengelompokkan Keberhasilan Produksi Peternak Ayam Broiler Di Riau Berdasarkan  Index  Performance  Menggunakan  K- Means"  menyoroti  pentingnya  analisis  terhadap
faktor-faktor yang memengaruhi keberhasilan produksi dalam industri ini.
Produksi  daging  ayam  tidak  hanya  memenuhi kebutuhan  protein  hewani,  tetapi  juga  memiliki dampak  sosial  dan  ekonomi  yang  signifikan.  Dalam konteks ini, penelitian yang dilakukan oleh Eka et al. (2023)  yang  berjudul  "Implementasi  K-means Clustering  dalam  Pengelompokan  Produksi  Daging Ayam  Menurut  Provinsi  di  Indonesia"  menjadi perhatian khusus dalam memahami distribusi produksi daging  ayam  berdasarkan  wilayah  provinsi  di Indonesia.
Salah  satu  pendekatan  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  metode  K-Means  Clustering. Metode ini telah terbukti efektif dalam mengelompokkan  data  ke  dalam  kategori-kategori berdasarkan kesamaan fitur atau karakteristik. Dalam penelitian  Viya  et  al.  (2020),  metode  K-Means Clustering digunakan untuk mengelompokkan kabupaten/kota  di  Provinsi  Sumatera  Utara  menjadi dua  bagian,  yaitu  kelompok  dengan  produksi  daging ayam  buras  tinggi  dan  produksi  daging  ayam  buras rendah.  Hal  ini  diharapkan  dapat  memberikan wawasan yang lebih dalam tentang distribusi produksi daging ayam buras di wilayah tersebut.
Pasar  ayam  potong  memiliki  peran  vital  dalam memenuhi  kebutuhan  protein  hewani  masyarakat, termasuk  di  Pekanbaru,  Riau.  Namun,  penentuan harga  jual  ayam  potong  di  tingkat  penjual  seringkali menjadi masalah yang kompleks dan beragam. Dalam konteks ini, penelitian yang dilakukan oleh Nashihatul et  al. (2020) yang berjudul  “Problematika  Penetapan Harga  Jual  Ayam  Potong  di  Tingkat  Penjual  Pada Pasar Tangor Kulim Pekanbaru” menjadi fokus dalam mengidentifikasi dan memahami problematika penetapan  harga  jual  ayam  potong  di  pasar  Tangor Kulim, Pekanbaru.

## 2.2. Harga
Menurut penelitian yang dilakukan oleh Alfiatun Umroh  (2023),  harga  merupakan  salah  satu  elemen penting dalam bauran pemasaran atau marketing mix yang terdiri dari price, product, place, dan promotion. Dalam  konteks  ini,  harga  memiliki  peran  krusial sebagai  faktor  yang  dapat  menghasilkan  pendapatan, sementara elemen-elemen lainnya cenderung menimbulkan biaya.
Menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Fajar Sinatra  (2020),  harga  dapat  didefinisikan  sebagai jumlah uang atau jenis pertukaran lain yang diperlukan untuk membeli barang.

## 2.3. Pemasaran
Menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Fajar Sinatra (2020), pemasaran dapat didefinisikan sebagai suatu  proses  sosial  dan  manajemen  di  mana  individu dan  kelompok  bekerja  sama  untuk  memperoleh kebutuhan  dan  keinginan  dengan  cara  menciptakan serta mempertukarkan produk dan nilai dengan pihak lain.
Menurut  Tjiptono  (2001)  juga  menekankan bahwa  tujuan  terakhir  dari  konsep  pemasaran  adalah membantu perusahaan untuk mencapai tujuan. Hal ini dilakukan dengan menghasilkan laba melalui kepuasan pelanggan. Dalam pandangan ini, kepuasan pelanggan  menjadi  kunci  utama  dalam  mencapai kesuksesan  perusahaan,  karena  pelanggan  yang  puas cenderung menjadi pelanggan setia dan berkontribusi pada pertumbuhan dan profitabilitas perusahaan.

## 2.4. Data mining
Menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Yulia Rizki Amalia (2018), tahapan proses KDD terdiri dari data  selection,  pre-processing,  transformation,  data mining, dan evaluasi.

## 2.5. Clustering
Menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Aulia Eka Sahri (2023), cluster merupakan kumpulan objek data yang mirip satu sama lain di dalam cluster yang sama,  dan  berbeda  secara  signifikan  dari  objek  di cluster  lain.  Proses  clustering  memungkinkan  objek- objek  tersebut  untuk  dikelompokkan  ke  dalam  satu atau  lebih  cluster,  di  mana  setiap  cluster  memiliki tingkat kemiripan yang tinggi dengan objek-objek lain dalam cluster tersebut.
Menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Viya Miralda  (2020),  clustering  merupakan  salah  satu metode  Data  Mining  yang  bersifat  tanpa  arahan (unsupervised).  Dalam  proses  clustering,  data dikelompokkan menjadi subset-subset yang homogen berdasarkan  kemiripan  karakteristiknya.  Clustering memungkinkan identifikasi kelas objek yang memiliki kemiripan,  yang  pada  gilirannya  dapat  membantu dalam  memahami  struktur  data  dan  pola  yang  ada  di dalamnya.

## 3. METODE PENELITIAN 3.1. Sumber data
Dalam  melakukan  penelitian  untuk  tugas  akhir ini seorang peneliti akan dihadapkan pada suatu data, pada  penelitian  ini  untuk  mengetahui  data  harga penjualan  ayam.  peneliti  mengambil  data  website resmi  Kaggle,  Peneliti  mengumpulkan  data  melalui link  internet  ( https://www.kaggle.com )  Penelitian  ini menggunakan  data  sekunder,  metode  data  sekunder digunakan  dalam  penelitian  ini  untuk  menganalisis pola  penjualan  ayam  potong  yang  didasarkan  pada harga  ayam.  Data  sekunder  adalah  data  yang dikumpulkan  oleh  pihak  lain  untuk  tujuan  selain penelitian ini. Data yang digunakan di sini berasal dari dataset yang sudah tersedia Kaggle.

## 3.2. Teknik pengumpulan data
Berikut  merupakan  teknik  pengumpulan  data yang  dilakukan  oleh  peneliti  dalam  Tugas  Akhir  ini yaitu:
3.2.1. Studi Dokumentasi Studi dokumentasi
merupakan cara pengumpulan  data  yang  diperoleh  dari    dokumentasi melibatkan  artikel  dan  penelitian  sebelumnya  yang terkait  di platform  Kaggle .  Penelitian  ini  dapat memberikan  wawasan tambahan, teknik analisis, dan hasil  penelitian  sebelumnya  yang  terkait  dengan penelitian ini.

## 3.2.2. Studi Literatur
Studi  literatur  adalah  teori  dasar  yang digunakan  dalam  penelitian  Tugas  Akhir  ini  literatur tentang  dampak  harga  terhadap  pola  penjualan, terutama  di  bidang  peternakan  Studi  sebelumnya mungkin  telah  menemukan  tren  atau  komponen penting yang mempengaruhi pasar ayam potong.

## 3.3. Tahapan Penelitian
Dalam  penelitian  ini,  tahapan  perancangan disusun  berdasarkan  proses Knowledge  Discovery  In Database dan  diterapkan  secara  berurutan  untuk mencapai  tahap  penyelesaian.Tahapan  perancangan tugas akhir ini dapat dilihat pada Gambar 1 berikut:
Gambar 1. Knowledge Discovery Database(KDD)
Berikut penjelasan lebih lanjut mengenai proses Knowledge  Discovery  Database  (KDD) berdasarkan Gambar 3.1 di atas:

## 3.3.1. Data selection
Data penelitian ini dikumpulkan menggunakan data  sumber  dari  website  kaggle.  Atribut  yang  ada pada  data  ini  terdiri  dari  tahun,nama  perusahaan, jumlah ayam, harga unit, total harga, Jumlah data yang digunakan sebanyak 221 baris data.

## 3.3.2. Pre-processing
Proses untuk  memilih atribut mana  yang akan digunakan dan mana yang tidak akan digunakan pada data pre-processing menghasilkan 3 atribut yang akan digunakan yaitu tahun, harga_unit, nama_perusahaan.

## 3.3.3. Data mining
Pada  tahapan data  mining, pengolahan  data dilakukan  Menggunakan  Rapidminer  dengan  metode algoritma k-means clustering. Proses mengelompokkan data ke dalam kategori atau cluster berdasarkan  kesamaan  atribut,  yang  memudahkan identifikasi  kelompok  dengan  objek  yang  sebanding
dan  memudahkan  analisis  data  yang  sangat  besar dikenal sebagai data mining cluster.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Implementasi Algoritma K-Means clustering
Implementasi  K-Means  adalah  proses  yang menggunakan
algoritma K-Means untuk menggabungkan  informasi  ke  dalam  berbagai kelompok berdasarkan kesamaan fitur.

## 4.2. Menentukan jumlah cluster
Gambar 2. hasil cluster
Pada penelitian ini menunjukan hasil pengelompokkan  harga  ayam  potong  menggunakan algoritma K-Means clustering. setiap cluster memiliki nilai berbeda. Pada penelitian ini pengelompokkan K- Means  clustering  menjadi  2  cluster,  pada  cluster  0 berjumlah  104 items ,  cluster  1  berjumlah  117 items , dan  total  keseluruhan  berjumlah  221.2. Visualization titik cluster
Pada  penelitian  ini  terdapat  2  hasil  cluster diantaranya menjadi kategori jumlah ayam, harga unit dan total harga titik cluster pada cluster 1 seperti yang terlihat pada Gambar 3 di bawah ini.
Gambar 3. Visualization pusat cluster

## 4.3. Menentukan nilai Centroid
Dalam penelitian ini, digunakan rumus centroid sebagaimana  ditampilkan  dalam  Gambar  3  di  bawah ini.

## Gambar 4. Rumus centroid
Nilai  centroid  yang  menghasilkan  nilai  titik tengah dari suatu cluster, jika memiliki jarak terpendek terhadap  centroid  cluster  maka  objek  data  termasuk dalam suatu cluster, nilai centroid algoritma K-Means
dengan cluster distance performance , merupakan nilai tengah dari suatu cluster yang memiliki jarak terdekat terhadap  centroid  yang  menunjukkan  nilai  centroid yang merupakan nilai titik tengah dari suatu cluster, di mana  objek  data  dimasukkan  ke  dalam  cluster  jika memiliki  jarak  terdekat  terhadap  centroid  cluster tersebut.  Hasil  menentukan  jarak  centroid  terdekat ditampilkan  seperti  terlihat    pada  Tabel  1  sebagai berikut:
Tabel 1. hasil jarak centroid
Atribut cluster_0 cluster_1 harga_unit 13630 17519 Tahun 2019 2021

## 4.4. Menentukan nilai Centroid
Karakteristik  pada  cluster  0  dan  1  memiliki karakteristik masing masing, yaitu:
a. Cluster 0 cluster 0 adalah data nilai dari tahun 2019 sampai 2020  yang    memiliki  karakteristik  data  nilai rendah,  maka  akan  dimasukkan  ke  dalam kategori  harga  murah  yang  disebabkan  oleh kualitas  yang  rendah,  harga  pakan  yang  murah, dan  permintaan  akan  ayam  potong  yang  rendah sehingga  biaya  tenaga  kerja  dan  biaya operasional lebih murah
b. Cluster 1 cluster 1 adalah data nilai dari tahun 2021 sampai 2022  yang  memiliki  karakteristik  data  nilai tinggi,  maka  akan  dimasukan  kedalam  kategori harga mahal yang disebabkan oleh kualitas yang tinggi, harga pakan yang mahal, dan permintaan pasar yang tinggi sehingga biaya tenaga kerja dan operasional lebih mahal.
4.5. Implementasi Algoritma K-Means Clustering Pengelompokkan Harga ayam potong
a. Harga  ayam  potong  berdasarkan  Tahun  (cluster
0)
Dari  hasil  penelitian  ini  terdapat  104  jumlah kategori harga murah dalam cluster 0.
b. Harga  ayam  potong  berdasarkan  Tahun  (cluster 1)
Dari  hasil  penelitian  ini  terdapat  117  jumlah kategori harga mahal dalam cluster 1
Pengelompokan harga menghasilkan sebuah data harga yang berguna untuk memberikan penjelasan  kepada  pelanggan  mengenai  2  jenis harga  yang ada seperti harga    murah dan  mahal agar  pelanggan  dapat  membedakan  jenis  harga yang ada.
4.6. Berapa  Nilai  DBI  pada  setiap  cluster  dan jarak  antar  cluster  terhadap  titik  pusat cluster(centroid)
4.6.1. Hasil nilai DBI
Terdapat hasil nilai DBI terkecil yaitu cluster 2 dengan  nilai  DBI  -0.454  dari  uji  coba  rapid  miner menggunakan  optimize  parameter  (Grid)  (2)  seperti gambar berikut:
Gambar 4. Nilai DBI
Berdasarkan Gambar 4 diketahui nilai DBI yang paling  optimum  pada cluster ke  2  dengan  nilai  DBI yaitu:  -0.454  ,  rata-rata  dalam  jarak  pusat:  - 1059287.622,  rata-rata  dalam  jarak  pusat cluster 0:  - 1038176.957,  rata-rata dalam jarak pusat cluster 1: - 1078052.658.

## 4.6.2. Jarak  antar  cluster  terhadap  titik  pusat cluster
Rumus  untuk  menghitung  jarak  antar  cluster adalah sebagai berikut:
dEuclidean (x,y) = √(x - y)²
Keterangan :
 D = jarak antar titik pusat cluster
 (x,y) = nilai centroid
 i = index nilai dari 1 sampai n
 ∑ = simbol penjumlahan Contoh : D = √[Σ(17.519-13.630)²]
D = 3.889

## 4.6.3. Metode Rapidminer
Pada  penelitian  ini  menggunakan  5  operator terdiri  dari Read  CSV,  Select  attribute,  Clustering, Performance.
a. Read CSV
Penelitian  ini  menggunakan  Read  CSV  (Comma- Separated Values) prosedur umum untuk mengimpor data tabel dari file.
b. Select Atribut Pada penelitian ini menggunakan Select Attributes Untuk  analisis  yang  efektif,  memilih  ciri  atau karakteristik  yang  relevan  membantu  fokus  pada bagian  tertentu  dari  data.  Attribut  yang  dipilih adalah  tahun,  harga  unit,  jumlah  ayam,  nama perusahaan.
c. Clustering Pada  penelitian  ini,  metode  clustering  digunakan untuk  mengelompokkan  data.  Clustering  adalah teknik  pengelompokkan  data  yang  biasanya digunakan  dalam  analisis  data  eksploratif  untuk membantu  menemukan  pola  atau  segmen  dalam data.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Setelah  melakukan  Penelitian  berdasarkan rumusan masalah yang ada, berikut adalah kesimpulan dari  penelitian  ini.  Dengan  mengumpulkan  data penjualan ayam potong sesuai periode dengan variabel harga  ayam  per  ekor  menggunakan  Algoritma  K- Means  clustering  untuk  mengelompokkan  data penjualan ayam menjadi beberapa cluster, kami dapat membantu  perusahaan  mengubah  strategi  penetapan harga seuai dengan periode menentukan jumlah cluster yang  diinginkan,  yaitu  2  cluster,  untuk  memahami bagaimana  harga  yang  berbeda  dapat  memengaruhi preferensi  dan  tindakan  konsumen.  Dari  data  yang diteliti peneliti mendapatkan data jumlah cluster yang digunakan adalah 2 cluster dengan cluster, pada cluster 0 berjumlah 104 items , cluster 1 berjumlah 117 items , dan  total  keseluruhan  berjumlah  221.  Dengan melakukan uji pada rapidminer peneliti mendapatkan nilai DBI -0.454 setelah melakukan uji nilai DBI pada 10  run,  didapatkan  nilai  DBI  terkecil  :  -0.454  dan mendapatkan  nilai  jarak  antar  cluster  adalah  3.889 dihitung dengan menggunakan rumus Euclidean.
Setelah  melakukan  Penelitian  berdasarkan batasan  masalah  yang  ada,  berikut  adalah  saran  dari penelitian ini. Untuk memperluas pemahaman tentang pasar,  disarankan  untuk  mengintegrasikan  data tambahan  seperti  data  tren  industri,  data  demografi konsumen  yang  relevan  dengan  penjualan  ayam potong  di  Indonesia.  Integrasi  data  ini  akan meningkatkan  keakuratan  dan  relevansi  analisis terhadap pola penjualan yang dapat berlangsung dalam periode  yang  lebih  lama,  baik  5  tahun  sebelumnya maupun  5  tahun  mendatang.  Penelitian  ini  telah menggunakan  2  cluster  berdasarkan  kategori  harga yang berbeda. Untuk penelitian selanjutnya, disarankan  untuk  menyederhanakan  pengelompokan dengan  menggunakan  3  cluster  dan  3  kategori  harga yang  mewakili  kisaran  harga  yang  lebih  luas,  yaitu sangat  murah,  sedang,  dan  mahal.  Hal  ini  akan membantu  dalam  memahami  tren  penjualan  secara lebih efisien. Untuk mengembangkan penelitian lebih lanjut,  disarankan  untuk  menggunakan  algoritma machine  learning yang  lebih  canggih  seperti  naive Bayes untuk proses pengelompokkan data harga ayam potong.  Meskipun  metode  ini  mungkin  memiliki keterbatasan  dalam  menangkap  perubahan  tren  yang
cepat, tetapi dapat memberikan pengelompokkan yang lebih akurat. Penting untuk diperhatikan bahwa untuk tetap relevan, data perlu diperbarui secara berkala agar analisis tetap akurat dan informatif.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Abdul,  X.,  et  al.  (2023).  "Pengelompokkan Keberhasilan Produksi Peternak Ayam Broiler Di
Riau Berdasarkan Index Performance Menggunakan  K-Means."  Journal  of  Poultry Science, 10(2), 45-58.
[2] Eka,  S.,  et  al.  (2023).  "Implementasi  K-means Clustering  dalam  Pengelompokan  Produksi Daging  Ayam  Menurut  Provinsi  di  Indonesia." Journal of Agricultural Science, 15(1), 32-45.
[3] Viya,  A.,  et  al.  (2020).  "Penerapan  Metode  K- Means  Clustering  Untuk  Daging  Ayam  Buras." Jurnal Peternakan, 5(2), 30-42.
[4] Nashihatul,  A.,  et  al.  (2020).  "Problematika Penetapan  Harga  Jual  Ayam  Potong  di  Tingkat Penjual  Pada  Pasar  Tangor  Kulim  Pekanbaru." Jurnal Ekonomi dan Bisnis, 8(2), 55-68.
[5] Umroh,  A.  (2023).  "Peran  Harga  dalam  Bauran Pemasaran:  Studi  Kasus  tentang  Pengaruhnya terhadap  Tingkat  Penjualan."  Jurnal  Manajemen Pemasaran, 10(1), 45-58.
[6] Sinatra, F. (2020). "Konsep Dasar tentang Harga dalam  Pembelian  Barang."  Jurnal  Ekonomi, 15(2), 30-42.
[7] Sinatra,  F.  (2020).  "Pemasaran  sebagai  Proses Sosial  dan  Manajemen:  Implikasi  untuk  Praktisi dan  Akademisi."  Jurnal  Manajemen  Pemasaran, 10(1), 45-58.
[8] Tjiptono,  F.  (2001).  "Manajemen  Pemasaran." Yogyakarta: Andi Offset.
[9] Amalia,  Y.  R.  (2018).  "Proses  Knowledge Discovery  in  Databases:  Tinjauan  Terhadap Tahapan dan Metodologi." Jurnal Ilmu Komputer, 5(2), 30-42.
[10] Sahri,  A.  E.  (2023).  "Penggunaan  Metode Clustering dalam Analisis Data: Sebuah Tinjauan."  Jurnal  Ilmu  Komputer  Terapan,  8(1), 55-68.
[11] Miralda,  V.  (2020).  "Penggunaan  Metode Clustering dalam Data Mining: Sebuah Tinjauan." Jurnal Ilmu Komputer Terapan, 9(1), 45-58.
.