Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 40 – 49 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## ANALISIS STOK BAHAN SEMBAKO DI TOKO MEKAR JAYA MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING
Novi Santika * , Nurul Hidayah, Salsabilah Ramadani Mahasiswa Prodi Sistem Informasi Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Royal *email : novis0634@gmail.com
Abstract: Mekar  Jaya  Store  is  a  retail  business  that  focuses  on  selling  basic  groceries.  In Mekar Jaya Store, there are several recurring issues. During the sales process, customers often feel  disappointed  because  the  items  they  want  to  purchase  are  frequently  unavailable.  As  a result, the number of customers decreases. The manual process also contributes to errors in data recording, leading to a lack of time efficiency. The existing sales data is not utilized effectively to  design  better  business  strategies.  To  address  this  issue,  the  use  of  data  mining  applications can be a solution by utilizing existing data to identify the most popular items among customers, as well as less popular items, using the K-Means method. The data used consists of 101 sales transactions.  The  research aims  to classify transaction  data to  meet  customer  needs  accurately and address the shortcomings and excess of stock that result in tied-up sales capital. The results of this study show that there are 23 items with the highest sales, 32 items with moderate sales, and 46 items with the lowest sales.
Keywords: grocery stock; K-Means; stock management
Abstrak: Toko  Mekar  Jaya  adalah  sebuah  usaha  dagang  yang  fokus  pada  penjualan  bahan pokok.  Di  Toko  Mekar  Jaya,  terdapat  beberapa  masalah  yang  sering  muncul.  Dalam  proses penjualan, seringkali pelanggan merasa kecewa karena barang yang ingin mereka beli seringkali tidak  tersedia.  Akibatnya,  jumlah  pelanggan  menurun.  Proses  yang  masih  dilakukan  secara manual  juga  menjadi  penyebab  kesalahan  dalam  pencatatan  data,  yang  mengakibatkan kurangnya  efisiensi  waktu.  Data  penjualan  yang  ada  tidak  dimanfaatkan  dengan  baik  untuk merancang  strategi  bisnis  yang  lebih  baik.  Untuk  mengatasi  masalah  ini,  penggunaan  aplikasi data  mining  bisa  menjadi  solusi  dengan  memanfaatkan  data  yang  ada  untuk  mengidentifikasi barang yang paling diminati oleh pelanggan, serta barang yang kurang diminati, menggunakan metode K-Means. data yang dipakai sebanyak 101 transaksi data penjualan. Penelitian bertujuan mengelompokkan data transaksi yang digunakan untuk memenuhi kebutuhan pelanggan dengan tepat  dan  mengatasi  kekurangan  dan  kelebihan  stok  barang  yang  mengakibatkan  tertanamnya modal penjualan. Hasil dari penelitian ini dimana penjualan tertinggi terdapat 23 item, penjualan sedang terdapat 32 item, dan penjualan terendah terdapat 46 item.
Kata kunci: Data Mining, K-Means , Penjualan Sembako.

## PENDAHULUAN
Sembilan bahan pokok, disingkat sebagai sembako, adalah sembilan kebutuhan esensial  bagi  masyarakat  Indonesia  yang  mencakup  makanan  atau  minuman  yang
Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 40 – 49 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
digunakan  dalam  kehidupan  sehari-hari  [1].  Menurut  Ketentuan  Menteri  Perdagangan Nomor  115/1998,  Kesembilan  kebutuhan  pokok  tersebut  meliputi:  beras,  gula  pasir, mentega,  minyak  goreng,  ayam,  daging  sapi,  telur  ayam,  jagung,  susu,  minyak  tanah, serta garam yang mengandung iodium. Mekar Jaya Store merupakan sebuah usaha yang berfokus  pada  penjualan  sembako  [2].  Tidak  dapat  disangkal  bahwa  salah  satu  pilar ekonomi  atau  penopang  ekonomi  Negara  Indonesia  adalah  para  pelaku  usaha  kecil, mikro, dan menengah (UMKM). Hal ini disebabkan karena UMKM mampu menyerap lebih dari 90% tenaga kerja (BI 2015:32). Oleh karena itu, UMKM harus terus bertahan meskipun  menghadapi  kesulitan  selama  pandemi  Covid-19  ini.  Salah  satu  cara  untuk bertahan adalah dengan berintegrasi dengan teknologi digital. Perkembangan teknologi yang  pesat  telah  mengubah  cara  pemasaran  secara  signifikan  dalam  beberapa  tahun terakhir.  Metode  pemasaran  yang  dulu  bersifat  tradisional  dan  konvensional  kini  telah beralih  ke  dunia  digital.  Menurut  Ashar,  dalam  konteks  UMKM,  peran  teknologi informasi  menjadi  sangat  penting  mengingat  pesaing  UMKM  tidak  hanya  berasal  dari tingkat  lokal  atau  regional,  tetapi  juga  sudah  mencakup  pelaku  bisnis  skala internasional.  Pemasaran  yang  menggunakan  teknologi  digital  dikenal  dengan  sebutan pemasaran  digital.  E-Marketing  atau  pemasaran  digital  merupakan  penggunaan teknologi  digital  untuk  mencapai  tujuan  pemasaran  serta  upaya  pengembangan  atau penyesuaian  konsep  pemasaran  itu  sendiri.  Hal  ini  memungkinkan  perusahaan  untuk berkomunikasi  dalam  lingkup  global,  dan  mengubah  cara  mereka  melakukan  bisnis dengan pelanggan [3].
Banyak  masyarakat  yang  mulai  membangun  usaha  mereka  sendiri,  yang  sering disebut  sebagai  usaha  mikro,  kecil,  dan  menengah  (UMKM).  UMKM  memiliki  peran yang  sangat  penting  dalam  menciptakan  lapangan  kerja  dan  memperkuat  ekonomi masyarakat. Namun, dalam menjalankan bisnis, ada banyak hal yang perlu diperhatikan. Saat ini, setiap pelaku UMKM diharapkan untuk mematuhi etika bisnis, terutama dalam perspektif  bahasa  bisnis  Islam,  karena  tidak  ada  bisnis  yang  dapat  dijalankan  dengan baik  tanpa  memperhatikan  etika  bisnis  Islam.  Al-Qur'an  mengatakan,  "Allah  telah menghalalkan  jual  beli".  Jika  seseorang  memahami  berbagai  masalah  yang  terkait dengan fungsi pemasaran, dia dapat mengelola bisnis secara efektif dan etis [4]. Dalam menjalankan bisnis, penting bagi kita untuk memperhatikan etika bisnis guna mencapai tujuan  bisnis  yang  telah  ditetapkan.  Bisnis  yang  didasarkan  pada  etika  adalah  bisnis yang  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  yang  benar  serta  berpikir  sesuai  dengan logika dan estetika yang diterima oleh masyarakat [5].
Akibatnya, bisnis yang kita kelola dapat bertahan dalam jangka waktu yang lama dan  terus  meningkatkan  pendapatan  yang  kita  raih  setiap  bulannya.  Selain  itu,  jika bisnis kita sudah terkenal dengan layanan yang baik kepada konsumen, hal itu juga akan menarik  konsumen  kita  semakin  banyak  dari  waktu  ke  waktu.  Kepuasan  konsumen dapat  menjadi  indikator  apakah  bisnis  yang  kita  jalankan  akan  berjalan  lancar  atau tidak.  Jika  tingkat  kepuasan  konsumen  tinggi,  maka  bisnis  kita  akan  berjalan  dengan baik.  Namun,  jika  tingkat  kepuasan  konsumen  rendah,  bisnis  yang  kita  jalankan  akan mengalami  kesulitan  bahkan  berpotensi  mengalami  kebangkrutan  [6].  Manajemen sangat membutuhkan sistem informasi sebagai acuan dalam mengambil keputusan yang berdampak  pada  kelangsungan  perusahaan.  Oleh  karena  itu,  penting  bagi  pengusaha
Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 40 – 49 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
untuk  memeriksa  ketersediaan  stok.  Salah  satu  cara  yang  dilakukan  adalah  dengan menganalisis data transaksi menggunakan aplikasi data mining.
Kemampuan  orang  yang  mengelola  suatu  organisasi  sangat  menentukan keberhasilan  organisasi  tersebut  dalam  mencapai  tujuan.  Manajemen,  sebagai  suatu sistem yang mengatur dan mengelola organisasi, dapat dianggap sebagai keahlian dalam melakukan  aktivitas  melalui  peran  orang.  Ketika  manajemen  suatu  organisasi  efektif, hal  itu  dapat  berkontribusi  pada  kemajuan  suatu  negara  [7].  Manajemen  persediaan bahan pokok adalah faktor kunci dalam industri ritel untuk memastikan pasokan produk yang memadai sesuai dengan kebutuhan pelanggan. Kurangnya pengelolaan persediaan dapat  mengakibatkan  kekurangan  atau  kelebihan  stok,  yang  pada  akhirnya  dapat mempengaruhi  efisiensi  operasional  dan  kepuasan  pelanggan.  Oleh  karena  itu, diperlukan pendekatan yang cerdas dan efisien dalam mengatur persediaan bahan pokok dengan memperhatikan fluktuasi permintaan yang dinamis.
Dalam  lingkungan  bisnis  saat  ini,  semua  pihak  dituntut  untuk  terus mengembangkan usaha mereka agar bisa bertahan dalam persaingan yang ketat. Untuk mencapai  hal  tersebut,  para  pelaku  bisnis  perlu  terus  meningkatkan  kualitas  produk, mengembangkan  ragam  produk  baru,  dan  melakukan  efisiensi  biaya  operasional perusahaan. Sistem informasi memegang peran penting bagi pihak manajemen sebagai pedoman dalam mengambil keputusan yang berdampak pada kelangsungan perusahaan. Oleh  karena  itu,  penting  bagi  pelaku  usaha  untuk  melakukan  analisis  terhadap ketersediaan stok. Salah satu metode yang dapat digunakan adalah dengan menganalisis data transaksi yang tersedia melalui aplikasi data mining [8].
Data  mining  merupakan  suatu  proses  yang  dilakukan  secara  semi  otomatis menggunakan  berbagai  teknik  seperti  statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan,  dan machine learning untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi atau pengetahuan yang  potensial  dan  berguna  yang  tersimpan  dalam  basis  data  besar.  Data  mining merupakan bagian dari proses  Knowledge Discovery in  Databases  (KDD) yang terdiri dari  beberapa  tahapan,  antara  lain  pemilihan  data,  pra  pengolahan,  transformasi,  data mining, dan evaluasi hasil. KDD secara umum juga dikenal sebagai eksplorasi data [9]. Data  mining  merupakan  suatu  proses  yang  mengaplikasikan  statistik,  matematika, kecerdasan  buatan,  dan  machine  learning  untuk  mengekstraksi  dan  mengidentifikasi informasi  yang  berguna  serta  pengetahuan  yang  terkait  dari  berbagai  database  besar. Data  mining  terbagi  menjadi  beberapa  kelompok,  seperti  deskripsi,  estimasi,  prediksi, klasifikasi, pengklusteran, dan asosiasi [10].
Dalam  perusahaan  atau  instansi,  baik  besar  maupun  kecil,  keberadaan  stok barang untuk seluruh proses transaksi sangat penting. Pengelompokan data barang yang baik  memiliki  dampak  besar  terhadap  perkembangan  dan  kemajuan  perusahaan  atau instansi,  terutama  yang  beroperasi  di  sektor  perdagangan.  Salah  satu  cara  untuk mengatasi masalah stok barang adalah dengan menerapkan metode K-Means clustering. Metode  ini  merupakan  salah  satu  teknik  data  mining  yang  menggunakan  pendekatan pembelajaran  tanpa  pengawasan.  Dengan  strategi  ini,  sistem  dapat  secara  otomatis menemukan  dan  mengelompokkan  data  berdasarkan  karakteristik  tertentu  yang tersembunyi di dalamnya [11].
Algoritma  K-means  termasuk  dalam  jenis  algoritma  partisional  karena bergantung  pada  jumlah  awal  kelompok  yang  ditentukan  oleh  nilai  centroid  awalnya.
Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 40 – 49 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
Penyortiran  metode  pengelompokan  data  antara  yang  berjenis  supervised  dan unsupervised dilakukan berdasarkan apakah dataset memiliki label kelas atau tidak. K- Means  merupakan  salah  satu  algoritma  pengelompokan  data  yang  termasuk  kategori unsupervised.  Dalam  algoritma  ini,  jumlah  cluster  awal  yang  diinginkan  diperlukan sebagai  input  dan  jumlah  cluster  akhir  akan  dihasilkan  sebagai  output.  Algoritma  K- means akan memilih secara acak pola k sebagai titik awal centroid. Jumlah iterasi untuk mencapai centroid cluster akan ditentukan oleh posisi awal centroid yang dipilih secara acak, di mana jika posisi centroid baru tidak berubah, iterasi dihentikan [12].
Clustering  adalah  suatu  metode  dalam  data  mining  yang  dipakai  untuk menganalisis  dan  mengevaluasi  data  guna  menyelesaikan  permasalahan  dalam pengelompokkan data menjadi subset-subset tertentu. Teknik clustering bertujuan untuk mengelompokkan  entitas  seperti  orang,  objek,  peristiwa,  dan  sebagainya  ke  dalam kelompok-kelompok  tertentu,  di  mana  tingkat  keterkaitan  antara  anggota  dalam  satu kelompok bisa bervariasi dari yang lemah hingga yang kuat dengan anggota kelompok lainnya [13].
Penelitian  ini  bertujuan  menerapkan  metode K-means dalam  mengelompokkan produk sembako berdasarkan karakteristik dan pola permintaan. Fokus utamanya adalah pada optimalisasi manajemen persediaan untuk  menentukan tingkat stok yang optimal, meningkatkan  efisiensi  distribusi  dengan  mengurangi  ketidakseimbangan  persediaan, menganalisis  pola  permintaan  produk  untuk  merancang  strategi  persediaan  yang responsif ,  memberikan  kontribusi  positif  terhadap  layanan  pelanggan  melalui penjaminan  ketersediaan  stok  yang  sesuai,  serta  melakukan validasi hasil  dengan menggunakan data historis penjualan guna menilai keakuratan dan keandalan metode K- means yang  diterapkan  dalam  perhitungan  stok  sembako.  Dengan  pendekatan  ini, penelitian ini berusaha memberikan solusi praktis untuk meningkatkan manajemen stok sembako melalui penerapan metode K-means.
K-Means  clustering memungkinkan  pengguna  melakukan  pengelompokan  data kedalam cluster berdasarkan  variabel-variabel  yang  ada  tanpa  harus  melalui  proses training data terlebih dahulu. Tujuan utama dari algoritma K-Means clustering ini untuk meminimalisir jarak antara titik data dengan cluster yang sesuai [14].

## METODE
K-Means  Clustering  adalah  salah  satu  teknik  pengelompokan  data  non-hirarkis yang  membagi  data  menjadi  satu  atau  beberapa  cluster.  Data-data  yang  memiliki  ciri- ciri  serupa  dikelompokkan  bersama  dalam  satu  cluster,  sedangkan  data  yang  memiliki ciri-ciri  yang  berbeda  dikelompokkan  ke  dalam  cluster  yang  berbeda,  sehingga  data dalam satu cluster memiliki variasi yang rendah [15].
Adapun tahapan penerapan clustering dengan metode K-Means sebagai berikut:
1. Tentukan jumlah cluster K
2.  Inisialisasi  pusat  klaster  K  dapat  dilakukan  dengan  berbagai  metode,  namun  yang paling  umum  adalah  dengan  metode  acak.  Pusat  klaster  diberikan  nilai  awal  yang
Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 40 – 49 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
dipilih secara acak
3. Distribusikan semua data atau objek ke klaster yang paling dekat.  Kedekatan antara dua data atau objek ditentukan oleh jarak antara keduanya. Demikian pula, kedekatan suatu  data  atau  objek  dengan  sebuah  klaster  ditentukan  oleh  jarak  antara  data  atau objek  tersebut  dengan  pusat  klaster.  Pada  tahap  ini,  perlu  dihitung  jarak  dari  setiap data  atau  objek  ke  setiap  pusat  klaster.  Jarak  terdekat  antara  suatu  data  atau  objek dengan  sebuah  klaster  akan  menentukan  keanggotaannya  dalam  klaster  tersebut. Untuk menghitung jarak dari data ke setiap pusat klaster, dapat menggunakan rumus jarak Euclidean, yang dirumuskan sebagai berikut:
𝐷 𝑖,𝑗 = √(𝑋 1𝑖 −𝑋 𝑖𝑗 ) 2 +(𝑋 2𝑖 −𝑋 2𝑗 ) 2 +⋯+(𝑋 𝑘𝑖 −𝑋 𝑘𝑗 ) 2 (1)
Keterangan:
D(i,j) = jarak data ke i ke pusat cluster j
X(k,i) = data ke i pada atribut data ke k X(k,j) = titik pusat ke j pada atribut ke k
4.  Perhitungkan  kembali  pusat  klaster  dengan  anggota  klaster  saat  ini.  Pusat  klaster adalah  nilai  tengah  dari  semua  data  atau  objek  dalam  klaster  tertentu.  Jika diinginkan,  bisa  juga  menggunakan  nilai  median  dari  klaster  tersebut.  Oleh  karena itu,  rata-rata  (median)  bukanlah  satu-satunya  metode  yang  dapat  digunakan. Tetapkan  kembali  setiap  objek  ke  pusat  klaster  yang  baru.  Jika  pusat  klaster  tidak berubah lagi, maka proses pengelompokan (clustering) selesai .
Tabel 1. Data Stok Barang Toko Mekar Jaya NO Nama Sembako Jenis Ukuran Jumlah Stok Jumlah Terjual Sisa 1 Beras Cap Mawar Goni 5 kg 80 78 2 2 Beras Cap Mawar Goni 10 kg 50 47 3 3 Beras Cap Mawar Goni 15 kg 40 35 5 4 Beras Cap Mawar Goni 30 kg 20 15 5 5 Beras Cap 64 Goni 5 kg 150 147 3 ..... ..... ..... ..... ..... ..... 97 Tepung Beras Putih Rose Brand Per bks 60 67 3 98 Tepung Ketan Putih Rose Brand Per bks 40 34 5
Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 40 – 49 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
99 Tepung Segitiga Biru Per bks 60 56 4 100  Tepung Sajiku Per bks 50 49 1 101  Tepung Meizena per kotak 40 35 5

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Output penelitian  ini  mencerminkan efektivitas penerapan  metode K-means dalam  mengelola  stok  sembako.  Dengan  menerapkan  metode  ini,  produk  sembako berhasil dikelompokkan berdasarkan karakteristik dan pola permintaan, memungkinkan penentuan tingkat persediaan yang optimal untuk setiap kelompok. Penerapan K-means juga  menghasilkan optimalisasi manajemen  persediaan  yang signifikan .  Penelitian menunjukkan bahwa metode ini dapat meminimalkan risiko kelebihan atau kekurangan stok,  dengan  penyesuaian  tingkat  persediaan  yang responsif terhadap fluktuasi permintaan.  Efisiensi  distribusi  juga  terbukti  meningkat,  terutama  dalam  mengurangi ketidakseimbangan persediaan. Dengan mengelompokkan produk sembako berdasarkan karakteristik  dan  permintaan,  distribusi  dapat  diatur  lebih  efisien,  mengoptimalkan rantai pasok secara keseluruhan.
Analisa  data  yang  di  dapatkan  dari  Toko  Mekar  Jaya,  dimana  data  yang digunakan  sebanyak  101  data  transaksi.  Berikut  di  bawah  ini  adalah  data  penjualan barang di Toko Mekar Jaya:

## Gambar 1 Dataset Penjualan Barang
Penentuan  penyebaran cluster dengan  stok  sebagai  variabel  x  dan  barang  yang terjual sebagai variabel y seperti berikut:
Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 40 – 49 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## Gambar 2 Visualisasi Data
Pada penelitaian ini terdapat 3 (tiga) cluster yang digunakan yaitu data penjualan tertinggi  (C2),  data  penjualan  sedang  (C0),  dan  data  penjualan  rendah  (C1).  Variabel atau atribut yang digunakan dalam pengelompokkan data penjualan ini terdiri dari Stok Awal dan Terjual.

## Gambar 3 Hasil Persebaran Cluster dan Centroid
Hasil cluster dalam penentuan penjualan tinggi, penjualan sedang dan penjualan rendah dapat dilihat pada gambar berikut:
Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 40 – 49 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## Gambar 4 Hasil Cluster Tiap Produk

## SIMPULAN
Penelitian  ini  mengungkap  bahwa  penerapan  metode K-means dalam perhitungan  stok  sembako  memiliki  implikasi positif pada  manajemen  persediaan. Dengan  mengelompokkan  produk  sembako  berdasarkan  karakteristik  dan  pola permintaan,  metode  ini  mampu  mengoptimalkan  tingkat  persediaan,  meningkatkan efisiensi distribusi, dan merancang strategi persediaan yang responsif terhadap fluktuasi pasar.
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa K-means dapat  efektif  meminimalkan risiko kekurangan atau kelebihan stok, memberikan kontribusi positif terhadap layanan pelanggan,  dan  meningkatkan  kepuasan  pelanggan  melalui  penjaminan  ketersediaan stok  yang  sesuai  dengan  kebutuhan. Validasi hasil  dengan  data historis penjualan memperkuat  keandalan  metode K-means dalam konteks manajemen  stok  sembako. Temuan  ini  memberikan  pandangan  baru  dalam  mengatasi  tantangan  manajemen persediaan dengan pendekatan yang adaptif dan responsif terhadap dinamika pasar. Dengan  demikian,  penelitian  ini  menegaskan  bahwa  metode K-means dapat menjadi  alat  yang efektif dalam  meningkatkan  efisiensi  operasional  perusahaan  ritel sembako  dan  memberikan  nilai  tambah  pada  pelayanan  pelanggan.  Dampak  dari penemuan ini dapat menjadi dasar untuk pengembangan strategi manajemen persediaan yang lebih maju dan responsif di masa yang akan datang.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Damuri,  U.  Riyanto,  H.  Rusdianto,  and  M.  Aminudin,  “Implementasi  Data Mining  dengan  Algoritma  Naïve  Bayes  Untuk  Klasifikasi  Kelayakan  Penerima
Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 40 – 49 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
Bantuan  Sembako,” JURIKOM  (Jurnal  Ris.  Komputer) ,  vol.  8,  no.  6,  p.  219, 2021, doi: 10.30865/jurikom.v8i6.3655.
[2] V.  Handrianus  Pranatawijaya,  “Rancangan  Aplikasi  Bergerak  Penjadwalan Distribusi  Sembako  pada  UD.  Kuning  Mas  Palangka  Raya,” J.  Teknol. Informasi.,  J.  Keilmuan  dan  Apl.  Bid.  Tek.  Inform. ,  vol.  13,  no.  2,  pp.  63–73, 2019.
[3] A.  Riswantio  and  A.  Devi,  “Digitalisasi  Warung  Sembako  Dan  Terintegrasi Dengan Payment Gateway Berbasis Syariah,” Pkm-P , vol. 4, no. 2, p. 208, 2020, doi: 10.32832/pkm-p.v4i2.747.
[4] Siti Amelia, Muhammad Iqbal Fasa, and Suharto, “Pengaruh Implementasi Etika Bisnis,  Konsep  Produksi  Dan    Distribusi  Pada  Umkm  Terhadap  Profitabilitas Dalam Perspektif  Ekonomi Islam,” Juremi J. Ris. Ekon. , vol. 1, no. 4, pp. 305– 313, 2022, doi: 10.53625/juremi.v1i4.729.
[5] S.  Herman et  al. ,  “PERANAN  ETIKA  BISNIS  DALAM  BISNIS,” Jur.  Tek. Kim. USU , vol. 3, no. 1, pp. 18–23, 2019, doi: 10.31933/JIMT.
[6] R.  Yusuf,  H.  Hendawati,  and  L.  A.  Wibowo,  “Pengaruh  Konten  Pemasaran Shoppe Terhadap Pembelian Pelanggan,” J. Manaj. Pendidik. dan iImu Sos. , vol. 1, no. 2, pp. 506–515, 2020, doi: 10.38035/JMPIS.
[7] D. T. Anggoro, R. Yunestri, and S. N. Chaniago, “Perancangan Sistem Informasi Manajemen Stok  Makanan Pada Restoran Bubur Ayam  Doplangan,” J.  TIKom ,
vol. 2, no. 1,
pp. 1–21, 2021, [Online]. Available:
https://osf.io/preprints/hm54b/%0Ahttps://osf.io/hm54b/download
[8] N.  F.  Adani et  al. ,  “Implementasi  Data  Mining  Untuk  Pengelompokan  Data Penjualan  Berdasarkan  Pola  Pembelian  Menggunakan  Algoritma  K-Means Clustering  Pada  Toko  Syihan,” J.  Cyber  Tech ,  vol.  x.  No.x,  no.  x,  pp.  1–11, 2019, [Online]. Available: https://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jct/article/view/4648%0Ahttps://ojs.trig unadharma.ac.id/index.php/jct/article/download/4648/791
[9] I.  Ahmad,  S.  Samsugi,  and  Y.  Irawan,  “Implementasi  Data  Mining  Sebagai Pengolahan Data,” J. Teknoinfo , vol. 16, no. 1, p. 46, 2022, [Online]. Available: http://portaldata.org/index.php/portaldata/article/view/107
[10]  E.  T.  Naldy  and  A.  Andri,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Analisis  Daftar Pembelian  Konsumen  Dengan  Menggunakan  Algoritma  Apriori  Pada  Transaksi Penjualan Toko Bangunan MDN,” J.  Nas.  Ilmu  Komput. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  89– 101, 2021, doi: 10.47747/jurnalnik.v2i2.525.
[11]  Ika  Anikah,  Agus  Surip,  Nela  Puji  Rahayu,  Muhammad  Harun  Al-  Musa,  and Edi  Tohidi,  “Pengelompokan  Data  Barang  Dengan  Menggunakan  Metode  K- Means Untuk Menentukan Stok Persediaan Barang,” KOPERTIP  J. Ilm. Manaj. Inform. dan Komput. , vol. 4, no. 2, pp. 58–64, 2022, doi: 10.32485/kopertip.v4i2.120.
[12]  R.  N.  Anatasya  Alam  indri,  Golok  Jaya  LM,  “Penerapan  algoritma  k-means untuk  pengelompokan  dan  metode  least  square  untuk  prediksi  penjualan  barang (studi  kasus:  buana  mart  kendari),” Smantik ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  147–152,  2020, [Online].
Available:
http://ojs.uho.ac.id/index.php/semantik/article/view/8924/pdf
Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 40 – 49 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
[13]  P.  Alkhairi  and  A.  P.  Windarto,  “Penerapan  K-Means  Cluster  pada  Daerah Potensi  Pertanian  Karet  Produktif  di  Sumatera  Utara,” Semin.  Nas.  Teknol. Komput. Sains , pp. 762–767, 2019.
[14]  A.  Yudhistira  and  R.  Andika,  “Pengelompokan  Data  Nilai  Siswa  Menggunakan Metode K-Means Clustering,” J. Artif. Intell. Technol. Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 20– 28, 2023, doi: 10.58602/jaiti.v1i1.22.
[15]  D.  Sartika  and  J.  Jumadi,  “Seminar  Nasional  Teknologi  Komputer  &  Sains (SAINTEKS)  Clustering  Penilaian  Kinerja  Dosen  Menggunakan  Algoritma  K- Means  (Studi  Kasus:  Universitas  Dehasen  Bengkulu),”  pp.  703–709,  2019, [Online]. Available: https://seminar-id.com/semnas-sainteks2019.html