Terakreditasi SINTA Peringkat 4 Surat Keputusan Direktur Jenderal Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi, Nomor: 158/E/KPT/2021 masa berlaku mulai Volume 5 Nomor 2 Tahun 2018 sampai Volume 10 Nomor 1 Tahun 2023
Terbit online pada laman web jurnal: https://jurnal.plb.ac.id/index.php/tematik/index

## Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal)
Vol. 10 No. 2 (2022) 204 - 209 ISSN Media Elektronik: 2443-3640
Penerapan Algoritma K-Means Untuk Penentuan Wilayah Penjualan Potensial Pada Perusahaan Jasa Cleaning Service Implementation of K-Means Algorithm for Determining Areas Potential Sales to Cleaning Service Companies
Reynalda Vonna Syalwa 1 , Vivine Nurcahyawati 2 , Tutut Wurijanto 3 1,2,3 Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informatika, Universitas Dinamika
1 vonnasyalwareynalda@gmail.com, vivine@dinamika.ac.id 2 , tutut@dinamika.ac.id 3

## Abstract
Promotion  is important  for  companies  in  encouraging  sales  and helping  consumers  recognize  and  remember  the  company brand. Without proper promotion, it is impossible for a business to be known to consumers, which can be detrimental to brand growth and sales. This is the same as the condition that occurs in cleaning service companies located in East Java, where the company has problems when receiving customers in several different places in East Java, namely that the company does not have information about potential areas to promote its service offerings, so this has an impact on the company cannot plan promotions that are right on target and the company can miss valuable business opportunities. The aim of this research is to process company sales data from 2021 to 2023 with data mining using the k-means clustering approach to group 3 clusters, namely Cluster 0 (C0) with less potential, Cluster 1 (C1) with sufficient potential, Cluster 2 (C2) has great potential. Based on the results of data processing obtained, Cluster 0 contains 4 less potential areas, namely the Mojokerto, Jombang, Pasuruan, Malang areas. Cluster 1 contains 3 areas with potential, namely Madura, Gresik, Lamongan. In cluster 2 there are 2 areas with great potential, namely the Sidoarjo area and Surabaya.
Keywords: cleaning service, data mining , k-means, clustering, sales

## Abstrak
Promosi  merupakan  hal  penting  bagi  perusahaan  dalam  mendorong  penjualan  serta  membantu  konsumen  mengenal  dan mengingat merek perusahaan. Apabila tanpa promosi yang tepat, suatu bisnis tidak mungkin  dikenal konsumen sehingga dapat merugikan pertumbuhan  dan penjualan merek. Hal tersebut sama dengan kondisi terjadi di perusahaan cleaning service yang berlokasi di Jawa Timur dimana perusahaan memiliki permasalahan pada saat menerima pelanggan di beberapa tempat yang berbeda  di  Jawa  Timur  perusahaan  yakni  tidak  mempunyai  informasi  tentang  area  potensial  untuk  melakukan  promosi penawaran jasanya sehingga hal tersebut berdampak bagi perusahaan yaitu tidak dapat merancang promosi yang tepat sasaran dan perusahaan bisa melewatkan peluang bisnis yang berharga. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melakukan pengolahan data penjualan perusahaan dari tahun 2021 sampai dengan tahun 2023 dengan data mining menggunakan pendekatan clustering k-means mengelompokkan 3 cluster yakni Cluster 0 (C0) wilayah kurang berpotensi, Cluster 1 (C1) cukup berpotensi, Cluster 2 (C2) sangat berpotensi. Berdasarkan hasil dari pengolahan data didapatkan Cluster 0 berjumlah 4 wilayah kurang berpotensi yakni wilayah Mojokerto, Jombang, Pasuruan, Malang. Cluster 1 berjumlah 3 wilayah cukup berpotensi yakni wilayah Madura, Gresik, Lamongan. Pada cluster 2 berjumlah 2 wilayah sangat berpotensi, yakni wilayah Sidoarjo, dan Surabaya.
Kata kunci: cleaning service, data mining , k-means, clustering, penjualan

## 1. Pendahuluan
PT.XYZ  adalah  sebuah  perusahaan  yang  bergerak dibidang  penjualan  jasa cleaning  service. Usaha cleaning service merupakan pekerjaan dalam memelihara  kebersihan  serta  memberikan  layanan kebersihan  di  sebuah  tempat  [1].  PT.XYZ berfokus
pada  jasa  membersihkan  kasur,  sofa,  jok  mobil,  dan kursi  kantor,  untuk  membersihkannya  menggunakan beberapa alat canggih seperti vacuum cleaner . PT.XYZ ini  berlokasi  di  Jawa  Timur  berdiri  sejak  tahun  2021 bertahan  hingga  sampai  saat  ini  tahun  2023. Perkembangan  usaha cleaning  service pada  saat  ini merupakan  usaha  yang  mendatangkan  keuntungan

## Reynalda Vonna Syalwa, Vivine Nurcahyawati, Tutut Wurijanto
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 2 (2023)
DOI: https://doi.org/10.38204/tematik.v10i2.1518 Lisensi: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
yang  besar  dikarenakan  banyaknya  perumahan  dan apartemen membutuhkan manusia pada perawatan [2].
Sejauh  ini  penyebaran  dalam  perkembangan  usaha cleaning  service pada  PT.XYZ  tersebar  hingga beberapa  kabupaten  di  Jawa  Timur.  Proses  transaksi dilakukan  menggunakan  sistem online dan  untuk meningkatkan  pendapatan  pada  perusahaan  perlu dilakukan  kegiatan  promosi.  Namun,  pada  saat  ini perusahaan  belum  punya  informasi  tentang  mana daerah berpotensi untuk melakukan kegiatan promosi.
Pada permasalahan tersebut pihak perusahaan PT.XYZ merencanakan  solusi  dengan  melakukan  pengolahan data  untuk  menghasilkan  informasi  terkait  area potensial  dalam  memasarkan  jasanya.  dimana  data yang  diolah  adalah  data  area  pelanggan  pada  tahun 2021 hingga 2023 untuk dijadikan objek penelitian.
Tujuan  dari  penelitian  adalah  mengolah  data  dengan menerapkan data mining khususnya analisis clustering untuk  memberikan  rekomendasi  daerah  potensial dalam penjualan jasa cleaning service , pengolahan ini didukung  menggunakan  data  mining.  Data  mining adalah pemrosesan data menggunakan teknik statistika, matematika  untuk  mengidentifikasi  informasi  yang berhubungan  dengan  database  [3][4]. Pengelompokan data  transaksi  pelanggan  dibagi  menjadi  wilayah kabupaten potensial, cukup potensial, kurang potensial terhadap  penjualan  jasa cleaning  service dengan menggunakan  metode Clustering,  clustering adalah metode  analisis  data  yang  melakukan  proses pemodelan  dan  pengelompokan  data  [5].  Setelah dilakukannya pengelompokkan data sesuai kebutuhan, maka  proses cluster diawalai  tanpa  mengikuti  proses hirarki  metode  itu  disebut  dengan  metode k-means clustering [6][7].    Data  yang  telah  dikelompokkan mampu  memudahkan  instansi    mengetahui  wilayah kabupaten yang potensial, cukup potensial, dan kurang potensial terhadap pemilihan lokasi kantor operasional yang dibuka.
Beberapa penelitian terdahulu menggunakan algoritma k-means  clustering yakni  Randi  P.  dan  Wadisman (2018)  penggunaan algoritma  k-means  clustering dalam memilih pelanggan potensial data bertitik pusat centroid  terbesarlah  yang  akan  menjadi  pelanggan potensial  [8].  Zulrahmadi  (2020)  implementasi algoritma k-means dalam  pengelompokkan  wilayah potensial  terhadap  penjualan  sepeda  motor  dimana pusat  centroid  menggunakan euclidean  distance didalam menentukan wilayah [9] . Penelitian Fatmawati (2018) algoritma k-means clustering pengelompokkan wilayah  yang  terjangkit  penyakit  demam  berdarah, hasil  Cluster  1  dengan  kategori  wilayah  tertinggi berjumlah  4,  Cluster  2  tingkatan  sedang  jumlah  13 provinsi, dan Cluster 3 tingkatan rendah berjumlah 17 provinsi  [10]. Penelitian  Maulida  (2018) algoritma  k- means dalam  pengelompokkan  kunjungan  wisatawan ke objek wisata unggulan pada provinsi Jakarta dengan
menemukan Cluster  1 =  Ancol, Cluster  2 =  Taman Mini  Indonesia, Cluster  3 =  Museum  Sejarah  [11]. Penelitian  Triansyah  (2018)  algoritma k-means clustering dalam  menentukan  strategi  marketing diperoleh 2 cluster untuk informasi tipe sepatu paling laris[12].
Berdasarkan  beberapa  penelitian  yang  sudah  ada kelebihan dari k-means yaitu bersifat sederhana dalam konsep, k-means menghasilkan kelompok yang mudah diinterpretasikan  karena  setiap cluster diwakili  oleh pusat  yang  sudah  ditentukan .  K-Means cocok digunakan  pada  penelitian  saat  ini  karena  pada segmentasi  wilayah k-means dapat  membantu  penulis mengelompokkan area geografis berdasarkan karakteristik tertentu yang relevan untuk penjualan jasa cleaning service .

## 2. Metode Penelitian
Objek  penelitian  menggunakan  data  yang  bersumber dari penjualan jasa cleaning service tahun 2021 hingga 2023 pada PT.Xyz. Dalam penelitian ini metode yang digunakan  yaitu  metode clustering menggunakan k- means . Seperti pada Gambar 1.

## Gambar.1 Rancangan Penelitian
Tahap awal yang dilakukan adalah mengumpulkan data dimana  berisi  menentukan  data  yang  akan  diolah nantinya seusuai dengan studi kasus yang dibahas dan data  yang  dikumpulkan  selanjutnya  akan  disimpan.

## Reynalda Vonna Syalwa, Vivine Nurcahyawati, Tutut Wurijanto
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 2 (2023)
DOI: https://doi.org/10.38204/tematik.v10i2.1518 Lisensi: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
Pada  tahap  kedua  yang  dilakukan  yakni  menentukan data  set.  tahapan  menentukan  data  set  merupakan proses kedua sebelum terjadinya pengolahan data. Pada saat menentukan data set hal yang perlu dilakukan ialah mencari apa dibahas pada penelitian, dan mencari data set  yang  akurat  sesuai  dengan  studi  kasus  penelitian. Tahapan  ketiga  tahapan cleansing data  merupakan proses  perbaiki  data,  pembersihan  data,  membuang sebagian  data  yang  ganda,  serta  memverifikasi  data yang  dianggap  tidak  konsisten[13],  [14].  Hal  ini berguna untuk memudahkan proses perhitungan cluster k-means. Tahapan menentukan cluster dimana tahapan ini dilakukan dengan mengkategorikan atau pengelompokan sekelompok objek berdasarkan atribut dari  objek  tersebut  kedalam  (K)  kluster/partisi  [15]. Tahapan keempat menentukan titik centroid. Centroid merupakan  nilai  pusat  ( center) dari  sebuah cluster. Pada  tahap  ini  menentukan  titik  centroid  dapat dilakukan  dengan  cara  memilih  secara  acak.  Tahapan menghitung jarak centroid terdekat pada penelitian ini dapat dilakukan dengan melakukan perhitungan antara titik  centroid  dengan  data.  Perhitungan  dilakukan dengan beberapa kali iterasi  untuk  mendapatkan  hasil akhir.  Perhitungannya  menggunakan  rumus  korelasi antar  dua  objek,  yang  terdapat  pada  Persamaan  1 Eulidance Distance .
D (w,x) = ∑ (𝑤 𝑖 − 𝑥 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=0 (1)
n adalah Jumlah  data,  w adalah  Nilai  objek,  x adalah Nilai centroid.
Tahapan  kelima  merupakan  tahapan  penjabaran  hasil dari  perhitungan  jarak centroid yang  sudah  dilakukan pada  tahap  sebelumnya  dan  dikelompokkan  menjadi beberapa cluster .
Tahapan hasil cluster merupakan tahapan akhir dimana setelah dilakukannya beberapa kali iterasi menghasilkan  data cluster yang  tidak  mengalami perubahan  maka,  iterasi  berhenti  dilakukan  dan  hasil akhir  didapat  dari  data cluster terbaru  dan menghasilkan sebuah informasi dari tiap cluster.

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Menentukan Data set
Pada  tahapan  menentukan  data  set  dimana  data  yang diambil  merupakan  data  mentah  dari  penjualan  jasa cleaning service yang berkisaran 3 tahun pada PT.Xyz yakni pada tahun 2020, tahun 2022, hingga tahun 2023 seperti terlihat pada Tabel 1 - 3.
Tabel 1. Data Set 2021
Tabel 2. Data Set 2022
Tabel 3. Data Set 2023

## 3.1 Melakukan Cleansing Data
Pada  tahapan cleansing data,  data  yang  akan dibersihkan adalah data set dari penjualan jasa cleaning service pada PT. Xyz di tahun 2021 hingga tahun 2023. Tabel 4 adalah hasil data  yang sudah di- cleansing .
Tabel 4. Hasil dari cleansing data Kabupaten Penjualan Tahun 2021 Penjualan Tahun 2022 Penjualan Tahun 2023 Surabaya 28 38 41 Madura 29 19 34 Sidoarjo 40 46 66 Mojokerto 12 22 17 Gresik 29 34 41 Lamongan 12 15 53 Jombang 10 7 0 Pasuran 9 9 0 Malang 10 14 0
3.2. Menentukan jumlah cluster
Jumlah cluser pada penelitian ini ditentukan menjadi 3, dimana  nantinya  ke-3 cluster menjadi  penentu  hasil penelitian  yang  terkait  wilayah  yang  masuk  didalam pengelompokan  sangat  berpotensi,  cukup  berpotensi, dan kurang berpotensi terhadap penjualan jasa cleaning service pada provinsi Jawa Timur .
3.3. Menentukan titik centroid dan menghitung jarak
Penentuan  titik centroid bisa  dilakukan  dengan  cara acak,  pada  penelitian  ini  penulis  mengambil  titik centroid berdasarkan angka terendah, angka menengah, dan  angka  tertinggi  mengenai  total  penjualan  jasa cleaning  service yang  berkisaran  3  tahun  pada  PT. XYZ, yakni tahun 2020, tahun 2022, hingga pada tahun 2023 seperti terlihat pada Tabel 5..
Pada tahapan menghitung jarak centroid terdekat pada saat proses perhitungan dari rumus Eulidance Distance akan dihitung dengan data cleansing .
Tanggal
Nama pelanggan Alamat Item 3-01-2021 Hazzah Kecamatan.Wates, Mojokerto Cuci Kasur 3-01-2021 Hajrulrafi Kecamatan.Cerme, Gresik Cuci Sofa ……… …….. ……. …….
Tanggal Nama pelanggan Alamat Item 3-01-2022 Dewa Kecamatan.Balong bendo, Sidoarjo Cuci Sofa 4-01-2022 Putri Kecamatan.Cerme, Gresik Cuci Kasur ……… …….. ……. ……. Tanggal Nama pelanggan Alamat Item 2-01-2023 Nadya Kecamatan.Sukolilo, Surabaya Cuci Kasur 3-01-2023 Dewi Anggraini Kecamatan.Waru, Sidoarjo Cuci Kasur ……… …….. ……. …….

## Reynalda Vonna Syalwa, Vivine Nurcahyawati, Tutut Wurijanto
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 2 (2023)
DOI: https://doi.org/10.38204/tematik.v10i2.1518 Lisensi: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
Tabel 5. Sample Centroid Acak
Proses  iterasi  1,  menghitung cluster 0  (C0),  proses perhitungan  diambil  dari cleansing data  pada kabupaten nomor urut 1 dan nilai centroid C0.
𝐷 1 =   √(12 − 28) 2 + (22 − 38) 2 + (17 − 41) 2 D 1 = 32,98.
Menghitung cluster 1 (C1), proses perhitungan diambil dari data cleansing pada  kabupaten nomor urut 1 dan nilai centroid C1.
𝐷 1 =   √(28 − 28) 2 + (38 − 38) 2 + (41 − 41) 2 D 1 = 0
Menghitung cluster 2 (C2), proses perhitungan diambil data cleansing pada kabupaten nomor urut 1 dan nilai centroid C2.
𝐷 1 =   √(40 − 28) 2 + (46 − 38) 2 + (66 − 41) 2
D 1 = 28,86
3.4. Mengelompokkan data masing - masing cluster.
Setelah perhitungan jarak centroid terdekat, dilanjutkan data  dikelompokkan  sesuai  dengan cluster masing  - masing data. Hasil pengelompokan terlihat pada Tabel 6.
Dilihat dari tabel 6 didapatkan cluster C0 terdapat pada wilayah  kabupaten  Mojokerto,  Jombang,  Pasuruan, Malang. Cluster C1 pada wilayah kabupaten Surabaya, Madura,  Lamongan. Cluster C2  pada  wilayah kabupaten  Sidoarjo,  Gresik  dimana  hasil  perhitungan pada  tiap cluster sudah  dijabarkan  detail  sehingga mendapatkan  informasi  bahwa  tiap  kabupaten  yang memiliki  hasil  angka  paling  kecil  pada cluster hal tersebut  akan  dipilih  menjadi cluster dengan  jarak terdekat.
Tabel 6. Data Sample Perhitungan Iterasi 1
Selanjutnya mulai menentukan titik centroid baru untuk melakukan iterasi 2 dengan menghitung rata-rata hasil dari  kelompok  masing cluster pada  iterasi  1. Perhitungan menentukan centroid baru berikut:
Cluster 0 (C0) berjumlah 4 data C0(X1) = (12 + 10 + 9 + 10) / 4 C0(X1) = 10 C0(X2) = (22 + 7 + 9 + 14) / 4 C0(X2) = 13 C0(X3) = (17 + 0 + 0 + 0) / 4 C0(X3) =17
Cluster 1 (C1) Berjumlah 3 data C0(X1) = (28 + 29 + 12)/3 C0(X1) = 23 C0(X2) = (38 + 19 + 15) /3 C0(X2) =24 C0(X3) = (41 + 34 + 53) /3 C0(X3) = 42
Cluster 2 (C2) berjumlah 2 data C0(X1) = (40 + 29)/2 C0(X1) = 34 C0(X2) = (46 + 34) /2 C0(X2) = 40 C0(X3) = (66 + 41) /2 C0(X3) = 53
Setelah  proses  perhitungan  dilakukan,  akan  didapati data centroid baru untuk iterasi 2. Data centroid baru bisa dilihat pada tabel 7.
Tabel 7. Centroid baru
Setelah centroid baru akan dilakukan cluster terhadap data  sample.  dengan  cara  mengulang  perhitungan sesuai dengan iterasi 1, maka pada iterasi 2 didapatkan cluster baru data wilayah yang termasuk dari kategori pengelompokkan sesuai dengan cluster masing-masing seperti pada Tabel 8 data sample perhitungan iterasi 2 .
Tabel 8. Data Sample Perhitungan Iterasi 2 Centroid Kabupaten Penjualan Tahun 2021 Penjualan Tahun 2022 Penjualan Tahun 2023 C0 Mojokerto 12 22 17 C1 Surabaya 28 38 41 C2 Sidoarjo 40 46 66
Kabupaten C0 C1 C2 Jarak
Terdekat Surabaya 32,98 0 28,86 C1 Madura 24,22  20,27  43,28 C1 Sidoarjo 61,32  28,86 0 C2 Mojokerto 0 32,98  61,32 C0 Gresik 31,76  4,12 29,83 C2 Lamongan  36,67  30,47  43,74 C1 Jombang 22,75  54,46  82,32 C0 Pasuran 21,61  53,69  81,76
C0
Malang 18,89  50,80  79,24
C0
Centroid Penjualan Tahun 2021 Penjualan Tahun 2022 Penjualan Tahun 2023 C0 10 13 17 C1 23 24 42 C2 34 40 53 Kabupaten Cluster
Surabaya C2
Madura C1 Sidoarjo C2 Mojokerto C0
Gresik C1
Lamongan
C1
Jombang C0 Pasuran
C0
Malang C0

## Reynalda Vonna Syalwa, Vivine Nurcahyawati, Tutut Wurijanto
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 2 (2023)
DOI: https://doi.org/10.38204/tematik.v10i2.1518 Lisensi: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
Iterasi  ke  3  setelah  dilakukan  sebuah  perhitungan didapatkan hasil yang sama dengan Tabel 9.
Tabel 9. Data Sample Perhitungan Iterasi 3
Iterasi  akan  berhenti  dilakukan  bila  data cluster tidak mengalami perubahan. Melihat tabel 8 dan tabel 9 isi cluster tidak  mengalami  perubahan  sehingga  iterasi diberhentikan  dengan  hasil  akhir cluster C0  terdapat pada  wilayah  kabupaten  Mojokerto,  Jombang, Pasuruan, Malang. Cluster C1 pada wilayah kabupaten Gresik, Madura, Lamongan. Cluster C2 pada wilayah kabupaten Sidoarjo, Surabaya.
Perhitungan  penelitian cluster data  set  penjualan  jasa cleaning service hanya sampai pada iterasi 2.
Tabel 10. Cluster 0
Tabel  10  menunjukkan  kategori cluster 0  dimana terlihat  pada  hasil  penjualan  pada  tahun  2021  hingga 2023 memiliki total penjualan rendah atau sedikit. Hal tersebut  menandai  bahwa cluster 0  termasuk  dalam kategori wilayah kurang berpotensi.
Tabel 11. Cluster 1
Tabel  11  menunjukkan  kategori cluster 1  dimana terlihat  pada  hasil  penjualan  pada  tahun  2021  hingga 2023  memiliki  total  penjualan  yang  cukup  lumayan. Hal tersebut menandai bahwa cluster 1 termasuk dalam kategori wilayah cukup berpotensi.
Tabel  12  menunjukkan  kategori cluster 2  dimana terlihat  pada  hasil  penjualan  pada  tahun  2021  hingga 2023  memiliki  total  penjualan  yang  banyak.  Hal
tersebut  menandai  bahwa cluster 2  termasuk  dalam kategori wilayah sangat berpotensi.
Tabel 12. Cluster 2

## 4.  Kesimpulan
Setelah  melakukan  perhitungan  dan  pembahasan Algoritma K-Means clustering penulis dapat menarik kesimpulan bahwa K-Means Clustering dapat digunakan  sebagai  metode  untuk  mengelompokkan wilayah  potensial  terhadap  penjualan  jasa cleaning service. Hal ini dapat dilihat dari 9 data penjualan jasa yang diolah didapatkan  hasil  kategori  wilayah  kurang berpotensi  (C0)  sebanyak  4  wilayah  yaitu  wilayah Mojokerto, Jombang, Pasuruan, Malang. Pada kategori cukup  berpotensi  (C1)  berjumlah  3  wilayah  yaitu wilayah  Madura,  Gresik,  Lamongan,  dan  kategori sangat  berpotensi  (C2)  berjumlah  2  wilayah  yaitu Surabaya, Sidoarjo

## Daftar Rujukan
[1] D. Septianawati and Yamtana, “Penerapan Peregangan Untuk Menurunkan  Keluhan  Nyeri  Otot  Rangka  (MSDs)  Pada Petugas  Kebersihan  dI  RSUD  dr.  Tjitrowardojo,”  Politeknik
Kesehatan Jogjakarta, 2019. [Online].
Available: https://medium.com/@arifwicaksanaa/pengertian-use-case- a7e576e1b6bf
[2] Ardianto,  “Peran  Cleaning  Service  Terhadap  Kebersihan Fakultas Dakwah Dan Komunikasi UIN Alauddin Makassar,” Islam  Negeri  Alauddin  Makasar,  2019.  [Online].  Available: http://www.scopus.com/inward/record.url?eid=2-s2.0- 84865607390&partnerID=tZOtx3y1%0Ahttp://books.google. com/books?hl=en&amp;lr=&amp;id=2LIMMD9FVXkC&a mp;oi=fnd&amp;pg=PR5&amp;dq=Principles+of+Digital+I mage+Processing+fundamental+techniques&amp;ots=HjrHe uS_
[3] Nugroho  Arif  Sudibyo,  Ardymulya  Iswardani,  Kartika  Sari, and  Siti  Suprihatiningsih,  “Penerapan  Data  Mining  Pada Jumlah Penduduk Miskin Di Indonesia,” J. Lebesgue  J. Ilm. Pendidik. Mat. Mat. dan Stat. , vol. 1, no. 3, pp. 199–207, 2020, doi: 10.46306/lb.v1i3.42.
[4] H. Prastiwi, Jeny Pricilia, and Errissya Rasywir, “Implementasi  Data  Mining  Untuk  Menentuksn  Persediaan Stok Barang Di Mini Market Menggunakan Metode K-Means Clustering,” J. Inform. Dan Rekayasa Komputer(JAKAKOM) , vol. 2, no. 1, pp. 141–148, 2022, doi: 10.33998/jakakom.2022.2.1.34. [5] H.  Sibarani,  Solikhun,  W.  Saputra,  I.  Gunawan,  and  Z.  M.
Nasution, “Penerapan Metode K-Means Untuk Pengelompokkan Kabupaten/Kota Di Provinsi Sumatera Utara Berdasarkan  Indikator  Indeks  Pembangunan Manusia,” JATI (Jurnal  Mhs.  Tek.  Inform. ,  vol.  6, no.  1,  pp. 154–161,  2022, doi: 10.36040/jati.v6i1.4590.
[6] Y. Lase and E. Panggabean, “Implementasi Metode K-Means Clustering Dalam Sistem Pemilihan Jurusan Di SMK Swasta Harapan Baru,” J. Teknol. dan Ilmu Komput. Prima , vol. 2, no. 2, p. 43, 2019, doi: 10.34012/jutikomp.v2i2.723.
[7] F.  Nasari  and  C.  J.  M.  Sianturi,  “Penerapan  Algoritma  K- Means Clustering Untuk Pengelompokkan Penyebaran Diare
Kabupaten Cluster Surabaya C2 Madura C1 Sidoarjo C2 Mojokerto C0
Gresik C1
Lamongan C1 Jombang C0 Pasuran C0
Malang C0 Kabupaten Penjualan Tahun 2021 Penjualan Tahun 2022 Penjualan Tahun 2023 Mojokerto 12 22 17 Jombang 10 7 0 Pasuruan 9 9 0 Malang 10 14 0
Kabupaten Penjualan Tahun 2021 Penjualan Tahun 2022 Penjualan Tahun 2023 Madura 29 19 34 Gresik 29 34 41 Lamongan 12 15 53
Kabupaten Penjualan Tahun 2021 Penjualan Tahun 2022 Penjualan Tahun 2023 Surabaya 28 38 41 Sidoarjo  40 46 66

## Reynalda Vonna Syalwa, Vivine Nurcahyawati, Tutut Wurijanto
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 2 (2023)
Di Kabupaten Langkat,” CogITo  Smart  J. ,  vol.  2,  no.  2,  pp. 108–119, 2016, doi: 10.31154/cogito.v2i2.19.108-119.
[8] R.  R.  Putra  and  C.  Wadisman,  “Implementasi  Data  Mining Pemilihan  Pelanggan  Potensial  Menggunakan  Algoritma  K- Means Implementation of Data Mining for Potential Customer Selection  Using  K-Means  Algorithm,” J.  Inf.  Technol. Comput. Sci. , vol. 1, no. 1, pp. 72–77, 2018.
[9] Zulrahmadi,  S.  Defit,  and  Y.  Yunus,  “Pemetaan  Wilayah Potensial  Terhadap  Penjualan  Sepeda  Motor  Honda Menggunakan K-Means Clustering,” J. Inform. Ekon. Bisnis , vol. 2, no. 2018, pp. 53–59, 2020, doi: 10.37034/infeb.v2i2.41.
[10]  K.  Fatmawati and A. P. Windarto, “Data Mining: Penerapan Rapidminer Dengan K-Means Cluster Pada Daerah Terjangkit Demam  Berdarah  Dengue  (Dbd)  Berdasarkan  Provinsi,” Comput.  Eng.  Sci.  Syst.  J. ,  vol.  3,  no.  2,  p.  173,  2018,  doi: 10.24114/cess.v3i2.9661.
[11]  L. Maulida, “Penerapan Datamining Dalam Mengelompokkan Kunjungan  Wisatawan  Ke  Objek  Wisata  Unggulan  Di  Prov. Dki Jakarta Dengan K-Means,” JISKA (Jurnal Inform. Sunan Kalijaga) , vol. 2, no. 3, p. 167, 2018, doi:
10.14421/jiska.2018.23-06.
[12]  D.  Triyansyah  and  D.  Fitrianah,  “Analisis  Data  Mining Menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering  Untuk Menentukan Strategi Marketing,” J. Telekomun. dan Komput. , vol.
8, no. 3, p. 163, 2018,
doi:
10.22441/incomtech.v8i3.4174.
[13]  W. D. Budimulia and F. Ridho, “Penerapan Komputasi Paralel Pada Aplikasi Data Cleaning Multiple Data Edit,” Semin. Nas. Off.  Stat. ,  vol.  2019,  no.  1,  pp.  7–14,  2020,  doi: 10.34123/semnasoffstat.v2019i1.120.
[14]  I. K. Juni Arta, G. Indrawan, and G. R. Dantes, “Data Mining Rekomendasi  Calon  Mahasiswa  Berprestasi  Di  Stmik Denpasar  Menggunakan  Metode  Technique  for  Others Reference By Similarity To Ideal Solution,” JST (Jurnal Sains dan  Teknol. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  11–21,  2017,  doi: 10.23887/jstundiksha.v5i2.8549.
[15]  B.  Harahap,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  Untuk Menentukan  Bahan  Bangunan  Laris  (Studi  Kasus  Pada  UD. Toko  Bangunan  YD  Indarung),” Reg.  Dev.  Ind.  Heal.  Sci. Technol.  Art  Life ,  pp.  394–403,  2019,  [Online].  Available: https://ptki.ac.id/jurnal/index.php/readystar/article/view/82