## PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKAN DATA PENJUALAN PAKAIAN (STUDI KASUS : UMKM LIMA MEDIA KUNINGAN)
Nina Wahyunisari 1 , Rudi Kurniawan 2
1 Komputerisasi Akuntansi, STMIK IKMI Cirebon
2 Rekayasa Perangkat Lunak, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No. 10B Karyamulya Kec. Kesambi Kota Cirebon wahyunisarinina@gmail.com

## ABSTRAK
Kabupaten Kuningan yang terletak di Jawa Barat merupakan salah satu kota yang memiliki jumlah UMKM yang  terus  meningkat  setiap  tahunnya.  UMKM  Lima  Media  merupakan  UMKM  yang  menyediakan  pakaian dalam dari berbagai brand di online shop. UMKM Lima Media masih mengalami kesulitan dalam menentukan pakaian dalam mana yang laku dan kurang laku. Sehingga persediaan stok terlalu banyak dapat mengakibatkan minimnya keuntungan, persediaan stok terlalu sedikit dapat menyebabkan toko kehabisan stok. Tujuan utama dari penelitian ini yaitu mengelompokan data penjualan pakaian dalam sehingga dapat digunakan untuk analisis lebih lanjut,  seperti  persediaan  untuk  periode  selanjutnya.  Metode  yang  digunakan  yaitu data  mining menggunakan algoritma K-Means  Clustering untuk  mengelompokkan  data  kedalam  beberapa  kelompok  sehingga  dapat mengetahui pakaian dalam mana yang banyak diminati oleh customer pada aplikasi Rapidminer versi 10.3. Hasil dari pengelompokan data penjualan pakaian, diperoleh pengelompokan 3 Cluster, yaitu Cluster 0 dengan jumlah 48 items , Cluster 1  dengan  jumlah  120 items ,  dan Cluster 2  dengan  jumlah  72 items .  Selain  itu,  nilai Davies Bouldin Index yang didapat sebesar 0.271.
Kata Kunci : Clustering, Data Mining , K-Means , Persediaan, Rapidminer

## 1. PENDAHULUAN
Saat  ini  jumlah  Usaha  Mikro  Kecil  dan Menengah  (UMKM) semakin meningkat  dan jumlahnya terus meningkat setiap tahunnya. Dalam hal ini  akan  berdampak  positif  terhadap  perekonomian Indonesia.  Berdasarkan  data  Kementerian  Koperasi dan  Usaha  Kecil  Menengah,  kontribusi  UMKM terhadap PDB Nasional sebesar 60,5% (https://djpb.kemenkeu.go.id). Kabupaten  Kuningan yang terletak di Jawa Barat merupakan salah satu kota yang  memiliki jumlah UMKM  yang terus  meningkat setiap tahunnya. Dari data Dinas Koperasi dan Usaha Kecil menunjukan pada tahun 2023 jumlah UMKM di daerah Kabupaten Kuningan mencapai 144.445 UNIT (https://opendata.jabarprov.go.id). UMKM Lima Media Kuningan merupakan UMKM yang menyediakan  pakaian  di  online  shop.  UMKM  Lima Media  Kuningan  ini  telah  berjalan  pada  tahun  2022.
Penelitian  ini  mengangkat  permasalahan  yang  sangat relevan dengan kebutuhan bisnis saat ini, yaitu : dalam pengelompokan  data  penjualan  pakaian  dalam  pria, berdasarkan observasi terhadap data penjualan pakaian UMKM  Lima  Media  Kuningan  tersebut,  dengan berfokus  pada  produk  yang  banyak  diminati  oleh customer dan strategi pemasaran. Penggunaan algoritma K-Means Clustering telah diterapkan di berbagai bidang, dan beberapa penelitian telah  dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma  ini. Salah Satunya oleh [1] yang berjudul “Analisis Produk Terlaris  Menggunakan  Metode K-Means  Clustering Pada  PT.Sukanda  Djaya”.  Oleh  karena  itu,  Peneliti dapat  mengambil  kesimpulan  sebagai  berikut  : Berdasarkan  hasil  dari  pengelompokan  terdapat barang  paling  terlaris  sebanyak  10  dan  kurang  laris sebanyak 4.
Tabel 1. Data Penjualan Pakaian UMKM Lima Media
No Bulan Kode Produk Produk Harga Stok Awal Stok Masuk Penjualan Stok Akhir 1 Januari B111 Boxer Nike 40000 100 0 27 73 2 Januari B112 Boxer OPTIMA 54000 100 0 39 61 3 Januari B113 Boxer Puma 44000 100 0 26 74 4 Januari B114 Boxer CK 38500 100 0 4 96 5 Januari B115 Boxer ALFIBI 37000 100 0 22 78 6 Januari B116 Boxer Levi's 57000 100 0 9 91 …… …… …… …………… ………. ………. ……… ………. ……… 235 Desember CD05 CD Champion 22500 22 50 36 36 236 Desember CD06 CD Lacoste 23500 16 50 29 37 237 Desember CD07 CD Chao Li Ting 24000 14 0 13 1 238 Desember CD08 CD Munafie 21000 11 0 9 2
No Bulan Kode Produk Produk Harga Stok Awal Stok Masuk Penjualan Stok Akhir 239 Desember CD09 CD adidas 21500 15 50 27 38 240 Desember CD10 CD Tommy 22500 25 0 9 16
Berdasarkan  uraian  di  atas,  permasalahan  yang dihadapi  UMKM  Lima  Media  Kuningan  dalam melakukan pengelompokan data penjualan berdasarkan  klasifikasi  pakaian  dengan  kategori  laku dan kurang laku mempunyai keterbatasan, antara lain dalam  menghadapi  masalah  persediaan  stok  barang yang berlebihan agar tidak mengakibatkan penyimpanan  barang  terlalu  lama  dikarenakan perubahan selera pasar yang sangat cepat.
Tujuan  utama  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengelompokan  data  penjualan  pakaian  sehingga dapat  digunakan  untuk  analisis  lebih  lanjut,  seperti persediaan  stok  barang  pada  periode  berikutnya  dan meningkatkan daya  saing pasar UMKM Lima Media Kuningan,  serta  hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa algoritma K-Means dalam  pengelompokan  penjualan produk  yang banyak diminati dengan akurasi tinggi.
Oleh  karena  itu,  diusulkan  tugas  akhir  dengan judul “Penerapan  Algoritma K-Means  Clustering Untuk  Pengelompokan  Data  Penjualan  Pakaian (Studi  Kasus  :  Umkm  Lima  Media  Kuningan)”. Adapun  yang  menjadi  alasan  utama  dilakukan  tugas akhir  ini  dengan  judul  tersebut  adalah  untuk mengelompokan  penjualan  pakaian  berdasarkan  data penjualan  UMKM  Lima  Media    menggunakan data mining dengan algoritma K-Means Clustering .

## 2.
TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Landasan Teori
2.1.1. Literatur Review
Penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  [2]  yang berjudul  “Penerapan  Metode K-Means  Clustering Dalam  Penjualan  Produk  Souq.Com”.  Tujuan  dari penelitian  ini  untuk  mengelompokan  barang  yang diminati  dan  kurang  diminati  oleh customer. Dapat disimpulkan penerapan metode K-Means menghasilkan pengelompokan 3 cluster, yaitu cluster 0 sebanyak 22 anggota, cluster 1 sebanyak 5 anggota, dan cluster 2 sebanyak 23 anggota.
2.1.2. Data Mining
Data Mining adalah proses analisis data untuk menentukan  pola  tersembunyi  secara  otomatis  atau semi-otomatis [3].
Data  Mining adalah  proses  yang  digunakan menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan,  dan machine  learning untuk  mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi berguna dan pengetahuan  terkait  database  besar. Data  Mining adalah  suatu  kegiatan  dalam  menentukan  pola  dari data yang berjumlah besar, yang dapat disimpan dalam suatu  basis  data,  gudang  data,  atau  penyimpanan informasi lainnya.
Knowledge  Discovery  In  Database (KDD) merupakan  metode  yang  digunakan  untuk  mencari
pengetahuan  atau  informasi  yang  tidak  diketahui dalam database. KDD merupakan nama lain dari Data Mining, walaupun  sebenarnya  kedua  istilah  ini memiliki konsep berbeda namun saling berkaitan dan salah  satu  tahapan  dari  proses  KDD  secara keseluruhan  adalah data  mining yang  merupakan jantung dari proses KDD [4].
2.1.3. Clustering
Potensi Clustering adalah  dapat  digunakan untuk  menentukan  struktur  data  yang  selanjutnya dapat  digunakan  dalam  banyak  aplikasi  seperti klasifikasi, pemrosesan data.
Hierarchical Clustering
adalah metode pengelompokan data yang diawali dengan mengelompokan  dua  objek  atau  lebih  dengan kemiripan  terdekat.  Kemudian  proses  berlanjut  ke objek lain yang mempunyai kedekatan kedua. Berbeda dengan  metode  klasifikasi  hierarki,  metode  klaster non-hierarki. Clustering ini  dimulai  dengan  cara menentukan  jumlah cluster terlebih  dahulu  yang diinginkan [5].
2.1.4. K-Means Clustering Metode K-Means  Clustering merupakan  salah satu  metode clustering data  non-hierarki,  yang memungkinkan  data  dibagi  menjadi  satu  jenis  atau kelompok,  dengan  cara  observasi  berdasarkan kemiripan  objek  yang  diteliti. Cluster adalah sekumpulan  data  yang  mempunyai  persamaan anggotanya atau perbedaan dengan kelompok lainnya. Dengan kata lain, cluster digunakan untuk meminimalkan variasi dalam cluster dan memaksimalkan variasi antar cluster. Data mempunyai  sifat  yang  mirip  satu  sama  lain  dan mempunyai sifat yang berbeda dengan cluster lainnya [6].

## 2.1.5. Rapidminer
RapidMiner adalah  sebuah  aplikasi  pengolah data  yang  mempunyai  beberapa  teknik  dan  metode dalam data  mining .  Sehingga  data  dapat  menjadi informasi  dalam  proses  pengambilan  keputusan. Rapidminer juga menyediakan proses data mining dan machine  learning dalam  fitur-fiturnya,  termasuk ekstraksi,  transformasi,  pemuatan,  pemrosesan  awal data, visualisasi, pemodelan, dan evaluasi. Rapidminer memudahkan  penghitungan  data  berskala  besar menggunakan  operator  yang  tersedia  dalam  fitur- fiturnya.  Operator  ini  digunakan  untuk  mengekstrak data menjadi informasi. Data pengujian menggunakan Rapidminer juga  dapat  ditampilkan  secara  visual melalui grafik [7].
2.1.6. Davies Bouldin Index
Davies Bouldin Index (DBI)  merupakan salah satu  metode  evaluasi  internal  yang  digunakan  untuk mengukur kualitas cluster dalam metode pengelompokan data berdasarkan kohesi dan separasi. Dalam  pengelompokan,  kohesi  merujuk  pada  tingkat kedekatan data dengan pusat cluster tempatnya berada, dan separasi mengacu pada jarak antara pusat cluster yang berbeda [8].
Davies  Bouldin  Index (DBI) merupakan  suatu  teknik pengukuran  yang  digunakan  untuk  menentukan jumlah cluster yang optimal setelah proses clustering selesai [9].

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Teknik Pengumpulan Data
Teknik  yang  dilakukan  untuk  mengumpulkan data  ini  yaitu  dengan  observasi  langsung  ke  rumah produksi UMKM Lima Media Kuningan. Jenis teknik pengumpulan data yang sering digunakan Wawancara, Observasi, studi dokumentasi.
Observasi  adalah  suatu  metode  pengumpulan data  melalui  observasi  dan  peninjauan  langsung  di lokasi  penelitian,  meninjau  situasi  yang  muncul,  dan menunjukkan  keaslian  suatu  proyek  penelitian  yang dilakukan.  Observasi  dilakukan  untuk  menangani objek dengan tujuan untuk merasakannya, memahami fenomena berdasarkan pengetahuan dan gagasan yang diketahui, memperoleh informasi yang diperlukan dan melanjutkan proses penyelidikan.
Wawancara  adalah  suatu  metode  pengumpulan data  atau  informasi  dari  hasil  penelitian  di  lapangan. Wawancara  sering digunakan dalam penelitian  untuk memperoleh  data  kualitatif  secara  rinci  tentang pengalaman,  persepsi,dan  pandangan  responden terhadap topik penelitian. Wawancara dapat dilakukan secara  langsung,  melalui  telepon,  melalui chat atau video call.
Dokumentasi adalah suatu metode pengumpulan data  dengan  cara  merekam  informasi  tertulis  atau audio  tentang  objek  atau  peristiwa  yang  diamati. Dokumentasi dapat dilakukan melalui berbagai media, antara lain catatan, foto, video, dan rekaman audio.

## 3.2. Tahapan Perancangan
Tahapan  perancangan  merupakan  tahapan  yang diterapkan  dalam  sebuah  penelitian  untuk  dapat mencapai  tujuan  penelitian.  Tahapan  perancangan dalam  penelitian  ini  disusun  berdasarkan  proses Knowledge  Discovery  In  Database (KDD), dengan tujuan  menganalisis  data  yang  besar  menjadi  suatu informasi berguna untuk memberikan pengetahuan.
Gambar 1. Proses Knowledge Discovery InDatabase (KDD)
3.2.1. Seleksi Data (Selection)
Tahapan  pertama  yang  dilakukan  yaitu pemilihan  data  dan  pengecekan  data.  Data  yang digunakan  yaitu  data  penjualan  pakaian  yang  terdiri dari 20 produk UMKM Lima Media dari bulan Januari 2023 sampai bulan Desember 2023 dengan 9 atribut. Atribut tersebut diantaranya No, Bulan, Kode Produk, Produk,  Harga,  Stok  Awal,  Stok  Masuk,  Penjualan, Stok Akhir.
3.2.2. Preprocessing/cleaning
Preprocessing/cleaning adalah  proses  yang bertujuan memeriksa data, membuang dan menghapus serta  memperbaiki  kesalahan  pada  data  yang  akan digunakan  pada  tahap  selanjutnya.  Pada  tahapan  ini akan  dilakukan  pengecekan  apakah  terdapat  dasa missing atau tidak pada data penjualan pakaian dengan melihat  hasil statistics pada  ExsempleSet (Read Excel) .  Pada  data  penjualan  pakaian  terdapat  atribut yang tidak digunakan yaitu No dan Produk. Sehingga atribut  yang  digunakan  yaitu  Bulan,  Kode  Produk, Harga, Stok Awal, Stok Masuk, Penjualan, Stok Akhir.
3.2.3. Transformasi Data (Data Transformation) Pada tahap transformasi data terdapat perubahan  format  data  diantaranya,  Bulan  dan  Kode Produk.  dengan  menggunakan  atribut Nominal  to Numerical Pada Rapidminer.

## 3.2.4. Data Mining
Proses data mining merupakan proses mencari pola  dan  informasi  yang  menarik  dalam  data  terpilih dengan menggunakan teknik dan metode tertentu.
3.2.5. Interpretation/Evaluation Evaluasi adalah tahap terakhir, yang dilakukan dalam  tahap  ini  yaitu  pembentukan  keluaran  yang nantinya  mudah  dimengerti  yang  bersumber  pada proses data mining pola informasi. Secara garis besar, data mining dapat dibagi menjadi dua kategori utama, yaitu ;
1. Descriptive Mining ,sebuah proses untuk menemukan  karakteristik  yang  penting  dari data dalam basis data
2. Predictive  Mining ,  sebuah  proses  untuk menemukan pola dari data dengan menggunakan beberapa variabel lain.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Implementasi  Menggunakan  Algoritma K- Means Clustering
Bagian  ini  berisikan  mengenai  hasil-hasil penerapan algoritma K-Means Clustering berdasarkan hasil data penjualan pakaian UMKM Lima Media.
4.1.1. Data Selection
Pada  gambar  2  tahapan  pertama  yaitu mengimport  file  Data  Penjualan  Pakaian  yang  sudah dibuat  dengan  format xlsx menggunakan  operator Read  Excel pada  aplikasi Rapidminer versi  10.3, setelah mengimport data akan terjadi perubahan pada
operator Read Excel dengan menghilangnya tanda seru pada operator Read Excel.
Gambar 2. Operator Read Excel

## 4.1.2. Preprocessing/cleaning
Gambar 3. Hasil ExsempleSet ( Read Excel ) Pada  gambar  3  dari  hasil  pengecekan  pada Statistics tidak terdapat atribut yang missing.

## 4.1.3. Transformasi Data
Gambar 4. Operator Nominal to Numerical
Pada  gambar  4  transformasi  data  terdapat perubahan terhadap beberapa atribut  yaitu Bulan dan Kode Produk dengan menggunakan operator Nominal to Numerical .

## 4.1.4. Data Mining
Gambar 5. Model Algoritma K-Means Clustering
Pada  gambar  5    terlihat  tampilan  model  dari algoritma K-Means  Clustering merupakan  suatu teknik dalam analisis data.
Gambar 6. Operator Clustering
Pada gambar 6 Clustering adalah operator yang digunakan  untuk  menentukan  jumlah  cluster  dengan melakukan percobaan sebanyak sembilan kali. Dengan cara menetapkan setiap K satu persatu dengan tepat.
Gambar 7 Operator Performance
Pada  gambar  7 Performance digunakan  untuk mengukur Cluster dari  proses K-Means tersebut. Operator Cluster  Distance  Performance mengambil dua ukuran kinerja yaitu rata-rata dalam jarak cluster dan Davies Bouldin Index (DBI). Dengan nilai Davies Bouldin  Index yang  mendekati  angka  0  berarti algoritma  yang  dihasilkan  semakin  baik,  maka  hasil jumlah  cluster  terbaik  akan  digunakan  untuk pengelompokan.

## 4.1.5. Evaluation

## Gambar 8 Cluster Model
Pada  gambar  8  hasil  pengelompokan  data penjualan  pakaian  menghasilkan  sebanyak  3 Cluster , Cluster 0  dengan  jumlah  48 items , Cluster 1  dengan jumlah  120 items ,  dan Cluster 2  dengan  jumlah  72 items .
4.1. Hasil Pengelompokan Data Penjualan Pakaian UMKM Lima Media Tabel 2. Hasil Pengelompokan Harga dan Penjualan Cluster Harga Penjualan Keterangan 0 47500 - 57000 5 - 40 Penjualan Sangat Laku 1 19600 - 25000 2 - 36 Penjualan Kurang Laku 2 33250 - 44000 4 - 38 Penjualan Laku
Pada  tabel  1  disajikan  hasil  kelompok berdasarkan  harga  produk  dan  penjualan,  dengan
keterangan untuk setiap cluster. Tabel ini memberikan informasi  tentang  cluster  mana  yang  tergolong kedalam  Penjualan  Sangat  Laku,  Penjualan  Kurang Laku dan Penjualan Laku.
Tabel 3. Hasil pengelompokan Total Penjualan dan
Stok Akhir Cluster Kode Produk Produk Penjualan Stok Akhir 0 B112 Boxer OPTIMA 368 4 B116 Boxer Levi's 363 37 B117 Boxer Madelon 378 22 B120 Boxer Ropolo 268 32 Cluster Kode Produk Produk Penjualan Stok Akhir 1 CD01 CD MEN 253 38 CD02 CD Supreme 256 40 CD03 CD Puma 249 4 CD04 CD CK 269 31 CD05 CD Champion 255 36 CD06 CD Lacoste 269 37 CD07 CD Chao Li Ting 99 1 CD08 CD Munafie 98 2 CD09 CD adidas 270 38 CD10 CD Tommy 171 16 Cluster Kode Produk Produk Penjualan Stok Akhir 2 B111 Boxer Nike 372 28 B113 Boxer Puma 375 25 B114 Boxer CK 108 42 B115 Boxer ALFIBI 238 62 B118 Boxer Munafie 108 42 B119 Boxer adidas 108 42
Pada  Tabel  2  disajikan  hasil  kelompok berdasarkan Cluster 0 yang terdiri dari 4 Produk yaitu, Boxer  Optima,  Boxer  Levi’s,  Boxer  Madelon,  dan Boxer  Ropolo. Cluster 1  yang  terdiri  dari  10  produk yaitu, CD MEN, CD Supreme, CD Puma, CD CK, CD Champion,  CD  Lacoste,  CD  Chao  Li  Ting,  CD Munafie, CD Adidas, dan CD Tommy. Cluster 2 yang terdiri dari 6 produk yaitu, Boxer Nike, Boxer Puma, Boxer  CK,  Boxer  Alfibi,  Boxer  Munafie,  Boxer Adidas.  Tabel  ini  juga  mencakup  informasi  jumlah Stok  Akhir  setiap  produk  untuk  periode  selanjutnya. Penyajian  ini  memberikan  gambaran  terperinci mengenai  komposisi  produk  dalam  masing-masing
kelompok  serta  ketersediaan  stok  yang  dapat menjadikan informasi berharga untuk perencanaan dan pengelolaan persediaan.
4.2. Cluster  (K)  Optimal  Hasil  Pengelompokan
Data Penjualan Pakaian
Tabel 5. Penentuan Jumlah Cluster Optimal Cluster (K) Davies Bouldin Index 2 0.392 3 0.271 4 0.418 5 0.419 6 0.521 7 0.469 8 0.476 9 0.434 10 0.429
Pada  tabel  5.  percobaan  kedua,  nilai  K  yang ditetapkan sebesar 3(tiga) dan menghasilkan Performance  Vector  (Davies  Bouldin  Index) yang lebih  optimal  dibandingkan  dengan  percobaan pertama,  ketiga,  dan  seterusnya  hingga  percobaan sembilan.  Dengan  menggunakan  nilai  K  yang  tepat, diharapkan pengelompokan Cluster dapat memberikan hasil yang lebih akurat untuk mendukung pengambilan keputusan  terkait  strategi  penjualan  dan  manajemen stok produk di UMKM Lima Media.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil dari Cluster 0 (Sangat Laku) terdiri dari 4 Produk  yaitu,  Boxer  Optima,  Boxer  Levi’s,  Boxer Madelon, dan Boxer Ropolo. Cluster 1 (Kurang Laku) yang  terdiri  dari  10  produk  yaitu,  CD  MEN,  CD Supreme,  CD  Puma,  CD  CK,  CD  Champion,  CD Lacoste, CD Chao Li Ting, CD Munafie, CD Adidas, dan CD Tommy. Cluster 2 (Laku) yang terdiri dari 6 produk  yaitu,  Boxer  Nike,  Boxer  Puma,  Boxer  CK, Boxer  Alfibi,  Boxer  Munafie,  Boxer  Adidas. Diperoleh  hasil Performance  Davies  Bouldin  Index yang  optimal  berdasarkan  data  penjualan  pakaian UMKM  Lima  Media  dengan  nilai  K  yang  paling mendekati  nol  adalah  K=  3  sebesar  0.271.  Adapun saran  penelitian  selanjutnya,  agar  menggunakan metode clustering yang  lain  seperti Fuzzy  K-means dan metode clustering yang lain.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M. H. Fakhriza and K. Umam, “Analisis Produk Terlaris Menggunakan Metode K-Means Clustering  Pada  “Pt.Sukanda  Djaya,” JIKA (Jurnal  Inform. ,  vol.  5,  no.  1,  p.  8,  2021,  doi: 10.31000/jika.v5i1.3236.
[2]  F.  Amin,  D.  S.  Anggraeni,  and  Q.  Aini, “Penerapan  Metode  K-Means  dalam  Penjualan Produk Souq.Com,” Appl. Inf. Syst. Manag. , vol.
5, no. 1, pp. 7–14, 2022, doi: 10.15408/aism.v5i1.22534.
[3]  I. M. Fauziah, D. R. Amalia, and E. Wahyudin, “Pengelompokan  Data  Stok  Barang  di  Toko
Toba menggunakan K-Means,” MEANS  (Media
Inf. … , vol. 7, no. 2, pp. 166–171, 2022, [Online]. Available:
http://www.ejournal.ust.ac.id/index.php/Jurnal_ Means/article/view/1852%0Ahttp://www.ejourn al.ust.ac.id/index.php/Jurnal_Means/article/view /1852/2003
[4]  S. Nurani, Y. Syahra, and A. Calam, “Penerapan Data  Mining  Dalam  Clustering  Pencapaian Target  Penjualan  Menggunakan  Algoritma  K- Means,” J.  Sist.  Inf.  Triguna  Dharma  (JURSI TGD) ,  vol.  2,  no.  3,  p.  355,  2023,  doi: 10.53513/jursi.v2i3.6552.
[5]  F.  A.  Bramasta  and  R.  Halilintar,  “Penerapan Data  Mining  Untuk  Menentukan  Strategi Penjualan  Toko  Sepatu,” Pros.  SEMNAS INOTEK  … ,  pp.  236–241,  2021,  [Online]. Available: https://proceeding.unpkediri.ac.id/index.php/ino tek/article/view/1135%0Ahttps://proceeding.unp kediri.ac.id/index.php/inotek/article/download/1 135/736
[6]  R.  Yohanes  Hendriyanto  and  L.  Hiryanto, “Penerapan  Metode  K-Means  Clustering  Untuk Menentukan  Pola  Penjualan  Kue  Pada  Alfaza Bakery,” J. Ilmu Komput. dan Sist. Inf. , vol. 11, no.
2, pp.
1–5, 2023,
doi:
10.24912/jiksi.v11i2.26001.
[7]  P.  Studi,  K.  Dapur,  and  B.  U.  Ipung,  “Jurnal Teknologi Pelita Bangsa,” vol. 13, no. 2, 2022.
[8]  T. B. Pamungkas, S. Maesaroh, P. Ardiansyah, F. I.  Komputer,  U.  M.  Buana,  and  U.  Raharja, “IMPLEMENTASI DATA MINING PADA ST OK  PENGGUNAAN  BARANG  DI  GMF AEROASIA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-  Jurnal  Ilmiah  Sains  dan  Teknologi,”  vol.  7, no. 2, pp. 112–123, 2023.
[9]  G.  B.  Kaligis  and  S.  Yulianto,  “Analisa Perbandingan  Algoritma  K-Means,  K-Medoids, Dan  X-Means  Untuk  Pengelompokkan  Kinerja Pegawai,” IT-Explore J. Penerapan Teknol. Inf. dan  Komun. ,  vol.  1,  no.  3,  pp.  179–193,  2022, doi: 10.24246/itexplore.v1i3.2022.pp179-193.