## ANALISIS PENGELOMPOKAN PENJUALAN MENGGUNAKAN METODE K-MEANS PADA BISNIS CENTER SMK WAHIDIN
Muhamad Aji Dian Permana 1 , Martanto 2 , Umi Hayati 3 1,3 Program Studi Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
2 Program Studi Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No.10B, Karyamulya Cirebon, Indonesia ajidianpermana2@gmail.com, martantomusijo@gmail.com, umi.haya41@gmail.com

## ABSTRAK
Bisnis  Center  SMK  Wahidin  adalah  entitas  bisnis  yang  beroperasi  dalam  konteks  pendidikan,  yang menyediakan  berbagai  produk  dan  layanan  kepada  komunitas  sekolah  dan  orang  tua  siswa.  Bisnis  Center  ini menjual berbagai barang, termasuk seragam sekolah, peralatan pendidikan, dan souvenir. Metode K-Means adalah salah satu teknik clustering yang populer dalam analisis data, yang dapat membantu mengidentifikasi pola-pola tersembunyi dalam data penjualan Bisnis Center SMK Wahidin. Dalam penelitian ini, kami mengumpulkan data penjualan dari 1 Juli 2023 sampai 31 Oktober 2023, yang mencakup informasi tentang jenis produk yang dijual, harga produk serta jumlah penjualan. Data ini kemudian digunakan sebagai dasar untuk analisis pengelompokan penjualan  dengan  metode  K-Means.  Penelitian  ini  akan  merinci  bagaimana  hasil  analisis  ini  dapat  digunakan sebagai panduan bagi Bisnis Center di sekolah-sekolah lain yang memiliki unit bisnis serupa. Analisis ini dapat menjadi  model  bagi  upaya  pengelompokan  penjualan  dan  manajemen  operasional  yang  lebih  efektif  dalam lingkungan  sekolah.  Sebagai  langkah  selanjutnya,  penelitian  ini  dapat  diperluas  dengan  mempertimbangkan teknik clustering lainnya, serta pengumpulan data yang lebih luas dan waktu observasi yang lebih panjang untuk analisis yang lebih mendalam. penelitian ini memberikan landasan bagi pengembangan strategi bisnis yang lebih cerdas dan efisien di Bisnis Center SMK Wahidin serta unit bisnis serupa dalam lingkungan pendidikan.
Kata  kunci  : Bisnis  Center  SMK  Wahidin,  Analisis  Penjualan,  Metode  K-Means,  Strategi  Pemasaran,  SMK Wahidin.
1. PENDAHULUAN
Bisnis Center SMK Wahidin merupakan sebuah entitas yang memiliki peran penting dalam memfasilitasi  aktivitas  penjualan  di  lingkungan sekolah.  Sebagai  bagian  dari  upaya  pengembangan keterampilan siswa, Bisnis Center ini telah aktif dalam menjalankan  berbagai  kegiatan  pemasaran  dan penjualan. Dalam era persaingan bisnis yang semakin ketat,  perlu  adanya  analisis  yang  mendalam  terkait pola penjualan yang ada. Analisis ini bertujuan untuk mengoptimalkan  strategi  pemasaran,  meningkatkan efisiensi operasional, dan pada akhirnya, meningkatkan  pendapatan  sekolah.  Oleh  karena  itu, penelitian  ini  bertujuan  untuk  menerapkan  metode pengelompokan  data,  khususnya  metode K-Means , untuk  mengidentifikasi  pola  penjualan  yang  ada  di Bisnis Center SMK Wahidin.
Dalam  melakukan  analisis  pengelompokan penjualan, terdapat beberapa permasalahan yang perlu diidentifikasi.  Pertama,  Bisnis  Center  SMK  Wahidin memiliki beragam produk yang dijual, termasuk snack, minuman, dan barang-barang sekolah. Pola penjualan yang  beragam  ini  mungkin  memerlukan  pendekatan yang  berbeda  dalam  strategi  pemasaran.  Kedua, penjualan Bisnis Center ini terdistribusi pada berbagai waktu dan hari yang berbeda, sehingga penting untuk mengidentifikasi  pola  waktu  terbaik  untuk  masing- masing produk. Ketiga, kebijakan harga juga beragam, dan  perlu  dikaji  lebih  lanjut  agar  dapat  menentukan strategi  harga  yang  paling  efektif.  Keempat, terdapat variasi  dalam  preferensi  pelanggan  yang  mungkin
perlu  diperhatikan  dalam  pengelompokan  penjualan. Kelima,  analisis  terkait  performa  individu  dalam  tim penjualan  perlu  diperhitungkan  untuk  mendukung pengembangan  keterampilan  siswa.  Keseluruhan, pemahaman mendalam tentang karakteristik penjualan Bisnis  Center  ini  menjadi  dasar  penting  untuk pengambilan  keputusan  yang  lebih  baik  dan terinformasi di masa depan.  Manajemen stok barang yang tidak tepat dapat menyebabkan ketidakseimbangan antara penawaran dan permintaan produk,  yang  berpotensi  mengakibatkan  kerugian finansial dan kekecewaan pelanggan. Oleh karena itu, analisis pengelompokan penjualan dengan metode K- Means diharapkan  dapat  memberikan  solusi  yang bermanfaat bagi Bisnis Center SMK Wahidin.
Dari  hasil  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [1], Menguraikan text mining pada barang elektronik yang dijual  di  bisnis  berbasis  web  Shopee  dengan menggunakan  strategi  perhitungan K-Means dengan memanfaatkan  bahasa  pemrograman Python .  Ulasan teks,  angka  penjualan,  dan  peringkat  bintang digunakan  sebagai  data.  Informasi  pemeriksaan  yang didapat  dari  investigasi  pesan  audit  item  dengan menggunakan wordcloud untuk  item  ponsel  yang dievaluasi  rendah  menunjukkan  bahwa  informasi survei  Pasar  Shopee  Indonesia  menunjukkan  bahwa ponsel  yang  dievaluasi  rendah  dan  yang  dievaluasi tinggi  pada  umumnya  memiliki  desain  kata  yang serupa,  khususnya  kata-kata  yang  sering  muncul adalah  kata-kata  yang  tidak  memihak  dan  bagus, sedangkan  kata-kata  dengan  makna  dasar  yang
disesalkan cenderung tidak terlalu banyak. Sedangkan kata-kata  yang  sering  muncul  adalah  produk, konsisten, cepat, kirim, dan hebat dengan nilai tingkat yang  berbeda  sebesar  92%.  Sedangkan  konsekuensi dari  proses  wordcloud  biaya  menengah-signifikan menunjukkan  bahwa  kata-kata  yang  sering  muncul adalah kata-kata (kirim, cepat, dan hebat) dengan nilai ketepatan  sebesar  94%.  Selain  itu,  jika  dilihat  dari grafik  hasil  pengelompokan  informasi  k-means, terlihat bahwa proyeksi pemasaran dari 0 hingga 1000 sampai pada nilai rating bintang yang paling tinggi dan penawaran  dengan  nilai  rating  bintang  yang  paling rendah  berada  di  kisaran  1500  dan  2000  atau lebih.Selanjutnya  menurut  penelitian  yang  dilakukan oleh [2], menyelesaikan seluruh tahap pengelompokan  data,  Di  toko  obat  M23,  dalam beberapa  kasus  terjadi  kekurangan  atau  kelebihan obat. Untuk mengatasi masalah ini, strategi penggalian informasi  diterapkan  dengan  memecah  penggunaan obat  untuk  menghasilkan  data  yang  dapat  digunakan untuk pengendalian persediaan dan perencanaan obat. Teknik  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah strategi K-Means .  Strategi  pengelompokan K-Means bermaksud  untuk  mengelompokkan  informasi  yang memiliki atribut yang sama ke dalam kelompok yang sama  dan  informasi  yang  memiliki  kualitas  yang berbeda  dikumpulkan  ke  dalam  kelompok  yang berbeda. menggunakan metode Davies Bouldin Index (DBI)  untuk  menentukan  jumlah cluster yang  ideal. Hasil  dari  penelitian  ini  mengkonfirmasi  bahwa jumlah  kelompok  terbaik  adalah  2  kelompok, pengumpulan  informasi  obat  terdiri  dari  kelompok  1 dengan penggunaan obat rendah yang terdiri dari 144 jenis  obat  dan  kelompok  2  dengan  penggunaan  obat tinggi yang terdiri dari 6 jenis obat.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi pola penjualan di Bisnis Center SMK Wahidin dengan menggunakan  metode  K-Means,  sehingga  dapat membantu sekolah dalam merancang strategi pemasaran  yang  lebih  efektif.  Dengan  menganalisis data  penjualan,  penelitian  ini  juga  bertujuan  untuk meningkatkan pemahaman terhadap preferensi pelanggan, waktu penjualan terbaik, dan strategi harga yang  optimal.  Penelitian  ini  memiliki  signifikansi dalam mendukung perkembangan Bisnis Center, serta dapat  menjadi  acuan  bagi  sekolah-sekolah  lain  yang memiliki bisnis serupa.
Dalam  melaksanakan  penelitian  ini,  kami  akan menggunakan metode pendekatan berbasis data, yaitu metode  K-Means.  Metode  K-Means  adalah  sebuah teknik pengelompokan data yang akan memungkinkan kami untuk mengelompokkan penjualan Bisnis Center SMK  Wahidin  ke  dalam  kelompok-kelompok  yang memiliki  karakteristik  serupa.  Data  penjualan  yang akan  kami  gunakan  melibatkan  variabel  seperti  jenis produk,  waktu  penjualan,  harga,  dan  preferensi pelanggan.  Proses  analisis  akan  dimulai  dengan  pra- pemrosesan  data,  termasuk  normalisasi  data  dan pemilihan  jumlah  kluster  yang  optimal.  Selanjutnya, kami  akan  menerapkan  algoritma  K-Means  untuk
mengelompokkan data penjualan ke dalam kelompok- kelompok  yang  relevan.  Hasil  analisis  ini  akan membantu  kami  dalam  merumuskan  rekomendasi strategi pemasaran yang lebih efektif dan mendukung pengembangan  Bisnis  Center  SMK  Wahidin  secara keseluruhan.
Implikasi hasil penelitian dari analisis pengelompokan  penjualan  di  Bisnis  Center  SMK Wahidin  menggunakan  metode  K-Means  sangat relevan  dan  berdampak  luas.  Pertama,  penelitian  ini akan  memberikan  wawasan  yang  mendalam  tentang preferensi  pelanggan  dan  pola  penjualan  Bisnis Center,  yang  dapat  digunakan  untuk  merancang strategi pemasaran yang lebih efektif. Hasil analisis ini dapat  memungkinkan  Bisnis  Center  untuk  menyusun penawaran  produk  yang  lebih  sesuai  dengan kebutuhan  pelanggan.  Kedua,  hasil  penelitian  ini memiliki implikasi finansial yang signifikan. Dengan pemahaman yang lebih baik tentang waktu penjualan yang  optimal  dan  strategi  harga  yang  tepat,  Bisnis Center  dapat  meningkatkan  pendapatannya.  Hal  ini akan  berkontribusi  positif  terhadap  dana  sekolah, memungkinkan  pengembangan  fasilitas  dan  program pendidikan yang lebih baik.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Penelitian Terdahulu
Hasil literature review yang telah dilakukan pada jurnal-jurnal  penelitian  terkait  topik  Algoritma  K- Means Clustering dapat dijabarkan sebagai berikut:
Paper  (Dharma  Putra  et  al.,  2021)  membahas mengenai penggunaan algoritma K-Means Clustering dalam  analisis  Memanfaatkan  Algoritma  K-Means untuk  Mengelompokkan  Riwayat  Data  Penjualan Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui tingkat penjualan dari waktu ke waktu. Organisasi X adalah  sebuah  organisasi  yang  bergerak  di  bidang inovasi  data  dan  media  komunikasi.  Berapa  banyak informasi  mengenai  produk  dari  stok  yang  ada  di seluruh dunia sehingga perlu dikumpulkan. Informasi history transaksi  merupakan  informasi  yang  dapat dimanfaatkan untuk melihat perkembangan perkembangan barang dagangan dari yang paling baik hingga  yang  kurang  memikat.  Hal  ini  diperlukan sebagai  acuan  bagi  organisasi  dalam  meninjau  ulang barang  dagangan  untuk  membantu  transaksi  dan menjaga loyalitas konsumen. Eksplorasi ini menggunakan strategi pengelompokan yang merupakan teknik yang dapat digunakan untuk melihat tingkat  transaksi  yang  telah  dilakukan  berdasarkan tandan yang terbentuk. Algoritma K-Means merupakan  metode  yang  cocok  untuk  mengolah  data historis penjualan  karena  mudah  diimplementasikan, berjalan  dengan  cepat,  dan  mudah  dimodifikasi dibandingkan dengan metode pengelompokan lainnya.
Paper (Anikah et al., 2020) membahas mengenai penggunaan  algoritma K-Means  Clustering dalam analisis  Memanfaatkan  teknik K-Means untuk mengelompokkan  data  barang  untuk  menentukan persediaan stok barang. Titik  fokus dari pemeriksaan
ini  adalah  untuk  menentukan  persediaan  barang dagangan tersebut. Masalah yang dilihat oleh PT SAS Gathering  berhubungan  dengan  aksesibilitas  produk yang merupakan komponen vital, sehingga diperlukan administrasi yang baik selama waktu yang dihabiskan untuk  berurusan  dengan  aksesibilitas  stok  barang, untuk  menjauhkan  diri  dari  pengumpulan  barang dagangan  dan  produk  yang  kurang  menarik  bagi pembeli dengan memanfaatkan penggalian informasi. Metode K-Means digunakan  untuk  pengelompokan. Tahapan eksplorasi yang dilakukan adalah identifikasi masalah,  studi  penulisan,  pengumpulan  informasi, penanganan  informasi,  penggalian  informasi  dan penilaian. Motivasi dibalik penelitian ini adalah untuk membantu  PT  SAS  Group  dalam  menentukan  beban stok  produk.  Konsekuensi  dari  penelitian  ini  adalah masing-masing kelompok, lebih spesifiknya cluster_0 sebanyak 1282 atau 98.6%, cluster_1 sebanyak 18 atau 1.4%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  stok  barang  di cluster_0  memiliki  rata-rata  volume  penjualan  yang signifikan  yaitu  sebesar  2368  barang.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  pengumpulan  barang  dagangan di  cluster_0  perlu  menyimpan  banyak  produk  karena merupakan barang yang paling banyak diminta.[4]
Paper (Rahayu et al., 2020) membahas mengenai penggunaan  algoritma  K-Means Clustering dalam analisis  Pemanfaatan Information Mining Strategi K- Means Bunching untuk Pemeriksaan Transaksi Rotan. Informasi  yang  sangat  banyak  akan  sulit  untuk diselidiki.  Pemeriksaan  diharapkan  dapat  melihat desain penawaran barang sehingga dapat memberikan penawaran barang yang diharapkan, memisahkan data dari  informasi  yang  cakupannya  sangat  besar  harus dapat dilakukan dengan prosedur information mining, strategi  yang  digunakan  adalah  pengelompokan (bunching) yang dapat digunakan sebagai alasan untuk dinamis  dalam  mengantisipasi,  Mengingat  hasil percobaan dipartisi menjadi 3 (Tiga) Kelompok Untuk lebih spesifik Tidak dalam kerangka berpikir, populer dan  populer.  Hasil  tes  kelompok  adalah  konsekuensi dari kelompok 0 mendapatkan nilai 4636996106454.166. Hasil kelompok 1 mendapatkan nilai 1088684561455.892. Hasil kelompok 2 mendapatkan  nilai  4624429728751.111.  Terdapat  6 data  di  kelompok  Tidak  Berlaku,  114  di  kelompok Cukup Berlaku, dan 9 di kelompok Diminati.[5]
Paper  (Riadi,  2023)  membahas  mengenai penggunaan  algoritma  K-Means  Clustering  dalam analisis  Pemanfaatan  Information  Mining  yang Melibatkan Perhitungan K-Means untuk Pemeriksaan Transaksi Parfum. Sebuah toko bernama IM Parfume Rantauprapat  menjual  berbagai  macam  parfum bermerek IM. Meskipun memberikan keputusan yang berbeda, tidak semua parfum terjual dengan cepat, ada yang  populer  dan  ada  juga  yang  kurang  memikat. Informasi  mengenai  penawaran,  pembelian,  dan pengeluaran  di  toko  tidak  terkoordinasi,  sehingga informasi  tersebut  hanya  mampu  menjadi  catatan sejarah  tanpa  memiliki  opsi  untuk  digunakan  demi kemajuan  teknik  periklanan.  Informasi  yang  telah
dikumpulkan harus digunakan sebagai kerangka kerja yang dinamis untuk mengatasi masalah bisnis. Untuk mencapai  hal  ini,  pencipta  merencanakan  sebuah aplikasi  penambangan  informasi  dalam  ulasan  ini dengan harapan dapat memberikan hasil yang menarik dan  paling  ekstrim  dalam  memeriksa  penawaran wewangian  di  toko  IM  Parfume  Rantauprapat. Pemanfaatan Information Mining dengan Perhitungan K-Means ditunjukkan untuk memberikan pemeriksaan yang terbaik dan menjadi jawaban dalam mengembangkan  bisnis  parfum. Rapidminer mampu membuat  tiga  cluster  dengan  pemodelan  clustering dengan  algoritma K-Means dan  membagi  jumlah cluster  menjadi  tiga.  Dari  25  item  produk  yang diamati, cluster 1  berisi  9  produk, cluster 2  berisi  3 produk, dan cluster 3 berisi 13 produk.[6]
Paper (Siregar et al., 2023) membahas mengenai penggunaan  algoritma  K-Means  Clustering  dalam analisis  Pemanfaatan  Data  Mining  pada  Transaksi Rumah  Makan  Kasih  Ibu  Menggunakan  Strategi  K- Means  Bunching.  Rumah  Makan  Kasih  Ibu  dibuka pada  tahun  2013  di  Jalan  Desa  Dusun  III,  Medan Tebing Tinggi, Sei Sijenggi Permasalahan yang sering terjadi di Rumah Makan Kasih Ibu adalah tidak adanya informasi tentang bagaimana menentukan menu yang umumnya  digemari  oleh  para  pelanggan  sehingga menyebabkan menipisnya menu secara terus menerus, yang  menimbulkan  rasa  frustasi  dari  para  pembeli yang  ada.  Oleh  karena  itu,  Restoran  Kasih  Ibu  perlu mencari  cara  untuk  mengatasi  masalah  persediaan menu.  Salah  satu  cara  untuk  melakukannya  adalah dengan  melihat  bagaimana  pelanggan  membeli sesuatu untuk mengetahui menu mana yang memiliki keterkaitan  dan  perlu  disediakan  dalam  jumlah  yang lebih banyak. Dengan menggunakan Metode K-Means Clustering,  ilmu  data  mining  dapat  diterapkan  pada masalah  tersebut.  Dengan  adanya  tinjauan  ini, Information  Mining  K-Means  Clustering  dapat memberikan data kepada pemilik Rumah Makan Kasih Ibu  sehubungan  dengan  pengumpulan  penawaran menu yang ada, sebagai 10 macam menu yang Paling Disukai,  19  menu  yang  Cukup  Disukai,  dan  4  menu yang  Kurang  Disukai,  sehingga  dapat  digunakan sebagai referensi ketika mengambil keputusan tentang apa  yang  akan  dimasukkan  ke  dalam  menu  Rumah Makan Kasih Ibu.[7]
Paper  (FITHRI,  2023)  membahas  mengenai Informasi  pertukaran  transaksi  yang  otentik  dapat digunakan  sebagai  data  untuk  pilihan  bisnis.  Toko Usaha  Mandiri  memiliki  masalah  dalam  memuat barang  dagangan,  ada  barang  dagangan  yang  laten yang  membuat  nyaman  pusat  distribusi  untuk  jangka waktu  yang  cukup  lama.  Eksplorasi  masa  lalu membedah  informasi  untuk  membingkai  kumpulan informasi  menjadi  data  yang  bermanfaat.  Eksplorasi ini  bermaksud  untuk  memecah  informasi  transaksi dengan  menerapkan  perhitungan  K-Means  Grouping untuk membentuk tandan transaksi. Konsekuensi dari pengelompokan informasi membentuk struktur cluster1,  cluster2  dan  cluster3  dengan  nilai  tingkat
62% (11 informasi), 8% (56 informasi) dan 30% (25 informasi)  secara  terpisah.  Davies  Bouldin  Index digunakan untuk memvalidasi algoritma pengelompokan  K-Means,  dan  hasilnya  adalah  nilai 0.2.  Pengelompokan  data  penawaran  dapat  menjadi pengaturan pilihan, bahan masukan untuk administrasi saham dan teknik periklanan.[8]
Paper  (Pambudi  &  Witanti,  2021)  membahas mengenai  Pengelompokan  barang  selama  ini  masih dilakukan secara manual, yaitu berdasarkan pengamatan pemilik toko. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mendukung proses penentuan stok barang  dengan  membangun  model  yang  dapat mengelompokkan barang ke dalam kategori penjualan tinggi  dan  rendah  dengan  menggunakan  k-means clustering agar dapat menjaga persediaan stok barang dan  mengeliminasi  barang  yang  kosong.  Centroid yang paling tinggi akan menjadi centroid yang paling banyak dicari, sedangkan centroid yang rendah adalah centroid  yang  kurang  diminati.  Informasi  yang digunakan dalam penelitian ini diambil dari informasi transaksi  pada  tahun  2017  dan  2018.  Situasi pengelompokan  menggunakan  faktor  nama  barang, informasi  barang  yang  mendekati,  informasi  barang yang  aktif,  dan  stok  barang.  Konsekuensi  dari penelitian  ini  menunjukkan  nilai  ekshibisi  dari kerangka  kerja  dalam  mengelompokkan  produk sebesar 83,33%.[9]
Paper  (Aprilianur  &  Hadisaputro,  2022) membahas mengenai Informasi mengenai penawaran, perolehan  produk  dan  biaya  yang  mengejutkan  di Myam  Hijab  tidak  terlalu  terorganisir,  dengan  tujuan bahwa  informasi  tersebut  hanya  berkemampuan sebagai  dokumen  toko  dan  tidak  dapat  digunakan untuk  mengembangkan  teknik  showcasing.  Oleh karena  itu,  penting  untuk  menerapkan  penggalian informasi  dengan  menggunakan  strategi  K-Means pada  toko  Myam  Hijab.  Strategi  K-Means  dapat diterapkan pada toko Myam Hijab untuk mengetahui penawaran hijab mana yang banyak dicari, populer dan tidak banyak dicari. Data stok hijab yang ada di toko Myam  ini  dikelompokkan  dengan  menggunakan metode  K-Means.  Kemudian  pilih  3  kumpulan sembarang  sebagai  centroid.  Setelah  informasi  dari masing-masing gathering tidak mengalami transformasi, maka akan terlihat bahwa hasil akhirnya adalah  24  item  yang  laris  manis,  59  item  yang  laris, dan  17  item  yang  tidak  laris.  Kemudian,  pada  titik tersebut,  penggunaan  teknik  K-Means  di  Rapidminer selesai  dengan  memasukkan  informasi  stok  barang, khususnya  stok  awal,  stok  terjual,  dan  stok  terakhir, yang  akan  diubah  menjadi  kumpulan  data  di  Ms. Produk yang banyak diminati, permintaan tinggi, dan permintaan  rendah  kemudian  akan  diproduksi  oleh Rapidminer.[10]
Paper  (Azmi  et  al.,  2023)  membahas  mengenai pada  Apotek  M23  saat  ini,  menyelesaikan  seluruh tahap pengelompokan data, Di toko obat M23, dalam beberapa  kasus  terjadi  kekurangan  atau  kelebihan obat. Untuk mengatasi masalah ini, strategi penggalian
informasi  diterapkan  dengan  memecah  penggunaan obat  untuk  menghasilkan  data  yang  dapat  digunakan untuk pengendalian persediaan dan perencanaan obat. Teknik  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah strategi K-Means .  Strategi  pengelompokan K-Means bermaksud  untuk  mengelompokkan  informasi  yang memiliki atribut yang sama ke dalam kelompok yang sama  dan  informasi  yang  memiliki  kualitas  yang berbeda  dikumpulkan  ke  dalam  kelompok  yang berbeda. menggunakan metode Davies Bouldin Index (DBI)  untuk  menentukan  jumlah cluster yang  ideal. Hasil  dari  penelitian  ini  mengkonfirmasi  bahwa jumlah  kelompok  terbaik  adalah  2  kelompok, pengumpulan  informasi  obat  terdiri  dari  kelompok  1 dengan penggunaan obat rendah yang terdiri dari 144 jenis  obat  dan  kelompok  2  dengan  penggunaan  obat tinggi yang terdiri dari 6 jenis obat.[11]
Paper  (Rahman  &  Suroyo,  2021)  membahas Informasi  yang  tergores  adalah  teks  komentar, proyeksi  pemasaran,  dan  skor  peringkat  bintang. Informasi dari hasil pemeriksaan yang diperoleh pada investigasi pesan komentar item ponsel dengan biaya minimal  wordcloud  item  ponsel  menunjukkan informasi komentar pusat komersial Shopee Indonesia dapat  berupa  bahwa  baik  di  ponsel  dengan  biaya minimal dan biaya yang signifikan secara umum akan memiliki desain wordcloud yang setara di mana kata- kata  yang  berlaku  yang  muncul  secara  umum  akan memihak dan positif, sedangkan kata-kata yang berarti negatif cederung tidak dominan. Sedangkan kata-kata yang  sering  muncul  adalah  barang  dagangan, konsisten, cepat, kirim dan hebat dengan nilai tingkat ketepatan sebesar 92%. Sedangkan pada konsekuensi dari  proses  wordcloud  medium  significant  expense didapatkan  kata  yang  sering  muncul  adalah  kata (kirim,  cepat,  dan  hebat)  dengan  nilai  ketepatan sebesar 94%. Selanjutnya, jika dilihat dari efek grafis dari proses k-implies information bunching menunjukkan  bahwa  proyeksi  pemasaran  0  hingga 1000 mendapatkan nilai star rating yang paling tinggi dan penawaran dengan nilai star rating paling rendah berada di antara 1500 hingga 2000 atau lebih..[12]

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Jenis Penelitian
Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode penelitian  K-Means  Clustering  dengan  pendekatan kuantitatif  yang  dimana  pada  hasilnya  akan menampilkan angka statistic dalam bentuk visualisasi grafik.  Metode  K-Means  clustering  merupakan  suatu bentuk  pengelompokkan  sebuah  nilai  pada  subjek yang  diambil  nilai  berdekatan  kemudian  dijadikan sebagai  satu  kelompok,  dan  apabila  nilai  tersebut saling  berjauhan  maka  akan  dibuat  kelompok  baru. Penentuan kelompok tergantung oleh seseorang  yang akan disaring menjadi beberapa kelompok, umumnya sebuah angka statistik dinilai akurat dengan membuat menjadi  tiga  kelompok.  Pada  metode  penelitian  ini menggunakan  tahapan  KDD  (Knowledge  Discovery Database).  KDD  merupakan  sebuah  Langkah  praktis
dalam melakukan tahapan data mining untuk mencari, mengidentifikasi  pola  pada  data,  dimana  pola  yang ditemukan  bersifat  sah  dan  bermanfaat  dan  mudah dimengerti.  Dalam  tahapan  KDD  terdapat  beberapa tahapan diantaranya pembersihan data, integrasi data, pemilihan data, seleksi data, transformasi data. Berikut adalah  gambar  mengenai  tahapan  –  tahapan  dalam KDD (Knowledge Discovery Database):
Gambar  1. Metode Penelitian
Tahapan Aktivitas  yang  di  lakukan  penulis diuraikan sebagai berikut :
1. Data Selection Perumusan  dan  pembatasan  masalah,  studi literatur. Merumuskan masalah berdasarkan pada latar  belakang,  kemudian  menentukan  Batasan masalah sehingga penelitian  lebih terfokus pada satu  masalah,  setelah  itu  mencari  studi  literatur terkait topik yang diteliti.
2. Pengumpulan Data Melakukan pengumpulan data dari sumber yang telah ditentukan.
3. Preprocessing Pembersihan Data atau Melakukan pembersihan pada  data  yang  tidak  konsisten  atau  memiliki nilai dan atribut kosong.
4. Integrasi Data Menggabungkan  data  dari  setiap  database  ke dalam database baru.
5. Seleksi Data Menyeleksi  data  digunakan  untuk  menganalisis atribut pada data yang sesuai dan relevean untuk dilakukan  metode  data  mining  sehingga  data akan diseleksi terlebih dahulu.
6. Pemilihan Atribut Pemilihan  atribut  dalam  data  mining  skripsi dilakukan  untuk  menemukan  atribut  yang muncul dalam satu waktu.
7. Transformation Perubahan  Tipe  Atribut  Perubahan  tipe  atribut untuk penyesuaian dengan perkembangan pengetahuan dan kebutuhan penelitian.
8. Data Mining
Implementasi  Data  Mining  dengan  metode  K- Means Clustering Menerapkan data mining pada data yang akan diolah dan dianalisis menggunakan  sistem  pengelompokkan  yaitu Clustering  dan  algoritma K-Menas  serta menggunakan tools RapidMiner.
9. Evaluation
Evaluasi Pola Mengevaluasi pola pada hasil yang telah ditemukan pada penerapan data mining K- mean Clustering tersebut untuk melihat keakuratan dan ketepatan hasil. 10. Presentasi Pengetahuan  Mempresentasikan  pengetahuan dengan cara memberikan informasi yang didapat kemudian direpresentasikan menggunakan gambaran visual.

## 3.2. Sumber Data
Sumber  data  ini  mencakup  catatan  penjualan historis Bisnis Center, yang mencakup informasi rinci tentang  kode  barang,  nama  barang,  penjualan, kategori,  supplier.  Data  ini  akan  mencakup  sejarah penjualan  produk  di  Bisnis  Center  selama  periode  1 Juli  2023  sampai  31  Oktober  2023  dengan  552  baris data, yang akan digunakan sebagai dasar untuk analisis pengelompokan menggunakan metode K-Means.

## 3.3. Populasi dan Sampel
Data  populasi  mencakup  semua  data  penjualan yang  berjumlah  552.  Mencakup  kode  barang,  nama barang,  penjualan,  kategori,  supplier.  Sample  yang akan  diambil  yaitu  semuanya  atau  berjumlah  552, teknik  pengambilan  sample  menggunakan  Teknik sampling jenuh.

## 3.4. Teknik Analis Data
Setelah  data  didapatkan  tahapan  selanjutnya proses  pengolahan  dan  Teknik  Analisa  data.  Pada tahap ini penulis mengelola data menggunakan Teknik analisis  K-means  Clustering.  K-means  Clustering adalah Teknik untuk mengelompokkan data berdasarkan kemiripan dari suatu data. Pada tahap  ini penulis  melakukan 9 kali percobaan dalam pencarian jumlah K yang optimal berdasarkan nilai DBI. Adapun rumus dalam pencarian DBI sebagai berikut:
DBI = 1 𝐾 ∑ 𝑀𝐴𝑋 𝑖≠𝑗 (𝑅 𝑖,𝑗 ) 𝐾 𝑖=1 (1)
Rumus ini menjelaskan:
a. K  adalah  jumlah cluster yang dihasilkan oleh K-means
b. R1,j    adalah    rata    rata    jarak  antara semua  pasangan  titik  data  dalam cluster i ke pusat cluster j
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data Selection
Tahapan  pertama  dalam  proses  KDD  yaitu  data selection. Pada tahapan ini penulis melakukan seleksi data yang akan digunakan dalam proses pengelompokkan. Data yang akan diproses yaitu data penjualan  pada  Bisnis  Center  SMK  Wahidin  dari
tanggal 1 Juli 2023 sampai 31 Oktober 2023. Tahapan seleksi  data  bertujuan  untuk  memilih  data  yang  akan digunakan  dalam  proses  pengelompokkan  melalui aplikasi  Rapidminer,  tahapan  seleksi  data  ini dilakukan  di  Microsoft  Excel.  Data  yang  digunakan dalam penelitian  ini  yaitu data penjualan pada Bisnis Center SMK Wahidin dari tanggal 1 Juli 2023 sampai
31  Oktober  2023  dengan  dataset  total  berjumlah  552 dan  6  atribut  diantaranya  NO,  KODE  BARANG, NAMA  BARANG,  PENJUALAN,  KATEGORI, SUPPLIER.  Dataset  yang  digunakan  dapat  dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Data Penjualan KODE BARANG NAMA BARANG PENJUALAN KATEGORI 8991002122000 ABC CHOCO MALT COFFE 200ML 7 DRINK 8992761139018 ADES 600ML 185 DRINK 8885013132083 AICE CHOCO MALT 49ML 51 DRINK 8995899216132 BONCABE MAKARONI LV 2 27G 67 FOOD 8992775311981 CHOCOLATOS CHOCOLATE 43 FOOD 8992761002039 FANTA STRAWBERRY 390ML 16 DRINK 8994834003950 FRENCH FRIES 2000 56 FOOD 8992775311622 GERY SALUUT COCONUT ROLL 6G 24 FOOD 8998866202893 GOLDA CAPPUCCINO 200ML 53 DRINK - - - - 8993200668915 YOGURT STRAWBERRY 40G 115 DRINK

## 4.2. Prepocessing
Setelah  melakukan  tahapan  data  selection  maka tahapan selanjutnya adalah melakukan preprocessing. Tujuan  dari  preprocessing  yaitu  untuk  penghapusan atribut data yang tidak diperlukan, data yang null atau missing,  menghilangkan  data  yang  tidak  konsisten, serta  menambahkan  id  kedalam  dataset  yang  akan digunakan.  Pada  tahapan  preprocessing  ini  penulis menggunakan  2  jenis  operator  yaitu  operator  Select Attributes  dan  operator  Set  Role.  Adapun  langkah- langkah  yang dilakukan penulis dalam  menggunakan 2 operator tersebut yaitu sebagai berikut :
a. Operator Select Attributes
Langkah pertama  yang dilakukan penulis dalam tahapan  preprocessing  yaitu  menggunakan  operator Select  Attributes.  Operator  Select  Attributes  adalah operator yang berfungsi untuk memilih subset atribut yang akan digunakan dari ExampleSet dan menghapus atribut  lainnya  yang  tidak  digunakan.  Tampilan operator Select Attributes dapat dilhat pada gambar 2.
Gambar  2. Tampilan Operator Select Attribute
Pada operator Select Attributes terdapat parameter  yang  harus  disesuaikan  terlebih  dahulu. Tampilan  proses  menggunakan  parameter  select attributes  untuk  menghilangkan  atribut  yang  tidak digunakan dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar  3. Parameter Select Atributes
Atribut  data  yang  tidak  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  atribut  data  NO,  maka  setelah dilakukan proses Select Attributes maka  dataset yang semula  berjumlah  6  atribut  sekarang  berjumlah  5 atribut yang akan digunakan yaitu KODE BARANG, NAMA  BARANG,  PENJUALAN,  KATEGORI, SUPPLIER. Hasil yang diperoleh dari proses operator ini dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar  4. ExampleSet Data Setelah Menggunakan Select Attribute
b. Operator Set Role
Langkah yang kedua dalam tahapan preprocessing adalah menggunakan operator Set Role. Operator  Set  Role  digunakan  untuk  mengubah  peran dari satu atau lebih atribut. Tampilan operator Set Role dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar  5. Tampilan Operator Set Role
Pada operator Set  Role terdapat  parameter yang harus  disesuaikan  terlebih  dahulu.  Tampilan  proses menggunakan  parameter  Set  Role  untuk  mengubah atribut menjadi id dapat dilihat  pada gambar 6.

## Gambar  6. Parameter Set Role
Atribut  data  yang  menjadi  target  role  id  yaitu atribut  KODE  BARANG.  Hasil  yang  diperoleh  dari proses operator ini dapat dilihat pada gambar 7.

## Gambar  7. ExampleSet Statistic Setelah Menggunakan Set
Role

## 4.3. Transformation
Setelah  melakukan  tahapan  preprocessing  maka tahapan selanjutnya adalah melakukan transformation. Pada  tahapan  transformation  penulis  mengubah  tipe atribut data yang semula non-numeric diubah menjadi
tipe  data  numeric.  Atribut  data  yang  diubah  yaitu atribut NAMA BARANG, KATEGORI dan SUPPLIER  menjadi  angka  menggunakan  operator Nominal  to  Numerical  agar  sesuai  dengan  tipe  data yang  dibutuhkan  algoritma  K-Means  pada  proses clustering.  Tampilan  operator  Nominal  to  Numerical dapat dilihat pada gambar 8.
Gambar  8. Operator nominal to numerical
Dalam  menggunakan  operator  Nominal  to Numerical terdapat parameter yang harus disesuaikan terlebih  dahulu  agar  sesuai  dengan  kebutuhan  pada proses clustering penelitian.    Tampilan  proses menggunakan parameter Nominal to Numerical dapat dilihat pada gambar 9.
Gambar  9. Parameter Nominal To Numerical
Hasil  yang  diperoleh  dari  proses  transformasi atribut  data  NAMA  BARANG,  KATEGORI  dan SUPPLIER  menggunakan  operator Nominal  to Numerical dapat dilihat pada gambar 10.
Gambar  10. ExampleSet Data setelah di Transformasi
4.4. Data Mining Setelah melakukan tahapan transformation maka tahapan selanjutnya adalah melakukan penerapan pada data  mining.  Pada  tahapan  penerapan  data  mining penulis menggunakan tools rapidminer versi 10.2.000 dengan metode algoritma K-Means. Pada tahapan data mining ini penulis membagi menjadi dua tahapan yaitu tahapan  pertama  penulis  melakukan  proses  clutering menggunakan  algoritma  K-Means  dengan  Operator yang digunakan  yaitu operator  Clustering (K-Means) dan  tahapan  kedua  penulis  melakukan  pengujian  dan mengevaluasi  hasil  dari  clustering  menggunakan operator Cluster Disance Performance dengan metode yang digunakan evaluasi David Bouldin Index (DBI).

## 4.4.1. Tahapan Clustering K-Means
Tahapan  pertama  yaitu  penulis  melakukan proses clustering K-Means dilakukan 9 kali percobaan dimulai  dari  k  =  2  sampai  k  =  10.  Pemodelan  data mining pada pengelompokkan data pengiriman paket menggunakan algoritma K-Means  dapat dilihat pada gambar 11.
Gambar  11. Model Penerapan Algoritma K-Means
Pada proses clustering terdapat parameter yang harus disesuaikan terlebih dahulu. Tampilan parameter clustering dapat dilhat pada gambar 12.
Gambar  12. Tampilan Parameter K-Means Clustering
Untuk penjelasan lebih jelas terhadap parameter yang digunakan yaitu sebagai berikut :
1. K adalah jumlah cluster yang digunakan. Jumlah percobaan  cluster  yang  digunakan  oleh  penulis yaitu  dari (2-10 cluster).
2. Max  runs  adalah  Jumlah  maksimum  run  K- Means (default). Jumlah yang digunakan penulis yaitu 10.
3. Measure types adalah Jenis pengukuran numeric. Jenis  pengukuran  numerik  yang  digunakan penulis yaitu  Numerical Measures.
4. Numerical  Measure    adalah    perhitungan  jarak dari  2  buah  titik.  Perhitungan  jarak  yang digunakan penulis yaitu Euclidean Distance.
5. Max optimization steps adalah Jumlah maksimal iterasi  (default.  Jumlah  maksimal  iterasi  yang digunakan penulis yaitu 100.
4.4.2. Evaluasi David Bouldin Index (DBI)
Tahapan yang kedua yaitu melakukan pengujian  hasil  clustering  dengan  menerapkan  nilai DBI  pada  parameter  Cluster  Distance  Performance. Pada pengujian DBI, cluster yang memiliki nilai DBI terkecil  atau  mendekati  0  dijadikan  sebagai  cluster yang  terbaik.  Untuk  mencari  cluster  terbaik  penulis melakukan percobaan dari cluster 2 sampai dengan 10 rekapitulasi. Jumlah k cluster yang dihasilkan dari nilai Davies Bouldin Index dapat dilihat dari tabel 2 berikut:
Tabel 2. Hasil Cluster K2-K10 Clustering Jumlah Anggota Cluster Hasil Nilai DBI 2 Cluster 0: 271 items 0.182 Cluster 1: 281 items 3 Cluster 0: 274 items 0.149 Cluster 1: 272 items Cluster 2: 6 items 4 Cluster 0: 180 items 0.172 Cluster 1: 179 items Cluster 2: 6 items Cluster 3: 187 items
5
Cluster 0: 175 items 0.151
Cluster 1: 182 items Cluster 2: 172 items
Cluster 3: 3 items Cluster 4: 20 items 6 Cluster 0: 131 items
0.165
Cluster 1: 129 items Cluster 2: 3 items Cluster 3: 20 items Cluster 4: 131 items Cluster 5: 138 items 7 Cluster 0: 126 items 0.172 Cluster 1: 129 items
Cluster 2: 127 items Cluster 3: 128 items Cluster 4: 23 items
Cluster 5: 3 items Cluster 6: 16 items 8 Cluster 0: 124 items 0.172 Cluster 1: 125 items
Cluster 2: 3 items Cluster 3: 129 items Cluster 4: 125 items
Cluster 5: 15 items
Cluster 6: 7 items Cluster 7: 24 items 9 Cluster 0: 13 items 0.168 Cluster 1: 111 items Cluster 2: 107 items Cluster 3: 97 items Cluster 4: 23 items Cluster 5: 3 items Cluster 6: 91 items
Cluster 7: 102 items Cluster 8: 5 items 10 Cluster 0: 94 items 0.175 Cluster 1: 86 items Cluster 2: 78 items
Cluster 3: 88 items
Cluster 4: 3 items
Cluster 5: 83 items Cluster 6: 20 items Cluster 7: 81 items Cluster 8: 15 items Cluster 9: 4 items

## 4.5. Evaluation
Pada  tahapan  evaluation  merupakan  tahapan dalam  menghasikan  pola-pola  guna  memperkirakan tujuan  yang  diharapkan.  Berdasarkan  tabel  4.2 Menunjukan bahwa cluster data penjualan pada Bisnis
Center  SMK  Wahidin  menggunakan  perhitungan Davies  Bouldin  Index  nilai  yang  paling  mendekati angka 0 dengan percobaan cluster 2 sampai cluster 10 menghasilkan nilai k terbaik pada cluster 3 yaitu 0.597 dengan  jumlah anggota Cluster 0:  274 items, Cluster 1: 272 items dan Cluster 2: 6 items.
Gambar  13. Description Cluster Model K-Means
Berikut  merupakan  jarak  antar  cendroid  cluster dari  data  penjualan  Bisnis  Center  SMK  Wahidin menggunakan  algoritma  K-Means  bisa  dilihat  pada gambar 13 dan hasil dari deskripsi PerformanceVector dapat dilihat pada gambar 14.
Gambar  14. Tabel Jarak antar centroid
Gambar  15. Hasil Deskripsi PerformanceVektor
Berdasarkan  hasil  pengujian  clustering,  jumlah cluster  yang  di  dapat  dengan  nilai  DBI  terbaik  K=3, dengan  nilai  DBI  mendekati  nol  yaitu  0.149.  Hasil penglompokan dan pengujian  menggunakan software RapidMiner  menghasilkan  3  cluster,  yaitu  Cluster  0 (barang yang sedang laku) dengan 274 item, Cluster 1 (kurang laku) dengan 272 item, Cluster 2 (paling laku) dengan  6  item,  Ketiga  cluster tersebut terbentuk dari 552  baris  data,  hasil  pembentukkan  cluster  model tersebut pada gambar 16.
Gambar  16. Hasil Cluster
Berikut  hasil  cluster  berdasarkan  nama  barang penjualan produk terdapat pada Tabel 3.
Tabel 3. Anggota Cluster 0 NOM OR NAMA BARANG PENJUA LAN 1 PERMEN KISS CHERRY 500 2 TEH PUCUK HARUM 350ML 497 3 PERMEN KISS APPLEPEACH 426 4 PERMEN KISS BARLEY 351 5 PADIMAS PANDAN 9G 348 6 TARONET 3D POTATO JUNGLE CHICKEN 17G 317 7 PERMEN KISS GRAPE 311 8 TARO PUFF ROASTED CORN 20G 300 9 TARO NET POTATO BARBECUE 10G 294 10 TEH PUCUK HARUM 650ML 262 … … … 270 TEMPAT MINUM KECIL 0 271 TEMPAT SOFTLENS 0 272 TEMPAT SOFTLENS BESAR 0 273 THE GREAT STAPLES MODEL 10 0 274 TOPI 0 Tabel 4. Anggota Cluster 1 NOM OR NAMA BARANG PENJU ALAN 1 ES YOGURT SEDANG 418 2 GOODDAY MOCACINNO 20G 280 3 CHIKI TWIST JAGUNG BAKAR 22,5G 273 4 CHOCOLATOS DARK CHOCOLATE 14G 242 5 GARUDA ROSTA BAWANG 26G 241 6 CRISPY CRACKERS 140G 217 7 GERY SALUUT COKLAT TABUR KELAPA 17,5G 209 8 GOOD MOOD BLACKCURRANT 450ML 203 9 GOOD DAY CARAMELLO 20G 199 10 COLLIN S 80g 198 … … … 268 LESTARI STYLER 0 269 LIPSTICK MAC 0 270 LIPSTICK REIZEN 0 271 LIPSTICK REIZEN ORGANIC 0 272 LIVING COLOR LOVELY 0 Tabel 5. Anggota Cluster 2 NOM OR NAMA BARANG PENJUA LAN 1 AIR MINERAL VIOLA 220ML 1423 2 AIR MINERAL VIONA 200ML 1609 3 ANEKA MAKARONI 2000 569 4 ES YOGURT KECIL 679 5 LE MINERAL 600ML 671 6 PRIMA 600ML 1178
Dari hasil tabel data di atas diperoleh  penjualan terbanyak pada tanggal 1 Juli 2023 sampai 31 Oktober 2023 yaitu berdasarkan nama barang AIR MINERAL VIONA 200ML dengan total penjualan sebanyak 1609 items,  penjualan  terbanyak  kedua  ada  pada  AIR MINERAL  VIOLA  200ML  dengan  total  penjualan 1423  items,  penjualan  terbanyak  ketiga  ada  pada PRIMA 600ML dengan total penjualan sebanyak 1178 items.  Pada hasil evaluasi setelah dilakukanya proses clustering  dengan  menggunakan  cluster  2  sampai dengan  10  rekapitulasi  dapat  dilihat  nilai  DBI  pada table berikut :
Tabel 6. Hasil Perhitungan Cluster Menggunakan
DBI Hasil DBI Cluster Nilai 2 0.182 3 0.149 4 0.172 5 0.151 6 0.165 7 0.172 8 0.172 9 0.168 10 0.175
Dari  hasil  nilai  DBI  di  atas  dapat  disimpulkan bahwa  nilai  k  yang  mendekati  optimum  adalah  k=3 dengan hasil nilai DBI 0.149.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa.    Hasil pengelompokan  data  penjualan  pada  Bisnis  Center SMK  Wahidin  menggunakan  algoritma  K-Means menghasilkan 3 cluster, yaitu Cluster 0 (barang  yang sedang laku) dengan 274 item, Cluster 1 (kurang laku) dengan  272  item,  Cluster  2  (paling  laku)  dengan  6 item.  Nilai  k  yang  mendekati  optimum  adalah  k=3 dengan  hasil  nilai  DBI  0.149.Pada  penelitian selanjutnya  peneliti  menyarankan  untuk  perbanyak percobaan terhadap Algoritma selain K-Means seperti Asosiasi,  Apriori,  dll,  yang  digunakan  untuk  selain mengelompokan penjualan agar hasil akurasinya lebih tepat lagi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  Rahman  and  H.  Suroyo,  “Analisis  Data Produk  Elektronik  di  E-Commerce  dengan Metode  Algoritma  K-Means  Menggunakan Python,” Journal of Advances in Information … , 2021.
[2]  N.  Azmi,  H.  S.  Hafsah,  Y.  Yuyun,  and  H. Hazriani, “Penerapan Metode K-Means
Clustering Dalam Mengelompokkan Data Penjualan  Obat  pada  Apotek  M23,” Prosiding SISFOTEK , 2023.
[3]  P.  Rahayu,  I.  Anikah,  D.  B.  Saputra,  and  ..., “Penerapan  Data  Mining  Metode  K-Means
Clustering  Untuk  Analisa  Penjualan  Rotan,” … Scientific Journal of … , 2020.
[4]  I.  Anikah,  A.  Surip,  N.  P.  Rahayu,  and  ...,
“Pengelompokan Data Barang Dengan Menggunakan Metode K-Means Untuk Menentukan Stok Persediaan Barang,”
KOPERTIP  … ,  2020,  [Online].  Available: http://jurnal.kopertipindonesia.or.id/index.php/k opertip/article/view/120
[5]  P.  Rahayu,  I.  Anikah,  D.  B.  Saputra,  and  ..., “Penerapan  Data  Mining  Metode  K-Means Clustering  Untuk  Analisa  Penjualan  Rotan,” … Scientific  Journal  of  … ,  2020,  [Online].
Available: http://jurnal.kopertipindonesia.or.id/index.php/k opertip/article/view/118
[6]  R. Riadi, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma  K-Means  Untuk  Analisa  Penjualan Parfume,” Journal of Informatics, Electrical and Electronics  … ,  2023,  [Online].  Available: https://djournals.com/jieee/article/view/1181
[7]  H.  A.  Siregar,  A.  Azlan,  and  N.  Y.  L.  Gaol, “Penerapan Data Mining Pada Penjualan Rumah Makan  Kasih  Ibu  Menggunakan  Metode  K- Means Clustering,” Jurnal  Sistem  Informasi  … ,
2023, [Online]. Available:
http://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jsi/artic le/view/8955
[8]  F. A. FITHRI, “Analisis Cluster Data Transaksi Penjualan  Menggunakan  K-Means  Clustering Pada  Toko  Usaha  Mandiri,”  2023,  [Online]. Available: https://repository.mercubuana.ac.id/73526/%0A https://repository.mercubuana.ac.id/73526/1/Fau zia Allamatul Fithri-41517310015-COVER.pdf [9]  W.  T.  Pambudi  and  A.  Witanti,  “Penerapan Algoritma K-Means Clustering Untuk Menganalisis  Penjualan  Pada  Toko  Ayu Collection  Barbasis  Web,” Jurnal  Informatika Universitas Pamulang , 2021, [Online].
Available: https://www.neliti.com/publications/466160/pen erapan-algoritma-k-means-clustering-untuk- menganalisis-penjualan-pada-toko-ay
[10]  G. Aprilianur and E. L. Hadisaputro, “Penerapan Data  Mining  Menggunakan  Metode  K-Means Clustering Untuk Analisa Penjualan Toko Myam Hijab  Penajam,” JUPITER  (Jurnal  Penelitian
Ilmu
… , 2022, [Online]. Available: https://jurnal.polsri.ac.id/index.php/jupiter/articl e/view/4684
[11]  N.  Azmi,  H.  S.  Hafsah,  Y.  Yuyun,  and  H. Hazriani, “Penerapan Metode K-Means Clustering Dalam Mengelompokkan Data Penjualan  Obat  pada  Apotek  M23,” Prosiding
SISFOTEK , 2023, [Online]. Available: http://www.seminar.iaii.or.id/index.php/SISFOT EK/article/view/407
[12]  A.  Rahman  and  H.  Suroyo,  “Analisis  Data Produk  Elektronik  di  E-Commerce  dengan
Metode  Algoritma  K-Means  Menggunakan Python,” Journal of Advances in Information … , 2021,
[Online].
Available: https://journal.ittelkom- sby.ac.id/jaiit/article/view/158