## PENERAPAN DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS UNTUK MENGETAHUI MINAT CUSTOMER
DI TOKO HIJAB
Yulianti 1 ; Dwi Yuni Utami 2 ; Noer Hikmah 3 ; Fuad Nur Hasan 4
1 Program Pascasarjana Magister Ilmu Komputer STMIK Nusa Mandiri www.nusamandiri.ac.id yuleeseunggi@gmail.com
2 Teknik Komputer Universitas Bina Sarana Informatika www.bsi.ac.id dwi.dyu@bsi.ac.id
3 Sistem Informasi
Universitas Bina Sarana Informatika www.bsi.ac.id noer.nhh@bsi.ac.id
4 Ilmu Komputer Universitas Bina Sarana Informatika www.bsi.ac.id fuad.fnu@bsi.ac.id
Abstract  Hijab  is  not  a  foreign  thing  for  the population  in  Indonesia,  because  most  of  the population  of  Indonesia  is  Muslim.  Today,  many business  people,  especially  hijab  sellers,  provide  a variety  of  brands  and  models  in  the  hijab  they  sell. Therefore  sellers  are  required  to  be  able  to  think intelligently  in  making  a  sales  strategy  that  will certainly  be  useful  to  know  clearly  which  products are  most  in  demand  by  customers,  and  also  to increase sales in their stores. Then there needs to be an alternative that can realize the recording of sales transaction data more quickly and structured. In this study the authors applied the k-means algorithm to determine  customer  interest  in  the  products  they sell. In  the  calculation  that  has  been  done  by  using two  parameters,  namely  the  transaction  and  the number  of  sales  and  passing  three  iterations  with the  results  of  iterations  one  gets  a  ratio  of 0.374324132,  the  iteration  two  gets  the  ratio 0.543018325, and the iteration three gets the same ratio  value  as  second  iteration.  So  it  can  be concluded that the hijab that is most desirable by the customers  is  the  hijab  with  the  brand  Rabbani, Elzatta, and Zoya, the low-interest hijab branded by Dian  Pelangi,  Kami  Idea,  and  Meccanism.  And  the hijab with those who are not high and also not low is the  hijab  under  the  brand  Ria  Miranda,  Jenahara, Shasmira, and Shafira.
Keywords:  Hijab,  Customer  Interest,  K-Means Method
Abstrak  Hijab  bukanlah  hal  yang  asing  bagi penduduk  di  Indonesia,  karna  sebagian  besar  dari penduduk  Indonesia  beragama  islam.  Saat  ini banyak  para  pelaku  bisnis  terutama  penjual  hijab yang  menyediakan  berbagai  macam  brand  dan model pada hijab yang mereka jual. Oleh sebab itu para penjual di tuntut untuk dapat berfikir cerdas dalam  membuat  strategi  penjualan  yang  pastinya akan  berguna  untuk  mengetahui  dengan  jelas produk  mana  yang  paling  diminati  oleh  para customer, dan juga untuk meningkatkan penjualan pada  toko  mereka.  Maka  perlu  adanya  suatu alternatif yang dapat mewujudkan pencatatan data transaksi  penjualan  dengan  lebih  cepat  dan terstruktur. Dalam penelitian ini penulis menerapkan algoritma k-means untuk mengetahui minat customer terhadap produk yang mereka jual. Pada  perhitungan  yang  telah  dilakukan  dengan menggunakan dua buah parameter yaitu transaksi dan  jumlah  penjualan  dan  melewati  tiga  kali melakukan  iterasi  dengan  hasil  iterasi  satu mendapatkan  nilai  rasio  sebesar  0,374324132, iterasi  dua  mendapatkan  rasio  0,543018325,  dan iterasi  tiga  mendapatkan  nilai  rasio  yang  sama dengan  iterasi  kedua.  Maka  dapat  disimpulkan bahwa  hijab  yang  paing  diminati  oleh  para customer adalah  hijab  dengan  brand  Rabbani, Elzatta,  dan  Zoya,  hijab  yang  peminatnya  rendah dengan  brand  Dian  Pelangi,  Kami  Idea,  dan Meccanism.  Dan  hijab  dengan  peminat  yang  tidak
Jurnal Terakreditasi Peringkat 3 berdasarkan Surat Keputusan Dirjen Risbang SK Nomor 21/E/KPT/2018 DOI: 10.33480/pilar.v15i2.650
tinggi  dan  juga  tidak  rendah  adalah  hijab  dengan brand  Ria  Miranda,  Jenahara,  Shasmira,  dan Shafira.
Kata  Kunci:  Hijab,  Minat Customer ,  Metode  K- Means

## PENDAHULUAN
Indonesia yang secara demografis merupakan  negara  berpenduduk  muslim  terbesar di  dunia  (Hafidhuddin,  2011).  Akan  hal  tersebut terlihat salah satu bisnis yang saat ini berkembang pesat  adalah  hijab,  fakta  bahwa  sudah  pasti kebutuhan para muslimah di Indonesia akan hijab sangatlah besar. Fenomena perkembangan muslim fashion di Indonesia dapat di lihat pada kehidupan sehari-hari  di  mana trand penggunaan  hijab dikalangan  muslimah  semakin  meningkat  (Istiani, 2015).
Sebagai  salah  satu  negara  berkembang yang  juga  mendominasi  pertumbuhan  penduduk dunia,  Indonesia  memiliki  jumlah  penduduk  237 juta  jiwa,  dengan  perbandingan  laki-laki  dan perempuan  1000  :  986  jiwa.  Saat  ini  Indonesia menempati  posisi  ke  empat,  setelah  China,  India dan Amerika Serikat sebagai Negara dengan jumlah penduduk terbanyak. Rata-rata penduduk Indonesia  di  dominasi  oleh  usia  remaja  dan  anak- anak,  menurut  data  dari  BPS  usia  remaja  pria mencapai 66,5% dan wanita mencapai 27,3%.  Hal tersebut  menjadi  salah  satu  kekuatan  penting dalam  perekonomian  Indonesia  karena  penduduk usia muda dan anak-anak merupakan target pasar untuk para pelaku usaha (Sari, 2017).
Toko Hijab adalah salah satu badan usaha yang  bergerak  diritel  yang  melayani customer dalam  penjualan  hijab.  Dalam  penjualan  hal  yang paling  penting  adalah  pengadaan  stok  tetapi  pada toko  hijab  biasanya untuk  pengadaan  stok  barang masih menggunakan perkiraan saja (Sutanto, Setiawan,  &  Setiabudi,  2017),  hal  ini  dikarenakan pemilik tidak ingin terjadi kekurangan stok produk hijab tertentu apabila terjadi permintaan customer dalam jumlah yang besar, maka pemilik mengambil langkah yaitu melakukan pemesanan produk hijab tertentu lebih besar dari sebelumnya. Hal ini dapat mengatasi  kekurangan  stok  produk  tertentu  dan Toko  Hijab  tidak  perlu  melakukan  pemesanan berulang-ulang  ke  distributor.  Sehingga  kesulitan yang  dialami  yaitu  seringnya  toko  mengalami kekurangan  stok  (Dahlan,  Jauharul,  &  Utsalina, 2017) produk hijab yang laku karena penjualannya tinggi  dan  menumpuknya  produk  yang  tidak  laku digudang  karena  penjualannya  rendah  (Metisen  & Sari, 2015).
Untuk mendapatkan pengetahuan tersebut maka  perlu  adanya  suatu  proses  pengolahan  data
historis  transaksi  besar  yaitu  teknik  data  mining. yang  didapat  dengan  mempelajari  teori-teori literatur  dan  jurnal-jurnal  yang  berhubungan dengan  objek  kajian  baik  secara  online  maupun offline  dan  manganalisa  data  yang  ada  dengan melakukan  perhitungan  manual  di  excel  yang nantinya  untuk  dijadikan  bahan  rujukan  pemilik dalam  memanajemen  stok  barang  dan  untuk mengelompokkan  produk  yang  harus  memiliki jumlah  stok  banyak  karna  sangat  diminati,  jumlah stok sedang karna diminati dan jumlah stok sedikit karna  kurang  diminati  dari  beragam  produk  hijab yang  ada.  Dan  diharapkan  penelitian  ini  dapat menjadi  strategi  bisnis  pemilik  dalam  mengambil keputusan  yang  baik  bagi  bisnisnya  untuk  jangka waktu yang panjang dimasa depan.
K-Means  merupakan  salah  satu  metode data clustering non  hierarki  yang  berusaha mempartisi  data  yang  ada  ke  dalam  bentuk  satu atau  lebih cluster atau  kelompok  sehingga  data yang memiliki karakteristik yang sama dikelompokkan  ke  dalam  satu cluster yang  sama dan  data  yang  mempunyai  karakteristik  yang berbeda  dikelompokkan  ke  dalam  kelompok  yang lainnya (Metisen & Sari, 2015).
Sedangkan pada penelitian lain  metode k- means  digunakan  untuk  sistem  pengambilan keputusan yang dapat digunakan untuk membantu pengelompokkan  kemampuan  siswa  pada  mata pelajaran  Ujian  Nasional.  Tujuan  dari  dibuatnya penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  minat customer pada  produk  hijab  yang  ditentukan berdasarkan  data  transaksi  dan  penjualan  dengan metode k-means (Agustin, Fitria, & S, 2015).

## BAHAN DAN METODE
Dalam penelitian ini peneliti manggunakan data mining dengan algoritma pengelompokkan k- means, dimana data minat customer terhadap hijab pada  Toko  Hijab  untuk  membantu  memanajemen stok  produk  hijab  terbagi  menjadi  tiga  kelompok yaitu  hijab  yang  kurang  diminati  (C1)  yaitu brand hijab kami idea, dian pelangi, dan meccanism, hijab yang  diminati  (C2)  yaitu  Shasmira,  Ria  Miranda, Jenahara,  dan  Shafira,  dan  hijab  yang  sangat diminati (C3) yaitu brand hijab Rabbani, Zoya, dan Elzatta .
Tujuannya  agar  objek  yang  tergabung dalam  kelompok  merupakan  ukuran  kedekatan atau  hubungan  satu  sama  lain  berbeda  dengan kelompok  yang  lainnya.  Jarak  merupakan  ukuran yang  digunakan  kemiripan  dari  suatu  objek.  Pada proses  pemilihan  ini,  dapat  dipilih  salah  satu  dari beberapa  jarak  yang  biasa  digunakan.  Salah satunya  adalah  jarak Euclidean atau  akar  dari jumlah  kuadrat  perbedaan  didalam  nilai  untuk setiap variabel.
Algoritma pengelompokkan k-means dapat dilakukan dengan cara sebagai berikut: 1.  Pilih jumlah cluster k.
2.  Inisialisasi  k  pusat cluster ini  bisa  dilakukan dengan  berbagai  cara.  Namun  yang  paling sering    dilakukan  adalah  dengan  cara  random. Pusat-pusat cluster diberiduberi  nilai  awal dengan angka-angka random,
3.  Alokasikan  semua  data  ke centroid terdekat dengan metric jarak  yang  sudah  ditetapkan. Untuk  menghitung  jarak  semua  data  ke  setiap tiitk pusat cluster dapat menggunakan beberapa teori jarak seperti Euclidean, Squared Euclidean Distance,Chebychev dan Manhattan atau City block.
4. Hitung kembali centroid C berdasarkan data yang mengikuti cluster masing-masing
5.  Tugaskan  lagi  setiap  objek  memakai  pusat cluster yang  baru.  Jika  pusat cluster tidak berubah  lagi  maka  proses clustering selesai. Atau, kembali ke langkah nomor 3 sampai pusat cluster tidak berubah.
Penelitian ini dilakukan dengan beberapa tahap:
1. Pengumpulan Data Penulis menggunakan data yang diperoleh dari hasil  observasi  berdasarkan  kisaran  rata-rata brand hijab yang paling diminati oleh muslimah di  Indonesia  terutama  yang  terlihat  langsung disekitaran  lingkungan  masyarakat.  Data diambil dari jurnalbumi kemudian di kumpulkan  berdasarkan  data-data brand hijab. Adapun  data  hijab  yang  terdapat  pada  situs tersebut dapat dilihat dibawah ini:
Tabel 1. Data Hijab No Nama Produk Hijab 1 Rabbani 2 Dian Pelangi 3 Ria Miranda 4 Jenahara 5 Shasmira 6 Elzatta 7 Kami Idea 8 Shafira 9 Meccanism 10 Zoya Sumber: (Rollick, 2017) 2. Pengolahan Data
Data  yang  telah  diperoleh  kemudian  akan diolah terlebih dahulu untuk dapat di clustering . data  yang  akan  diolah  akan  menggunakan  dua parameter yaitu transaksi dan jumlah penjualan produk hijab. Sehingga pada tahapan ini sudah diperoleh perhitungan nilai yang akan diproses pada  tahap clustering .  Pada  tahap clustering proses partisi sekumpulan objek data dari satu set akan dibagi menjadi beberapa kelas. Hal ini
dapat dilakukan dengan menerapkan persamaan  dan  langkah-langkah  mengenai jarak algoritma.
Menurut  (Metisen  &  Sari,  2015) clustering adalah metode yang digunakan untuk membagi rangkaian  data  menjadi  beberapa  group berdasarkan  kesamaan-kesamaan  yang  telah ditentukan sebelumnya. Cluster adalah sekelompok  atau  sekumpulan  objek-objek  data yang  disimilar  terhadap  objek-objek  yang berbeda cluster.  Objek akan dikelompokkan ke satu  atau  lebih  cluster  sehingga  objek-objek yang  berada  dalam  satu  cluster  akan  memiliki kesamaan  yang  tinggi  antar  satu  dengan  yang lainnya.
3. Analisis Data Analisis  data  yang  dipakai  pada  penelitian  ini adalah    membagi  rangkaian  data  menjadi beberapa grup berdasarkan kesamaan- kesamaan yang telah ditentukan sebelumnya.
a. Data  dalam  satu cluster memiliki  tingkat kesamaan penjualan yang rendah.
b. Data  dalam  cluster  yang  memiliki  tingkat kesamaan penjualan yang sedang.
c. Data  dalam  cluster  yang  memiliki  tingkat kesamaan penjualan yang tinggi.
Berdasarkan  analisis  tersebut  kemudian  terbagi menjadi  tiga  kelompok (cluster) yaitu  C1  yang terdiri dari produk tingkat penjualan rendah (Dian Pelangi,  Kami  Idea,  dan  Meccanism),  C2  yang terdiri  dari  produk  tingkat  penjualan  sedang  (Ria Miranda,  Jenahara,  Shasmira,  dan  Shafira),  dan sisanya  C3  yang  terdiri  dari  produk  tingkat penjualan tinggi (Rabbani, Elzatta, dan Zoya). Proses  perhitungan  yang  telah  disebutkan sebelumnya  akan  dihitung  melalui  Ms.  Excel. Microsoft  Office  Excel adalah  sebuah    program aplikasi  lembar  kerja spreadsheet yang dibuat dan didistribusikan oleh Microsoft   Corporation   untuk sistem   operasi Microsoft  Windows  dan  Mac.OS. Aplikasi    ini  memiliki    fitur    kalkulasi    dan pembuatan    grafik  yang,    dengan    menggunakan strategi  marketingMicrosoft    yang    agresif, menjadikan    Microsoft  Excel  sebagai  salah  satu program  komputer  yang  populer    digunakan    di dalam        computer    mikro  hingga  saat  ini (Sulindawati, 2016).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  melakukan clustering ,  data  yang  diperoleh akan  dihitung  terlebih  dahulu  berdasarkan parameter  yang  ada  yaitu  transaksi  dan  jumlah penjualan  seperti  yang  ditunjukan  pada  tabel  1 berikut:
Tabel 2. Pengumpulan Data
Jurnal Terakreditasi Peringkat 3 berdasarkan Surat Keputusan Dirjen Risbang SK Nomor 21/E/KPT/2018 DOI: 10.33480/pilar.v15i2.650
No Nama Parameter Transaksi Penjualan Produk 1 Rabbani 20 38 2 Dian Pelangi 5 8 3 Ria Miranda 13 15 4 Jenahara 7 7 5 Shasmira 9 11 6 Elzatta 25 30 7 Kami Idea 5 7 8 Shafira 8 15 9 Meccanism 3 9 10 Zoya 17 33
Sumber : (Yulianti, Utami, Hikmah, & Hasan, 2019)
Kemudian  data  tersebut  akan  masuk  ketahapan clustering dengan  menerapkan  algoritma  k-means untuk mengcluster data kedalam tiga cluster .
A. Centroid Data Dalam penerapan algoritma K-means dihasilkan nilai titik tengah atau centroid dari data yang didapat dengan ketentuan bahwa clusterisasi yang diinginkan adalah 3. Penentuan cluster dibagi atas  tiga  bagian  yaitu cluster dengan  tingkat transaksi  rendah  (C1), cluster dengan  tingkat transaksi  sedang  (C2),  dan cluster dengan  tingkat transaksi  tinggi  (C3).  Penentuan  titik  cluster  ini dilakukan  dengan  mengambil  nilai  tengah  untuk cluster dengan  tingkat  transaksi  rendah  (C1),
transaksi  sedang  (C2),  dan  transaksi  tinggi  (C3). Nilai titik tersebut dapat diketahui pada tabel dua berikut:
Tabel 3. Penentuan Centroid Awal Atrib ut Cluster transaksiRen dah Cluster transaksiSed ang Cluster transaksiTi nggi Nilai 5      |     7 9      |     11 20      |    38 Sumber : (Yulianti et al., 2019) B. Clustering Data
Dengan  menggunakan centroid tersebut  maka dapat  dicluster  data  yang  telah  didapat  menjadi  3 cluster. Proses cluster dengan  mengambil  jarak terdekat  dari  setiap  data  yang  diolah.  Dari  data transaksi  dan  penjualan  pada  toko  hijab  xxx didapatkan  pengelompokan  pada  iterasi  1  untuk tiga cluster tersebut. Cluster tingkat  populasi rendah  (C1)  yaitu brand hijab  kami  idea,  dian pelangi,  dan  meccanism, cluster dengan  tingkat transaksi  dan  penjualan  sedang  (C2)  yaitu Shasmira,  Ria  Miranda,  Jenahara,  dan  Shafira,  dan cluster dengan  tingkat  transaksi  dan  penjualan tinggi  (C3)  adalah brand hijab  Rabbani,  Zoya,  dan Elzatta. Proses pengelompokkan data pada iterasi 1 dan clustering data dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 4. Hasil Perhitungan Iterasi 1
No Nama Parameter C1 C2 C3 MIN Transaksi Penjualan Produk 1 Rabbani 20 38 34,4 29,2 0 0 2 Dian Pelangi 5 8 1 5 33,54102 1 3 Ria Miranda 13 15 11,3137085 5,656854 24,04163 5,656854 4 Jenahara 7 7 2 4,472136 33,61547 2 5 Shasmira 9 11 5,656854249 0 29,15476 0 6 Elzatta 25 30 30,47950131 24,83948 9,433981 9,433981 7 Kami Idea 5 7 0 5,656854 34,43835 0 8 Shafira 8 15 8,544003745 4123106 25,94224 4,123106 9 Meccanism 3 9 2,828427125 6,324555 33,61547 2,82842712 10 Zoya 17 33 28,63564213 23,4094 5,83095 5,830952
Sumber : (Yulianti et al., 2019)
Proses  K-means  akan  terus  beriterasi  sampai pengelompokkan data sama dengan pengelompokkan  data  iterasi  sebelumnya.  Dengan kata  lain,  proses  akan  terus  melakukan  iterasi sampai  data  pada  iterasis  terakhir  sama  dengan iterasi  sebelumnya.  Pada  penelitian  ini  proses iterasi  berhenti  pada  iterasi  ketiga,  adapun  untuk nilai centroid pada iterasi ketiga dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 5. Centroid Pada Iterasi Ke-3
Atribut Cluster transaksiRendah Cluster transaksiSedang Cluster transaksiTinggi Nilai 4,333333333 |     8 9,25     |     12 20,67      | 33,67
Sumber : (Yulianti et al., 2019)
Setelah  mendapatkan  nilai  titik  tengah  atau centroid,  proses  sama  dilakukan  dengan  mencari jarak  terdekat.  Pencarian  jarak  terpendek pengelompokkan  data  pada  iterasi  kelima,  dan clusteri ng data untuk  mengetahui  minat customer dapat  dilihat  melalui  proses  iterasi  tiga,  pada iterasi  tiga  ditemukan  C1  memiliki  3  anggota,  C2 memiliki  4  anggota  dan  C3  memiliki  3  anggota. Pada  tabel  dibawah  ini  menjelaskan  bahwa keanggotaan cluster diambil  dari  nilai  yang  paling terkecil antara C1, C2, dan C3. Berikut adalah tabel iterasi ketiga.
Tabel 6. Hasil Perhitungan Iterasi Ke-3 Nama Produk C1 C2 C3 Keanggotaan Rabbani 33,84441526 28,13472 4,384315 C3 Dian Pelangi 0,666666667 5,836309 30,07029 C1 Ria Miranda 11,14051664 4,802343 20,17975 C2 Jenahara 2,848001248 5,482928 29,96479 C2 Shasmira 5,547772326 1,030776 25,49292 C2 Elzatta 30,18461713 23,91783 5,676462 C3 Kami Idea 1,201850425 6,562202 30,92823 C1 Shafira 7,902179727 3,25 22,55857 C2 Meccanism 1,666666667 6,932712 30,34066 C1 Zoya 28,02578178 22,38443 3,72678 C3 Sumber : (Yulianti et al., 2019)
Untuk  mengetahui  minat  customer  dapat  dilihat melalui  proses  iterasi  tiga,  pada  iterasi  tiga diketahui  C1  memiliki  3  anggota,  C2  memiliki  4 anggota  dan  C3  memiliki  3  anggota.  Pada  tabel diatas  menjelaskan  bahwa  keanggotaan cluster diambil  dari  nilai  yang  paling  kecil  antara  C1,  C2, dan C3.

## C. Analisis Hasil
Hasil  dari  analisa  algoritma  K-means  diatas dengan  tujuan  untuk  mengetahui  minat customer pada brand produk hijab yang terdapat pada toko hijab  ini  dihasilkan  dari  data  yang  telah  dihitung dengan  Ms  excel.  Perhitungan  dilakukan  dengan terlebih  dahulu  membagi  data  yang  ada  kedalam beberapa cluster berdasarkan  dari  dua  parameter yang  ada  yaitu  transaksi  dan  jumlah  penjualan. Proses  iterasi  akan  dihentikan  apabila  hasil  rasio memiliki nilai yang sama dengan rasio sebelumnya. Hasil dari analisa pada penelitian ini terdapat tiga kali  melakukan  proses  iterasi,  iterasi  satu mendapatkan  hasil  rasio  0,37432413,  iterasi  dua mendapatkan  hasil  rasio  0,54301833,  dan  iterasi tiga hasil rasionya sama dengan iterasi kedua.

## Tabel 7. Hasil Iterasi 1-3
Iterasi BCV WCV Rasio Rasio Sebelumnya Iterasi 1 69 185 0,374324132 0 Iterasi 2 61 113 0,543018325 0,374324132 Iterasi 3 61 113 0,543018325 0,543018325 Sumber : (Yulianti et al., 2019)
Adapun  untuk  hasil  lain  yang  didapat  seperti penjelasan dibawah ini:
1. C1  merupakan cluster yang  peminatnya  paling sedikit,  brand  hijab  yang  masuk  dalam cluster ini  adalah  Dian  Pelangi,  Kami  Idea,  dan Meccanism.
2. C2  merupakan cluster yang  peminatnya  tidak sedikit  dan  tidak  juga  terlalu  banyak  yaitu  Ria Miranda, Jenahara, Shasmira, dan Shafira.
3. C3  merupakan cluster yang  peminatnya  paling
banyak, brand hijab  yang  masuk  dalam cluster ini adalah Rabbani, Elzatta, dan Zoya.
Tabel 8. Hasil Pengelompokkan Nama Produk Keanggotaan Rabbani C3 Dian Pelangi C1 Ria Miranda C2 Jenahara C2 Shasmira C2 Elzatta C3 Kami Idea C1 Shafira C2 Meccanism C1 Zoya C3
Sumber : (Yulianti et al., 2019)

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dari analisa dan pengolahan data pada pembahasan diatas, dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:
Untuk mengetahui minat customer pada toko hijab ditentukan  berdasarkan  data  transaksi  dan  data penjualan.  Hasil  yang  didapatkan  menggunakan algotitma  K-means  bahwa cluster satu  adalah brand  hijab  yang  memiliki  peminat  yang  rendah yaitu,  Dian  Pelangi,  Kami  Idea,  dan  Meccanism. Pada cluster tiga  memiliki  peminat  yang  paling tinggi  terdiri  dari  Rabbani,  Elzatta,  dan  Zoya.  Dan Ria  Miranda,  Jenahara,  Shasmira,  dan  Shafira masuk  dalam cluster dua  yang  memiliki  peminat yang tidak rendah dan juga tidak tinggi atau berada ditengah.

## REFERENSI
Agustin,  F.  E.  M.,  Fitria,  A.,  &  S,  A.  H.  (2015).
IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS
UNTUK MENENTUKAN
KELOMPOK
PENGAYAAN  MATERI  MATA  PELAJARAN UJIAN  NASIONAL  (STUDI  KASUS:  SMP NEGERI  101  JAKARTA). Jurnal  Teknik Informatika , 8 (1), 73–78.
Jurnal Terakreditasi Peringkat 3 berdasarkan Surat Keputusan Dirjen Risbang SK Nomor 21/E/KPT/2018 DOI: 10.33480/pilar.v15i2.650
Dahlan,  M.,  Jauharul,  M.,  &  Utsalina,  D.  S.  (2017). SISTEM INFORMASI PERAMALAN PENJUALAN KRIPIK PISANG MENGGUNAKAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING  BERBASIS  WEB  PADA  TOKO
TIGA PUTRA DI LUMAJANG. Seminar Nasional Sistem Informasi , (14 September), 676–686.
Hafidhuddin, D. (2011). Peran Strategis Organisasi Zakat  Dalam  Menguatkan  Zakat  Di  Dunia (The  Strategic  Role  of  Zakat  Organization  in Strengthening  Zakah  in  the  World). Jurnal Ekonomi Islam Al-Infaq , 2 (1, Maret 2011), 1–
4.
Istiani,  A.  N.  (2015).  Konstruksi  Makna  Hijab Fashion Bagi Moslem Fashion Blogger. Jurnal Kajian Komunikasi , 3 (1), 48–55. https://doi.org/10.24198/jkk.vol3n1.6
Metisen,  B.  M.,  &  Sari,  H.  L.  (2015).  Analisis Clustering  Menggunakan  Metode  K-Means Dalam  Pengelompokkan  Penjualan  Produk Pada  Swalayan  Fadhila. Jurnal  Media Infotama , 11 (2, September 2015), 110–118.
Rollick,  A.  (2017).  10  Merek  Jilbab  Ternama  di Indonesia.  Retrieved  February  3,  2019,  from https://jurnalbumi.com/top/merek-jilbab- ternama-di-indonesia/
Sari,  A.  M.  (2017).  APLIKASI  SITUS  WEB PENJUALAN  HIJAB  ONLINE. Paradigma  - Jurnal Komputer Dan Informatika , 19 (2), 113– 117. https://doi.org/https://doi.org/10.31294/p. v19i2.2290
Sulindawati,  N.  L.  G.  E.  (2016).  Pengembangan Model  Pembelajaran. Seminar  Nasional  Riset Inovatif (Senari) , 323–334.
Sutanto, P., Setiawan, A., & Setiabudi, D. H. (2017).
Perancangan Sistem Forecasting di
Perusahaan  Kayu  UD  .  3G  dengan  Metode ARIMA. Jurnal Infra , 05 (01), 325–330.
Yulianti, Y., Utami, D. Y., Hikmah, N., & Hasan, F. N.
(2019).
PENERAPAN DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS UNTUK  MENGETAHUI  MINAT  CUSTOMER  DI TOKO HIJAB . STMIK Nusa Mandiri.