## Penerapan Data Mining Pada Penjualan Produk Digital Konter Leppangeng Cell  Menggunakan Metode K-Means Clustering
Nur Astuti 1 , Joy Nashar Utamajaya 2 , Aditya Pratama 3
Program Studi Sistem Informasi, STMIK Borneo Internasional, Balikpapan, Indonesia. Email: 1 nur_astuti.18@stmik-borneo.ac.id, 2 joy.nashar@stmik-borneo.ac.id, 3 Adityapratama0912@gmail.com Email Penulis Korespondensi: nur_astuti.18@stmik-borneo.ac.id Submitted 22-06-2022 ; Accepted 30-06-2022 ; Published 30-06-2022

## Abstrak
Konter  Leppangeng  Cell  merupakan  sebuah  konter  yang  menjual  produk  digital  berupa  Pulsa,  Paket  Data,  Token  Listrik  PLN, Pembayaran  Listrik,  Pembayaran  BPJS,  Pembayaran  PDAM.  Pembayaran  Spidy  atau  Indihome,  Pembayaran  Telephone  Rumah, Pembayaran Pasca Bayar, Penjualan Voucher Game, Pembayaran TV Kabel, Pembayaran Angsuran Kredit, Pembayaran Tiket Kereta, Pembayaran PGN/Gas, Pembayaran Shope dan Jasa Transfer tunai dan Top Up. Namun dari penjualan konter tersebut tentunya tidak semuanya laku, ada juga produk tidak laku.Data Penjualan, pembelian dan pengeluaran tak terduga di Konter Leppangeng Cell tidak terstruktur dengan baik, sehingga data tersebut hanya berfungsi sebagai arsiptoko dan tidak dapat digunakan untuk mengembangkan strategi pemasaran. Oleh karena itu, perlu diterapkan data mining dengan menggunakan K-Means di Konter Leppangeng Cell. Metode K-Means  dapat  diterapkan  pada  Konter  Leppangeng  Cell  untuk  mengetahui  penjualan  produk  digital  yang  laris  dan  tidak laris.Penerapan metode K-Means pada Konter Leppangeng Cell ini yaitu dengan mengelompokkan data stok produk digital. Kemudian pilih 3 grub acak sebagai centroid awal. Setelah data tiap kelompok tidak berubah, maka didapatkan hasil pengolahan data berupa 114 produk  yang  laku  5  kurang  laku,  dan  14  tidak  laku.  Kemudian,  Penerapan  metode  K-Means  pada  Rapidminer  dilakukan  dengan memasukkan stok produk awal, stok terjual dan stok akhir yang akan diubah dan membentuk K-Means. Setelah itu, Rapidminer akan memproduksi produk mana yang perminatnya tinggi dan rendah.
Kata Kunci : Data Mining; K-Means; Leppangeng Cell; dan Rapidminer

## Abstract
The Leppangeng Cell counter is a counter that sells digital products in the form of Credit, Data Packages, PLN Electricity Tokens, Electricity Payments, BPJS Payments, PDAM Payments. Spidy or Indihome Payments, Home Phone Payments, Postpaid Payments, Game Voucher Sales, Cable TV Payments, Credit Installment Payments, Train Ticket Payments, PGN/Gas Payments, Shope Payments and Cash Transfer Services and Top Up. However, from the counter sales, of course, not all of them sell well, there are also products that don't sell. Sales data, purchases and unexpected expenses at the Leppangeng Cell Counter are not well structured, so the data only serves as a store archive and cannot be used to develop marketing strategies. Therefore, it is necessary to apply data mining using K- Means at the Leppangeng Cell Counter. The K-Means method can be applied to the Leppangeng Cell Counter to determine sales of digital products that are selling well and not selling well. The application of the K-Means method at the Leppangeng Cell Counter is by grouping digital product stock data. Then select 3 random grub as initial centroid. After the data for each group does not change, the  results  of  data  processing  are  obtained  in  the  form  of  114    products  that  sell,  5  underperforming,  and  14  not  sold.  Then,  the application of the K-Means method to Rapidminer is carried out by entering the initial product stock, the sold stock and the final stock to be changed and form K-Means. After that, Rapidminer will produce which products have high and low demand.
Keywords : Data Mining; K-Means; Leppangeng Cell; And Rapidminer

## 1. PENDAHULUAN
Dalam dunia bisnis yang kompetitif saat ini, masyarakat dituntut selalu mengembangkan usahanya agardapat bertahan dalam persaingan terutama dalam persaingan penjualan,yang menuntut para pengusaha untuk menemukan pola-pola yang dapat  meningkatkan  penjualan  dan  pemasaran  didalam  perusahaan,  salah  satunya  adalah  pemanfaatan  penjualan[1]. Konter Leppangeng Cell merupakan sebuah konter yang menjual produk digital berupa Pulsa, Paket Data, Token Listrik PLN,  Pembayaran  Listrik,  Pembayaran  BPJS,  Pembayaran  PDAM.  Pembayaran  Spidy  atau  Indihome,  Pembayaran Telephone Rumah, Pembayaran Pasca Bayar, Penjualan Voucher Game, Pembayaran TV Kabel, Pembayaran Angsuran Kredit,  Pembayaran  Tiket  Kereta,  Pembayaran  PGN/Gas,  Pembayaran  Shope  dan  Jasa  Transfer  tunai  dan  Top Up.Namundari  penjualan  konter  tersebut  tentunya  tidak  semuanya  laku,  ada  juga  produk  tidak  laku.Data  Penjualan, pembelian dan pengeluaran tak terduga di Konter Leppangeng Cell tidak terstruktur dengan baik, sehingga data tersebut hanya  berfungsi  sebagai  arsiptokodantidakdapatdigunakanuntukmengembangkanstrategipemasaran.Oleh  karena  itu, perlu  diterapkan  data  mining  dengan  menggunakan  K-Means  di  Konter  Leppangeng  Cell.Metode  K-Means  dapat diterapkan pada Konter Leppangeng Cell untuk mengetahui penjualan produk digital yang laris dan tidak laris.
Metode  yang  digunakan  untuk  mengolah  dataset  tersebut  adalah  Metode  k-Means  untuk  pengklasifikasian (clustering).  Clustering  adalah  proses  mengklasifikasikan  data  menjadi  sejumlah  kelompok  (cluster)  dari  data  yang berukuran besar ke dalam beberapa kelompok, dimana data dalam satu kelompok mempunyai karakteristik yang  sama satu sama lainnya dan mempunyai karakteristik yang berbeda dengan data yang ada di dalam kelompok yang lain[2]. Kelebihan  metode  K-Means  Clustering  ini  sangat  sederhana  diimplementasikan  dan  paling  banyak  digunakan  dalam pengklasteran.  Dari  hasil  pengklusteran  penjualan  produk  digital  konter  Leppangeng  Cell  maka  akan  diperoleh perhitungan pengelompokkan penjualan yang laris dan tidak laris.
Salah  satu  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Normah 1 ,  Siti  Nurajizah 2 ,  Arinda  Salbinda 3 dengan  judul  penelitian “Penerapan  Data  Mining  Metode  K-Means  Clustering  Untuk  Analisa  Penjualan  Pada  Toko  Fashion  Hijab
Banten”.Berdasarkan hasil penelitiannya didapati hasil berupa Metode K-means dapat diterapkan pada toko Helai untuk menentukan penjualan baju mana yang sangat laris, laris dan kurang laris. Penerapan metode K-Means pada toko Helai, yaitu dengan cara mengelompokan data stok baju. Kemudian memilih 3 cluster secara  acak sebagai centroid awal[3]. Setelah data pada setiap cluster tidak berubah-ubah, maka dapat diketahui hasil akhirnya yaitu yang sangat laris ada 11 artikel, yang laris ada 55 artikel dan 34 artikel untuk yang kurang laris, Metode Data Mining menggunakan K-Means sangat membantu dan mempermudah toko Helai untuk mengembangkan strategi persediaan stok baju , dan Menerapkan metode K-means pada Rapidminer dilakukan dengan memasukkan data stok produk yaitu stok awal, stok terjual dan stok akhir yang akan menjadi Database pada Ms.Excel, data tersebut kemudian dikoneksikan ke dalam Tools Rapidminer, dan akan diolah dan dibentuk K-means. Setelah ituRapidminer akan menghasilkan produk mana yang sangat laris, laris, dan kurang  laris[4].  Selanjutnya  penelitian  dilakukan  oleh  M.Hasyim  Siregar,S.Kom.,M.Kom  dengan  judul  penelitian “Klasterisasi  Penjualan  Alat-Alat  Bangunan  Menggunakan  Metode  K-Means  (Studi  Kasus  di  Toko  Adi  Bangunan). Adapun  hasil  yang  didapatkan  adalah  penerapan  metode  clustering  dapat  menentukan  pembelian  stok  barang  yang diperlukan dengan cepat, dari penelitian yang dilakukan diketahui kelompok barang yang laris sebanyak 10 item sehingga prioritas  pembelian  stok  barang  diarahkan  pada  10  item  tersebut[5].  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengelompokkan produk digital yang paling laku, laku dan kurang laku dipasaran, sehingga hasil penelitian akan menjadi bahan acuan dalam penyetokan ketersediaan produk digital.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan-tahapan yang dilakukan untuk mendapatkan cluster penjualan produk digital paling laku, laku, dan kurang laku maka diperlukan sebuah proses untuk mengolah data tersebut menjadi sebuah hasil prediksi penjualan paling laku seperti pada gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian a. Identifikasi Masalah
Pada  tahapan  ini  dilakukan  identifikasi  hal  apa  saja  yang  menjadi  permasalahan  dalam  penelitian  ini  sehingga diperlukan data mining menggunakan algoritma k-means menggunakan metode clustering dalam penentuan Penjualan Produk digital paling laku[6]. Adapun permasalahan dalam penelitian ini yaitu tidak tersedianya data produk digital yang  akurat  sehingga  stok  produk  digital  berlebihan  karena  kurangnya  ketelitian  dan  terdapat  kerumitan  dalam pengolahan data dalam menentukan produk digital paling laku untuk dijadikan bahan acuan untuk menyetok produk digital yang paling laku.
b. Studi Literatur
Pada tahapan in Studi Literatur dilakukan dengan membaca dan memahami landasan-landasan teori yang diperoleh dari  beberapa  sumber  seperti  buku,  jurnal  ilmiah  dan  juga  referensi  lainnya  tentang  permasalahan  yang  telah dirumuskan, teori ini dapat dijadikan pedoman untuk mendapatkan solusi[7].
c. Pengumpulan Data
pengumpulan data mentah dilakukan dengan cara Penulis melakukan observasi langsung ke Konter Leppangeng Cell yang berlokasi di Jalan Pariwisata, Desa Sidorejo RT.4 Penajam Paser Utara.Penulis memperoleh data dan meneliti kebenaran informasi pada data ini dengan melakukan Tanya jawab langsung dengan pemilik Konter Leppangeng Cell, Ibu Darni.
d. Pra Proses Data
Pada tahap pra proses data mining meliputi data cleaning atau pembersihan data yang didalamnya terdapat atribut kosong maupun tidak lengkap, data integration atau pengubahan data menjadi format yang sesuai untuk  digunakan dalam  proses  data  mining[8].  Pada  pra  proses  data  ini  dilakukan  konversi  satuan  penjualan  produk  gital  untuk memberikan data numerik untuk melakukan perhitungan k-means.
e. Proses Data Mining
Data yang telah didapatkan kemudian akan diolah dengan proses data mining dimana pengolahan ini menggunakan algoritma K-Means Clustering dengan software Rapidminer studio . Hasil proses ini adalah data yang dikelompokkan berdasarkan kemiripan karakteristik setiap data sehingga ditemukan pola dan informasi yang tersembunyi dari data- data tersebut[9].
f. Evalusi Hasil
Pada tahapan ini akan dijelaskan hasil pengolahan data yang telah dilakukan.

## 2.2 Instrumen Penelitian
Instrumen  penelitian  merupakan  sebuah  alat  untuk  mengumpulkan  data  atau  mengukur  objek  dari  sebuah  variabel penelitian.  Untuk  mendapatkan  data yang  benar  dan  sesuai dengan  keadaan  yang  sebenarnya,  maka  dibutuhkan  suatu instrument  yang  valid  dan  konsisten  dalam  memberikan  data  hasil  penelitian  (reliable)[10].  Pada  penelitian  ini  akan digunakan beberapa instrument penelitian, antara lain sebagai berikut :
1. Perangkat Lunak (Software)
Perangkat  lunak  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  software  rapidminer  9.10  digunakan  untuk mengkluster dataset berupa data penjualan produk digital konter Leppangeng Cell.
2. Penelitian ini menggunakan dataset produk digital konter Leppangeng Cell tahun 2022 dimulai bulan Maret, April, dan Mei sebanyak 133 data yang telah melalui proses cleaning dan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Implementasi penelitian ini menggunakan perhitungan Algoritma K-Means yang dilakukan dengan menggunakan tools Rapid  Miner  Studio.  Rapid  Miner  sebagai  tools  yang  mampu  memudahkan  usernya  dalam  melakukan  perhitungan menggunakan  operator.  Operator  berfungsi  untuk  memodifikasi  data  dan  selanjutnya  dihubungkan  dengan  node-node operator[11].  Sedangkan  tugas  user  menghubungkan  node-node  tersebut  untuk  melihat  hasil  dari  tampilan  grafik perhitungan. Rapid Miner pada gambar 1 digunakan untuk melakukan proses ekstraksi data menggunakan metode yang ada pada data mining[12].
Dari proses penelitian yang dilakukan didapatkan hasil dari 133 dataset daftar penjualan produk digital Konter Leppangeng pada bulan Maret, April, dan Mei tahun 2022.  Dari hasil pengolahan data terdapat pengolahan data berupa 114  produk yang laku 5 kurang laku, dan 14 tidak laku.

## 3.1 Pengolahan Data dengan metode K-Means
Langkah – langkah dalam mengcluster menggunakan metode K-Means adalah sebagai berikut : a. Tentukan nilai k nya sebagai jumlah klaster yang akan dibentuk.
b. Tentukan titik pusat awal dari setiap kluster.
c. Hitunglah jarak setiap data input masing – masing centroid menggunakan rumus jarak Euclidean (Euclidean Distance) sampai ditemukan jarak yang terdekat dari setiap data dengan centroid.
Berikut adalah persamaan Euclidian Distance
𝑫( x,y) = √(𝑿 𝟏 −   𝒀 𝟏 ) 𝟐 + ( 𝑿 𝟐 - 𝒀 𝟐 ) 𝟐 (1)
Keterangan; D = Jarak x = Data Y = Centroid
d. Mengklasifikasi data berdasarkan kedekatan dengan centroid.
e. Hitunglah kembali pusat cluster dengan anggota cluster yang sekarang. Pusat cluster ialah nilai rata – rata dari semua data objek dalam cluster tertentu.
f. Hitunglah  lagi  setiap  objek  memakai  pusat  kluster  yang  baru.  Jika  pusat  cluster  tidak  berubah  lagi  maka  proses klustering seleai. Atau, kembali ke langkah nomor 3 sampai pusat kluster tidak berubah lagi.
Berikut ini langkah penyelesaian metode K-means clustering :
a. Insisialisasi pusat cluster awal
Tabel 1. Centroid Awal Keterangan SA ST SAK C1 20 25 20 C2 57 73 70 C3 12 14 17
Tabel 1 adalah Menetukan Pusat Awal Cluster secara acak diambil dari data Tabel 1. Data yang dipilih untuk cluster awal adalah produk digital ke-3, 13, 56. Jarak centroid data ke – 1 pada cluster 1 (C1) yaitu :
b.   Menggunakan persamaan Euclidian Distance
√(SA1 –  C11)2 +   (ST2 –  C22)2 +   (SAK3 −  C33)2 =   …
cluster 1
√(1851 −  201) 2 +   (1682 –  252)2 +   (1873 –  203)2
√26.730 +  20.449 +  27.889 = 48.495

## Cluster 2
√(1851 −  571) 2 +   (1682 –  732)2 +   (1873 –  783)2
√16.384 +  20.449 +  27.889 =  48.466

## Cluster 3
√(1861 −  121) 2 +   (1682 –  122)2 +   (1873 –  173)2
√29.929  +  24. 336  +  28.900  =  53.409

## 3.2 Dataset
Dataset yang digunakan pada penelitian ini merupakan data seluruh  penjualan produk digital konter Leppangeng yang telah terdata oleh pihak konter yang nantinya akan direkomendasikan untuk mendapatkan hasil pengolahan data berupa produk laku, kurang laku, dan tidak laku. Selanjutnya dilakukan sebuah proses inisiasi kedalam bentuk numeric agar data dapat diolah dengan mudah[13]. Data Penjualan Produk Digital yang akan digunakan untuk perhitungan sebanyak 133 data dan 3 variabel penjualan yang telah didapatkan dari pihak konter tahun 2022, seperti ditampilkan pada tabel 1  berikut ini :
Tabel 2. Dataset Produk Digital No Produk Digital Satuan Penjualan (Pcs) Maret April Mei 1 Pulsa Telkomsel 185 168 187 2 Pulsa Indosat/Im3 125 145 140 3 Pulsa Axis 57 73 70 4 Pulsa Three 34 54 45 5 Pulsa Xl 24 21 25 6 Paket Data Telkomsel 89 92 90 7 Paket Data Indosat/Im3 73 88 85 8 Paket Data Axis 41 45 40 9 Paket Data Three 22 23 30 10 Paket Data Xl 15 10 15 11 Paket Telepon Telkomsel 36 20 32 12 Paket Telepon Indosat/Im3 10 17 18 13 Paket Telepon Axis 12 14 17 14 Paket Telepon Three 16 17 17 15 Paket Telepon Xl 22 12 15 16 Paket Sms Telkomsel 13 10 15 17 Paket Sms Indosat/Im3 12 10 10 18 Paket Sms Axis 10 10 10 19 …. … … … 133 Paket Sms Xl 13 12 10 3.3 Hasil Klasterisasi dengan Software Rapidminer
a. Cluster Model
Tampilan hasil seperti gambar 1 berupa hasil pengujian dataset yang berjumlah 133 data penjualan produk digital konter Leppageng menggunakan software rapidminer 9.10.sehingga berbentuk 3 cluster. Pada cluster 0 (cluster pertama) terdapat 114 data, cluster 1 (cluster kedua) terdapat 5 data dan cluster 2 (cluster ketiga) terdapat 14 data.
Gambar 2. Cluster Model
b. Folder View Cluster 0
Pada Gambar 2 dibawah ini merupakan gambar Folder view produk penjualan dengan status produk penjualan paling laku dimana pada clutser 0 (Cluster pertama) terdapat 114 Nama Produk Digital yang masuk kategori paling laku adapun nama produk digital tersebut adalah Pulsa XL, Pulsa Data Three, Paket Data Telkomsel, Paket Telfon Indosat/M3, Paket  telfon  Axis,  Pembayaran  Tagihan  Listrik,  Transfer Tunai  ke  bank  BRI,  Top  Up  Linkaja,  Voucher  inject  AXIS, Voucher  inject  Three,  Top  up  DANA,  Transfer  Tunai  ke  Bank  Mestika  Dharma,  Transfer  Tunai  ke  Bank  Mnc Internasional, Transfer Tunai ke Bank Mayora,  Dll.
Gambar 2. Cluster 0 (Pertama)
c. Folder View Cluster 1
Pada Gambar 3 dibawah ini merupakan gambar Folder view produk penjualan dengan status produk penjualan kurang laku dimana pada clutser 1 (Cluster Kedua) terdapat 5 Nama Produk Digital yang masuk kategori  kurang laku adapun  nama  produk  digital  tersebut  adalah  Pulsa  Telkomsel,  Pulsa  Indosat/M3,  Voucher  Inject  Telkomsel,  Voucher Inject Indosat/M3, dan TOPUP Dana.
Gambar 3. Cluster 1 (Kedua)
d. Folder View Cluster 2
Pada Gambar 4 dibawah ini merupakan gambar Folder view produk penjualan dengan status produk penjualan kurang laku dimana pada clutser 2 (Cluster Ketiga) terdapat 14 Nama Produk Digital yang masuk kategori Tidak Laku adapun nama produk digital tersebut adalah Pulsa Axis, Pulsa Three, Paket Data Telkomsel, Paket Data Indosat/M3, Paket Data Axis, voucher iject axis, voucher inject three, voucher inject xl, token 20, token 50, token 100, pembayaran tagihan listrik, topup linkaja, transfer tunai kebri.
Gambar 4. Folder View Cluster 2
e. Plot
Pada gambar 5 dibawah ini merupakan gambar plor satuan penjualan produk digital konter Leppangeng selama 3 bulan terakhir tahun 2022. Dimana penjualan mengalami stabil dalam stauan penjualan.
Gambar 5. Plot
f. Data From Process
Pada gambar 6 dibawah ini merupakan gambar Data From Process satuan penjualan produk digital konter Leppangeng selama 3 bulan terakhir tahun 2022

## 4. KESIMPULAN
Sehingga dari hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa Metode K-Means dapat diterapkan pada Konter Leppangeng Cell untuk menentukan penjualan produk digital mana yang sangat laris, laris dan kurang laris.  Penerapan metode k-Means pada Konter Leppangeng Cell dengan cara mengelompokkan produk penjualan. Kemudian memilih 3 cluster secara acak sebagai  centroid  awal.  setelah  data  pada  setiap  cluster  tidak  berubah-ubah,  maka dapat diketahui  hasil  akhirnya yaitu pengolahan  data  berupa  114    produk  yang  laku  5  kurang  laku,  dan  14  tidak  laku . Menerapkan  metode  K-means  pada Rapidminer dilakukan dengan memasukkan data penjualan  bulan maret, april, mei tahun 2022 menjadi Database pada Ms.Excel  ,data  tersebut  kemudian  dikoneksikan  kedalam  Tools  Rapidminer  ,dana  kan  diolah  dan  dibentuk  K- means.Setelah itu Rapidminer akan menghasilkan produk mana yang sangat laris ,laris,dan kurang laris.

## REFERENCES
[1] E. Fammaldo and L. Hakim, “Penerapan Algoritma K-Means Clustering Untuk Pengelompokan Tingkat Kesejahteraan Keluarga Untuk  Program  Kartu  Indonesia  Pintar,” J.  Ilm.  Teknol.  Infomasi  Terap. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  23–31,  2019,  doi: 10.33197/jitter.vol5.iss1.2018.249.
[2] J. Jendral and A. Yani, “PENERAPAN DATA MINING PADA PENJUALAN MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING STUDY KASUS PT . INDOMARCO,” pp. 1–11.
[3] H. N. Turnip and H. Fahmi, “Penerapan Data Mining Pada Penjualan Kartu Paket Internet Yang Banyak Diminati Konsumen Dengan Metode K-Means,” vol. 4, no. 2, pp. 36–41, 2021.
[4] M. Mardalius, “Pemanfaatan Rapid Miner Studio 8.2 Untuk Pengelompokan Data Penjualan Aksesoris Menggunakan Algoritma K-Means,” Jurteksi , vol. 4, no. 2, pp. 123–132, 2018, doi: 10.33330/jurteksi.v4i2.36.
[5] V.  No,  S.  P.  Tamba,  and  F.  T.  Kesuma,  “PENERAPAN  DATA  MINING  UNTUK  MENENTUKAN  PENJUALAN SPAREPART TOYOTA DENGAN METODE K-MEANS CLUSTERING,” vol. 2, no. 2, 2019.
[6] A.  E.  Wicaksono,  “Implementasi  Data  Mining  Dalam  Pengelompokan  Peserta  Didik  Di Sekolah Untuk  Memprediksi  Calon Penerima  Beasiswa  Dengan  Menggunakan  Algoritma  K-Means,” J.  Teknol.  Rekayasa ,  vol.  21,  no.  3,  pp.  206–216,  2016, [Online]. Available: http://www.sman16bekasi.sch.id.
[7] J. Informatika, S. A. Rahmah, J. Antares, and U. Dharmawangsa, “Beasiswa Yayasan Menggunakan K-Means,” vol. 13, no. 2, pp. 25–30, 2021.
[8] M. K.- Means, D. Ayu, and K. Debby, “Clustering Perekonomian Masyarakat Mataram Dengan.”
[9] J. N. Utamajaya, “Sistem Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa Program Indonesia Pintar Menggunakan Metode Algoritma K-Means Clustering,” vol. 99, no. 99, pp. 1–10, 2021, doi: 10.30865/jurikom.v9i1.9999.
[10]  H.  Mahulae,  “Pengelompokan  Potensi  Produksi  Buah-Buahan  di  Provinsi  Sumatera  Utara  dengan  Menerapkan  K-Clustering (Studi Kasus : Dinas Tanaman Pangan dan Holtikultura),” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 7, no. 2, p. 312, 2020, doi: 10.30865/jurikom.v7i2.2122.
[11]  N. A. Manihuruk, M. Zarlis, E. Irawan, and H. S. Tambunan, “Penerapan Data Mining Dalam Mengelompokkan Calon Penerima Beasiswa Dengan Menggunakan Algoritma K-Means,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 4, no. 1, pp. 29–34, 2020, doi: 10.30865/komik.v4i1.2575.
[12]  D. J. Lubis and M. B. Tamam, “Penerapan K-Means Untuk Pengelompokkan Beasiswa Santri di Pondok Pesantren Miftahul Huda Bogor,” Teknois  J. Ilm. Teknol. Inf. dan Sains , vol. 12, no. 1, pp. 7–20, 2022, doi: 10.36350/jbs.v12i1.125.
[13]  L.  G.  Rady  Putra  and  A.  Anggrawan,  “Pengelompokan  Penerima  Bantuan  Sosial  Masyarakat  dengan  Metode  K-Means,” MATRIK    J.  Manajemen,  Tek.  Inform.  dan  Rekayasa  Komput. ,  vol.  21,  no.  1,  pp.  205–214,  2021,  doi: 10.30812/matrik.v21i1.1554.