## PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING DALAM PENGELOMPOKAN DATA PENJUALAN SUPERMARKET BERDASARKAN CABANG (BRANCH)
Via Alvianatinova 1 , Irfan Ali 2 , Nining Rahaningsih 3 , Agus Bahtiar 4 1,3 Komputerisasi Akuntansi, STMIK IKMI Cirebon
2 Rekayasa Perangkat Lunak, STMIK IKMI Cirebon
4 Sistem Informasi, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kota Cirebon, Jawa Barat, Indonesia viaalvianatinova@gmail.com

## ABSTRAK
Penjualan  ritel,  terutama  dalam  konteks  supermarket,  merupakan  aspek  krusial  dalam  operasional  bisnis yang  memerlukan  pengelolaan  data  yang  efisien.  Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengeksplorasi  implementasi algoritma K-Means clustering dalam mengelompokkan data penjualan dari berbagai cabang supermarket, dengan fokus utama pada peningkatan efisiensi operasional dan strategi penjualan. Dalam era digital saat ini, penjualan supermarket  menghasilkan  volume  besar  dan  data  penjualan  yang  kompleks  setiap  hari.  Pengelolaan  dan pemahaman data ini  menjadi tantangan signifikan, terutama ketika terdapat banyak cabang  yang  tersebar luas. Algoritma  K-Means  clustering  telah  terbukti  sebagai  metode  yang  efektif  dalam  menyelesaikan  permasalahan semacam ini. Metode ini  memungkinkan pengelompokkan data penjualan ke dalam  kelompok-kelompok  yang memiliki karakteristik serupa, mempermudah analisis dan pengambilan keputusan. Studi ini mengumpulkan data historis penjualan dari berbagai cabang supermarket. Data diproses terlebih dahulu untuk memastikan kualitasnya sebelum  menerapkan  algoritma  K-Means  clustering.  Hasil  pengelompokan  data  dianalisis  secara  menyeluruh untuk mengidentifikasi pola penjualan utama. Analisis ini menjadi dasar untuk meningkatkan efisiensi operasional setiap toko, termasuk manajemen inventaris dan strategi penjualan. Tujuan penelitian ini adalah untuk memahami cara  mengoptimalkan  pengelolaan  data  penjualan  supermarket  menggunakan  algoritma  K-Means  clustering. Hasilnya menunjukkan bahwa toko dapat dikelompokkan menjadi dua kelompok utama, yaitu kelompok cabang besar (cluster 0) dan kelompok cabang kecil (cluster 1). Penerapan algoritma K-Means clustering memungkinkan pengelompokkan  data  penjualan  supermarket  berdasarkan  toko,  memberikan  kontribusi  signifikan  terhadap pemahaman dan pengelolaan data penjualan secara lebih efisien. Evaluasi model dengan indeks Davies Bouldin menghasilkan nilai sebesar 0.375, menunjukkan keberhasilan tinggi dalam mengelompokkan data.
Kata kunci : Algoritma K-Means Clustering , Data Penjualan, Supermarke t, Pengelompokan Data

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  era  informasi  yang  berkembang  pesat, data penjualan di sektor retail, termasuk supermarket, menjadi  indikator  penting  dalam  bisnis.  Pengelolaan data  penjualan  yang  efektif  kini  memanfaatkan Algoritma  K-Means  clustering.  Algoritma  ini membantu mengidentifikasi pola penjualan, mengoptimalkan inventaris, dan meningkatkan efisiensi  operasional  di  berbagai  cabang  supermarket [1].
Beberapa  supermarket  masih  menggunakan proses  manual,  menyebabkan  kesalahan  dan  tidak efisien.  Efisiensi  operasional  dan  strategi  penjualan yang  tepat  kritis  dalam  industri  ini.  Setiap  cabang supermarket  memiliki  kebutuhan  yang  berbeda, memerlukan  pendekatan  untuk  mengidentifikasi  pola penjualan  dan  mengelompokkan  data  sesuai  industri [2].
Penerapan  algoritma  K-Means  pada  data penjualan  supermarket  membantu  mengidentifikasi kelompok  penjualan  yang  tidak  selalu  terlihat langsung  oleh  manusia.  Sebagai  contoh,  beberapa cabang  mungkin  memiliki  pola  penjualan  serupa meskipun  berlokasi geografis  berjauhan,  atau
beberapa  produk  menunjukkan  performa  penjualan konsisten  di  berbagai  cabang.  Algoritma K-Means Clustering mengungkap  struktur  tersembunyi  dalam data penjualan, memberikan wawasan berharga untuk pengambilan keputusan manajemen yang lebih cerdas [3].
Tantangan  besar  muncul  dari  jumlah  data  yang besar,  variasi  produk  yang  luas,  dan  preferensi konsumen  yang  beragam.  Tanpa  alat  analisis  yang tepat, pola penjualan yang relevan mungkin terlewat, mengakibatkan  operasional  yang  tidak  efisien  dan efektif.  Inilah  sebabnya  mengapa  diperlukan  alat analisis yang canggih untuk mengoptimalkan strategi penjualan [4]..
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menerapkan algoritma K-Means  clustering dalam  menganalisis data penjualan supermarket, dengan fokus mengidentifikasi  pola  penjualan  yang  mungkin terlewatkan  oleh  metode  analisis  tradisional.  Tujuan utama  adalah  memberikan  wawasan  mendalam tentang preferensi konsumen, pola penjualan produk, dan  performa  cabang  supermarket.  Secara  praktis, penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan efisiensi operasional dan  merumuskan  strategi penjualan  yang
lebih  cerdas,  dengan  harapan  hasil  temuan  dapat memberikan  kontribusi  positif  bagi  industri  ritel, khususnya pada tingkat penjualan supermarket.
Hasil dari penelitian ini diharapkan memberikan kontribusi  berharga  bagi  dunia  akademik  dengan menyajikan  temuan-temuan  yang  dapat  memperkaya literatur  ilmiah  di  bidang  analisis  data  penjualan. Secara  praktis,  penelitian  ini  juga  diharapkan  dapat memberikan  panduan  kepada  pelaku  industri  ritel, khususnya penjualan supermarket, dalam mengoptimalkan  operasional  dan  meningkatkan keberhasilan bisnis mereka.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Data Mining
Data mining, sebagai proses ekstraksi informasi dari  data  besar,  kompleks,  dan  tidak  terstruktur, memungkinkan identifikasi pola yang sulit ditemukan secara manual. Algoritma K-Means clustering, sebagai teknik data
mining, digunakan untuk mengelompokkan  data  penjualan  supermarket  dan mengungkap  struktur  tersembunyi  dalam  pola penjualan.  Melalui  pendekatan  ini,  penelitian  ini bertujuan  untuk  mendapatkan  wawasan  yang  lebih dalam  tentang  pola  penjualan  di  sektor  ritel  dan merumuskan  strategi  penjualan  yang  lebih  terarah. Oleh  karena  itu,  landasan  teori  data  mining memberikan  dasar  yang  solid  untuk  memahami relevansi  dan  potensi  algoritma K-Means  clustering dalam  mengolah  informasi  berharga  dari  data penjualan supermarket [5].

## 2.2. Knowledge Discovery in Database (KDD)
Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD) mengacu  pada  proses  ekstraksi  pengetahuan  yang bermanfaat  dan  berharga  dari  dalam  basis  data  yang besar dan kompleks. Ini adalah pendekatan terintegrasi yang  melibatkan  langkah-langkah  seperti  pemilihan data,  preprocessing,  transformasi,  data  mining, evaluasi, dan interpretasi hasil [6], [7]. Tujuan utama dari  KDD  adalah  untuk  menemukan  pola,  tren,  dan pengetahuan  tersembunyi  dalam  data  yang  dapat memberikan wawasan untuk pengambilan keputusan. Proses  KDD  memanfaatkan  berbagai  teknik  dan algoritma data mining untuk menggali informasi yang dapat  digunakan  untuk  meningkatkan  pemahaman tentang  data,  mengidentifikasi  hubungan  yang  tidak terlihat secara langsung, dan merumuskan strategi atau keputusan  yang  lebih  baik  dalam  berbagai  bidang, termasuk bisnis, ilmu pengetahuan, dan penelitian [8].
2.3. K-Means clustering K-Means  Clustering merupakan  sebuah  metode dalam analisis data yang digunakan untuk mengelompokkan  data  ke  dalam  beberapa  kelompok atau  klaster  berdasarkan  kesamaan  karakteristik tertentu [9]. Algoritma ini bertujuan untuk meminimalkan  varians  dalam  setiap  klaster  dengan menempatkan data ke pusat klaster yang sesuai. Dalam konteks penelitian ini, K-Means Clustering digunakan
untuk  mengelompokkan  data  penjualan  supermarket berdasarkan  pola  yang  mungkin  tidak  terlihat  secara langsung,  membantu  mengidentifikasi  kelompok penjualan  yang  serupa  atau  memiliki  karakteristik yang  sama.  Dengan  penerapan  K-Means  Clustering, penelitian  ini  berusaha  untuk  mengungkap  struktur tersembunyi  dalam  data  penjualan  dan  memberikan wawasan  yang  lebih  dalam  mengenai  preferensi konsumen  dan  performa  produk  di  berbagai  cabang supermarket.  Dibawah  ini  merupakan  gambar flowchart penelitian analisis data penjualan supermarket  dengan  menggunakan  algoritma K- Means Clustering [10].
Gambar 1. K-Means Clustering
Untuk  menentukan  cluster  menggunakan  K- Means Clustering, langkah-langkahnya dapat dijelaskan sebagai berikut:
1) Pemilihan Jumlah Cluster (K)
Tentukan jumlah cluster (K) yang diinginkan. Ini bisa berdasarkan pengetahuan awal atau menggunakan  metode  seperti  elbow  method untuk menentukan jumlah optimal cluster.
2) Inisialisasi Pusat Cluster Pilih  secara  acak  K  titik  sebagai  pusat  awal  dari setiap cluster.
3) Pengelompokkan Data Setiap  titik  data  akan  diberikan  label  cluster berdasarkan pusat cluster terdekat.
4) Perbaruan Pusat Cluster Hitung  ulang  pusat  setiap  cluster  berdasarkan rata-rata  dari  semua  titik  data  yang  termasuk dalam cluster tersebut.
5) Iterasi Langkah  3  dan  4  diulang  hingga  tidak  ada perubahan  signifikan  dalam  pengelompokkan atau mencapai jumlah iterasi yang ditentukan.
6) Evaluasi Hasil Evaluasi  kualitas  cluster  menggunakan  metrik seperti inertia (sum squared distance antara setiap titik  data  dengan  pusat  clusternya),  Davies- Bouldin Index, atau metrik lainnya.

## 2.4. Rapidminer Studio
RapidMiner  merupakan  sebuah  platform  open- source  untuk  data  mining  dan  analisis  prediktif  yang menyediakan  berbagai  alat  untuk  merancang  dan mengimplementasikan  proses  analisis  data  secara intuitif.  RapidMiner  memungkinkan  peneliti  untuk mengintegrasikan  berbagai  metode  analisis  data, termasuk algoritma clustering seperti K-Means, dalam suatu  alur  kerja  yang  terstruktur.  Kelebihan RapidMiner  terletak  pada  antarmuka  pengguna  yang ramah, memfasilitasi penggunaan algoritma kompleks tanpa  memerlukan  keterampilan  pemrograman  yang tinggi.  Dalam  penelitian  ini  [11],  RapidMiner digunakan  sebagai  alat  utama  untuk  menerapkan algoritma K-Means  Clustering pada  data  penjualan supermarket,  mempercepat  dan  menyederhanakan proses analisis data. Gambar flowchart penelitian juga mencakup langkah-langkah yang melibatkan RapidMiner  sebagai  platform  utama  dalam  proses analisis data penjualan supermarket [12].

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Sumber Data
Sumber  data  dalam  penelitian  ini  di  ambil  pada Website
resmi
Kaggel
yaitu
di https://www.kaggle.com/datasets/aungpyaeap/superm arket-sales . Data ini meliputi data Supermarket sales, waktu pengambilan data dilaksanakan pada tanggal 26 Juli  2023.  Data  sekunder  adalah  data  yang dikumpulkan  secara  tidak  langsung  oleh  pihak  lain dengan  sumber  informasi  melalui  jurnal,  buku, website, digunakan untuk kebutuhan data penelitian.

## 3.2. Teknik Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  penjualan  dapat  dilakukan melalui  analisis  data  historis  atau  ekstraksi  data  dari database  penjualan  dan  pencatatan  data  transaksi. Teknik atau metode yang digunakan untuk mengumpulkan  data  adalah  pengambilan  data  secara online  (online  riset).  Pencarian  data  online  adalah pencarian  data  yang  dilakukan  melalui  internet  atau website dengan tujuan  memperoleh informasi berupa informasi  teoritis  dan  data  yang  digunakan  dalam penelitian ilmiah.[13]

## 3.3. Tahapan Perancangan
Berikut  adalah  rancangan  penelitian  untuk metode Knowledge Discovery in Database (KDD):
Berikut  adalah  tahapan  penyelasaian  untuk proses  Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD) berdasarkan urutan yang disediakan:
1) Seleksi Data (Selection)
Pilih data yang akan digunakan  dari sekumpulan data  operasional.  Proses  ini  harus  dilakukan sebelum  memulai  tahap  penemuan  informasi dalam  KDD.  Data  yang  dipilih  disimpan  dalam file terpisah dari basis data operasional.
2) Pemilihan Data (Pre-processing)
Lakukan  pre-processing  pada  data  yang  telah dipilih. Ini melibatkan penghapusan data duplikat,
pengecekan  konsistensi  data,  dan  perbaikan kesalahan  pada  data.  Proses  enrichment  juga dilakukan  untuk  memperkaya  data  dengan informasi eksternal.
3) Transformasi Data (Data Transformation) Setelah  data  dibersihkan,  langkah  berikutnya adalah  transformasi  data.  Proses  ini  melibatkan konversi data mentah ke dalam format yang lebih sesuai untuk proses data mining.
4) Data Mining Terapkan proses data mining untuk mencari pola dan  informasi  menarik  dalam  data  terpilih. Pengujian  dilakukan  menggunakan  software Rapidminer.
5) Interpretation/Evaluation Evaluasi merupakan fase terakhir pada tahap ini. Hasil  dari  proses  penambangan  data  dan  pola informasi diinterpretasikan. Evaluasi kualitas dan potensi kegunaan pola tersebut untuk tujuan bisnis atau  penelitian.  Dalam  penelitian  ini,  metode indeks Davies-Bouldin digunakan untuk menentukan  jumlah  cluster  optimal.  Semakin mendekati  nilai  0  pada  Davies-Bouldin  Index, semakin baik cluster yang diperoleh.
Tahapan  ini  mencakup  proses  mulai  dari pemilihan data hingga interpretasi hasil,  memberikan gambaran keseluruhan tentang bagaimana KDD dapat diimplementasikan untuk mendapatkan wawasan yang bernilai dari dataset yang ada.
Gambar 2. Tahapan Metode KDD [13]

## 4.
HASIL DAN PENGUJIAN
4.1. Hasil 4.1.1. Pemodelan Algoritma K-Means clustering Menampilkan proses pengolahan data menggunakan  metode  K-Means  dengan  gambar dibawah ini.
Gambar 3. Pemodelan algoritma K-Means clustering
Dalam  pengolahan  data  menggunakan K- Means  Clusterin g  di  RapidMiner,  5  operator
digunakan: Read Excel (membaca data Excel), Select Attribute  (mengurangi  data  yang  tidak  dibutuhkan), Nominal  to  Numerical  (mengubah  atribut  nominal menjadi  numerik),  Clustering  (K-Means)  (membagi data menjadi 2 klaster dengan 10 putaran maksimal), dan  Performance  (Cluster  Distance  Performance) (mengevaluasi  kinerja  clustering  pada  penjualan supermarket).

## 4.1.2. Cluster Model
Distribusi  jumlah  anggota  pada  setiap  klaster, seperti  yang  terlihat  pada  gambar  di  bawah, mencerminkan karakteristik unik dari masing-masing klaster.  Analisis  lebih  lanjut  terhadap  pola  distribusi ini  dapat  memberikan  wawasan  mendalam  terkait perbedaan dan kesamaan antar klaster dalam konteks tertentu.  Dengan  demikian,  memahami  dinamika internal klaster dapat menjadi kunci untuk mengoptimalkan  performa  model  dan  memahami struktur  data  secara  lebih  komprehensif  anggota  tiap klaster ditunjukkan pada gambar dibawah ini.
Gambar 4. Cluster Model
Dari  gambar  diatas  dapat  dijelaskan  bahwa untuk klaster 0 memiliki 902 anggota Branch Id  dan klaster 1 memiliki 98  anggota Branch Id.

## 4.1.3. Centroid Table
Gambar 5. Centroid Table
Pada  gambar  5.    untuk  mengetahui  nilai  rata rata  pada  atribut  kode  Branch,  City,  Cutomer  Type, Gender,  Produk  Line,  Unit  price,  Quantity,  Tax  5%, Total,  Payment,  Cogs,,  Gross  Income,  Rating. Merupakan  centroid  table  yang  dihasilkan  oleh RapidMiner.

## 4.1.4. Visualizations
Gambar 6. Visualizations
Pada  gambar  6.  merupakan  visualisasi  data menggunakan Visualizations Scalter/ Bubble, di sana bisa melihat visualisasi data pada atribut Branch, pada gambar visualisasi Scalter/ Bubble di atas ada Branch A, Branch B dan Branch C.

## 4.1.5. Graph
Gambar 7. di bawah ini adalah model yang di hasilkan  dari  data  yang  dimiliki  dan  menciptakan Rows pengetahuan.
Gambar 7. Graph

## 4.1.6. Folder View
Pada gambar 8. di bawah terdapat Folder View untuk melihat jumlah anggota dan isi di dalam Cluster tersebut
Gambar 8. Foler view
4.1.7. Plot
Dari tampilan plot bisa di lihat mana kelompok cluster tertinggi dan  kelompok cluster terendah.
Gambar 9. Plot

## 4.1.8. Statistics
Pada  tampilan  Statistics  di  bawah  ini  bisa  di lihat sebaran atribut data di masing masing Cluster dan bisa memilih atribut mana yang akan di lihat.
Gambar 10. Tampilan Statistics

## 4.2. Pengujian
4.2.1. Seleksi Data (Data Selection) Pada  tahap  ini  data  yang  digunakan  pada penelitian ini yaitu data yang di peroleh dari Kaggle. Pada tanggal 26 Juni 2023, data ini terdapat 17 atribut yaitu  Invoice  ID,  Branch,  City,  Cutomer  Type, Gender,  Produk  Line,  Unit  price,  Quantity,  Tax  5%, Total,  Date,  Time,  Payment,  Cogs,  Gross  Margin Percentage,  Gross  Income,  Rating.    Banyaknya  data yang diperoleh yaitu 1000 data.
Tahap  pertama  adalah  menggunakan  operator Read Excel kemudian dilakukan pemilihan data yang akan  digunakan.  Data  yang  sudah  diproses  dapat ditampilkan pada menu Results. Berikut tampilan dari proses operator Read Excel
Gambar 11. Cara Memanggil Operator Read Excel
Selanjutnya    pemilihan  memasukan  data  yang akan di proses. Pada gambar di atas adalah pemilihan data yang akan di gunakan atau di proses pada Aplikasi RapidMiner.  Setelah  proses  pemilihan  data  selsai maka    akan  muncul  tampilan  data  mentah  seperti gambar di bawah ini.
Gambar 12. Tampilan data mentah

## 4.2.2. Pemilihan data (Preprocessing)
Tahapan  ini  merupakan  cara  untuk  mengolah data dari sebelumnya data mentah menjadi data yang siap  untuk  diproses  lebih  lanjut.  Tahapan  dari Preprocessing  adalah  yang  dilakukan  yaitu  Data Reduction.  Data  Reduction  adalah  pengurangan  dari suatu data yang diambil tetapi hal tersebut tidak akan mengubah  hasil  analisis  dari  data  itu  sendiri.  Atribut yang  tidak  dibutuhkan  pada  data  Supermarket  salles ini  ada  3  atribut  yaitu  atribut  kode  Date,  Time  dan Gross  Margin  Percentage  .  Sehingga  atribut  yang digunakan  untuk  dianalisis  lebih  lanjut  memiliki  14 atribut yaitu kode Invoice ID, Branch, City, Cutomer Type, Gender, Produk Line, Unit price, Quantity, Tax 5%,  Total, Payment, Cogs,, Gross Income, Rating.  . Operator  Select  Attribute  akan  digunakan  dalam proses ini.
Gambar 13. Proses seleksi atribut
Dibawah ini adalah tampilan data yang sudah di proses  dalam  Select  Attribute.  Di  sana  Atribut  yang tidak  di  pakai  adalah  Date,  Gross  margin  percentage dan Time.

## Gambar 14. Hasil dari Data Reduction

## 4.2.3. Transformasi data (Transformation)
Transformasi  data  adalah  proses  mengubah dataset  dengan  tujuan  agar  data  lebih  sesuai  dengan proses  pemodelan  data  mining.  Dalam  proses  ini menggunakan  algoritma K-Means  Clustering dimana atribut  dari  suatu  data  harus  berupa  numerik.  Oleh karena  itu,  data  yang  memiliki  atribut  nominal  harus diubah  menjadi  numerik  menggunakan  operator Nominal to Numerical  yaitu sebagai berikut.
Gambar 14. Hasil dari Transformasi data
Pada gambar diatas telah dilakukan transformasi data pada atribut Branch, City, Cutomer Type, Gender, Produk Line, Payment dari sebelumnya bentuk nominal menjadi numerik agar dapat diproses menggunakan algoritma K-Means Clustering.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengolahan data menggunakan beberapa  perangkat  lunak  data  mining,  termasuk aplikasi RapidMiner, penelitian ini berhasil mengidentifikasi dua kelompok cluster dengan jumlah cabang  yang  signifikan  berbeda  di  setiap  cluster. Proses  pengelompokan  ini  menghasilkan  kelompok cabang  besar  (Cluster  0)  dengan  902  item,  dan kelompok  cabang  kecil  (Cluster  1)  dengan  98  item. Davies Bouldin Index (DBI) sebesar 0,375 memberikan  gambaran  evaluatif  tentang  kualitas pemisahan  antar  kelompok.  Saran  untuk  penelitian selanjutnya dapat difokuskan pada analisis lebih lanjut terkait  karakteristik  masing-masing  cluster,  seperti pola  penjualan  dominan  dan  profil  konsumen. Integrasi  faktor  eksternal  dan  penggunaan  metrik evaluasi clustering yang lebih komprehensif juga dapat memperkaya pemahaman tentang performa penjualan cabang supermarket.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] I.  Adityo,  M.  1,  and  J.  Heikal,  "Customer Clustering  Using  The  K-Means  Clustering Algorithm  in  Shopping  Mall  in  Indonesia," Management  Analysis  Journal,  2022.  [Online]. Available: http://maj.unnes.ac.id
[2] M. Benri, H. Metisen, and S. Latipa, "ANALISIS CLUSTERING  MENGGUNAKAN  METODE K-MEANS  DALAM  PENGELOMPOKKAN PENJUALAN  PRODUK  PADA  SWALAYAN FADHILA,"  in  Jurnal  Media  Infotama,  vol.  11, no. 2, 2015.
[3] Y.  Darmi  et  al.,  "PENERAPAN  METODE CLUSTERING K-MEANS
DALAM PENGELOMPOKAN PENJUALAN
PRODUK,"  in  Jurnal  Media  Infotama,  vol.  12, no. 2, 2016.
[4] E. Prasetyo, Data Mining: Konsep dan  Aplikasi menggunakan MATLAB, Andi, 2012.
[5] E.  Febrianty,  L.  Awalina,  and  W.  I.  Rahayu, "Optimalisasi Strategi Pemasaran dengan
Segmentasi Pelanggan Menggunakan Penerapan K-Means  Clustering  pada  Transaksi  Online Retail," Jurnal Teknologi Dan Informasi (JATI), vol. 13, 2023. [Online]. Available: https://doi.org/10.34010/jati.v13i2
[6] M.  L.  J.  M.  Frederic  Lardinois,  "Google  is acquiring  data  science  community  Kaggle," TechCrunch, Mar. 8, 2017. [Online]. Available: https://techcrunch.com/2017/03/07/google-is- acquiring-data-science-community-kaggle/
[7] M.  Harahap,  Y.  Lubis,  and  Z.  Situmorang, "Analisis  Pemasaran  Bisnis  dengan  Data Science :  Segmentasi  Kepribadian  Pelanggan
berdasarkan  Algoritma  K-Means  Clustering," Data  Sciences  Indonesia  (DSI),  vol.  1,  no.  2,
2022. [Online]. Available:
https://doi.org/10.47709/dsi.v1i2.1348
[8] P. S. Hasugian, "PENERAPAN DATA MINING UNTUK KLASIFIKASI PRODUK MENGGUNAKAN  ALGORTIMA  K-MEANS
(STUDI  KASUS :  TOKO  USAHA  MAJU BARABAI),"  Jurnal  Mantik  Penusa,  vol.  2,  no. 2, pp. 191–198, 2018.
[9] J.  Mantik  and  N.  Hidayati,  "Implementation  of data  mining  to  determine  stock  inventory  at kenza  grocery  stores  using  the  k-means clustering method," in Jurnal Mantik, vol. 6, no. 3, 2022. [Online]. Available: [Provide the link if available]
[10] M.  Mirbod  and  H.  Dehghani,  "Smart  Trip Prediction  Model  for  Metro  Traffic  Control
Using  Data  Mining  Techniques,"  Procedia Computer  Science,  vol.  217,  pp.  72–81,  2022. https://doi.org/10.1016/j.procs.2022.12.203
[11] A.  Nur  Khomarudin,  "Teknik  Data  Mining : Algoritma K-Means Clustering," 2003. [Online]. Available: https://agusnkhom.wordpress.com
[12] D.  H.  Nusti  et  al.,  "Application  of  K-Means Clustering  Algorithm  in  Grouping  Inventory Data at Putra Shop," JURNAL KOMITEK, vol. 1, no. 1, 2021. [Online]. Available: https://doi.org/10.53697/jkomitek.v1i1
[13] S.  Rahayuni,  I.  Gunawan,  and  I.  O.  Kirana, "Material  Sales  Clustering  Using  the  K-Means Method," JOMLAI: Journal of Machine Learning and  Artificial  Intelligence,  vol.  1,  no.  1,  2022. [Online].
Available: https://doi.org/10.55123/jomlai.v1i1.177
.