Journal of Technology and Informatics (JoTI) Vol. 5, No. 2, Bulan April Tahun 2024 P-ISSN 2721-4842 E-ISSN 2686-6102                                                                                                              DOI: 10.37802/joti.v5i2.554

## Rekomendasi Restock Barang di Toko Pojok UMKM Menggunakan Algoritma K-Means Clustering
Ayuni Salsabiela 1 , Adam Prayogo Kuncoro 2 , Pungkas Subarkah 3* , Primandani Arsi 4 1,2,3,4 Informatika, Universitas Amikom, Purwokerto, Indonesia e-mail: ayunisalsa04@gmail.com 1 , adam@amikompurwokerto.ac.id 2 , subarkah@amikompurwokerto.ac.id 3 , ukhti.prima@amikompurwokerto.ac.id 4
* Penulis Korespondensi: E-mail: subarkah@amikompurwokerto.ac.id
Abstrak: Toko Pojok ialah toko yang menjual beraneka produk seperti makanan ringan dan minuman. Toko Pojok UMKM  dalam  pembukuan  selama  ini  masih  dilakukan  secara  manual  dengan  buku  besar  baik  dalam  pencatatan produk masuk maupun penjualan. Pembukuan dilakukan belum tersistem mengakibatkan data menumpuk, sehingga pemilik  kesulitan  dalam  melihat  stok  yang  terjual  sehingga  pengadaan  barang  ke supplier ada  keterlambatan. Berdasarkan permasalahan tersebut penelitian ini dilakukan untuk merekomendasikan restock produk menggunakan algoritma K -Means di mana pengadaan barang dalam jumlah banyak, sedang dan sedikit. Penelitian ini menggunakan algoritma k -means clustering dengan 3 cluster. Di mana nilai k=3 merupakan nilai cluster terbaik dalam penelitian ini dengan performa dari cluster berdasarkan hasil Davies Bouldin Index sebesar 0.436, di mana cluster 1 ada 9 produk jumlah banyak dan masuk pengadaan barang, cluster 2 ada 19 produk jumlah sedang dan masuk pengadaan barang serta cluster 0 ada 110 produk jumlah sedikit masuk pengadaan barang.
Kata Kunci: Barang; Davies Bouldin Index; K- Means ; Rekomendasi; Restok
Abstract:   Toko  Pojok  is  a  shop  that  sells  various  products  such  as  snacks  and  drinks.  UMKM  Corner  Shop  in bookkeeping so far is still done manually with a ledger both in recording incoming products and sales. Bookkeeping is not yet systemized resulting in data piling up, so that the owner has difficulty in seeing the stock sold so that the procurement of goods to suppliers is delayed. Based on these problems, this research was conducted to recommend product restocks using the K-Means algorithm where the procurement of goods in large, medium and small quantities. This research uses the k-means clustering algorithm with 3 clusters. Where the value of k = 3 is the best cluster value in this study with the performance of the cluster based on the results of the Davies Bouldin index of 0.436, where cluster 1 there are 9 products in large quantities and enter procurement, cluster 2 there are 19 products in medium quantities and enter procurement and cluster 0 there are 110 products in small quantities enter procurement.
Keywords : Davies Bouldin Index; Goods; K-Means; Recommendation; Re-stock

## PENDAHULUAN
Restock produk merupakan proses atau aktivitas periodik  yang  diterapkan  oleh  suatu  perusahaan  untuk memastikan ketersediaan bahan baku. Hal ini sering kali menjadi  pilihan  pertama  konsumen  dan  terjadi  pada produk  dengan  tingkat  permintaan  yang  tinggi  [1]. Restock produk merupakan bagian penting dalam suatu usaha  seperti  pertokoan.  Persediaan  produk  yang tercukupi berdampak positif terhadap penjualan. Sistem restock dilakukan  sesuai  dengan  masing-masing  jenis usaha.  Ada restock produk  dengan  melakukan  pembeli berulang dan terus menerus karena produknya memiliki penjualan  yang  tinggi,  ada  yang  memilih  membeli dengan melihat stok barang yang ada dan hanya membeli ketika produk habis[2]. Toko Pojok UMKM merupakan toko  yang  menggunakan  cara restock produk  salah satunya yaitu melalui pengecekan stok yang tersedia di gudang atau stok yang ada pada display . Cek stok produk tersebut mengakibatkan tidak terkontrolnya stok produk yang  dibeli  dalam  jumlah  banyak  menjadi  tidak terpenuhi begitu juga sebaliknya.
Penelitian yang dilakukan peneliti sebelumnya bukan hanya di pertokoan saja, hal serupa juga terjadi di coffeeshop .  Memprediksi  kurang  tepat  mengenai
penjualan  menjadi  penyebab  tok  bahan  yang  tersedia sehingga  menyebabkan  sebagian  stok  bahan  di  gudang membengkak.  Penelitian  ini  menerapkan  algoritma K- Means untuk meningkatkan penjualan dengan mengelompokkan  menu  berdasarkan  tingkat  penjualan. Hasil  yang  didapat  berupa clustering performansi  dari algoritma K -Means nilai Davies  Bouldin  Index (DBI) yaitu 0,457. Hasil DBI jika semakin kecil nilai dari DBI semakin baik hasil clustering yang diperoleh[3].
Penelitian  serupa  dilakukan  juga  oleh  peneliti sebelumnya  yaitu  untuk  melakukan  perbaikan  terhadap proses  menentukan  produk  unggulan  pada  PT.  XYZ menerapkan  algoritma K-Means dan K-Medoids guna memperoleh informasi produk yang berkategori produk unggulan, produk yang peminatnya sedang, dan produk yang tidak diminati, karena data tersaji sesuai kelompok dengan  kriteria  yang  sama  sehingga  memudahkan  PT. XYZ  dalam  menentukan  jumlah  produk  yang  akan dibeli.  Hasil clustering terbaik  untuk  pengelompokan data dalam penelitian ini adalah dengan mengelompokkan data ke dalam 3 cluster . Berdasarkan hasil tersebut dapat dilihat keakuratan atau performansi dari  algoritma K-Means dan K-Medoids dengan membandingkan nilai Davies  Bouldin  Index dari kedua
algoritma dan hasil nilai DBI yaitu 0,430 dan nilai DBI K -Medoids sejumlah 1,392. Nilai DBI yang paling kecil terdapat  pada  algoritma  K -Means sehingga  hasil Clustering yang  didapat  K -Means lebih  cocok  dipakai dalam mengatasi masalah di atas[4].
Penelitian ini dilakukan untuk pengelompokan data  dengan  mengklasifikasikan  produk  ke  dalam  3 cluster. Di  mana  pembagian  ke  dalam  3 cluster merupakan  nilai  k  terbaik  dalam  penelitian  ini  dan menggunakan algoritma K-Means Clustering . Hasil dari pengelompokan cluster digunakan untuk merekomendasikan  produk  mana  yang  perlu  dibeli dalam  jumlah  banyak,  sedang  dan  sedikit  sehingga restock produk di Toko Pojok UMKM lebih maksimal.

## METODE PENELITIAN
Pengumpulan data dilakukan dengan mengambil  data  transaksi  penjualan  pada  Toko  Pojok UMKM.  Data  tersebut  yang  digunakan  yaitu  5  atribut. Algoritma  yang  digunakan  adalah  K -Means untuk Clasterisasi,  dengan  mengelompokkan  data  ke  dalam  3 cluster . Konsep penelitian yang digunakan seperti pada Gambar 2.
Gambar 1. Konsep Penelitian

## Pre-Processing Data
Pre-Processing data merupakan satu alur pada data mining ,  di  mana  sebelum  masuk  ke  tahap pengolahan [5], [6]. Pertama, data mentah akan diproses terlebih  dahulu  dengan  cara  membuang  data  tidak dibutuhkan.  Selain  itu,  proses  ini  dilakukan  untuk mengubah data menjadi data yang mudah dipahami dan sederhana sehingga sistem dapat membaca data dengan baik  [7].  Berikut  tahapan  yang  ada  di Pre-processing data:
1. Data Cleaning ,  tahap  ini  yaitu  data  mentah  yang sudah  didapat  akan  dilakukan  seleksi  terlebih dahulu yaitu dengan menghapus atau menghilangkan  data  yang  tidak  lengkap,  kurang relevan  dan  tidak  akurat.  Tahapan  ini  dilakukan untuk meningkatkan akurasi pada saat analisis data dilakukan.
2. Transformasi  Data,  tahap  ini  serupa  dengan  tahap integration dikarenakan  data yang  didapat berasal dari  berbagai  sumber  jadi  diperlukan  pengecekan untuk menyamakan format sehingga performa data menjadi lebih baik.
3. Mengurangi  Data,  tahap  ini  digunakan  untuk mengurangi  data  yang  tidak  diperlukan  dengan menghapus  beberapa  item  yang  tidak  dibutuhkan pada  saat  analisis  data,  pengurangan  data  dapat dilakukan dengan mengurangi dimensi, jumlah atau dengan mengompresi data[8].
Berdasarkan  tahapan  di  atas  didapat  data  dari Toko  Pojok  UMKM  sejumlah  139  data  dari  bulan Januari  sampai  Juni  2023,  kemudian  tahap  berikutnya pre-pocessing data  mulai  dari cleaning data,  kemudian mengurangi  data  dengan  menghapus  data  yang  tidak relevan.  Penghapusan  data  sehingga dataset akhir diperoleh  138  data  dengan  atribut  kode  barang,  nama produk,  rata-rata,  total  penjualan  dan  jumlah  transaksi. Data yang didapat setelah dilakukan pre-processing bisa dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Hasil Pre-Processing N o Kode Baran g Nama Produk Rata - Rata Total Penjual an Jumlah Transa ksi 1 MA00 1 Abon Ayam Midji 0,5 3 3 2 MA00 2 Adila Abon Lele 100gr 3,5 21 13 3 MA00 3 Adila Abon Lele 50gr 3 18 12 4 CM00 1 Akar Kelapa Asin+Ma nis 34,5 207 139
N o Kode Baran g Nama Produk Rata - Rata Total Penjual an Jumlah Transa ksi 5 CM00 2 Akar Kelapa Gavin 0,33 33 2 1 …  … … … … … 31 CM00 3 Kacang Ijo Kriuk 0,16 66 1 1 32 CM00 4 Kacang Umpet 0,16 66 1 1 33 CM00 5 Kering Kentang 100gr
2 12 8 34 CM00 6 Keripik Kentang 250gr 1 6 3 35 CM00 7 Keripik Kentang Pedas 4 24 13 …  … … … … … 13 6 CM00 11 Rizz Brownke r Keju 2,33 33 14 6 13 7 CM00 12 Rizz Brownke r Kacang 0,16 66 1 1 13 8 CM00 13 Dahnis Cap Madu 0,66 66 4 3

## Algoritma K-Means
Algoritma K-Means adalah  metode  membagi data menjadi satu atau lebih cluster , menjadi data dengan karakteristik  yang  sama  dikelompokkan  dalam cluster . Berikut ini merupakan tahapan algoritma K-Means [9]:
1. Cari angka untuk melihat total cluster .
2. Cari pusat massa secara acak.
3. Hubungkan tiap titik data dengan centroid terdekat yang  membentuk  k- cluster yang  telah  ditentukan sebelumnya  dengan  memakai  rumus Euclidean
Distance . D(xi,µj) = √∑(xi-µj)2 (1) Di mana: xi: data kriteria, µj: centroid pada cluster ke-j 4. Kemudian  Hitung  nilai varians dan  pilih centroid baru untuk setiap cluster .
5. Ulangi  langkah  ketiga,  yang  berarti  Anda menugaskan kembali setiap titik data untuk setiap cluster ke centroid terdekat yang baru.
6. Saat  reset  selesai,  lanjutkan  ke  langkah  4  atau lanjutkan ke FINISH . 7. Proses selesai data siap digunakan[10].

## Metode Elbow
Metode Elbow adalah  metode  penentuan jumlah cluster atau nilai K terbaik secara tepat sebagai persentase  dari  hasil  komparasi  antara  jumlah cluster membentuk  sudut  pada  suatu  titik[11],  [12].  Jika  nilai
cluster pertama  dengan  nilai cluster kedua  untuk  sudut dalam grafik, atau jika nilainya paling banyak berkurang, jumlah  nilai cluster sudah  benar.  Untuk  mendapatkan perbandingan,  kita  harus  menjumlahkan  kesalahan kuadrat (SSE) dari setiap nilai cluster [13], [14]. Karena semakin  tinggi  jumlah  k -values cluster maka  semakin kecil nilai SSE -nya[15]. Rumus SSE pada  metode elbow ditunjukkan  pada persamaan 3:
SEE = ∑kk=1  ∑Xi |Xi-Ck|2 (3) Keterangan: K   = cluster ke-c Xi  = jarak data obyek ke-i Ck = pusat cluster ke-i

## Davies Buildin Index (DBI)
DBI  ialah  pengujian  untuk  mengevaluasi,  dan mengukur  keakuratan  sebuah cluster pada  suatu algoritma Clustering [16], [17]. Pengujian menggunakan DBI  diartikan  sebagai  rasio  rata-rata  jarak  dalam,  dari sebuah cluster satu  dengan cluster lainnya  dilihat  dari jarak cluster terdekat antar tetangganya[18], [19]. Tujuan dari metode pengujian DBI adalah untuk mengoptimalkan jarak antara satu cluster dengan cluster lainnya dan mencari nilai yang memperkecil jarak antara data  dokumen  yang  terdapat  dalam cluster yang sama[16], [20], [21].
Tahapan selanjutnya yaitu implementasi algoritma  K -Means dengan  menggunakan Rapidminer sebagai tools pendukung. Tahapan ini dimulai dari input data kemudian membuat 6 iterasi awal dari k=2 sampai k=7[22].  Menentukan  nilai  K  terbaik  dengan  melihat garis  paling  siku  dari  nilai avg  distance .  Pengujian performa dari hasil Clustering dengan membandingkan nilai  Davies  Buildin Index dari  masing-masing  iterasi. Hasil clustering data  dilihat  setelah  penentuan  nilai  K dan  hasil  ditampilkan  berdasarkan  nama  produk  sesuai pembagian cluster nya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian  dilakukan  pada  penelitian  ini dilakukan dengan software rapidminer untuk menentukan cluster terbaik  dengan  algoritma  k -means data penjualan. Pada penelitian ini dilakukan menggunakan 6 iterasi untuk menentukan nilai K terbaik dengan melihat titik yang membentuk garis paling siku berdasarkan  hasil  nilai avg  distance masing-masing iterasi seperti pada Gambar 3.
Tabel 2. Hasil Nilai Avg Distance dari 6 iterasi
Iteratio n Clustering . k Avg. within sentroid distance 1 2 743,241 2 3 271,55 3 4 181,253 4 5 107,854 5 6 84,168 6 7 74,907
Berdasarkan  Tabel  2.  jumlah  nilai  K  terbaik dengan  menggunakan  metode Elbow berdasarkan  nilai avg distance dan dibuktikan dengan charts series untuk melihat garis paling siku seperti pada Gambar 2.
Gambar 2. Chart Series Nilai Avg distance 6 Iterasi
Berdasarkan Gambar 2. dilihat dari grafik yang menunjukkan titik yang membentuk garis dengan sudut paling siku  terdapat di  titik  3.0, karena grafik  dari titik iterasi  yang  lain  tidak  mengalami  penurunan  yang signifikan  oleh  karena  itu  jumlah  pembagian  cluster terbaik dalam penelitian ini menggunakan nilai k=3.
Sedangkan  performa  klasterisasi  terbaik  dari nilai  k=3  dilihat  dari  nilai  DBI  ( Davies  Buildin  Index) seperti pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Nilai Davies Bouldin 6 Iterasi
Iteration Clustering .k Davies Bouldin 1 2 0,448 2 3 0,436 3 4 0,522 4 5 0,516 5 6 0,615 6 7 0,565
Hasil  pembagian cluster terbaik  berdasarkan nilai Davies  Bouldin  Index dari  ke  6  iterasi  yang digunakan cluster 3  merupakan  hasil clustering terbaik dengan  nilai Davies  Bouldin  Index sebesar  0,436  dan hasil cluster model dari k=3 seperti pada Gambar 3.
Gambar 3. Hasil Cluster Model
Berdasarkan  Gambar  3.  kelompok  data  yang masuk ke  dalam Cluster 0  terdapat 110 data, Cluster 1 terdapat  9  data  dan Cluster 2  terdapat  19  data.  Hasil Cluster 0  menunjukkan  kelompok  produk  yang direkomendasikan  untuk restock produk  dalam  jumlah sedikit,  sedangkan Cluster 2  menunjukkan  kelompok produk  yang  direkomendasikan  untuk restock produk dalam  jumlah  sedang  dan Cluster 1  menunjukkan kelompok produk yang direkomendasikan untuk restock produk dalam jumlah banyak.
Gambar  4.  merupakan list data  produk  yang masuk pada cluster 1, untuk Gambar 5. list data produk cluster 2,  dan  Gambar  6.  merupakan list data  produk cluster 0.
Gambar 4. List Data Produk Cluster 1
Gambar 5. Data Nama Produk Cluster 2
Gambar 6. Data Nama Produk Cluster 0

## KESIMPULAN DAN SARAN
Penggunaan  metode  K -Means mendapatkan hasil Clustering terbaik  yaitu  dengan  membaginya kedalam 3 cluster dimana nilai k = 3 ditentukan dari nilai Davies  Bouldin Index masing-masing  iterasi  awal  dan didapat  nilai Davies  Bouldin  Index dari  k  =  3  sebesar 0,436. Hasil dari cluster model didapat cluster 0 dengan 110  data  merupakan cluster 3  di  mana  produk  yang masuk termasuk kedalam produk yang direkomendasikan  untuk  pembelian  dalam  jumlah sedikit, sedangkan cluster 2 dengan 19 data merupakan produk yang direkomendasikan untuk pembelian dalam jumlah  sedang  dan cluster 1  dengan  9  data  merupakan produk  yang  direkomendasikan  dibeli  dalam  jumlah banyak.
Diharapkan  untuk  peneliti  selanjutnya  untuk data set yang digunakan dalam kurun waktu lebih dari 6 bulan  dan  iterasi  yang  digunakan  lebih  dari  6  iterasi sehingga hasil yang didapat akan lebih maksimal. Hasil pengujian  dalam  penelitian  ini  baru  sampai  tahap pengelompokan data saja, bagi peneliti selanjutnya bisa ditambahkan  perhitungan  untuk  menentukan  jumlah yang harus dibeli dari masing-masing produk.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] G.  L.  Pritalia,  “Penerapan  Algoritma  C4.5 untuk  Penentuan  Ketersediaan  Barang  E- commerce,” Indones.  J.  Inf.  Syst. ,  Vol.  1, No. 1, pp. 47–56, 2018.
[2] S.  Arifin  and  R.  Helilintaar,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan Restock Barang  Dengan  Metode  Naive  Bayes,”  in Prosiding SEMNAS INOTEK , 2022, Vol. 6 No.2, pp. 259–264.
[3] G. Triyandana, L. A. Putri, and Y. Umaidah, “Penerapan  Data  Mining  Pengelompokan Menu Makanan dan Minuman Berdasarkan Tingkat  Penjualan  Menggunakan  Metode K-Means,” JAIC , Vol. 6, No. 1, pp. 40–46,
2022.
[4] R.  Gustrianda  and  D.  I.  Mulyana, “Penerapan  Data  Mining  Dalam  Pemilihan
Produk Unggulan dengan Metode Algoritma  K-Means  Dan  K-Medoids,” J.
Media Inform. Budidarma , Vol. 6, No. 1, pp. 27–34, 2022.
[5] H. G. Costa, M. H. T. da Silva, G. N. Santos,
A.  Bonamigo,  and  R.  D.  Callado, “Clustering  Brazilian  Public  Emergency Healthcare  Units,” IFAC-PapersOnLine , Vol. 55, No. 10, pp. 566–571, 2022. [6] H.  Asri,  “Big  Data  and  IoT  for  real-time miscarriage prediction A clustering comparative study,” Procedia Comput. Sci. ,
Vol. 191, pp. 200–206, 2021.
[7] R. Budiman and Rudianto, “Penerapan Data
Mining Untuk Menentukan Lokasi Promosi Penerimaan Mahasiswa Baru Pada Universitas Banten Jaya (Metode K-Means Clustering),” ProTekInfo(Pengembangan Ris. dan Obs. Tek. Inform. , Vol. 6, No. 1, pp. 6–14, 2019.
[8] Muljono,  D.  P.  Artanti,  A.  Syukur,  A.
Prihandono,  and  D.  R.  I.  M.  Setiadi, “Analisa Sentimen Untuk Penilaian Pelayanan Situs Belanja Online
Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes,”  in Konferensi  Nasional  Sistem  Informasi ,
2018, pp. 165–170.
[9] A.  Nowak-Brzezinska  and  C.  Horyn, “Outliers in rules - The comparision of LOF, COF and KMEANS algorithms.,” Procedia Comput.  Sci. ,  Vol.  176,  pp.  1420–1429, 2020.
[10] W.  N.  Rohmawati,  S.  Defiyanti,  and  M. Jajuli,  “Implementasi  Algoritma  K-Means Dalam  Pengklasteran  Mahasiswa  Pelamar Beasiswa,” J. Ilm. Teknol. Inf. Terap. , Vol. 1, No. 2, pp. 62–68, 2015.
[11] A. Pandey and A. K. Malviya, “Enhancing test  case  reduction  by  k-means  algorithm and  elbow  method,” Int.  J.  Comput.  Sci.
Eng. , Vol. 6, No. 6, pp. 299–303, 2018.
[12] E. Schubert, “Stop using the elbow criterion for k-means and how to choose the number of clusters instead,” ACM SIGKDD Explor. Newsl. , Vol. 25, No. 1, pp. 36–42, 2023.
[13] E. Umargono, J. E. Suseno, and V. G. S. K., “K-Means  Clustering  Optimization  using the  Elbow  Method  and  Early  Centroid
Determination Based-on Mean and Median,” Vol. 474, no. Isstec 2019, pp. 234–
240, 2020.
[14] R.  Nainggolan,  R.  Perangin-Angin,  E. Simarmata,  and  A.  F.  Tarigan,  “Improved the  Performance  of  the  K-Means  Cluster Using  the  Sum  of  Squared  Error  (SSE) optimized by using the Elbow Method,” J.
Phys. Conf. Ser. , Vol. 1361, No. 1, 2019.
[15] D.  A.  I.  C.  Dewi  and  D.  A.  K.  Pramita, “Analisis Perbandingan Metode Elbow dan Silhouette  pada  Algoritma  Clustering  K-
Medoids  dalam  Pengelompokan  Produksi Kerajinan Bali,” Matrix    J.  Manaj.  Teknol. dan  Inform. ,  Vol.  9,  No.  3,  pp.  102–109,
2019.
[16] S.  Ramadhani,  D.  Azzahra,  and  Z.  Tomi, “Comparison  of  K-Means  and  K-Medoids Algorithms in Text Mining based on Davies
Bouldin Index Testing for Classification of Student’s Thesis,” Digit. Zo. J. Teknol. Inf. dan  Komun. ,  Vol.  13,  No.  1,  pp.  24–33,
2022.
[17] G.  U.  Kiran  and  D.  Vasumathi,  “Disease detection using enhanced
K-means
clustering and davies-bould in index in big data-safe engineering application,” J. Green
Eng. ,  Vol.  10,  No.  12,  pp.  13089–13106, 2020.
[18] Y. Sopyan, A. D. Lesmana, and C. Juliane, “Analisis  Algoritma  K-Means  dan  Davies Bouldin  Index  dalam  Mencari  Cluster
Terbaik  Kasus  Perceraian  di  Kabupaten Kuningan,” Build.  Informatics,  Technol.
Sci. , Vol. 4, No. 3, pp. 1464–1470, 2022.
[19] A.  A.  Vergani  and  E.  Binaghi,  “A  soft davies-bouldin  separation  measure,” IEEE Int. Conf. Fuzzy Syst. , July-February, 2018.
[20] F. Ros, R. Riad, and S. Guillaume, “PDBI: A  partitioning  Davies-Bouldin  index  for clustering  evaluation,” Neurocomputing ,
Vol. 528, pp. 178–199, 2023.
[21] Y. A. Wijaya, D. A. Kurniady, E. Setyanto, W.  S.  Tarihoran,  D.  Rusmana,  and  R. Rahim,  “Davies  Bouldin  Index  Algorithm for  Optimizing  Clustering  Case  Studies Mapping  School  Facilities,” TEM  J. ,  Vol.
10, No. 3, pp. 1099–1103, 2021.
[22] Arientawati, Y. Jumaryadi, and A. Wibowo, “Analisis  Pengelompokan  Gangguan  TIK
Pada Sistem Pencatatan Layanan Menggunakan  Algoritma  K-Means  dan
Metode Elbow,” Techno.Com , Vol. 22, No. 2, pp. 348–357, 2023.