## Klasterisasi  Pengendalian  Persediaan  Aki Menggunakan  Metode K-Means
Ricsa Andrean 1 , Septian Fendy 2 , Aryo Nugroho 3
e-mail: 1 ricsa.andrean@fik.narotama.ac.id, 2 septian.fendyputra@fik.narotama.ac.id,
3 aryo.nugroho@narotama.ac.id
Program Studi Sistem Informasi,  Fakultas Ilmu  Komputer, Universitas Narotama Surabaya
Abstract—The  process  of  i nventory  control  is  an important  part  for  companies  to  supply  goods.  Inventory control  is  used  to  meet  the  amount  of  goods  needed  at  the time  of  marketing,  but  the   company  has  problems  in determining  the  amount  of  inventory  due  to  the  amount  of goods  needed  when  marketing  changes  every  time.  This research conducts data mining to help companies to be able to  measure  the  amount  of  inventory  before  being  marketed by  extracting  data  using  one  of  the  data  mining  methods, namely grouping data. In this research grouping distribution report data and sales reports on battery companies, the data is  grouped  into  3  groups  using  one  of  the  data  grouping algorithms K-Means, from the re sults of grouping it is  used to  determine  the  group  of  products  t hat  are  of  interest, moderate  and  less  desirable  then  the  group   is  used  as  a reference  for many, medium and little inventories. The data used  are   distribution  report  data  and  sales  reports  for  the period January - December 2018 with a total of 125 products. After  the  data  is  processed  using  the  K-Means  algorithm, show  that  group  1  with  the  value  of  low  data  object  is  a product group that is less desirable, group 2 with the  value of  medium  data  object is  a  group  of  interested  products  in the medium category, while  group  3 with the  value of  high data object is a group of products that are in high demand.
Intisari—Proses  pe ngendalian  perse diaan  mer upakan bagian  penting  bagi  per usahaan  untuk  melakukan pe nye di aan  bar ang.  Pengendalian  perse diaan  dilakukan untuk  me me nuhi  juml ah  barang  yang  di butuhk an  pada saat  pe masar an  dilakukan,  namun  per usahaan  me miliki per masalahan  dalam  mene ntuk an  jumlah  perse diaan bar ang  dikarenakan  jumlah  bar ang  yang  di butuhkan pada saat  pe masaran  berubah setiap  waktu. Pe nelitian ini melakukan  data  mining guna  me mbantu  perusahaan  agar dapat  me ngukur  jumlah  persedi aan  bar ang   sebelum di pasarkan de ngan melakukan penggalian data menggunakan  salah  satu  metode  data  mining  yaitu pe ngelompokan  data.  Pada  penelitian  ini   melakukan mengelompokkan  data  l aporan  distribusi  dan  lapor an pe njual an  pada  perusahaan  aki,  data  tersebut  di kelompokkan  menjadi  3  kelompok  de ngan  menggunakan salah satu  algoritma  pe ngelompokan  data  yaitu  K-Means, dari  hasil  pengelompok an  digunakan  untuk  mengetahui kelompok  pr oduk  yang  di minati,  sedang  dan  kurang di minati  kemudi an kelompok terse but  digunakan se bag ai
acuan  persediaan  banyak,  sedang  dan  sedikit.  Data  yang digunakan  mer upakan  data  lapor an  distri busi  dan lapor an  pe njualan  periode   Januari  –  Desember   2018 de ngan  total  sebanyak  125  produk.  Setelah  data  terse but di olah  menggunakan  algoritma  K-Means,  me nunjukkan bahwa  kelompok  1  de ngan  nilai  objek  data  rendah merupak an  kelompok  produk  yang  kurang  di minati, kelompok  2  dengan  nilai  objek  data  sedang  merupakan kelompok  pr oduk  di minati   dalam  kateg ori  sedang, sedangkan  kelompok  3  deng an  nilai  objek  data  tinggi merupakan  kelompok  produk  yang banyak  diminati.
Kata kunci —Pengendalian, Persediaan, Data mining, Klasterisasi, K-Means, Produk  diminati.

## I.    PENDAHULUAN
Di era  globalisasi, teknologi se ma kin berke mbang dengan cepat,  perke mbangan  teknologi  d i  dunia  banyak  me mbantu manusia  me mudahkan  pe kerjaanya  agar  leb ih  efe ktif  dan efisian di berbagai bidang[1]. Sa lah satu teknologi yang dapat digunakan pada bidang industri yaitu  me mudahkan  pekerjaan dala m  me laku kan  pengendalian  persediaan.  Pengendalian persediaan  merupakan  bagian  penting  dala m  perusahaan, Pengendalian  persediaan  dilakukan  oleh  perusahaan  untuk menyedia kan barang – barang yang dibutuhkan dengan tujuan me menuhi  permintaan  konsumen  [2].  Na mun  perusahaan mengala mi  permasalahan  dalam  me laku kan  pengendalian persediaan  yaitu  melaku kan  persediaan  yang  tidak  efisien dikarena kanpersediaan yang berlebih ( over stock ) dankekuranganpersedian ( out of stock ) menyebabkan ke rugian pada perusahaan itu sendiri[3].
Persediaan  yang  berlebih  mengakibatkan   penumpukan barang  dan  biaya  sewa  penyimpanan  barang,  sedangkan kekurangan persediaan mengakibatkan t idak adanya ketersediaan  stok  barang  yang  akan  dijual  [4][5].  Untuk mengatasi keleb ihan dan kekuranganpersediaanpenelitimela kukanpenggalian data menggunakanmetodeklasterisasiyaitume la kukanpengelompok kan data kedala m beberapa kelo mpok berdasarkan jara kterdekatatautingkatke miripan
data menggunakanmetodealgorit ma K -Means .Pada  penelitian  ini menggunakan  data  historis  laporan  distribusi  dan  laporan penjualan  dengan  variabel  yang  diperoleh  yaitu  tipe  aki (Deskripsi),  data  ju mlah  stok  awa l  (SA)  ,  pe mbelian  (BL), return  penjualan  (RB),  penjualan  aki  (JL),  return  penjualan
(RJ),  penyesuaian  stok  (AD)  dan  ju mlah  keseluruhan (Saldo)[6].
Data  dibagi  menjad i  3  ke lo mpok  dengan  tujuan  u ntuk mengetahui  ke lo mpok  produk  mana  yang  diminati,  sedang dan  kurang  diminati  ke mud ian  data  tersebut  digunakan sebagai  acuan  untuk  menentukan  persediaan  banyak,  sedang, dan  sedikit  [7].  Adapun  tujuan  penelitian  diharapkan  dapat me mbantu perusahaan me minima lkan ke lebihan dan kekurangan  persediaan  dengan  mengetahui  tingkat  produk yang diminati  [2].

## II.    METODE  PENELITIAN
Metode penelitian dala m hal in i  me maparkan tahapan dan proseduryangakandilaku kanguname mecahkan permasalahan dala m  penelit ian  in i.  Be rikut  tahapan  –  tahapan  penelitian dapat dilihat  pada gambar 1 dibawah ini.
Gambar  1.  Tahapan Penelitian

## A. Identifikasi Masalah
Pada  tahap  ini  me la kukan  identifikasi  masalah  pada perusahaan  distributor  serta  merencanakan  solusi  untuk menyelesaikan permasalahan tersebut. Permasalahan yang ada yaitu  pengendalian  persediaan  masih  belu m  terorganisir dengan baik o leh karena  itu  masalah tersebut akan digunakan sebagai sumber permasalahan pada penelitian ini.

## B. Studi Literatur
Tahap ini  mencari  refe rensi teori yang re levan pada kasus pengendalian persediaan dari jurnal, art ikel, dan buku. Tujuan dari  referensi  tersebut  akan  digunakan  sebagai  dasar  teori untuk menyelesaikan permasalahan pada penelitian ini.

## C. Pengumpulan Data
Pengumpulan data me rupakan tahapan untuk mendapatkan informasi  pada  perusahaan  sebagai  bahan  analisis  penelit ian ini.  Data  yang  diperoleh  me rupakan  data  prime r  yaitu  data yang  diku mpulkan  dan  d iolah  sendiri  dari  perusahaan distributor aki. Data  yang digunakan penelit ian ini adalah data laporan penjualan dan laporan distribusi yang berbentuk angka yaitu data pembelian,  penjualan dan stok awal  persediaan  aki.

## D. Prapemrosesan Data
Pada  tahap  ini  mela kukan  pengubahan  data  dikarenakan data tersebut masih belu m se mpurna seperti data tidak lengkap dan tidak konsisten. Tujuan utama dala m tahap prapemrosesan data adalah me laku kan pe mbersihan, penambahan,
pengurangan  dan  penyusunan  data  menjadi  terstruktur  sesuai kebutuhan pada proses mining .
Teknik  yang  digunakan  dalam  me laku kan  mengolah  data adalah  menggunakan  metode KDD  (Knowledge  Discovery) metode  in i  me liputi  beberapa  tahapan.  Tahapan  –  tahapan KDD sebagai berikut[8].

## Gambar  2 Metode KDD
1) Selected  Data: untuk  meningkat kan  akurasi  dan  kualitas hasil  data  mining,  data  dia mb il  setiap  minggu  dengan rentang  waktu  setahun  yaitu  pada  bulan  Januari  2018 sampai  bulan  Desembe r  2018  dengan  ju mlah  52  minggu dan banyaknya produk sebanyak 125  produk.
2) Preprocessed  Data: pada  tahap  ini me laku kan pembersihan  data  karena  data  yang  diperoleh  dari perusahaan  umumnya  masih  kotor  seperti  data  yang kurang  lengkap  dan  atribut  yang  tidak  relevan,  data  yang masih  kotor  menyebabkan  hasil  yang  kurang  akurat  dan terjadinya eror saat pemrosesan data sehingga pada proses ini  perlu  dila kukan   pe mbersihan  data.    Pada  p roses  ini peneliti  menghapus data yang  tidak  lengkap  yaitu  produk yang  tidak  bersina mbung  dikarena kan  produk  tersebut sudah tidak d i produksi dan varibe l serta kolo m yang tidak memiliki  nilai.
3) Transformation: tahap ini me laku kan perubahan data, data yang  didapatkan  dari  perusahaan  masih  menggunakan format  yang  tidak  sesuai,  karena  pada  saat  pemrosesan data hanya bisa menerima  input data kategorikal dan  tipe data  numerik  sehingga  data  yang  digunakan  harus berbentuk format  excel  dengan ekstensi CSV.
4) Model & Patterns: tahap ini me rupakan proses pembentukan pola yaitu mengolah data menjadi  kelo mpok dengan  menggunakan  metode  klasterisasi.  Proses  ini bertujuan  untuk  menentukan  kategori  produk  yang diminati  dengan menggunakan algoritma K-Means [9].
Algorit ma K-Means merupakan  salah  satu  metode klasterisasi  yang  berbasis  partisi  yaitu  metode  yang digunakan  untuk  me misah  data  menjadi  ke lo mpok, kelo mpok yang me miliki ke miripan yang sama d i masukan dala m  ke lo mpok  yang  sama  dan  ke lo mpok  yang  berbeda di  masukan  da la m  ke lo mpok  yang  berbeda,  un tuk me misahkan ke lo mpok tersebut metode K-Means
me mbag i data dengan mengelompokkan objek berdasarkan  nilai  k  yang  telah  ditentukan.  Tujuan me mbag i data adalah untuk  mengetahui kelo mpok produk yang diminati dan kurang d iminati[10].  Beberapa tahapan metode K-Means sebagai berikut dala m bentuk pseudocode .
Input : D (Data),  K (jumlah  klaster)
 Tentukan jumlah  kelompok  (K)
 Inisialisasi nilai  pusat secara acak
Proccess:
 Hitung  setiap  titik  data  dala m  D  dengan  nila i  pusat terdekat.  Data  yang  telah  dihitung  akan  menjad i kelompok  K.
 Hitung ulang posisi nilai  pusat.
Repeat:
Ulangi  langkah process sa mpai  t idak  ada  lagi  perubahan keanggotaan titik  data.
Output :
Data yang sudah dike lo mpokkan  berdasarkan perhitungan jara k  min imu m.Untuk  menghitung  setiap  objek  data  dengan nila i  pusat  menggunakan  rumus  Euclidean  Distance  sebagai berikut:
(    )   √∑( )                                        ( )
d = jarak  antara x  dan y x  =  nilai  pusat
y = data pada atribut
j = setiap data
n = jumlah  data xj  = nilai  pusat ke j yj = objek data ke j
5) Knowledge: Pada  tahap  ini  mengetahui  dari  hasil penggalian data. Hasil tersebut digunakan sebagai sumber pengetahuan  untuk  digunakan  pada  tujuan  penelitian  ini dan  me mpresentasikan  pengetahuan  dalam  bentuk  yang mudah dipahami.

## E. Data Mining
Pada  tahap  ini  mela kukan   penggalian  data  digunakan untuk  mene mukan  pola  –  pola  yang  tidak  diketahui sebelumnya  men jadi  informasi.  Info rmasi  tersebut  dapat dimanfaatkan  untuk  menyelesaikan  masalah  yang  ada  pada penelitian ini.

## F. Interpretasi dan Evaluasi
Tahap terakhir adalah  me mvisualisasikan hasil dari proses data  mining berupa  gambar  atau  tabel  dan  mengevaluasi apakah  dari  hasil data  mining dapat  digunakan  untuk menyelesaikan  masalah pada penelitian ini.

## III.   HASIL  DAN  PEMBAHASAN
Proses data  mining pada  penelitian  in i  menggunakan program wek a 3.8,  progra m  tersebut  digunakan  untuk me mbantu  penelitian  dala m  proses  mengelompokkan  data  ke dala m klaster dengan menggunakan tool cluster dan salah satu metode  algorit ma  klasterisasi  K-Means.  Langkah  –  langkah proses data mining  sebagai berikut.
Pengujian  menggunakan data tabel dengan mengubah data awal  menjadi  penyusunan sebagai berikut:
 Atribut yang digunakan pada penelitian in i berju mlah 5 atribut  yaitu  atribut  deskripsi,  minggu,  saldo  awal (SA),  pembelian  (BL)  dan penjualan (JL).
 Penelit ian  ini  menggunakan  data  dengan  jumlah produk sebanyak 125.
A. Prapemrosesan Data
Tahap awal yang dila kukan adalah me laku kan pembersihan data, data yang kurang relevan dan mena mbahkan atribut yang dbutuhkan. Berikut perubahan dari data awal dan data yang digunakan.
Tabel 1. Data Awal Deskrip si Satu an SA BL RB JL RJ AD Sal do YUASA 115F51/ N120 PCS 13. 00 12. 00 0.0 0 0.0 0 0.0 0 0.0 0 25. 00 YUASA 115F51/ N120 PCS 25. 00 0.0 0 0.0 0 8.0 0 0.0 0 0.0 0 17. 00 YUASA 115F51/ N120 PCS 17. 00 10. 00 00. 00 04. 00 00. 00 00. 00 23. 00 YUASA 115F51/ N120 PCS 23. 00 00. 00 00. 00 03. 00 00. 00 00. 00 20. 00 YUASA 115F51/ N120 PCS 20. 00 00. 00 00. 00 02. 00 00. 00 00. 00 18. 00 ... ... ... ... ... ... ... ... ... YUASA YB9-B PCS 04. 00 00. 00 00. 00 00. 00 00. 00 00. 00 04. 00

## Tabel 2. Data yang Digunakan
No. Deskripsi Minggu SA BL JL 1. YUASA  115F51/N120 M1 13 12 0 2. YUASA  115F51/N120 M2 25 0 8 3. YUASA  115F51/N120 M3 17 10 4 4. YUASA  115F51/N120 M4 23 0 3 5. YUASA  115F51/N120 M5 20 0 2 ... .... .... ... ... ... 6500 YUASA  YB9-B M52 4 0 0

## B. Data Mining
Pada  tahap  ini  mela kukan   penggalian  data  digunakan untuk  mene mukan  pola  –  pola  yang  tidak  diketahui sebelumnya  menjadi  in formasi.Untuk  me mbantu  me laku kan proses penggalian data peneliti  menggunakan perangkat lunak weka  3.8 yang diawali dengan input data yang akan digunakan sebagai berikut.
Gambar  3.  Halaman  Utama  Weka
Gambar  4. Input Data
Setelah me milih
data yang
digunakanke mudian me milihalgorit ma  yang  akandigunakan dan  menentukan  ju mlah  ke lo mpok  yang  diingin kan  sebagai berikut.
Gambar  5.  Pilih  Algoritma
Setelah  me milih  algorit ma  dan  menentukan  jumlah kelo mpok  selanjutunya  me mu la i  pe mrosesan  data  sebagai berikut.
Gambar  6.  Memulai  Proses Data
Proses  pengelompokkan  data  di  a wali  dengan  me laku kan inisia lisasi  nila i  tengah  suatu  objek  data  (centroid),  nilai centroid  digunakan  sebagai  perhitungan  jarak  objek  data  ke dala m klaster,menentukan centroid di awa li dengan menentukan  centroid  awa l  dahulu  ke mudian  centroid  a wal digunakan untuk mene mukan centroid akhir, untuk menentukan  centroid  awa l  metode  K-Means  menentukan secara  acak  yang  di  dapat  dari  nila i  obje k  data.  Hasil penentuan  centroid  awal  yang  digunakan  dapat  dilihat  pada tabel berikut.
Tabel 3. Centroid Awal Initial starting points (random): Cluster 0 1 0 0 Cluster 1 0 20 5 Cluster 2 6 0 1
Pada  tabel  3  d i  atas  menunjukkan  penentuan  nilai  pada objek  data  yang  akan   digunakan  sebagai  centorid  a wal ke mudian  nila i  tersebut  digunakan  untuk  me laku kan perhitungan  jarak  terdekat  (iterasi),  perhitungan  iterasi menggunakan  ru mus euclidean  distance dengan  tujuan mene mu kan nila i centroid akh ir yang akan digunakan sebagai nila i pusat klaster.  Centroid a khir yang di dapatkan dari hasil perhitungan iterasi dapat dilihat  sebagai berikut.
Tabel 4. Centroid Akhir Attribute 0 1 2 SA 2.7001 21.5385 26.6429 BL 0.4092 47 0.4567 JL 0.2568 38.6923 1.7592
Proses  ini  mene mpatkan  obje k  data  ke   dala m  beberapa kelo mpok  (klaster). Data  akan  di  masukkan  ke da la m klaster dengan  mela kukan  iterasi  u lang  berdasarkan  jara k  min imu m dari n ila i centroid dengan nila i setiap obje k data menggunakan rumus eclidean distance . Hasil dari p rogra m we ka  me laku kan iterasi sebanyak 11  kali dengan selisih eror yang ditunjukkan menggunakan perhitungan sum of squared error (SSE) sebesar 19%,  hasil  dari  pengujian  data  dapat  di  asumsikan  bahwa tingkat  keberhasilan  mengelo mpokkan  data  ke  dala m  klaster sebesar  81%.  Hasil  pengelo mpokkan  obje k  data  ke  dala m klaster dapat dilihat  sebagai berikut.
Gambar  7.  Grafik  Plot Hasil
Pada  gambar  7  dapat  dilihat  hasil  penyebaran  data  ke dala m  klaster  sesuai  dengan  anggota  yang  telah  dihitung berdasarkan  jarak  terde kat  dari  data  ke  nila i  pusat.  Pada gambar 7 di atas  menunjukkan bahwa  cluster0 berwa rna  biru berada di posisi bawah merupakan ku mpu lan ob jek data yang me miliki  nila i  rendah  selanjutnya  cluster1  berwarna  me rah berada  di  posisi  tengah  me rupakan  ku mpulan  obje k  yang me miliki  n ila i  tinggi,  sedangkan  cluster2  berwarna  hijau posisi  atas  merupakan  ku mpulan  obje k  data  dengan  nilai tinggi.
Tabel 5.Hasil  Klaster
Klaster Jumlah Persen 0 5631 (87%) 1 26 (0%) 2 843 (13%)
Pada  tabel  5dan  ga mbar  8  d i  atas  menunjukkan  ju mlah produk  yang  telah  dibagi  dan  tergabung  dalam  3  kelo mpok yaitu  klaster 0, klaster 1, dan klaster 2,  ke mudian dapat dilihat berapa persen jumlah  data yang ada di setiap klaster.
Gambar  8.Grafik  Pembelian  dan Saldo Awal
Gambar  9.Grafik  Penjualan dan Saldo Awal 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 0 1 0 0 2 0 0 PE M B EL IAN SALDO AWAL cluster 0 cluster 1 cluster 2 0 20 40 60 80 100 120 140 0 1 0 0 2 0 0 PE N JU ALAN SALDO AWAL cluster 0 cluster 1 cluster 2
Gambar  10.Grafik  Pembelian  dan Penjualan
Tabel 6. Hasil  Klasterisasi Deskripsi M inggu SA BL JL Cluster YUASA 115F51/N120 M 1 13 12 0 cluster0 YUASA 115F51/N120 M 2 25 0 8 cluster2 YUASA 115F51/N120 M 3 17 10 4 cluster2 YUASA 115F51/N120 M 4 23 0 3 cluster2 YUASA 115F51/N120 M 5 20 0 2 cluster2 YUASA 115F51/N120 M 6 18 0 2 cluster2 YUASA 115F51/N120 M 7 16 0 4 cluster2 YUASA 115F51/N120 M 8 12 0 2 cluster0 YUASA 115F51/N120 M 9 10 5 2 cluster0 YUASA 115F51/N120 M 10 13 0 0 cluster0 YUASA 115F51/N120 M 11 13 0 0 cluster0 YUASA 115F51/N120 M 12 13 0 9 cluster0 YUASA 115F51/N120 M 13 4 10 5 cluster0 YUASA 115F51/N120 M 14 9 0 4 cluster0 YUASA 115F51/N120 M 15 5 0 2 cluster0 YUASA 115F51/N120 M 16 3 10 1 cluster0 YUASA 115F51/N120 M 17 12 0 1 cluster0 YUASA 115F51/N120 M 18 11 100 105 cluster1 YUASA 115F51/N120 M 19 6 0 0 cluster0
Dari hasil klasterisasi dapat dilihat dari ga mbar 8, 9 dan 10 gambar tersebut menunjukkan bahwa  ke lo mpok produk yang berada  didala m  cluster  0  me la kukan  pembe lian  ma ksima l  50 barang dan saldo awal tida k sa mpai  50  barang art inya bahwa kelo mpok  produk  cluster  0  tida k  menyimpan  terlalu   banyak dan  me rupakan  produk  yang  kurang  diminati  d ika renakan kelo mpok  c luster  0me miliki  nila i  terkec il,  selanjutnya kelo mpok  produk  cluster  1  dengan  nila i  pe mbe lian  dan penjualan diatas 100 barang dapat diartikan bahwa  kelo mpok tersebut  merupakan  ke lo mpok  yang  diminati,  sedangkan kelo mpok  2  me miliki  nila i  sedang  dengan  pembelian  dan penjualan  dibawah  kelo mpok  c luster  1  dan  di  atas  kelompo k cluster  0  dapat  diartikan  bahwa  ke lo mpok  tersebut  diminati dalam  kategori sedang.
Na mun dari tabel 6 diatas menunjukkan bahwa ada  produk yang  masuk  kedala m  klaster  yang  berbeda  dikarenakan kelo mpok  tersebut  disetiap  minggunya  me miliki  nila i  yang berbeda  seperti  pada  tabel  6  yaitu   produk  dengan  tipe  a ki YUASA  1151/N120  di  minggu  ke  18  me laku kan  pe mbelian dan penjualan lebih banyak diantara minggu yang lain .

## IV.   KESIMPULAN  DAN  SARAN
Berdasarkan  dari  hasil  penelitian,  metode K-Means dapat diterapkan  untuk  mela kukan  klasterisasi  dengan  mengubah data men jadi 3  kelo mpok  ke mudian  ke lo mpok tersebut dapat digunakan  untuk  mengetahui  produk  yang  diminati,  sedang dan kurang diminati.  Dari hasil  klasterisasi, perusahaan dapat me la kukan  pengendalian  persediaan  berdasarkan    kelo mpok produk seperti penjelasan hasil dan pe mbahasan di atas yaitu produk  klaster 0 dapat digunakan sebagai persediaan dengan ju mlah  sedikit,  sedangkan  kelo mpok  produk  pada  klaster  1 digunakan  sebagai  persediaan  dengan  ju mlah   banyak,  dan kelo mpok  produk  klaster  2  dapat  digunakan  sebagai persediaan dengan jumlah sedang. Saran untuk pengembangan penelitian  selanjutnya  dapat  dila kukan   dengan  me laku kan perbandingan  dengan  menggunakan  metode  klasterisasi lainsebagai perbandingan tingkat akurasi yang lebih akurat.

## DAFTAR  PUSTAKA
[1] A.  Nugroho,  M.  N.  Al-Aza m,  A.  G.  Sooai,  and  K. Fujisawa,  “Benefits  Of  Enrich ment  International Publication  Progra mme   For  Transforming  Knowledge and  Wisdom  Between  Researcher,”  presented  at  the ASAIHL Conference, So ka University, Hachioji, Tokyo, Japan, 2018,  vol. 4, pp. 155–159.
[2] D.  A.  Efrilianda  and    and  R.  R.  Isnanto,  “Inventory control  systems  with  safety  stock  and  reo rder  point approach,”  in 2018  International  Conference  on Information and Communications Technology (ICOIACT) , 2018,  pp. 844–847.
[3] M.  E. W idiana, K.  Hadayati, and A.  Nugroho, “Model Enhancement  for  Bat ik  Art isan  Empowerment  through Customer  Re lationship  Management  Approach  based on Information  Technology,” IJAME , 2018.
[4] P.  Ignaciuk,  “Discrete-Time  Control  of  Production- Inventory  Systems  With  Deteriorat ing  Stock  and Unreliable  Supplies,” IEEE  Trans.  Syst.  Man  Cybern. Syst. , vol. 45,  no. 2,  pp. 338–348,  Feb. 2015.
[5] T.  Y.  Lin,  H.  H.  C.  Chuang,  and  F.  Yu,  “Tracking Supply  Chain  Process  Variability  with  Unsupervised Cluster  Traversal,”  in 2018  IEEE  16th  Intl  Conf  on Dependable,  Autonomic  and  Secure  Computing,  16th Intl Conf on Pervasive Intelligence and  Computing, 4th Intl Conf on Big Data Intelligence and Computing and Cyber Science and Technology Congress(DASC/PiCom/DataCom/CyberSciTech) , 2018, pp. 966–973.
[6] B.  Fang  and  L.  Sun,  “Research  on  inventory collaborative supply for mu lti-industrial chains based on cloud  services  platform,”  in 2017 3rd IEEE
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 0 5 0 1 0 0 1 5 0 P EM B EL IA N PENJUALAN cluster 0 cluster 1 cluster 2
International
Conference on Computer and
Communications (ICCC) , 2017,  pp. 993–999.
[7] J.  Qi,  Y.  Yu,  L.  Wang,  and  J.  Liu,  “K*-Means:  An Effective and Efficient K-Means Clustering Algorithm,” in 2016  IEEE  International  Conferences  on  Big  Data and  Cloud  Computing  (BDCloud),  Social  Computing and  Network ing  (SocialCom),  Sustainable  Computing and Communications (SustainCom) (BDCloud - SocialCom-SustainCom) , 2016,  pp. 242–249.
[8] M.  Danubianu,  “StepBy  Step  Data  Preprocessingfor Data Mining. A Case Study,” p. 9, 2015.
[9] J.  Yang  and  J.  Wang,  “Tag  clustering  algorith m LMMSK: Imp roved K-means algorithm based on latent semantic analysis,” J. Syst. Eng. Electron. , vol. 28, no. 2, pp. 374–384,  Apr. 2017.
[10]  S.  Kapil, M.  Chawla, and M.  D. Ansari, “On  K -means data  clustering  algorithm  with  genetic  algorithm,”  in 2016  Fourth  International  Conference  on  Parallel,
Distributed  and  Grid  Computing  (PDGC) ,  2016,  pp.
202–206.