## IMPLEMENTASI DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA K- MEANS CLUSTERING DALAM ANALISIS PENJUALAN PRODUK
Talitha Tiara Alifa 1 , Rini Astuti 2 , Fadhil Muhamad Basysyar 3
1 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
2 Sistem Informasi, STMIK LIKMI Bandung
3 Sistem Informasi, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No.10B, Majasem, Cirebon talitha060902@gmail.com

## ABSTRAK
Fashio n  pria  beroperasi  di  sebuah  Department  Store  X  dan  fokus  pada  penjualan  pakaian  pria  dengan berbagai  macam  produk  seperti  Kemeja, T-shirt ,  Celana  pendek,  Celana  Panjang  dan  produk  sebagainya. menghadapi  tantangan  memanfaatkan  informasi  penjualan  yang  melimpah  untuk  meningkatkan  strategi penjualan.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  menggunakan  metode  clustering  K-Means  untuk  mengelompokkan data  penjualan  dan  menentukan  produk  pakaian  mana  yang  laris  dan  produk  mana  yang  kurang  laris  di  pasar mode pria. Dengan demikian, penelitian ini dapat mempermudah mengidentifikasi produk. Algoritma clustering K-Means  digunakan  untuk  membuat  kelompok  produk  yang  saling  terkait  dari  data  penjualan  pakaian  pria.. Dalam  konteks  ini,  informasi  yang  dimiliki,  seperti  Nama  Barang  (Artikel),  Stok  Awal,  dan  Produk  yang Terjual,  digunakan  sebagai  atribut  dalam  analisis K-Means  Clustering .  Tujuan  dari  studi  ini  adalah  untuk memperdalam  pemahaman  terhadap  pola  penjualan  produk Fashion Pria,  sehingga  hasil  analisis  dapat memberikan  wawasan  yang  berharga  dalam  mengelola  data  penjualan.  Hasil  dari  penerapan K-Means Clustering diharapkan  dapat  meningkatkan  pemahaman  tentang  tren  penjualan,  membantu  mengidentifikasi produk  yang  paling  diminati,  dan  memberikan  dasar  untuk  mengoptimalkan  strategi  pemasaran.  Dengan demikian,  penelitian  ini  berperan  penting  dalam  mengubah  informasi  menjadi  pengetahuan  yang  dapat meningkatkan  kinerja  penjualan Fashion Pria.  Kesimpulan  dari  penelitian  ini  memberikan  landasan  untuk pengembangan strategi bisnis yang lebih cerdas dalam menghadapi dinamika pasar yang terus berubah.
Kata kunci : K Means Clustering, Data Mining, Fashion Pria
1. PENDAHULUAN
Fashion pria yang berada di sebuah Department store X, sedang berusaha memahami dan meningkatkan  pola  penjualan  produk  mereka. Meskipun  mereka  menghadapi  peningkatan  jumlah data  penjualan  seiring  dengan  kemajuan  teknologi dan pertumbuhan bisnis e-commerce , memanfaatkannya  secara  efisien  untuk  mendapatkan wawasan  yang  berharga  menjadi  suatu  tantangan. Oleh  karena  itu,  dibutuhkan  pendekatan  yang  lebih canggih,  seperti  menerapkan  metode K-Means Clustering dalam konteks data mining.
Fashion Pria  menghadapi  beberapa  tantangan utama,  termasuk  kesulitan  dalam  mengenali  pola penjualan  yang  berpengaruh,  keterbatasan  dalam memahami preferensi konsumen secara menyeluruh, dan  kendala  dalam  manajemen  efisien  stok  produk. Pendekatan  analisis  konvensional  mungkin  kurang memadai  mengingat  kompleksitas  pertumbuhan  data penjualan  yang  terus  meningkat.  Oleh  karena  itu, dibutuhkan pendekatan lebih canggih seperti penerapan metode K-Means Clustering .
Dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [1]  berjudul "Penerapan Data Mining Metode K-Means Clustering untuk  Analisis  Penjualan  pada  Toko Fashion Hijab Banten,"  menemukan  bahwa  metode  K-Means  dapat digunakan untuk menemukan penjualan pakaian yang sangat laris, laris, dan kurang laris di toko Helai. Data stok  pakaian  dikelompokkan  menggunakan  tiga
klaster yang dipilih secara acak sebagai centroid awal selama  proses  implementasi.  Setelah  data  dalam setiap  klaster  stabil,  hasil  akhir  menunjukkan  bahwa ada sebelas artikel yang sangat laris, lima puluh lima artikel  yang  laris,  dan  tiga  puluh  empat  artikel  yang kurang  laris.  Dalam  studi  yang  dilakukan  oleh  [2] berjudul "Implementasi Data Mining untuk Menentukan Tingkat Penjualan Paket Data Telkomsel Menggunakan Metode K-Means Clustering ," menemukan  bahwa  algoritma  K-Means  Clustering memiliki  kemampuan  untuk  membedakan  wilayah penjualan  produk  yang  rendah,  sedang,  dan  tinggi. Wilayah  penjualan  rendah  dapat  diatasi  dengan memberikan  promosi  penjualan,  sementara  wilayah penjualan tinggi tidak perlu dipromosikan.
Diharapkan  bahwa  aplikasi  ini  akan  membantu mengelola  data  transaksi  penjualan  dengan  lebih cepat,  menghemat  waktu,  dan  membantu  dalam membangun  strategi  untuk  meningkatkan  penjualan paket  data..  Penelitian  oleh  [3]  berjudul  "Penerapan Data  Mining  untuk  Prediksi  Penjualan  Mobil Menggunakan Metode Clustering K-Means" menunjukkan  bahwa  data  penjualan  mobil  dapat dikelompokkan berdasarkan jumlah penjualan selama lima  tahun.  Hasilnya  adalah  pembentukan  tiga klaster:  Sangat  Laris,  Kurang  Laris,  dan  Laris. Perusahaan  mobil  yang  berada  di  Klaster  Kurang Laris dapat menggunakan strategi untuk meningkatkan penjualan mereka. Perusahaan
otomotif  dapat  melihat  tingkat  penjualan  mobil mereka dibandingkan dengan perusahaan lain dengan menggunakan teknik clustering ini. Dengan menggunakan indeks Davies Bouldin (DBI), evaluasi menunjukkan  hasil  yang  konsisten  dan  akurat  dalam membagi penjualan mobil ke dalam tiga klaster.
Dengan menerapkan metode
K-Means
Clustering ,  Tujuan  dari  studi  ini  adalah  untuk memperdalam    pemahaman    terhadap  pola  penjualan produk Fashion Pria,  sehingga  hasil  analisis  dapat memberikan wawasan yang berharga dalam mengelola data penjualan.  Dengan pemahaman yang lebih  baik  terhadap  perbedaan  ini,  diharapkan  dapat ditingkatkan pengelolaan stok, pemahaman mendalam terkait preferensi pelanggan, dan pemantauan tren penjualan produk Fashion Pria. Studi  ini  menggunakan  pendekatan  analisis K- Means  Clustering .  Keputusan  untuk  menggunakan metode  ini  didasarkan  pada  kemampuannya  untuk mengelompokkan data menjadi segmen yang signifikan  berdasarkan  karakteristik  yang  serupa. Dengan  menerapkan  metode K-Means  Clustering pada  data  penjualan Fashion Pria,  diharapkan  dapat diidentifikasi kelompok produk dengan pola penjualan  serupa.  Ini  memberikan  kesempatan  untuk mempelajari  preferensi  pelanggan  secara  lebih mendalam, meningkatkan efisiensi strategi pengelolaan  stok,  serta  mengenali  produk-produk dengan tingkat penjualan yang berbeda-beda.
Harapannya,  hasil  dari  penerapan K-Means Clustering akan  memberikan  pemahaman  yang  lebih mendalam terkait tren penjualan, membantu mengenali  produk  yang  laris  dan  kurang  laris. Dengan demikian, penelitian ini memiliki peran yang signifikan  dalam  mengubah  informasi  menjadi pengetahuan  yang  dapat  meningkatkan  kinerja penjualan Fashion Pria.  Pemahaman  yang  lebih mendalam  terhadap  pola  penjualan  diharapkan  dapat memberikan  wawasan  berharga  bagi Fashion pria dalam membuat keputusan strategis terkait manajemen stok penjualan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining
Data  mining  adalah  proses  ekstraksi  pola  yang menarik  dari  sejumlah  besar  data.  Jika  suatu  strategi menarik,  itu  harus  mudah  dipahami,  tidak  sepele, tidak  diketahui  sebelumnya,  dan  berguna.  Selain  itu, strategi harus berlaku untuk data yang akan diprediksi dengan  tingkat  kepastian  tertentu,  berguna,  dan baru.[4]

## 2.2. Clustering
Menurut  Metisen  dan  Sari  (2015),  klasifikasi atau  clustering  adalah  teknik  yang  digunakan  untuk membagi rangkaian data menjadi beberapa kelompok berdasarkan kesamaan yang telah ditentukan sebelumnya. Cluster adalah sekelompok atau sekumpulan  objek  data  yang  sangat  mirip  satu  sama
lain  dalam  kumpulan  yang  sama  dan  tidak  mirip dengan kumpulan yang berbeda.[5]

## 2.3. Penjualan
Penjualan  Sistem  penjualan  melibatkan  sumber daya organisasi, prosedur, data, dan sarana pendukung  untuk  menjalankan  sistem  penjualan, sehingga  memberikan  informasi  yang  membantu manajemen membuat keputusan.[6]

## 2.4. Produk
Suatu  produk  adalah  kumpulan  atribut  yang nyata dan tidak nyata, seperti kemasan, warna, harga, kualitas, dan merk, ditambah dengan jasa dan reputasi penjual, menurut Stanton (1996:222).[7]

## 2.5. Davies  bouldin  index (DBI)
Salah  satu  metode  evaluasi  yang  dapat digunakan  untuk  mengukur  keakuratan  atau  akurasi cluster  dalam  penelitian  adalah Davis  Bouldin  Index (DBI). Pengujian  DBI  dilakukan  dengan  mengukur kekuatan  atau  keakuratan  jumlah  K (cluster) yang dibentuk  menggunakan  algoritma K-Means dan K- Medoids. [8]

## 2.6. K- Means
K-Means membagi data ke dalam banyak cluster dengan  pendekatan  berbasis  jarak.  Khususnya, algoritma ini efektif pada data numerik karena hanya bekerja  pada  atribut  numerik  atau  angka.  Salah  satu fitur algoritma K-Means adalah partitioning clustering, yang  memisahkan  data  menjadi  beberapa bagian terpisah .  Algoritma K-Means terkenal karena kemudahan  dan  kecepatan  penggabungan  data  yang besar  dan outlier  dengan  cepat.  Algoritma  K-Means memastikan  bahwa  setiap  data  termasuk  dalam cluster tertentu.  Selain  itu,  adalah  mungkin  bagi setiap data yang termasuk dalam cluster tertentu pada satu tahap proses untuk berpindah ke cluster lain pada tahap berikutnya . [9]

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Tahapan penelitian
Gambar 1. Tahap Metode Penelitian
KDD  menghasilkan  pengetahuan  dari  database yang ada. Pengetahuan ini akan digunakan oleh basis pengetahuan  atau  pengambilan  keputusan.  [10] Namun,  data  mining  adalah  komponen  dari  tahapan proses  KDD,  seperti  yang  ditunjukkan  pada  gambar 1.

## 3.1.1. Tahap Awal
a. Perumusan  masalah  dan  pembatasan  masalah studi literature
Berdasarkan  konteks  latar  belakang  penelitian yang  telah  dijelaskan,  perumusan  masalah menjadi  langkah  selanjutnya.  Pembatasan masalah  diperlukan  untuk  memfokuskan pembahasan  penelitian.  Setelah  itu,  tahap berikutnya  adalah  meninjau  literatur  dari berbagai  sumber  yang  terkait  dengan  masalah penelitian untuk mendapatkan basis teori yang kuat..
b. Pengumpulan Data Data akan dikumpulkan sebagai langkah awal, dan  selanjutnya  akan  diolah  pada  tahapan berikutnya.
3.1.2. Tahap Preprocessing
a. Pemilihan Data Atribut-atribut  yang  memiliki  relevansi  untuk proses  data  mining  akan  dipilih,  sementara atribut-atribut yang tidak relevan akan dihapus dari perhitungan.
b. Transformasi Data Data  akan  mengalami  transformasi  atau mengubahnya  menjadi  format  yang  sesuai untuk diproses selama proses data mining.
3.1.3. Tahap Data Mining K means clustering digunakan untuk menerapkan  data  mining:  Dalam  tahap  data  mining, proses pengolahan data dilakukan dengan menerapkan metode clustering menggunakan perangkat  lunak  pengolah  data,  yaitu RapidMiner . Perangkat  lunak  tersebut  menggunakan  algoritma  k- means clustering.
3.1.4. Tahap Postprocessing
Evaluasi Pola: Proses identifikasi dan evaluasi dilakukan  terhadap  informasi,  pola  yang  signifikan, atau  temuan  menarik  yang  ditemukan  melalui  hasil data mining.
3.1.5. Tahap Akhir
a. Kesimpulan
Pada langkah ini, dibuat kesimpulan berdasarkan hasil penelitian.
b. Penyusunan Laporan Dokumentasi  hasil  penelitian  dinyatakan dalam  bentuk  laporan  skripsi  sebagai  wujud laporan akhir dari penelitian tersebut.
3.2. Flowchart Algoritma K Means Clustering
Gambar 2. Flowchart Algoritma K Means Clustering
Gambar 2 di bawah  ini  menunjukkan  flowchart yang menunjukkan  langkah-langkah  metode  K-means dengan ketentuan berikut.
1. Tentukan jumlah cluster yang akan digunakan,
2. Tentukan  titik  pusat  cluster  dari  data  yang sudah ditambahkan,
3. Setelah itu, hitung jarak terdekat tiap cluster dengan menggunakan proses jarak geometris
4. Kemudian  mengelompokkan  data  sesuai dengan jarak terdekat ini ,
5. Jika  nilai  jarak  terdekat  atau  nilai  hasil cluster  berubah  maka  perhitungan  akan diulang  lagi  jika  tidak  berubah  maka perhitungan  akan  diulang  lagi  jika  tidak berubah maka perhitungan akan diulang lagi jika.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penulis  menggunakan  metode  clustering  K Means  dalam  penelitian  ini.  melalui  aplikasi RapidMiner. Data  yang  menjadi  fokus  penelitian adalah  data  stok  fashion  pria  dari  bulan  Januari hingga April 2022. Proses data mining menggunakan metode  K  Means  Clustering  ini  mengikuti  tahapan Knowledge  Discovery  Database  (KDD),  yang mencakup  pengumpulan  data,  pemilihan  data, transformasi data, dan data mining.
Gambar 3. Operator Select Attributes
Pada  bagian Select  Attribute untuk  menentukan kolom  atau  atribut  khusus  dalam  dataset  yang  akan digunakan dalam proses analisis atau pemodelan data. Dengan  menggunakan  fitur  ini,  dapat  menyaring  dan memilih  variabel  yang dianggap relevan atau kritikal untuk  mencapai  tujuan  analisis  atau  pembuatan
model.  Ini  membantu  menyederhanakan  dataset dengan  fokus  pada  informasi  yang  memiliki signifikansi tertinggi, mengurangi kompleksitas data.
Gambar 4. Menyeleksi Atribut
Kemudian  jika  sudah  berada  dalam  box  select atribut,  dilakukan  pemilihan  data  atribut  mana  saja yang akan dipakai. Adapun atribut yang akan dipakai meliputi  nama  barang,  bulan  penjualan  yaitu  bulan januari,  febuari,  maret,  dan  April.  dan  untuk  data atribut  yang  tidak  terpakai  yaitu  Artikel  (kode barang), Nama item, dan Stok awal .
Gambar 5. Operator Set role
Setelah menyeleksi atribut yang akan digunakan,  langkah  berikutnya  adalah  menetapkan atribut tersebut sebagai id dalam rangka mempermudah  analisis  visualisasi  statistik.  Dalam konteks  ini,  atribut  yang  akan  dijadikan  id  adalah nama  barang. RapidMiner menyediakan  operator Set Role yang  dapat  digunakan  untuk  mengubah  peran atribut tersebut  menjadi  id.  Dalam  situasi  ini,  atribut yang  akan  difungsikan  sebagai    id  adalah  nama barang. Pada RapidMiner , untuk mengonversi atribut tersebut  menjadi  id,  dapat  dilakukan  dengan memanfaatkan operator Set Role .
Gambar 6. Memilih target pada Set role
Setelah  menentukan  atribut  name  dan  target role,  kemudian  apply  dengan  manual  atribut  nama barang  akan  diubah  menjadi  id.  Setelah  mengubah atribut  nama  barang  menjadi  id,  langkah  berikutnya adalah  mengubah  atribut  Artikel  menjadi  tipe numerik.  Hal  ini  diperlukan  agar  ketika  melakukan uji performa nilai cluster di RapidMiner , tidak terjadi kesalahan, karena untuk melaksanakan uji performa, atribut harus memiliki tipe numerik.
Gambar 7. Operator Nominal to Numerical
Dalam  filter  tipe  atribut,  pilih  subset,  lalu  pilih atribut yang akan diubah menjadi tipe numerik, yakni Artikel  dan  untuk  opsi  coding  type  dengan  memilih unique integers.
Gambar 8. Menambahkan operator Nominal to Numerical Untuk menguji keakuratan clustering, RapidMiner akan  melakukan  perbandingan  dalam tiga  kelompok.  Kelompok  pertama  menggunakan jumlah k=2, kelompok kedua dengan jumlah k=3, dan kelompok  ketiga  dengan  jumlah  k=4.  Untuk menambahkan  lebih  dari  satu  operator clustering dalam RapidMiner ,  dapat  menggunakan  operator multiply yang  berfungsi  untuk  menggandakan operator pada platform tersebut.
Gambar 9. Memasukan operator Clustering
Hasil  dari  ketiga  clustering  tersebut  yang masing-masing memiliki nilai k sebanyak 2, 3, dan 4, hasilnya  dapat  dilihat  seperti  yang  tergambar  pada gambar berikut.
Gambar 10. Hasil perbandingan nilai cluster
Tahapan  ini  bertujuan  untuk  menilai  tingkat akurasi  yang  diperoleh  dari  proses  tersebut,  dengan memeriksa  sejauh  mana  hasilnya  sesuai  dengan  nilai kinerja pada data mining. Semakin kecil  nilai kinerja pada  data  mining,  maka  hasilnya  dianggap  semakin baik dan akurat.
Gambar 11. Hasil perbandingan nilai Davies Bouldin Index
Hasil dari  masing-masing klaster dapat diamati. Pada  klaster  dengan  jumlah  k=2,  hasilnya  terlihat pada  gambar,  dengan  nilai Davies-Bouldin  Index (DBI)  sebesar  0.546,    k=3  dengan  nilai  indeks Davies-Bouldin Index (DBI) sebesar 0.462, dan k=4 dengan  nilai Davies  Bouldin  Index (DBI)  sebesar 0.514.
Gambar 12 Nilai Davies Bouldin Index
Dengan  merujuk  pada  hasil Davies-Bouldin  Index (DBI), diputuskan untuk  memilih  jumlah klaster k=3 karena menghasilkan nilai Davies Bouldin Index yang lebih  rendah  dibandingkan  dengan  klaster  lainnya. Hasil  dari  klaster  dengan  jumlah  k=3  dapat  dilihat pada tabel berikut:
Table 1. Hasil model cluster Cluster Jumlah Cluster 0 207 Items Cluster 1 210 Items Cluster 2 83 Items
Berdasarkan  hasil  table    model  cluster  diatas nilai Davies  Bouldin  Index Untuk  klaster  dengan jumlah  k=3,  hasilnya  pada  gambar,  dengan  nilai Davies Bouldin Index (DBI) sebesar 0.462. Dalam uji coba menggunakan RapidMiner , hasil yang diperoleh juga  serupa  dengan  perhitungan  manual.  Dalam RapidMiner , terdapat  penentuan  sebanyak  k=3  untuk membentuk  kelompok  klaster  produk  dari  dataset yang terdiri dari 500 data. cluster dalam RapidMiner dinamai Cluster _0, Cluster _1, Cluster memiliki kesamaan yang sejalan dengan perhitungan manual. Berbeda  dengan  perhitungan  manual, RapidMiner tidak menentukan nilai klaster awal, tetapi hasil yang diperoleh  tetap  tidak  jauh  berbeda. Cluster _0  terdiri
dari 207 produk fashion pria yang laris, sesuai dengan kelompok tinggi pada perhitungan manual. Sementara Cluster _1  terdiri  dari  210  produk fashion pria  yang biasa,  dan Cluster _2  terdiri  dari  83  Produk Fashion pria  yang  kurang  laris,  sesuai  dengan  kelompok rendah pada perhitungan manual.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil diskusi, kesimpulan penelitian adalah  bahwa  metode  k  means  clustering  dapat menghasilkan  produk  yang  laris  dan  kurang  laris. Selain  itu,  pengujian  dengan  alat  RapidMiner  juga dapat  menghasilkan  hasil  yang  serupa,  yaitu  masing- masing  klaster  memiliki  anggota  kelompok  klaster sesuai  dengan  perhitungan  manual  seperti  Cluster_0 pada  RapidMiner  memiliki  207  Produk  fashion  pria yang  laris, Cluster _1 pada RapidMiner memiliki  210 Produk fashion pria  yang  biasa,  dan Cluste r_3  pada RapidMiner memiliki  83  Poduk Fashion pria  yang kurang  laris.  Dengan  bantuan  K-Means,  metode data mining menawarkan banyak keuntungan dan mempermudah proses pembuatan rencana manajemen stok produk fashion pria.
Beberapa  metode clustering lainnya  perlu dianalisis  sebagai  referensi  untuk  pengembangan metode k-means  clustering ,  Peneliti  diharapkan  akan mempertimbangkan  penggunaan  berbagai  analisis statistik saat memproses data.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  N.  Normah,  S.  Nurajizah,  and  ...,  “Penerapan data  mining  metode  k-means  clustering  untuk analisa  penjualan  pada  toko  fashion  hijab
Banten,” Jurnal … . download.garuda.kemdikbud.go.id, 2021. [Online]. Available:
http://download.garuda.kemdikbud.go.id/article. php?article=2192225&val=10507&title=Penera pan  Data  Mining  Metode  K-Means  Clustering Untuk  Analisa  Penjualan  Pada  Toko  Fashion Hijab Banten
[2]  S.  Handoko,  F.  Fauziah,  and  ...,  “Implementasi Data  Mining  Untuk  Menentukan  Tingkat Penjualan  Paket  Data  Telkomsel  Menggunakan Metode  K-Means  Clustering,” …  Ilm.  Teknol.
dan … , 2020, [Online]. Available: https://ejournal.gunadarma.ac.id/index.php/tekn o/article/view/2677
[3]  S.  Butsianto  and  N.  T.  Mayangwulan, “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Prediksi Penjualan  Mobil  Menggunakan  Metode  K- Means  Clustering,” J.  Nas.  Komputasi  dan  … . ojs.serambimekkah.ac.id, 2020. [Online]. Available: http://ojs.serambimekkah.ac.id/jnkti/article/dow nloadSuppFile/2428/169
[4]  M.  Marsono,  “Analisis  Data  Mining  Pada Strategi  Penjualan  Produk  PT  Aquasolve Sanaria  Dengan  Menggunakan  Metode  K- Means Clustering,” J. Teknol. Sist. Inf. dan Sist.
… , 2019, [Online]. Available: http://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jsk/arti cle/view/87
[5]  S.  Aulia,  “Klasterisasi  Pola  Penjualan  Pestisida Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering (Studi  Kasus  Di  Toko  Juanda  Tani  Kecamatan Hutabayu Raja),” Djtechno J. Teknol. Inf. , 2020, [Online]. Available: http://jurnal.dharmawangsa.ac.id/index.php/djte chno/article/view/964
[6]  Y.  Anggraini,  D.  Pasha,  and  D.  Damayanti, “Sistem  Informasi  Penjualan  Sepeda  Berbasis Web Menggunakan Framework Codeigniter,” J. Teknol.  Dan  … ,  2020,  [Online].  Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/sisteminfor masi/article/view/236
[7]  G.  Triyandana,  L.  A.  Putri,  and  ...,  “Penerapan Data  Mining  Pengelompokan  Menu  Makanan dan  Minuman  Berdasarkan  Tingkat  Penjualan Menggunakan  Metode  K-Means,” J.  Appl.  … , 2022,
[Online]. Available:
https://jurnal.polibatam.ac.id/index.php/JAIC/art icle/view/3824
[8]  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.  … ,  2022, [Online]. Available: http://journal.unilak.ac.id/index.php/dz/article/vi ew/9292
[9]  B.  M.  Metisen  and  H.  L.  Sari,  “Analisis clustering  menggunakan  metode  K-Means dalam  pengelompokkan  penjualan  produk  pada Swalayan  Fadhila,” J.  media  infotama ,  2015, [Online]. Available: https://jurnal.unived.ac.id/index.php/jmi/article/ view/258
[10]  I.  S.  Hidayat,  S.  Defit,  and  G.  W.  Nurcahyo, “Simulasi  dalam  Optimalisasi  Pengadaan
Barang menggunakan Metode K-Mean
Clustering,” J.  Sistim  Inf.  Dan  … ,  2021, [Online].
Available:
http://www.jsisfotek.org/index.php/JSisfotek/art icle/view/79