## PENERAPAN DATA MINING UNTUK ESTIMASI STOK BARANG DENGAN METODE K-MEANS CLUSTERING
Fara Zafira, Bambang Irawan, Agus Bahtiar
Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika Dan Komputer IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Telp. 0231-490480-490481 farazafira77@gmail.com

## ABSTRAK
Toko  sembako  merupakan  suatu  usaha  jual  beli  barang  yang  banyak  terjadi  transaksi  baik  itu  makanan, minuman maupun barang kebutuhan masyarakat dan lainnya. Toko sembako dapat menggunakan metode k-means clustering untuk  mengetahui  stok  barang  yang  masih  ada  dalam  stok  dan  yang  sudah  terjual  atau  tidak  ada. Permasalahan yang dihadapi oleh toko sembako adalah mereka masih belum bisa mengelola persediaan barang mereka. Toko sembako ini sering mengalami permasalahan ketika tingkat persediaan tidak sesuai dengan tingkat penjualan  produk.  Persediaan  barang  seringkali  kurang  dari  yang  diperlukan,  sehingga  menyebabkan  situasi kehabisan stok. Sebaliknya, situasi serupa terjadi, ketika persediaan terlalu besar dibandingkan dengan penjualan, sehingga  persediaan  menumpuk.  Dengan  melakukan  melakukan  pengelompokkan,  permasalahan  seperti kekurangan  atau  kelebihan  barang  yang  dijual  dapat  dihindari.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menggunakan metode k-means clustering untuk mengelompokkan data stok barang dan juga akan dibahas bagaimana teknik ini diterapkan  pada RapidMiner. Metode k-means  clustering bekerja  dengan  memasukkan  data  persediaan  stok barang yang akan diubah ke dalam dataset. Dengan metode tahapan Knowledge Discovery in Database (KDD), menggunakan RapidMiner dapat diketahui stok barang yang masih ada dalam stok sebanyak 466 item dan yang sudah terjual atau tidak ada stok sebanyak 37 items, Berdasarkan hasil analisis yang telah dilakukan maka dapat disimpulkan bahwa Presentase setiap cluster yaitu cluster_0 sebanyak 466 items atau sebesar 92,6%, cluster_1 sebanyak 37 items atau sebesar 7,4%. Dan k=2 dengan nilai davies boudin (Dbi) = -0.330.
Kata kunci : Data mining, Persediaan stok, toko sembako, clustering, persediaan stok,k-means

## 1. PENDAHULUAN
Data  mining  adalah  metode  untuk  menemukan pola tertentu dari kumpulan data yang berjumlah besar. Meskipun  banyak  dipelajari  pada  bidang  ilmu komputer  dan  statistika,  data  mining  adalah  metode yang bisa diterapkan dan mempermudah pekerjaan di bidang lainnya juga. Metode K-Means sudah menjadi salah  satu  teknik  data  mining  yang  digunakan  untuk merancang strategi persediaan barang yang efektif.[1]
Toko sembako  merupakan  suatu  usaha jual beli barang yang banyak terjadi transaksi baik itu makanan, minuman  maupun  barang  kebutuhan  masyarakat  dan pelanggan  lainnya.  Dengan  banyaknya  pelanggan yang  keluar  masuk  setiap  harinya,  kemungkinan penjualan yang dilakukan di toko sembako sangatlah signifikan.  Tentu  saja,  penjualan  yang  sangat  besar menghasilkan  data  dalam  jumlah  yang  sangat  besar. Jika data yang sangat besar tidak diolah tetapi hanya disimpan  maka  akan  mengakibatkan  penumpukan data.  Dengan  menggunakan  data  mining  untuk mengolah  data  yang  ada  diharapkan  data  penjualan dalam  jumlah  besar  akan  memberikan  manfaat  yang dapat memudahkan pekerjaan manusia.[2] Salah satu manfaat  yang  akan  terlihat  jika  data  penjualan  toko sembako  diolah  dengan  menggunakan  data  mining adalah  dapat  mengelompokkan  produk  barang  yang sudah terjual dan masih ada dalam stok persediaan.[3]
Toko sembako ini sering mengalami permasalahan  ketika  tingkat  persediaan  tidak  sesuai dengan  tingkat  penjualan  produk.  Persediaan  barang seringkali  kurang  dari  yang  diperlukan,  sehingga
menyebabkan  situasi  kehabisan  stok.  Sebaliknya, situasi  serupa  terjadi,  ketika  persediaan  terlalu  besar dibandingkan  dengan  penjualan, sehingga persediaan menumpuk. Dengan melakukan melakukan pengelompokkan,  permasalahan  seperti  kekurangan atau  kelebihan  barang  yang  dijual  dapat  dihindari. Pengolahan  persediaan  barang  penjualan  merupakan pengetahuan  dasar  bisnis  yang  biasa  dikenal  dengan stok manajemen.
Tanpa penanganan persediaan yang baik, penjual tidak  akan  dapat  memenuhi  kebutuhan  pelanggan karena  kurangnya  barang  yang  dibutuhkan.  Jika persediaan terlalu banyak, hal ini dapat mengakibatkan kualitas  barang  menurun  dalam  jangka  waktu  yang lama  karena  kurang  terpakai,  dan  persediaan  barang seperti makanan dan minuman dapat kadaluarsa.
Untuk mengatasi permasalahan tersebut diterapkan  suatu  metode  data  mining  dengan  cara menganalisa  data  penjualan  untuk  menghasilkan informasi  yang  dapat  dijadikan  sebagai  perencanaan dan  pengendalian  persediaan  barang.  Adapun pengolahan  datanya  dapat  dilakukan  melalui  proses clustering data  dengan  menerapkan  metode k-means clustering .  Metode k-means  clustering bertujuan mengelompokkan data yang mempunyai karakteristik yang sama ke dalam satu klaster yang sama dan data yang mempunyai karakteristik berbeda dikelompokkan ke dalam klaster lain.
Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  analisis  data terhadap  data  penjualan  produk  pada  toko  sembako dengan  mengelompokkan  produk  berdasarkan  2
kelompok yaitu produk barang yang sudah terjual dan masih ada dalam stok. Untuk membantu memberikan informasi  persediaan  barang  dagangan  di  toko sembako.
Berdasarkan permasalahan diatas peneliti melakukan  penelitian  dengan  judul  “Analisis  data untuk  estimasi  stok  penjualan  menggunakan  metode K-Means Clustering ”.  Analisis  metode clustering tersebut  lebih  efektif  dan  efesien  sehingga  dapat mengetahui  tersedianya  barang  dengan  jenis  dan jumlah yang sesuai kebutuhan konsumen.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Data Mining
Data  mining  adalah  proses  pengumpulan  data historis untuk menemukan keteraturan dan hubungan dalam  kumpulan  data  yang  besar.  Tujuan  dari  data mining adalah untuk menciptakan hubungan yang jelas dan  sebelumnya  tidak  diketahui  antara  data  dan sumber lain sehingga dapat digunakan dan dipahami.[1]
Data  mining  adalah  proses  menggunakan statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan  dan  teknik pembelajaran mesin untuk mengekstrak dan mengidentifikasi  informasi  yang  berguna  dan pengetahuan terkait dari database besar. Data mining juga  merupakan  metode  yang  digunakan  dalam pengolahan data skala besar[4]

## 2.2. Persediaan stok barang
Persediaan  barang  dapat  juga  diartikan  sebagai simpanan  material,  seperti  bahan  mentah,  barang dalam  proses,  dan  barang  jadi,  dan  pengendalian persediaan  adalah  upaya  untuk  menjaga  jumlah persediaan  tetap  pada  tingkat  yang  diinginkan.[5] Untuk barang jasa, pengendalian persediaan difokuskan  pada  material,  sedangkan  untuk  barang pasokan,  pengendalian  persediaan  difokuskan  pada jasa pasokan, Persediaan membuat proses bisnis lebih mudah  dan  memberikan  solusi  kepada  pengusaha untuk  menentukan  jumlah  barang  yang  ideal  dan ekonomis  untuk  dipesan,  dapat  memberikan  solusi kepada  pengusaha  untuk  menentukan  kapan  harus memesan barang,[6]
2.3. Algoritma K-means Clustering Algoritma K-Means merupakan  salah  satu metode  pengelompokan  data  non-hierarki  yang bertujuan untuk membagi data yang ada ke dalam satu atau  lebih cluster atau  kelompok  sehingga  data  yang memiliki atribut serupa berada dalam satu cluster yang sama  dan  data  yang  memiliki  atribut  serupa  berada dalam satu cluster yang sama. terletak pada kelompok yang  berbeda,  Algoritma K-Means adalah  metode yang  relatif  sederhana  untuk  mengorganisasikan sejumlah  besar  objek  dengan  properti  tertentu  ke dalam  kelompok (cluster) yang  disebut  “K”  dan jumlah k cluster. .[1]
2.4. Clustering
Clustering adalah  proses  pengelompokan  data yang  dianalisis  berdasarkan  kasus  ke  dalam  kelas- kelas yang dianggap serupa, Setiap cluster mempunyai data  dengan  karakteristik  yang  sama,  namun karakteristiknya  berbeda  dengan  data  pada cluster lainnya.[7] Ada perbedaan antara pengelompokan dan klasifikasi.  Dengan  kata  lain,  Jika clustering tidak memiliki  tujuan,  kelas,  atau  label,  maka  termasuk dalam  kategori unsupervised  learning .  Proses penambangan data sering menggunakan clustering .[8] Clustering adalah teknik penambangan data yang menggabungkan  data  atau  objek  ke dalam  kelas  atau cluster berdasarkan karakteristik yang sama. Objektif yang  kurang  mirip  dengan  objek-objek  dalam kelompok  lain  diciptakan  melalui  pengelompokan yang  tepat,  namun  lebih  mirip  dengan  objek-objek dalam kelompok atau cluster yang sama. [1]
Untuk  mengelompokkan  sekumpulan  objek  ke dalam sebuah cluster. Cluster yang baik adalah cluster yang  mempunyai  tingkat  kemiripan  yang  tinggi, Dismilaritas  yang  tinggi  antar  objek  dalam  suatu cluster  dan  ketidakmiripan  yang  tinggi  dengan  objek cluster lainnya.[9]

## 2.5. RapidMiner
RapidMiner adalah aplikasi data mining berbasis open-source yang terkemuka dan ternama. Didalamnya  terdapat  aplikasi  yang  berdiri  sendiri untuk  analisis  data  dan  sebagai  mesin  data  mining seperti  untuk  loading  data,  transformasi  data, pemodelan  data,  dan  metode  visualisasi  data. RapidMiner pertama  kali  dinamai Yet  Another Learning Environment atau singkat YALE . Pada tahun 2007 akhirnya diganti namanya menjadi
RapidMiner .[10] Dengan  antarmuka  pengguna grafis  (GUI) Rapidminer ,  pengguna  dapat  membuat  desain  pipa analisis. GUI membuat file XML (Extensible Markup Language) yang  berisi  prosedur  analisis  yang diinginkan pengguna, dan Rapidminer secara otomatis melakukan analisis pada file ini.[1]

## 3. METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini  akan  menggunakan Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD) sebagai bagian  dari  proses  analisis  data.  proses  KDD  adalah proses pengumpulan, penggunaan data untuk menetukan aturan atau pola tertentu dalam jumlah data yang  sangat  besar.  KDD  secara  garis  besar  meliputi selection,  preprocessing/cleansing,  transformation, data  mining  dan  evaluasi.  Adapun  penjelasannya sebagai berikut:

## Gambar 1. Knowledge Discovery In Database (KDD)

## 3.1. Selection
Pada  tahap  sebelum  pengolahan  data  harus dilakukan  seleksi  data.  Data  diperoleh  dari  data  stok barang toko sembako. Data tersebut mencakup atribut dan  stok  barang.  Data  dipilih  sesuai  kebutuhan Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD). Sehingga nantinya tidak semua atribut yang diperoleh pada saat pengumpulan data digunakan.
3.2. Pre-processing
Pada  tahapan  ini,  hanya  fokus  pada  data  yang akan  diolah.  Ini  juga  termasuk  membersihkan  data untuk  memperbaiki  duplikat,  nilai  yang  hilang,  dan memperbaiki kesalahan seperti kesalahan ketik.

## 3.3. Transformation
Pada  tahapan  ini  data  yang  dipilih  harus dimodifikasi atau disesuaikan agar sesuai dengan data mining  Algoritma K-Means. Selanjutnya,  pemilihan atribut paling sesuai analisis K-Means .

## 3.4. Data Mining
Proses  data  mining  menggunakan  metode
Algoritma
K-Means
Clustering untuk mengelompokkan barang yang sudah terjual dan masih ada  dalam stok  berdasarkan  karakteristik  atau  atribut yang  sudah  ditentukan.  Selanjutnya,  menentukan jumlah  kelompok  atau  cluster  yang  optimal  untuk dianalisis.

## 3.5. Interpretation / Evaluation
Tahapan  ini  merupakan  tahap  akhir  dari  proses data  mining.  Tahap  ini  dilakukan  setelah  data  diolah dengan  algoritma  yang  dipilih  menggunakan tools rapid  miner dan  tujuannya  adalah  untuk  melakukan evaluasi terhadap hasil proses data mining.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil Penelitian
Dalam temuan pembahasan ini, proses penggunaan
Algoritma K-Means untuk mengklasifikasikan  atau  mengelompokkan  dataset stok  barang  akan  dijelaskan.  Pengelompokkan  ini dilakukan  melalui  proses  pengujian  yang  dilakukan oleh software RapidMiner Studio. Untuk mengelompokkan stok barang yang masih ada dalam stok  dan  yang  sudah  terjual  atau  tidak  ada.dengan algoritma  k-means  maka  secara  umum  alur  yang digunakan seperti gambar di bawah ini:
Gambar 2. Tahapan Algoritma K-means Clustering

## 4.2. Pengujian Data
Pengujian  data  dilakukan  untuk  mengetahui mengapa penelitian ini perlu dilakukan. Pengumpulan data  terjadi  langsung  di  toko  sembako,  Data  yang digunakan  sebagai  bahan  penelitian  adalah  data laporan stok selama 3 bulan. Data ini mencakup total 503 item data  persediaan  seperti  nama  barang,  kode barang,  jenis  barang,  satuan  ukuran,  stok  awal,  stok terjual, stok akhir,
Gambar 3. Read Excel pada tools Rapidminer
Tabel 1. Data historis stok barang
No Kode Bara ng Nama Barang Jenis Barang Satu an Stok Awal Stok terju al Stok Akhir 1.  A001 Sabun Pakaian Cair Pcs 9 9 0 2.  A002 Sabun Cuci Piring Cair Pcs 60 60 0 3.  A003 Sham poo Cair Pcs 30 30 0 4.  A004 Pewangi Pakaian Cair Pcs 60 60 0 5.  A005 Entrost opc air anak Cair Pcs 6 3 3
… … … …… …. …….. … … … … … …. … …. 503  A503 Bolu Tape Rentan Kadalua rsa Pcs 20 0 180 20

## 4.3. Selection Data
Data  penjualan  toko  sembako  untuk  bulan agustus-hingga  oktober  2023  dipilih  untuk  studi  ini. Informasi ini terdiri dari 503 item dan delapan atribut. Karena masing-masing dari keempat atribut memiliki nilai yang sama,  satu atribut merupakan hasil seleksi yang tidak digunakan.
Gambar 4. selection data tools rapidminer

## 4.4. Preprocessing
Pra-pemrosesan data adalah serangkaian Langkah  atau  proses  yang  dilakukan  terhadap  data sebelumnya diolah dan digunakan dalam analisis atau pengolahan proses ini merupakan Langkah awal dalam tahapan  pra-pemrosesan  data  dan  memiliki  peran penting menentukan kualitas dan relevansi data yang akan  digunakan.  Untuk  meningkatkan  akurasi  dan kualitas  hasil  data  mining,  data  selama  tiga  bulan dikumpulkan dan dipilih untuk penelitian ini Dilihat  berdasarkan  data  statistik  diatas  tidak  ada missing, yang artinya tidak ada proses processing .
Gambar 5. Preprocessing

## 4.5. Transformasi Data
Operator nominal to numerical digunakan untuk mengubah data nominal menjadi numerik. Penjelasan:  Hasil  proses rapidminer operator terdiri  dari  503  contoh,  dua  atribut  khusus,  empat atribut  reguler,  termasuk  kategori  satuan,  stok  awal, stok terjual, dan stok akhir.
Gambar 6. Transformasi Data
4.6. Data Mining tahapan  ini  dilakukan  pemodelan  data,  metode yang  digunakan  pada  penelitian  adalah K-Means clustering . Data yang telah dikumpulkan, diseleksi dan ditransformasi  akan  dianalisis  dengan  menggunakan software  RapidMiner .  Data  stok  penjualan  memiliki 503 item data, Data mining adalah proses menemukan pola  atau  informasi  yang  menarik  pada  data  tertentu dengan menggunakan algoritma k-means.
4.6.1. Read Excel pada Tools RapidMiner
(pengujian data/selection)
Gambar 7. Read excel pada tools rapidminer
Tahap  ini  merupakan  tahap  pengujian  data dengan  menggunakan tools  rapidminer dengan  ketik read excel pada operator lalu masukan dataset dengan klik import configuration wizard.

## 4.6.2. Selection(pre-processing)
Setelah  pengujian  data  pengumpulan  data tahapan  selanjutnya  yaitu  seleksi  data  menggunakan tools  rapid  miner dengan  klik select  attribute pada operators lalu  klik  dua  kali,  lalu  pada  parameters  di klik attribute filter type>a subset>select subset>button select attribute.
Gambar 8. Selection
Setelah itu ubah parameters yang ada di kanan, attribute  filter  type>A  subset>Select  subset>select attribute yang tak digunakan.
Gambar 9. parameters select attribute
4.6.3. Nominal To Numerical (Transformasi) Pada tahapan ini merupakan tahapan transformasi data, dengan mengubah kategori menjadi numerik,  dengan  klik nominal  to  numerical pada operator.
Gambar 10. transformasi data

## 4.6.4. Data Mining
Pada  tahapan  ini  menggunakan  3  operators yaitu optimize parameters (Grid), K-means Clustering , cluster distance performance.
4.6.4. Optimize parameters (Grid) digunakan untuk mengoptimalkan nilai Dbi.
Gambar 9. Optimize parameters
Tabel 2. Parameter optimize No Operator Parameters 1 Clustering K,numerical_measure K Min=2.0 Max=10.0 Steps=10 2 Performance (cluster distance performance) Eauclideandistance manhattandistance
4.6.5. K-means Clustering
digunakan  untuk  menentukan  nilai  k (cluster) dari data yang dipilih dengan ketik k-means clustering lalu  drag,  dengan  parameters  k=2,  max  run=10, measure type>numericalmeasure, numerical measure>eauclideandistance.
Gambar 1. K-means Clustering
Gambar 11. Parameters k-means clustering
4.6.6. Cluster distance performance digunakan  untuk  menampilkan  nilai davies boouldin index (Dbi). Cluster distance performance>main criterion>davies bouldin.
Gambar 12. Cluster distance performance

## 4.7. Interpretasi/Evaluasi
Dari  503  data  stok  barang,  dua  klaster  telah diidentifikasi menggunakan temuan Software RapidMiner .  2  cluster  diperoleh  isi  pada attribute (satuan=pcs,  stok  awal,  stok  terjual,  stok  akhir),  lalu pada cluster_0 satuan=pcs merupakan satuan barang, dan  stok  awal  senilai  37.766,  dan  stok  terjualnya senilai  35.279,  stok  akhirnya  2.487,  sedangkan  pada cluster_1 satuan  =pcs  merupakan  satuan  barang,  dan stok  awal  senilai  377.676,  stok  terjualnya  senilai 372.324,  stok  akhirnya  senilai  5.351.  dengan  nilai Davies Bouldin Index (Dbi) senilai -0.330. maka bisa kita  liat  bahwa  nilai  terbesar  berada  pada cluster_1 dengan nilai stok akhirnya 5.351
Gambar 13. Centroid Table
5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil pengelompokkan data menggunakan  metode K-Means  clustering dengan menerapkan  metode  KDD  pada  toko  sembako tersebut, ditemukan dua cluster utama, yaitu cluster_0 dengan  466 item dan cluster_1 dengan  37 item . Cluster_0 kemungkinan  besar  mencakup  barang- barang  yang  memiliki  pola  penjualan  serupa, sementara cluster_1 mungkin  mencakup  barang- barang  dengan  karakteristik  penjualan  yang  berbeda. Dalam  evaluasi  kualitas  pengelompokkan, Davies Bouldin  index(Dbi) yang  dihasilkan  sebesar  –  0,330 mendekati nilai 1, menunjukkan bahwa pengelompokkan ini cukup baik. Hasil ini mengindikasikan  bahwa  perbedaan  antara  pusat klaster  relatif  kecil  dibandingkan  dengan  ukuran  dan varietas  dalam  setiap  klaster,  sehingga cluster yang dihasilkan  dapat  dianggap  sama.  Dengan  demikian, dapat disimpulkan bahwa penerapan metode K-Means clustering dengan metode KDD pada data historis stok penjualan  toko  sembako  memberikan  pemahaman yang  lebih  baik  terhadap  pola  penjualan  barang. Pengelompokkan  ini  dapat  menjadi  landasan  untuk pengembangan  strategi  manajemen  stok  yang  lebih efisien  dan  efektif  guna  meningkatkan  ketersediaan barang di toko sembako tersebut. Diperlukan tindakan lanjutan  berupa  perbaikan  manajemen  stok  dan penerapan  strategi  yang  lebih  terarah  berdasarkan temuan  dari  hasil  pengelompokkan  ini  guna meningkatkan kinerja toko sembako secara keseluruhan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  I.  Pii,  N.  Suarna,  and  N.  Rahaningsih, “PENERAPAN  DATA  MINING  PADA PENJUALAN PRODUK
PAKAIAN
DAMEYRA  FASHION  MENGGUNAKAN
METODE  K-MEANS  CLUSTERING,” JATI (Jurnal  Mahasiswa  Teknik  Informatika) ,  vol.  7, no.  1.  LPPM  ITN  Malang,  pp.  423–430,  2023. doi: 10.36040/jati.v7i1.6336.
[2]  H.  Prastiwi,  J.  Pricilia,  and  E.  Rasywir, “Implementasi Data Mining Untuk Menentuksn Persediaan  Stok  Barang  Di  Mini  Market Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering,”
Jurnal Informatika Dan Rekayasa
Komputer(JAKAKOM) ,  vol.  2,  no.  1.  LPPM STIKOM Dinamika Bangsa Jambi, pp. 141–148, 2022. doi: 10.33998/jakakom.2022.2.1.34.
[3]  F.  Indriyani  and  E.  Irfiani,  “Clustering  Data Penjualan  pada  Toko  Perlengkapan  Outdoor Menggunakan  Metode  K-Means,” JUITA :
Jurnal  Informatika ,  vol.  7,  no.  2.  Lembaga Publikasi  Ilmiah  dan  Penerbitan  Universitas Muhammadiyah  Purwokerto,  p.  109,  2019.  doi: 10.30595/juita.v7i2.5529.
[4]  P. Rahayu, I. Anikah, D. B. Saputra, T. Anelia, and Martanto, “Penerapan Data Mining Metode K-Means  Clustering  Untuk  Analisa  Penjualan Rotan,” KOPERTIP : Jurnal Ilmiah Manajemen Informatika  dan  Komputer ,  vol.  4,  no.  2. Puslitbang  KOPERTIP  Indonesia,  pp.  42–50, 2020. doi: 10.32485/kopertip.v4i2.118.
[5]  M. R. Sahputra, E. Rahayu, and N. Nurjamiyah, “Penerapan  Metode  Reorder  Point  pada Persediaan  Stok  Barang  Berbasis  Website,” JiTEKH ,  vol.  10,  no.  2.  Universitas  Harapan Medan, pp. 68–74, 2022.
doi:
10.35447/jitekh.v10i2.579.
[6]  Puji Rahayu, Ika Anikah, Dias Bayu Saputra, Tri Anelia,  and  Martanto,  “Penerapan  Data  Mining Metode  K-Means  Clustering  Untuk  Analisa Penjualan  Rotan,” KOPERTIP    J.  Ilm.  Manaj. Inform.  dan  Komput. ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  42–50, 2020, doi: 10.32485/kopertip.v4i2.118.
[7]  N. Noviati, M. Mulyawan, D. A. Kurnia, and A. R.  Rinaldi,  “Clustering  Data  Penjualan  Produk Makanan  pada  Toko  Toserba  Yogya  Siliwangi dengan Menggunakan Metode  K-Means,” MEANS  (Media  Informasi  Analisa  dan  Sistem) . Universitas  Katolik  Santo  Thomas,  pp.  77–84, 2022. doi: 10.54367/means.v7i1.1850.
[8]  A.  Chintia  Devi,  H.  Zulfia  Zahro’,  and  N. Vendyansyah,  “Penerapan  Metode  K-Means Clustering  Untuk  Pengelompokan  Data  Barang Penjualan  Berbasis  Web  Pada  Koperasi  Pt.  X,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 319–324, 2020, doi: 10.36040/jati.v4i1.2337.
[9]  A. MARDIANA and B. Budiman, “IMPLEMENTASI METODE K-MEANS
UNTUK  CLUSTERING  PRODUK  YANG

## KURANG DIMINATI BERDASARKAN
DATA PENJUALAN,” SEMINAR TEKNOLOGI MAJALENGKA  (STIMA) ,  vol.  6.  Universitas Majalengka, pp. 198–210, 2022. doi: 10.31949/stima.v6i0.697.
[10]  R.  Nofitri  and  N.  Irawati,  “Integrasi  Metode Neive  Bayes  Dan  Software  Rapidminer  Dalam Analisis  Hasil  Usaha  Perusahaan  Dagang,” JURTEKSI  (Jurnal  Teknol.  dan  Sist.  … ,  2019, [Online]. Available: https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi /article/view/393