http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Implementasi Algoritma K-Means dalam Klasterisasi Penjualan pada Sebuah Perusahaan menggunakan Metodologi KDD

## Implementation of the K-Means Algorithm in Sales Clustering at a Company using the KDD Methodology
1 Milla Rochmawati*, 2 Ganes Wisnu Cahya Bagaskara, 3 Ismail Adhiya Adha, 4 Yuyun Umaidah,
5 Apriade Voutama 1,2,3,4,5 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Singaperbangsa Karawang
Jalan HS.Ronggo Waluyo, Puseurjaya, Telukjambe Timur Kab. Karawang 41361 Jawa Barat, Telepon. 0267-641177/Fax. 0267- 641367, Indonesia
*e-mail: millarochmawati@gmail.com
( received : 5 Juli 2023, revised : 12 September 2023, accepted : 6 November 2023)

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma K-Means dalam klasterisasi penjualan di PT Sila Tirta Gemilang menggunakan metodologi Knowledge Discovery in Databases (KDD). PT Sila Tirta Gemilang adalah perusahaan yang beroperasi di sektor industri air minum dalam kemasan. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan pendekatan KDD yang melibatkan pengumpulan data penjualan historis dan memiliki tujuan utama untuk meningkatkan pemahaman perusahaan tentang pola penjualan produk mereka.  Algoritma K-Means Clustering diterapkan untuk mengklasifikasikan produk berdasarkan  karakteristik  penjualan  yang  serupa.  Dalam  metode  K-Means,  titik  pusat  klaster  yang optimal ditentukan untuk mengategorikan produk dengan performa penjualan yang sebanding. Dengan menerapkan  klasterisasi  menggunakan  algoritma  K-Means  dan  metode  KDD,  dilakukan pengelompokkan terhadap jenis air yang diminati secara signifikan di PT Sila Tirta Gemilang. Hasilnya, ditemukan tiga klaster yang masing-masing berisi jenis air dengan karakteristik yang berbeda. Cluster 0 memiliki 1 jenis air dengan tingkat minat yang tinggi, sementara Cluster 1 memiliki 3 jenis air dengan tingkat minat yang rendah. Terakhir, Cluster 2 terdiri dari 2 jenis air dengan tingkat minat yang sedang. Dari hasil yang telah diperoleh perusahaan dapat mengambil langkah-langkah yang lebih tepat untuk meningkatkan keuntungan dan mengoptimalkan performa penjualan mereka.
Kata kunci: Data Mining, Klasterisasi, K-Means, Knowledge Discovery in Databases.

## Abstract
This research aims to implement K-Means algorithm in sales clustering at PT Sila Tirta Gemilang using Knowledge  Discovery  in  Databases  (KDD)  methodology.  PT  Sila  Tirta  Gemilang  is  a  company operating  in  the  bottled  drinking  water  industry  sector.  This  research  was  conducted  using  a  KDD approach  that  involves  collecting  historical  sales  data  and  has  the  main  objective  of  improving  the company's  understanding  of  their  product  sales  patterns.    K-Means  Clustering  algorithm  is  used  to classify products based on similar sales characteristics. In the K-Means method, the optimal cluster center  point  is  determined  to  group  products  with  comparable  sales  performance.  By  applying clustering using K-Means algorithm and KDD method, clustering of water types that are in significant demand  at  PT  Sila  Tirta  Gemilang  was  conducted.  As  a  result,  three  clusters  were  found,  each containing water types with different characteristics. Cluster 0 has 1 water type with a high level of interest, while Cluster 1 has 3 water types with a low level of interest. Finally, Cluster 2 consists of 2 water types with a medium level of interest. From the results that have been obtained, companies can take more appropriate steps to increase profits and optimize their sales performance.
Keywords: Data Mining, Clustering, K-Means, Knowledge Discovery in Databases.

## 1 Pendahuluan
Setiap perusahaan harus memiliki daya saing yang kuat dalam melakukan kegiatan bisnis untuk memastikan keberlangsungan hidup perusahaan, meningkatkan kualitas kerja, dan meningkatkan laba atau  keuntungan  [1].  PT  Sila  Tirta  Gemilang  perusahaan  yang  beroperasi  di  industri  produksi  dan penjualan air minum dalam kemasan (AMDK). PT Sila Tirta Gemilang didirikan pada tahun 2007 dan resmi  diakui  pada  tanggal  10  Januari  2008  berdasarkan  Keputusan  Menteri  Hukum  dan  Hak  Asasi Manusia, yang telah tersertifikasi SNI, Halal, Barkode serta sudah memiliki sertifikat Badan POM RI.
Saat  ini,  perusahaan  masih  mengandalkan  proses  pengolahan  data  secara  manual,  termasuk dalam  pengarsipan  data  penjualan.  Setiap  harinya,  data  penjualan  dikumpulkan  secara  manual  yang tujuannya hanya untuk pengarsipan, tanpa adanya pengolahan data lanjutan untuk menggali informasi dari  data  penjualan  tersebut.  Hal  ini  sangat  disayangkan  mengingat  persaingan  bisnis  yang  terus meningkat  [2]  dan  dengan  tersedianya  data  penjualan  yang  tidak  dimanfaatkan  dengan  baik  oleh perusahaan, sehingga potensi data penjualan tidak dimanfaatkan sepenuhnya untuk merancang strategi bisnis guna meningkatkan produk.
Oleh karena itu, untuk mengatasi permasalahan tersebut dan memaksimalkan manfaat dari data penjualan, penting untuk menggunakan teknik data mining guna mengelompokkan produk yang laku dipasaran maupun  tidak, sesuai dengan kebutuhan perusahaan [3]. Data mining adalah sebuah proses data yang besar disimpan dalam penyimpanan serta dianalisis guna mengidentifikasi keterkaitan, pola, dan tren terkini  yang  memiliki  nilai  penting  [4].  Proses ini  melibatkan  enerapan  metode  pengenalan pola,  seperti  pendekatan  statistik  dan  matematika,  dengan  tujuan  untuk  memperoleh  informasi  yang berharga dan mendalam [5].
Salah  satu  metode  data  mining  untuk  mengelompokkan  produk  adalah Knowledge  In  Database (KDD)  [6],  di  mana  data  historis  dikumpulkan  dengan  tujuan  mengidentifikasi  pola  atau  hubungan dalam dataset yang besar. Dalam data mining, Satu dari beberapa algoritma yang dimanfaatkan untuk mengidentifikasi pola pembelian konsumen adalah algoritma K-Means Clustering [7]. Algoritma K- Means  Clustering  mempunyai  tingkat  akurasi  yang  tinggi  dalam  mengukur  ukuran  objek,  sehingga lebih  mudah  diukur  dan  efisien  dalam  mengolah  objek  dalam  jumlah  besar.  Dengan  menggunakan algoritma  ini,  perusahaan  dapat  mengelompokkan  produk  berdasarkan  karakteristik  yang  serupa, sehingga  dapat  mengidentifikasi  produk  dengan  kinerja  penjualan  yang  sebanding.  Dengan menggunakan teknik data mining dan menerapkan algoritma seperti K-Means Clustering, perusahaan dapat  mendapatkan  wawasan  yang  lebih  mendalam  tentang  perilaku  pembelian  konsumen  dan mengambil  keputusan  yang  lebih  informasional  dalam  merencanakan  strategi  bisnis,  mengelola persediaan, dan meningkatkan efisiensi penjualan. Selain itu, dengan adanya pengelompokan penjualan tersebut,  perusahaan  dapat  menggunakan  hasil  clustering  sebagai  langkah  antisipatif  untuk merencanakan  strategi  bisnis  guna  meningkatkan  penjualan  produk.  Hasil  klasifikasi  juga  dapat digunakan sebagai evaluasi untuk pengembangan bisnis di masa depan atau sebagai upaya pencegahan terhadap penurunan penjualan di waktu yang akan datang. Dengan demikian, penggunaan data mining dan penerapan algoritma K-Means Clustering memberikan manfaat yang signifikan bagi perusahaan dalam mengoptimalkan performa penjualan mereka.

## 2 Tinjauan Literatur
Implementasi  Algoritma  K-Means  dalam  Klasterisasi  Penjualan  pada  sebuah  Perusahaan Menggunakan  Metodologi  KDD    menjadi  topik  penelitian  yang  menarik  dalam  bidang  analisis  data bisnis.  Dalam  rangka  memahami  penelitian  ini  secara  lebih  komprehensif,  tinjauan  literatur  yang relevan menjadi penting untuk menyediakan dasar dan pemahaman yang mendalam tentang topik ini sebagai  acuan  untuk  menyusun  penelitian.  Oleh  karena  itu,  perlu  dilakukan  penelaahan  terhadap penelitian yang telah dilakukan di masa lalu guna mendapatkan informasi yang dapat menjadi pijakan dan rujukan yang kokoh dalam rangka mengembangkan penelitian yang lebih lanjut.
Menurut Hasugian [8] dalam penelitiannya berjudul "Penerapan Data Mining untuk Klasifikasi Produk  Menggunakan  Algoritma  K-means  (Studi  Kasus:  Toko  Usaha  Maju  Barabai)",  penelitian tersebut  menerapkan  pendekatan  K-means  Clustering  guna  mengategorikan  data  menjadi  beberapa kluster.  Hal  ini  memungkinkan  data  dengan  karakteristik  serupa  dikelompokkan  dalam  kluster  yang sama, sementara data dengan karakteristik berbeda dikelompokkan dalam kluster lain. Oleh karena itu, metode data mining sangat berguna bagi perusahaan yang mempunyai volume data yang besar karena
dapat membantu mengidentifikasi pola dan kebijakan yang bisa diterapkan dalam perusahaan tersebut Usability  Evaluation  of  the  Investment  and  Integrated  Service  Agency  Website  Using  Heuristic Evaluation [9].
Pada  penelitian  berjudul  “Clustering  Tingkat  Penjualan  Menu  (Food  and  Beverage) Menggunakan  Algoritma  K-Means”  yang  diteliti  oleh  Syahputra  [10],  penelitian  ini  menunjukkan bahwa  proses  klasterisasi  menggunakan  algoritma  K-Means  memiliki  potensi  yang  besar  dalam menggali  pengetahuan  baru  dari  data  penjualan  menu.  Menyimpulkan  bahwa  algoritma  K-Means memberikan kontribusi yang signifikan dalam meningkatkan manajemen penjualan di Restoran Mama yang mungkin dapat diterapkan juga pada industri lainnya.
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa implementasi algoritma K-Means dalam klasterisasi penjualan perusahaan mampu memberikan wawasan baru yang berharga. Algoritma ini memungkinkan pengelompokan produk berdasarkan karakteristik yang serupa, sehingga membantu perusahaan dalam mengidentifikasi  pola  pembelian  konsumen,  mengelompokkan  produk  yang  sebanding,  dan merencanakan  strategi  bisnis  yang  lebih  tepat  [11].  Hal  ini  memungkinkan  perusahaan  untuk mengidentifikasi  segmen  pelanggan  yang  berbeda  dan  mengambil  tindakan  yang  sesuai,  seperti penyesuaian strategi pemasaran atau peningkatan pelayanan pelanggan.
Penerapan metodologi KDD dalam penelitian ini memberikan kerangka kerja yang sistematis untuk  memperoleh  pengetahuan  baru  dari  data  penjualan  [12].  Proses  KDD  melibatkan  langkah- langkah seperti pemilihan data, preproses data, transformasi data, mining data, dan interpretasi hasil [13]. Dalam konteks klasterisasi penjualan, metode ini membantu perusahaan dalam memahami pola penjualan  yang  ada,  mengidentifikasi  tren  dan  peluang,  serta  mengoptimalkan  strategi  penjualan Usability  Evaluation  of  the  Investment  and  Integrated  Service  Agency  Website  Using  Heuristic Evaluation [14].
Selain  itu,  hasil  dari  penelitian  Ningrum,  Heryana  dan  Voutama  [15]  yang  berjudul “Mengoptimalkan Klasifikasi Tema Tugas Akhir Mahasiswa Menggunakan Support Vector Machine (Svm)  Dengan  Metode  K-Means  (Studi  Kasus  Prodi  Informatika  Unsika)”  penggunaan  Metodologi KDD  (Knowledge  Discovery  in  Databases)  dalam  implementasi  algoritma  K-Means  telah  terbukti memberikan  kontribusi  penting  dalam  pengolahan  dan  klasifikasi  data.  Dalam  penelitiannya metodologi  KDD  melibatkan  langkah-langkah  seperti  pengumpulan  data,  pemrosesan,  transformasi, dan interpretasi untuk menemukan pola, hubungan, dan informasi berharga dari data yang ada.
Melihat  berhasilnya  penelitian  sebelumnya  dalam  membuat  klasterisasi  menggunakan  metode KDD  dengan  algoritma  k-means  dan  dengan  belum  adanya  penelitian  untuk  melakukan  klasterisasi penjualan  produk  terbaik  dari  berbagai  jenis  produk  yang  ada  pada  PT  Sila  Tirta  Gemilang,  fokus utamanya adalah mengubah data penjualan yang telah terarsipkan oleh perusahaan menjadi informasi yang  bermanfaat.  Informasi  ini  nantinya  akan  dijadikan  referensi  atau  panduan  dalam  merumuskan kebijakan yang akan diambil oleh perusahaan.

## 3 Metode Penelitian
Penelitian ini mengadopsi metode KDD (Knowledge Discovery in Databases) sebagai pendekatan metodologi yang di lakukan, Metode ini merupakan pendekatan sistematis yang diterapkan dalam data mining untuk menggali informasi yang bermanfaat dari data besar dan kompleks [16]. Metode ini  melibatkan  serangkaian  langkah  yang  terkait  secara  terstruktur,  yang  dapat  dilihat  dalam Gambar 1 berikut:
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Gambar 1. Tahapan Knowledge Discovery in Databases (KDD)
Data  penjualan  didapat  dari  data  internal  perusahaan,  data  penjualan  yang  didapat  dimulai  dari penjualan bulan november 2022 sampai saat penulisan artikel ini pada bulan mei 2023.
Tabel 1. Tabel Data Penjualan Jenis November Desember Januari  Februari  Maret April Mei Deas 220 ML 45[14]837 34,924 32,705 26,477 25,417 19,807 37,938 Deas 600 ML 4,052 3,979 8,169 12,051 12,165 1,519 3,495 Keikan 200 ML 14,583 8,398 2,228 17,017 27,712 11,660 35,364 Keikan 600 ML 2,056 1,889 16,044 3,346 1,727 1,273 1,752 Keikan 220 ML 4,830 2,719 4,161 4,359 3,893 2,696 18,435 Sumber 200 ML 19,528 20,017 10,078 17,844 19,405 15,327 14,899
Dari data mentah pada Tabel 1 tersebut nantinya akan dilakukan proses preprocessing dan data cleaning setelah itu dilakukan penentuan klaster menggunakan metode Elbow. Metode tersebut digunakan untuk menemukan  jumlah  cluster  yang  optimal  untuk  digunakan  dalam  algoritma  K-Means,  dan  berikut merupakan tahapan dari algoritma K-Means pada Gambar 2.
Volume 13, Nomor 1, Januari 2024: 54-62                                                                                                                e-ISSN:2540-9719
Untuk mengetahui hasil klasterisasi sudah baik atau masih buruk dilakukan evaluasi pemodelan dengan digunakan  metode  Davies Bouldin  Index,  dimana  penilaian  DBI  semakin  rendah  mendekati  0  maka semakin baik hasil pemodelan yang dibuat [17].

## 4 Hasil dan Pembahasan
Hasil penelitian ini adalah dalam melakukan klasterisasi jenis penjualan tertinggi dari penjualan air menggunakan algoritma K-Means pada PT. Sila Tirta Gemilang dengan metodologi penelitian yaitu Knowledge Discovery in Database memiliki beberapa tahapan yaitu Domain Understanding and KDD Goals, Data Selection and Collection, Data Preprocessing and  Cleaning, Transformation, Data Mining, Evaluation  and  Interpretation,  dan  Knowledge  Discovery.  Berikut  merupakan  tahapan  klasterisasi penjualan tertinggi di PT. Sila Tirta Gemilang dengan metode KDD.

## Domain Understanding and KDD Goals
PT Sila Tirta Gemilang merupakan perusahaan yang bertujuan untuk mendapatkan profit dari penjualan produk berupa air mineral dalam kemasan. Dalam proses bisnisnya PT Sila Tirta Gemilang melakukan pengarsipan data penjualan dari masing masing jenis produknya dalam masing masing jenis tersebut  memiliki  6  produk  utama  yang  memiliki  penjualan  harian  yang  berbeda  beda.  Dengan dilakukannya  klasterisasi  pada  penjualan  perusahaan  tersebut,  perusahaan  dapat  menggunakan  hasil tersebut sebagai salah salah satu faktor dalam membuat keputusan untuk  kepentingan pengembangan bisnis.

## Tahap Selection and Addition
Data yang dipergunakan dalam penelitian ini yaitu data penjualan jenis air dari bulan November 2022 hingga Mei 2023. Data tersebut terdiri dari Jenis, dan Bulan.

## Tahap Preprocessing and Data Cleaning
Setelah  dilakukan  seleksi  atribut,  selanjutnya  dilakukan  pengecekan  data  apakah  terdapat missing values atau tidak. Selanjutnya dilakukan perubahan categorical ke numerical pada kolom “jenis” agar memudahkan proses klasterisasi. Preprocessing terakhir yang dilakukan adalah melakukan normalisasi pada kolom Bulan dengan tujuan untuk menyamakan skala nilai antar fitur agar tidak terjadi dominasi oleh fitur dengan skala yang lebih besar. Hasil Preprocessing tersebut dapat dilihat pada Tabel 2 berikut.
Tabel 2. Hasil Data Preprocessing Index  Jenis  November Desember Januari Februari Maret April Mei 0 0 45,837 34,924 32,705 26,477 25,417  19,807  37,938 1 1 4,052 3,979 8,169 12,051 12,165 1,519 3,495 2 2 14,583 8,398 2,228 17,017 27,712  11,660  35,364 3 3 2,056 1,889 16,044 3,346 1,727 1,273 1,752 4 4 4,830 2,719 4,161 4,359 3,893 2,696  18,435 5 5 19,528 20,017 10,078 17,844 19,405  15,327  14,899

## Tahap Transformation
Penelitian ini tidak menggunakan tahapan transformasi data.

## Tahap Data Mining
Dalam  penelitian  ini  terdapat  satu  pemodelan  yaitu  klasterisasi  dengan  algoritma  K-Means.  Dalam pengimplementasiannya proses klasterisasi menggunakan tools Google Collab dan Rapidminer sebagai perbandingan  hasil  penelitian.  Penentuan  clustering  menggunakan  algoritma  Elbow  dengan  bantuan tools google collab.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Gambar 3. Distortion Score Elbow
Setelah jumlah cluster ditentukan dengan menggunakan bantuan Distortion Score Elbow pada Gambar 3 didapatkan bahwa hasil cluster terbaik sebanyak 3 cluster.

## Gambar 4. Parameter K-Means Pada Rapidminer
Setelah itu, di rapidminer akan ditambahkan di parameter nilai k yaitu sebanyak 3 cluster dan max runs sebanyak 10 terlihat pada Gambar 4. Setelah itu dihasilkan jumlah setiap clusternya sebagai berikut.
Dengan  penjelasan  pada  Gambar  5  tersebut,  bahwa  Cluster  0  merupakan  jenis  penjualan  tertinggi dimana hanya terdapat 1 jenis air yaitu D2. Cluster 2 yaitu jenis penjualan yang sedang dimana terdapat 2 jenis air yaitu K2 dan S2. Selanjutnya yang terakhir yaitu Cluster 1 termasuk jenis penjualan rendah dimana terdapat 3 jenis air yaitu D6, K6, dan K22.

## Tahap Evaluation and Interpretation
Hasil  dari proses pemodelan pada tahap klasterisasi, selanjutnya dilakukan evaluasi. Evaluasi dilakukan dengan  menggunakan  metode Davies-Bouldin  Index sebagai  berikut.  Penilaian  DBI  yaitu  semakin tinggi  nilai  DBI,  semakin  buruk  kulaitas  clusteringnya  dan  apabila  semakin  rendah  nilainya  maka semakin bagus kualitas clusteringnya.
Gambar 6. Davies-Bouldin Index Score
Dari hasil evaluasi yang terlihat pada Gambar 6. didapatkan nilai DBI sebesar 0.5, nilai ini cukup baik untuk evaluasi clusternya.

## Discovered Knowledge
Pada  tahapan  ini  dilakukan  dua  visuaisasi  hasil  klasterisasi,  dimana  yang  pertama  yaitu  untuk menampilkan jumlah maisng-masing cluster. Dapat dilihat pada Gambar 7 hasil cluster menunjukkan bahwa anggota di cluster 0 (tinggi) sebanyak 1 jenis, cluster 1 (rendah) terdapat 3 jenis dan cluster 2 (sedang) sebanyak 2 jenis.

## Gambar 7. Visualisasi Hasil Clustering
Visualisasi yang kedua yaitu menampilkan presentase penjualan setiap bulannya pada masing-masing jenis air nya. Dapat dilihat bahwa jenis air D2 selalu menjadi yang paling banyak terjual setiap bulannya diikuti oleh jenis air K dan S2 yang juga hampir setiap bulan terjual cukup tinggi. Yang terakhir yaitu jenis air D6, K6, dan K22 yang dominan setiap bulannya terjual sedikit.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 8. Presentase Penjualan
Berdasarkan  Gambar  7  dan  Gambar  8  dapat  disimpulkan  jenis  air  mana  yang  paling  diminati  oleh pembeli. Selain itu, klasterisasi ini bermanfaat bagi perusahaan untuk melakukan penambahan jumlah produk dari jenis air yang diminati oleh masyarakat.

## 5 Kesimpulan
Tujuan dari setiap perusahaan adalah untuk mengembangkan dan meningkatkan kualitas kerja, dan terpenting meningkatkan keuntungan atau profit. Dengan adanya pengarsipan segala jenis data yang disimpan  oleh  perusahaan  data  tersebut  dapat  dimanfaatkan  untuk  tujuan  dari  perusahaan  tersebut, namun perusahaan belum tentu mampu mengolah data yang disimpan untuk dijadikan sebuah informasi yang dapat membantu membuat sebuah keputusan atau kebijakan Seperti menambah stok untuk produk yang  memiliki  penjualan  tertinggi  dan  melakukan  marketing  yang  lebih  gencar  pada  produk  yang memiliki penjualan paling rendah, langkah kebijakan tersebut bisa diambil dari berbagai pertimbangan termasuk hasil dari penelitian ini. Dalam penelitian ini bertujuan untuk mengolah data tersebut agar bisa menjadi informasi yang bermanfaat dengan meng klasterisasi data penjualan dari berbagai jenis produk yang ada pada PT Sila Tirta Gemilang. Dari hasil clustering yang telah dilakukan menggunakan metode k-means, dapat disimpulkan pengelompokkan jenis air yang tinggi peminat pada PT Sila Tirta Gemilang dengan  algoritma  K-Means  menggunakan  metode  KDD  menghasilkan  tiga  cluster  dengan  masing- masing  anggota  didalamnya  adalah  cluster  0  (tinggi)  sebanyak  1  jenis  yaitu  D2,  cluster  1  (rendah) terdapat 3 jenis  yaiyu D6,K6, K22 dan cluster 2 (sedang) sebanyak 2 jenis yaitu K2 dan S2.

## Referensi
[1] A. Bahtiar, “Implementasi Data Mining Untuk Mengklasifikasikan Data Penjualan Pada Supermarket Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” vol. 1, no. 1, 2023.
[2] N.  F.  Adani,  A.  F.  Boy,  S.  Kom,  M.  Kom,  and  R.  Syahputra,  “Implementasi  Data  Mining  Untuk Pengelompokan  Data  Penjualan  Berdasarkan  Pola  Pembelian  Menggunakan  Algoritma  K-Means Clustering  Pada  Toko  Syihan,” Jurnal  CyberTech ,  vol.  x.  No.x,  2019,  [Online].  Available: https://ojs.trigunadharma.ac.id
[3] S.  Handoko,  F.  Fauziah,  and  E.  T.  E.  Handayani,  “Implementasi  Data  Mining  Untuk  Menentukan Tingkat Penjualan Paket Data Telkomsel Menggunakan Metode K-Means Clustering,” Jurnal Ilmiah Teknologi dan Rekayasa , vol. 25, no. 1, pp. 76–88, 2020, doi: 10.35760/tr.2020.v25i1.2677.
[4] R.  Muliono  and  Z.  Sembiring,  “Data  Mining  Clustering  Menggunakan  Algoritma  K-Means  Untuk Klasterisasi Tingkat Tridarma Pengajaran Dosen,” 2019.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
[5] I. A. Nikmatun and I. Waspada, “Implementasi Data Mining Untuk Klasifikasi Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” Jurnal SIMETRIS , vol. 10, no. 2, 2019.
[6] S. Sitohang, D. Saripurna, W. Ristamaya, and K. Pinjaman Usaha, “Data Mining Untuk Pengelompokan Data Penjualan Cake Dengan Menggunakan Algoritma K-means Clustering Pada Jofie Bakery,” 2020.
[7] H. Samosir, M. Amin, and I. R. Harahap, “Penerapan Data Mining untuk Klasifikasi Produk Merk Bata Menggunakan Algoritma K-Means,” JUTSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) , vol. 1, no. 2, pp. 161–166, Jun. 2021, doi: 10.33330/jutsi.v2i1.1163.
[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, 2019.
[9] Y.  Darmi,  A.  Setiawan,  J.  Bali,  K.  Kampung  Bali,  K.  Teluk  Segara,  and  K.  Bengkulu,  “Penerapan Metode Clustering K-Means Dalam Pengelompokan Penjualan Produk,” 2019.
[10] H. Syahputra, “Clustering Tingkat Penjualan Menu (Food and Beverage) Menggunakan Algoritma K- Means,” Jurnal KomtekInfo , pp. 29–33, Mar. 2022, doi: 10.35134/komtekinfo.v9i1.274.
[11] Mulyawan, A. Bahtiar, and I. Ali, “Transformasi Strategi Penjualan Batik Cirebon Dengan Pendekatan Analisis  Pengelompokan  K-Means,” KOPERTIP    Jurnal  Ilmiah  Manajemen  Informatika  dan Komputer , vol. 7, no. 1, pp. 1–7, Apr. 2023, doi: 10.32485/kopertip.v7i1.309.
[12] R. D. Chaerunisa, N. Rahaningsih, M. F. Basysyar, I. A. Purnamasiri, and N. Suarna, “Pengelompokan Penjualan  Madu  Menggunakan  Algoritma  K-Means,” KOPERTIP :  Jurnal  Ilmiah  Manajemen Informatika dan Komputer , vol. 5, no. 1, pp. 23–28, Feb. 2021, doi: 10.32485/kopertip.v5i1.144.
[13] D. Ramdhan, G. Dwilestari, R. Danar Dana, and A. Ajiz, “Clustering Data Persediaan Barang dengan Menggunakan Metode K-Means. Clustering Data Persediaan Barang dengan Menggunakan Metode K- Means,” vol. 7, no. 1, 2022, [Online]. Available: http://ejournal.ust.ac.id/index.php/Jurnal_Means/
[14] M.  H.  Siregar,  “Klasterisasi  Penjualan  Alat-Alat  Bangunan  Menggunakan  Metode  K-Means  (Studi Kasus Di Toko Adi Bangunan),” 2019.
[15] E.  S.  Ningrum,  N.  Heryana,  A.  Voutama,  and  J.  H.  Ronggo  Waluyo  -Karawang,  “Mengoptimalkan Klasifikasi  Tema  Tugas  Akhir  Mahasiswa  Menggunakan  Support  Vector  Machine  (Svm)  Dengan Metode K-Means (Studi Kasus Prodi Informatika Unsika),” 2022.
[16] M. Fahmi Julianto, S. Wira Hadi, W. Gata, and R. Pebrianto, “Clustering Pencapaian Target Penjualan Rumah Para Karyawan Marketing Menggunakan Rapidminer Dan Algoritma K-Means,” vol. 8, no. 2, p. 2020, 2020.
[17] A.  Yani,  Z.  Azmi,  D.  Suherdi,  S.  Informasi,  and  S.  Triguna  Dharma,  “Implementasi  Data  Mining Menganalisa Data Penjualan Menggunakan Algoritma K-Means Clustering,” Maret , vol. 2, no. 2, pp. 315–323, 2023, [Online]. Available: https://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jsi