E-ISSN: 2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN: 2548-1398 Vol. 7, No. 11, Desember 2022

## METODE  ALGORITMA  K-MEANS  UNTUK  CLUSTERING  DATA  PRODUK PALING LAKU PADA TOKO TONO GROSIR PLUMBON CIREBON
Aldo Hermaya Aditiya Nur Karsa 1* , Agus Rohmat Hidayat 2
1* Universitas Catur Insan Cendekia Cirebon, Indonesia
2 UNICIMI Universitas Cendikia Indonesia, Indonesia Email: 1* aldohermayaaditia@gmail.com, 2 ghousun99@gmail.com

## Abstrak
Pesatnya  perkembangan  teknologi  informasi  yang  menjadikan  semua  informasi dapat  disimpan  dalam  jaringan  computer,  yang  membuat  munculnya  sistem  basis data.  Data  mining  salah  satunya,  merupakan  teknologi  yang  sangat  berguna  untuk membantu toko menemukan informasi yang sangat penting dari gudang data (Data Warehouse).  Clustering  algoritma  k-means  merupakan  salah  satu  metode  data mining yang bersifat tanpa arahan (unsupersived). Tujuan penelitian ini membantu dalam mengelompokan data, informasi yang ditampilkan berupa nilai centroid dari tiap-tiap  cluster  untuk  mengelompokan  data  barang  berdasarkan  tingkat  kelarisan pada toko Tono Grosir Plumbon Cirebon.
Kata Kunci : algoritma k-means; clustering; data penjualan

## Abstract
The rapid development of information technology which allows all information to be stored in  computer networks,  has led to  the  emergence of  database systems. Data mining, one of them, is a very useful technology to help stores find very important information from a data warehouse. K-means clustering algorithm is a data mining method that is unsupersived. The purpose of this research is to assist in classifying the data, the information displayed is in the form of the centroid value of each cluster to classify goods data based on the level of sales at the Tono Grosir Plumbon Cirebon store.

## Keywords: algoritma k-means clustering

## Pendahuluan
Toko grosir Tono adalah salah satu toko yang menjual barang-barang kebutuhan pokok sehari-hari dan barang-barang grosir lainnya. Pada toko tono grosir pencatatan data transaksi barang yang sudah terjual masih manual menggunakan sebuah buku catatan.
Pada toko tono  grosir barang  yang sangat  laku terjual  akan di  suplay  dari agen dalam jumlah besar dan barang yang sedikit terjual akan di suplay oleh agen dalam jumlah sedikit  untuk  mengurangi  beban  kapasitas  gudang  dan  mengurangi  resiko  terjadinya kerusakan yang berdampak kerugian pada toko Tono grosir.
Karena data barang pada toko Tono grosir masih di catat menggunakan buku atau di  input  secara  manual,  toko  Tono  grosir  merasa  kesulitan  dalam  memperhitungkan barang  yang  sangat  laku  terjual,  laku  terjual  dan  kurang  laku  terjual.  Untuk  mencari barang yang sangat laku terjual dan kurang laku terjual dibutuhkan sebuah sistem yang didalamnya menentukan sebuah cluster kelompok data berdasarkan kategori sangat laku, laku dan kurang laku.
Kesulitan yang di hadapi toko Tono grosir dalam menentukan data barang yang laku terjual dan kurang laku terjual, dalam hal ini akan di buatnya sistem untuk membantu mengelompokan  data  barang-barang  berdasarkan  cluster  yang  sudah  di  tentukan  yaitu sangat laku, laku dan kurang laku.
Dengan  ada  nya  permasalahan  tersebut  akan  di  buatnya  sistem  dengan menggunakan  metode  clustering  algoritma  k-means.  Dengan  clustering  dimaksudkan untuk membuat suatu kelompok atau cluster berdasarkan barang yang sangat laku terjual, laku  dan  kurang  laku  terjual.  Dengan  diterapkannya  algoritma  k-means  dalam  proses clusterisasi barang pada toko Tono grosir maka diharapkan dapat mengelompokan dan menentukan jumlah cluster yang paling akurat.
Data  barang  yang  terjualnya  pada  toko  Tono  grosir  banyak  atau  sedikit  dalam jangka waktu satu bulan akan di kelompokan sebagai cluster. Cluster tersebut memiliki ketetapan klasifikasi untuk menampung data dan data yang di hasilkan secara acak atau random.  Data  yang  dihasilkan  secara  acak  atau  random  akan  di  cari  suatu  centroid terdekat untuk mengelompokan suatu cluster yang nantinya akan dapat melihat nilai rata- rata terjual barang sangat laku atau tidak laku.
Dengan metode k-means clustering berusaha mengelompokan data yang ada pada toko  Tono  grosir  ke  dalam  beberapa  kelompok,  dimana  data  dalam  satu  kelompok memiliki karakteristik yang sama satu sama lainnya dan mempunyai karakteristik yang berbeda  dengan  data  yang  ada  dalam  kelompok  lain.  Dalam  hal  ini  bertujuan  untuk meminimalisasikan objective function yang di set di dalam proses clustering dengan cara meminimalkan  variasi  antar  data  yang  ada  dalam  suatu  cluster  dan  memaksimalkan variasi dengan data yang ada di cluster lainnya.
Sistem  yang  akan  berjalan  dengan  algoritma  dasar  menentukan  jumlah  cluster untuk mengalokasikan data kedalam cluster secara random, menghitung centroid rata-rata dari data yang ada pada masing-masing cluster dan mengalokasikan data centroid rata- rata  terdekat.  Dengan  di  buat  nya  sistem  ini  pada  toko  Tono  grosir  diharapkan  dapat membantu  pimpinan  dalam  mentukan  cluster  barang-barang  yang  sangat  laku  terjual, laku dan kurang laku terjual.

## Metode Penelitian
A. Metode Clustering
Menurut  Widodo  (2013:9) Clustering atau  klasifikasi  adalah  metode  yang digunakan  untuk  membagi  rangkaian  data  menjadi  beberapa  group  berdasarkan kesamaan-kesamaan  yang  telah  ditentukan  seblumnya. Cluster adalah  sekelompok atau sekumpulan objek-objek data yang similar satu sama lain dalam cluster yang sama
dan dissimilar terhadap objek-objek yang berbeda cluster. Objek akan dikelomokkan ke dalam satu atau lebih cluster sehingga objek-objek yang berada dalam satu cluster akan mempunyai kesamaan yang tinggi antara satu dengan yang lainnya.
Objek–objek  dikelompokkan  berdasarkan  prinsip  memaksimalkan  kesamaan objek pada cluster yang sama dan memaksimalkan ketidaksamaan pada cluster yang berbeda. Kesamaan objek biasanya diperoleh dari nilai-nilai atribut yang menjelaskan objek data, sehingga objek-objek data biasanya dipresentasikan sebagai  sebuah titik daam ruang multidemensi.
Dengan menggunakan clustering ini,kita dapat mengkalsifikasikan daerah yang padat,  menemukan  pola-pola  distribusi  secara  keseluruhan,  dan  menemukan keterkaitan  yang  menarik  antara  atribut  data.  Dalam  data  mining,  usaha  difokuskan pada metode-metode penemuan untuk cluster pada basis data berukuran besar secara efektif  dan  efisien.  Beberapa  kebutuhan  clustering  dalam  data  mining  meliputi skalabilitas,  kemampuan  untuk  menangani  tipe  atribut  yang  berbeda  mampu menangani dimensionalitas yang tinggi, menangani data yang mempunyai noise, dan dapat diterjemakan dengan mudah.
Adapun tujuan dari data clustering ini adalah untuk meminimalisasikan objektif function  yang  diset  dalam  proses  clustering,  yang  pada  umumnya  berusaha meminimalisasikan variasi dalam suatu cluster. Dan meminimalisasikan variasi antar cluster.  Secara  garis  besar,  terdapat  beberapa  metode  klasifikasi  data.  Pemilihan metode clustering tergantung pada tipe data dan tujuan clustering itu sendiri.

## B. Metode Data Mining
Menurut Larose,  definisi data  mining adalah  proses  menemukan  sesuatu  yang bermakna  oleh  suatu  korelasi  baru,  pola  dan  juga  tren  yang  terdapat  dengan  cara memilah-milah  data  yang  berukuran  besar,  dimana  data  tersebut  disimpan dalam repository,  menggunakan  teknologi  sosialisasi  pola  serta  statistik  dan  teknik matematika.  Pengertian  penambangan  data  atau  “data  mining”  merupakan  analisis pengamatan database dalam  menemukan  hubungan  yang  tidak  terduga  serta  juga untuk  meringkas  data  dengan  cara  atau  sebuah  metode  baru  yang  dapat  dimengerti yang berguna pada pemilik data.

## C. Metode Algoritma K-Means
K-Means  adalah  suatu  metode  penganalisaan  data  atau  metode  Data  Mining yang  melakukan  proses  pemodelan  tanpa supervisi ( unsupervised )  dan  merupakan salah satu metode yang melakukan pengelompokan data dengan sistem partisi. Metode k-means  berusaha  mengelompokkan  data  yang  ada  ke  dalam  beberapa  kelompok, dimana  data  dalam  satu  kelompok  mempunyai  karakteristik  yang  sama  satu  sama lainnya  dan  mempunyai  karakteristik  yang  berbeda  dengan  data  yang  ada  di  dalam kelompok  yang  lain.  Dengan  kata  lain,  metode  ini  berusaha  untuk  meminimalkan variasi antar data yang ada di dalam suatu cluster dan memaksimalkan variasi dengan data yang ada di cluster lainnya. Rumus Algoritma K-means Clustering Sebgai berikut:
Pada gambar di atas adalah rumus algoritma k-means dimana P adalah data, C centroid, N adalah jumlah data, i adalah iterasi.
Algoritma  K-Means  pada  dasarnya  melakukan  dua  proses,  yakni  proses pendeteksian  lokasi  pusat  tiap  cluster  dan  proses  pencarian  anggota  dari  tiap-tiap cluster. Cara kerja algoritma K-Means:
1. Tentukan k sebagai jumlah cluster yang ingin dibentuk.
2. Bangkitkan k centroid (titik pusat cluster) awal secara random.
3. Hitung jarak setiap data ke masing-masing centroid.
4. Setiap data memilih centroid yang terdekat.
5. Tentukan posisi centroid yang baru dengan cara menghitung nilai rata-rata dari data – data yang terletak pada centroid yang sama.
Kembali ke langkah-3 jika posisi centrroid baru dengan centroid yang lama tidak sama.

## Hasil dan Pembahasan
A. Hasil Perhitungan Jarak Pusat Cluster
Untuk  mengukur  jarak  antara  data  dengan  pusat cluster digunakan  Euclidian distance , kemudian akan didapatkan matrik jarak sebagai berikut : d |= x – y = | ∑i n1 = ( xi – yi ) 2 x = pusat cluster y = data
Dalam kasus ini telah dipilih pusat awal cluster yaitu C1 sangat laku (80, 100), C2 laku (40, 100) dan C3 kurang laku (10, 100). Lalu dilakukan penghitungan jarak dari sisa sampel data dengan pusat cluster yang dimisalkan dengan M (a,b) dimana a merupakan stok barang dan b merupakan jumlah transaksi terjual.
D1 = (150, 22) D2 = (100, 42) D3 = (90, 21) D4 = (50, 20) D5 = (120, 87)
Hitung Euclidean Distance dari semua data ke pusat cluster pertama. D1( p,c ) = (22-80)²+(150-100)² = 76,58 D1( p,c ) = (22-40)²+(150-100)² = 53,14
D1( p,c ) = (22-10)²+(150-100)² = 51,42 D2( p,c ) = (100-80)²+(42-100)² = 38,00 D2( p,c ) = (100-40)²+(42-100)² = 2,00 D2( p,c ) = (100-10)²+(42-100)² = 32,00 D3( p,c ) = (90-80)²+(21-100)² = 45,12
D3( p,c ) = (90-40)²+(21-100)² = 10,77
D3( p,c ) = (90-10)²+(21-100)² = 27,86 D4( p,c ) = (22-80)²+(150-100)² = 78,10 D4( p,c ) = (22-40)²+(150-100)² = 53,85 D4( p,c ) = (22-10)²+(150-100)² = 50,99 D5( p,c ) = (120-80)²+(87-100)² = 22,36 D5( p,c ) = (120-40)²+(87-100)² = 53,85 D5( p,c ) = (120-10)²+(87-100)² = 82,46
Dari hasil perhitungan Eucludien Distance ke titik pusat pertama di dapatkan sebagai berikut :
Tabel Iterasi ke-0 Data C1 Sangat Laku C2 Laku C3 Kurang Laku Jarak Terdekat D1 76,58 53,14 51,42 3 D2 38,00 2,00 32,00 2 D3 45,12 10,77 27,86 2 D4 78,10 53,85 50,99 3 D5 22,36 53,85 82,46 1
Dapat disimpulkan dari tabel di atas adalah C1 = 1 data, C2 = 2 data dan C3 = 2 data.
Untuk menghhitung iterasi ke-1 akan di buatnya cluster baru dengan cara sebagai berikut :
Penentuan cluster baru akan di hitung dengan rumus : Jumlah Hasil/Nilai Hasil. C1 = (90+66+89)/3 = (81,67) C1 = (120+70+50)3 = (80,00) C2 = (42+36+56+29+33+39+ 61+45)/8 = (43,50) C2 = (100+90+41+80+50+50+ 50+79)/8 = (67, 50) C3 = (22+21+20+15+7+14+11+6+15+15+18+ 14+13+19+17+6+13+20+9+26+7)/21 = (15,05) C3 = (150+50+70+80+66+55+67+40+45+49+ 55+77+90+130+140+125+134+ 122+100+50+80)/21 = (84,52)
Dengan cara yang sama hitung jarak tiap titik ke titik pusat ke-1 :
D1( p,c ) = (150-81)²+(22-80)² = 91,98 D1( p,c ) = (150-43)²+(22-67)² = 85,26
D1( p,c ) = (150-15)²+(22-84)² = 65,84
D2( p,c ) = (100-81)²+(42-80)² = 44,42 D2( p,c ) = (100-43)²+(42-67)² = 32,53
D2( p,c ) = (100-15)²+(42-84)² = 31,08
D3( p,c ) = (90-81)²+(21-80)² = 61,49 D3( p,c ) = (90-43)²+(21-67)² = 31,82 D3( p,c ) = (90-15)²+(21-84)² = 8,09 D4( p,c ) = (22-81)²+(150-80)² = 68,58 D4( p,c ) = (22-43)²+(150-67)² = 29,30 D4( p,c ) = (22-15)²+(150-84)² = 34,88 D5( p,c ) = (120-81)²+(87-80)² = 40,86 D5( p,c ) = (120-43)²+(87-67)² = 70,13 D5( p,c ) = (120-15)²+(87-84)² = 82,92
Tabel 1 Iterasi ke-1 Data C1 Sangat Laku C2 Laku C3 Kurang Laku Jarak Terdekat D1 91,98 85,26 65,84 3 D2 44,42 32,53 31,08 3 D3 61,49 31,82 8,09 3 D4 68,58 29,30 34,88 2 D5 40,86 70,13 82,92 1
Dapat disimpulkan dari tabel di atas adalah C1 = 1 data, C2 = 1 data dan C3 = 3 data. Untuk menghhitung iterasi ke-2 akan di buatnya cluster baru dengan cara sebagai berikut :
Penentuan cluster baru akan dihitung dengan rumus yang sama yaitu : Jumlah Hasil/Nilai Hasil.
C1 = (90+89)/2 = (89,5) C1 = (120+50)/2 = (85) C2 = (20+66+15+36+15+36+15+18+56+ 26+33+39+61+45)/12 = (35,83) C2 = (50+44+40+41+45+49+80+50+ 50+50+50+79)/12 = (52,33) C3 = (22+42+21+15+7+14+11+6+14+13+ 19+17+29+6+13+6+20+9+7)/18 = (15,38) C3 = (150+100+90+70+80+66+55+67+55+77+ 90+130+140+125+134+122+80)/18 = (96,16)
Dengan cara yang sama hitung jarak tiap titik ke pusat cluster ke-2 : D1( p,c ) = (150-89)²+(22-85)² = 93,71
D1( p,c ) = (150-35)²+(22-52)² = 98,64
D1( p,c ) = (150-15)²+(22-96)² = 54,19
D2( p,c ) = (100-89)²+(42-85)² = 49,81
D2( p,c ) = (100-35)²+(42-52)² = 48,04
D2( p,c ) = (100-15)²+(42-96)² = 26,45 D3( p,c ) = (90-89)²+(21-85)² = 68,68 D3( p,c ) = (90-35)²+(21-52)² = 40,48 D3( p,c ) = (90-15)²+(21-96)² = 8,05 D4( p,c ) = (22-89)²+(150-85)² = 77,82
D4( p,c ) = (22-35)²+(150-52)² = 16,00
D4( p,c ) = (22-15)²+(150-96)² = 46,35 D5( p,c ) = (120-89)²+(87-85)² = 35,00 D5( p,c ) = (120-35)²+(87-52)² = 86,68 D5( p,c ) = (120-15)²+(87-96)² = 77,90
Tabel 2 Iterasi ke-2 Data C1 Sangat Laku C2 Laku C3 Kurang Laku Jarak Terdekat D1 93,71 98,64 54,19 3 D2 49,81 48,04 26,45 3 D3 68,68 40,48 8,05 3 D4 77,82 16,00 46,35 2 D5 35,00 86,68 77,90 1
Dapat disimpulkan dari tabel di atas adalah C1 = 1 data, C2 = 1 data dan C3 = 3  data.  Untuk  menghhitung  iterasi  ke-2  akan  di  buatnya  cluster  baru  dengan  cara sebagai berikut :
Penentuan cluster baru akan di hitung dengan rumus : Jumlah Hasil/Nilai Hasil. C1 = (90+56+89)/3 = (78,33) C1 = (120+50+80)/3 = (83,33) C2 = (20+14+11+66+15+36+15+18+ 14+26+33+39+61+45)/8 = (29,5) C2 = (50+66+55+44+40+41+45+49+55+ 50+50+50+50+79)/8 = (51,71) C3 = (22+42+21+15+7+6+13+ 19+17+6+13+20+9+7)/14 = (16,4) C3 = (150+100+90+70+80+67+77+90+130+ 140+125+134+122+100+80)/14 = (103,67) Dengan cara yang sama hitung tiap titik pusat ke titi ke-3 : D1( p,c ) = (150-78)²+(22-83)² = 87,28
D1( p,c ) = (150-29)²+(22-51)² = 98,57
D1( p,c ) = (150-16)²+(22-103)² = 46,47
D2( p,c ) = (100-78)²+(42-83)² = 39,97
D2( p,c ) = (100-29)²+(42-51)² = 49,88
D2( p,c ) = (100-16)²+(42-103)² = 25,86
D3( p,c ) = (90-78)²+(21-83)² = 57,72
D3( p,c ) = (90-29)²+(21-51)² = 39,22
D3( p,c ) = (90-16)²+(21-103)² = 14,22
D4( p,c ) = (22-78)²+(150-83)² = 61,19
D4( p,c ) = (22-29)²+(150-51)² = 9,65
D4( p,c ) = (22-16)²+(150-103)² = 53,79
D5( p,c ) = (120-78)²+(87-83)² = 38,48 D5( p,c ) = (120-29)²+(87-51)² = 91,23 D5( p,c ) = (120-16)²+(87-103)² = 75,39
Tabel 3 Iterasi-3 Data C1 Sangat Laku C2 Laku C3 Kurang Laku Jarak Terdekat D1 93,71 98,64 54,19 3 D2 49,81 48,04 26,45 3 D3 68,68 40,48 8,05 3 D4 77,82 16,00 46,35 2 D5 35,00 86,68 77,90 1
Dapat disimpulkan dari tabel di atas adalah C1 = 1 data, C2 = 1 data dan C3 = 3  data.  Untuk  menghhitung  iterasi  ke-2  akan  di  buatnya  cluster  baru  dengan  cara sebagai berikut :
Penentuan cluster baru akan di hitung dengan rumus : Jumlah Hasil/Nilai Hasil. C1 = (90+56+89)/3 = (78,33) C1 = (120+80+50)/3 = (83,33) C2 = (20+15+14+66+11+66+6+15+36+15+18+14+26+33+39+61+45)/16 = (29,5) C2 = (50+70+66+55+44+67+41+45+49+55+50+50+50+50+79)/16 = (53,81)
C3 = (22+42+21+7+13+19+17+29+6+13+20+9+7)/14 = (17,30)
C3 = (150+100+90+80+77+90+130+140+125+134+122+100+80)/14 = (109,07)
Dengan cara yang sama hitung tiap titik ke pusat titik kr-4 :
D1( p,c ) = (150-78)²+(22-83)² = 87,28
D1( p,c ) = (150-29)²+(22-53)² = 96,32 D1( p,c ) = (150-17)²+(22-109)² = 41,19 D2( p,c ) = (100-78)²+(42-83)² = 39,97 D2( p,c ) = (100-29)²+(42-53)² = 48,52 D2( p,c ) = (100-17)²+(42-109)² = 26,31 D3( p,c ) = (90-78)²+(21-83)² = 57,72 D3( p,c ) = (90-29)²+(21-53)² = 36,70 D3( p,c ) = (90-17)²+(21-109)² = 19,43 D4( p,c ) = (22-78)²+(150-83)² = 67,19 D4( p,c ) = (22-29)²+(150-53)² = 8,08 D4( p,c ) = (22-17)²+(150-109)² = 59,14
D5( p,c ) = (120-78)²+(87-83)² = 38,48
D5( p,c ) = (120-29)²+(87-53)² = 91,29 D5( p,c ) = (120-17)²+(87-109)² = 73,51
Tabel 4

## Iterasi-4
Data C1 Sangat Laku C2 Laku C3 Kurang Laku Jarak Terdekat D1 87,28 96,32 41,19 3 D2 39,97 48,52 26,31 3 D3 57,72 36,70 19,43 3 D4 67,19 8,08 59,14 2 D5 38,48 91,29 73,51 1
Dapat disimpulkan dari tabel di atas adalah C1 = 1 data, C2 = 1 data dan C3 = 3  data.  Dari  hasil  iterasi-0  dan  iterasi-4  terakhir  didapatkan  hasil  yang  sama  maka iterasi dinyatakan berakhir.
B. Hasil Perancangan Sistem
1. Halaman Login
Pemilik  toko  harus  melakukan  login  terlebih  dahulu  sebelum  masuk  pada  sistem aplikasi.

## 2. Halaman Dashboard
Setelah user berhasil masuk maka akan dialihkan ke halaman utama atau dashboard website. Tampilan bisa dilihat pada gambar sebagai berikut.

## 3. Halaman Data Produk
Halaman  tersebut  berisi  tentang  harga  produk,  data  produk,  jumlah  produk  dan tanggal produk. Tampilan data produk dapat dilihat sebagai berikut.\

## 4. Halaman Laporan Penjualan
Untuk  dapat  melihat  detail  laporan  maka  harus  masuk  pada  halaman  laporan penjualan.  Pada  tabel  laporan  penjualan  tersebut  berisi  data  nama  produk  barang data jumlah barang yang sudah terjual tampilannya sebagai berikut.

## 5. Hasil Clustering Penjualan
Untuk  hasil  cluster  penjualan  pemilik  toko  harus  masuk  pada  menu  cluster penjualan.  Cluster  penjualan  berisi  produk  paling  laku,  laku  dan  kurang  laku tampilannya sebagai berikut.

## Kesimpulan
Setelah  menyelesaikan  tahap  perancangan  sistem  dan  implementasi,  serta menganalisis hasil dan pembahasan pada bab-bab sebelumnya, perhitungan algoritma k- means berakhir pada iterasi-4. Dalam perancangan tersebut, ditemukan 3 cluster, di mana C1  memiliki  3  data  sangat  laku,  C2  memiliki  17  data  laku,  dan  C3  memiliki  12  data kurang laku. Uji coba yang dilakukan menunjukkan bahwa proses clustering data produk juga berakhir pada iterasi-4, sesuai harapan dengan data pada iterasi awal dan akhir yang sama.  Aplikasi  ini  memberikan  kemudahan  bagi  toko  Tono  Grosir  dalam  menentukan produk yang sangat laku, laku, dan kurang laku, sehingga dapat memberikan informasi baru yang berguna sebagai dasar strategi promosi baru.

## BIBLIOGRAFI
Windarto,  A.  P.  (2017).  Implementation  of  Data  Mining  on  Rice  Imports  by  Major Country  of  Origin  Using  Algorithm  Using  K-Means  Clustering  Method.
International Journal of Artificial Intelligence Research , 1 (2), 26.
https://doi.org/10.29099/ijair.v1i2.17
Astah. (2017). Astah.
Prahasti, P. (2018). Data Mining Dalam Pengelompokan Jenis Dan Jumlah Pembagian Zakat  Dengan  Menggunakan  Metode  Clustering  K-Means  (Studi  Kasus:  Badan Amil  Zakat  Kota  Bengkulu). Jurnal  Teknologi  Informasi , 1 (2),  211. https://doi.org/10.36294/jurti.v1i2.298
Maulida,  L.  (2018).  Penerapan  Datamining  Dalam  Mengelompokkan  Kunjungan Wisatawan  Ke  Objek  Wisata  Unggulan  Di  Prov.  Dki  Jakarta  Dengan  K-Means.
JISKA (Jurnal Informatika Sunan Kalijaga) , 2 (3), 167. https://doi.org/10.14421/jiska.2018.23-06
Friends, A. (2017). XAMPP Apache+ MariaDB+ PHP+ Perl. Apache Friends .
Dwiputra  Mudzakkir,  B.  (2018).  Pengelompokan  Data  Penjualan  Produk  Pada  Pt Advanta  Seeds  Indonesia  Menggunakan  Metode  K-Means. Jurnal  Mahasiswa Teknik Informatika , 2 (2), 34–40.
Purba, W., Tamba, S., & Saragih, J. (2018). The effect of mining data k-means clustering toward students profile model drop out potential. Journal of Physics: Conference Series , 1007 (1). https://doi.org/10.1088/1742-6596/1007/1/012049
Laravel. (2019). Laravel - The PHP Framework For Web Artisans.
Nasution, Y. R., Eka, M., Islam, U., Sumatera, N., Medan, U., Nahdlatul, U., Sumatera, U.,  &  Clustering,  A.  K.  (2018).  Penerapan  Algoritma  K-Means  Clustering  Pada Aplikasi Menentukan Berat Badan Ideal. Jurnal Ilmu Komputer Dan Informatika , 02 (April), 77–81.
Bahiy. (2017). Metode Waterfall (Kelebihan dan Kelemahan) . 15 September 2017.
Purnomo, D. (2017). Model Prototyping Pada Pengembangan Sistem Informasi. Jurnal Informatika Merdeka Pasuruan , 2 (2), 54–61.
Visual Studio Code. (2015). Documentation for Visual Studio Code . Visual Studio Code Documentation.
Nasution, Y. R., Eka, M., Islam, U., Sumatera, N., Medan, U., Nahdlatul, U., Sumatera, U.,  &  Clustering,  A.  K.  (2018).  Penerapan  Algoritma  K-Means  Clustering  Pada Aplikasi Menentukan Berat Badan Ideal. Jurnal Ilmu Komputer Dan Informatika , 02 (April), 77–81.
Hadi, F., & Diana, Y. (2020). Pengklusteran Penjualan Bahan Bangunan Menggunakan Algoritma  K-Means. JOISIE  (Journal  Of  Information  Systems  And  Informatics Engineering) , 4 (1), 22. https://doi.org/10.35145/joisie.v4i1.629
Jeffri Ternando Jabat, M. (2017). Penerapan Data Mining Pada Penjualan Produk. Jurnal Teknologi Informasi Dan Komputer , 3 (2), 164–174.
Baihaqi, W. M., Indartono, K., & Banat, S. (2019). Penerapan Teknik Clustering Sebagai Strategi Pemasaran pada Penjualan Buku Di Tokopedia dan Shopee. Paradigma - Jurnal Komputer Dan Informatika , 21 (2), 243–248.
https://doi.org/10.31294/p.v21i2.6149
Priati, F. A. (2018). Data Mining Dengan Teknik Clustering Menggunakan Algoritma K-
Means  Pada  Data  Transaksi  Superstore. Seminar  Nasional  Informatika  Dan Aplikasinya , September 2017 , 15–19.

## Copyright holder:
Aldo Hermaya Aditiya Nur Karsa, Agus Rohmat Hidayat (2022)
First publication right: Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: