Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 120-130 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Klasterisasi Data Obat dengan Algoritma K-Means (Kasus pada UPTD Puskesmas Curug)
Nurhayadi kastiawan 1 , Baenil Huda 2 , Elfina Novalia 3 , Fitria Nurapriani 4 1,2,3,4 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Buana Perjuangan Karawang, Indonesia e-mail: si20.nurhayadikastiawan@mhs.ubpkarawang.ac.id 1 , baenil88@ubpkarawang.ac.id 2 , elfinanovalia@ubpkarawang.ac.id 3 ,fitria.apriani@ubpkarawang.ac.id 4

## Abstract
Managing  drug  supplies  is  very  important  because  it  minimizes  drug  losses  in  institutions  such  as health  centers,  pharmacies  and  hospitals,  so  that  drugs  of  any  type  are  in  accordance  with  the quantity needed. The research aims at grouped drug data, where this case study was carried out at the Curug  Health  Center  UPTD  which  will  be  used  as  a  guide  in  submitting  a  drug  import  plan  at  this health  center.  The  data  processed  in  this  research  is  the  2022  annual  report,  drug  needs  plan  and proposed  drug  needs  (RKO  2023)  at  the  Curug  Health  Center  UPTD.  The  data  in  this  research  was processed by the K-Means algorithm with the rapidminer tool, where this technique data is grouped by collecting  data into clusters. The results obtained  were that Cluster 0 was a  very low cluster  which contained 14 drug items, then Cluster 1 with 12 drug items was a low cluster, Cluster 3 with 2 drug items was a high cluster and Cluster 2 was the highest cluster with 2 items drug.
Keywords : Clustering, K-Means, Data Mining, Drug Data, Public Health Center

## Abstrak
Mengelola  persediaan  obat  itu  sangat  penting  karena  meminimalisir  kerugian  obat  dalam  instansi seperti  puskesmas,  apotik  dan  rumah  sakit,  dengan  begitu  obat  dalam  jenis  apapun  sesuai  dengan jumlah  kebutuhan.  Penelitian  bertujuan  pada  data-data  obat  yang  dikelompokkan,  dimana  studi kasus ini dilakukan pada  UPTD Puskesmas Curug yang  akan  dijadikan  sebagai  salah satu  petunjuk dalam  melakukan  pengajuan  rencana pemasukan  obat  pada puskesmas  ini. Data yang  diolah  pada penelitian ini ialah laporan tahunan 2022, rencana kebutuhan obat dan usulan kebutuhan obat (RKO 2023)  pada  UPTD Puskesmas Curug. Data dipenelitian  ini  diproses  oleh  algoritma K-Means  dengan alat rapidminer yang dimana teknik ini data dikelompokkan dengan mengumpulkan data ke dalam cluster.  Hasil  yang  didapat  bahwa  Cluster  0,  merupakan  cluster  sangat  rendah  yang  di  dalamnya terdapat 14 item obat, kemudian Cluster 1 dengan 12 item obat yang menjadi Cluster rendah, Cluster 3 dengan 2 item obat adalah Cluster tinggi dan pada Cluster 2 merupakan Cluster tertinggi dengan 2 item obat.
Kata kunci : Klasterisasi, K-Means, Data Mining, Data Obat, Puskesmas

## 1. PENDAHULUAN
Desa  Curug  yang  terletak  di  Kecamatan  Klari,  Kabupaten  Karawang,  Jawa Barat.  Dimana  terdapat  di  utara  yakni  desa  Cimahi,  sebelah  selatannya  desa Cilangkap, dan disebalah timur ada desa karanganyar. Pelayanan kesehatan yang dimaksud  yaitu  UPTD Puskesmas  Curug,  Pusat  kesehatan  masyarakat,  juga  perlu mementingkan  stok  obat  [1].  Oleh  karena  itu  puskesmas  curug  dapat memanajemen  obat  yang  baik  karena  pengolahan  obat  yang  efektif  memberikan layanan  kesehatan  yang  terjamin  [2]. Data  mining adalah database yang  besar dengan  itu  secara  teknis  dapat  disebut  sebagai  tahap  menentukan  keterkaitan, pola  maupun  info  yang  bermakna  [3].  Proses  perhitungan  statistik,  matematika dasar,  kecerdasan  buatan  untuk  mengekstrasi  informasi  dan  pengambilan keputusan yang bermanfaat dan efisien yang berhubungan dari data tersebut [4].
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 120-130 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Clustering memiliki  tujuan  yang  berpusat  pada  pengelompokan,  relatif  memiliki kemiripan  data  dalam  klaster  yang  tinggi  maupun  data  klaster  yang  rendah  di mana kesamaan dalam data berguna pada penentuan pola distribusi dalam suatu data yang dapat berguna bagi tahapan-tahapan analisis data [5].
Berdasarkan  penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  penulis  Ferdy Pangestu,  Nur  Yasin,  Ronald  Christover  Hasugian  dan  Yunita  yang  diberi  judul “Penerapan  Algoritma K-Means Untuk  Mengklasifikasi  Data  Obat”  bermaksud untuk memisahkan data obat yang tingkat pemakaiannya cenderung sangat tinggi dan  juga  sangat  rendah  dikaitkan  dengan  besar  kecilnya  pemakaian.  Data  ini diperoleh  dari  Puskesmas  Kecamatan  Sawah  Besar    [6].  Selanjutnya  penelitian yang  dilakukan  oleh  penulis  Tukino  dan  Baenil  Huda  dengan  judul  “Penerapan Algoritma K-Means untuk  Mendukung  Keputusan  dalam  Pemilihan  Tema  Tugas Akhir  Pada  Prodi  Sistem  Informasi  Universitas  Buana  Perjuangan  Karawang” peneliti  bertujuan  untuk  pengelompokan  mahasiswa  berdasarkan  kemampuan akademisi dalam pemilihan tema yakni dengan nilai rata-rata pada mata kuliah [7]. Penelitian  selanjutnya  oleh  penulis  Yunita  Ratna  Sari,  Arby  Sudewa,  Diah  Ayu Lestari dan Tri Ika Jaya  dengan diberi judul “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Clustering Data  Kemiskinan  Provinsi  Banten  menggunakan Rapidminer ”  pada penelitian  ini  pengelompokan  menggunakan  perhitungan  pada rapidminer di Kabupaten  Tangerang,  pada  Kota  Cilegon  dan  Serang  adalah cluster 0  yakni rendah,  3  Kabupaten  ialah  Pandeglang,  Lebak,  dan  Serang  masuk cluster 1  yaitu sedang,  dan  Kota  Tangerang,  dan  Tangerang  bagian  Selatan  di cluster 2  yang berarti tertinggi [8]. Berdasarkan penelitian di atas yang telah disampaikan maka penelitian kali ini akan dilakukan dengan cara penerapan pada data mining dengan algoritma K-Means untuk  kelompok  pemakaian  obat  terhadap  data  obat  yang diantaranya laporan tahunan 2022, rencana kebutuhan obat dan usulan kebutuhan obat 2023 pada UPTD Puskesmas Curug.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  sistematis  untuk  setiap  tahap-tahapnya  memiliki  sebuah  metode atau acuan yang dapat kita kenal sebagai metodologi penelitian [9]. Penelitian ini disusun  berdasarkan  hasil  dari  analisis  yang  mengelompokkan  data  dengan Algoritma K-Means ,  Di  lakukan clustering menggunakan  perangkat  lunak rapidminer ,  bahan dataset yang  dipakai  adalah  data  pelaporan  tahunan  2022, rencana  kebutuhan  obat  dan  usulan  kebutuhan  obat  (RKO  2023)  pada  UPTD Puskesmas  Curug,  maka  digunakan  diagram  alur  pada  metodologi  penelitian  ini [10].
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 120-130 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 1. Prosedur Metode Penelitian
2.1. Knowledge Discovery in Database (KDD)
Pengolahan  suatu  data  yang  dapat  menghasilkan  informasi  yang  kita  cari pada  sebuah  data  yang  tersembunyi  menjadikan  sebuah  pola-pola  karakteristik yang menarik, oleh karena itu Data mining sering digunakan untuk pemprosessan penggalian sebuah data yang dijuluki Knowledge Discovery in Database (KDD) [11] .
Gambar 2. Proses Knowledge Discovery in Database (KDD)

## a. Data Selection
Merupakan  proses  seleksi  data  yang  dimana  tahap  ini  untuk  memaksimalkan jumlah data yang akan digunakan pada prosedur seleksi dan tetap menyertakan data yang asli [12].
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 120-130 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## b. Pre-Processing
Melakukan pembersihan data-data ganda, tidak konsisten dengan nilainya, dan melakukan perbaikan data dalam penulisannya [13].
c. Transformasi
Proses  yang  secara  khusus  untuk  merubah  sebuah  data  bertujuan  agar  dapat diolah  menggunakan  algoritma  K-means  Clustering  [14].  Proses  transformasi yakni tahap ini melakukan pengubahan data tak berfungsi pada angka maupun huruf menjadi nilai numerikal agar datanya dapat diolah dengan baik [15].
d. Data mining
Proses yang mencarikan sebuah data unik dari data besar hingga mendapatkan pengetahuan  berharga  yang  tersembunyi  dan  mendapatkan  informasi  yang relevan  yang  mencakup  pengumpulan  data,  ekstrasi  data,  analisis  data,  dan statistic data [16].
e. Interpretation / Evaluation
Pada langkah ini, di uji kebenaran dari  hasil  maupun teknik pada  data mining berupa  pola  dan  model  dievaluasi  dalam  bentuk  yang  mudah  dipahami  untuk menentukan apakah benar-benar dapat tercapai [17].

## 2.2 RapidMiner
RapidMiner yaitu  perangkat  lunak  bertujuan  untuk  melakukan  pengolahan data. Tools ini  memudahkan  pengguna  melakukan  perhitungan  pada big  data dengan  menggunakan  beberapa  algoritma  yang  menghasilkan  tampilan  secara grafik dan dapat mengelompokkan sebuah data, sehingga RapidMiner ini menjadi suatu teknik pilihan terbaik untuk proses atau pengolahan data [18].
Gambar 3. Tools RapidMiner

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  menghasilkan  klasterisasi  data  obat  pada  UPTD Puskesmas  Curug  dengan  menggunakan  algoritma K-Means yang  akan  menjadi sebuah pertimbangan untuk memanajemen obat yang baik.

## 3.1. Data Selection
Tahap pertama yakni data yang dipakai untuk proses pengelompokan adalah data  laporan  tahunan 2022,  rencana  kebutuhan  obat  dan  usulan  kebutuhan  obat (RKO 2023) pada  UPTD Puskesmas  Curug.  Data  terbaru  yang  didapat  dari  UPTD Puskesmas  Curug  atas  izin  dari  kepala  puskesmas  untuk  dijadikan  bahan penelitian [19]. Berikut laporan data obat pada UPTD Puskesmas Curug:
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 120-130 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 4. Data Laporan Tahun 2022 dan RKO 2023

## 3.2. Pre-Processing
Tahap selanjutnya proses cleansing atau pembersihan data untuk membuang atribut  yang  tidak  relevan  [20],  yakni  diantaranya item-item pada  laporan  tahun 2022  adalah  satuan  terkecil,  stok  awal  tahun  2022,  penerimaan  selama  tahun 2022, persediaan tahun 2022, stok akhir 31 Desember 2022, harga satuan terkecil, total dan pada item RKO 2023 adalah satuan terkecil, harga satuan, stok opname/
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 120-130 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
stok  akhir  31  Desember  2022,  pemakaian  rata-rata  perbulan  dan  terakhir  total. Atribut  yang  digunakan  adalah item pemakaian  tahun  2022,  rencana  kebutuhan obat  dan  usulan  kebutuhan  obat  2023.  Setelah  dilakukan  pembersihan  data kemudian  diambil  sempel  sebanyak  30  data  dengan Simple  Random  Sampling , dapat kita lihat sebagai berikut :
Gambar 5. Data Laporan Tahun 2022 dan RKO 2023 yang telah di
Preprocessing

## 3.3. Transformasi
Pada  langkah  pengubahan  yang  dilakukan  untuk  tipe  data polynominal dijadikan change role nya menjadi id agar data dapat diolah berdasarkan jarak dan untuk kolom nomber (no) dijadikan exclude column untuk menon aktifkan nomor.
Gambar 6. Data yang telah di transformasi
3.4. Data mining
Proses  penggalian  data  menggunakan  algoritma k-means dengan tolls rapidminer untuk klasterisasi pada data yang telah siap. Sebelum itu dilakukan uji perfomance untuk mencari nilai K yang akan digunakan.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 120-130 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 7. Proses Pengujian Perfomance
Hasil  dari  tahapan  ini  dilakukan  dengan Index  Davies  Bouldin (IDB),  nilai  K yang rendah adalah cluster yang terbaik.
Gambar 8. Hasil Index Davies Bouldin (IDB)
Setelah  pengujian  lalu  nilai  K  telah  diperoleh  maka  klasterisasi  menggunakan algoritma k-means dilakukan dengan K4.
Gambar 9. Proses clustering K-Means dengan rapidminer
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 120-130 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Selesainya tahap klasterisasi dilakukan, cluster yang didapat sebagai berikut:
Gambar 10. Hasil dari klasterisasi
Nilai centroid tabel:
Gambar 11. Nilai Centroid

## 3.5. Interpretation / Evaluation
Hasil yang telah didapat ditampilkan dalam bentuk line :
Gambar 12. Visualisasi Data Dengan Line
Hasil  yang  didapat  bahwa Cluster 0,  merupakan  cluster  sangat  rendah  yang  di dalamnya  terdapat  14 item obat,  kemudian Cluster 1  dengan  12 item obat  yang menjadi Cluster rendah, lalu pada Cluster 3 dengan 2 item obat adalah Cluster tinggi dan terakhir yakni Cluster 2 merupakan Cluster tertinggi dengan 2 item obat.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 120-130 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 13. Hasil Klasterisasi

## 4.  SIMPULAN
Data ini adalah data obat terbaru yang diantaranya merupakan data laporan tahunan  2022,  rencana  kebutuhan  obat  dan  usulan  kebutuhan  obat  (RKO  2023) pada  UPTD  Puskesmas  Curug.  Setelah  kita  memiliki  data,  dapat  dilakukan  tahap pembersihan  dilanjutkan  tahap cluster  model pada  data    dengan  menggunakan algoritma K-means dan clustering pada Rapidminer .  Penelitian  ini  menghasil clustering yakni diantaranya cluster 0 memiliki 14 item obat yang berarti kelompok pemakaian obat yang sangat rendah dengan angka menujukan kurang dari 5.000, kemudian cluster 1  beranggota  12 item obat  dimana  kelompok  ini  dengan pemakaian  obat  yang  rendah  rata-rata  kurang  dari  10.000, cluster 3  dengan anggota 2 item yang pemakaian obat tinggi sekitar 20.000 pemakaian, dan cluster 2 mempunyai 2 item obat adalah kelompok obat paling tinggi karena pemakaian di atas  35.000  obat.  Penelitian  kali  ini  dapat  disarankan  sebagai  referensi  bagi manajemen obat pada tahun-tahun yang akan datang.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N.  Wulandari  and  H.  Sholihin,  “Pencegahan  Patologi  Birokrasi  Melalui Reformasi Adminitrasi Pelayanan Publik (Kepuasan pasien terhadap kualitas pelayanan  di  unit  pelaksana  teknis  daerah  puskesmas  curug  kabupaten karawang),” Tjyybjb.Ac.Cn , vol. 27, no. 2, pp. 58–66, 2019.
[2] K.  K.  Abdullah et  al. ,  “Penerapan  Algoritme  K-Means  Dalam  Klasterisasi Data,” vol. 7, no. 2, pp. 1274–1279, 2023.
[3] A.  Situmorang,  T.  Tukino,  E.  Novalia,  and  S.  Ahmad,  “Klasifikasi  Hasil Penjualan  Minuman  Ringan  Pada  Koperasi  Berdasarkan  Jenis  Barang Menggunakan Algoritma K-Means Clustering,” J. TIKA , vol. 7, no. 3, pp. 250–
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 120-130 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
255, 2022, doi: 10.51179/tika.v7i3.1565.
[4] et  al. ,  “Implementasi  Algoritma  K-Means  dalam  Analisis  Klasterisasi Penyebaran Penyakit Hiv/Aids,” Infotek  J. Inform. dan Teknol. , vol. 6, no. 1, pp. 104–114, 2023, doi: 10.29408/jit.v6i1.7423.
[5] I. Melani, B. Priyatna, F. Nurapriani, and S. S. Hilabi, “Implementasi Metode K-Means  Clustering  Pada  Penilaian  Kinerja  Karyawan  PT  Kopetri  Citra Abadi,” J.  Inf.  Interaktif ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  24–30,  2023,  [Online].  Available: http://e-journal.janabadra.ac.id/
[6] F. P. Ferdy Pangestu, N. Y. Nur Yasin, R. C. Ronald Chistover Hasugian, and Y. Yunita, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Mengklasifikasi Data Obat,” J. Sisfokom  (Sistem  Inf.  dan  Komputer) ,  vol.  12,  no.  1,  pp.  53–62,  2023,  doi: 10.32736/sisfokom.v12i1.1461.
[7] T.  Tukino  and  B.  Huda,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  Untuk  Mendukung Keputusan Dalam Pemilihan Tema Tugas Akhir Pada Prodi Sistem Informasi Universitas  Buana  Perjuangan  Karawang.,” Techno  Xplore    J.  Ilmu  Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 4, no. 1, pp. 1–10,
2019, doi:
10.36805/technoxplore.v4i1.542.
[8] Y.  R.  Sari,  A.  Sudewa,  D.  A.  Lestari,  and  T.  I.  Jaya,  “Penerapan  Algoritma  K- Means  Untuk  Clustering  Data  Kemiskinan  Provinsi  Banten  Menggunakan Rapidminer,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 5, no. 2, p. 192, 2020, doi: 10.24114/cess.v5i2.18519.
[9] M.  Djaka  Permana,  A.  Lia  Hananto,  E.  Novalia,  B.  Huda,  and  T.  Paryono, “Klasterisasi Data Jamaah Umrah pada Tanurmutmainah Tour Menggunakan Algoritma  K-Means,” J.  KomtekInfo ,  vol.  10,  pp.  15–20,  2023,  doi: 10.35134/komtekinfo.v10i1.332.
[10]  B.  Huda  and  S.  Apriyanto,  “Aplikasi  Sistem  Informasi  Lowongan  Pekerjaan Berbasis Android dan Web Monitoring,” Buana Ilmu , vol. 4, no. 1, pp. 11–24,
2019, [Online]. Available:
https://journal.ubpkarawang.ac.id/index.php/BuanaIlmu/article/view/808
[11]  D. Anggarwati, O. Nurdiawan, I. Ali, and D. A. Kurnia, “Penerapan Algoritma K-Means Dalam Prediksi Penjualan Karoseri,” J. Data Sci. Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 58–62, 2021.
[12]  R. A. Febrianty, W. Witanti, and P. N. Sabrina, “Segmentasi Penjualan Obat Di Apotek Menggunakan Metode K-Means,” Pros. SISFOTEK , pp. 200–206, 2020, [Online].
Available:
http://www.seminar.iaii.or.id/index.php/SISFOTEK/article/view/213
[13]  A.  A.  Zulyani,  “Penerapan  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  K-Means Untuk Menentukan Tingkat Vaksinasi Pada Kecamatan Tambun Selatan,” vol. 3, pp. 7037–7050, 2023.
[14]  A. A. R. Saputra and S. D. Palumery, “Clustering Data Penerimaan Mahasiswa Baru  Universitas  Handayani  Makassar  Menggunakan  Algoritma  K-Means,” pp. 2–5.
[15]  T.  I.  Hermanto  and  Y.  Muhyidin,  “Analisis  Sebaran  Titik  Rawan  Bencana dengan  K-Means  Clustering  dalam  Penanganan  Bencana,” J.  Sains  Komput. Inform. (J-SAKTI , vol. 5, no. 1, pp. 406–416, 2021.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 120-130 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
[16]  M.  N.  R.  Fitriani,  B.  Priyatna,  B.  Huda,  A.  L.  Hananto,  and  T.  Tukino, “Implementasi Metode K-Means Untuk Memprediksi Status Kredit Macet,” J. Sist.  Komput.  dan  Inform. ,  vol.  4,  no.  3,  p.  554,  2023,  doi: 10.30865/json.v4i3.5953.
[17]  A.  Asmana,  Y.  Arie  Wijaya,  and  M.  Martanto,  “Clustering  Data  Calon  Siswa Baru  Menggunakan  Metode  K-Means  Di  Sekolah  Menengah  Kejuruan Wahidin Kota Cirebon,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 552– 559, 2022, doi: 10.36040/jati.v6i2.5236.
[18]  T. M. M. Tyas and A. I. Purnamasari, “Penerapan Algoritma K-means dalam Mengelompokkan Demam Berdarah Dengue Berdasarkan Kabupaten,” Blend Sains J. Tek. , vol. 1, no. 4, pp. 277–283,
2023, doi: 10.56211/blendsains.v1i4.231.
[19]  R.  Fauziah  and  A.  I.  Purnamasari,  “Implementasi  Algoritma  K-Means  pada Kasus  Kekerasan  Anak  dan  Perempuan  Berdasarkan  Usia,” Hello  World  J. Ilmu Komput. , vol. 2, no. 1, pp. 34–41,
2023, doi: 10.56211/helloworld.v2i1.232.
[20]  M.  R.  Sulistio,  N.  Suarna,  and  O.  Nurdiawan,  “Analisa  Penerapan  Metode Clustering  X-Means  Dalam  Pengelompokan  Penjualan  Barang,” J.  Teknol. Ilmu Komput. , vol. 1, no. 2, pp. 37–42, 2023, doi: 10.56854/jtik.v1i2.49.