## KLASTERISASI  PENGUNJUNG  MALL  MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS BERDASARKAN PENDAPATAN DAN PENGELUARAN
Bima Yudha Putra 1* , Fathya Yuanita Azzahra 2 , Ira Alfrina Erlanda 3
1,2,3 Institut Teknologi Telkom Purwokerto; Jl. DI Panjaitan No.128, Karangreja, Purwokerto Kidul, Kec. Purwokerto Sel., Kabupaten Banyumas, Jawa Tengah 53147; (0281) 641629
Riwayat artikel: Received: 21 Juli 2023 Accepted: 19 Agustus 2023 Published: 11 September 2023

## Keywords:
Clustering, Algoritma, K- Means, Mall, Jupyter Notebook.
Corespondent Email:
20103014@ittelkom- pwt.ac.id
Abstrak. Pada  penelitian  ini,  dilakukan  analisis  clustering  terhadap  data pelanggan mall dengan tujuan untuk membantu manajer dan tim pemasaran dalam  merumuskan  strategi  guna  meningkatkan  pendapatan  mall.  Langkah- langkah  dalam  penelitian  ini  meliputi  studi  literatur,  analisis  dataset, identifikasi  masalah,  dan  menentukan  karakteristik  clustering.  Data  mining digunakan  sebagai  teknik  untuk  mendapatkan  informasi  yang  bernilai  dari data  pelanggan  mall  yang  memiliki  volume  besar  dan  bersifat  tidak  teratur. Dengan pemahaman yang mendalam tentang karakteristik pengunjung mall, strategi  yang  lebih  efektif  dapat  dirancang untuk  menarik pengunjung  baru, meningkatkan  retensi  pengunjung  yang  sudah  ada,  dan  menciptakan pengalaman  belanja  yang  lebih  menarik.  Dataset  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  dataset  pelanggan  mall  yang  diperoleh  dari  Kaggle. Dalam  dataset  ini,  karakteristik  pelanggan  dianalisis  berdasarkan  tingkat pendapatan  tahunan,  usia,  jenis  kelamin,  dan  frekuensi  kunjungan.  Hasil clustering  ini  dapat  membantu  manajer  dan  tim  pemasaran  dalam mengidentifikasi kelompok pelanggan yang lebih disukai dan kurang disukai, serta mengevaluasi efisiensi dan efektivitas kegiatan bisnis perusahaan dalam memberikan  layanan  yang  sesuai  untuk  berbagai  jenis  pelanggan  dengan harga yang tepat.
Abstract. In this study, a clustering analysis was conducted on mall customer data with the aim of assisting managers and the marketing team in formulating strategies  to  increase  mall  revenue.  The  steps  in  this  research  include literature  study,  dataset  analysis,  problem  identification,  and  determining clustering  characteristics.  Data  mining  is  used  as  a  technique  to  obtain valuable information from mall customer data which has a large volume and is irregular in nature. With a deep understanding of the characteristics of mall visitors,  more  effective  strategies  can  be  devised  to  attract  new  visitors, increase retention of existing visitors, and create a more engaging shopping experience.  The  dataset  used  in  this  study  is  the  mall  customer  dataset obtained from Kaggle. In this dataset, customer characteristics are analyzed based on annual income level, age, gender, and frequency of visits. The results of  this  clustering  can  assist  managers  and  marketing  teams  in  identifying preferred  and  less  preferred  customer  groups,  as  well  as  evaluating  the efficiency  and  effectiveness  of  a  company's  business  activities  in  providing appropriate services for various types of customers at the right price..
1. PENDAHULUAN
Di  era  saat  ini  yang  sangat  kompetitif, persaingan di pasar semakin ketat. Oleh karena itu, sangat penting bagi suatu perusahaan untuk memiliki keunggulan bersaing yang berkelanjutan  guna  mempertahankan  atau meningkatkan posisinya serta mengoptimalkan peluang dan pertumbuhan laba yang signifikan. Ada  banyak  jenis  keunggulan  yang  bisa dimiliki,  tetapi  salah  satu  yang  paling  efektif adalah  mampu  menarik  dan  mempertahankan klien atau pelanggan dengan baik. Dalam upaya ini,  perusahaan  harus  fokus  pada  pelayanan prima,  inovasi  produk  yang  berkelanjutan  dan membangun  hubungan  pelanggan  jangka panjang  yang  kuat. Dengan  memperhatikan faktor-faktor ini, perusahaan dapat menciptakan pengalaman  pelanggan  yang  memuaskan, membangun  loyalitas,  dan  meningkatkan  citra merek  mereka  di  pasar  yang  semakin kompetitif.  Untuk  mencapai  hal  tersebut, perusahaan  harus  memiliki  pemahaman  yang baik  tentang  para  pelanggannya  sehingga mereka  dapat  menyesuaikan  strategi  bisnis mereka  untuk  memberikan  manfaat  maksimal kepada  pelanggan  dan  memastikan  tingkat kepuasan  yang  tinggi.  Kehadiran  pelanggan secara  menyeluruh  memiliki  nilai  yang  sangat berarti  bagi  perusahaan  sebagai  aset  yang berharga.  Oleh  karena  itu,  perusahaan  harus melakukan  upaya  khusus  untuk  memelihara hubungan  jangka  panjang  dengan  mereka. Namun demikian, tidak semua pelanggan akan memberikan  dampak  positif  bagi  perusahaan. Beberapa dari mereka mungkin tidak menguntungkan  dalam  jangka  waktu  tertentu. Dalam  hal  ini,  perlu  adanya  evaluasi  terhadap nilai  ekonomi  dari  setiap  pelanggan  guna mengidentifikasi bagaimana cara terbaik untuk mengelola  hubungan  dengan  mereka  secara optimal [1].
Pemanfaatan Data Mining sebagai salah satu teknik  untuk  mendapatkan  informasi  yang bernilai  telah  menjadi  umum  dan  luas digunakan oleh berbagai pihak. Pada masa kini, Data  Mining  juga  menjadi  sangat  signifikan dalam berbagai sektor bisnis, termasuk industri retail.  Data  Mining  merupakan  suatu  proses yang  digunakan  untuk  mengidentifikasi  pola berharga dari data yang berskala besar dan tidak terstruktur.  Melalui  proses  ini,  informasi  yang sebelumnya  tidak  diketahui  dapat  digali  dan
dipahami untuk memulai tindakan tindak lanjut yang tepat [2]. Pusat perbelanjaan modern, yang juga  dikenal  sebagai  mall,  merupakan  tempat yang  memiliki  satu  atau  beberapa  department store besar sebagai magnet bagi toko-toko kecil dan  restoran.  Mall  memiliki  karakteristik arsitektur tertentu, dimana toko-toko menghadap ke koridor utama atau area pejalan kaki yang menjadi pusat dari pusat perbelanjaan modern. Koridor ini berfungsi sebagai jalur lalu lintas dan juga ruang komunal yang memfasilitasi  interaksi  antara  pengunjung  dan penjual [3].
Segmentasi  adalah  suatu  strategi  yang dipergunakan  untuk  memecah  kelompok konsumen menjadi bagian-bagian yang berbeda, dengan maksud untuk mengenal pasti ciri-ciri, perilaku, atau kebutuhan yang berbeda di  antara  mereka  [4]. Maksud  utama  dari segmen ini adalah untuk mengidentifikasi target konsumen  secara  optimal.  Segmen  dapat dikerjakan  dengan  menggunakan  metode  k- means,  seperti  yang  dicontohkan  dalam  studi yang  dikerjakan  oleh  Dhanachandra  dan rekannya.  Dalam  riset  mereka,  para  peneliti menerapkan algoritma k-means untuk melaksanakan  segmentasi.  Algoritma  k-means dipilih karena dianggap efisien dalam penggunaannya. Peneliti juga
merekomendasikan penggunaan metode pencarian  k-ideal,  seperti  elbow  method  dan metode lainnya, untuk mempercepat penentuan centroid  dan  meningkatkan  efisiensi  dalam proses segmentasi [5].
Pendapatan  mall  terus  menurun  seiring dengan perkembangan e-commerce yang pesat. Namun, dengan menganalisis beberapa kelompok pengunjung, kita dapat mengidentifikasi  karakteristik  unik  dari  setiap pengunjung mall tersebut. Informasi mengenai karakteristik  ini  akan  kita  gunakan  untuk meningkatkan pendapatan mall melalui strategi yang  sesuai  dengan  preferensi  dan  kebutuhan pengunjung. Dengan pemahaman yang mendalam  tentang  karakteristik  pengunjung mall, kita dapat merancang strategi yang lebih efektif  untuk  menarik  pengunjung  baru, meningkatkan  retensi  pengunjung  yang  sudah ada, dan menciptakan pengalaman belanja yang lebih  menarik.    Dengan  mengelompokkan pelanggan  ke  dalam  cluster,  kita  dapat
memisahkan  pelanggan  utama  dan  kurang populer.  Setelah  segmentasi  pelanggan  ini, auditor  dapat  menilai  efektivitas  dan  efisiensi bisnis  perusahaan  saat  ini  dalam  memberikan layanan  yang  tepat  kepada  berbagai  jenis pelanggan  dengan  harga  yang  tepat.  Tujuan utamanya adalah untuk menilai apakah diskon telah  ditawarkan  dengan  tepat  untuk  berbagai jenis  pelanggan.  Untuk  mencapai  tujuan tersebut,  teknik  pengelompokan  yang  disebut clustering  sering  digunakan  untuk  membagi pelanggan  ke  dalam  kelompok-kelompok dengan  karakteristik  serupa.  Setelah  dataset melalui  tahap  preprocessing,  data  dapat dijalankan dalam proses Clustering.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Dataset
Dataset adalah kumpulan data yang disimpan dalam  memori,  yang  memiliki  semua karakteristik,  fitur,  dan  fungsionalitas  dari basis  data  standar.  Dataset  dapat  terdiri  dari beberapa  tabel,  dimana  tabel-tabel  tersebut dapat  saling  berhubungan  (relationship). Tabel dalam kumpulan data dapat menggunakan kunci asing dan mempertahankan integritas referensial.
Dataset merupakan objek yang mewakili data dan  hubungannya  dalam  penyimpanan. Struktur  mirip  dengan  data  dalam  database. Dataset  berisi  kumpulan  tabel  dan  data  [6]. Ada dua jenis dataset, yaitu:
1. Private  Dataset:  Merupakan  kumpulan data tersebut berasal dari organisasi atau komunitas yang menjadi subjek penelitian.  Contohnya  termasuk  agensi, rumah sakit, pabrik, perusahaan jasa, dll.
2. Public  Dataset:  Merupakan  kumpulan data yang dapat diakses melalui repositori publik yang disetujui oleh para peneliti.  Contohnya  termasuk  data  yang tersedia dari UCI (University of
California, Irvine) dan sumber. 2.2 Clustering
Clustering adalah metode untuk
mengidentifikasi  kelompok  umum  dalam kumpulan  data.  Unit  di  setiap  grup  biasanya lebih  mirip  satu  sama  lain  daripada  unit  di grup  lain.  Sejak  tahun  1970-an,  segmentasi berbasis  cluster  telah  menikmati  popularitas besar  dalam  penelitian  data,  khususnya  di bidang pemasaran. Meskipun pengelompokan
tidak  termasuk  dalam  metode  analisis  data terstruktur, namun sangat fleksibel dan sangat bergantung pada jenis data atau sampel yang digunakan [7].
2.3 Metode Elbow
Metode Elbow digunakan untuk mendapatkan  informasi  dalam  menentukan jumlah klaster yang optimal dengan membandingkan  persentase  hasil  antara jumlah  klaster  yang  akan  membentuk  sudut siku pada suatu titik [8].
Berikut adalah langkah-langkah algoritma metode Elbow dalam menentukan nilai k pada K-Means [8]:
1. Mulai dengan menginisialisasi nilai awal k.
2. Tingkatkan nilai k.
3. Hitung  nilai  sum  of  square  error  (SSE) untuk setiap nilai k.
4. Analisis  hasil  SSE  untuk  mencari penurunan yang signifikan.
5. Cari  dan  tentukan  nilai  k  yang membentuk sudut siku pada grafik hasil SSE, karena nilai tersebut akan menjadi pilihan terbaik untuk jumlah klaster yang optimal.

## 2.4 K-Means
K-Means  adalah  salah  satu  metode  data mining
yang digunakan untuk mengelompokkan atau mengelompokkan data.  Pada  metode  ini,  data  dibagi  menjadi satu  atau  lebih  cluster,  dimana  data  yang memiliki karakteristik yang sama dikelompokkan dalam satu cluster yang sama sedangkan  data  dengan  karakteristik  yang berbeda  dikelompokkan  dalam  cluster  yang berbeda  [9]. Sarwono menjelaskan algoritma K-Means secara rinci, yang dapat disimpulkan sebagai berikut [10]:
1. Pilih nilai k sebagai jumlah klaster yang diinginkan.
2. Inisialisasi  pusat  centroid  secara  acak sebanyak  k,  untuk  menghitung  jarak setiap  data  masukan  terhadap  setiap centroid  menggunakan  rumus  jarak Euclidean.
𝑑(𝑥𝑖, µ𝑗) = √∑(𝑥𝑖, µ𝑗) 2
Keterangan : 𝑥𝑖 : Data Kriteria
µ𝑗 : Centroid padaa cluster ke -js
3. Setiap  data  dipisahkan  berdasarkan kedekatannya  dengan  centroid,  yaitu dengan mencari jarak terpendek.
4. Nilai  centroid  baru  diupdate  dengan mengambil  rata-rata  dari  setiap  klaster yang terkait menggunakan rumus sebagai berikut :
µ𝑗(𝑡  +  1)   = 1 𝑁𝑠𝑗 ∑ 𝑥𝑗 𝑗𝜖𝑠𝑗
Keterangan : µ𝑗(𝑡  +  1) :  centroid  baru  pada  iterasi (t+1) 𝑁𝑠𝑗 : Data pada cluster Sj
5. Jika  data  dalam  setiap  cluster  masih mengalami  perubahan,  maka  langkah  2 hingga  5  akan  diulang  berulang  kali hingga tidak ada lagi perubahan anggota dalam setiap cluster.

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  terdiri  dari  tiga  tahap utama, yakni tahap masukan, tahap proses, dan tahap keluaran. Setiap tahapan memiliki urutan kegiatan  pada  Gambar  3.1  di  bawah  ini menunjukkan rangkaian langkah-langkah dalam penelitian.

## 3.1 Studi Literatur
Studi literatur  pada  penelitian ini  bertujuan untuk memperkuat pemilihan metode penelitian dan tema yang dipilih dengan mencari refrensi literatur  yang  berkaitan  dengan  metode  K- Means  dengan  bahan  refrensi  yang  bersumber dari jurnal, website, dan internet, serta sumber yang  terkait  sehingga  diharapkan  dapat membantu dalam penyusunan penelitian ini.

## 3.2 Menganalisis Dataset
Pada  langkah  ini,  peneliti  melakukan analisis  terhadap  dataset  yang  diperoleh  dari Kaggle  sebagai  materi  penelitian.  Dataset  ini berbentuk  file  CSV  yang  akan  diproses  pada tahap berikutnya. Dataset yang telah dianalisis sesuai  dengan  tema  penelitian,  yaitu  tentang pelanggan mall.
3.3 Identifikasi Masalah
Proses identifikasi masalah dimulai dengan pemahaman terhadap kebutuhan objek penelitian yang akan dilakukan, serta memahami  hasil  dari  permasalahan  yang  ada pada  objek  tersebut  melalui  pelaksanaan penelitian.  Tahap  ini  peneliti  mulai  mencari refrensi  dari  penelitian  sebelumnya  terkait dengan  penggunaan  metode  penelitian  yang sama.
3.4 Menentukan Karakteristik Clustering
a. Karakteristik  pelanggan  akan  dievaluasi berdasarkan kriteria-kriteria berikut:Tingkat  pendapatan  tahunan  yang diperoleh (gaji) b. Jumlah  pengeluaran  yang  dihabiskan untuk berbelanja di mall 3.5 Melakukan Proses Clustering Proses pengklustering dilakukan menggunakan Jupyter Notebook dengan menggunakan  bahasa  pemrograman  Python .Langkah pertama dalam pengklustering adalah mencari  nilai  K  yang  optimal  menggunakan metode Elbow.
3.6 Hasil
Hasil  dari  proses  clustering  akhir  akan digunakan  sebagai  acuan  untuk  memahami karakteristik  pelanggan  mall.  Karakteristik tersebut akan dimanfaatkan untuk menyediakan layanan kepada pelanggan, seperti memberikan diskon,  dengan  harapan  dapat  meningkatkan penjualan dan mendapatkan keuntungan tambahan bagi mall tersebut.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Clustering Pengunjung Mall
4.1.1 Dataset
Terdapat  sebuah  dataset  pengunjung mall  dalam  format  csv  yang  diambil  dari Kaggle.  Dataset  ini  terdiri  dari  200  data dengan 5 kolom, yaitu ID_Pelanggan, Gender, Usia, Pendapatan_Tahunan_Ribuan_USD,
dan Pengeluaran_USD. Dalam proses pengklusteran,  fokus  akan  diberikan  pada kolom Pendapatan_Tahunan
dan
Pengeluaran.  Untuk  melihat  dataset  secara lengkap, dapat dilihat dalam gambar berikut:

## Gambar 2.Dataset Awal
4.1.2 Proses Clustering
Proses pengklustering dilakukan menggunakan  Jupyter  Notebook  dengan menggunakan  bahasa  pemrograman  Python. Langkah  pertama  dalam  pengklustering adalah  mencari  nilai  K  yang  optimal menggunakan metode Elbow, dengan Mengatur  random  state  menjadi  42.  Metode elbow  adalah  teknik  yang  digunakan  dalam pengklasteran  untuk  menentukan  jumlah klaster yang optimal dalam suatu dataset. [11]. Metode  ini  berdasarkan  pada  grafik  visual yang  menunjukkan  penurunan  kecepatan penjelasan  variasi  dalam  klaster  seiring dengan  penambahan  jumlah  klaster  yang digunakan. Grafik tersebut biasanya berbentuk  seperti  lengkungan  siku  yang menyerupai  siku  tangan  manusia,  mirip dengan  siku  pada  tangan  yang  membentuk sudut  elbow.  Di  titik  tersebut,  penurunan penjelasan  variasi  menjadi  lebih  lambat  dan tidak  signifikan  dengan  adanya  penambahan klaster  lebih  lanjut.  Oleh  karena  itu,  nilai  K yang  berada  di  titik  elbow  ini  dianggap sebagai  jumlah  klaster  yang  optimal  untuk dataset yang sedang dianalisis.

## Gambar 3.Grafik K Optimal
Nilai K yang optimal ditentukan ketika dalam  metode  Elbow,  grafik  eksperimen menunjukkan  penurunan  yang  signifikan  dan membentuk  sudut  yang  tajam.  Dalam  konteks ini,  setelah  memeriksa  grafik  percobaan (Gambar  2),  ditemukan  bahwa  jumlah  cluster yang ideal adalah 5. Untuk proses pengklustering,  metode  K-Means  digunakan, dan  hasil  akhirnya  adalah  pembagian  data menjadi 5 cluster yang masing-masing ditandai dengan  warna  merah,  biru,  hijau,  cyan,  dan magenta.  Gambar  3  menampilkan  hasil pengklustering tersebut.

## Gambar 4. Hasil Clustering
Setelah  proses  optimasi  clustering,  telah diketahui  titik  centroid  untuk  setiap  cluster. Titik centroidnya adalah sebagai berikut:
a. Cluster 1 : [55.2962963    49.51851852]
b. Cluster 2 : [88.2 17.11428571]
c. Cluster 3 : [26.30434783   20.91304348]
d. Cluster 4 : [25.72727273   79.36363636]
e. Cluster 5 : [86.53846154   82.12820513]

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  clustering  yang telah diperoleh, pelanggan mall dapat
dibedakan  menjadi  5  karakteristik  yang berbeda-beda.
1. Karakteristik  pertama  adalah  kelompok berwarna  biru,  yang  menunjukkan  bahwa anggota kelompok ini memiliki pendapatan  tinggi  dan  skor  pengeluaran yang tinggi pula.
2. Karakteristik  kedua  adalah  kelompok berwarna  merah,  yang  menunjukkan bahwa  anggota  kelompok  ini  memiliki pendapatan  tinggi  dan  skor  pengeluaran yang rendah.
3. Karakteristik  ketiga  adalah  kelompok berwarna  magetan,  yang  menunjukkan bahwa  anggota  kelompok  ini  memiliki pendapatan  rendah  dan  skor  pengeluaran yang rendah.
4. Karakteristik  keempat  adalah  kelompok berwarna cyan, yang menunjukkan bahwa anggota kelompok ini memiliki pendapatan  tinggi  dan  skor  pengeluaran yang rendah.
5. Karakteristik  kelima  adalah  kelompok berwarna hijau, yang menunjukkan bahwa anggota kelompok ini memiliki pendapatan  tinggi  dan  skor  pengeluaran yang juga tinggi.
Hasil  clustering  tersebut  dianalisis  dan menghasilkan  5  karakteristik  yang  dapat digunakan untuk membantu manajer dan tim pemasaran  dalam  merumuskan  strategi  guna meningkatkan  pendapatan  mall. Data  yang telah  diperoleh  tidak  menutup  kemungkinan untuk mengalami perubahan seiring berkembangnya zaman. Terlebih lagi, manusia  memiliki  sifat  yang  dapat  berubah- ubah  sesuai  dengan  lingkungan  dan  kondisi tertentu.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Kami  bersyukur  dan  mengucapkan  terima kasih  kepada  Tuhan  Yang  Maha  Esa  atas berkah,  rahmat,  dan  petunjuk-Nya  dalam penelitian ini. Kami juga ingin menyampaikan rasa  terima  kasih  kepada  Kaggle,  sebuah website  yang  telah  menyediakan  data  yang berharga  untuk  penelitian  kami.  Ketersediaan data  dari  Kaggle  sangat  membantu  dalam mengumpulkan informasi yang diperlukan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] T.  M.  Dista  and  F.  F.  Abdulloh,
“Clustering Pengunjung Mall
Menggunakan  Metode  K-Means  dan Particle  Swarm  Optimization,” Jurnal Media  Informatika  Budidarma ,  vol.  6, no.  3,  p.  1339,  Jul.  2022,  doi:
10.30865/mib.v6i3.4172.
[2] G.  Schuh Et  Al. ,  “Data  Mining Definitions  And  Applications  For  The Management Of Production Complexity,” In Procedia Cirp , Elsevier B.V., 2019, Pp. 874–879. Doi: 10.1016/J.Procir.2019.03.217. [3] R. Savitri, “Pusat Perbelanjaan Modern (Mall) Dengan Penekanan Ruang Terbuka Publik,” 2018.
[4] G.  Febrina  Wulandari,  “Segmentasi Pelanggan Menggunakan Algoritma K- Means  Untuk  Customer  Relationship Management (Crm) Pada Hijab Miulan,” 2020. [5] N. Dhanachandra, K. Manglem, and Y.
J.  Chanu,  “Image  Segmentation  Using K-means  Clustering  Algorithm  and Subtractive  Clustering  Algorithm,”  in
Procedia  Computer  Science ,  Elsevier,
2015, pp. 764–771. doi: 10.1016/j.procs.2015.06.090. [6] M.  Honda  Lombok  Timur  Nusa Tenggara  Barat  Yahya,  “Penggunaan Algoritma K-Means Untuk Menganalisis Pelanggan Potensial Pada Dealer  SPS,” Jurnal  Informatika  dan
Teknologi ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  109–118, 2019.
[7] O.  Dogan,  J.  L.  Bayo-Monton,  C. Fernandez-Llatas,  and  B.  Oztaysi,
“Analyzing  of  gender  behaviors  from paths using process mining: A shopping mall application,” Sensors (Switzerland) , vol. 19, no. 3, Feb. 2019, doi: 10.3390/s19030557.
[8] N. Putu, E. Merliana, And A. J. Santoso, Prosiding  Seminar  Nasional  Multi Disiplin  Ilmu  &  Call  For  Papers Unisbank  (Sendi_U)  Kajian  Multi Disiplin Ilmu Untuk Mewujudkan Poros Maritim Dalam Pembangunan Ekonomi Berbasis Kesejahteraan Rakyat Analisa Penentuan  Jumlah  Cluster  Terbaik Pada  Metode  K-Means  Clustering .
2015.
[9] M.  Benri,  H.  Metisen,  And  S.  Latipa, “Analisis  Clustering  Menggunakan Metode K-Means Dalam
Pengelompokkan  Penjualan  Produk Pada Swalayan Fadhila,” 2015.
[10] N.  W.  Rohmawati,  S.  Defiyanti,  M. Jajuli,  And  T.  H.  Informatika  Fakultas Ilmu Komputer Universitas Singaperbangsa Karawang Jl Ronggowaluyo Telukjambe Timur Karawang, “Implementasi Algoritma K-
Means Dalam Pengklasteran Mahasiswa Pelamar Beasiswa,” 2015.
[11] V.  Annisa  Ekasetya  And  A.  Jananto, “Klusterisasi  Optimal  Dengan  Elbow Method  Untuk  Pengelompokan  Data Kecelakaan  Lalu  Lintas  Di  Kota
Semarang,” Dinamika Informatika , Vol. 12, No. 1, Pp. 20–28, 2020.