Surat Keputusan Direktur Jenderal Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi, Nomor: 200/M/KPT/2020 Masa berlaku mulai Volume 9 Nomor 1 Tahun 2019 sampai Volume 13 Nomor 2 Tahun 2023 Terbit online pada laman: https://ojs.stmikplk.ac.id/index.php/saintekom/index

## Implementasi Data Mining Transaksi Penjualan Menggunakan Algoritma Clustering dengan Metode K-Means
*Nur Afiasari 1 , Nana Suarna 2 , Nining Rahaningsih 3 1,2,3) Komputerisasi Akuntansi, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No. 10 B, Cirebon, Jawa Barat Email: 1 nurafiasarii@gmail.com, 2 st_nana@yahoo.com, 3 niningr157@yahoo.co.id

## ABSTRACT
The  large  number  of  products  sold  by  the  Bill  Lights  Store  resulted  in  a  stockpile  of  several product items due to the large supply of products that were less attractive to customers, resulting in many unsold  and under-sold products. Bill Lights struggles with inventory levels of sold and unsold products, as well as shortages and overstocks. Bill Lights stores should rank each product so that they know which products are in the most demand. The purpose of this research is to solve the problem of using inventory information  by  grouping  inventory  products  based  on  product  characteristics  using  data  mining techniques. The technique used is the K-Means algorithm method. K-Means algorithm clustering method and  RapidMiner  software  processing.  The  data  mining  process  starts  with  data  processing  (selection, cleaning, transformation, data mining and interpretation/evaluation). So if we start with a dataset of 160 products,  we  get  cluster  0  with  88  products  classified  as  sold,  cluster  1  with  26  products  classified  as unsold, and cluster 2 with 46 fewer products classified as sold. The result of using the K-Means method is grouped into  three clusters. To enable Bill Lights Store to  implement  sales and growth  strategies based on products that are selling well.
Keywords: clustering, k-means; inventory data

## ABSTRAK
Banyaknya  produk  yang  dijual  oleh  Toko  Bill  Lights  mengakibatkan  penumpukkan  stok beberapa item produk  yang  disebabkan  karena  banyaknya  persediaan  produk  yang  kurang  diminati customers , sehingga banyak produk yang tidak laku dan kurang laku terjual. Selain itu  Toko  Bill Lights sulit menentukan stok produk yang laku dan tidak laku serta mengalami kekurangan dan kelebihan stok. Toko  Bill  Lights  perlu  melakukan  pengelompokan  untuk  setiap  produk  sehingga  dapat  mengetahui produk mana yang paling banyak diminati. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memecahkan masalah pemanfaatan informasi persediaan dengan mengelompokkan produk persediaan berdasarkan karakteristik produk  dengan  menggunakan  teknik data  mining .  Teknik  yang  digunakan  adalah  dengan menggunakan metode  algoritma K-Means .  Algoritma K-Means metode Clustering diolah  menggunakan  bantuan software RapidMiner .  Proses  data mining dimulai  dengan  melakukan  proses  data  ( Selection,  Cleaning, Transformation,  Data  Mining dan Interpretation  atau  Evaluation ).  Sehingga  dimulai  dengan  jumlah dataset 160 item produk  menghasilkan cluster 0  dengan  hasil  88 items yang  dikategorikan  laku  terjual, cluster 1  dengan  hasil  26 items dikategorikan  tidak  laku  terjual,  dan cluster 2  dengan  hasil  46 items dikategorikan  kurang  laku  terjual.  Hasil  dari  penggunaan  metode K-Means pengelompokan  sebanyak  3 cluster.  Sehingga  Toko  Bill  Lights  dapat  melakukan  strategi  penjualan  dan  produksi  ulang  berdasarkan barang yang laku terjual.
Kata kunci :clustering, k-means; data persediaan stok barang
ISSN 2088-1770 (Print) ISSN 2503-3247 (Online) Vol. 13 No.1 (2023) 100-110
1. PENDAHULUAN
Penerapan  teknologi  informasi dalam dunia bisnis juga dapat memberikan  banyak  informasi  tentang banyaknya peristiwa yang terjadi,
seperti halnya internet. Internet
merupakan sarana informasi dan
komunikasi  yang  cepat  dan  akurat.
Internet  ini  banyak  digunakan  oleh berbagai  perusahaan  untuk  keperluan bisnis  (Aulia,  2021).  Pemilik  usaha kecil  hingga  pemilik  usaha  besar menggunakan kemajuan teknologi internet  sebagai  alat  untuk  promosi produk  atau  periklanan.  Selain  itu, internet digunakan sebagai media untuk menjual  dan  membeli  suatu  produk yang  dikenal  dengan E-commerce
(Santosa, 2007).
K-Means Clustering adalah
metode  pengelompokan  satu  set  objek dengan  atribut  atau  karakteristik  serupa dibeberapa inventaris (Ika Anikah et al.,
2022). Ini mendefinisikan sebuah
cluster dengan massanya, yang
merupakan pusat massa. Analisis klaster yang populer dalam data mining adalah
K-Means,  ini  adalah  metode  kuantisasi vektor dan sejajar dengan masalah yang ditemukan dalam pengelompokan
penjualan  paling  laku,  kurang  laku  dan tidak  laku.  Dalam  hal  ini,  metode data
mining menggunakan algoritma clustering K-Means cocok untuk
mengumpulkan persediaan, strategi penjualan  dan  mengelompokkan  dalam beberapa  kategori,  yaitu  penjualan paling  laku,  kurang  laku  dan  tidak  laku (Nabila  et  al.,  2021). Pada  dasarnya, data mining mewarisi banyak aspek dan teknik  dari  yang  lain. Data  mining bukanlah  hal  baru,  karena  banyak  yang mendasari  bidang  ini  (Nasir,  2021). Alasan  penggunaan  metode K-Means adalah memudahkan toko dalam menganalisis  dan  mengklasifikasikan data  untuk  menentukan  persediaan produk  dari  data  transaksi  penjualan yang  besar  dapat  dilakukan  dengan cepat  dan  efisien.  Oleh  karena  itu, dalam  penelitian  ini  dilakukan  analisis data  mining  dengan  teknik clustering menggunakan algoritma K-Means .
Penelitian yang berkaitan dengan clustering penentuan stok
barang  pernah  dilakukan  oleh  L Maulida  dengan  judul “Penerapan  Data
Mining dalam Mengelompokkan Kunjungan Wisatawan Ke Objek
Wisata  Unggulan  Di  Provinsi  DKI Jakarta  Dengan  K-Means”.  Fokus masalah  dalam  penelitian  ini    adalah melakukan  analisis  penerapan Data Mining dalam mengelompokkan jumlah
kunjungan  wisatawan asing  ke  Provinsi
DKI  Jakarta.  Metode  penyelesaian dengan  menggunakan  metode  K-means dengan  penerapan Data  Mining .  Hasil dari  penelitian  ini  dapat  meningkatkan devisa negara dan meningkatkan perekonomian  masyarakat  di  daerah wisata.  Jakarta  merupakan  ibukota Indonesia  yang  menjadi  salah  satu tujuan  wisata  bagi  turis  (Maulida, 2018).
Penelitian serupa dilakukan oleh Muningsi  dan  Kiswati  dalam  jurnalnya yang berjudul “Sistem Aplikasi Berbasis  Optimasi  Metode  Elbow Untuk Penentuan Clustering
pelanggan”.  Fokus  masalah  dalam
penelitian  ini  tentang  pengelompokan pelanggan.  Metode  yang  digunakan sistem aplikasi berbasis optimasi
metode elbow. Kesimpulan dari penelitian ini pengelolaan pelanggannya satu  hal  yang  penting  bagi  perusahaan untuk mendapatkan keuntungan (Muningsih & Kiswati, 2018).
Perbedaan  penelitian  terdahulu  dengan penelitian  ini  adalah  pada  fokus pembahasan  yang  diteliti.  Penelitian  ini membahas  stok  produk  yang  akan  di kelompokkan, untuk menghindari adanya  penumpukkan  produk  dan kekurangan produk.
Inventory produk  sangat  penting bagi toko untuk memudahkan
manajemen  produk  dan  memberikan informasi  ketersediaan  produk  jika terjadi kekurangan produk (Srisulistiowati & Muhamad Khaerudin, 2020).  “Perdagangan  elektronik  adalah
proses pembelian, penjualan atau pertukaran  produk,  jasa  dan  informasi melalui  jaringan  komputer”  (Huda  & Priyatna,  2019).  Peneliti  menyarankan Toko  Bill  Lights  menggunakan  metode k-means untuk  menganalisis  kembali inventaris  produk  dan  mengetahui jumlah  produk  yang  laku,  produk  yang kurang  laku,  dan  produk  yang  tidak laku.
Sebagai retailer yang  menjual berbagai produk hijab, Toko Bill Lights tentunya  memiliki  stok  yang  cukup banyak.  Tapi  karena  tidak  ada  sistem untuk  mengelompokkan  produk  yang laku  karena  tingkat  penjualan  yang tinggi,  dan  menumpuknya  stok  produk yang  tidak  laku  karena  penjualan  yang rendah.  Jadi  permasalahan  Toko  Bill Lights  karena  penjualan  yang  tinggi sering  terjadi  kekurangan  produk  yang laku  di  gudang,  dan  produk  yang  tidak laku  karena  penjualan  yang  rendah  dan terjadi  penumpukan  di  gudang.  Oleh karena  itu,  diperlukan  sistem  yang
terkomputerisasi  sebagai  pendukung aliran data dan informasi untuk kelancaran  proses  penjualan  di  Toko
Bill Lights.
Permasalahan  dari  penelitian  ini adalah pasti ada persaingan dalam dunia bisnis  karena  yang  membuka  usaha yang sama. Kondisi tersebut mendorong pemilik  toko  untuk  mencari  strategi yang dapat meningkatkan penjualan dan
pemasaran Bill Lights. Tujuan
penelitian  ini  adalah  menggunakan algoritma k-means  clustering untuk penjualan produk hijab.

## 2. METODE
Data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  data  penjualan dengan  total  160  produk,  pada  periode Januari - Desember 2022.
K-means clustering adalah
metode  analisis  data  atau  metode data mining yang  melakukan  pemodelan tanpa pengawasan dan merupakan salah satu metode pengelompokan data menggunakan  sistem  partisi.  Adapun
untuk menganalisis data dalam
penerapan data  mining menggunakan
proses tahapan Knowledge Discovery in
Databases (KDD)  yang  terdiri  dari
Selection , Cleaning , Transformation ,
Data  Mining,  dan Evaluation (Novita
Lestari  Anggreini,  2019)  seperti  pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan KDD
Serangkaian proses tersebut yang memiliki tahap sebagai berikut:
1. Data Selection (pemilihan data) Seringkali data yang
diperoleh  tidak  semua  digunakan, oleh  karena  itu  hanya  data  yang sesuai  dengan  kebutuhan  analisis yang akan diambil  dari database .
2. Pembersihan  data  dan  proses  data
( cleaning and processing )
Proses  ini  digunakan  buat membuang  informasi  yang  tidak berubah-ubah  serta  mengakibatkan noise dari  informasi  yang  ada diberbagai  macam  basis  informasi yang  bisa  jadi  berbeda  format ataupun platform yang  setelah  itu
diintegrasikan  dalam  satu database data warehouse.
3. Transformasi data ( transformation )
Data  yang  terdapat  dalam database kemudian  diubah  dengan
berbagai  teknik.  Proses  seleksi
diperlukan untuk mendapatkan
hasil yang lebih akurat dan mengurangi waktu komputasi terutama  dalam  masalah  dengan
skala besar.
4. Penambangan data ( data mining )
Data-data yang telah diseleksi dan ditransformasi ditambang  dengan  berbagai  teknik kemudian  dapat  dilakukan  proses penambangan data atau data
mining. Pada  Proses data  mining
diperlukan untuk mencari pola atau informasi menarik dalam data yang telah  dipilih  dengan  menggunakan fungsi-fungsi  tertentu.  Pemilihan
algoritma yang pas sangat tergantung pada tujuan serta proses pencarian pengetahuan secara totalitas.
5. Evaluasi pola dan presentasi pengetahuan ( knowledge extraction ) Tahap ini merupakan pemeriksaan  apakah  pola  atau informasi yang ditemukan bertentangan  dengan  fakta  atau
hipotesa  yang  ada  sebelumnya,
penggambaran visualisasi dan
penyajian  pengetahuan  mengenai
metode  yang  digunakan  untuk
memperoleh  pengetahuan  dengan
merepresentasikan pengetahuan dalam bentuk yang mudah dipahami oleh pengguna.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Data Selection
Data yang digunakan merupakan data  transaksi  penjualan  dengan  total 160  produk,  pada  periode  Januari-
Desember 2022. Data tersebut
menggunakan  teknik  data primer yang artinya data diambil langsung dari Toko Bill  Lights,  adapun  data  dapat  dilihat pada Tabel 1.
Table 1.Data Selection No Kode Nama Barang Stok Awal Sisa Stok 1 S410- 01 Segi Empat Paris 110x110 Milo 20 0 2 S410- 02 Segi Empat Paris 110x110 Black 35 4
3 S410- 03 Segi Empat Paris 110x110 BW 18 9 4 S410- 04 Segi Empat Paris 110x110 Sage 20 4 5 S410- 05 Segi Empat Paris 110x110 Brown 15 0 6 S410- 06 Segi Empat Paris 110x110 Olive 17 10
7 S410-
07 Segi Empat Paris 110x110 Army 10 8 8 S410- 08 Segi Empat Paris 110x110 Wardah 10 6 9 S415- 01 Segi Empat Paris 115x115 Milo 18 3
… … ……. ... … 160  SC-K Scrunchie Kecil 50 15

## 3.2. Data Cleaning dan Processing
Merupakan  operasi  dasar  yang dilakukan  seperti  penghapusan noise .
Data  berikut  adalah  data    transaksi penjualan yang diproses di RapidMiner.
Table 2. Data Cleaning Nama Barang Stok Awal Sisa Stok Segi Empat Paris 110x110 Milo 20 0 Segi Empat Paris 110x110 Black 35 4 Segi Empat Paris 110x110 BW 18 9 Segi Empat Paris 110x110 Sage 20 4 Segi Empat Paris 110x110 Brown 15 0 Segi Empat Pari 110x110 Olive 17 10 Segi Empat Pari 110x110 Army 10 8 Segi Empat Paris 110x110 Wardah 10 6 Segi Empat Paris 115x115 Milo 18 3 Segi Empat Paris 115x115 Black 15 0 Segi Empat Paris 115x115 BW 10 1 Segi Empat Paris 115x115 Sage 17 10 Segi Empat Paris 115x115 Brown 20 9 Segi Empat Paris 115x115 Olive 15 5 Segi Empat Paris 115x115 Army 12 5 Segi Empat Paris 115x115 Wardah 12 8 ……………. … … …………..... … … Scrunchie Kecil 50 15
Data  transaksi  penjualan  yang telah  dipilih  akan  di  eksekusi  kedalam RapidMiner.
3.3. Data Transformation
Data transformasi dilakukan dengan  menginisialisasi  terhadap  data dengan nilai yang menyesuaikan dengan tipe data yang dibutuhkan dalam proses data mining .  Data tersebut dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2.Pemilihan atribut yang unik
3.4.Data Mining
Data  mining adalah  proses pencarian  pola  atau  informasi  yang menarik pada data yang terpilih dengan menggunakan  metode  algoritma k-
means . Berdasarkan Gambar 3,
dijelaskan bahwa operator retrieve yang
digunakan  untuk  memanggil data  set pada penelitian ini. Kemudian
clustering  k-means memodelkan data set yang telah ada, serta cluster distance performance digunakan  untuk  menguji
hasil clustering . Parameter yang
digunakan adalah dengan k = 3 dan max
run =  10.  K  adalah cluster jadi  pada parameter tersebut Peneliti
menggunakan  3 cluster yaitu  produk
yang  laku,  kurang  laku  dan  tidak  laku terjual dan max run adalah 10 cluster .
Gambar 3. Model Algoritma K-means

## 3.5.Evaluasi
Berdasarkan  hasil implementasi algoritma K-Means maka  didapatkan hasil performance yang peneliti lakukan dengan centroid distance
19.254,
centroid distance_cluster _0 14.131, centroiddistance_cluster _1 34.241,
centroiddistance_cluster _2  20.583  dan
davies  bouldin dengan  hasil  0.473
seperti pada  Gambar 4.
Gambar 4. Data Performance

## 3.6.Pembahasan
Berdasarkan  hasil  dari  nilai performance diatas yang mengkategorikan sebagai Cluster _0
dengan  nilai  14.131  dikategorikan sebagai  laku  terjual, Cluster _2  dengan nilai  20.583  dikategorikan  sebagai kurang laku terjual, sedangkan Cluster _1
dengan nilai 34.241
dikategorikan sebagai tidak laku terjual.
Berikut  Tabel  3 Cluster _0  dengan kategori laku terjual.
Table 3. Data cluster _0 dengan Kategori Laku Terjual No Hasil Cluster Kode Nama Produk Ket 1 Cluster 0 S410- 01 Segi Empat paris 110x110 Milo Laku Terjual 2 Cluster 0 S410- 03 Segi Empat Paris 110x110 BW Laku Terjual 3 Cluster 0 S410- 04 Segi Empat Paris 110x110 Sage Laku Terjual 4 Cluster 0 S410- 05 Segi Empat Paris 110x110 Brown Laku Terjual 5 Cluster 0 S410- 06 Segi Empat Paris 110x110 Olive Laku Terjual 6 Cluster 0 S410- 07 Segi Empat Paris 110x110 Army Laku Terjual 7 Cluster 0 S410- 08 Segi Empat Paris 110x110 Wardah Laku Terjual 8 Cluster 0 S415- 01 Segi Empat 115x115 Milo Laku Terjual 9 Cluster 0 S415- 02 Segi Empat Paris 115x115 Black Laku Terjual 10 Cluster 0 S415- 03 Segi Empat Paris 115x115 BW Laku Terjual 11 Cluster 0 S415- 04 Segi Empat 115x115 Sage Laku Terjual 12 Cluster 0 S410- 06 Segi Empat Paris 115x115 Olive Laku Terjual 13 Cluster 0 S415- 07 Segi Empat Paris 115x115 Laku Terjual
Army 14 Cluster 0 S415- 08 Segi Empat paris 115x115 Wardah Laku Terjual 15 Cluster 0 BL10 -01 Bella  Square Lasercut 110x110 Milo Laku Terjual 16 Cluster 0 BL10 -03 Bella  Square Lasercut 110x110 BW Laku Terjual 17 Cluster 0 BL15 -01 Bella  Square Lasercut 115x115 Milo Laku Terjual … …. …. ……. …. 88 Cluster 0 CR- 004 Ciput Rajut Coklat Laku Terjual Berikut Tabel 4 Cluster _1
dengan kategori tidak laku terjual.
Table 4. Data cluster _1 dengan Kategori Tidak Laku Terjual No Hasil Cluster Kode Nama Barang Ket 1 Cluster _1 S410 -02 Segi Empat Paris  110x110 Black Tidak Laku Terjual 2 Cluster _1 BL1 0-02 Bella Square Lasercut 110x110 Black Tidak Laku Terjual 3 Cluster _1 BP10 -01 Bella Square Premium 110x110 Milo Tidak Laku Terjual 4 Cluster _1 BP10 -02 Bella Square Premium 110x110 Black Tidak Laku Terjual 5 Cluster _1 BP15 -02 Bella Square Premium 115x115 Black Tidak Laku Terjual 6 Cluster _1 Clust er_1 BJ10 -02 Bella Square Jahit Tepi 110x110 Black Tidak Laku Terjual 7 Cluster _1 BJ10 -03 Bella Square Jahit Tepi 110x110 BW Tidak Laku Terjual 8 Cluster _1 BJ10 -04 Bella Square Jahit Tepi 110x110 Sage Tidak Laku Terjual 9 Cluster _1 BJ15 -02 Bella Square Jahit Tepi 115x115 Black Tidak Laku Terjual 10 Cluster S4M Segi Empat Tidak
_1 Motif Laku Terjual 11 Cluster _1 S315 -01 Segi Tiga Instan  Abiyya Inner  115x115 Milo Tidak Laku Terjual 12 Cluster _1 5315 -02 Segi Tiga Instan  Abiyya Inner  115x115 Black Tidak Laku Terjual 13 Cluster _1 S315 -05 Segi Tiga Instan  Abiyya Inner  115x115 Brown Tidak Laku Terjual 14 Cluster _1 PC80 -01 Pashmina Ceruty Babydoll 180x75 Milo Tidak Laku Terjual 15 Cluster _1 PC80 -02 Pashmina Ceruty Babydoll 180x75 Black Tidak Laku Terjual 16 Cluster _1 PC80 -03 Pashmina Ceruty Babydoll 180x75 Bw Tidak Laku Terjual 17 Cluster _1 PC80 -05 Pashmina Ceruty Babydoll 180x75 Brown Tidak Laku Terjual 18 Cluster _1 PC90 -02 Pashmina Ceruty Babydoll 190x75 Black Tidak Laku Terjual 19 Cluster _1 SS- 02 Hijab  Sport  S Black Tidak Laku Terjual .. … … ……… …. 26 Cluster _1 SC- K Scrunchie Kecil Tidak Laku Terjual Berikut Tabel 5 Cluster_2
dengan kategori kurang laku terjual.
Table 5. Data cluster _1 dengan Kategori Kurang Laku Terjual No Hasil Cluster Kode Nama Barang Ket 1 Cluster _2 S415 -05 Segi Empat Paris  115x115 Brown Kurang Laku Terjual 2 Cluster _2 BL1 0-04 Bella Square Lasercut 110x110 Sage Kurang Laku Terjual 3 Cluster BL1 Bella Square Kurang
_2 0-05 Lasercut 110x110 Brown Laku Terjual 4 Cluster _2 BL1 0-06 Bella Square Lasercut 110x110 Olive Kurang Laku Terjual 5 Cluster _2 BL1 0-07 Bella Square Lasercut 110x110 Army Kurang Laku Terjual 6 Cluster _2 BL1 0-08 Bella Square Lasercut 110x110 Wardah Kurang Laku Terjual 7 Cluster _2 BL1 5-04 Bella Square Lasercut 115x115 Sage Kurang Laku Terjual 8 Cluster _2 BL1 5-07 Bella Square Lasercut 115x115 Army Kurang Laku Terjual 9 Cluster _2 BL1 5-08 Bella Square Lasercut 115x115 Wardah Kurang Laku Terjual 10 Cluster _2 BP10 -03 Bella Square Premium 110x110 BW Kurang Laku Terjual 11 Cluster _2 BP10 -04 Bella Square Premium 110x110 Sage Kurang Laku Terjual 12 Cluster _2 BP10 -05 Bella Square Premium 110x110 Brown Kurang Laku Terjual 13 Cluster _2 BP10 -06 Bella Square Premium 110x110 Olive Kurang Laku Terjual 14 Cluster _2 BP10 -07 Bella Square Premium 110x110 Army Kurang Laku Terjual 15 Cluster _2 BP10 -08 Bella Square Premium 110x110 Wardah Kurang Laku Terjual 16 Cluster _2 BJ10 -01 Bella Square Jahit Tepi 110x110 Milo Kurang Laku Terjual 17 Cluster _2 BJ10 -05 Bella Square Jahit Tepi 110x110 Brown Kurang Laku Terjual 18 Cluster _2 BK1 0-06 Bella Square Jahit Tepi 110x110 Olive Kurang Laku Terjual 19 Cluster _2 BK1 0-08 Bella Square Jahit Tepi 110x110 Wardah Kurang Laku Terjual … … …. …….. …… 46 Cluster _2 CN- 002 Ciput Ninja Putih Kurang Laku Terjual Hasil dari penelitian ini
mendapatkan  informasi  atau  pola  dari penerapan  algoritma k-means dengan data  penjualan  terdapat  sebanyak  88 items produk  yang  laku,  sebanyak  46 items produk  yang  kurang  laku  dan sebanyak  26 items produk  yang  tidak laku  terjual. Output evaluasi cluster yang  dilakukan  menunjukkan  bahwa perhitungan  menggunakan Rapidminer memiliki  nilai akurasi , recall dan precissio yang  lebih  baik  dibandingkan dengan  perhitungan Ms.Excel sehingga peneliti merekomendasikan untuk
menggunakan tools  Rapidminer untuk menghindari kesalahan perhitungan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  data penelitian ini berasal dari data transaksi penjualan  Toko  Bill  Lights  di  Gg.  5 Utara No.65 RW. 2 Karangampel Kidul Kecamatan  Karangampel  Kabupaten Indramayu  Jawa  Barat  45283.  Data yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  data  penjualan  dengan  total  160 produk.  Dalam  penelitian  ini,  model algoritma k-means digunakan  untuk
mengakses  kumpulan  data.  Kemudian model clustering  k-means  dataset yang ada,  serta cluster  distance  performance digunakan untuk menguji hasil clustering . Penelitian ini
mengidentifikasi  3  kelompok  yaitu produk yang laku, kurang laku dan tidak laku.  Hasil  data  yang  dihasilkan menjelaskan  bahwa Cluster _0  dinilai laku  terjual  dengan  skor  14.131,
Cluster _2  dinilai  kurang  laku  terjual dengan  skor  20.583,  dan Cluster _1
dianggap tidak laku terjual dengan skor 34.241. Hasil rekomendasi penelitian ini diharapkan  dapat  memberikan  saran atau  model  penerapan  algoritma k- means pada  data  penjualan  yang terdapat sebanyak 88 produk yang laku,
46  produk  kurang  laku,  dan  26  produk yang  tidak  laku  terjual.  Sehingga pemilik  dapat  mengembangkan  strategi penjualan dan pembelian ulang berdasarkan produk yang dipasarkan.

## DAFTAR PUSTAKA
Aulia,  S.  (2021).  Klasterisasi  Pola
Penjualan Pestisida Menggunakan  Metode  K-Means Clustering (Studi Kasus Di Toko Juanda Tani Kecamatan Hutabayu Raja). Djtechno: Jurnal Teknologi Informasi , 1 (1), 1–5. https://doi.org/10.46576/djtechn o.v1i1.964 Huda,  B.,  &  Priyatna,  B.  (2019). Penggunaan Aplikasi Content Management System (CMS) Untuk Pengembangan  Bisnis  Berbasis  E- commerce. Systematics , 1 (2),  81. https://doi.org/10.35706/sys.v1i2.2
076 Ika  Anikah,  Agus  Surip,  Nela  Puji Rahayu,  Muhammad  Harun  Al- Musa,  &  Edi  Tohidi.  (2022). Pengelompokan Data Barang Dengan  Menggunakan  Metode  K- Means  Untuk  Menentukan  Stok Persediaan  Barang. KOPERTIP : Jurnal Ilmiah Manajemen Informatika  Dan  Komputer , 4 (2),
58–64. https://doi.org/10.32485/kopertip.v 4i2.120 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
Muningsih,  E.,  &  Kiswati,  S.  (2018).
Sistem Aplikasi Berbasis Optimasi Metode  Elbow  Untuk  Penentuan Clustering Pelanggan. Joutica , 3 (1), 117. https://doi.org/10.30736/jti.v3i1.19 6
Nabila,  Z.,  Rahman  Isnain,  A.,  &
Abidin,  Z.  (2021).  Analisis  Data Mining  Untuk  Clustering  Kasus Covid-19  Di  Provinsi  Lampung Dengan Algoritma K-Means. Jurnal  Teknologi  Dan  Sistem Informasi (JTSI) , 2 (2), 100. http://jim.teknokrat.ac.id/index.php
/JTSI
Nasir, J. (2021). Penerapan Data Mining Clustering Dalam Mengelompokan Buku  Dengan  Metode  K-Means. Simetris:  Jurnal  Teknik  Mesin, Elektro Dan Ilmu Komputer , 11 (2), 690–703. https://doi.org/10.24176/simet.v11i
2.5482
Novita Lestari Anggreini. (2019). Teknik Clustering Dengan Algoritma K-Medoids Untuk Menangani  Strategi  Promosi  Di Politeknik  Tedc  Bandung. Jurnal Teknologi Informasi Dan Pendidikan , 12 (2).
http://tip.ppj.unp.ac.id
Santosa,  B.  (2007).  Data  mining  teknik pemanfaatan  data  untuk  keperluan bisnis. Yogyakarta:  Graha  Ilmu ,
978 (979), 756.
Srisulistiowati,  D.  B.,  &  ,  Muhamad Khaerudin,  S.  R.  (2020).  Sistem
Informasi  Prediksi  Penjualan  Alat
Tulis  Kantor  Dengan  Metode  Fp-
Growth (Studi Kasus Toko Koperasi  Sekolah  Bina  Mulia). Jurnal Sistem Informasi Universitas Suryadarma , 8 (2).
https://doi.org/10.35968/jsi.v8i2.73 9