## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 903−911 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5734

## Penerapan Algoritma K-Means Clustering Dalam Pola Penjualan Beras
Alvina Damayanti * , Raissa Amanda Putri
Sains dan Teknologi, Ilmu Komputer, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Medan, Indonesia Email: 1,* damayanty967@gmail.com, 2 raissa.ap@uinsu.ac.id Email Penulis Korespondensi: damayanty967@gmail.com Submitted: 05/08/2024; Accepted: 15/08/2024; Published: 15/08/2024
Abstrak −Penelitian  ini  menggunakan  K-Means  Clustering  untuk  menganalisis  pola  penjualan  beras  dengan  tujuan mengidentifikasi segmen pasar berdasarkan karakteristik pembelian. Data yang dianalisis meliputi volume penjualan, frekuensi pembelian  dan  harga.  Hasil  clustering  menunjukkan  beberapa  kelompok  konsumen  dengan  pola  pembelian  yang  serupa, memungkinkan  produsen  dan  pengecer  untuk  menyesuaikan  strategi  pemasaran  mereka  dengan  lebih  baik.  Temuan  ini memberikan wawasan yang berguna untuk meningkatkan efektivitas kampanye promosi dan memenuhi kebutuhan pasar secara lebih efisien. K-Means Clustering merupakan salah satu teknik analisis data yang sering digunakan untuk mengelompokkan objek-objek berdasarkan kesamaan atribut.  mengidentifikasi segmentasi pasar yang berbeda dan pola pembelian yang mungkin tidak terlihat secara langsung. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan data penjualan beras untuk mengungkap pola- pola  tersembunyi  dalam  transaksi  penjualan.  Dengan  menerapkan  K-Means  Clustering,  penelitian  ini  mengidentifikasi beberapa kelompok konsumen yang memiliki karakteristik serupa dalam hal pembelian beras. Hasil penelitian ini memberikan wawasan mengenai segmen pasar yang dapat digunakan untuk strategi pemasaran yang lebih efektif dan personalisasi produk. Temuan ini diharapkan dapat membantu produsen dan pengecer beras dalam merancang kampanye promosi yang lebih terarah dan meningkatkan efisiensi dalam memenuhi kebutuhan pasar.
Kata Kunci: K-Means Clustering; Pola Penjualan; Beras
Abstract −This study uses K-Means Clustering to analyze rice sales patterns with the aim of identifying market segments based on purchasing characteristics. The data analyzed include sales volume, purchase frequency and price. The clustering results show several consumer groups with similar purchasing patterns, allowing producers and retailers to better adjust their marketing strategies.  These  findings  provide  useful  insights  to  improve  the  effectiveness  of  promotional  campaigns  and  meet  market needs more efficiently. K-Means Clustering is one of the data analysis techniques that is often used to group objects based on similar attributes. Identify different market segmentation and purchasing patterns that may not be directly visible. This study aims  to  cluster  rice  sales  data  to  reveal  hidden  patterns  in  sales  transactions.  By  applying  K-Means  Clustering,  this  study identifies several consumer groups that have similar characteristics in terms of rice purchases. The results of this study provide insight  into  market  segments  that  can  be  used  for  more  effective  marketing  strategies  and  product  personalization.  These findings are expected to help rice producers and retailers design more targeted promotional campaigns and increase efficiency in meeting market needs.
Keywords : K-Means Clustering; Sales Pattern; Rice

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi  saat  ini  berkembang  sangat  pesat,  hampir  di  seluruh  aspek  kehidupan  manusia  telah  menggunakan teknologi komputer. Salah satu aspek yang tidak terlepas pada saat ini yaitu pemanfaatan teknologi dalam bidang pelayanan dan aspek perekonomian yang sangat banyak dipakai di perusahaan [1]. Untuk dapat bersaing didunia bisnis  saat  ini,  industri  kecil  dalam  manajemen  harus  terdepan  dalam  manajemen  operasional  dan  sebagainya, termasuk dalam efektifitas dan efesiensi operasional modern seperti perencanaan produksi peranan informasi yang ditata  dalam  suatu  struktur yang jelas, cepat, tepat  dan efesien akan sangat mendukung dalam kelancaran  suatu oganisasi atau personal [2][3]. Dalam persaingan di dunia bisnis, khususnya industri di bidang retail, menurut para pengembang untuk meningkatkan strategi perusahaan memerlukan strategi dan kecerdasan bisnis untuk dapat terus memenuhi  keinginan  pelanggan  sehingga  kemajuan teknologi sangat dibutuhkan untuk mengembangkan dunia bisnis [4]. Salah satu cara yaitu dengan mengetahui pola penjualan beras sehingga kita bisa menerapkan langkah- langkah yang tepat untuk memberikan fasilitas yang tepat guna meningkatkan daya jual [5].
Pada Dinas Pertanian Serdang Bedagai sejumlah data dapat diperoleh berdasarkan data historis, sehingga data akan bertambah terus menerus, misalnya data transaksi penjualan beras pada Dinas Pertanian. Seperti halnya pada  proses  penjualan  beras  terlaris  akan  menghasilkan  data  data-baru  berupa  data  transaksi  penjualan  beras terlaris oleh pelanggan [6]. Salah satunya adalah data yang digunakan untuk mencatat transaksi penjualan beras Pada Dinas Pertanian[7]. Apabila dilakukan pengolahan suatu data maka, dapat diketahui berbagai informasi yang bermanfaat dalam menentukan beras terlaris pada Dinas Pertanian. Kesulitan dalam menentukan jenis beras apa yang  seharusnya  menjadi  prioritas  untuk  diperbanyak  atau  tidak,  harus  menjadi  pengetahuan  penting  bagi pengelola kilang padi tersebut [8]. Karena jika jumlah persediaan beras yang kualitasnya buruk atau kurang baik, akan berpengaruh pada kurangnya minat pelanggan untuk membeli beras.  Pengelola  kilang  padi  harus  memiliki pengetahuan berdasarkan data penjualan oleh pelanggan sehingga tidak terjadi kesalahan dalam pengadaan [9].
Untuk mengatasi permasalahan tersebut, maka perlu dibuat suatu teknik data mining menggunakan metode K-Means  Clustering  pada  pola  penjualan  beras  yang  agar  dapat  mengetahui  prioritas  penambahan  jenis  padi.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Dengan metode K-Means Clustering dapat diklasifikasi, diprediksi dan mendapat informasi strategis, yaitu setiap bagian mempunyai kesamaan satu sama lain [10]. Kualifikasi dari kluster harus memiliki data yang sama dengan yang lainnya, sedangkan data yang berbeda akan berkumpul dengan kluster  yang berbeda pula  [11]. Penelitian sebelumnya dilakukan oleh Indriyani (2019) dengan judul “Clustering Data Penjualan pada Toko Perlengkapan Outdoor Menggunakan Metode K-Means“ [12] yang  membahas tentang penerapan data mining untuk  menjaga stok  persedian  barang  agar  tidak  kosong  termasuk  salah  satu  cara  untuk  menjaga  kepuasan  pelanggan.  Untuk memenuhi hal tersebut penjual harus dapat menganalisis mana data barang yang laku mana barang yang kurang laku dari data laporan penjualan barang. Hal ini tidaklah mudah apabila toko tersebut merupakan toko retail yang memiliki  ratusan  bahkan  ribuan  data  penjualan  setiap  bulannya,  dari  permasalahan  tersebut  dapat  diselesaikan dengan menggunakan salah satu teknik dalam data mining yaitu algoritma K-means Clustering [13].
Metode K-Means Clustering bertujuan mengelompokkan data yang memiliki data dan informasi strategis, yaitu setiap bagian, mempunyai kesamaan satu sama lain  [14].  Kualifikasi dari kluster harus memiliki data yang sama dengan yang lainnya, sedangkan  data  yang  berbeda  akan  berkumpul  dengan  kluster  yang  berbeda  pula. Dengan  dilakukan pengelompokkan data tersebut dapat diketahui memprediksi atau menyeleksi  suatu  masalah dengan klasterisasi data berdasarkan langkah yang sudah ada serta atribut yang sesuai dengan kebutuhan [15].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Penelitian
Kerangka penelitian adalah langkah-langkah yang diambil dalam penelitian yang bertujuan  maksimal dan akurat [16].
Gambar 1. Kerangka Penelitian
Gambar 1 merupakan langkah-langkah dari kerangkan penelitian.

## 2.2 Algoritma K-Means Clustering
Salah satu metode pada clustering yang terkenal dari pada algoritma clustering lainnya  adalah  K-Means  karena kesederhanaan algoritmanya dan efisiennya. K-Means yaitu salah satu teknik clustering pada data mining proses pemodelan  tanpa  supervisi  dan  metode  pengelompokkan  data  secara  partisi  dari  metode  pengelompokkan  data nonhierarki (sekatan) yang dapat mempartisi data kedalam bentuk dua kelompok atau lebih [17].
Metode tersebut akan mempartisi data kedalam suatu kelompok dimana data yang berkharakteristik sama akan  dimasukkan  kedalam  suatu  kelompok  sama  sedangkan  data  yang  berkarakteristik  yang  berbeda  akan dikelompokkan  kedalam  kelompok  lainya.  Tujuan  dari  pengelompokkan  suatu  data  yaitu  dapat  meminimalkan dari  fungsi  objektif  yang  di  set  dalam  proses  pengelompokkan,  pada  umumnya  akan  berusaha  meminimalkan variasi  didalam  suatu  kelompok  dan  memaksimalkan  variasi  antar  kelompok  [18].  Adapun  langkah-langkah melakukan clustering  dengan metode K-means adalah sebagai berikut [19]:
1. Menentukan banyaknya cluster (k) untuk jumlah cluster dari dataset yang ada.
2. Menentukan (k) sebagai Centroid, biasanya dilakukan secara acak (random).

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
3. Tempatkan semua data/ objek ke cluster terdekat. Kedekatan dua objek ditentukan berdasarkan jarak kedua objek  tersebut.  Demikian  juga  kedekatan  suatu data ke cluster tertentu ditentukan dengan jarak antara data dengan pusat cluster. Dalam tahap ini perlu dihitung jarak tiap data ke tiap pusat cluster. Jarak  paling  antara satu  data  dengan  satu  cluster  tertentu  akan  menentukan  suatu  data  masuk  dalam  cluster  mana.  Untuk menghitung jarak semua data ke setiap titik pusat cluster dapat menggunakan teori jarak Euclidean.
4. Hitung jarak data dengan centroid menggunakan rumus jarak menggunakan rumus Eucliden yang dirumuskan sebagai berikut:
D (i,j) =   √(X1 i − X1 J ) 2 +   (X2 i − X2 J ) 2 + ⋯ +   (XK i − XK J ) 2 (1)
Dimana D (i j) adalah jarak data ke i ke pusat cluster j, Xki adalah data ke I pada atribut data ke k, Xkj adalah titik pusat ke j pada atribut ke k.
5. Kelompokkan data berdasarkan kedekatan dengan centroid kemudian perbaharui nilai centroid baru dengan lokasi dari pusat cluster menggunakan persamaan:
(t + 1) = N 1 ∑ sjj ϵ sj Xj (2)
Dimana μj (t+1) adalah centroid baru pada iterasi ke (t+1) dan nsj adalah banyaknya data pada cluster sj . 6. Lakukan langkah 2 sampai 4 sampai anggota tiap cluster tidak ada yang berubah (N. F. Adani et al., 2019).

## 2.3 Pengumpulan Data
Tahapan ini merupakan tahapan yang dilakukan peneliti untuk mengumpulkan informasi untuk tujuan penelitian. Adapun perolehan data yang dikumpulkan adalah sebagai  berikut:
1. Observasi Pada  tahap  ini  penulis  meninjau  langsung  ke  lokasi  untuk  melakukan penelitian [20][21].
2. Wawancara
Tahap  ini  penulis  melakukan  wawancara  kepada  Pimpinan  dan  staff  pengelola beras pada Dinas Pertanian Serdang Bedagai [22].
3. Studi Literatur
Pada tahap ini penulis mengumpukan data dari buku-buku, jurnal-jurnal dan internet terkait judul penelitian [23].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Penerapan K-Means Clustering
1. Menentukan Data Penjualan Beras
Tabel 1. Data Penjualan Beras Merk Beras Kuantitas Beras (kg) Stok (kg) Penjualan (kg) Boneka 10 2000 700 Topi 5 1000 1500 Tomat 30 1800 400 Tani 10 2500 800 Lain-lain 5 1500 1200 Boneka 30 2000 600 Topi 10 1000 900 Tomat 5 1800 1100 Tani 5 2500 300 … … … … Lain-lain 5 1500 400
Tabel 1 merupakan data penjualan beras.
2. Menentukan Klaster
Tabel 2. Klaster Kode Klaster Jenis Klaster K1 Tidak Laris K2 Laris K3 Sangat Laris

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Tabel 2. merupakan jenis klaster dan kode klaster.
3. Inisialisasi Pusat Klaster Pilih tiga centroid awal secara acak: Centroid 1: Penjualan = 300 kg (Tidak Laris)
Centroid 2: Penjualan = 700 kg (Laris) Centroid 3: Penjualan = 1400 kg (Sangat Laris) Iterasi 1: Tetapkan titik data ke centroid Hitung jarak dari setiap data poin ke centroid 1, centroid 2, dan centroid 3:
Tabel 3. Jarak Terpendek Ke Centroid Merk Beras Penjualan (kg) Jarak ke Centroid 1 (300 kg) Jarak ke Centroid 2 (700 kg) Jarak ke Centroid 3 (1400 kg) Klaster Boneka 700 400 0 700 2 Topi 1500 1200 800 100 3 Tomat 400 100 300 1000 1 Tani 800 500 100 600 2 Lain-lain 1200 900 500 200 3 Boneka 600 300 100 800 2 Topi 900 600 200 500 2 Tomat 1100 800 400 300 3 Tani 300 0 400 1100 1 … … … … … … Lain-lain 400 100 300 1000 1
Tabel 3 merupakan jarak terpendek ke centroid.
Iterasi 1: Perbarui Centroids
Hitung rata-rata penjualan untuk setiap klaster: Tidak Laris (Klaster 1): Data penjualan: 400, 300, 200, 100, 300, 200, 100 Langkah: Hitung rata-rata penjualan untuk klaster ini:
𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝐿𝑎𝑟𝑖𝑠 (𝐾𝑙𝑎𝑠𝑡𝑒𝑟 1) = (400 + 300 + 200 + 100 + 300 + 200 + 100)
7 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝐿𝑎𝑟𝑖𝑠 (𝐾𝑙𝑎𝑠𝑡𝑒𝑟 1) = 228.57 Laris (Klaster 2): Data penjualan: 700, 800, 600, 900, 500, 1000, 700, 800, 700, 600, 800, 900, 600, 700 Langkah: Hitung rata-rata penjualan untuk klaster ini:
𝐿𝑎𝑟𝑖𝑠 (𝐾𝑙𝑎𝑠𝑡𝑒𝑟 2) = (700 + 800 + 600 + 900 + 500 + 1000 + 700 + 800 + 700 + 600
+ 800 + 900 + 600 + 700)
14
𝐿𝑎𝑟𝑖𝑠 (𝐾𝑙𝑎𝑠𝑡𝑒𝑟 1) = 742.86 Sangat Laris (Klaster 3): Data penjualan: 1500, 1200, 1100, 1400, 1100, 1400, 1500, 1400, 1100 Langkah: Hitung rata-rata penjualan untuk klaster ini:
𝑆𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡 𝐿𝑎𝑟𝑖𝑠 (𝐾𝑙𝑎𝑠𝑡𝑒𝑟 3) = (1500 + 1200 + 1100 + 1400 + 1100 + 1400 + 1500 + 1400 + 1100)
9
𝑆𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡 𝐿𝑎𝑟𝑖𝑠 (𝐾𝑙𝑎𝑠𝑡𝑒𝑟 3) = 1300 Iterasi 2: Perbarui Data poin Ke Centroid baru Hitung jarak dari setiap data poin ke centroid baru:
Tabel 4. Jarak Terpendek Ke Centroid Iterasi 1 Merk Beras Penjualan (kg) Jarak ke Centroid 1 (300 kg) Jarak ke Centroid 2 (700 kg) Jarak ke Centroid 3 (1400 kg) Klaster Boneka 700 471.43 42.86 600 2 Topi 1500 1271.43 757.14 200 3 Tomat 400 171.43 342.86 900 1 Tani 800 571.43 57.14 500 2 Lain-lain 1200 971.43 457.14 100 3 Boneka 600 371.43 142.86 700 2 Topi 900 671.43 157.14 400 2 Tomat 1100 871.43 357.14 200 3 Tani 300 71.43 442.86 1000 1

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 903−911 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5734
Merk Beras Penjualan (kg) Jarak ke Centroid 1 (300 kg) Jarak ke Centroid 2 (700 kg) Jarak ke Centroid 3 (1400 kg) Klaster … … … … … … Lain-lain 400 171.43 342.86 900 1 Tabel 4. merupakan jarak terpendek ke centroid. Iterasi 2: Perbarui Centroids
Hitung rata-rata penjualan untuk setiap klaster: Tidak Laris (Klaster 1): Data penjualan: 400, 300, 200, 100, 300, 200, 100, 500, 400, 200, 300, 500, 400 Langkah: Hitung rata-rata penjualan untuk klaster ini:
𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝐿𝑎𝑟𝑖𝑠 (𝐾𝑙𝑎𝑠𝑡𝑒𝑟 1) = (400 + 300 + 200 + 100 + 300 + 200 + 100 + 500 + 400 + 200 + 300 + 500 + 400)
13 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝐿𝑎𝑟𝑖𝑠 (𝐾𝑙𝑎𝑠𝑡𝑒𝑟 1) = 284.62 Laris (Klaster 2): Data penjualan: 700, 800, 600, 900, 500, 1000, 700, 800, 700, 600, 800, 900, 600, 700, 800, 600, 700, 600, 700, 500 Langkah: Hitung rata-rata penjualan untuk klaster ini:
𝐿𝑎𝑟𝑖𝑠 (𝐾𝑙𝑎𝑠𝑡𝑒𝑟 2) = (700 + 800 + 600 + 900 + 500 + 1000 + 700 + 800 + 700 + 600 + 800 + 900 + 600 + 700 + 800 + 600 + 700 + 600 + 700 + 500)
20
𝐿𝑎𝑟𝑖𝑠 (𝐾𝑙𝑎𝑠𝑡𝑒𝑟 1) = 730 Sangat Laris (Klaster 3): Data penjualan: 1500, 1200, 1100, 1400, 1100, 1400, 1500, 1400, 1100 Langkah: Hitung rata-rata penjualan untuk klaster ini.
𝑆𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡 𝐿𝑎𝑟𝑖𝑠 (𝐾𝑙𝑎𝑠𝑡𝑒𝑟 3) = (1500 + 1200 + 1100 + 1400 + 1100 + 1400 + 1500 + 1400 + 1100) 9
𝑆𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡 𝐿𝑎𝑟𝑖𝑠 (𝐾𝑙𝑎𝑠𝑡𝑒𝑟 3) = 1300 Iterasi 3: Perbarui Data poin Ke Centroid baru. Hitung jarak dari setiap data poin ke centroid baru:
Tabel 5. Jarak Terpendek Ke Centroid Iterasi 2
Merk Beras Penjualan (kg) Jarak ke Centroid 1 (300 kg) Jarak ke Centroid 2 (700 kg) Jarak ke Centroid 3 (1400 kg) Klaster Boneka 700 471.43 42.86 600 2 Topi 1500 1271.43 757.14 200 3 Tomat 400 171.43 342.86 900 1 Tani 800 571.43 57.14 500 2 Lain-lain 1200 971.43 457.14 100 3 Boneka 600 371.43 142.86 700 2 Topi 900 671.43 157.14 400 2 Tomat 1100 871.43 357.14 200 3 Tani 300 71.43 442.86 1000 1 … … … … … … Lain-lain 400 171.43 342.86 900 1
Tabel 5. merupakan jarak terpendek ke centroid iterasi 2.
Iterasi 3: Perbarui Centroids
Hitung rata-rata penjualan untuk setiap klaster:
Tidak Laris (Klaster 1):
Data penjualan: 400, 300, 200, 100, 300, 200, 100, 500, 400, 200, 300, 500, 400 Langkah: Hitung rata-rata penjualan untuk klaster ini:
𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝐿𝑎𝑟𝑖𝑠 (𝐾𝑙𝑎𝑠𝑡𝑒𝑟 1) = (400 + 300 + 200 + 100 + 300 + 200 + 100 + 500 + 400 + 200 + 300 + 500 + 400)
13
𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝐿𝑎𝑟𝑖𝑠 (𝐾𝑙𝑎𝑠𝑡𝑒𝑟 1) = 284.62 Laris (Klaster 2): Data penjualan: 700, 800, 600, 900, 500, 1000, 700, 800, 700, 600, 800, 900, 600, 700, 800, 600, 700, 600, 700, 500 Langkah: Hitung rata-rata penjualan untuk klaster ini:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
𝐿𝑎𝑟𝑖𝑠 (𝐾𝑙𝑎𝑠𝑡𝑒𝑟 2) = (700 + 800 + 600 + 900 + 500 + 1000 + 700 + 800 + 700 + 600 + 800 + 900 + 600 + 700 + 800 + 600 + 700 + 600 + 700 + 500) 20 𝐿𝑎𝑟𝑖𝑠 (𝐾𝑙𝑎𝑠𝑡𝑒𝑟 1) = 730 Sangat Laris (Klaster 3): Data penjualan: 1500, 1200, 1100, 1400, 1100, 1400, 1500, 1400, 1100 Langkah: Hitung rata-rata penjualan untuk klaster ini.
𝑆𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡 𝐿𝑎𝑟𝑖𝑠 (𝐾𝑙𝑎𝑠𝑡𝑒𝑟 3) = (1500 + 1200 + 1100 + 1400 + 1100 + 1400 + 1500 + 1400 + 1100)
9
𝑆𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡 𝐿𝑎𝑟𝑖𝑠 (𝐾𝑙𝑎𝑠𝑡𝑒𝑟 3) = 1300
Setelah centroid tidak berubah lagi, maka dapat disimpulkan bahwa telah mencapai stabilitas klaster.
Tidak Laris : Centroid sekitar 284.62 kg Laris : Centroid sekitar 730 kg Sangat Laris : Centroid sekitar 1300 kg Berikut adalah klaster final berdasarkan perhitungan manual dengan metode K-Means: Klaster 1 (Tidak Laris) : Data poin dengan penjualan mendekati 284.62 kg Klaster 2 (Laris) : Data poin dengan penjualan mendekati 730 kg Klaster 3 (Sangat Laris) : Data poin dengan penjualan mendekati 1300 k

## 3.2 Implementasi
Dibawah  ini  adalah  tampilan  hasil  dan  pembahasan  dari  penerapan  K-Means Clustering dalam klasifikasi pola penjualan beras.
1. Tampilan Halaman Login
Gambar 2 merupakan tampilan halaman login. Tampilan ini digunakan untuk masuk ke dalam sistem dan admin harus mengisi username dan password.

## Gambar 2. Tampilan Halaman Login
2. Tampilan Halaman Utama
Gambar  3  merupakan  tampilan  halaman  utama.  Tampilan  ini  muncul  ketika  pengguna  mengakses  halaman web, pada halaman web ini terdapat lima (5) menu yaitu Dashboard, Data Penjualan, Data Klaster, Clustering dan Logout.
Gambar 3. Tampilan Halaman Utama
3. Tampilan Halaman Data Penjualan
Gambar 4 merupakan tampilan halaman data penjualan. Pada gambar 4. dapat dijelaskan bahwa tampilan ini muncul  ketika  pengguna  mengakses  menu  data  penjualan,  pada  halaman  ini  admin  dapat  mengelola  data penjualan, admin dapat menambah, mengubah dan menghapus data penjualan sesuai kebutuhan sistem.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Gambar 4. Tampilan Halaman Data Penjualan
4. Tampilan Halaman Klaster
Gambar 5 merupakan tampilan halaman kluster. Tampilan ini muncul ketika pengguna mengakses menu data klaster,  pada  halaman  ini  admin  dapat  mengelola  data  klaster,  admin  dapat  menambah,  mengubah  dan menghapus data klaster sesuai kebutuhan sistem.
Gambar 5. Tampilan Halaman Klaster
5. Tampilan Halaman Clustering
Gambar 6 merupakan tampilan halaman clustering. Pada gambar 6. dapat dijelaskan bahwa tampilan ini muncul ketika pengguna mengakses menu Clustering, pada halaman ini admin melakukan proses Clustering dengan menerapkan metode K-Means Clustering.
Gambar 6. Tampilan Halaman Clustering
6. Tampilan Halaman Hasil Clustering
Gambar 7 merupakan tampilan halaman hasil clustering.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Gambar 7. Tampilan Halaman Hasil CLustering

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian,  sistem  clustering  ini  mendapatkan  hasil  3  klaster  penjualan  dengan  menerapkan metode K-Means Clustering didapatkan nilai Klaster 1 (Tidak Laris) data poin dengan penjualan mendekati 284.62 kg, Klaster 2 (Laris) data poin dengan penjualan mendekati 730 kg dan Klaster 3 (Sangat Laris) data poin dengan penjualan  mendekati  1300  k.  Sistem  Clustering  berbasis  web  ini  dapat  digunakan  oleh  pengguna  untuk mengelompokkan jenis penjualan beras pada aplikasi berbasis web.

## REFERENCES
[1] A. A. Fauzi et al., Pemanfaatan Teknologi Informasi di Berbagai Sektor Pada Masa Society 5.0. PT. Sonpedia Publishing Indonesia, 2023.
[2] H.  Manurung,  M.  Marbun,  and  J.  No,  “Penerapan  Metode  Fuzzy  Mamdani  Untuk  Memprediksi  Angka  Penjualan Berdasarkan Persediaan Dan Jumlah Permintaan Pada Kilang Padi CV. Usaha Bersama,” J. Nas. Komputasi Dan Teknol. Inf., vol. 4, no. 6, 2021.
[3] D. UPUY and A. H. HIARIEY, “Implementasi Fuzzy Sugeno untuk menentukan Jumlah Produksi Tahu,” J. Teknol. Inf. dan Terap., vol. 10, no. 2, pp. 91–94, 2023.
[4] M. Syahril, K. Erwansyah, and M. Yetri, “Penerapan Data Mining untuk menentukan pola penjualan peralatan sekolah pada brand wigglo dengan menggunakan algoritma apriori,” J. Teknol. Sist. Inf. Dan Sist. Komput. TGD, vol. 3, no. 1, pp. 118–136, 2020.
[5] S. Al Idrus and M. A. MM, Kualitas Pelayanan dan Keputusan Pembelian: Konsep danTeori. Media Nusa Creative (MNC Publishing), 2021.
[6] S. T. Dewi Soyusiawaty et al., “Buku Ajar Mata Kuliah Basis Data,” 2020.
[7] A. R. Hakim, “Analisis Pola Pembelian Konsumen di Alfamart dengan Menggunakan Algoritma Apriori,” J. Desain Dan Anal. Teknol., vol. 2, no. 2, pp. 193–199, 2023.
[8] M. Lutfi, “Model pendistribusian zakat: studi terhadap Baznas DKI jakarta dan LAZ Dompet Dhuafa,” 2021.
[9] R. E. Sitompul, “Pengaruh kualitas produk, harga dan saluran distribusi terhadap keputusan pembelian beras kilang padi UD.  Duma  Harahap  di  Desa  Pargumbangan  Kecamatan  Angkola  Muaratais.”  UIN  Syekh  Ali  Hasan  Ahmad  Addary Padangsidimpuan, 2023.
[10]  R.  P.  Primanda,  A.  Alwi,  and  D.  Mustikasari,  “Data  Mining  Seleksi  Siswa  Berprestasi  Untuk  Menentukan  Kelas Unggulan Menggunakan Metode K-Means Clustering (Studi Kasus di MTS Darul Fikri),” Komputek, vol. 5, no. 1, pp. 88–100, 2021.
[11]  R. Putra Primanda, “Data Mining Seleksi Siswa Berprestasi Untuk Menentukan Kelas Unggulan Menggunakan Metode K-Means Clustering (Studi Kasus di MTS Darul Fikri).” Universitas Muhammadiyah Ponorogo, 2021.
[12]  F.  Indriyani  and  E.  Irfiani,  “Clustering  Data  Penjualan  pada  Toko  Perlengkapan  Outdoor  Menggunakan  Metode  K- Means,” JUITA J. Inform., vol. 7, no. 2, pp. 109–113, 2019.
[13]  N.  Sholicha  and  R.  Oktafia,  “Strategi  Pemasaran  dalam  Upaya  Peningkatan  Omset  Penjualan  UMKM  Desa  Sumber Kembar, Kecamatan Pacet, Kabupaten Mojokerto,” J. Ilm. Ekon. Islam, vol. 7, no. 2, pp. 1156–1165, 2021.
[14]  E. M. Fitri, R. R. Suryono, and A. Wantoro, “Klasterisasi Data Penjualan Berdasarkan Wilayah Menggunakan Metode K-Means Pada Pt Xyz,” J. Komputasi, vol. 11, no. 2, pp. 157–168, 2023.
[15]  V.  Arinaldi,  R.  P.  Soesanto,  and  H.  D.  Anggana,  “Perancangan  Sistem  Rekomendasi  Paket  Wisata  Alam  Kabupaten Rembang Jawa Tengah Dengan Metode K-Means,” eProceedings Eng., vol. 10, no. 3, 2023.
[16]  M.  Jamaludin  and  W.  Mohammad,  “Integrasi  Etika  Islam  Berlandaskan  Pada  Al-Qur’an  dan  Kerangka  Kerja  COSO dalam Asesmen Risiko: Studi Kasus di SMP Era Pembangunan Umat,” Musytari Neraca Manajemen, Akuntansi, dan Ekon., vol. 1, no. 4, pp. 110–120, 2023.
[17]  M. R. Nugroho, I. E. Hendrawan, and P. P. Purwantoro, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Klasterisasi Data Obat Pada Rumah Sakit ASRI,” Nuansa Inform., vol. 16, no. 1, pp. 125–133, 2022.
[18]  W.  Purba,  W.  Siawin,  M.  N.  K.  Nababan,  N.  P.  Dharshinni,  and  S.  Aisyah,  “Implementasi  Data  Mining  Untuk Pengelompokkan Dan Prediksi Karyawan Yang Berpotensi Phk Dengan Algoritma K-Means Clustering,”  J. Sist. Inf. Dan Ilmu Komput. Prima (JUSIKOM PRIMA), vol. 2, no. 2, pp. 85–90, 2019.
[19]  D.  D.  Darmansah  and  N.  W.  Wardani,  “Analisis  Pesebaran  Penularan  Virus  Corona  di  Provinsi  Jawa  Tengah Menggunakan Metode K-Means Clustering,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi), vol. 8, no. 1, pp. 105–

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
117, 2021.
[20]  M. Siregar, S. Samsudin, and R. A. Putri, “Sistem Informasi Geografis Dalam Monitoring Daerah Prioritas Penanganan Stunting Pada Anak Di Kota Medan,” J. Sci. Soc. Res., vol. 6, no. 3, pp. 643–648, 2023.
[21]  A. L. Setyabudhi and Sanusi, “Perancangan Modul Menggambar Teknik Berbasiskan Kompetensi Untuk Program Studi Teknik  Industri  Fakultas  Teknik  Ibnu  Sina,”  J.  Tek.  Ibnu  Sina,  vol.  4,  no.  02,  pp.  19–25,  2020,  doi:  10.36352/jt- ibsi.v4i02.41.
[22]  I. Irwanto, “Perancangan Sistem Informasi Sekolah Kejuruan dengan Menggunakan Metode Waterfall (Studi Kasus SMK PGRI 1 Kota Serang-Banten),” Lect.  J. Pendidik., vol. 12, no. 1, pp. 86–107, 2021, doi: 10.31849/lectura.v12i1.6093.
[23]  R.  A.  Putri  and  L.  Syafina,  “Pengembangan  Sistem  Informasi  Akuntansi  Berbasis  Desktop  Dengan  Metode  Stradis,” Algoritm. J. ILMU Komput. DAN Inform., vol. 2, no. 2, p. 21, 2019.