Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 3 Nomor 2 September 2019, pp. 381-392 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Pengelompokkan Data Pembelian Tinta Dengan Menggunakan Metode K-Means
Susliansyah 1 , Heny Sumarno 2 , Hendro Priyono 3 , Noer Hikmah 4 Sistem Informasi, Universitas Bina Sarana Informatika Jl. Kamal Raya No. 18, Ringroad Barat, Cengkareng, Jakarta Barat Jl. Margonda Raya 100 Pondok Cina Depok 021-54376398, 021-78881112 susliansyah.slx@bsi.ac.id, heny_nyno@yahoo.com, hendrop250@gmail.com, Noer.nhh@bsi.ac.id

## Abstract
PT.  Mayer  Indah  Indonesia is engaged in  the  production  of  goods,  where  the most  important part  to  prepare  the  needs  for  production  needs  is  the  purchasing  department,  but  in  the purchasing section it is difficult to determine which items must be bought a lot, are and few in meeting the demand requirements of each part because of the needs goods for production are very unpredictable, eventually causing some goods demand not to be fulfilled because the goods are out of stock. To solve the problems experienced by the purchasing part, datamining using clustering  algorithm  is  k-means  method,  where  the  initial  stages  determine  the  centroid randomly and do the first iteration calculation and determine the new centroid from the first iteration,  then  the  second  iteration  calculation  is  done,  because  the  results  of  the  first  and second iterations in the smallest  layout of the three groups, the calculation stops. The results obtained by using the ink purchase data seen from the three attributes of incoming goods, items purchased  and  stock  of  goods,  making  it  easier  and  help  the  purchasing  department  in classifying items that must be purchased a lot, medium and little.
Keywords : Datamining, Clustering, K-means, Purchasing

## Abstrak
Perusahaan  PT.  Mayer  Indah  Indonesia  bergerak  dibidang  produksi  barang,  dimana  bagian yang  paling  sangat  penting  untuk  menyiapkan  kebutuhan  untuk  keperluan  produksi  adalah bagian pembelian, tetapi dibagian pembelian mengalami kesulitan untuk menentukan barang mana yang harus dibeli banyak, sedang dan sedikit dalam memenuhi kebutuhan permintaan dari setiap bagian dikarenakan kebutuhan barang untuk produksi sangat tidak bisa diprediksi, akhirnya menyebabkan beberapa permintaan barang tidak terpenuhi dikarenakan persediaan barang habis. Untuk menyelesaikan permasalahan yang dialami bagian pembelian digunakan datamining  dengan  algoritma  clustering  yaitu  metode  k-means,  dimana  tahapan  awalnya menentukan  centroid  secara  acak  dan  melakukan  perhitungan  iterasi  pertama  serta menentukan  centroid  baru  dari  iterasi  pertama,  selanjutnya  dilakukan  perhitungan  iterasi kedua, dikarenakan hasil iterasinya pertama dan kedua pada tata letak jarak yang paling kecil pada  tiga  pengelompokkan  sama,  maka  perhitungan  berhenti.  Hasil  yang  diperoleh  dengan menggunakan data pembelian tinta yang dilihat dari tiga attribut barang yang masuk, barang yang dibeli dan stok barang, sehingga memudahkan dan membantu bagian pembelian dalam mengelompokkan barang yang harus dibeli banyak, sedang dan sedikit.
Kata kunci : Datamining, Clustering, K-means, Pembelian

## 1. PENDAHULUAN
PT.  Mayer  Indah  Indonesia  bergerak  dibidang  tekstil  yang  berfokus pada  pembuatan  Rachel,  tali,  dan  sulaman.  Adapun  jenis  produk  mulai  dari renda  Rachel  berkualitas  tinggi  (renda  sempit/kaku,  renda  allover/brokat,
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 3 Nomor 2 September 2019, pp. 381-392 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
dan renda tirai), bordir yang mencakup trimming dan allover lace, dan renda mengepang. Saat ini memperluas pasar secara global ke Amerika, Eropa dan Timur  Tengah  dan  mencari  agen  tekstil  profesional  untuk  mendukung memasuki  pasar  baru.  Pada  PT.  Mayer  Indah  Indonesia  bergerak  dibidang produksi  barang,  dimana  bagian  yang  paling  sangat  penting  untuk menyiapkan kebutuhan untuk keperluan produksi adalah bagian pembelian.
Bagian  pembelian  dalam  menganalisa  persediaan  barang  yang  harus dibeli  masih  menggunakan  sistem  konvensional,  sehingga  mengalami kesulitan untuk menentukan barang mana yang harus dibeli banyak, sedang dan  sedikit  dalam  memenuhi  kebutuhan  permintaan  dari  setiap  bagian- bagian  dikarenakan  kebutuhan  barang  untuk  produksi  sangat  tidak  bisa diprediksi.  akhirnya  menyebabkan  beberapa  permintaan  barang  tidak terpenuhi  dikarenakan  persediaan  barang  habis.  Dalam  penyelesaian permasalahan  diatas,  maka  diperlukan  sebuah  solusi  untuk  dapat menentukan  pembelian  barang  dengan  tepat,  yaitu  dengan  menggunkan metode  K-means. Adapun  penelitian  yang  terkait  dengan  tujuan  untuk memperkuat  permasalahan  diatas  sebagai  berikut: (1)  Pada  swalayan Fadhilla  dalam  mengelola  data  penjulannya  masih  dilakukan  dengan  cara manual  dan  juga  masih  tidak  bisa  mengelompokkan  data  barang  yang  laris dan  yang  tidak  laris  dijual.  Sehingga  mengalami  kesulitan  yaitu  seringnya kekurangan stok barang yang laku dikarenakan penjualan sangat tinggi.  (2) Selain  itu  menumpuknya  barang  yang  tidak  laku  di  gudang  dikarenakan penjualan  sangat  rendah.  Dalam  penyelesaian  permasalahan  ini,  digunakan penerapan algoritma clustering dengan metode K-means [1].
CV  Terang  Jaya  merupakan  perusahaan  dibidang  Otomotif  yang  fokus pada  melayani  pembelian  dan  penjualan  barang  sparepart  mobil  serta memberikan service bermacam-macam merek mobil. Akan tetapi CV Terang Jaya  kurang  dalam  hal  pemantauan  barang  yang  dijual,  barang-barang  apa saja  yang  diperlukan  oleh  konsumen  dan  dalam  penyimpanan  data  juga kurang  efektif.  Untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut  maka  digunakan penerapan  Clustering  dengan  menggunakan  metode  K-Means  [4]. Permasalahan yang sering terjadi pada online shop dikarenakan online shop mengalami kesulitan pada saat menentukan stok minimum pada tiap barang yang  harus  dipenuhi  berdasarkan  keinginan  konsumen.  Untuk  mengatasi permasalahan  yang  dialami  saat  ini,  maka  dibutuhkan  sebuah  metode sehingga dapat menentukan barang mana yang harus di stok banyak, sedang atau  bahkan  sedikit  agar  tidak  lagi  mengalami  kekurangan  atau  bahkan kelebihan  dalam  pemenuhan  stok  barang  tertentu,  metode  yang  digunakan pada penelitian ini adalah metode K-Means [2].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1. Pengumpulan Data
Untuk  memperoleh  data  yang  diperlukan  dalam  penelitian  ini,  maka dilakukan dengan cara:
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 3 Nomor 2 September 2019, pp. 381-392 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
1. Observasi
Melihat  proses  bagian  pembelian  dalam  mencatat  semua  barang  yang dibeli sampai nanti ada permintaan barang tersebut disetiap bagian.
2. Wawancara Melakukan  wawancara  dengan  kepala  bagian  dan  asisten  yaitu  dengan ibu  Lestari  dan  Ibu  Maya  yang  berkaitan  dengan  data-data  barang  yang dibeli selama 6 bulan.

## 2.2. Datamining
Berbagai  ragam  tentang  pendefinisian  data  mining,  meliputi  sebagai berikut [3]:
a. Penguraian  (yang  tidak  sederhana)  dari  sekumpulan  data  menjadi informasi yang memiliki potensi secara implisit (tidak nyata/jelas) yang sebelumnya tidak diketahui.
b. Penggalian dan analisis, dengan menggunakan piranti otomatis atau semi otomatis,  dari  sejumlah  besar  data  yang  bertujuan  untuk  menemukan pola yang memiliki arti.
c. Data  mining  juga  merupakan  bagian  dari knowledge  discovery dalam database (KDD).

## 2.3. Clustering
Clustering adalah sebuah proses untuk mengelompokkan data ke dalam beberapa cluster atau kelompok sehingga data dalam satu cluster  memiliki tingkat  kemiripan  yang  maksimum  dan  data  antar  cluster  memiliki kemiripan yang minimum [5]. Metode clustering juga harus dapat mengukur kemampuannya  sendiri  dalam  usaha  untuk  menemukan  suatu  pola tersembunyi pada adata yang sedang diteliti. Terdapat berbagai metode yang dapat  digunakan  untuk  mengukur  nilai  kesamaan  antar  objek-objek  yang dibandingkan. Salah satunya ialah dengan Weighted Euclidean Distance . Euclidean  Distance menghitung  jarak  dua  buah  point  dengan mengetahui  nilai  masing-masing  atribut  pada  kedua  poin  tersebut.  Berikut formula yang digunakan untuk menghitung jarak dengan Euclidean Distance :
Distance (1) Keterangan: N = Jumlah record data
K
= Urutan field data r = 2
µk = Bobot field yang diberikan user
Jarak  adalah  pendekatan  yang  umum  dipakai  untuk  menetukan kesamaan  atau  ketidaksamaan  dua  vektor  fitur  yang  dinyatakan  dengan ranking .  Apabila  nilai ranking yang  dihasilkan  semakin  kecil  nilainya  maka semakin  dekat/tinggi  kesamaan  antara  kedua  vektor  tersebut.  Teknik pengukuran jarak dengan metode Euclidean menjadi salah satu metode yang
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 3 Nomor 2 September 2019, pp. 381-392 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
paling  umun  digunakan.  Pengukuran  jarak  dengan  meotde Euclidean dapat dituliskan dengan persamaan berikut:
(2)

## 2.4. Algoritma K-means
Merupakan  salah  satu  algoritma  klastering  dengan  metode  partisi ( partitioning method ) yang berbasis titik pusat ( centroid ). Algoritma K-Means dalam  penerapannya  memerlukan  tiga  parameter  yang  seluruhnya ditentukan  pengguna  yaitu  jumlah cluster k,  inisialisasi  klaster,  dan  jarak sistem.  Biasanya  K-Means  dijalankan  secara  independen  dengan  inisialisasi yang berbeda menghasilkan cluster akhir yang berbeda karena algoritma ini secara  prinsip  hanya  mengelompokkan  data  menuju  local  minimal  [5]. Tahapan-tahapan dalam algoritma K-Means sebagai berikut [5]:
1. Tentukan berapa banyak cluster k dari dataset yang akan dibagi.
2. Tetapkan secara acak data k menjadi pusat awal lokasi klaster.
3. Untuk  masing-masing  data,  temukan  pusat  cluster  terdekat.  Dengan demikian  berarti  masing-masing  pusat cluster memiliki  sebuah  subset dari dataset, sehingga mewakili bagian dari dataset. Oleh karena itu, telah terbentuk cluster k: C1, C2, C3,…….,Ck.
4. Untuk  masing-masing cluster k,  temukan  pusat  luasan  klaster,  dan perbarui lokasi dari masing-masing pusat cluster ke nilai baru dari pusat luasan.
5. Ulangi langkah ke-3 dan ke-5 hingga data-data pada tiap cluster menjadi terpusat atau selesai.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Pengelompokkan Data Pembelian
Data pembelian tinta selama 6 bulan yang diproses pada tiga kelompok yaitu  barang  paling  banyak  keluar,  sedang  dan  sedikit  berdasarkan  dari attribut  barang  masuk,  barang  keluar  dan  Stok  barang.  Pada  penelitian  ini sampel yang diambil sebanyak 42 data pada PT. Mayer Indah Indonesia.
Tabel.1 Data Pembelian Tinta PT. Mayer Indah Indonesia
KdBrg Nama Barang Barang Masuk Barang Keluar Stok Barang T1 TINTA SNOWMAN 70 BIRU 100 50 50 T2 TINTA SNOWMAN 70 HITAM 75 22 53 T3 TINTA ARTLINE 500 HITAM 80 30 50 T4 TINTA ARTLINE 500 BIRU 122 70 52 T5 TINTA ARTLINE 500 MERAH 121 45 76 T6 TINTA STEMPEL BIRU 150 100 50 T7 TINTA STEMPEL HITAM 124 60 64 T8 TINTA STEMPEL MERAH 143 80 63 T9 TINTA CANON BCI-24 BLACK 110 55 55
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 3 Nomor 2 September 2019, pp. 381-392 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
KdBrg Nama Barang Barang Masuk Barang Keluar Stok Barang T10 TINTA CANON BCI-24 COLOUR 133 60 73 T11 TINTA CANON 810 XL BLACK 113 63 50 T12 TINTA CANON 811 XL COLOUR 97 54 43 T13 TINTA CANON CL-41 COLOUR 111 45 66 T14 TINTA CANON PG-40 BLACK 125 68 57 T15 TINTA PRINTER WARNA EPSON.S020191 80 52 28 T16 TINTA PRINTER WARNA T.0854 (YELLOW) 90 44 46 T17 TINTA PRINTER WARNA T.0855 (LIGHT CYAN) 88 35 53 T18 TINTA PRINTER WARNA T.0853 (MAGENTA) 89 33 56 T19 TINTA PRINTER WARNA T.0852 (CYAN) 88 40 48 T20 TINTA PRINTER WARNA EPSON T.039 COLLOUR 112 66 46 T21 TINTA PRINTER WARNA T0491 (HITAM) 100 57 43 T22 TINTA PRINTER WARNA T0492 (CYAN) 97 46 51 T23 TINTA PRINTER WARNA T0493 (MAGENTA) 97 47 50 T24 TINTA PRINTER WARNA T0494 (YELLOW) 97 48 49 T25 TINTA PRINTER WARNA T0495 (LIGHT CYAN) 97 51 46 T26 TINTA PRINTER WARNA T0496 (L.MAGENTA) 97 52 45 T27 TINTA PRINTER WARNA HITAM EPSON SO20189 128 64 64 T28 TINTA PRINTER HP 21 BLACK 130 66 64 T29 TINTA PRINTER HP 60 BLACK 130 59 71 T30 TINTA PRINTER HP 60 COLOUR 121 62 59 T31 TINTA PRINTER HP 802 BLACK 115 68 47 T32 TINTA PRINTER HP 802 COLLOUR 99 56 43 T33 TINTA PRINTER HP 23(3 COLOUR)EX.PANIN 90 58 32 T34 TINTA PRINTER HP 22 COLOUR 100 44 56 T35 TINTA PRINTER HP 702 BLACK 120 57 63 T36 TINTA WARNA SPITZEN YELLOW 80 50 30 T37 TINTA WARNA SPITZEN BLACK 110 55 55 T38 TINTA WARNA SPITZEN LIGHT CYAN 90 44 46 T39 TINTA WARNA SPITZEN LIGHT MAGENTA 90 50 40 T40 TINTA WARNA SPITZEN MAGENTA 90 46 44 T41 TINTA WARNA SPITZEN CYAN 90 48 42

## 3.2. Penentuan Centroid awal
Dalam  penentuan  nilai centroid awal  dilakukan  secara  acak  pada  data pembelian  dengan  terdiri  dari  tiga clustering yang  akan  digunakan  untuk perhitungan iterasi ke 1 dan dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 2. Nilai Centroid Awal Centroid Barang Masuk Barang Keluar Stok Barang C1 122 70 52 C2 80 52 28 C3 97 48 49

## 3.3. Perhitungan Jarak Tiap Data ke Pusat Cluster Pada Iterasi Ke-1
Pengukuran jarak pada ruang jarak (distance space) Euclidean dengan menggunakan  rumus  dibawah  ini  (2).  Berikut  ini  merupakan  salah  satu contoh  perhitungan  jarak  ke  pusat  cluster    dengan  menggunakan  data  T1 pada tabel.1 dan data centroid awal C1pada tabel.2 serta hasilnya ada di JC1 pada tabel.3  sebagai berikut :
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 3 Nomor 2 September 2019, pp. 381-392 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 3.4. Menempatkan Data ke dalam Pusat Cluster Terdekat
Setelah dilakukan perhitungan berdasarkan salah satu contoh diatas, maka hasil perhitungan selengkapnya sebagai berikut :
Tabel 3. Hasil Perhitungan Jarak Tiap Data ke Pusat Cluster Pada Iterasi Ke-1 Perhitungan Iterasi Ke-1 Kode Barang JC1 JC2 JC3 C1 C2 C3 T1 29.79933  29.79933  3.741657 * T2 67.18631  39.37004  34.29286 * T3 58.03447 31.1127  24.77902 * T4 0  51.61395  33.43651          * T5 34.66987  63.51378  36.24914          * T6 41.08528  87.68124  74.25631          * T7 15.74802 57.4108  33.13608          * T8 25.72936  77.31753  57.75812          * T9 19.44222  40.47221  15.93738 * T10 25.72936  69.98571  44.89989          * T11 11.57584  41.15823 21.9545          * T12 31.01612  22.75961  8.485281 * T13 30.69202  49.53786  22.22611 * T14 6.164414  55.87486  35.32704          * T15 51.61395 0 27.313 * T16 41.66533  22.09072  8.602325 * T17 48.80574  31.27299  16.30951 * T18 49.73932  35.01428  18.38478 * T19 45.51923  24.65766  12.08305 * T20 12.32883  39.29377  23.62202         * T21 27.09243 25.4951  11.22497 * T22 34.66987  29.22328  2.828427 * T23 34.0294  28.24889  1.414214 * T24 33.43651 27.313 0 * T25 31.96873  24.77902  4.242641 * T26 31.59114  24.04163  5.656854 *
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 3 Nomor 2 September 2019, pp. 381-392 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Perhitungan Iterasi Ke-1 Kode Barang JC1 JC2 JC3 C1 C2 C3 T27 14.69694  61.18823  37.97368         * T28 14.96663  63.18228  40.47221         * T29 23.36664  66.31742  41.15823         * T30 10.67708  52.36411  29.52965         * T31 8.831761  42.91853  26.98148         * T32 28.39014  24.53569  10.19804 * T33 39.59798  12.32883  20.92845 * T34 34.29286  35.32704  8.602325 * T35 17.14643  53.38539  28.39014         * T36 51.45872  2.828427  25.57342 * T37 19.44222  40.47221  15.93738 * T38 41.66533  22.09072  8.602325 * T39 39.59798  15.74802  11.57584 * T40 40.79216  19.79899  8.831761 * T41 40.09988  17.66352  9.899495 * T42 39.59798  15.74802  11.57584 *
Berdasarkan hasil perhitungan jarak pada tabel diatas, setiap data akan menjadi anggota suatu cluster yang memiliki jarak terdekat atau terkecil dari pusat cluster nya.  Misalnya  pada  data  pertama  (T1)  nilai  yang  terkecil  ada pada cluster ke-3 dengan  hasil perhitungan sebesar 3.741657 .
3.5. Menentukan Centroid Baru dari Hasil Perhitungan Iterasi Ke-1 Mencari rata-rata dari hasil perhitungan iterasi ke-1 pada setiap Cluster Satu (C1), Cluster Dua (C2) dan Cluster Tiga (C3) untuk menentukan centroid baru  dalam  melakukan  perhitungan  iterasi  ke-2.  Adapun  salah  satu  contoh perhitungan  untuk  mencari  rata-rata  pada  Cluster  Satu  (C1)  pada  attribut B.Masuk sebagai berikut:
Tabel 4. Hasil Rata-rata perhitungan untuk Cluster Satu (C1) Cluster 1 (C1) Kode Brg B. Masuk B. Keluar Stok Brg T4 122 70 52 T5 121 45 76
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 3 Nomor 2 September 2019, pp. 381-392 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Cluster 1 (C1) Kode Brg B. Masuk B. Keluar Stok Brg T6 150 100 50 T7 124 60 64 T8 143 80 63 T10 133 60 73 T11 113 63 50 T14 125 68 57 T20 112 66 46 T27 128 64 64 T28 130 66 64 T29 130 59 71 T30 121 62 59 T31 115 68 47 T35 120 57 63 Jml Jml Jml Jml 15 1887 988 899 Rata- rata 125.8  65.86667  59.93333 Tabel 5. Hasil Rata-rata perhitungan untuk Cluster Dua (C2) Cluster 2 (C2) Kode Brg B. Masuk B. Keluar Stok Brg T15 80 52 28 T33 90 58 32 T36 80 50 30 Jml Jml Jml Jml 3 250 160 90 Rata- rata 83.33333  53.33333 30 Tabel 6. Hasil Rata-rata perhitungan untuk Cluster Tiga (C3) Cluster 3 (C3) Kode Brg B. Masuk B. Keluar Stok Brg T1 100 50 50 T2 75 22 53 T3 80 30 50 T9 110 55 55 T12 97 54 43
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 3 Nomor 2 September 2019, pp. 381-392 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Cluster 3 (C3) Kode Brg B. Masuk B. Keluar Stok Brg T13 111 45 66 T16 90 44 46 T17 88 35 53 T18 89 33 56 T19 88 40 48 T21 100 57 43 T22 97 46 51 T23 97 47 50 T24 97 48 49 T25 97 51 46 T26 97 52 45 T32 99 56 43 T34 100 44 56 T37 110 55 55 T38 90 44 46 T39 90 50 40 T40 90 46 44 T41 90 48 42 T42 90 50 40 Jml Jml Jml Jml 24 2272 1102 1170 Rata- rata 94.66667  45.91667 48.75
Dari hasil rata-rata pada tabel diatas dari setiap cluster maka di dapat centroid baru sebagai berikut:
Tabel 7. Centroid Baru CENTROID Barang Masuk Barang Keluar Stok Barang C1 125.8 65.86667 59.93333 C2 83.33333 53.33333 30 C3 94.66667 45.91667 48.75 3.6 . Perhitungan Jarak Tiap Data ke Pusat Cluster Pada Iterasi Ke-2 Hitung Euclidean distance dari semua data ke titik pusat yang baru pada tabel.7,  cara  perhitungannya  sama  seperti  yang  telah  dilakukan  pada perhitungan  iterasi  ke-1.  Setelah  hasil  perhitungan  telah  diperoleh,  maka langkah selanjutnya adalah membandingkan  hasil tersebut. Jika hasil posisi
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 3 Nomor 2 September 2019, pp. 381-392 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
cluster  pada  iterasi  ke-2  sama  dengan  posisi  iterasi  ke-1,  maka  proses dihentikan, namun jika tidak maka proses dilanjutkan ke iterasi ke-3
Tabel 8. Hasil Perhitungan Jarak Tiap Data ke Pusat Cluster Pada Iterasi Ke-2 Perhitungan Iterasi 2 Kode Barang JC1 JC2 JC3 C1 C2 C3 T1 31.87573  26.24669  6.832317 * T2 67.47589  39.75201  31.25456 * T3 59.01465  30.91206 21.6798 * T4 9.719168  47.50672  36.57432         * T5 26.7693  60.03517  37.90577         * T6 43.0046 83.7987  77.38441         * T7 7.361763  53.42492  35.93532         * T8 22.47211  73.21354  60.83459         * T9 19.80056  36.59083  18.88599 * T10 16.03108  66.03198  47.49576         * T11 16.45384  37.06151  25.09012         * T12 35.45413  18.87385  10.19055 * T13 26.29187  46.16155  23.77353 * T14 3.714237  51.77086  38.41676         * T15 57.52966  4.109609  26.12816 * T16 44.20327  19.68643  5.745771 * T17 49.2916  29.78068  13.47889 * T18 49.49676  33.48963  15.85919 * T19 47.33211  22.88134  8.945048 * T20 19.61111  35.18838  26.67109         * T21 32.10912  21.45279  13.57745 * T22 36.10996  26.10662  3.242513 * T23 35.83381  25.03775  2.860167 * T24 35.61173  24.00463  3.138028 * T25 35.27883  21.17126  6.232754 * T26 35.28072  20.33607  7.517572 * T27 4.986203  57.13921  40.87396         * T28 5.847697  59.11195  43.40907         * T29 13.68438  62.37699  43.75706         * T30 6.233957  48.32069  32.51431         * T31 16.98418  38.81867 30.0696         * T32 33.20134  20.53182  12.39007 * T33 46.08466 8.37987  21.17421 * T34 34.04794  32.26281  9.202204 * T35 11.03006  49.46604  31.10756         *
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 3 Nomor 2 September 2019, pp. 381-392 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Perhitungan Iterasi 2 Kode Barang JC1 JC2 JC3 C1 C2 C3 T36 56.96837  4.714045  24.15258 * T37 19.80056  36.59083  18.88599 * T38 44.20327  19.68643  5.745771 * T39 43.94006  12.47219  10.72445 * T40 43.93399  17.15291  6.659371 * T41 43.84589  14.72715  8.466437 * T42 43.94006  12.47219  10.72445 *
Karena  pada  iterasi  ke-2  posisi cluster tidak  berubah  atau  sama  dengan posisi cluster pada  iterasi  ke-1  pada  tabel.3,  maka  proses  perhitungan iterasi tidak dilanjutkan.

## 4.  SIMPULAN
Berdasarkan pembahasan pengelompokkan data pembelian tinta pada PT.  Mayer  Indah  Indonesia,  maka  kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari penelitian ini sebagai berikut:
a) Proses  pengelompokkan  data  pembelian  tinta  dengan  menggunakan attribut  barang  masuk,  barang  keluar  dan  stok  barang  dari  jumlah sampel sebanyak 42 dapat dilakukan perhitungan dari iterasi pertama sampai  dengan  iterasi  kedua  karena  posisi  cluster  terdekat  sudah sama. Dari hasil iterasi ke-2 dapat dikelompokkan barang yang paling banyak  keluar  pada Cluster 2  (C2)  yang  terdiri  dari  3  barang,  untuk barang  yang  keluarnya  sedang  ada  pada Cluster 1  (C1)  dan  untuk barang  yang  sedikit  keluarnya  ada  pada Cluster 3  (C3).  Metode K- Means dapat digunakan untuk memudahkan bagian pembelian dalam menentukan pengelompokkan data pembelian tinta dengan tepat dan cepat.
b) Untuk  penelitian  selanjutnya  dibuatlah  program  sistem  pendukung keputusan agar lebih mudah mengelola data. Sebaiknya dalam proses pengelompokkan data pembelian tinta digunakan data paling banyak 1 tahun atau sampai  3  tahun, agar bisa lebih akurat. Pada penelitian ini,  selain  menggunakan  metode  k-means,  dapat  juga  digunakan metode lain seperti apriori dan Fp Growth atau juga bisa menggunkan metode SPK seperti SAW, AHP dan lain sebagainya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Metisen, B.  M.,  &  Sari,  H.  L,  “Analisa  Clustering  Menggunakan  Metode K-Means Dalam Pengelompokkan Penjualan Produk Pada Swalayan Fadhila” Jurnal Media Infotama, 11(2), 110–118, 2015.
[2]  Muningsih,  E.,  &  Kiswati,  S,  “Penerapan  Metode  K-Means  Untuk  Clustering Produk  Online  Shop  Dalam  Penentuan  Stok  Barang”  Jurnal  Bianglala Informatika, 3(1), 10–17, 2015.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 3 Nomor 2 September 2019, pp. 381-392 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
[3]  Muflikhah,  Lailii,  Dian  Eka  Ratnawati  dan  Rekyan  Regasari  Mardi  Putri,  “Data Mining” Malang: UB Press, 2018.
[4]  Tamba,  S.  P.,  Kesuma,  F.  T.,  &  Feryanto,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk Menentukan  Penjualan  Sparepart  Toyota  Dengan  Metode  K-Means  Clustering” Jurnal  Sistem  Informasi  Ilmu  Komputer  Prima  (JUSIKOM  PRIMA),  2(2),  67–72, 2019.
[5]  Irwansyah,  Edy  dan  Muhammad  Faisal,  “Advanced  Clustering:  Teori  Dan Aplikasi” Yogyakarta: Deepublish, 2019.