## Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC)
Vol.8, No.1, July 2024, pp. 62~70 e-ISSN: 2548-6861
Implementation of K-Means, Hierarchical, and BIRCH Clustering Algorithms to Determine Marketing Targets for Vape Sales in Indonesia
Justin Laurenso 1 *, Danny Jiustian 2 *, Felix Fernando 3 *,  Vartin Suhandi 4 *, Theresia Herlina Rochadiani 5 * * Informatika, Universitas Pradita justin.laurenso@student.pradita.ac.id 1 , danny.jiustian@student.pradita.ac.id 2 , felixfernando@student.pradita.ac.id 3 , vartin.suhandi@student.pradita.ac.id 4 , theresia.herlina@pradita.ac.id 5
Article Info

## ABSTRACT
Article history: Received 2022-11-24 Revised 2024-04-17 Accepted 2024-05-07 In  today's  era,  smoking  is  a  common  thing  in  everyday  life.  Along  with  the development of the times, an innovation emerged, namely the electric cigarette or vape. Electric cigarettes or vapes use electricity to produce vapor. The e-cigarette business is very promising in today's business world due to the consistent increase in market demand. However, determining the target buyer is one of the things that is quite  important  in  determining  the  success  of  a  business.  In  this  analysis,  the background  of  each  region  in  Indonesia  has  different  diversity;  therefore, observation  of  data  is  needed  to  find  out  which  regions  in  Indonesia  have  the potential  to  increase  marketing  based  on  profits  (margins)  to  support  the  target market analysis process so that companies do not suffer losses and increase business success. In this study, the analysis will be carried out using vape quantity, margin, and purchasing power data in each region, which is processed using 3 algorithms: K-Means,  Hierarchical,  and  BIRCH.  The  results  of  the  clustering  of  the  three algorithms produce two clusters. The K-means, Hierarchical, and BIRCH algorithms produce  the  same  clusters:  a  potential  cluster  consisting  of  18  cities  and  a  non- potential cluster consisting of 45 cities. To see the performance of the model results, an evaluation was carried out using the Silhouette score, Davies Bouldin, Calinski Harabasz,  and  Dunn  index,  which  obtained  results  of  0.765201,  0.376322, 315.949434, and 0.013554. From these results, it can be concluded that the clustering results are not too good and  not too bad because the  greater the Silhouette Score, Calinski Harabasz, and Dunn Index value, the better the clustering results while for Davies Bouldin the smaller the value means the better the clustering results.
Keyword:
Algoritma K-Means,
BIRCH,
Clustering, Elbow Method, Silhouette Score.
This is an open access article under the CC–BY-SA license.

## I. P ENDAHULUAN
Transaksi  merupakan  sebuah  proses  terjadinya  sebuah perpindahan keuangan yang biasanya terjadi pada perusahaan seperti  melakukan  penjualan,  pembelian,  hingga  melakukan pemberian  upah  kepada  pekerja  di  perusahaan  dan  juga mencakup hal lainnya seperti  melakukan pembayaran untuk berbagai macam tagihan, menurut Ramadhani,Bunyamin dan fitriani[1].Sebuah  Perusahaan  melakukan  banyak  sekali kegiatan transaksi. Kegiatan melakukan penjualan digunakan oleh  sebuah  perusahaan  untuk  mendapatkan  sebuah keuntungan (margin) dalam setiap Transaksi yang dilakukan. Kegiatan  Penjualan  bukan  hanya  mengenai  bagaimana
sebuah perusahaan mendapatkan sebuah laba atau keuntungan. Penjualan juga merupakan sebuah strategi untuk melakukan  hubungan antara  pembeli dengan perusahaan[2]. Menurut  Widharta  dan  Sugiharto    melakukan  sebuah penjualan  adalah  sebuah  kegiatan  dimana  seorang  pembeli akan  dipengaruhi  dengan  cara  mengarahkan  agar  apa  yang dibutuhkan  oleh  pembeli  dapat  sesuai  dengan  produk  yang ditawarkan. Dengan adanya kesepakatan antara kebelah dua pihak  yang  mendapatkan  keuntungan  masing-masing  maka itu juga disebut sebagai sebuah penjualan[2].
Dalam  Kegiatan  langsung  di  lapangan  sebuah  penjualan dapat  dipengaruhi  oleh  beberapa  hal  seperti  kondisi  dan kemampuan  menjual,  kondisi  pasar,  modal,  kondisi
63
organisasi  perusahaan  serta  faktor  lain  seperti  periklanan, peragaan  dan  kampanye[2].  Kondisi  pasar  meliputi  dari serangkaian  faktor  seperti  jenis  pasar,    kelompok  pembeli, segmen pasar,daya beli, frekuensi pembelian dan kebutuhannya.
Menentukan  target  pasar  merupakan  salah  satu  hal  yang cukup  penting  untuk  dipertimbangkan  dalam  menentukan keberhasilan  sebuah  penjualan.  Target  penjualan  dapat dilakukan  dengan  melakukan  analisis  mengenai  faktor  - faktor  yang  ada  di  dalam  sebuah  kegiatan  penjualan  seperti daya  beli  sebuah  daerah  agar  produk  yang  dilempar  dapat sesuai dengan pasar yang ada. selain itu dengan adanya daya beli  dibutuhkan  sebuah  Kelompok  pembeli  yang  memiliki kebutuhan  yang  sesuai  dengan  produk  yang  ditawarkan  dan beberapa hal lainnya  yang ada di dalam target pasar. Untuk melakukan analisis observasi pada lapangan diperlukan data- data untuk mengetahui sebesar apa potensi yang ada di daerah tersebut.
Vape adalah salah satu dari sebagian banyak teknologi dari rokok elektrik yang sedang diminati oleh banyak orang saat ini, vape terbagi menjadi 2 bagian Mod dan atomizer dimana Mod merupakan badan yang digunakan sebagai sumber daya utama  yang  dialirkan  kepada  a tomizer, dimana  atomizer adalah  sebuah  penampung liquid yang  berisi  kawat  dan kapas[3].
Vape  Store adalah  usaha  dengan  memberikan  tempat dimana  produk-produk vape disediakan,  seperti Mod, atomizer,  liquid dan  lain-lainnya.  biasanya vape  store merupakan offline store yang  dimana  orang  akan  datang untuk membeli secara langsung untuk merasakan melakukan pengaturan pada vape yang dimiliki oleh pembeli.
PT X merupakan distributor yang bergerak di dalam dunia bisnis vape . perusahaan ini sudah bergerak cukup lama sekitar lima  tahun  hingga  saat  ini.  Perusahaan  ini  sudah  memiliki puluhan  hingga  ratusan vape  store sebagai  pembeli  tetap selama perusahaan bergerak.Perusahaan ini sudah melakukan ribuan Penjualan setiap tahunnya. target pasar yang dibentuk sudah ada tetapi jauh dari sempurna. Perusahaan ini memiliki kesulitan  untuk  melakukan  pemilihan  daerah  untuk melakukan mengembangkan sayap yang lebih besar lagi.
Data science secara sederhana merupakan sebuah seni dan kecerdasan  agar  mendapatkan  sebuah  pengetahuan  melalui sebuah data, sementara secara luas ilmu data atau data science merupakan  rangkaian  sebuah  data  diambil  dan  digunakan untuk  mendapatkan  sebuah  pengetahuan  agar  dapat melakukan  sebuah  keputusan,  menerka  masa  yang  akan datang,  memahami  masa  yang  sudah  lewat  atau  yang  akan datang  dan  menciptakan  sebuah  inovasi  dalam  industri maupun  produk[4].  dalam  data  science  terdapat  berbagai macam  pemodelan  atau  algoritma  antara  lain  seperti Association , Clustering dan lainnya. Clustering adalah  adalah  metode  pada  data  mining  yang digunakan  untuk  melakukan  pengelompokkan  data  yang memiliki  karakteristik  mirip  ataupun  sama  menjadi  sebuah cluster  sedangkan  untuk  data  yang  memiliki  karakteristik berbeda  akan  dikelompokkan  menjadi cluster baru[5].
Metode clustering memiliki  banyak  sekali modeling yang digunakan seperti Algoritma K-means, Algoritma Hierarchical,  Algoritma  BIRCH  dan  masih  banyak  yang lainnya. Setiap model dapat menampilkan hasil yang berbeda- beda.
Dalam penelitian yang dilakukan oleh [6], dalam penelitian yang  berjudul Customer  Segmentation  Using  K-Means Algorithm As A Basis For A Marketing Strategy In The Store Rumah  Tua  VAPE,  dimana  pada  penelitian  tersebut menggunakan  data  yang  berasal  dari  toko  Bernama  Rumah Tua. Dalam penelitian ini, dilakukan proses clustering untuk mendapatkan  segmentasi  pelanggan  yang  menghasilkan  2 cluster . Cluster 1 sebesar 60% dan cluster 2 sebesar 40%.
Kemudian    penelitian  oleh  [7]  tentang  Segmentasi Pelanggan Restoran Menggunakan Metode Clustering Simple K-Means (Studi  Kasus  XYZ).  Pada  penelitian  ini menggunakan  data  yang  berasal  dari  survei  yang  telah dilakukan  kepada  50  responden  pengunjung  restoran  XYZ. Penelitian  ini  dilakukan  untuk  menentukan  faktor  perilaku pelanggan  pada  sebuah  bisnis  sehingga  pemilik  dapat menyesuaikan  dari  faktor  tersebut  dalam  bisnisnya.  Hasil yang didapatkan dari penelitian ini adalah 5 cluster . Cluster 1 mendapatkan persentase sebesar 15%, cluster 2 sebesar 11%, cluster 3 sebesar 25%, cluster 4 sebesar 28%, dan cluster 5 sebesar 21%. Sehingga hasil dari penelitian ini adalah cluster 4 memiliki hasil yang lebih dominan yaitu sebesar 28%.
Berdasarkan latar belakang masalah yang telah dikemukakan, penelitian ini dilakukan untuk membantu PT X untuk  melakukan  prediksi  mengenai  wilayah-wilayah  di Indonesia  yang  memiliki  potensi  cukup  tinggi  untuk dilakukannya  pemasaran  di  wilayah  tersebut.  Data  yang digunakan  untuk  penelitian  ini  adalah  data  penjualan  dua tahun terakhir dari PT X. Dengan menggunakan data science diharapkan  dapat  melakukan  prediksi  dan  membantu  dalam mengambil  keputusan  untuk  peningkatan  penjualan  pada perusahaan tersebut.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metodologi  CRISP-DM (Cross Industry Standard for Data Mining) yang merupakan sebuah  standarisasi  dari  teknik  pengolahan  data  dan  cukup umum  untuk  digunakan  dalam  pemecahan  kasus  yang diinginkan,  CRISP-DM  ini  terbentuk  pada  awal  tahun  1996 yang  dibangun  oleh  beberapa  perusahaan  seperti Integral Solutions Ltd (ISL), Teradata, Daimler AG, NCR Corporation dan  OHRA. Pada penelitian ini menggunakan tiga algoritma diantaranya ada K-Means, Hierarchical, dan Birch, di dalam penelitian  ini  dilakukan  dengan  6  tahapan  seperti  yang ditunjukkan oleh Gambar 1[8].

## Gambar 1. Tahapan Penelitian [9]

## A. Business Understanding
Pada tahap ini merupakan tahap awal dari model CRISP- DM  yang  akan  dikerjakan,  dalam  tahap  ini  akan  dilakukan sebuah  studi  pustaka  mengenai  objek  penelitian  yang  akan diteliti,  agar  hasil  yang  nantinya  telah  dilakukan  dapat maksimal  dan  sesuai  dengan  tujuan  dari  proses  ini,  dengan adanya  tahap  ini  diharapkan  bisa  menjadi  efektif,  beberapa solusi  juga  diharapkan  sesuai  dengan  tujuan  dari permasalahan  yang telah dikemukakan agar dapat  mencapai atau mempersiapkan strategi awal untuk kedepannya.

## B. Data Understanding
Pada tahap kedua ini yaitu data understanding . Pada tahap data  understanding ini  akan  dilakukan  pengumpulan  data awal  yang  dimana  itu  digunakan  sebagai  tolak  ukur  dari sebuah kualitas data yang di proses [8]. Secara garis besarnya itu  digunakan  untuk  memeriksa  data,  sehingga  dapat mengidentifikasi  masalah  yang  ada  dalam  data  tersebut. Beberapa  kasus clustering dan  pengelompokkan  yang berkaitan dengan penjualan vape akan dikaji sehingga solusi yang  ditawarkan  diharapkan  dapat  menjadi  efektif.  Proses data  mining  ditawarkan  sebagai  solusi  dengan  tujuan  agar dapat  menyelesaikan  sebuah  permasalahn  yang  telah dikemukan.

## C. Data Preparation
Pada  tahap  ini  yaitu  dengan  dilakukannya  preprocessing data yang telah ada agar bisa dilanjutkan ke tahap berikutnya yaitu  tahap modelling, tahap  ini  juga  membagi  data  secara umum menjadi dua data, yaitu data training dan data testing. Pada tahap ini juga terdapat beberapa tahapan, seperti :
1) Data  Selection ,  pada  proses  ini  berfungsi  untuk menidentifikasi  atribut  yang  akan  dipakai  dan  yang tidak  akan  di  pakai  atau  yang  tidak  mempunyai korelasi dengan tujuan dari penelitian ini.
2) Data  preprocessing ,  pada  proses  ini  berfungsi  untuk mengidentifikasi dan membersihkan data dari missing values serta juga memeriksa data yang tidak memiliki sebuah konsistensi
3) Transformation ,  pada  proses  ini  berfungsi  untuk melakukan pengelompokan atribut ke dalam data yang baru yang kemudian dilakukan integrasi dengan hasil data processing, serta juga mentransformasi data yang akan diproses lebih lanjut.

## D. Modeling
Pada  tahap modelling ini  memiliki  tujuan  untuk  memilih model  serta  teknik  yang  terbaik  untuk  nantinya  digunakan. pada  tahap  ini  juga  menerapkan  metode  clustering  dengan algoritma  yang  akan  digunakan  di  antaranya K-Means , Hierarchical , dan BIRCH .. Algoritma K-Means merupakan  salah  satu  bentuk  dari pengelompokan  data  yang  sederhana,  K-means  juga  sebuah algoritma  yang  membutuhkan  sebuah  parameter  input sebanyak  k dan  membagi dengan sekumpulan n objek  yang ada  di  dalam cluster k.  Kemiripan    dari  setiap  anggota terhadap cluster dapat  diukur  dengan  pendekatan  objek dengan  nilai mean pada  setiap  cluster  yang  disebut  sebagai centroid cluster . Konsep dasar dari k-means ini juga mencari pusat  dari  cluster  secara  iteratif,  pusat  dari cluster juga ditetapkan berdasarkan jarak dari setiap data ke pusat cluster . K-Means juga  merupakan  sebuah  metode  clustering  dengan proses modeling tanpa  adanya  pengawasan  dari  beberapa golongan  dan  masing  masing  golongan  sendiri  juga mempunyai keunikannya sendiri[10].
Algoritma Hierarchical merupakan  salah  satu  teknik clustering yang membentuk sebuah hirarki atau berdasarkan tingkatan  dalam  data  yang  nantinya  menyerupai  struktur pohon.  Dengan  demikian  sebuah  proses  pengelompokan dapat dilakukan secara bertingkat atau secara bertahap sesuai dengan  data  yang  dimiliki.  Pada  umumnya,  metode  ini digunakan dengan jumlah data yang tidak terlalu banyak serta juga cluster yang  nantinya  akan  dibentuk  juga  belum diketahui. Algoritma Hierarchical ini juga memiliki dua jenis pengelompokkan data  yaitu ada agglomerative dan divisive , agglomerative merupakan  sebuah  strategi  yang  digunakan dalam  pengelompokan  yang  dimulai  dengan  setiap  objek dalam sebuah cluster yang terpisah kemudian akan semakin membesar,  sedangkan divisive merupakan  sebuah  strategi yang  digunakan  untuk  pengelompokan  yang  dimulai  dari semua  objek  yang  dijadikan cluster tunggal  yang  kemudian dipisahkan sampai setiap objek berapa dalam sebuah cluster yang terpisah[11].
Algoritma BIRCH ( Balanced  Iterative  Reducing  and Clustering Using Hierarchies ) menggunakan konsep Cluster Feature (CF)  yang  meringkas  sebuah  informasi  mengenai subcluster - subcluster yang ada sehingga dapat mengurangi skala  dari  sebuah  clustering.  Algoritma  BIRCH  memiliki keunggulan  dalam  menangani  data  yang  besar  dan  akurat karena  dapat  mengatasi  sebuah outliers atau  pencilan.  Area kepadatan  dari  suatu  data  akan  menentukan  apakah  data
65
tersebut  dianggap  sebagai  outlier  atau  dianggap  subcluster. Jika  sebuah  area  padat  dengan  data,  maka  akan  dianggap sebagai  subcluster,  sedangkan  area  yang  sangat  jarang  akan dianggap sebagai outlier[12]. Algoritma BIRCH ini memiliki dua cara kerja yaitu dengan birch scan atau membaca, dimana data  yang  di  bangun  akan  masuk  kesalam  sebuah  inisial memory  CF  tree,  yang  akan  dipandang  sebagai  kompresi multilevel dari data. sedangkan pada cara kerja kedua adalah dengan menggunakan  sebuah  penyeleksian  terhadap algoritma yang akan dipakai dalam bentuk cluster leaf node dari CF tree [13].

## E. Evaluation
Pada  tahap evaluation ini  akan  menganalisis  hasil  dari pemodelan  yang  telah  digunakan  sebelumnya.  Pada  metode evaluation ini menggunakan metode silhouette score, davies- bouldin, calinski harabasz, dan dunn index. Silhouette score merupakan  sebuah  metode  yang  digunakan  untuk  melihat sebuah  kualitas  dan  kekuatan  sebuah cluster ,  metode  ini menggabungkan  dari  metode  separasi  dan  kohesi  [14], Apabila  menggunakan  metode  ini  maka  nilai  yang  nantinya akan  optimal  harus  semakin  tinggi  nilainya. Davies-bouldin merupakan  sebuah  teknik  untuk  menghitung  rata  rata  dari nilai pada setiap titik data, perhitungan nilai dari setiap titik ini  akan  dibagi  dengan  jarak  antara  kedua  titik  pusat  pada sebuah cluster yang berguna sebagai separation [15]. Apabila menggunakan ini maka untuk menentukan yang terbaik yaitu dengan  melihat  nilai  yang  semakin  kecil .  calinski  harabasz merupakan sebuah metode yang digunakan untuk menghitung perbandingan antara nilai dari Sum of Square between cluster (SSB) sebagai  separation  dan  nilai Sum  of  Square  within cluster  (SSW) sebagai compactness yang  nantinya  akan  di kalikan dengan faktor dari normalisasi. Apabila menggunakan  metode  ini  maka  untuk  menentukan  nilai terbaik  ditentukan  dengan  nilai  yang  semakin  besar. , dan dunn  index adalah  metode  untuk  mengukur  validasi pengelompokan internal yang mengukur tingkat kekompakan klaster dan tingkat pemisahan antar klaster[16]. Dunn index merupakan  sebuah  metode  yang  menghitung  sebuah  nilai minimum dari sebuah perbandingan antara nilai sebuah fungsi di  kedua  cluster  yang  berguna  sebagai separation .  Apabila menggunakan metode ini maka dapat dikatakan yang terbaik yaitu dengan nilai yang dihasilkan semakin besar [17].
Dengan  menggunakan  metode  tersebut  maka  dapat melakukan  uji  kualitas  dari  setiap  model  yang  didapatkan, dengan  adanya evaluation ini  diharapkan  model  yang dibangun  sudah  sesuai  dengan  tujuan  yang  telah  ditentukan dari awal.

## F. Deployment
Pada  tahap  ini  merupakan  tahap  terakhir  dari  penelitian, pada  tahap  ini  maka  akan  mencari  tingkat  penyebaran terhadap hasil dari seluruh tahap yang telah dikerjakan dalam penelitian ini. Pada tahap Deployment akan dilakukan dengan cara  membuat  laporan  presentasi  dari  yang  sudah  diteliti sebelumnya  dengan  berdasarkan  pemodelan  dan evaluation
yang  didapatkan.    Hasil  yang  nantinya  didapatkan  dapat digunakan  untuk  menentukan  tindakan  selanjutnya  dalam Penjualan Vape di Indonesia [12].

## III. H ASIL D AN P EMBAHASAN
Hasil  dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  adalah melakukan pengelompokan customer dalam Upaya Menentukan  Fokus Target Penyebaran  Penjualan  Vape  di Indonesia dengan menggunakan algoritma k-means clustering , hierarchical  clustering ,  dan  BIRCH clustering . Hasil  pengelompokkan  mendapatkan  2  cluster  yaitu berpotensi  dan  tidak  berpotensi.  Selanjutnya  hasil  dari pengelompokkan  tersebut  divisualisasikan  menggunakan library  matplotlib.pyplot  dan  pandas,  serta  dievaluasi menggunakan  library  sklearn  yaitu silhouette  coefficient, davies  bouldin,  calinski  harabasz ,  dan dunn  index .  Seluruh tahapan menggunakan bahasa pemrograman python.

## A. Business Understanding
Pada tahapan business understanding dilakukan pemahaman  tujuan  kebutuhan  berdasarkan  penilaian  bisnis. Kemudian  diubah  menjadi  sebuah  rencana  awal  yang dirancang  untuk  mencapai  tujuan.  Berikut  langkah  dalam pemahaman bisnis, yaitu :

## 1) Determine Business Objectives
Dalam penelitian ini,  yang  menjadi target pengguna  yaitu distributor vape .  Adapun  dari  perspektif  bisnis,  yang dibutuhkan  oleh  pengguna  untuk  membantu  dalam menentukan  fokus  target  penyebaran  penjualan vape adalah grafis  plot  berdasarkan  jumlah  penjualan,  keuntungan penjualan, dan daya beli vape di Indonesia.
2) Assess Situation
Adapun  kondisi  saat  ini  dilihat  dari  fakta  di  lapangan menunjukkan  bahwa  Distributor Vape belum  mengetahui kota  mana  saja  yang  memiliki  penjualan,  keuntungan,  dan daya  beli  tertinggi  sehingga  tidak  mengetahui  fokus  target kota yang berpotensi dilakukan promosi.

## 3) Determine Data Mining Goals
Tujuan  dari  data  mining  yang  dilakukan  dalam  penelitian ini yaitu melakukan pengklasteran kota dengan menggunakan metode clustering dengan  menerapkan  beberapa  algoritma, yaitu  k-means,  hierarchical,  dan  BIRCH  yang  akan divisualisasikan  kemudian  untuk  mempermudah  dalam melihat  penjualan,  keuntungan,  dan  daya  beli  yang  paling tinggi.

## 4) Plan Activities
Guna  mencapai  tujuan  data  mining  dalam  pengklasteran kota  di  Indonesia,  tools  yang  akan  digunakan  yaitu Google Collaboratory dengan bahasa pemrograman python.

## B. Data Understanding
Tahapan  berikutnya  adalah  tahap  pemahaman  data  awal, mengenal, dan memahami data yang dimiliki serta melakukan sebuah analisis pada data tersebut. Data yang digunakan pada penelitian  ini  adalah  Data  Penjualan Vape yang  bersumber
6
dari  distributor vape .  Data  yang  digunakan  untuk  analisis yaitu data pada tahun 2021 hingga 2022. Contoh data dapat dilihat pada Tabel I.
TABEL I
D ATA P ENJUALAN V APE Qty Modal Jual Diskon Deleted At Name Sku Nama Produk Alamat 1 45000 55000 0 - Dika tangerang vapers (new) L1117 saltnic ELO soda lemon lime 15ml Perumahan Sudirman, Blok A9 No 14 Gg. Demak, Banten 1 45000 55000 0 - Dika tangerang vapers (new) L987 saltnic ELO strawberry bubblegum 15ml Perumahan Sudirman, Blok A9 No 14 Gg. Demak, Banten 1 80000 95000 0 - Dika tangerang vapers (new) L1187 saltnic KOPICINO 30ml 95000 Perumahan Sudirman, Blok A9 No 14 Gg. Demak, Banten 3 23000 28000 0 2022-06-04 12:00:54 Dika tangerang vapers (new) OCC0 39 Coil Vinci Voopoo 0.2 ( Drag ) Perumahan Sudirman, Blok A9 No 14 Gg. Demak, Banten 4 40000 55000 0 - Dika tangerang vapers (new) L1136 saltnic SOJU v1 original 30ml Perumahan Sudirman, Blok A9 No 14 Gg. Demak, Banten
Untuk memahami data yang akan diolah dalam penelitian ini, dilakukan pendeskripsian data mengenai atribut, tipe data, dan keterangan data. Hasil deskripsi data dapat dilihat seperti pada Tabel II.
TABEL II D ESKRIPSI D ATA P ENJUALAN V APE Atribut Tipe Data Keterangan QTY Float Jumlah produk yang terjual MODAL Float Harga beli produk JUAL Float Harga jual produk Diskon Float Diskon produk DELETED AT Object Berisi tanggal produk tersebut dibatalkan penjualannya NAME Object Nama dalam invoice SKU Object Kode unik setiap produk NAMA PRODUK Object Nama produk yang sedang dijual ALAMAT Object Alamat pembeli

## C. Data Preparation
Pada  tahap  data  preparation  dilakukan  kegiatan  persiapan data dengan membangun suatu data agar dapat menyesuaikan dengan  kebutuhan  data  pemodelan  dari  data  mentah  yang belum diolah.

## 1) Data Selection
Data yang diambil yaitu data Penjualan Vape di Indonesia. Data  ini  disimpan  dalam  bentuk  excel,  lalu  dibersihkan dengan menghapus atribut-atribut yang tidak diperlukan pada penelitian  ini.  Dalam  data  Penjualan Vape akan  dilakukan penghapusan atribut NAME.
2) Data Preprocessing
Berdasarkan tahap data understanding dan verifikasi data menunjukkan bahwa adanya data dengan kualitas tidak baik dan  harus  diperbaiki.  Kemudian  langkah  selanjutnya  yaitu memilih data yang DELETED AT nya tidak terisi, karena data yang  digunakan  merupakan  data  penjualan  maka  data DELETED AT tidak boleh terisi, jika terisi maka data tersebut tidak valid.
Selanjutnya  akan  dilakukan  penghapusan  data  yang memiliki  nilai  kosong  atau missing  value dan  melakukan pengecekan nilai missing value berikut.
\
Kemudian  akan  dilakukan  pengelompokkan  data.  Data akan  dikelompokkan  berdasarkan  kota/kabupaten  dan kategori produk dengan upaya mendapatkan atribut yang akan
Implementation of K-Means, Hierarchical, and BIRCH Clustering Algorithms to Determine Marketing Targets for Vape Sales in Indonesia (Justin Laurenso, et al.)
digunakan untuk tahap pemodelan yaitu QTY, MARGIN, dan DAYA BELI. Hasil pengelompokkan data dapat dilihat pada Tabel III.
TABEL III
D ATA I NTEGRATION Kota Qty Margin Daya Beli Bali 158 14942500 20685000 Banda Aceh 294 39175500 46912000 Bandung 1517 111772200 149263500 Banjar 2198 163244400 195765100 Banjarmasin 19 1875000 3285000

## 3) Data Transformation
Data yang digunakan penelitian ini adalah QTY, MARGIN, dan  DAYA  BELI  sehingga  data  yang  digunakan  tidak memiliki  data  kategorik.  Kemudian  akan  dilakukan penanganan data numerik agar mempunyai rentang nilai yang sama dan agar tidak terdapat data yang terlalu besar sampai terlalu kecil menggunakan StandardScaler.

## D. Modeling
Tahap  selanjutnya  adalah Modeling yang  merupakan sebuah  fase  penerapan data  mining yang  digunakan  sesuai dengan  tujuan.  Pada  penelitian  ini  teknik data  mining yang digunakan  yaitu  clustering  dengan  menggunakan  beberapa algoritma, yaitu K-Means, Hierarchical, dan BIRCH.
Tahap pertama dalam fase ini yaitu melakukan pengecekan nilai outliers.  Outliers atau  pencilan  adalah  suatu  observasi pada  sekumpulan  data  yang  memiliki  pola  atau  nilai  yang berbeda  dari  kumpulan  data  lainnya.  Proses  ini  dilakukan karena algoritma K-Means, Hierarchical, dan BIRCH sensitif terhadap  sebuah outliers .  Setelah  melakukan  pengecekan outliers ,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  atribut  MARGIN dan DAYA BELI memiliki outliers . Seperti pada Gambar 2.
Gambar 2. Hasil pengecekan Outliers pada setiap atribut
Tahap  kedua  dalam  fase  ini  adalah  menghapus outliers pada setiap atribut agar data yang akan digunakan bersih dari outliers. Setelah  dilakukan  penghapusan outliers ,  data  telah bersih  dan  siap  digunakan  untuk  modeling.  Seperti  pada Gambar 3.
Gambar 3. Hasil setelah melakukan penghapusan Outliers
Tahap  ketiga  dalam  fase  ini  adalah  menentukan  jumlah cluster .  Untuk  menentukan  jumlah  cluster  pada  K-Means akan  menggunakan  metode elbow, Hierarchical  akan menggunakan  metode dendogram dan  BIRCH  akan menggunakan silhouette score . Setelah mendapatkan jumlah cluster yang optimal, akan dilanjutkan ke tahap modeling.
1) K-Means
Dalam  mencari  jumlah Cluster yang  optimal,  akan digunakan  metode elbow .  Pada  Gambar  4  terlihat  garis mengalami  patahan  yang  membentuk  elbow  atau  siku  pada saat K = 2. Maka dapat disimpulkan 2 adalah jumlah cluster yang optimal untuk algoritma K-Means.

## 68
Setelah didapatkan jumlah cluster yang optimal, maka akan dilakukan modeling menggunakan algoritma K-Means. Hasil dari  proses clustering akan  ditampilkan  dalam  bentuk 3D Scatter Plot seperti pada Gambar 5.
Gambar 5. Hasil Clustering menggunakan K-Means
Pada Tabel IV menunjukkan 5 hasil dari proses clustering data menggunakan algoritma K-Means .
TABEL IV H ASIL C LUSTERING Kota Qty Margin Daya Beli Cluster Bali 158 14942500 20685000 0 Banda Aceh 294 39175500 46912000 1 Banjarmasin 19 1875000 3285000 0 Banyumas 129 3852900 9892100 0 Barru 9 1230000 2455000 0
Kemudian  untuk  membedakan  hasil  pengelompokkan yang  terbentuk  maka  dilakukan  profilisasi  dengan  mencari nilai  rata-  rata  dari  setiap  atribut.  Penamaan cluster akan ditentukan dari atribut yang digunakan dalam modeling yaitu QTY, MARGIN, dan DAYA BELI. Sehingga dapat diketahui karakteristik dari setiap cluster yang terbentuk. Pada cluster 0 terdapat  rata  -  rata  dengan  QTY  terjual  sebesar  111.5, MARGIN  6.221.737.9,  dan  DAYA  BELI  9.932.363.3. Cluster 0  memiliki  karakteristik  dengan  QTY  rendah, MARGIN rendah, dan DAYA BELI rendah. Berdasarkan hal tersebut, maka cluster 0 sebagai cluster tidak berpotensi. Pada cluster 1  terdapat  rata  -  rata  dengan  QTY  terjual sebesar  683.8,  MARGIN  46.133.988.9,  dan  DAYA  BELI 68.191.147.2. Cluster 1 memiliki karakteristik dengan QTY tinggi,  MARGIN  tinggi,  dan  DAYA  BELI  tinggi.
Berdasarkan  hal  tersebut,  maka cluster 1  sebagai cluster berpotensi.
2) Hierarchical
Dalam  mencari  jumlah Cluster yang  optimal,  akan digunakan  metode dendogram .  Gambar  6  terlihat  terbentuk beberapa hirarki atau tingkatan antar objek dan mendapatkan hasil yaitu 2 cluster .
Gambar 6. Dendogram
Setelah didapatkan jumlah cluster yang optimal, maka akan dilakukan  modeling  menggunakan  algoritma  Hierarchical. Hasil  dari  proses clustering akan  ditampilkan  dalam  bentuk 3D Scatter Plot gambar 7.
Gambar 7. Hasil Clustering menggunakan Hierarchical
Tabel  V  menunjukkan  5  hasil  dari  proses  clustering  data menggunakan algoritma Hierarchical .
Implementation of K-Means, Hierarchical, and BIRCH Clustering Algorithms to Determine Marketing Targets for Vape Sales in Indonesia (Justin Laurenso, et al.)
69 TABEL V H ASIL C LUSTERING Kota Qty Margin Daya Beli Cluster Bali 158 14942500 20685000 1 Banda Aceh 294 39175500 46912000 0 Banjarmasin 19 1875000 3285000 1 Banyumas 129 3852900 9892100 1 Barru 9 1230000 2455000 1
Kemudian  untuk  membedakan  hasil  pengelompokkan yang  terbentuk  maka  dilakukan  profilisasi  dengan  mencari nilai  rata-  rata  dari  setiap  atribut.  Penamaan cluster akan ditentukan dari atribut yang digunakan dalam modeling yaitu QTY,  MARGIN,  dan  DAYA  BELI.  Pada  Gambar  15 dapat diketahui karakteristik dari setiap cluster yang terbentuk. Pada cluster 0  terdapat  rata  -  rata  dengan  QTY  terjual sebesar  683.8,  MARGIN  46.133.988.9,  dan  DAYA  BELI 68.191.147.2. Cluster 1 memiliki karakteristik dengan QTY tinggi,  MARGIN  tinggi,  dan  DAYA  BELI  tinggi. Berdasarkan  hal  tersebut,  maka cluster 10  sebagai cluster berpotensi.
Pada cluster 1  terdapat  rata  -  rata  dengan  QTY  terjual sebesar  111.5,  MARGIN  6.221.737.9,  dan  DAYA  BELI 9.932.363.3. Cluster 0  memiliki  karakteristik  dengan  QTY rendah,  MARGIN  rendah,  dan  DAYA  BELI  rendah. Berdasarkan hal tersebut, maka cluster 1 sebagai cluster tidak berpotensi.

## 3) BIRCH
Dalam  mencari  jumlah Cluster yang  optimal,  akan digunakan silhouette  score .  Gambar  8  terlihat  bahwa  K  =  2 memiliki  nilai silhouette  score yang  paling  tinggi,  maka  2 merupakan cluster yang optimal.
Gambar 8. Karakteristik Cluster
Setelah didapatkan jumlah cluster yang optimal, maka akan dilakukan  modeling  menggunakan  algoritma  BIRCH.  Hasil
dari  proses clustering akan  ditampilkan  dalam  bentuk 3D Scatter Plot seperti pada gambar 9.
Gambar 9. Hasil Clustering menggunakan BIRCH
Tabel VI menunjukkan 5 hasil dari proses clustering data menggunakan algoritma BIRCH .
TABEL VI H ASIL C LUSTERING Kota Qty Margin Daya Beli Cluster Bali 158 14942500 20685000 1 Banda Aceh 294 39175500 46912000 0 Banjarmasin  19 1875000 3285000 1 Banyumas 129 3852900 9892100 1 Barru 9 1230000 2455000 1
Kemudian  untuk  membedakan  hasil  pengelompokkan yang  terbentuk  maka  dilakukan  profilisasi  dengan  mencari nilai  rata-  rata  dari  setiap  atribut.  Penamaan cluster akan ditentukan dari atribut yang digunakan dalam modeling yaitu QTY,  MARGIN,  dan  DAYA  BELI.  Pada  Gambar  19 dapat diketahui karakteristik dari setiap cluster yang terbentuk. Pada cluster 0  terdapat  rata  -  rata  dengan  QTY  terjual sebesar  683.8,  MARGIN  46.133.988.9,  dan  DAYA  BELI 68.191.147.2. Cluster 1 memiliki karakteristik dengan QTY tinggi,  MARGIN  tinggi,  dan  DAYA  BELI  tinggi. Berdasarkan  hal  tersebut,  maka cluster 10  sebagai cluster berpotensi.
Pada cluster 1  terdapat  rata  -  rata  dengan  QTY  terjual sebesar  111.5,  MARGIN  6.221.737.9,  dan  DAYA  BELI 9.932.363.3. Cluster 0  memiliki  karakteristik  dengan  QTY rendah,  MARGIN  rendah,  dan  DAYA  BELI  rendah. Berdasarkan hal tersebut, maka cluster 1 sebagai cluster tidak berpotensi.
70

## E. Evaluation
Setelah  melakukan  tahapan modeling maka  perlu dilakukan  evaluasi  untuk  mengetahui  tingkat  keberhasilan pemodelan  yang  diterapkan  apakah  sudah  sesuai  dengan tujuan  yang  sudah  dirancang  pada  tahap business understanding.
1) Evaluate Result
Hasil clustering dengan algoritma K-Means, Hierarchical, dan BIRCH akan dievaluasi dengan menggunakan silhouette score,  davies-bouldin,  calinski  harabasz, dan dunn  index dapat terlihat pada Tabel VII. Hasil evaluasi performa  yang didapatkan  dengan cluster 2  untuk  algoritma  K-Means, Hierarchical,  dan  BIRCH  memiliki  nilai  yang  sama,  yaitu silhouette score 0.765201 , davies-bouldin 0.376322 , calinski harabasz 315.949434 , dan dunn index 0.013554 .
TABEL VII H ASIL E VALUASI Algorithm Silhouette Score Davies Bouldin Calinski Harabasz Dunn Index K-Means 0.765201 0.376322 315.949434 0.013554 Hierarchical 0.765201 0.376322 315.949434 0.013554 BIRCH 0.765201 0.376322 315.949434 0.013554

## V. K ESIMPULAN
Penerapan  3  algoritma clustering ,  yaitu K-Means , Hierarchical ,  dan BIRCH untuk  menentukan  target pemasaran  penjualan  vape  di  Indonesia  berdasarkan keuntungan  di  setiap  daerah  dengan  hasil  yang  sama mendapatkan  2 cluster yaitu cluster berpotensi  dan cluster tidak  berpotensi. Cluster berpotensi  mendapatkan  sebanyak 18  kota  sedangkan cluster tidak  berpotensi  mendapatkan sebanyak 45 kota. Hasil evaluasi performa clustering ketiga algoritma  yaitu,  dengan silhouette  score berada  pada  nilai 0.765201, davies-bouldin berada  pada  nilai  0.376322, calinski  harabasz  score berada  pada  nilai  315.949434  dan dunn index dengan nilai 0.013554. Visualisasi menggunakan library  matplotlib dan seaborn dengan bahasa pemrograman python  untuk  memudahkan  dalam  memahami  hasil  dari clustering menggunakan K-Means , Hierarchical ,  dan BIRCH .
D AFTAR P USTAKA
[1] A.  R.  Ramadhani,  H.  Bunyamin,  and  L.  Fitriani,  “Perancangan Aplikasi  Persediaan  Barang  dan  Transaksi  Penjualan  Barang  di Alya Store,” Jurnal  Algoritma ,  vol.  13, no.  2, pp.  284–390,  Feb. 2017, doi: 10.33364/algoritma/v.13-2.384.
[2] W. P. WIDHARTA, “Penyusunan Strategi Dan Sistem Penjualan Dalam  Rangka  Meningkatkan  Penjualan  Toko  Damai,” Jurnal Strategi  Pemasaran ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  1–15,  2013,  [Online]. Available: https://publication.petra.ac.id/index.php/manajemen- pemasaran/article/view/720
[3] M. A. Budhi, “Pemilihan Lokasi Usaha Vaporstore Menggunakan Metode Weighted Product,” Jurnal Sistem dan Informatika (JSI) , vol. 14, no. 1, pp. 9–15, Nov. 2019, doi: 10.30864/jsi.v14i1.230.
[4]
I. P. Sari, “Implementasi Data Science dalam Ritel Online: Analisis Customer  Retention dan Clustering Customer  dengan  Metode  K- Means,” J-SAKTI  (Jurnal  Sains  Komputer  dan  Informatika) ,  vol. 5, 2021, [Online]. Available: https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti/article/view/333 [5] M. C. Untoro, L. Anggraini, M. Andini, H. Retnosari, and M. A. Nasrulloh, “Penerapan metode k-means clustering data COVID-19 di  Provinsi  Jakarta,” Teknologi ,  vol.  11,  no.  2,  pp.  59–68,  Apr. 2021, doi: 10.26594/teknologi.v11i2.2323.
[6] R.  Fadly  and  I.  Wahyudin,  “Customer  Segmentation  Using  K- Means  Algorithm  As  A  Basis  For  A  Marketing  Strategy  In  The Store  Rumah  Tua  VAPE,”  2020.  [Online].  Available: https://iocscience.org/ejournal/index.php/mantik
[7] Z.  G.  Prastyawan,  M.  Ridho  Bagaskara,  and  D.  Fitriati, “SEGMENTASI PELANGGAN
RESTORAN MENGGUNAKAN  METODE  CLUSTERING  SIMPLE  K-
MEANS  (STUDI  KASUS  XYZ),”  2018.  [Online].  Available: https://conference.upnvj.ac.id/index.php/seinasikesi/article/view/7 5/pdf
[8] H. and H. R. and J. M. and J. J. Kurniadewi, “Pemetaan UMKM dalam  Upaya  Pengentasan  Kemiskinan  dan  Penyerapan  Tenaga Kerja  Menggunakan  Algoritma  K-Means,” Journal  of  Applied Informatics  and  Computing ,  vol.  6,  pp.  113–119,  Aug.  2022, [Online].
Available:
https://jurnal.polibatam.ac.id/index.php/JAIC/article/view/4227
[9] M.  A.  Hasanah,  S.  Soim,  and  A.  S.  Handayani,  “Implementasi CRISP-DM  Model  Menggunakan  Metode  Decision  Tree  dengan Algoritma CART untuk Prediksi Curah Hujan Berpotensi Banjir,” Journal of Applied Informatics and Computing , vol. 5, no. 2, pp. 103–108, Oct. 2021, doi: 10.30871/jaic.v5i2.3200.
[10] M.  N.  Sutoyo,  “Algoritma  K-Means.”  [Online].  Available: https://fti.usn.ac.id/sinau/assets/files/KMeans.pdf
[11] Tri Binty N, “Algorithm Agglomerative Hierarchical Clustering — and Practice with R,” Jun. 30, 2019. https://medium.com/@story.of.stats/algorithm-agglomerative- hierarchical-clustering-31d2cea14d9
[12] M.  Aldo  Shauma,  Y.  Purwanto,  A.  iovianty,  and  S.  Komputer, “Deteksi  Anomali  Trafik  Menggunakan  Algoritma  BIRCH  dan DBSCAN  menggunakan  Streaming  Traffic  Anomaly  Traffic Detection  with  BIRCH  dan  DBSCAN  Algorithm  for  Streaming Traffic,” e-Proceeding  of  Engineering ,  vol.  3,  p.  5004,  2016, [Online]. Available: https://openlibrarypublications.telkomuniversity.ac.id/index.php/e ngineering/article/view/3132#
[13] Munar  Hudaya,  “14.pertemuan  Keempatbelas.”  UNIKOM,
Bandung, May 10, 2013. [Online]. Available: https://repository.unikom.ac.id/42096/1/14.Pertemuan%20Keemp atbelas.doc
[14] D.  A.  I.  C.  Dewi  and  D.  A.  K.  Pramita,  “Analisis  Perbandingan Metode  Elbow  dan  Silhouette  pada  Algoritma  Clustering  K- Medoids  dalam  Pengelompokan  Produksi  Kerajinan  Bali,” Matrix : Jurnal Manajemen Teknologi dan Informatika , vol. 9, no. 3, pp. 102–109, Nov. 2019, doi: 10.31940/matrix.v9i3.1662.
[15] N.  H.  Harani,  C.  Prianto,  and  F.  A.  Nugraha,  “Segmentasi Pelanggan  Produk  Digital  Service  Indihome  Menggunakan Algoritma  K-Means  Berbasis  Python,” Jurnal  Manajemen Informatika (JAMIKA) , vol. 10, no. 2, pp. 133–146, Oct. 2020, doi: 10.34010/jamika.v10i2.2683.
[16] C.-E. ben Ncir, A. Hamza, and W. Bouaguel, “Parallel and scalable Dunn  Index  for  the  validation  of  big  data  clusters,” Parallel Comput , vol. 102, p. 102751, May 2021, doi: 10.1016/j.parco.2021.102751.
[17] SRI ARISTA PANGGOLA, “Penentuan K Opitmum dengan nilai Dunn  Index  dan  Davies  Bouldin  Index,  Serta  Evaluasi  Model Cluster  Menggunakan  Average  Within  dan  Average  Between  di R,”  Jul.  18,  2020.  https://medium.com/@aristap/penentuan-k- opitmum-dengan-nilai-dunn-index-dan-davies-bouldin-index- serta-evaluasi-model-cluster-d1cde2f9e828