## Implementasi K-Means Clustering untuk Analisis Non- Numerik Dataset Spare Part Mobil
Implementation of K-Means Clustering for Non-Numerical Analysis of Car Spare Parts Dataset
Mailia Putri Utami 1 , Gita Mustika Rahma 2 , Finna Suroso 3 1,2,3 Sistem Informasi Industri Otomotif, Politeknik STMI Jakarta E-mail: 1 Mailiap2206@gmail.com, 2 g.m.rahmah@gmail.com, 3 finna.suroso@gmail.com

## Abstrak
Industri otomotif merupakan salah satu sector ekonomik terbesar di dunia, dengan berbagai rantai pasok yang kompleks. Kompleksitas data otomotif yang beragai sering kali banyak mengandung atribut  data  non-numerik,  seperti  nama,  jenis  spare  part,  merk,  dan  atribut  kualitatif  lainnya. Analisis non-nurmerik dapat memberikan wawasan berharga dengan pola dan hubungan antar suku cadang. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mengembangkan metode k-means clustering pada dataset spare part yang mengandung atribut non-numerik. K-means clustering adalah Teknik yang  umumnya  digunakan  untuk  analisis  data  numerik  dan  memerlukan  modifikasi  atau keterlibatan metode lain dalam mengatasi data non-numerik. Adapun proses yang dilibatkan yaitu proses  normalisasi  dengan  menggunakan  metode  binning.  Implementasi  K-means  Clustering pada dataset non-numerik memiliki manfaat potensial. Pertama, itu memungkinkan identifikasi kelompok dari suku cadang yang memiliki karakterisktik serupa, yang dapat digunakan untuk mengelompokkan produk serupa. Kedua yaitu untuk membantu dalam pengelolaan ketersedian dengan  lebih  efisien,  menghindari  kelebihan  persedian,  dan  memenuhi  permintaan  pelanggan dengan lebih baik. Penelitian ini menghadapi tantangan dalam menentukan metrik kesamaan yang tepat  untuk  data  non-numerik  dan  dalam  menentukan  jumlah  cluster  yang  optimal.  Namun, metodologi yang cermat dan eksperimen yang bekelanjutan, mampu mengembangkan pendekatan yang  dapat  digunakan  dalam  pengelompokan  suku  cadang  mobil  non-numerik.  Hasil  dari penelitian ini diperoleh sebaran data dengan menggunkan cluster K=2 dengan nilai Silhouette sebagai nilai dari sebaran data yaitu 0,925.
Kata kunci: non-numerik, K-means clustering , Sparepart.

## Abstract
The automotive industry is one of the largest economic sectors in the world, with various complex supply chains. The complexity of various automotive data often contains many non-numerical data attributes, such as name, type of spare part, brand, and other qualitative attributes. Non- numerical analysis can provide valuable insight into patterns and relationships between parts. The aim of this research is to develop a k-means clustering method on spare part datasets that contain non-numerical attributes. K-means clustering is a technique that is generally used for numerical data analysis and requires modification or involvement of other methods in dealing with non-numerical data. The process involved is the normalization process using the binning method.  Implementing  K-means  Clustering  on  non-numerical  datasets  has  potential  benefits. First, it allows the identification of groups of parts that have similar characteristics, which can be used to group similar products. Second, to help manage availability more efficiently, avoid excess  inventory,  and  meet  customer  demand  better.  This  research  faces  challenges  in determining  appropriate  similarity  metrics  for  non-numerical  data  and  in  determining  the optimal number of clusters. However, careful methodology and ongoing experimentation have been able to develop approaches that can be used for non-numerical grouping of auto parts. The
results of this research obtained data distribution using cluster K=2 with a Silhouette value as the value of the data distribution, namely 0.925.
Keywords: Non-numeric, K-means clustering , Spare part

## 1. PENDAHULUAN
Industri  otomotif  adalah  salah  satu  industry  yang  sangat  besar  dan  kompleks,  dengan sejumlah besar produsen yang penyedia suku cadang mobil. Dalam industry ini, menajemen rantai pasokan dan pengelolaan investaris suku cadang adalah komponen penting untuk memastikan efisiensi  operasional  dan  kepuasan  pelanggan.  Dalam  hal  ini,  analisis  data  dapat  membantu perusahaan  otomotif  dalam  pengambilan  keputusan  yang  lebih  baik  terkait  pengelolaan  suku cadang mobil [1].
K-means clustering adalah metode clustering yang telah terbukti efektif dalam analisis data numerik. Namun, implementasi K-means clustering pada dataset suku cadang mobil yang mengandung atribut non-numerik memerlukan adaptasi dan pengembangan teknik yang sesuai. Penelitian ini bertujuan untuk menjawab tantangan tersebut dengan mengembangkan pendekatan yang efektif untuk mengelompokkan suku cadang mobil berdasarkan atribut non-numerik mereka [2].
Penelitian  terdahulu  yang  relevan  dengan  penelitian  ini  yaitu  melakukan  penelitian dengan memanfaatkan data mining untuk penjualan suku cadang sepeda motor di PT. Motorindo Perkasa Raya. Pada penelitianya, data suku cadang terdiri dari beberapa jenis suku cadang yang mudah  untuk  dikelompokkan  sehingga  dapat  secara  cepat  menentukan  dan  menemukan  nilai barang  dari  tiap  transaksi  jual  beli.  Data  mining  sendiri  dalam  penelitian  tersebut  dijadikan serangkaian proses untuk menggali nilai tambah berupa informasi yang tidak diketahui  secara manual dari suatu basis data [3].
Peneliti  terdahulu  lainnya  dilakukan  dengan  penerapan  metode  K-means,  namun  pada penelitian  tersebut  dataset  yang  digunakan  sesuai  dengan  kebutuhan  dari  prosedur  penelitian dengan mengimplentasikan metode K-means [4]. Peneliti lainnya dengan impelentasi yang sama yaitu  dengan  mengadopsi  proses K-means  clustering yang  diproses  dengan  membandingkan dengan metode Ant Colony Optimization . Dari Ant Colony Optimization belum menjadi metode yang cukup optimal dikarenakan center dari perkelompokan hanya berdasarkan satu atribut saja [5]. Peneliti lainnya dengan mengadopsi anlomali data berupa data non-numerik, data tersebut diperuntukan untuk deteksi dan digunakannya metode data mining [6].
Sebagai research  gap yaitu  terletak  pada  pemanfaatan  algoritma  K-means  clustering sebagai metode untuk menganalisis kebutuhan dalam menentukan kebutuhan dalam menganalisa sparepart.  Kebaruan  penelitian  ini  yaitu  terletak  pada  implementasi  proses  pengolahan  data dengan menggunakan pemanfaatan implementasi metode binning. Metode dari proses binning sendiri merupakan cara untuk mengubah data non-numerik menjadi data numerik, dikarenakan algoritma  K-means  clustering  hanya  dapat  berproses  dengan  menggunakan  data  numerik. Sehingga dapat meningkatan proses kerja dari metode yang diterapkan pada penelitian ini [6].
Implementasi  K-means  Clustering  pada  dataset  suku  cadang  mobil  non-numerik  akan memberikan manfaat yang signifikan, temasuk [4]:
1) Identifikasi  segmentasi  produk:  dengan  melakukan  clustering  perusahaan  otomotif dapat mengidentifikasi kelompok suku cadang yang memiliki karakteristik serupa. Ini dapat membantu dalam merancang strategi manajemen rantai pasok yang lebih efektif.
2) Pengelolaan stok: dengan memahami kelompok suku cadang yang ada, perusahaan
dapat mengoptimalkan persediaan dan menghindari kelebihan persediaan yang tidak perlu.
3) Kepuasaan  pelanggan:  dengan  memahami  preferensi  pelanggan,  perusahaan  dapat lebih  efektif  memenuhi  kebutuhan  pelanggan,  meningkatkan  kepuasan,  dan membangun loyalitas pelanggan.
4) Peningkatan keuntungan: analisis clustering yang efektif dapat membantu perusahaan mengidentifikasi peluang penghematan biaya dan peningkatan keuntungan.

## 2. METODE PENELITIAN
Pada  tahapan  ini  diuraikan  berdasarkan  beberapa  tahapan,  yang  pertama  yaitu  Tahap Pengambilan Data, Tahap Pengolahan Data, Tahap Pengujian atau Eksperimen. Dan dijabarkan berdasarkan alur dari proses sistem yang dilakukan, tergambar pada Gambar 1.
Gambar 1. Prosedur Penelitian
Sebelum penelitian masuk pada tahap normalisasi, peneliti membutuhkan dataset yang diperlukan. Data yang diperoleh berdasarkan hasil observasi dan wawancara oleh pihak bengkel mobil.  Data  tersebut  berdasarkan  periode  waktu  transaksi  penjualan  spare  part  dalam  kurung waktu dari bulan September 2021 s/d September 2023. Data tersebut digunakan untuk dijadikan dataset untuk proses clustering, digunakan untuk menjadi pondasi awal pada penelitian ini, yang mana  sesuai  dengan  prosedur  penelitian  data  tersebut  diperlukan  normalisasi  data  karena  data yang diperoleh tidak semuanya merupakan data numerik [7].
Proses  normalisasi  yang  digunakan  yaitu  dengan  proses  binning,  yaitu  proses  untuk mentransformasikan atau mengubah nilai dari data non-numerik menjadi data numerik atau data yang dapat biner atau data yang dapat dikalkulasikan [8]. Nilai dari data yang telah dilakukan proses  binning  digunakan  untuk  mencari  jarak  terdekat  antar  tiap  data  pada  proses  k-means clustering, yang mana mencari nilai dari jarak terdekat antar tiap data dari centroid / pusat cluster, atau digunakan juga pada proses melakukan pencarian cluster center dengan cluster center baru pada tiap iterasinya [9].

## 2.1 Prosedur Pemikiran
Algoritma K-Means merupakan  algoritma  yang  dapat  diterapkan  pada  data  yang direpresentasikan  dalam  ruang  dimensi.  Tujuannya  untuk  mengelompokan  set-data  ruang dimensi, yaitu 𝑋 = { 𝑥 i | 𝑖 = 1, … , 𝑁 }, dimana 𝑥 i ∈ 𝑅 𝑑 yang menyatakkan data ke-i, sebagai “titik data”. K-means mempartisi X ke dalam K Cluster, algoritma K-Means mengelompokan semua titik data dalam X sehingga setiap titik 𝑥 i hanya jatuh dalam satu dari K partisi. Titik di cluster, dilakukan dengan cara memberikan setiap titik sebuah ID cluster . Titik dengan ID cluster yang sama berarti berada dalam satu cluster yang sama, sedangkan titik dengan ID cluster yang berbeda pada  cluster  yang  berbeda.  Vektor  keanggotaan  cluster  m  dengan  panjang  N, 𝑚 i ,  bernilai  ID cluster titik 𝑥 I [10].
Setiap cluster dari centroid cluster diwakili oleh titik tunggal dalam 𝑅 𝑑 . Set representative cluster  dinyatakan 𝐶 =  { 𝑐 j | 𝑗 =  1,  …  , 𝐾 }.  Sejumlah  K representative  cluster tersebut  disebut dengan  centroid  cluster.  Set  data  dalam  X  dikelompokan  berdasarkan  konsep kemiripan/kedekatan [11]. Pada saat data sudah dihitung ketidakmiripan terhadap centroid , maka selanjutnya dipilih ketidakmiripan yang paling kecil sebagai cluster yang akan diikuti sebagai relokasi pada cluster yang disebut juga dengan iterasi. Relokasi data dalam cluster yang diikuti dapat dinyatakan dengan nilai keanggotaan 𝛼 yang bernilai 1 atau 0. 1 jika data tersebut sebagai anggota cluster dan 0 tidak menjadi anggota cluster dan nilai 𝛼 sebuah data pada semua cluster, hanya akan bernilai 1, sedangkan yang lainnya 0 [12].
𝛼 !" { 1 𝑎𝑟𝑔 𝑎𝑟𝑔 {𝑑3𝑥 !#" 4} 0 % " (1)
Dimana 𝑑3𝑥 !#" 4 merupakan ketidakmiripan (jarak) dari data ke-I ke cluster cj. Berikut ini formula perumsan untuk mencari rata-rata setiap fitur dari semua dara dalam semua cluster [13].
𝐶 " = & ' ∑ ' !(' 𝑥 " (2)
Berikut ini adalah alur program dasar dari algoritma K-Means [5]:
1. Inisialisasi,  dimana  pertama  kali  yaitu  menentukan  nilai  K  sebagai  jumlah  cluster  yang diinginkan  dan  metrik  ketidakmiripan  (jarak).  Tetapkan  ambang  batas  sebagai  perubah fungsi objektif dan ambang batas perubah posisi pusat ( centroid ).
2. Pilih K data dari set data C sebagai pusat ( centroid ).
3. Alokasi semua data ke pusat ( centroid ) terdekat dengan metrik jarak yang sudah ditetapkan.
4. Hitung  Kembali  nilai  pusat  ( centroid )  C  berdasarkan  data  yang  mengikuti  cluster  dari masing-masing.
5. Mengulangi langkah 3 dan 4 hingga kondisi konvergen tercapai, yaitu perubahan fungsi objektif sudah dibawah ambang batas, tidak ada daya yang berpidah cluster, dan perubahan posisi centroid sudah di bawah ambang batas yang ditetapkan.
Pemilihan  K  sebagai  titik  data  sebagai  pusat  ( centroid )  awal  juga  memengaruhi  hasil clustering. Sifat ini menjadi salah satu ciri khas atau karakterisktik alami K-Means yang dapat mengakibatkan hasil cluster yang dilakukan memiliki nilai atau hasil yang berbeda. Kondisi ini dikenal juga dengan solusi yang local optima, artinya algoritma K- means sangat sensitid terhadap lokasi awal centroid . Penyelesaian masalah local optima dapat diselesaikan dengan menjalankan algortima  beberapa  kali  dengan  inisial  centroid  yang  berbeda  kemudian  memilih  hasil  yang terbaik [14].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pembahasan hasil yang dicapai dapat diuraikan Tahap Pengolahan Data, Tahap Pengujian atau Eksperimen, Analisis Awal, dan Penjabaran terkait yang telah dilakukan dalam penelitian.

## 3.1 Pengolahan Data
Pada  proses  pengolahan  data,  yang  pertama  kali  dilakukan  dengan  melakukan  Teknik observasi  untuk  memproleh  data  secara  periode,  proses  memperoleh  data  dengan  adanya pendekatan  secara  observasi  dan  wawancara  kepada  pihak  bengkel.  Dimana  sebagai  peneliti wajib  mengetahui  keapsahan  dari  data  yang  diperoleh,  adapun  proses  memproleh  data  yaitu dengan kurung waktu 1 bulan penuh pada proses kerja magang yang dilakukan anggota peneliti.
Adapun  data  transaksi  penjualan  spare  part  tersebut  didapat  dalam  kurung  waktu  dari bulan  September  2021  s/d  September  2023.  Data  tersebut  digunakan  untuk  dijadikan  dataset untuk proses clustering. Adapun berikut ini data yang diperoleh.
Gambar 2. Dataset transaksi sparepart 2021
Gambar 3. Dataset transaksi sparepart 2022
Gambar 4. Dataset transaksi sparepart 2023

## 3.2 Proses Menghitung Jarak
Proses menghitung jarak digunakan untuk menentukan jarak terdekat antara sebuah data dengan suatu cluster center. Proses ini dilakukan dengan menggunakan data hasil proses binning . Data-data  tersebut  dihitung  jaraknya  terhadap  setiap cluster yang  ada  dengan  cara membandingkan nilai dari masing- masing atribut pada masing-masing data. Misalkan terdapat sebuah data mempunyai 5 atribut yaitu atribut banyak barang yang dibeli, ketersedian barang,
transaksi, harga dan kode barang. Dengan nilai (0,0100,1000,001,010) dan sebuah cluster center dengan atribut (1,0010,0100,001,010). Maka jarak antar keduanya adalah : Jarak = ((0 XOR 1) + (0100 XOR 0010)/4 + 1⁄4 (1000 XOR 0100) + 1⁄3 (001 XOR 001) + 1⁄3 (010 XOR 010)) Jarak mean = (1+2/4+2/4+ 0+0)/5 = 2/5 = 0,4 Keterangan: Hamming  Distance dapat  pula  diimplementasikan  sebagai  operasi bitwise XOR antara dua objek, karena hasil dari operasi antar dua data yang berbeda yang akan bernilai 1, dan antar dua data yang sama akan bernilai 0.
3.3 Proses Clustering Inti dari proses clustering ada di sini. Apabila telah diketahui jarak-jarak antara setiap data dengan setiap cluster center , maka data- data selanjutnya dapat dikelompok- kelompokkan berdasarkan  jaraknya  terhadap  suatu cluster  center .  Suatu  data  akan  dijadikan  anggota  suatu cluster yang  mempunyai  jarak  paling  minimum  dengan  data  tersebut.  Kemudian,  setelah terbentuk cluster-cluster , cluster center akan dicari lagi dengan mencari “nilai tengah” dari cluster yang bersangkutan. Nilai tengah ini bisa berupa mean, median, atau modus dari atribut-atribut data yang menjadi anggota cluster tersebut. Jika cluster center yang baru telah didapatkan, maka akan  dibandingkan  dengan cluster yang  lama.  Jika  berbeda  (berubah),  proses  iterasi  berjalan kembali. Namun jika ternyata cluster center bernilai sama, maka proses iterasi selesai dan cluster dinyatakan sebagai cluster yang stabil.

## 3.4 Hasil Analisis
Setelah dilakukannya implementasi dari metode K-means clustering maka dapat diamati hasilnya  dalam  membentuk  cluster-cluster.  Dataset  yang  digunakan  yaitu  dari  rentang  waktu September 2021 s/d sepetember 2023.

## Gambar 5. Evolusi inertia
Nilai dari sebaran berdasarkan hasil dari hasil evolusi inersia pada penelitian ini untuk mengukur  seberapa  baik  kumpulan  data  yang  dikelompokkan  oleh  metode  k-means.  Hal  ini dihitung dengan mengukur jarak antara setiap titik data dan pusat massanya, menguadratkan jarak dan menjumlahkan kuadrat-kuadarat dalam satu cluster. Hasil yang baik yaitu dari model yang  memiliki  nilai  inersia  yang  rendah  dan  jumlah  cluster  yang  sedikit. Namun,  hal  ini merupakan  trade-off  karena  seiring K bertambahnya,  inersia  berkurang. Berdasarkan  hasil pengamatan dengan data yang digunakan dari gambar diatas, Untuk mencari K dataset yang optimal,  gunakan metode  Elbow [15]; temukan  titik  di  mana  penurunan  inersia  mulai melambat. K= 5 adalah "siku" dari grafik di atas. Oleh karena itu, digunakan uji coba clustering
1E+18 1,1E+18 1,2E+18 1,3E+18 1,4E+18 1,5E+18 1,6E+18 2 3 4 5 Wi th in -cl ust er Number of clusters Evolution of the inertia
dengan  menggunakan  5  cluster,  namun  disamping  itu  diperlukannya  uji  coba  lebih  untuk mendapatkan penggunaan jumlah cluster yang tepat dengan data yang digunakan.
Uji coba clustering dengan menggunakan 2 hingga 5 cluster menghasilkan nilai untuk evaluasi dari nilai Silhouette yaitu:
Tabel 1. Nilai Silhouette Cluster 2 3 4 5 Silhouette scores 0,925 -0,316 -0,079 -0,273
Gambar 6. Nilai Silhouette
Nilai  dari  Silhouette  berguna  untuk  melihat  kualitas  dan  kekuatan  dari  cluster  yang terbentuk, atau seberapa baik/buruknya suatu obyek ditempatkan dalam suatu cluster. Pada tabel di atas dan gambar di atas menggambarkan jumlah cluster dan nilai Silhouette yang terbentuk pada cluter yang digunakan. Ketika nilai maksimum Silhouette dengan dengan menggunkan k=2 mengahasilkan nilai 0,925. Berdasarkan pengamatan ketika jumlah cluster semakin besar maka nilai  silhouette  yang  dihasilkan  cenderung  lebih  kecil  disbanding  jumlah  cluster  sebelumnya. Dalam  pengamatan  pada  penelitian  ini  nilai  Silhouette  cenderung  tidak  konsisten  adanya penururan dari cluster 3 dan Kembali meningkat cluster 4 dan kembali menurun pada cluster 5.
Sebaran  nama  sparepart  berdasarkan object  by  cluster untuk  analisa  ketersediaan penjualan spare part berdasarkan penyebaran dengan menggunakan (k=2) cluster yang paling ideal berdasarkan nilai silhouette. Berikut merupakan hasil sebaran cluster yang tertera pada Tabel 2.
Tabel 2. Penyebaran Data Cluster 2

## NAMA SPAREPART
REMOTE HOIST WIRELESS TELECONTROL F24-6D 6 TOMBOL + E/S
SEAL DHS NOK 80 X 90
SKUN KABEL 25 MM, BAUT 8 MM HEAT DRYER BOSCH GHG 18-60
TANG SNAPRING TEKIRO 7 INCH
CENTER DRILL 8 X 3 MM
SHRINK TUBE KABEL 6MM X 100MM
-0,4 0,1 0,6 2 3 4 5 Sc or e Number of clusters Evolution of the silhouette score
HIGH PRESSURE BUSHING BU-PT-20AX15A 3/4 X 1/2 12MPa
HEATER 210X80 220V HEATER 60X100 220V
HEATER 60X100, 380V 840W
TWINFLEX TOZEN 3 INCH JIS10K KARET FLEXIBEL
PROXIMITY AUTONICS PRW12-4DP 12-24 VDC
PROXIMITY AUTONICS PRW12-4DP 12-24 VDC
BALL VALVE PVC 3/4 INCH
KLEM KABEL SUPER MAS 8 MM
PAKU BETON 3 CM
HEATER 30X30, 220V 200W
CONTACTOR SCHNEIDER LC1D40A 220V CONTACTOR SCHNEIDER LC1D32M7 220V
GRC BOARD 3MM 120 X 240
PIPA PVC 3/4 INCH
PAKU GRC 3 CM
PISAU BUBUT INSERT DCMT 11
FUSE KACA 15A
SCREW INJECTION D120MM MESIN MITSUBISHI 1300T
SOK DRAT DALAM PVC 1 INCH
BESI AS VCN 85x1200
REMOTE HOIST WIRELESS TELECONTROL F24-6D 6 TOMBOL + E/S
SEAL DHS NOK 80 X 90
SKUN KABEL 25 MM, BAUT 8 MM
HEAT DRYER BOSCH GHG 18-60
TANG SNAPRING TEKIRO 7 INCH
CENTER DRILL 8 X 3 MM
SHRINK TUBE KABEL 6MM X 100MM
HIGH PRESSURE BUSHING BU-PT-20AX15A 3/4 X 1/2 12MPa
HEATER 210X80 220V HEATER 60X100 220V
HEATER 60X100, 380V 840W
TWINFLEX TOZEN 3 INCH JIS10K KARET FLEXIBEL
PROXIMITY AUTONICS PRW12-4DP 12-24 VDC
PROXIMITY AUTONICS PRW12-4DP 12-24 VDC
BALL VALVE PVC 3/4 INCH
KLEM KABEL SUPER MAS 8 MM
PAKU BETON 3 CM

## HEATER 30X30, 220V 200W
CONTACTOR SCHNEIDER LC1D40A 220V CONTACTOR SCHNEIDER LC1D32M7 220V
GRC BOARD 3MM 120 X 240
PIPA PVC 3/4 INCH
PAKU GRC 3 CM
PISAU BUBUT INSERT DCMT 11
FUSE KACA 15A
SCREW INJECTION D120MM MESIN MITSUBISHI 1300T
SOK DRAT DALAM PVC 1 INCH
BESI AS VCN 85x1200
AIR WATER OIL FILTER SEPARATOR MOLLAR ARF2000
ACB SCHNEIDER NS1000N 3P 1000A 50Ka MOTORIZED
ORING VITON 8,8 X 1,9
CHECK VALVE SCREW 1/4" 3.0MM
HEAD SCREW MIXING DIA 90 + CHUCKRING
BAUT JOINT TRAY M8 X 20 + MUR M8
PLUG DOP PVC 1/2 INCH
BAUT + MUR 33MM X 150MM
STEKER LEGRAND MALE FORT 32 A
PISAU GERINDA BETON 4 INCH
BESI AS VCN 95 X 96 MM
FLANGE PVC 2"
BALL VALVE KUNINGAN 3/8 INCH
BAUT M 30 X 100MM
BOX PANEL 60 X 40 + BRACKET
TEMBAGA DIAMETER 50 x 200 MM
HEATER 40X40, 220V 250W
HEATER 40X40, 220V 250W HEATER 40X40, 380V 250W
KAWAT LAS ARGON TECH 492 TG 1,6 MM
VLOK SOCK GALVANIS 2 X 1 1/4 INCH
TEE GALVANIS 1 1/4 INCH
DOUBLE DRAT GALVANIS 1 1/4 INCH
ELBOW GALVANIS 2 INCH
DOUBLE DRAT GALVANIS 2 INCH
CLAMP U OMEGA 1 INCH
Dari  data  yang  digunakan  berikut  nama sparepart berdasarkan  sebaran  data  dengan menggunakan k=2, yang mana memiliki nilai Silhouette.
Gambar 7.  Sebaran data sparepart dari cluster 1 hingga cluster 5
Gambar 8. Sebaran Data
Berdasarakan  sebaran  di  atas  dapat  dilihat  penyeabran  data  yang  paling  rapat  yaitu dengan k=1 dan k=2. Karena data terlihat memiliki kemiripan dan penyebaran yang rapat.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan dari penelitian ini yaitu metode k-means clustering secara keseluruhan dapat menganalisa  penjualan  untuk  ketersediaan  suku  cadang  kendaraan,  yang  mana  pada  proses clustering diperlukan data yang numerik, pada penelitian ini data yang diperoleh merupakan data non numerik, maka dari itu diperlukan proses normalisasi menggunakan proses binning. Setelah proses binning dataset dapat diproses menggunakan k-means clustering, dan didapatkan sebaran data yang paling ideal yaitu menggunakan cluster k=2 dengan nilai Silhouette 0,925, kesimpulan
0 200000000 400000000 600000000 800000000 1E+09 1,2E+09 1,4E+09 X1 X2 X3 X4 X5 Profile plot Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3
Cluster 4 Cluster 5
tersebut diperoleh karena sebaran data pada cluster k=2 memiliki miripan dan sebaran data yang rapat. Hasil penelitian ini diharapkan akan memberikan panduan praktis bagi perusahaan otomotif dalam  memanfaatkan  analisis  data  untuk  meningkatkan  efisiensi  dan  efektivitas  operasional mereka  dalam  mengelola  suku  cadang  mobil.  Identifikasi  segmentasi  produk  yang  telah ditetapkan  pada  cluster  yang  didapat  pada  penelitian  ini  memberikan  kemudahan  pengelolaan stok,  dengan  atribut  nama  sparepart  yang  cukup  banyak.  Sehingga  dharapkan  dapat mempermudah dalam meningkatkan keuntungan.
Saran dari hasil penelitian ini penelti memberikan rekomendasi untuk peneliti selanjutnya diperkenankan  untuk  dilakukan  uji  coba  lebih  banyak  cluster  yang  digunakan  dengan menggunakan periode data yang lebih banyak, agar data yang didapat bisa lebih optimal. Dan diperlukan  penggunaan  tools  analisa  terbaik  untuk  menganalisa  dengan  clutering,  seperti menggunakan python ataupun spss.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   M.  P.  Utami,  "Aplikasi  C-Service  Motor  Dengan  Algoritma  Artificial  Neural  Network Terintegrasi Sistem Pakar," Jurnal sistem dan teknologi informasi, vol. 11, no. 3, pp. 496- 503, 2023.
[2]   Y. Z. Q. T. W. H. Y. J. S. T. X. Yming li, "K-Means: A Robust and Stable K-means Variant," International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), vol. 1, pp. 3120-3124, 2021.
[3]   F. T. K. F. Saut Parsaoran Tamba, "Penerapan Data Mining Untuk Menentukan Penjulanan Sparepart  Toyota  Dengan  Metode  K-Means  Clustering," Jurnal  Sistem  Informasi  Ilmu Komputer Prima, vol. 2, pp. 67-72, 2019.
[4]   D. W. Z. M. ,. B. X. Jinyan Liu, "Improved K-means clustering algorithm for screwlocking classification," Advanced  Information  Technology,  Electronic  and  Automation  Control Conference, vol. 4, pp. 1955-1958, 2019.
[5]   S.  K.  P.  T  Namratha  Reddy,  "Optimization  of  K-Means  Algorithm:  Ant  Colony Optimization," International Conference on Computing Methodologies and Communication, no. IEEE, pp. 530-535, 2017.
[6]   N.  G.  a.  E.  T.  Alexander  Grusho,  "Detection  of  anomalies  in  Non-numerical  Data," International  Congress  on  ulta  Modern  Telecommunication  and  Control  Systems  and Workshops (ICUMT), vol. 8, no. IEEE Explore, pp. 273-276, 2018.
[7]   M. s. B. B. Fransisca Angelia, "Optimization on Purity K-Means Using Variant Distance Measure," Intenational Conference on Mechanical, Electronics, Computer and Industrial Techology, vol. 3, no. IEEE Xplore, pp. 143-147, 2020.
[8]   J. H. F. B. G. Shivani shah, "ProxiClust: Data Sparsification and Community Detection for Assembly-free  Metagenomic  Binning," Intenational  Conference  on  Advences  in  Social Netwoks Analysis and Mining, vol. 1, no. IEEE Xplore, pp. 17-20, 2018.
[9]   L. W. W. F. L. F. W. G. Chen Xinxin, "Network Loss Allocation Method Based on Improved K-means Clustering And Correlation Analysis," UTC, no. IEEE Explore, pp. 37-41, 2020.
[10]  Y. Z. zhuo wang, "Anomaly Detection by using streaming K-Means and Batch K-Means," International Conference on Big Data Analysis, vol. 5, no. IEEE Xplore, pp. 11-17, 2020.
[11]  T.  H.  C.  R.  Rui  Maximo  Esteves,  "Competitive  K-means," International  Conference  on Cloud Computing Technology and Science, vol. 8, no. IEEE, pp. 17-24, 2018.
[12]  D. X. Z. N. Wenhaou, "Improved K-Means Text Clustering Algorithm Based on BERT and Density  Peak," Infomation  Communication  Techologies  Conference, vol.  2,  no.  IEEE Xplore, pp. 260-264, 2021.
[13]  M.  S.  Y.  Kristina  P.  Sinaga,  "Unxupervised  K-Means  Clustering  Algorithm,"  no.  IEEE Access, pp. 80716 - 80727, 2020.
[14]  S. H. H. ,. E. W. ,. M. Dhendra Marutho, "The Determination of Cluster Number at k-mean using Elbow Method and Purity Evaluation on Headline News," International Seminar on Application for Technology of Information and Communication (iSemantic), no. IEEE, pp. 533-538, 2018.
[15]  H. N. B. V. a. S. W. L. Thanh Quoc Phan, "Passive Elbow Movement Assistant (PEMA): A portable exoskeleton to compensate angle-dependent tone profile of the elbow joint post- stroke," International Conference on Rehabilitation Robotics (ICORR) Toronto, vol. 16, no. IEEE Exploe, pp. 1209-1214, 2019.