478 Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 478-483 E-ISSN 2503-2933

## Analisa Penjualan Barang Untuk Mengetahui Kebutuhan Barang Menggunakan Algoritma K-Mean Pada Toko X
Umi Faddillah 1 , Bibit Sudarsono* 2 , Yosep Nuryaman 3 , Nanang Nuryadi 4 , Khairul Rizal 5 1,2,3,4,5 Universitas Bina Sarana Informatika; Jl. Kramat Raya No. 98 Jakarta Pusat. Jakarta 1,2,3,4,5 Jurusan Ilmu Komputer, Fakultas Teknik dan Informatika Universitas Bina Sarana Informatika, Jakarta e-mail: * 1 umi.umf@bsi.ac.id, * 2 bibit.bbs@bsi.ac.id, * 3 yosep.ynu@bsi.ac.id,
4 nanang.nyd@bsi.ac.id, , 5 khairul.krl@bsi.ac.id

## Abstrak
Pengiriman  barang  mempunyai  peranan  penting  dalam  rantai  bisnis  retail,  setiap pengiriman harus memperhitungkan jumlah barang yang terjual dan juga toko mana saja yang dapat dikirimkan bersamaan. PT X merupakan Perusahaan retail yang memiliki banyak cabang toko di wilayah Jakarta, sehingga memerlukan gambaran toko-toko mana saja dan barang apa saja  yang  dikirimkan  secara  bersamaan.  Algorima  K-mean  adalah  salah  satu  algorima  untuk mengklusterisasi.  Oleh  sebab  itu  maka  penulis  melakukan  perhitungan  data  penjualan menggunakan alogoritma k-mean untuk mengelompokan toko-toko. Dan dari hasil perhitungan yangs  sudah  dilakukan  terdapat  hasil  kluster  terbaik  yaitu  kedalam  5  cluster  dimana    untuk cluster  0  terdapat  13  toko,  cluster  1  terdapat  17  toko,  cluster  2  terdapat  7  toko,  cluster  3 terdapat 16 toko dan cluster 4 terdapat 12 Toko .
Kata kunci —K-Mean, Penjualan, Pengiriman Barang, Retail

## Abstract
Delivery of goods has an important role in the retail business chain, each delivery must take into account the number of goods sold and also which stores can be delivered at the same time.  PT  The  K-mean  algorithm  is  an  algorithm  for  clustering.  For  this  reason,  the  author calculated  sales  data  using  the  k-mean  algorithm  to  group  shops.  And  from  the  results  of  the calculations that have been carried out, there are the best cluster results, namely into 5 clusters where for cluster 0 there are 13 shops, cluster 1 there are 17 shops, cluster 2 there are 7 shops, cluster 3 there are 16 shops and cluster 4 there are 12 shops.
Keywords —K-Mean, Sales, Delivery of Goods, Retail

## 1. PENDAHULUAN
ada  saat  ini,  Era  digitalisasi  sudah  masuk  ke  berbagai  bidang  tak  terkecuali  dibidang transportasi.  Digitalisai  transportasi  saat  ini  memberikan  kemudahan  bagi  berbagai kegiatan  dari Business  to  Consumer maupun Business  to  Business .  Lihat  saja  aplikasi- aplikasi  yang  bertebaran  di  mobile  store  seperti  Gosend,  Lalamove,  Jne  dan  tentu  juga  pos Indonesia dengan aplikasinya yaitu Posaja! Dan masih banyak lainnya.
Dengan banyak pilihan tersebut, Perusahaan-perusahaan yang bergerak di bidang retail tentunya  memiliki  banyak  opsi  dari  bekerjasama  dengan  Perusahaan  jasa  tersebut  ataupun menggunakan transportasi pengiriman ke toko-toko retail yang dimiliki Untuk dapat menunjang P
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 478-483 E- ISSN 2503-2933 479
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
mobilitas masyarakat yang tinggi. sangat diperlukan moda transportasi yang efektif untuk dapat menghindari atau mengurangi kemacetan [1].
Salah  satunya  adalah  PT  X  yang  memiliki  berbagai  cabang  toko  retail  di  berbagai wilayah  dalam  hal  ini  Jakarta  dimana  mereka  menggunakan  jasa  pengiriman  barang  dari Gudang ke toko-toko retail yang dimiliki.
Berbagai  penelitian  pun  sudah  dilakukan  untuk  menentukan  jasa  pengiriman  terbaik diantaranya  yaitu  bagaimana  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  diterapkan  dalam sistem pendukung keputusan sehingga dapat menentukan pemilihan jasa pengiriman terbaik [2]. Menurut  Fishburn  dan  MacCrimmon  dalam  (Munthe,  2013)  mengemukakan  bahwa  Metode Simple  Additive  Weight  (SAW),  sering  juga  dikenal  dengan  istilah  metode  penjumlahan terbobot [3].
Selain  penentuan  jasa  pengiriman  terbaik,  terdapat  penelitian  juga  tentang  Penentuan jumlah    stok    barang    dengan    menggunakan  Metode    Fuzzy    Tsukamotomengunakan  [ 4 ]  dua variabel sebagai   input   datanya,   permintaan   barang,   dan penerimaan barang lebih efektif.
Namun dengan kondisi PT X yang memiliki berbagai cabang toko retail, perlu adanya pengelompokan  untuk  memudahkan  pengiriman  barang.  Berdasarkan  penelitian    yang    telah dilakukan  dapat  diambil  kesimpulan  algoritma K-Means [5] telah  berhasil mengelompokkan atau   mengklasterisasi   jumlah   populasi   petani   berdasarkan   kecamatan diprovinsi  jawa barat  dengan  mendapatkan  anggota  cluster  yang  optimal [6]
Selain  itu  pengiriman  barang  jadi  berdasarkan  permasalahan  yang  ditemukan  mampu meminimalisir  perbedaan  jarak  antar  sopir  dan  PIC  yang  satu  dengan  sopir  dan  PIC  yang lainnya  dengan  mengimplementasikan  metode  K-Means  Clustering  yang  terbukti  dapat meminimalisir perbedaan jarak antar sopir dan PIC satu dengan sopir dan PIC yang lain [7]
Pada  penelitian  sebelumnya  pemilihan  metode  pengiriman  dan  juga  bagaimana meminimalisir perbedaan jarak dan sopir sudah dilakukan seperti yang dijelaskan diatas, namun belum  memasuki  aspek  barang-barang  apa  saja  yang  harus  dikirim  dan  kemana  saja  harus dikirim.. Oleh sebab itu kami  melakukan penelitian terhadap data quantity penjualan toko dan mengklasterisasikan.  Dimana  nantinya  penelitian  ini  mampu  menghasilkan  pengelompokan terbaik untuk efisiensi pengiriman barang.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  menggunakan  CRISP-DM  ( Cross- Industry    Standard    Proses    for  Data  Mining )    [8]  yang  terdiri  dari  6  tahap.  Adapaun  tahap- tahapnya adalah sebagai berikut:
1.  Fase Pemahaman Bisnis ( Business/Research Understanding Phase )
PT. X merupakan Perusahaan yang bergerak di bidang retail. PT X memiliki banyak cabang di  wilayah  DKI  Jakarta  dimana  setiap  harinya  melakukan  pengiriman  barang  untuk memenuhi kebutuhan barang yang akan dijual di toko. Untuk efektifitas dan efisiensi barang yang  akan  dikirim,  maka  perlu  ada  Analisa  barang-barang  yang  terjual.  Dengan mengklasterisasi  toko-toko  yang  ada  berdasarkan  barang  yang  terjual  maka  diharapkan pengiriman ke toko-toko tersebut menjadi lebih tepat.
2.  Fase Pemahaman Data ( Data Understanding Phase )
Berdasarkan  pemahaman  bisnis  yang  telah  dijelaskan  sebelumnya,  maka  kami  melakukan pengumpulan  data  penjualan  dari  toko-toko  yang  ada.  Dan  pada  table  1  berikutdata penjualan tersebut
480 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. \478-483 E-ISSN 2503-2933
Tabel 1. Data Penjualan Toko-toko PT. X No Kode Toko Nama Produk Qty Terjual Dominan Area Jenis Produk 1 CL001 Abc Juice Kacang Hijau 341 Komplek Jus 2 CL001 Adem Sari Ching Ku 750 Komplek Soft Drink 3 CL001 Anchor Boneeto 100 Komplek Susu 4 CL001 Anmum Susu Ibu Hamil 215 Komplek Susu 5 CL001 Appeton Weigh 120 Komplek Susu 4676  TB007 Wrp Susu Cair 116 Perkantoran Susu 4677  TB007 Yeo's Drink 136 Perkantoran Soft Drink 4678  TB007 You C1000 646 Perkantoran Soft Drink 4680  TB007 Zee Susu Bubuk 578 Perkantoran Susu
3.  Fase Pengolahan Data (Data Preparation Phase)
Pada fase ini dilakukan proses cleaning data, normalisasi data dan sebagainya agar data yang kita terima dapat langsung diolah pada fase selanjutnya. Adapun berdasarkan data yang kita terima terdapat atribut-atribut yang tidak terpakai seperti dominan area, jenis produk, harga dan total. Sehingga atribut yang terpakai pada pengolahan ini yaitu  seperti yang terlihat pada table 2 sebagai berikut
Tabel 2. Data Siap Olah No Kode Toko Nama Produk Qty Terjual 1 CL001 Abc Juice Kacang Hijau 341 2 CL001 Adem Sari Ching Ku 750 3 CL001 Anchor Boneeto 100 4 CL001 Anmum Susu Ibu Hamil 215 4677 TB007 Yeo's Drink 136 4678 TB007 You C1000 646 4679 TB007 You C1000 Isotonic 696 4680 TB007 Zee Susu Bubuk 578
4.  Fase Pemodelan (Modeling Phase)
Berdasarkan  penelitian-penelitian  sebelumnya,  maka  pemodelan  yang  dipakai  adalah menggunakan  algoritma  k-mean.  Dimana  nantinya  hasil  yang  dihasilkan  yaitu  clusterisasi toko-toko berdasarkan quantity penjualan.
5.  Fase Evaluasi(Evaluation Phase)
Evaluasi  yang  dilakukan  adalah  nilai  MSE  ( Mean  Squared  Error) berdasarkan  kluster- kluster  yang  dihasilkan,  semakin  rendah  nilai  MSE  yang  dihasilkan  semakin  baik  hasil kluster yang didapatkan.
6.  Fase Penyebaran (Deployment Phase)
Setelah  mengetahui  pembagian  kluster  yang  terbaik,  maka  fase  selanjutnya  yaitu mengimplementasikannya
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 478-483 E- ISSN 2503-2933 481
Umi, et., al [Analisa Penjualan Barang Untuk Mengetahui Kebutuhan Barang Menggunakan Algoritma K-Mean pada Toko X ]
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah  melalui  tahap  preprocessing  yang  sudah  dilakukan  sebelumnya,  untuk mempermudah perhitungan, kami menggunakan aplikasi rapid miner.
Gambar 1. Penggunakan Rapid Miner
Data  yang  sudah  disiapkan  sebelumnya  di  ekstak  ke  dalam  aplikasi  rapid  miner  dan dihubungkan  dengan  menu  algoritma  yang  diinginkan  dalam  hal  ini  yaitu  kmean  seperti  yang tampak  pada  gambar  1  diatas.  Adapun  hasil  dari  perhitungan  algorima  adalah  seperti  yang terlihat pada table 3 sebagai berikut.
Tabel 3. Hasil Pengolahan
No Kode_toko A B C I J K L M Cluster 1 TB003 976.0  998.0  796.0  923.0  988.0  965.0  987.0  973.0  cluster_2 2 KB003 912.0  977.0  753.0  897.0  968.0  951.0  913.0  911.0  cluster_2 3 CL003 896.0  963.0  709.0  857.0  955.0  904.0  899.0  903.0  cluster_2 4 SB001 847.0  956.0  690.0  826.0  856.0  869.0  803.0  896.0  cluster_2 26 KL005 178.0  691.0  234.0  541.0  344.0  360.0  487.0  557.0  cluster_0 27 SB007 178.0  691.0  233.0  534.0  339.0  360.0  468.0  553.0  cluster_0 28 CL002 168.0  680.0  221.0  491.0  335.0  340.0  467.0  553.0  cluster_0 36 JG002 156.0  616.0  156.0  369.0  176.0  188.0  417.0  478.0  cluster_3 37 JG006 150.0  604.0  148.0  368.0  169.0  180.0  392.0  473.0  cluster_3 38 PH004 148.0  594.0  147.0  365.0  167.0  178.0  350.0  468.0  cluster_3 63 PC005 107.0  107.0 46.0 104.0 54.0 115.0  137.0  179.0  cluster_1 64 KB009 104.0  103.0 41.0 61.0 49.0 111.0  120.0  153.0  cluster_1 65 PH003 104.0 87.0 33.0 32.0 45.0 91.0 112.0  112.0  cluster_1
Dari  hasil  perhitungan  yang  telah  dilakukan,  maka  dapat  dilihat  dari  65  cabang  toko terbentuk dalam 5 cluster
482 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. \478-483 E-ISSN 2503-2933
Gambar 2.  Grafik Perbandingan Toko per Cluster
Seperti  yang  terlihat  pada  gambar  2  diatas,  berdasarkan  perhitungan  algoritma  kmean terbagi  menjadi  5  kluster  dimana  untuk  cluster  0  terdapat  13  toko,  cluster  1  terdapat  17  toko, cluster 2 terdapat 7 toko, cluster 3 terdapat 16 toko dan cluster 4 terdapat 12 Toko.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  perhitungan  yang  sudah  dilakukan  sebelumnya,  maka  dapat  disimpulkan bahwa untuk pengiriman barang dapat dilakukan dalam menjadi 5 cluster dimana untuk cluster 0  terdapat  13  toko,  cluster  1  terdapat  17  toko,  cluster  2  terdapat  7  toko,  cluster  3  terdapat  16 toko dan cluster 4 terdapat 12 Toko.
Dari  kesimpulan  tersebut  diharapkan  nantinya  untuk  pengiriman  barang  dapat menyesuaikan  cluster  tersebut  agar  stok  barang  mampu  memenuhi  kebutuhan  penjualan  yang ada.

## 5. SARAN
Untuk  perhitungan  sebelumnya  dimungkinkan  menggunakan  data  bulanan  selama  12 bulan  terakhit  agar  mampu  melihat  gambaran  yang  lebih  actual  dibandingkan  hanya  1  bulan terakhir saja dan tentunya menggunakan algoritma lainnya sebagai perbandingan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  pihak  Pengelola  JATISI  yang  sudah  mau mereview dan menerima jurnal ini.
0 5 10 15 20 Cluster 0 Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Cluster 4 13 17 7 16 12 Pembagian Cluster
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 478-483 E- ISSN 2503-2933 483
Umi, et., al [Analisa Penjualan Barang Untuk Mengetahui Kebutuhan Barang Menggunakan Algoritma K-Mean pada Toko X ]
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Luwihono,  A.,  Peranginangin,  A.  F., Makanuay,  A., &  Penerbangan Jayapura, P.  (n.d.). Peningkatan Moda Transportasi Indonesia Era Digital Berbasiskan Sistem Cerdas . Atds Saintech-Journal of Engineering .
[2] Anisah Putri, & Wasiyanti, S. (2020). Pemilihan Jasa Pengiriman Barang Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) . 6 (1). http://jurnal.sar.ac.id/index.php/satin
[3] Ishak,  I.  C.,  Sinsuw,  A.  A.  E.,  &  Tulenan,  V.  (2017). Sistem  Pendukung  Keputusan Kelayakan  Sertifikasi  Guru  Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting (SAW). Journal Teknik Informatika , 10 (1).
[4] Mulyanto,  A.,  &  Sutawijaya,  A.  (2018 ).  Penentuan  Jumlah  Stok  Barang  Menggunakan Algoritma  Fuzzy  Tsukamoto  di  PT  Coca-Cola  Amatil  Indonesia  Cibitung . Jurnal Informatika SIMANTIK , 3 (2). www.jurnal.stmikcikarang.ac.id
[5] Nuryaman, Y., Asistyasari, A., & Yudha, A. (2018). Komparasi Algoritma KMEAN dan AHC Untuk Klasifikasi Curah Hujan di Indonesia .
[6] Muhammad  Yamin  Nurzaman,  &  Nurina  Sari,  B.  (2023 ).  Implementasi  K-Means Clustering  Dalam . Jurnal  Teknik  Informatika  dan  Sistem  Informasi , 10 (3). http://jurnal.mdp.ac.id
[7]   Bima, D., Pramana, A., Amalina, T., & Adam, R. I. (2022). Analisis K-Means Clustering pada  Pengiriman  Produk  Bearing . Jurnal  Ilmiah  Wahana  Pendidikan , 8 (15),  128–137. https://doi.org/10.5281/zenodo.7048988
[8] Gustientiedina, G., Adiya, M. H., & Desnelita, Y. (2019 ). Penerapan Algoritma K-Means Untuk Clustering Data Obat-obatan . Jurnal Nasional Teknologi dan Sis tem Informasi ,
5 (1), 17–24. https://doi.org/10.25077/teknosi.v5i1.2019.17-24