Vol. 2 No. 3, November 2022, hlm. 205 – 210 DOI: https://doi.org/10.33330/j-com.v2i3.1936 Available  online  at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## PENERAPAN  METODE K-MEANS CLUSTERING DALAM PENGELOMPOKAN  DATA  PENJUALAN  BARANG PADA

## PT. SWASTI  TUNGGAL  MANDIRI
Ade  Febriyanti 1* , Putri Vina Bancin 1 , Siska Amanda 1
1 Mahasiswa Prodi Sistem Informasi, STMIK Royal
*email : febriyantiade76@gmail.com
Abstract :  The  increasingly  fierce  business  competition  in  this  era  of  globalization  requires companies  to  rearrange  business  strategies  and  tactics  in  order  to  always  survive  in  business competition.  To  achieve  this,  there  are  several  things  that  can  be  done,  namely  by  improving product  quality,  adding  product  types,  and  reducing  company  operational  costs  by    using company  data  analysis. Data mining is a statistical process that identifies and categorizes data. PT.  Swasti  is  a  company  engaged  in  contracting  and  supplying the engineering needs of palm oil  mills.  The  purpose  of  this  research  is to help classify sales data in order to maximize stock management.  In  this study, the application of clustering using the k-means algorithm was used. The  results  of  the  data  modeling  will  group  the  stock  of goods into a number of clusters. The grouping  will  produce  in  information  about  the  sale  of  goods  where  there  are  three  groups, namely sales that are not selling well, selling  well,  and selling  very well.
Keywords : k-means; data mining; clustering;  sales stock.
Abstrak : Persaingan bisnis yang semakin ketat di era globalisasi ini menuntut perusahaan untuk menyusun  kembali  strategi  dan  taktik  bisnis  agar  selalu  bertahan  dalam  persaingan  bisnis. Untuk mencapai hal tersebut, ada beberapa hal yang bisa dilakukan yaitu dengan meningkatkan kualitas  produk,  penambahan  jenis  produk,  dan  pengurangan  biaya  operasional  perusahaan dengan  cara  menggunakan  analisis  data  perusahaan.  Data  mining  merupakan  proses  statistik yang  mengidentifikasi  dan    mengelompokkan  suatu  data.  PT.  Swasti  adalah  perusahaan  yang bergerak  di  bidang  kontraktor  dan  supplier  untuk  kebutuhan  teknik  dari  pabrik  kelapa  sawit. Tujuan  diadakan  penelitian  ini  untuk  membantu  mengelompokkan  data  penjualan  agar  dapat memaksimalkan  manajemen  stock.  Pada  penelitian  ini,  digunakan  penerapan clustering dengan menggunakan  algoritma  k-means.  Hasil  dari  pemodelan  data  tersebut  akan  mengelompokkan stock barang kedalam sejumlah cluster. Pengelompokkan tersebut akan menghasilkan informasi tentang  penjualan  barang  dimana  terdapat  tiga  cluster  yaitu penjualan kurang laris, cukup laris, dan sangat laris.
Kata kunci : k-means; data mining; clustering ; stok penjualan.
Vol. 2 No. 3, November 2022, hlm. 205 – 210 DOI: https://doi.org/10.33330/j-com.v2i3.1936 Available  online  at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## PENDAHULUAN
Persaingan  bisnis  yang  semakin  ketat  di  era  globalisasi  ini  menuntut  perusahaan untuk  menyusun  kembali  strategi  dan  taktik  bisnis  agar  selalu  bertahan  dalam persaingan  bisnis.  Untuk  mencapai  hal  tersebut,  ada  beberapa  hal  yang  bisa  dilakukan yaitu dengan meningkatkan kualitas  produk,  penambahan  jenis  produk,  dan pengurangan  biaya  operasional  perusahaan  dengan  cara  menggunakan  analisis  data perusahaan[1].
Dalam  kemajuan  teknologi  khusunya  di  bidang industry ,  perusahaan  yang bergerak  di  bidang  kontraktor  dan  supplier  sangat  di  butuhkan.  Kontraktor  adalah layanan  jasa  konstruksi  yang  sangat  berpengaruh  dalam  bidang industry [2].  Supplier adalah  organisasi  yang  menyediakan  sumber  daya kepada customer[3].
PT.  Swasti  adalah  perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  kontraktor  dan  supplier untuk  kebutuhan  teknik  dari  pabrik  kelapa  sawit.  Dalam  menjalankan  usaha  ini,  setiap transaksi  penjualan  sudah  menggunakan  sistem  komputer.  Data-data  penjualan  tersebut tersimpan  secara  otomatis  disebuah  basis  data  ( database ).  Dengan  adanya  data  tersebut dapat  dimanfaatkan  untuk  mengetahui  barang  yang  laris  di  beli,  cukup  laris  dan  kurang laris  di  beli.  Pada  penelitian  ini,  digunakan  penerapan  clustering  dengan  menggunakan algoritma  K-means.  K-means  merupakan  algoritma  pengelompokan  inratif  yang melakukan  partisi  set  data  ke  dalam  sejumlah  K cluster yang  sudah  ditetapkan  diawal [4].
Data mining merupakan proses statistik yang mengidentifikasi dan mengelompokkan  suatu  data.  Data  mining  berguna  untuk  memberikan  solusi  kepada para  pengambil  keputusan  dalam  bisnis  guna  meningkatkan  bisnis  perusahaan[5]. Proses  clustering  merupakan  suatu  proses  pengelompokan  berdasarkan  atas  prinsip kesamaan  antar  kelas  [6]. Clustering adalah  memaksimalkan  kesamaan  antar  anggota satu  kelas  dan  meminimumkan  kesamaan  antar  kelas  atau cluster [7]. Cluster adalah kumpulan  objek-objek  yang  sama  di  antara  mereka  dan  berbeda  pada  objek  dari  cluster lainnya,  K-means  merupakan  algoritma  yang  umum  digunakan  dalam  proses clustering [8].
Tujuan diadakan  penelitian  ini  untuk  membantu  mengelompokkan  data penjualan  agar  dapat  memaksimalkan  manajemen  stok.  Adapun  proses  memaksimalkan data  manajemen  stok  tersebut    dengan  cara  mengambil  2  jenis  atribut  diantaranya  yaitu stock awal  dan  keluar.  Hasil  dari  pemodelan  data  tersebut  akan  mengelompokkan stock barang  kedalam  sejumlah cluster .  Pengelompokkan  tersebut  akan  menghasilkan informasi  tentang  penjualan  barang  dimana  terdapat  tiga cluster yaitu  penjualan  kurang laris,  cukup  laris,  dan sangat  laris.
Hasil  dari  pemodelan  data  tersebut  akan  mengelompokkan  stock  barang  kedalam sejumlah  cluster.  Pengelompokkan  tersebut  akan  menghasilkan  informasi  tentang penjualan  barang  dimana  terdapat  tiga  cluster  yaitu  penjualan  kurang  laris,  cukup  laris, dan sangat  laris.

## METODE
Metode  penelitian  ini  dilakukan  pada  tahapan  proses  data  mining  yaitu Cross- Industry  Standard  Process  for  Data  Mining (CRISP-DM)[9].  Metodologi  CRISP-DM
Vol. 2 No. 3, November 2022, hlm. 205 – 210 DOI: https://doi.org/10.33330/j-com.v2i3.1936 Available  online  at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
adalah  standarisasi  data  mining  yang  disusun  oleh  tiga  penggagas.  Kemudian dikembangkan  pada  berbagai  workshop  (antara  tahun  1997-1999).  CRISP-DM  memiliki 6 tahapan analisis, yaitu business  understanding (pemahaman  bisnis),  data understanding (pemahaman  data),  data preparation (persiapan  data), modeling (pemodelan), evaluation (evaluasi),  dan deployment (penyebaran)  [10].

## Gambar  1. CRISP-DM

## Bussines Understanding
Dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan  analisis  data  penjualan  di  PT.  Swasti  agar perusahaan  mengetahui  data  penjualan.  Fokus  penelitian  ini  adalah  menganalisa bagaimana  cara membuat  klasifikasi  untuk  mengetahui  stock yang  ada digudang.

## Data Understanding
Data  sekunder  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  diperoleh  langsung  dari karyawan  perusahaan,  sebanyak  364 record sebagai  populasi  dimana  data  tersebut diambil  pada  periode  buln  mei  berdasarkan  berkas  yang  ditunjukkan  oleh  objek penelitian.  Data  tersebut  berisikan  atribut  antara  lain:  kode  barang,  deskripsi  barang,  stn, @, stock awal,  masuk,  keluar  dan stock akhir.
Gambar  2. Deksripsi  Data
Data Preparation Beberapa  pemilihan  tabel  dan field terjadi  pada  fase  ini.  Ada  beberapa  proses pada  tahap  persiapan  data  antara  lain,  menyeleksi  data,  dan  membersihkan  data.  Atribut
Vol. 2 No. 3, November 2022, hlm. 205 – 210 DOI: https://doi.org/10.33330/j-com.v2i3.1936 Available  online  at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
yang  digunakan  sebagai  bahan  data  mining  dibagi  menjadi  2  kelompok  atau  2  bagian antara  lain stock awal, dan keluar.

## Modelling
Dari  data  atribut  yang  telah  dipilih  pada  fase data  preparation yaitu stock awal dan  keluar  digunakan  sebagai  parameter  untuk  melakukan clustering .  Hasil  akhir  yang akan  didapatkan  akan  menghasilkan  sebuah  prediksi  yang  dapat  dilihat  dari  nilai akurasi.
Gambar  3. Cluster

## Evaluation
Pada  tahap  ini  hasil  dan  validasi  diukur  menggunakan  model  clustering. Clustering adalah  sebuah  proses  untuk  mengelompokkan  data  kedalam  beberapa cluster atau  kelompok  sehingga  data  dalam  satu cluster memiliki  tingkat  kemiripan  yang maksimun  dan data antar cluster memiliki  kemiripan  yang  minimum.

## HASIL  DAN PEMBAHASAN
Data  yang  digunakan  dipenelitian  ini  merupakan  data stock barang  PT.  Swasti pada  bulan  mei.  Atribut  yang  dijadikan  variabel  dalam  algoritma  ini  di  sederhanakan menjadi  atribut  yang  terdiri  dari stock awal  dan  keluar.  Tahapan  awal  dalam menganalisis,  yaitu  meng-import  dataset  stok gudang palm oil mil .
Gambar  4. Recall Dataset
Vol. 2 No. 3, November 2022, hlm. 205 – 210 DOI: https://doi.org/10.33330/j-com.v2i3.1936 Available  online  at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
Gambar  5. Hasil  Visualisai Cluster dan Centroid

## Gambar  6. Hasil Cluster
Berdasarkan  gambar  diatas,  diperoleh  hasil  algoritma  K-means  dengan  3  cluster yaitu  terdapat  359  penjualan  kurang  laris,  3  penjualan  sangat  laris  dan  2  penjualan cukup  laris.

## SIMPULAN
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  berisi  364  tabel  dan  2 field  name yang telah  disortir  sebelumnya  yaitu stock awal  dan  keluar.  Data  tersebut  diolah menggunakan  k-means  dengan  bantuan software  jupyter  notebook menghasilkan  item barang  yang  laris,  cukup  laris  dan  kurang  laris  sehingga  pihak  manajemen  dapat mengelola  stock barang  dengan  baik.

## DAFTAR  PUSTAKA
[1] M.  H.  Siregar,  “Data  Mining  Klasterisasi  Penjualan  Alat-Alat  Bangunan Menggunakan  Metode  K-Means  (Studi  Kasus  Di  Toko  Adi  Bangunan),” J. Teknol.  Dan  Open  Source ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  83–91,  2018,  doi: 10.36378/jtos.v1i2.24.
Vol. 2 No. 3, November 2022, hlm. 205 – 210 DOI: https://doi.org/10.33330/j-com.v2i3.1936 Available  online  at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
[2] D.  Triana  and  W.  O.  Oktavianto,  “Relevansi  Kualifikasi  Kontraktor  Bidang Teknik  Sipil  Terhadap  Kualitas  Pekerjaan  Proyek  Konstruksi  Di  Provinsi Banten,” Fondasi    J.  Tek.  Sipil ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  182–190,  2013,  doi: 10.36055/jft.v2i2.1732.
[3] H.  H.  Azwir,  “Pemilihan  Supplier  Menggunakan  Metode  Analytic  Network Process  Di  Pt  United  Tractors  Pandu  Engineering,” J.  Tek.  Ind. ,  vol.  18,  no.  2,  p. 103, 2017, doi:  10.22219/jtiumm.vol18.no2.103-112.
[4] D.  Juliawan,  F.  Amir,  and  E.  Desi,  “Penerapan  Data  Mining  Metode  Clustering Pada  CV.  Secom  Infotech  Menggunakan  Algoritma  K-Means,” Pros.  Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 1, no. September, p. 96, 2019, doi: 10.30645/senaris.v1i0.12.
[5] M.  H.  Fakhriza  and  K.  Umam,  “Analisis  Produk  Terlaris  Menggunakan  Metode K-Means  Clustering  Pada  “Pt.Sukanda  Djaya,” JIKA  (Jurnal  Inform. ,  vol.  5,  no. 1, p. 8, 2021, doi:  10.31000/jika.v5i1.3236.
[6] F.  Indriyani  and  E.  Irfiani,  “Clustering  Data  Penjualan  pada  Toko  Perlengkapan Outdoor  Menggunakan  Metode  K-Means,” JUITA    J.  Inform. ,  vol.  7,  no.  2,  p. 109, 2019, doi:  10.30595/juita.v7i2.5529.
[7] R.  Rustam,  S.  Rahmatullah,  S.  Supriyato,  and  S.  Wahyuni,  “Penerapan  Data Mining  Untuk  Prediksi  Penjualan  Produk  Triplek  Pada  Pt  Puncak  Menara  Hijau Mas,” J.  Inf.  dan  Komput. ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  75–86,  2020,  doi: 10.35959/jik.v8i2.186.
[8] I.  A.  K.  Dalam,  M.  Produk,  T.  Dan,  K.  Laris,  P.  Toko,  and  A.  Cikarang,  “Pelita teknologi,”  vol.  16, no. 1, pp. 79–87, 2021.
[9] A.  Prasatya,  R.  R.  A.  Siregar,  and  R.  Arianto,  “Penerapan  Metode  K-Means  Dan C4.5  Untuk  Prediksi  Penderita  Diabetes,” Petir ,  vol.  13,  no.  1,  pp. 86–100, 2020, doi:  10.33322/petir.v13i1.925.
[10]  Y.  P.  Sari,  A.  Primajaya,  and  A.  S.  Y.  Irawan,  “Implementasi  Algoritma  K- Means  untuk  Clustering  Penyebaran  Tuberkulosis  di  Kabupaten  Karawang,” INOVTEK  Polbeng  -  Seri  Inform. ,  vol.  5,  no.  2,  p.  229,  2020,  doi: 10.35314/isi.v5i2.1457.