## EXPECTATION MAXIMIZATION ALGORITHM MEMPREDIKSI PENJUALAN SUSU MURNI PADA PT. SEWU PRIMATAMA INDONESIA LAMPUNG TENGAH
Aik Isnayah Waspah 1 , Asep Afandi 2 , Dwi Marisa Efendi , 3 Dwi Sartika 4
Sisitem Informasi, STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi , Lampung 1,2,3,4 E-mail: aikisnayah21@gmail.com 1 , AsepAfandi189@gmail.com 2 Dwimarisa89@gmail.com 3 , dw1m3cc4@gmail.com 4

## Abstrak
Susu  murni  merupakan  cairan  yang  berasal  dari  ambing  sapi  sehat  dan  bersih  yang  diperoleh dengan cara pemerahan yang benar, kandungan alaminya tidak dikurangi atau ditambah sesuatu apapun dan belum mendapat perlakuan apapun. Pada penelitian ini berfokus pada penjulan susu murni berdasarkan pengaruh harga promosi sebagai strategi penjulan. Tujuan dari penelitain ini adalah meliputi langkah-langkah Data Mining sehingga didapat data maximum  penjualan susu murni  berdasarkan  pengaruh  harga  promosi  dan  data  reduction  dengan  Menggunakan  metode expectation  maximization  algorithm dan  pengujian  menggunakan  RapidMiner  8.0.  Hasil implementasi  Data  Mining  menggunakan  metode expectation  maximization  algorithm ,  yang berdasarkan data penjulan dan data harag promosi cut price adalah Pada tahun 2019-2021 harga promosi maksimal (MAXx) yang didapat 0,22 (22.000) dan nilai minimal (MINx) yang didapat 0,15 (15.000). Untuk penjulan susu murni pada tahun 2019 maksimal (MAXy) penjulan 0,3641 (3.641 liter) pada bulan November dan nilai minimal (MINy) sebesar 0,119 (1.190), pada tahun 2020 maksimal (MAXy) penjulan sebesar 0,3861 (3.861 liter) pada bulan Juli, dan nilai minimal (MINy) 0,1925 (1.925) dan pada tahun 2021 maksimal (MAXy) penjulan sebesar 0,3921 (3.921 liter) pada bulan September, dan nilai minimal (MINy) sebesar 0,2004 (2.004) liter.
Kata  Kunci : Promosi  Cut  Price ;  Data  Mining;  Expectation-Maximization  Algorithm; RapidMiner

## Abstract
Pure milk is a liquid that comes from the udder of healthy and clean cows obtained by proper milking,  its  natural  content  is  not  reduced  or  added  by  anything  and  has  not  received  any treatment. This study focuses on selling whole milk based on the effect of promotional prices as a sales strategy. The purpose of this research is to include data mining steps so that maximum data on pure milk sales can be obtained based on the effect of promotional prices and data reduction using the expectation maximization algorithm and testing using RapidMiner 8.0. The results of the  implementation  of  Data  Mining  using  the  expectation  maximization  algorithm,  which  are based  on  sales  data  and  cut  price  promotional  price  data  are  in  2019-2021  the  maximum promotional  price  (MAXx)  obtained  is  0.22  (22,000)  and  the  minimum  value  (MINx)  is  0,  15 (15000). For pure milk sales in 2019 the maximum (MAXy) sales were 0.3641 (3,641 liters) in November and the minimum value (MINy) was 0.119 (1,190), in 2020 the maximum (MAXy) sales was 0.3861 (3,861 liters) in July, and the minimum value (MINy) is 0.1925 (1.925) and in 2021 the maximum (MAXy) sales is 0.3921 (3,921 liters) in September, and the minimum value (MINy) is 0.2004 (2004) liter . . Keywords : Cut  Price  Promotion;  Data  Mining;  Expectation-Maximization  Algorithm; RapidMiner
JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas)

## I PENDAHULUAN
Salah satu perusahaan  yang bergerak pada produksi susu murni adalah PT. Sewu Primatama  Indonesia  sebuah  perusahaan yang bergerak dalam bisnis peternakan sapi potong  dan  sapi  perah.  Berbagai  produk yang  dihasilkan  dari  PT.  Sewu  Primatama Indonesia  adalah  penjulan  sapi  hidup, daging  dan  susu  murni.  Pada  penelitian  ini penulis berfokus pada penjulan susu murni. Penjulan  susu  murni    tersebut  diperlukan berbagai report-report untuk proses menganalisa kinerja, perencananan strategi, dan pengambilan keputusan oleh manajemen  secara  cepat  dan  akurat.  Dan dengan semakin banyaknya jumlah konsumen  dan  minat  masyarakat  pada produk  susu  murni  maka  PT.  Sewu Primatama  Indonesia  memerlukan  strategi dalam penjulan produknya.
Data  transaksi  penjulan  merupakan salah  satu  data  yang  diolah  oleh  PT.  Sewu Primatama Indonesia khususnya pada devisi penjulan susu  murni. Analisis  data tersebut yang  nantinya  akan  digunakan  untuk menentukan penjulan produk dengan memprediksi  data  penjulan  pada  tahun sebelumnya,  sehingga  dapat  membantu produsen  dalam  melakukan  perencanaan stok  barang  untuk  tahun  yang  akan  datang dan  menambah  minat  konsumen.  Untuk menentukan  prediksi  dibutuhkan  suatu metode  misalnya  metode  data  mining misalnya  metode  K-Means,  C4.5  dan Algoritma Expactation  Maximization .  Pada
penelitin sebelumnya yang berjudul “Penerapan Algoritma Expectation- Maximization (Em) Dalam Mengelompokkan Popularitas Objek Wisata Di  Malang  Raya  Berdasarkan  Indikator Banyak  Pengunjung “ [1] Oleh  karena  itu
penelitian ini menggnakan metode Algoritma Expectation-Maximization Adapun  tujuan  dari  penelitain  ini
adalah  meliputi  langkah-langkah  data
cleaning, data integration,
data transformation dan  data  reduction sehingga didapat data maximum penjualan susu murni berdasarkan  pengaruh  harga  promosi  dan data  reduction  penerapan  algoritma  EM. Algoritma Expectation-Maximization (Em) adalah  algoritma  berbasis  model  yang mencari nilai maximum likelihood estimation dalam model probabilitas. Algoritma  ini  kerap  digunakan  untuk mengolah baik data numerik maupun II TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Data Mining
Menurut  Urban  dalam  bukunya 'Decisions  support  systems  and  intelligent systems''  data  mining  adalah  istilah  yang digunakan untuk menggambarkan penemuan pengetahuan dalam database, data mining  adalah  proses  yang  menggunakan teknik  statistik,  matematika,  buatan  dan pembelajaran mesin untuk mengekstrak dan untuk mengidentifikasi informasi terkait dan pengetahuan  terkait  dari  basis  data  yang besar.  Data  mining  adalah  proses  yang menggunakan  teknik  statistik,  matematika, buatan,  dan  pembelajaran  mesin  untuk mengekstrak dan mengidentifikasi informasi yang  berguna  dan  pengetahuan  terkait  dari berbagai database[2].
Pada data  mining terdapat data preprocessing dimana  terjadi  perubahan data  mentah  kedalam  format  yang  dapat dimengerti.    Data  mentah  biasanya  tidak lengkap,  tidak  konsisten,  banyak  berisi eror/kesalahan,  dan  terdapat  nilai  yang sangat ekstrim.
Sehingga sebelum
dilakukan data  mining ,  kondisi  tersebut harus  dapat  diselesaikan  terlebih  dahulu. Secara garis besar proses data preprocessing terdiri dari empat langkah[3].
1. Data cleaning , yaitu proses
pembersihan  dari  data  yang  tidak lengkap,  error,  outlier,  dan  tidak konsisten.
2. Data  integration ,  yaitu  penggabungan data dari berbagai sumber data ( database ,  file,  dan  lain-lain)  menjadi satu data warehouse (lumbung data).
3. Data  transformation ,  yaitu  perubahan data  menjadi  bentuk  yang  sesuai  untuk proses data mining selanjutnya.  Proses ini  mencangkup  normalisasi,  agregasi dan smoothing (penghalusan).
4. Data  reduction ,  yaitu  proses data mining dengan  data  yang  besar  akan memakan  waktu  lama  sehingga  data harus  di  kurangi  baik  dari  sisi  dimensi
(jumlah  variabel)  maupun  volume
(jumlah  kasus/objek).    Pada  proses  ini dapat  dilakukan  seleksi  fitur  ( feature selection )  atau  pengkompresan  data menjadi  dimensi  yang  lebih  sedikit dengan  teknik Principal  Component
Analysis .

## 2.2 Rapid Miner
Menurut  (Fatmawati,  2016)  Rapid
Miner  merupakan  perangkat  lunak  yang dibuat  oleh  Dr.  Markus  Hofmann  dari Institute of Technology Blanchardstown dan Raid  Klinkenberg  dari  rapid-i.com  dengan tampilan  GUI  (Graphical  User  Interface) sehingga  memudahkan  pengguna  dalam menggunakan perangkat lunak ini[6].
Gambar 1. Rapid Miner Menu Design
III

## METODOLOGI PENELITIAN
3.1

## Kerangka Berpikir Penelitian
Tahapan  metode  penelitian  tertuang dalam kerangka berpikir dibawah ini seperti pada Gambar 1.
Gambar 1.
Kerangka Berpikir 3.2 Expectation-Maximization (EM) Algorithm Algoritma  EM  merupakan  metode optimisasi iteratif untuk estimasi Maksimum Likelihood  (ML)  yang  berguna  dalam permasalahan  data  yang  tidak  lengkap ( incomple data) [4] Algoritma EM memiliki dua langkah, yaitu [5] : 1. Expectation (E-step) Mencari  nilai  ekspektasi  untuk  fungsi kemungkinan berdasarkan  pengamatan  dari
variabel-variabel.
2. Maximization (M-step )
Mencari  MLE  dari  parameter  dengan memaksimalkan ekspektasi yang dihasilkan dari  E-step.  Algoritma  EM  memiliki beberapa  kelebihan  apabila  dibandingkan dengan  metode  lain.    Beberapa  kelebihan
JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas)
penggunaan  Algoritma  EM  adalah  sebagai berikut 1. Algoritma  EM  lebih  stabil  secara numerik.
2. Dalam  kondisi  umum,  algoritma  EM menyatu ke nilai yang dapat diandalkan.
3. Algoritma  EM  cenderung  mudah diimplementasikan karena mengandalkan perhitungan menggunakan data yang lengkap. 4. Algoritma EM lebih mudah menggunakan program karena kemungkinan tidak terlibat baik integral atau turunan. 5. Hanya  membutuhkan  sedikit  ruang
karena tidak menggunakan matriks atau kebalikannya di masing-masing pengulangan. 6. Analisisnya lebih mudah.Dapat digunakan  untuk  memperkirakan  nilai data yang hilang. Dari Kerangka berpikir
diatas
pengolahan data yang dilakukan yaitu: a. Normalisasi Normalisasi  data  merupaka  sebuah teknik analisis data, yang
mengintegrasikan  atribut-atribut  dari sebuah  data  dan  mengelompokannya sehingga tebentuk entitas non- redundant, stabil dan fleksible b. Mencari nilai probabilitas
p(x) = ∑ πifi(x) 𝑘 𝑖=1
Tentukan nilai n (jumlah data)
c. Menentukan nilai likelihood log ln  𝑝 (𝑥;  𝜋, 𝜇, 𝛴)
= ∑ ln { ∑ 𝜋 𝑘 𝑁 (𝑥𝑖 |𝜇𝑘, 𝜎𝑘)} 𝐾 𝑘=1 𝑁 𝑖 =1 Mencari nilai y Y
= IF (x > stdev, 1, 2)
IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Data Cleaning Tabel 1 Data Sample Description Tanggal Inv Date Yea r Inv Qty Unit Konv Inv Inv Prom Price FG  Milk  Botol  1 Liter 01/04/202 1 Januari 202 1 20  L Cut Price 19.000 FG  Milk  Botol  1 Liter 01/08/202 1 Januari 202 1 30  L Cut Price 19.000 FG  Milk  Botol  1 Liter 01/12/202 1 Januari 202 1 20  L Cut Price 19.000 FG  Milk  Botol  1 Liter 1/16/2021 Januari 202 1 50  L Cut Price 19.000 FG  Milk  Botol  1 Liter 1/24/2021 Januari 202 1 30  L Cut Price 19.000 FG  Milk  Botol  1 Liter 1/31/2021 Januari 202 1 60  L Cut Price 19.000 FG  Milk  Botol  1 Liter 01/04/202 1 Januari 202 1 40  L Cut Price 19.000
FG  Milk  Botol  1 Liter 01/08/202 1 Januari 202 1 10  L Not Prom 25.000 FG  Milk  Botol  1 Liter 01/12/202 1 Januari 202 1 20  L Not Prom 25.000 FG  Milk  Botol  1 Liter 1/16/2021 Januari 202 1 10  L Not Prom 25.000 FG  Milk  Botol  1 Liter 1/24/2021 Januari 202 1 20  L Not Prom 25.000 FG  Milk  Botol  1 Liter 1/31/2021 Januari 202 1 40  L Not Prom 25.000 FG  Milk  Botol  1 Liter 01/04/202 1 Januari 202 1 20  L Not Prom 25.000 FG  Milk  Botol  1 Liter 01/08/202 1 Januari 202 1 10  L Not Prom 25.000 FG  Milk  Botol  1 Liter 01/12/202 1 Januari 202 1 20  L Not Prom 25.000 FG  Milk  Botol  1 Liter 1/19/2021 Januari 202 1 20  L Not Prom 25.000 FG  Milk  Botol  1 Liter 1/28/2019 Januari 202 1 10  L Not Prom 25.000 FG  Milk  Botol  1 Liter 01/04/201 9 Januari 202 1 10  L Not Prom 25.000 FG  Milk  Botol  1 Liter 01/07/201 9 Januari 202 1 15  L Not Prom 25.000 FG  Milk  Botol  1 Liter 01/01/201 9 Januari 202 1 40  L Not Prom 25.000 FG  Milk  Botol  1 Liter 01/03/201 9 Januari 202 1 40  L Not Prom 25.000 FG  Milk  Botol  1 Liter 01/05/201 9 Januari 202 1 40  L Not Prom 25.000 FG  Milk  Botol  1 Liter 01/09/201 9 Januari 202 1 50  L Not Prom 25.000 FG  Milk  Botol  1 Liter 01/10/201 9 Januari 202 1 30  L Not Prom 25.000 Sumber : Hasil Penelitian, 2022
Data  diatas  merupakan  data  asli sebelum  dilakukan  clean  data  atau  disebut dengan  pembersihan  data,  dari  data  yang tidak  perlu  digunakan  sampai  dengan  data yang  akan  digunakan  untuk  perhitungan. Berikut  adalah  data  yang  telah  dilakukan clean data.
Tabel 2 Data  Penjulan  Susu  Murni  tahun 2019 Tgl

## DATA PENJUALAN SUSU
MURNI TH 2019 Jan uari Febr uari Ma ret Ap ril Me i Juni 1 117 60 28 11
5 9 566 2 124 162 228 74 29 - 3 234 - - 60 68 255 4 203 169 16 17
4 26 0 403 5 252 160 126 43 - - 6 - 25 21 17 2 33 8 - 7 186 83 - - 30 9 30 8 157 38 20 5 16 3 384 9 189 195 93 48 16 5 15
10 68 - - 18 6 20 40 11 116 30 249 66 29
7 305 12 268 174 83 12 3 - 60 13 - 57 20 21 5 21 6 3 14 8 85 41 - 24 2 1
15 262 48 50 89 12
0 493 16 111 134 193 75 11 3 - 17 7 - - - 46 176 18 56 22 7 24
1 24 6 319
19 141 97 286 7 - 116 20 - 99 111 23 1 97 2 21 45 81 76 7 19 8 163 22 182 24 32 58 15
0 143 23 19 203 138 15
3 15 4 - 24 142 8 10 85 1 55 25 128 22 90 40 37 5 231 26 44 123 228 68 - 216 27 - 42 25 19 9 15 1 37 28 24 249 97 1 32
9 98 29 183 - 153 28 - 393 30 57 - 339 20 9 - - 31 96 - 60 - - - TOT AL 3,41 9 2,39 0 2,8 20 2,7 72 4,0 96 4,5 04 Tabel 3 Harga Promosi (Junuari-Juni 2019) Harg a PROMOSI Cut Price (Jan) Cut Price (Feb) Cut Price (Mar) Cut Price (Apr) Cut Price (Mei) Cut Price (Jun) 25000 19.000 25000 25000 15000 25000 22000 25000 19.000 25000 25000 15000 25000 25000 19.000 15000 25000 22000 25000 19.000 25000 25000 15000 25000 22000 25000 19.000 25000 25000 15000 25000 25000 25000 25000 15000 25000 19.000 25000 25000 22000 25000 25.000 25000 22000 15000 25000 25000 25000 25.000 25000 22000 15000 25000 25000 25000 25.000 15000 25000 25000 25000 25.000 25000 22000 15000 25000 25000 25.000 25000 22000 15000 25000 25000 25000 25000 22000 15000 25000 25000 25000 25.000 25000 22000 25000 25000 25000 25.000 22000 25000 25000 15000 22000 25000 25.000 22000 25000 25000 15000 25000 25.000 15000 22000 25000 25.000 22000 25000 25000 15000 22000 25000 25.000 22000 25000 25000 22000 25000 22000 25000 25000 15000 22000
25000 25.000 22000 25000 25000 15000 22000 25000 19.000 22000 22000 25000 15000 25000 25000 19.000 22000 22000 25000 15000 25000 19.000 15000 25000 25000 19.000 22000 22000 25000 15000 25000 25000 19.000 22000 22000 25000 25000 25000 22000 22000 25000 15000 25000 25000 19.000 22000 22000 25000 15000 25000 25000 19.000 22000 22000 25000 25000 25000 19.000 22000 25000 25000 19.000 22000 25000 4.2 Data Integration Data integration merupakan penggabungan  data  dari  berbagai  sumber data  ( database ,  file,  dan  lain-lain)  menjadi satu data  warehouse (lumbung  data).  Data
yang  digabungkan  adalah  data  harga promosi,  total  penjualan  tanpa  adanya promosi, harga promosi dan data penjualan berdasarkan promosi, sehingga didapat data seperti pada table 4 dibawah ini.

## Tabel 4 Data Penjualan Tahun 2019
Bulan DATA PENJUALAN SUSU MURNI TAHUN 2019 Harga Normal Total Penjualan Tanpa Cut Price Promo Cut Price Total Penjulan Cut Price Januari 25000 1428 19.000 2.076 Februari 25000 1238 22.000 1.190 Maret 25000 1142 22.000 1.815 April 25000 1491 15.000 1.334 Mei 25000 2116 15.000 2.278 Juni 25000 1981 22.000 2.679 Juli 25000 2032 19.000 2.337 Agustus 25000 1511 17.000 1.753 September 25000 1883 17.000 2.184 Oktober 25000 1546 22.000 1.701 November 25000 3112 15.000 3.641 4.3 Data Transformation 1. Normalisasi Data Tabel 5 Data Normalisai (2019 ) DATA PENJUALAN (LITER) PROMOSI (Rp) 0,2076 0,19 0,119 0,22 0,1815 0,22 0,1334 0,15 0,1278 0,15 0,2679 0,22 0,2337 0,19 0,1753 0,17 0,2184 0,17 0,1701 0,22 0,3641 0,15 0,2297 0,15
JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas)
2. Penentuan Nilai X Tabel 6 Penentuan nilai X Tabel Penentuan Nilai X MEAN 1 X1 0,18102 MEAN 1 X2 0,63381 MEAN 2 X1 -0,18102 MEAN 2 X2 -0,63381 STDEV 0,053 ALPHA 0,5 3. Nilai Probabilitas Tabel 7 Nilai Probabilitas Tabel Nilai Probalitas n 12 MAXx 0,22 MINx 0,15 MAXy 0,3641 MINy 0,119 k 4,64 Px 0,01508 Py 0,05282 MEANx 0,18102 MEANy 0,63381 STDEV 0,053 4. Penentuan Class Tabel 8 Penentuan Class GUEST GUEST MEAN 1 X1 1 MEAN 1 X1 - 0,229068 086 MEAN 1 X2 5 MEAN 1 X2 - 0,622925 7 MEAN 2 X1 8 MEAN 2 X1 - 0,209413 779 MEAN 2 X2 3 MEAN 2 X2 - 0,622925 7 ALPHA 1
5. Menentukan Nilai Likelihood Log Tabel 9 Perhitungan Nilai Likehood Log Y X1 X2 DIS T 1 DIS T 2 C L A SS 2 - 0,24 0099 243 - 0,54 4195 166 32,2 759 461 7 80,4 605 549 2 1 2 - 0,24 5232 235 - 0,54 5938 844 32,3 080 409 8 80,5 575 368 9 1 2 - 0,24 5232 235 - 0,54 4897 485 32,2 964 914 3 80,5 501 527 8 1 2 - 0,23 2985 301 - 0,54 6857 179 32,2 878 773 1 80,3 622 428 1 1 2 - 0,25 0768 978 - 0,52 0931 87 32,0 451 117 5 80,4 721 499 6 1 2 - 0,25 0768 978 - 0,53 5471 57 32,2 058 685 4 80,5 747 479 5 1 2 - 0,24 0099 243 - 0,54 7263 367 32,3 099 769 9 80,4 823 129 3 1 2 - 0,24 2620 937 - 0,53 3955 188 32,1 687 668 2 80,4 296 391 9 1 2 - 0,23 2985 301 - 0,51 4155 069 31,9 261 588 8 80,1 313 328 1 1 2 - 0,25 0768 978 - 0,53 3638 433 32,1 855 773 4 80,5 617 893 1 2 - 0,25 0768 978 - 0,52 3999 019 32,0 789 882 80,4 937 578 1 1 2 - 0,24 - 0,55 32,3 783 80,6 024 1
JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas)
5232 235 2270 656 127 5 814 1 4.4 Hasil  Perhitungan  Probbilitas  dari data penjualan 3 tahun (2019,2020, dan 2021) Tabel 10 Hasil Probabilitas 3 tahun TAHUN  NILAI PROBABILITAS 2019 MAXx 0,22 MAXy 0,3641 MINx 0,15 MINy 0,119 MEANx 0,18102 MEANy 0,63381 2020 MAXx 0,22 MAXy 0,3861 MINx 0,15 MINy 0,1925 MEANx 0,18102 MEANy 0,50064 2021 MAXx 0,22 MAXy 0,3921 MINx 0,15 MINy 0,2004 MEANx 0,18102 MEANy 0,49572
Dari  data  tabel  diatas.  Pada  tahun 2019,  2020  dan  2021  harga  promosi maksimal  (MAXx)  yang  didapat  0,22 (22.000)  dan  nilai  minimal  (MINx)  yang didapat 0,15 (15.000). Untuk penjulan susu murni pada tahun 2019 maksimal (MAXy) penjulan  0,3641  (3.641  liter)  pada  bulan November  dan  nilai  minimal  (MINy) sebesar 0,119 (1.190) pada bulan Februari dengan rata-rata (MEANX1)=0,18102 dan (MEANX2)=0,63381,  pada  tahun  2020 maksimal  (MAXy)  penjulan  sebesar 0,3861  (3.861  liter)  pada  bulan  Juli,  dan nilai minimal (MINy) 0,1925 (1.925) pada bulan Maret dengan rata-rata (MEANX1)=0,18102 dan (MEANX2)=0,50064,  dan  pada  tahun 2021 maksimal (MAXy) penjulan sebesar 0,3921 (3.921 liter) pada bulan September,
dan  nilai  minimal  (MINy)  sebesar 0,2004 (2.004 liter) pada bulan September dengan
rata-rata (MEANX1) 0,18102 dan (MEANX2) 0,49572.

## 4.5 Implementasi Rapid Miner
Gambar 2.
Tampilan Data Ecxel Yang Akan Diimport
Gambar 3. Tampilan Data Ecxel Yang Akan Diimport Setelah  klik  Finish  maka  akan
kembali pada tampilan menu awal,
selanjutnya  pada  menu  opertors  klik  pada kolom  pencarian  ketikan  “Expectation
Maximization Algorithm” merupakan metode  yang  digunakan  untuk  menghitung data yang telah diimport.
Gambar 4. Tampilan Menu EM ke Dalam
Process
Selanjutnya  hubungkan  tiap  port antara menu Read Excel Out dan Clustering Exa dan Clustering Clu ke Res Process.
Gambar 5. Tampilan Menu Yang Sudah Saling Berhubungan Setelah  klik  menu  run  maka  akan tampil pada  menu  Results yang  merupakan tampilan dari hasil perhitungan menggunkan metode expectation
maximization
algorithm,  dan  pada  tahap  ini  kita  dapat mengetahui hasil prediksi.
Gambar 6. Tampilan Hasil
Hasil  Cluster  Model  dari  Data merupakan  hasil  cluster  probalities,  mean, convariance matrices dan data
Gambar 7. Hasil Cluster Model
Gambar 8. Hasil Statistics
JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas)
Gambar 9. Hasil Pada Charts V KESIMPULAN
Kesimpulan pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Pada  penelitain  ini  menggunakan  data pada  tahun  2019-2021  dimana  pada tahun  2019  terdapat  12  data,  harga promosi  maksimal  (MAXx)  yang didapat 0,22 (22.000) dan nilai minimal (MINx)  yang  didapat  0,15  (15.000). Untuk penjulan susu murni pada tahun 2019  maksimal  (MAXy)  penjulan
0,3641  (3.641  liter)  pada  bulan November  dan  nilai  minimal  (MINy) sebesar  0,119  (1.190)  pada  bulan Februari.
2. Pada tahun 2020 terdapat 12 data, harga promosi  maksimal  (MAXx)  yang didapat 0,22 (22.000) dan nilai minimal (MINx)  yang  didapat  0,15  (15.000).
Untuk penjulan susu murni pada tahun
2020  maksimal  (MAXy)  penjulan
0,3861 (3.861 liter) pada bulan Juni dan nilai  minimal  (MINy)  sebesar  0,1925 (1.1925) pada bulan Maret.
3. Pada tahun 2021 terdapat 12 data, harga promosi  maksimal  (MAXx)  yang didapat 0,22 (22.000) dan nilai minimal (MINx)  yang  didapat  0,15  (15.000).
Untuk penjulan susu murni pada tahun 2021  maksimal  (MAXy)  penjulan
0,3921  (3.921  liter)  pada  bulan
September  dan  nilai  minimal  (MINy) sebesar  0,2004  (2.004)  pada  bulan Desember.
VI

## SARAN
Adapun saran dari penelitian ini adalah : 1. Hasil dari perhitungan penjulan menggunakan metode expectation maximization belum dapat secara mutlak menjadi acuan karena pada penelitian ini hanya  menggunakan  program  promosi cut  price  tetapi  hasil  perhitungan  ini dapat  dijadikan  untuk  penntuan  target penjulan  agar  target  penjulam  selalu meningkat. 2. Perlu adanya pengembangan lebih lanjut terkait dengan implementasi menggunakan metode aexpectation maximization  algoritm  karena  hasil penelitian ini masih sederhana dan dalam pengembangan

## VII DAFTAR PUSTAKA
[1] D. Nur Atikah1,*, “Jurnal Kajian Matematika  dan  Aplikasinya,” vol. 2, no. July, pp. 24–31, 2021, doi: 10.17977/um055v2i2p14-20.
[2] E.  Sugiyarti,  K.  A.  Jasmi,  B.
Basiron,  M.  Huda,  K.  Shankar, and  A.  Maseleno,  “Decision support  system  of  scholarship grantee  selection  using  data mining,” Int. J. Pure Appl. Math. , vol.  119,  no.  15,  2018,  doi:
10.5772/47788. [3] R. Robiansyah, “Analisa pemakaian kuantitas material untuk  produksi  busa  jok  mobil dengan  algoritma  regresi  linier (studi kasus : pt. inoac polytechno Indonesia),” 2019.
[4] R.  Cross-over,  “Estimasi  Data Hilang  Pada  Rancangan  Cross- Over,” 2020.
[5] I. M. G. Yudiyana, A. Sumichan, M.  R.  Satrio,  and  A.  I.  Weking,

## “Determination  of  the  Senior
High  School  Department  Using the  Expectation  Maximization Algorithm,” vol. 4, no. 1, pp. 49–
52, 2019.
[6] D. B. Srisulistiowati,
M. Khaerudin,  and  ...,  “Sistem Informasi Prediksi Penjualan Alat Tulis Kantor Dengan Metode Fp- Growth (Studi Kasus Toko Koperasi  Sekolah  Bina  Mulia),” JSI (Jurnal … , pp. 243–256, 2021.