## PENERAPAN METODE K-MEANS CLUSTERING PADA PENJUALAN BARANG DI SPORTS STATION
Nadia Putri Gantara 1) , Irfan Ali 2)
Komputerisasi Akuntansi 1) , Rekayasa Perangkat Lunak 2) , STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No. 10 B, Majasem Kec. Kesambi Kota Cirebon 45131, Jawa Barat, Indonesia E-mail: 1) nadiaputrigantara@gmail.com , 2) irfanaali0.0@gmail.com

## ABSTRAK
Penjualan  adalah  kegiatan  menjual  barang  dan  jasa,  apabila  manajemen  penjualan  pada perusahaan kurang baik maka akan mempengaruhi keuntungan. Sehingga, membuat perusahaan tidak mencapai tujuannya. Jenis usaha yang ada di indonesia sangat beragam, salah satunya Sports Station merupakan perusahaan retail yang menjual perlengkapan olahraga . Sports Station sering mengalami permasalahan dengan ketidakakuratan dan tidak terstrukturnya data penjualan. Sehingga, berdampak dalam kesulitan mengelompokkan produk. Maka, diperlukan sistem yang dapat menentukan pola atau trend dalam penjualan. Algoritma K-Means digunakan untuk mengelompokkan produk berdasarkan pola  penjualan  yang  serupa,  yaitu  dengan  membagi  data  menjadi  dua  klaster  yang  dikategorikan sebagai  laris  dan  kurang  laris.  Tahapan  yang  diterapkan  yaitu retrieve ,  untuk  mengambil dataset , kemudian  menggunakan K-Means  Clustering untuk  memodelkan dataset dan Cluster  distance performance untuk mengevaluasi hasil pengelompokan. Validasi hasil klasterisasi dapat dilakukan menggunakan Davies Bouldin Index (DBI). Algoritma ini menghasilkan pengelompokkan menjadi 2 yaitu cluster 0 dengan nilai 995 sebanyak 121 produk dengan kategori laris dan cluster 1 dengan nilai 327 sebanyak 2.279 produk dengan kategori kurang laris. Serta hasil DBI yang paling mendekati 0 adalah  K 2 menghasilkan nilai 0,10.
Kata kunci : data mining, algoritma , means, clustering

## ABSTRACT
Sales are the activities of selling goods and services, if the sales management in the company is  not  good,  it  will  affect  profits.  Thus,  making  the  company  not  achieve  its  goals.  The  types  of businesses in Indonesia are very diverse, one of which is Sports Station is a retail company that sells sports  equipment.  Sports  Stations  often  experience  problems  with  inaccuracies  and  unstructured sales data. Thus, it has an impact on the difficulty of grouping products. Therefore, a system is needed that  can  determine  patterns  or  trends  in  sales.  With  the  K-Means  algorithm  it  is  used  to  group products based on similar sales patterns. By dividing the data into two clusters, which are categorized as best-selling and under-selling. The stage applied is Retrieve, to retrieve the dataset, then use K- Means Clustering to model the dataset and Cluster distance performance to evaluate the clustering results.  Validation  of  clustering  results  can  be  done  using  the  Davies  Bouldin  Index  (DBI).  This algorithm produces a grouping into 2, namely cluster 0 with a value of 995 with 121 products with best-selling  categories and cluster  1 with a  value of  327 with a value of 2,279 products  with less selling categories and the DBI result that is closest to 0 is K 2 resulting in a value of 0.10.

## Keywords : data mining, algorithm, means, clustering

## 1. PENDAHULUAN
Penjualan  atau sales merupakan  sebuah kegiatan  menjual  barang  atau  jasa.  Didalam proses  penjualan  terdapat  penyedia  barang  dan jasa atau biasa disebut penjual yang memberikan produk  kepada  pembeli  dengan  harga  tertentu [1].  Salah  satu  aspek  penting  bagi  sebuah perusahaan  adalah  penjualan.  Jika  penjualan tidak  dikelola  dengan  baik,  hal  ini  dapat merugikan  perusahaan  dengan  berpotensi mempengaruhi laba dan mengurangi pendapatan perusahaan, bahkan  dapat  mengakibatkan tidak tercapainya  target  penjualan  serta  membuat pelanggan  tidak  merasa  puas.  Penjualan  juga merupakan  kegiatan  transaksi  yang  dilakukan oleh dua belah pihak dengan menggunakan alat pembayaran yang sah [2]. Berdasarkan penelitian  dari  Firmansyah et.al (2020)  yang berjudul Prediksi Pola Penjualan Tiket Kapal PT Pelni  Cabang  Makasar  Menggunakan  Metode Algoritma Apriori menyimpulkan bahwa dengan  adanya  kegiatan  penjualan  maka  data penjualan akan semakin bertambah. Tidak hanya berfungsi sebagai arsip dan laporan perusahaan saja  data  penjualan  juga  dapat  diolah  menjadi informasi  yang  berguna  sebagai  strategi pemasaran pada perusahaan [3].
Setiap perusahaan perdagangan memiliki tujuan untuk memaksimalkan perkembangan usahanya agar tidak ketinggalan dalam  persaingan  bisnis  yang  sangat  dinamis. Oleh karena itu, beberapa perusahaan menerapkan strategi tertentu untuk memastikan kelancaran bisnis  mereka, salah satunya  adalah dengan  mengembangkan  produk  berkualitas tinggi untuk meningkatkan pendapatan perusahaan [4]. Sports Station adalah salah satu perusahaan  ritel  di  Indonesia  yang  fokus  pada penjualan perlengkapan olahraga. Dalam beberapa tahun terakhir, Sports Station menjadi salah satu usaha yang berkembang pesat, hal ini disebabkan oleh semakin banyaknya masyarakat yang  menyadari  pentingnya  berolahraga  untuk menjaga kesehatan tubuh, serta adanya perkembangan  teknologi  yang  memudahkan akses  masyarakat  dalam  membeli  produk- produk  olahraga.  Setiap  perusahaan  memiliki sistem  yang  berbeda  dalam  mengendalikan
usahanya.  Namun, Sports  Station mengalami masalah dalam menentukan performa penjualan yang baik atau buruk karena data penjualan yang tidak terstruktur dan tidak akurat, sehingga sulit untuk  mengambil  keputusan  bisnis  yang  tepat. Selain  itu,  untuk  meningkatkan  penjualan produk  dan  pendapatan  bisnis, Sports  Station juga perlu mempertimbangkan faktor menentukan  produk  yang  sesuai  dengan  target pasar. Oleh karena itu, diperlukan suatu  sistem yang  dapat  membantu  menentukan  pola  atau tren dalam penjualan agar bisnis dapat berjalan lebih efektif dan efisien.
Salah satu sistem yang dapat digunakan dalam pengelompokkan penjualan produk pada toko  menggunakan  metode data  mining . Digunakan  untuk  menentukan  pola  atau  tren dalam penjualan, identifikasi  produk  yang laris terjual  dan  kurang  laris  serta  banyak  faktor- faktor lain yang mempengaruhi penjualan. Data mining merupakan proses semi otomatis dengan teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan serta  mechine  learning.  Digunakan  untuk memperoleh  dan  mendapati  informasi  yang berguna terkait dari basis data yang besar [5].
Data  mining juga  dapat  membantu perusahaan membuat  keputusan bisnis. Metode K-Means adalah  salah  satu  metode clustering non-hierarki yang  sering  digunakan  karena kemampuannya  dalam  mengelompokan  data dengan cepat dan efisien dalam bentuk satu atau lebih cluster . Metode K-Means akan mengelompokan  data  kedalam  suatu  kelompok yang  dimana  data  berkarakteristik  sama  akan dimasukan  ke  satu  kelompok  yang  sama  dan data  yang  memiliki  karakteristik  berbeda  akan dikelompokan dengan kelompok lainnya [6].
Sitohang et.al (2021) dalam
penelitiannya  berjudul Data  mining untuk Mengelompokkan Data Penjualan Cake dengan Menggunakan Algoritma K-Means
menyimpulkan  bahwa Jovie  Bakery masih menggunakan  proses  manual  dalam  mencatat atau  mengumpulkan  data  penjualan cake , sehingga  sering  terjadi  kesalahan  dan  belum melakukan pengelompokan terhadap Cake yang terjual  dan  tidak  terjual.  Kondisi  ini  dapat mengakibatkan  kurangnya  persediaan Cake yang laku dan akumulasi cake yang tidak laku.
Untuk menyelesaikan masalah tersebut, dibutuhkan sebuah sistem yang dapat menganalisis masalah dengan mengelompokkan data menggunakan data mining , dengan metode clustering .  Dalam  metode clustering ,  pada iterasi  pertama,  pusat centroid awal  ditentukan dengan  mengacak  data  yang  telah  ada. Kemudian,  dengan  menghitung  jarak  dari  data ke  pusat cluster ,  perhitungan  jarak  dari  data pertama  hingga  data  kelima  dilakukan.  Setelah itu,  hasil  dihitung  dengan  menghitung  jarak masing-masing  data  ke  pusat centroid baru. Selanjutnya,  nilai  WCV  ( Within  Cluster Validation) dihitung dengan memangkatkan dan menjumlahkan  jarak  terdekat  cluster,  dan  nilai BCV (Between  Cluster  Validation) dihitung dengan  menjumlahkan  hasil  dari  jarak  setiap centroid . Setelah itu, nilai proporsional dihitung dengan  membandingkan  nilai  BCV  dan  WCV. Pada  tahap  selanjutnya, centroid baru  dihitung dengan  menghitung  rata-rata  nilai  pada  setiap cluster .  Setelah  beberapa  tahap,  hasil  dari penelitian  ini  dapat  membantu  para  pegawai dalam membuat laporan tentang pengelompokan cake yang terjual dan tidak terjual [7].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Fajar Ageng  Bramasta  dan  Risa  Helilintar  dalam Jurnal  Seminar  Nasional  Inovasi  Teknologi tahun  2021  dengan  judul  "Penerapan  Data Mining  Untuk  Menentukan  Strategi  Penjualan Toko  Sepatu"  mengatakan  bahwa  kasus  yang sering  terjadi  pada  toko  sepatu  adalah  dalam penjualan sepatu,  pemilik toko  kesulitan dalam memastikan produk sepatu apa saja yang sering terjual  dan  tidak  diminati  oleh  konsumen sehingga  data  penjualan  pada  toko  tidak dimanfaatkan  dengan  maksimal.  tujuan  dari penelitian ini agar sistem bisa memastikan data untuk  mengelompokan  jenis  sepatu  apa  saja yang  terjual  dengan  menggunakan  metode k- means  clustering.  K-  means merupakan  salah satu  proses  tata  cara  pengelompokan  non- hirarki yang cara kerjanya dengan membagi data menjadi  beberapa  cluster. Cluster tersebut dibagi  menjadi  3,  yaitu  Terlaris,  Sedang  dan Terendah. data yang dipakai dalam penelitian ini adalah  data  penjualan    pada  toko  sepatu Ritelindo. hasil dari data  yang sudah di- cluster menghasilkan  4  item  yang  tergolong  dalam
kelompok  penjualan  Terlaris,  12  item  yang tergolong  dalam  kelompok  Sedang  dan  9  item yang tergolong dalam kelompok Terendah [8].
Berdasarkan  permasalahan  yang  sudah diuraikan  di  atas,  penelitian  ini  menggunakan data  mining yang  merupakan  proses  untuk mengekstrak  informasi  yang  berguna  untuk menentukan pola, hubungan atau tren dalam data yang  dapat  digunakan  untuk  mengelompokkan data penjualan yang  dapat menentukan produk yang  sesuai  dengan  target  pasar  dan  membuat keputusan  bisnis  atau  meningkatkan  penjualan. Serta menggunakan algoritma K-Means Clustering yang  merupakan  sebuah  metode pengelompokan data non-hirarki yang berusaha memisahkan data yang ada ke dalam bentuk dua atau  lebih  kelompok  [9].  Serta  sebagai  metode pengelompokan yang digunakan untuk mengelompokan  data  menjadi  K cluster yang berbeda.

## 2. METODE PENELITIAN
Sumber  data  dalam  penelitian  merujuk pada  tempat  atau  lokasi  dimana  dapat memperoleh  informasi  atau  data  yang  di perlukan.  Sumber  data  meliputi  data  penjualan dengan  waktu  pengambilan  data  pada  bulan Januari sampai Desember 2022. Data penelitian yang  dengan  sumber  data  primer  diperoleh secara  langsung  dari  tangan  pertama  dengan menggunakan  metode  observasi  dan  metode wawancara  terhadap  pegawai  toko.  Dan  pada sumber  data  sekunder  diperoleh  data  yang merujuk  pada  informasi  yang  telah  ada sebelumnya dari sumber yang sudah ada dengan menggunakan metode dokumentasi.
Metode  mengacu  pada  pendekatan  atau strategi  yang  diterapkan  untuk  menunjukkan bagaimana  teknik  atau  cara  tersebut  dapat digunakan, sehingga dapat diperlihatkan penggunaannya melalui:
1. Metode Observasi
Metode  observasi  dilakukan  dengan proses  pengamatan  yang  dilakukan  di Sports Station degan prosedur kerja yang ada di toko tersebut.
2. Metode Literatur
Untuk penelitian, informasi yang relevan dengan permasalahan akan dicari,
dikumpulkan,  dianalisis,  dan  dievaluasi dari  berbagai  sumber,  seperti  jurnal, e- book ,  literatur,  internet,  dan  sumber  lain yang  terkait  dengan  penelitian.  Hal  ini dilakukan  untuk  memperoleh  teori, metode, dan konsep yang relevan dengan tujuan penelitian.
3. Metode Wawancara Metode  wawancara  digunakan  untuk mendapatkan informasi dari pegawai toko yang  bertanggung  jawab  atas  data penjualan  di Sports  Station .  Karena  data penjualan  tersebut  sangat  banyak  dan bersifat rahasia, hanya sebagian dari data tersebut yang diberikan untuk penelitian.
4. Metode Dokumentasi Metode  dokumentasi  dilakukan  dengan cara mengumpulkan data  yang  diperoleh dari  dokumen-dokumen  yang  ada  atau tersimpan.  Sumber  dokumen  tersebut dapat  berupa  dokumen  tertulis,  rekaman audio  atau  video,  atau  bahkan  data elektronik.  Kemudian  dokumen  tersebut dipelajari  untuk  memperoleh  data  serta informasi yang berkaitan dengan penelitian ini.
Tahapan perancangan mencangkup langkah–langkah perancangan dari awal sampai akhir, sebagai acuan penelitian dengan menggunakan  proses Knowledge  Discovery  In Databases (KDD)  secara  garis  besar  dapat dijadikan sebagai berikut:
Gambar 1. Tahapan Perancangan KDD
1. Data Selection Data Selection adalah proses pemilihan  data  dari  sekumpulan  data operasional  yang  perlu  dilakukan sebelum  melakukan  tahap  KDD ( Knowledge Discovery in Databases ). Data  yang  telah  terpilih  dan  akan digunakan  dalam  proses  data  mining kemudian  disimpan  dalam  suatu berkas  yang  terpisah  dari  basis  data operasional [10].
2. Pre-processing /Cleaning
Pada tahap Pre-processing, dilakukan pemeriksaan  terhadap  nilai  yang hilang  pada  data  atau  yang  disebut dengan missing value , agar data yang digunakan  menjadi  valid.  Hal  ini dilakukan dengan membersihkan data yang tidak konsisten, termasuk perbaikan  data  yang  tidak  sesuai dengan format yang telah ditentukan, serta mengisi nilai yang hilang dengan rata-rata dari data yang tersedia [11].

## 3. Transformation
Data  transformasi  pada  tahap  ini digunakan untuk melakukan
inisialisasi terhadap data yang memiliki  nilai  normal  menjadi  nilai numerik [6]. Pada proses transformasi data  yang  terpilih  dalam  bentuk mining procedure , merupakan proses yang  kreatif  dan  bergantung  kepada jenis atau pola yang akan dicari dalam basis data [12]. Dari  penjelasan  di  atas  dapat  ditarik kesimpulan dalam tahap tata transformasi,  dilakukan  inisialisasi terhadap  data  yang  memiliki  nilai normal menjadi nilai numerik. Proses ini  bersifat  kreatif  dan  bergantung pada jenis atau pola yang ingin dicari dalam basis data yang terpilih. Proses transformasi  data  sangat  penting dalam KDD karena dapat mempengaruhi kualitas dan keakuratan  hasil  analisis  yang  akan dilakukan. Oleh karena itu, proses ini harus dilakukan dengan  hati-hati dan
berdasarkan pemahaman yang mendalam  mengenai  karakteristik data yang diproses.
4. Data mining
Pada tahap ini, dilakukan proses pemilihan  algoritma  atau  teknik  data mining  yang  akan  digunakan  untuk mencari pola atau informasi yang relevan dalam data  yang telah dipilih.  Pemilihan algoritma  ini  harus  didasarkan  pada tujuan yang ingin dicapai dan juga harus sesuai dengan keseluruhan proses
KDD[13]. Data mining adalah salah satu operasi  dasar  dalam  proses  KDD  yang meliputi  berbagai  tahapan,  termasuk proses
pembersihan data.
Proses
pembersihan data
ini mencakup
penghapusan  data  duplikat,  pengecekan data  yang  tidak  konsisten  atau  tidak relevan,  serta  perbaikan  kesalahan  pada data [12].
5. Interpretation/Evaluation
Tahap evaluasi digunakan
untuk mengevaluasi hasil dari tahap data mining dan  memastikan  bahwa  hasil  tersebut dapat  menjawab  tujuan  yang  telah ditetapkan. Evaluasi
melibatkan
profilisasi  pada  setiap cluster yang terbentuk  dan  analisis  lebih  lanjut  untuk menghubungkannya  dengan  atribut  yang relevan. Data  mining memperlihatkan pola  informasi  dengan  cara  yang  mudah dipahami oleh pihak yang berkepentingan [14].
Tahapan  perancangan  yang  digunakan sebagai gambaran umum untuk mengetahui cara kerja    dan  proses  dari  metode K-Means Clustering dengan  menggunakan flowchart . Berikut  merupakan  gambaran  dari flowchart menggunakan metode K-Means Clustering.
Gambar 2. Flowchart K-Means Clustering

## 3. HASIL DAN DISKUSI
Penelitian ini menggunakan tools RapidMiner studio versi 10.01. dengan menggunakan  data  yang  diambil  pada  data penjualan Sports  Station ,  data  yang  digunakan dalan penelitian ini sebanyak 2.400 sampel data. Penelitian    ini  dilakukan  dengan  penerapan algoritma K-Means Clustering .

## 1. Data Selection
Berikut ini merupakan data penjualan yang diambil  dengan  menggunakan  teknik  data primer  yang  berarti  data  tersebut  diambil langsung  dari  penjualan,  sebagaimana terlihat pada Tabel 1 berikut ini:
Tabel 1. Data Penjualan Id Nama Brand Devisi produk Kategori produk Bulan Qty Value 1 Airwalk Accessories  Hat / Cap Januari 32  2476200 2 Airwalk Accessories  Lifestyle Januari 1 99000 3 Airwalk Accessories  Socks Januari 1 99000 4 Airwalk Accessories  Sports Accessories Januari 32  2476200 5 Airwalk Apparel Jacket Januari 2 642600 6 Airwalk Apparel Pants Januari 2 502600 7 Airwalk Apparel Short Januari 2 418600 8 Airwalk Apparel Sports Lifestyle Apparel Januari 9  2054570 9 Airwalk Apparel Tshirt Full Sleeve Januari 0 0 10 Airwalk Apparel Tshirt Short Sleeve Januari 3 490770 11 Airwalk Bags Backpack Januari 0 0 12 Airwalk Bags Shoulder Bag Januari 4 437800 … … … … … … … … … … … 2399 U-Lace Accessories  Sports General Accessories  Desember 0 0 2400 U-Lace Footwear Lifestyle Shoes Desember 0 0 Berdasarkan  Tabel  1.  menunjukkan atribut-atribut  yang  akan  digunakan dalam  algoritma K-Means  Clustering . Data  Selection merupakan  bagian  yang sangat  penting,  karena  hasil  keputusan dan  kesimpulan  yang  dihasilkan  sangat bergantung  pada  kualitas  data  yang digunakan.
2. Pre-processing / Cleaning
Saat  mengolah  sebuah  kumpulan  data, seringkali  terdapat  nilai  yang  tidak tersedia atau hilang ( missing value ) yang dapat  mempengaruhi  hasil  pemodelan. Oleh  karena  itu,  diperlukan  tindakan untuk  menangani  nilai-nilai  tersebut. Salah  satu  cara  yang  dapat  dilakukan adalah  dengan  menggunakan  operator retrieve missing  value yang  bertujuan untuk  mengganti  nilai-nilai  yang  hilang dalam  data.  Contohnya  dapat  dilihat pada gambar di bawah ini:
Gambar 3. Missing Value Langkah berikutnya melibatkan penggunaan operator " nominal to numerical " yang bertujuan untuk mengkonversi data yang diperlukan oleh beberapa  metode  pemrosesan  data menjadi  data  numerik.  Operator  ini hanya  dapat  menerima  data  numerik, sehingga  data  nominal  perlu  dikonversi menjadi  data numerik sebelum diproses dalam  pemodelan.  Data  nominal  yang sudah dikonversi akan menjadi fitur baru
atau  " dummy  variable "  dengan  nilai  0 dan 1.
Dalam  proses  selanjutnya,  dilakukan perubahan pada tipe filter atribut dengan menggunakan subset , dan dipilih atribut tertentu  dari data  set yang  digunakan dalam  penelitian.  Penggunaan  operator ini  bertujuan  untuk  membatasi  jumlah data  dan  memfokuskan  pada  data  yang relevan serta memudahkan dalam proses penelitian.
3. Transformation
Pada  tahap  ini,  keseluruhan  data
operasional akan diolah untuk menghasilkan  kelompok  atribut  yang akan
digunakan dalam proses transformasi data  mining .  Kelompok atribut tersebut terdiri dari nama merek, divisi  produk,  kategori  produk,  bulan, kuantitas,  dan  nilai.  Transformasi  data dilakukan  untuk  mengubah  tipe  data  ke dalam  format  yang  sesuai  dengan kebutuhan  dalam  proses data  mining . Jika  ada  data  yang  memiliki  nilai nominal, maka akan dilakukan inisialisasi untuk mengubahnya menjadi nilai  numerik  sehingga  dapat  diproses lebih lanjut.
Gambar 4. Transformasi Data
4. Data mining
Model data  mining adalah  hasil  akhir dari proses data mining
yang
menghasilkan  informasi  berharga  dan bermanfaat  dari  kumpulan  data  yang besar. Model ini dapat digunakan untuk model  prediksi (prediction  modelling ), analisis  kelompok  ( cluster  analysis ), analisis  asosiasi  ( association  analysis ) dan deteksi anomaly ( anomaly detection ) [14].  Model data  mining terdiri  dari beberapa tahapan, seperti pemilihan data, preprocessing data , pemilihan algoritma, pembangunan  model,  evaluasi  model, dan penggunaan model.
Gambar 5. Model Data mining

## 5. Hasil Evaluation
Dengan  menggunakan  operator cluster distance performance , data yang telah ada dapat  dibentuk  menjadi  beberapa cluster dengan membaginya atau menentukannya. Untuk menentukan jumlah cluster K yang paling optimum, dapat digunakan operator performance untuk  menghitung Devies Boulding  Index (DBI)  yag  merupakan salah satu uji validitas internal pengelompokkan berdasarkan jumlah kedekatan  data  dengan centroid dari cluster yang diikuti dan antar dua cluster , diukur  dengan  kedekatan  dua centroid cluster [15].
Nilai  K  yang  paling  optimal  dapat  dicari dengan mencari nilai DBI yang mendekati 0. Berdasarkan hasil operator performance , nilai DBI yang paling mendekati 0 adalah pada K 2. Oleh karena itu, jumlah cluster yang dibuat adalah 2, yaitu laris dan tidak laris.  Selain  itu,  terdapat  4  atribut  yang digunakan  dalam  pengelompokan  data, yaitu nama brand , bulan, qty , dan value .
(a) Hasil Performance Vector
Berdasarkan  hasil  dari  penerapan algoritma k-mean  clustering maka hasil yang didapatkan pada performance yaitu  seperti  gambar berikut:
Gambar 6. Hasil Performance Vector
Berdasarkan Gambar 6 yang menunjukkan data performance ,  dapat  dijelaskan  bahwa  data tersebut  telah  dikelompokkan  menjadi  dua kelompok,  yaitu  kelompok  produk  yang  laris terjual  dan  kurang  laris  terjual.  Kelompok produk yang laris terjual dapat ditemukan pada cluster 0  dengan  nilai  sebesar  995,  sedangkan kelompok produk yang kurang laris terjual dapat ditemukan  pada cluster 1  dengan  nilai  sebesar 327.  Parameter  untuk  mengukur  kinerja algoritma K-Means dilakukan dengan menghitung  nilai  DBI,  dimana  nilai  DBI  yang mendekati 0 yaitu pada K=2 dengan nilai 0,10. 1. Hasil Visualizations Pada  proses data  mining di RapidMiner , hasil  visualisasi  merujuk  pada  representasi hasil dalam bentuk visual seperti grafik, plot, dan tabel. Dalam penelitian ini,
scatter/bubble  digunakan  untuk  tujuan mempermudah aksesibilitas
dan pemahaman terhadap data. Visualisasi data
dilakukan  dengan  cara  menyajikan  data dalam  bentuk  grafik scatter/bubble seperti yang ditunjukkan pada Gambar 7 di bawah ini.
Gambar 7. Hasil Visualisasi
Berdasarkan  Gambar  7  dapat  dilihat bahwa  visualisasi scatter/bubble terdiri  dari sekumpulan titik atau " bubble " yang merepresentasikan  satu  atau  lebih  variabel dalam suatu dataset. Sumbu x dan y digunakan untuk membandingkan variabel-variabel tertentu, sedangkan ukuran setiap titik menunjukkan nilai variabel ketiga.
6. Diskusi Berdasarkan  hasil  dari performance di  atas menjelaskan pada data performance terdapat dua  kategori  yaitu  kategori  laris  terjual sebagai cluster 0  yang  bernilai  sebesar  995 dan  berjumlah  sebanyak  121  produk. Sedangkan  pada  kategori  kurang  laris sebagai cluster 1  yang  berilai  sebesar  327 dan  berjumlah  sebanyak  2.279  produk. Dapat dilihat pada tabel di bawah  ini.
a. Cluster 0 dikategorikan sebagai laris
b. Cluster 1 dikategorikasn sebagai kurang lari
Tabel 2. Hasil dari Cluster 0 Id Cluster Brand Name Product Division Product Category Bulan Qt y Value Katego ri 15 cluster 0 Airwalk Footwear Casual Boots Januari  33 3 6286815 0 Laris
17 cluster 0 Airwalk Footwear Lifestyle Shoes  Januari  32 0 6200575 0 Laris 72 cluster 0 Converse Footwear Casual Boots Januari  10 1 4389477 0 Laris 73 cluster 0 Converse Footwear Lifestyle Shoes  Januari  10 1 4389477 0 Laris 10 7 cluster 0 Diadora Footwear Running Januari  21 3 4245183 0 Laris 10 9 cluster 0 Diadora Footwear Sports Shoes Januari  24 2 4862300 0 Laris 13 7 cluster 0 New Balance Footwear Lifestyle Shoes  Januari  14 3 4334537 0 Laris 13 8 cluster 0 New Balance Footwear Sports Shoes Januari  32 0 1015981 30 Laris 17 5 cluster 0 Reebok Footwear Running Januari  89 2702073 0 Laris 17 7 cluster 0 Reebok Footwear Sports Shoes Januari  11 6 3627573 0 Laris 19 1 cluster 0 Skechers Footwear Lifestyle Shoes  Januari  10 4 3388212 0 Laris 19 2 cluster 0 Skechers Footwear Sports Shoes Januari  13 2 5825098 0 Laris 21 5 cluster 0 Airwalk Footwear Casual Boots Februa ri 17 9 3608306 0 Laris 21 7 cluster 0 Airwalk Footwear Lifestyle Shoes  Februa ri 18 9 3730982 0 Laris 30 7 cluster 0 Diadora Footwear Running Februa ri 15 4 2784621 0 Laris 30 9 cluster 0 Diadora Footwear Sports Shoes Februa ri 16 2 3030131 0 Laris 33 7 cluster 0 New Balance Footwear Lifestyle Shoes  Februa ri 10 6 3659527 0 Laris 33 8 cluster 0 New Balance Footwear Sports Shoes Februa ri 18 6 6055280 0 Laris 37 5 cluster 0 Reebok Footwear Running Februa ri 68 4 1194863 10 Laris 37 7 cluster 0 Reebok Footwear Sports Shoes Februa ri 10 0 3050660 0 Laris 39 1 cluster 0 Skechers Footwear Lifestyle Shoes  Februa ri 15 5 4233233 0 Laris 39 2 cluster 0 Skechers Footwear Sports Shoes Februa ri 20 7 8174068 0 Laris … … … … … … … … … Tabel 3. Hasil dari Cluster 1 Id  Cluster Brand Name Product Division Product Category Bulan Qt y Value Kategori
1 cluster 1 Airwalk Accessories Hat / Cap Januar i 32 247620 0 Kurang Laris 2 cluster 1 Airwalk Accessories Lifestyle Januar i 1 99000 Kurang Laris 3 cluster 1 Airwalk Accessories Socks Januar i 1 99000 Kurang Laris 4 cluster 1 Airwalk Accessories Sports Accessories Januar i 32 247620 0 Kurang Laris 5 cluster 1 Airwalk Apparel Jacket Januar i 2 642600 Kurang Laris 6 cluster 1 Airwalk Apparel Pants Januar i 2 502600 Kurang Laris 7 cluster 1 Airwalk Apparel Short Januar i 2 418600 Kurang Laris 8 cluster 1 Airwalk Apparel Sports Lifestyle Apparel Januar i 9 205457 0 Kurang Laris 9 cluster 1 Airwalk Apparel Tshirt Full Sleeve Januar i 0 0 Kurang Laris 1 0 cluster 1 Airwalk Apparel Tshirt Short Sleeve Januar i 3 490770 Kurang Laris 1 1 cluster 1 Airwalk Bags Backpack Januar i 0 0 Kurang Laris 1 2 cluster 1 Airwalk Bags Shoulder Bag Januar i 4 437800 Kurang Laris 1 3 cluster 1 Airwalk Bags Sports Bags Januar i 40 477640 0 Kurang Laris 1 4 cluster 1 Airwalk Bags Waist Bag Januar i 4 636000 Kurang Laris 1 6 cluster 1 Airwalk Footwear Lifestyle Januar i 0 0 Kurang Laris 1 8 cluster 1 Airwalk Footwear Sandal Januar i 19 284020 0 Kurang Laris 1 9 cluster 1 Airwalk Footwear Skate Januar i 0 0 Kurang Laris 2 0 cluster 1 Airwalk Footwear Walking Januar i 0 0 Kurang Laris 2 1 cluster 1 Astec Accessories Accessories Januar i 1 99000 Kurang Laris 2 2 cluster 1 Astec Accessories Accessories Collection Januar i 0 0 Kurang Laris 2 3 cluster 1 Astec Accessories Bottle Januar i 0 0 Kurang Laris 2 4 cluster 1 Astec Accessories Health Equipment Januar i 2 19000 Kurang Laris … … … … … … … … …

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  dapat disimpulkan bahwa  dengan memanfaatkan data penjulan  pada Sport  Station yang  telah dilakukan  dari  bulan  Januari  sampai  Desember 2022  melalui  algoritma K-Means dengan metode Clustering dapat  membantu  tingkat penjualan  berdasarkan  data  yang  telah  diolah menggunakan operator-operator yang digunakan.  Hasil  pengelompokkan  terbagi menjadi 2 (dua) kelompok yaitu cluster 0 dengan nilai  995  dan cluster 1  dengan  nilai  327  yang menunjukkan  hasil  dari  pembentukan  cluster. Pada cluster 0 memliki jumlah produk sebanyak 121 produk dengan kategori laris  dan cluster 1 memiliki jumlah sebanyak 2.279 produk dengan kategori  kurang  laris.  Serta  pada  hasil Devies Boulding Index (DBI) dengan nilai yang paling mendekati 0 adalah K 2 menghasilkan nilai 0,10.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  Marsono,  D.  Saripurna,  and  M. Zunaidi,  “Analisis  Data  Mining  Pada Strategi Penjualan Produk PT Aquasolve Sanaria  Dengan  Menggunakan  Metode K-Means  Clustering,” J-SISKO  TECH (Jurnal Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD) , vol. 4, no. 1, p. 127, 2021.
[2] N.  D.  Rusida  and  Z.  M.  Noer, “Perancangan  perangkat  lunak  bantu sistem penjualan berbasis aplikasi dekstop pada cafe instamie pangandaran,” vol. 1, no. 1, pp. 341–350, 2018.
[3] A. Harist N, I. R. Munthe, and A. P. Juledi, “Implementas[1] N. D. Rusida and Z. M. Noer,  ‘Perancangan  perangkat  lunak bantu  sistem  penjualan  berbasis  aplikasi dekstop pada cafe instamie pangandaran,’ vol.  1,  no.  1,  pp.  341–350,  2018.i  Data
Mining Algoritma Apriori untuk
Meningkatkan Penjualan,” J. Tek. Inform. UNIKA St. Thomas , vol. 06, pp. 188–197, 2021.
[4] Y. Dharma Putra, M. Sudarma, and I. B. A. Swamardika, “Clustering History Data Penjualan  Menggunakan  Algoritma  K- Means,” Maj.  Ilm.  Teknol.  Elektro ,  vol. 20, no. 2, p. 195, 2021.
[5] R. Supardi and I. Kanedi, “Implementasi Metode  Algoritma  K-Means  Clustering pada Toko Eidelweis,” J. Teknol. Inf. , vol. 4, no. 2, pp. 270–277, 2020.
[6] A.  Nugraha,  N.  Odi,  and  G.  Dwilestari, “Penerapan  Data  Mining  Merode  K- Means Clustering untuk Analisa penjualan pada Toko Yana Sport,” J. Mhs. Tek. Inform. , 2022.
[7] D.  Saripurna  and  W.  Ristamaya,  “Data Mining  Untuk  Pengelompokan  Data Penjualan  Cake  Dengan  Menggunakan Algoritma K-means Clustering Pada Jofie Bakery.,” J. Cyber Tech , no. x, 2021.
[8] F.  A.  Bramasta  and  R.  Halilintar, “Penerapan Data Mining Untuk
Menentukan  Strategi  Penjualan  Toko Sepatu,” Pros. SEMNAS INOTEK … , pp. 236–241,  2021,  [Online].  Available: https://proceeding.unpkediri.ac.id/index. php/inotek/article/view/1135%0Ahttps://
proceeding.unpkediri.ac.id/index.php/ino tek/article/download/1135/736 [9] A. Mardiana and Budiman,
“Implementasi  Metode  K-Means  untuk Clustering Produk yang Kurang Diminati Berdasarkan Data Penjualan”.
[10]  R. R.  Putra and C. Wadisman, “Implementasi  Data  Mining  Pemilihan Pelanggan Potensial Menggunakan
Algoritma  K-Means  Implementation,” J. Inf. Teknol.  Comput. Sci. , vol.  63, no. 2, pp. 1–3, 2018.
[11]  M.  Mulyadien  and  U.  Enri,  “Algoritma K-Means Untuk Pengelompokan Bantuan Langsung Tunai (BLT),” J. Ilm. Wahana Pendidik. ,  vol.  8,  no.  12,  pp.  198–210, 2022.
[12]  N.  Qorimah,  K.  Kunci,  P.  BPR  Bank Cirebon,  and  N.  Bayes,  “Implementasi Metode Naïve Bayes Untuk Menentukan Minat  Tabungan  Pada  Perumda  BPR Bank Cirebon,” vol. 2, no. 1, pp. 15–20,
2022.
[13]  S. Nurajizah, U. Bina, S. Informatika, R. Barat,  and  J.  Barat,  “Analisa  Transaksi Penjualan Obat menggunakan Algoritma Apriori,” vol. d, pp. 35–44, 2019.

## [14]  K. Fatmawati and P. A. Windarto, “Data
Mining :  Penerapan  Rapidminer  Dengan
K-Means Cluster Pada Daerah Terjangkit Demam Berdarah Dengue (DBD)
Berdasarkan  Provinsi,” J.  Comput.  Eng. Syst. Sci. , vol. 3, no. 2, pp. 173–178, 2018.
[15]  B.  M.  Islami,  C.  Sukmayadi,  and  T.  N. Padilah,  “Clustering  Fasilitas  Kesehatan Berdasarkan  Kecamatan  Di  Karawang Dengan  Algoritma  K-Means,” Clust.
Fasilitas  Kesehat.  Berdasarkan  Kec.  Di
Karawang  Dengan  Algoritm.  K-Means , vol. 8, no. 25279777, 2021.