e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26283 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26283
Penerapan Algoritma K-Means Clustering Dalam Mengelompokkan Smartphone Yang Rekomendasi Berdasarkan Spesifikasi
Amri Muliawan Nur 1* , Muhammad Saiful 2 ,  Hariman Bahtiar 3 , Muhammad Taufik Hidayat 4 1,2,3,4 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Hamzanwadi *muliaamriga@gmail.com

## Abstrak
Berbagai  jenis  smartphone  hadir  dengan  harga  dan  spesifikasi  yang  berbeda-beda,  menyebabkan  penjual kadang-kadang kesulitan dalam memberikan rekomendasi kepada konsumen yang ingin membeli smartphone yang sesuai dengan spesifikasi dan kisaran harga yang diinginkan. Tantangan ini muncul karena sulit bagi penjual untuk  mengingat  spesifikasi  dari  setiap  smartphone  yang  dijual.  K-Means  Clustering  bertujuan  untuk mengelompokkan data spesifikasi yang ada ke dalam beberapa klaster, di mana data dalam satu klaster memiliki karakteristik yang serupa. Data yang digunakan adalah data private sebanyak 350 data, dengan melibatkan 4 atribut, antara lain Merek, Harga, Baterai, dan Penyimpanan Internal. Dengan membentuk kelompok-kelompok smartphone ini, penjual akan lebih mudah merekomendasikan smartphone yang sesuai kepada pelanggan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa berbagai merek smartphone dikategorikan ke dalam tiga kelompok: Kelompok Rekomendasi, yang mencakup 225 item; Kelompok Sangat Direkomendasikan, yang mencakup 98 item; dan Kelompok Kurang Direkomendasikan, yang mencakup 27 item. Pengelompokan ini diharapkan dapat membantu penjual  dengan  mudah  meningkatkan  stok  smartphone  yang  direkomendasikan  sesuai  dengan  kebutuhan konsumen dalam hal harga dan spesifikasi.
Kata kunci: Al-Afgani Cellular, K-Means Clustering, Smartphone

## Abstract
Various types of smartphones come with different prices and specifications, making it challenging for sellers to recommend  the  right  smartphone  to  consumers  based  on  their  desired  specifications  and  price  range.  This challenge arises because it's difficult for sellers to remember the specifications of every smartphone they sell. K- Means Clustering aims to group existing specification data into several clusters, where data within each cluster share similar characteristics. The dataset used consists of 350 private data points involving 4 attributes: Brand, Price, Battery, and Internal Storage. By grouping smartphones into clusters, sellers can more easily recommend suitable smartphones to customers. The research results indicate that various smartphone brands are categorized into three groups: the Recommended Group, which includes 225 items; the Highly Recommended Group, which includes 98 items; and the Less Recommended Group, which includes 27 items. This clustering is expected to assist sellers in effectively increasing their stock of recommended smartphones that match consumer needs in terms of price and specifications.
Keywords: Al-Afgani Cellular, K-Means Clustering, Smartphone

## 1. Pendahuluan
Perkembangan  teknologi,  khususnya  dalam perangkat  komunikasi,  telah  menjadi  sangat signifikan  di  era  saat  ini.  Salah  satunya  adalah melalui  kemajuan  teknologi  dalam  perangkat komunikasi  yang  menyesuaikan  dengan
kebutuhan  manusia.  Penggunaan  smartphone telah menjadi hal umum dalam berkomunikasi dan tidak  hanya  sebatas  itu,  tetapi  juga  digunakan untuk akses informasi, transaksi, hiburan seperti bermain game, dan banyak lagi. Perkembangan teknologi  smartphone  dari  awal  kemunculannya
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26283
Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26283
hingga  kini  telah  berlangsung  dengan  cepat, mendorong  persaingan  antara  perusahaan pembuatnya  untuk  terus  menghadirkan  produk terbaru  dengan  fitur-fitur  canggih  yang  sesuai dengan  kebutuhan  zaman.  Hal  ini  menjadikan pasar  smartphone  menjadi  semakin  kompetitif dengan  berbagai  merek  yang  berlomba-lomba menarik  perhatian  konsumen..  Banyak  sekali vendor smartphone yang mengeluarkan berbagai jenis  smartphone  dalam  satu  tahun  yang membuat bingung konsumennya karena banyak pilihan[1].
Dari Banyaknya jenis smartphone yang beredar, pihak  penjual  terkadang  bingung  dalam memberikan  rekomendasi  pada  konsumen  utuk dapat  membeli  smartphone  yang  diinginkan sesuai dengan spesifikasi dan harga yang ada di dalam smartphone tersebut, hal ini dimungkinkan karena pemilik konter kesulitan untuk mengingat satu  persatu  spesifikasi  smartphone  yang dipajang  ataupun  yang  pernah  dan  akan dijualnya.
Salah  satunya  yaitu  pada  Konter  Al-Afgani Cellular  yang  berlokasi  di  kecamatan  masbagik Lombok  Timur.  Dikarenakan  pihak  konter  tidak pernah  mencatat  smartphone  apa  saja  yang pernah  dijual  beserta  spesifikasi  dan  harganya melainkan  hanya  dengan  didokumentasikan melalui  gambar  atau  foto  maka  dari  itu  perlu adanya  sebuah  analisa  data  yang  tepat,  yang dapat membantu pihak Konter Al-Afgani Cellular
untuk  dapat  mengelompokkan  spsifikasi  dan harga  smartphone  secara  cepat  yang  menjadi rekomendasi,  sehingga  dapat  memberikan layanan yang baik bagi konsumen.
Dalam  penelitian  ini  penulis  mencoba  untuk melakukan  analisa  data  dengan  prinsip  dan konsep  dari  data  mining,  dengan  tujuan  agar sistem rekomendasi penjualan smartphone pada Konter  Al-Afgani  Cellular  lebih  cepat  sehingga pelayanan pada konsumen akan lebih baik. Data mining merupakan sebuah proses mengolah data menjadi sebuah informasi yang lebih bermakna[2][3].
Dalam  pengolahan  data  dengan  konsep  data mining, penulis akan menggunakan algoritma K- Means Clustering yang merupakan metode data mining  yang  bertujuan  mengelompokkan  data yang  ada  ke  dalam  beberapa  kelompok  yang memiliki  ciri  identik.  Dengan  metode  K-Means Clustering,  setiap  kategori  smartphone  tersebut akan  dikelompokkan  menjadi  3  cluster,  yaitu rekomendasi,  paling  rekomendasi,  dan  kurang rekomendasi.  Hasil  yang  diperoleh  nanti,  untuk data  kategori  smartphone  yang  berada  pada cluster paling rekomendasi, inilah nantinya yang akan dijadikan sebagai bahan evaluasi bagi pihak konter dalam meningkatkan stok barang tersebut. Diharapkan  dengan  adanya  sebuah  sistem tersebut  dapat  membantu  pihak  konter  dalam memecahkan masalah dengan cepat dan tepat.
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26283 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26283
Dari penjelasan  yang disampaikan di atas maka penulis  tertarik  mengambil  judul  “Penerapan
Algoritma K-Means Clustering Dalam Mengelompokkan Smartphone Yang Rekomendasi Berdasarkan Spesifikasinya

## 2. Tinjauan Pustaka

## 2.1. Penelitian Terkait
Adapun  penelitian  sebelumnya  yang  digunakan sebagai  acuan  dalam  penulisan  sesuai  dengan yang akan di teliti sebagai pendukung penelitian ini, antara lain:
- Yahya  dan  Mahpuz  telah  melakukan penelitian  dengan  judul  "Penggunaan Algoritma  K-Means  untuk  Menganalisis Pelanggan Potensial pada Dealer SPS Motor
Honda Lombok Timur Nusa Tenggara Barat". Dalam  penelitian  ini,  kriteria  pelanggan potensial di Dealer SPS Motor Honda Lombok Timur adalah mereka yang berusia antara 33- 46  tahun  dan  bekerja  sebagai  wiraswasta atau  petani.  Hal  ini  karena  mereka  memiliki penghasilan  di  usia  produktif.  Terdapat  dua kelompok  pelanggan  yang  tidak  dianggap potensial.  Pertama,  mereka  yang  berusia antara  17-32  tahun  dan  berprofesi  sebagai pelajar atau wiraswasta, namun tidak memiliki penghasilan.  Kedua,  mereka  yang  berusia antara  47-73  tahun,  tidak  bekerja,  dan berprofesi sebagai petani atau wiraswasta[4].
- Penelitian yang dilakukan oleh Haryani, Dicky Nofriansyah,  dan  Ita  Mariami  membahas "Implementasi
Data Mining untuk Pengelompokan  Buku  di  Perpustakaan Yayasan Nurul Islam Indonesia Baru dengan Metode  K-Means  Clustering".  Dari  hasil analisis  penelitian  tersebut,  disimpulkan bahwa  metode  K-Means  Clustering  dapat berhasil  diterapkan  dalam  mengatasi permasalahan  pengelompokan  buku  di Perpustakaan Yayasan Nurul Islam Indonesia Baru.  Selain  itu,  dalam  merancang  data mining  berbasis  desktop,  penggunaan metode  K-Means  Clustering  juga  terbukti efektif  dalam  menyelesaikan  masalah  yang dihadapi oleh perpustakaan tersebut [5].
- Penelitian  yang  dilakukan oleh Lina  Listiani, Yoga  Handoko  Agustin,  dan  Mochammad Zaenal  Ramdhani  berjudul  "Implementasi
Algoritma K-Means Cluster untuk Rekomendasi Pekerjaan Berdasarkan
Pengelompokan  Data  Penduduk".  Setelah melakukan analisis, perancangan, implementasi,  dan  pengujian,  diperoleh kesimpulan  mengenai  rekomendasi  jenis pekerjaan  berdasarkan  data  penduduk.
Penelitian ini menghasilkan 4 kelompok jenis pekerjaan  berdasarkan  jenis  kelamin, pendidikan,  umur,  dan  jenis  pekerjaan  dari data penduduk tahun 2017 untuk memberikan rekomendasi  jenis  pekerjaan  kepada
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26283
Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26283
penduduk Kelurahan Bungursari yang belum memiliki  pekerjaan.  Tingkat  akurasi  yang diperoleh sebesar 79%, yang diklasifikasikan sebagai fair atau cukup dalam klasifikasi nilai AUC[6].
- Penelitian yang dilakukan oleh Januardi Nasir berjudul  "Penerapan  Data Mining  Clustering dalam  Mengelompokkan  Buku  dengan Metode K-Means" menghasilkan kesimpulan bahwa jumlah buku yang sering dipinjam dan yang  jarang  dipinjam  dapat  diidentifikasi melalui pengelompokan menggunakan metode  K-Means  Clustering.  Berdasarkan hasil analisis, ditemukan bahwa jumlah buku yang banyak dipinjam terdapat pada cluster 1 sebanyak  9  item,  jumlah  buku  yang  paling sedikit  dipinjam  terdapat  pada  cluster  2 sebanyak  15  item,  dan  jumlah  buku  yang cukup banyak dipinjam terdapat pada cluster 0  sebanyak  12  item.  Penelitian  ini membuktikan bahwa penerapan data mining dengan  metode  K-Means  Clustering  dapat membantu  pihak  perpustakaan  dalam memahami pola peminjaman buku[7].
- Penelitian yang dilakukan oleh Rizky Adrianto dan  Amiq  Fahmi  dengan  judul  "Penerapan Metode  Clustering  dengan  Algoritma  K- Means  untuk  Rekomendasi  Pemilihan  Jalur Peminatan  Sesuai  Kemampuan  pada Program  Studi  Teknik  Informatika  -  S1 Universitas Dian Nuswantoro" menghasilkan
5  kelompok  mahasiswa  berdasarkan kemampuan  akademis  mereka  melalui penerapan  data  mining  menggunakan metode  Clustering  dengan  algoritma  K- Means.  Hasil  analisis  ini  diharapkan  dapat membantu program studi Teknik Informatika- S1  untuk  memberikan  rekomendasi  yang sesuai  kepada  mahasiswa  mengenai pemilihan jalur peminatan yang cocok dengan kemampuan  akademis  mereka  di  masa depan[8].
- Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh Putri  Trisnawati  dan  Ade  Irma  Purnamasari dalam  artikel  mereka  yang  berjudul “Penerapan  Pengelompokkan  Produktivitas Hasil  Pertanian  Menggunakan  Algoritma  K- Means”,  hasilnya  adalah  sebagai  berikut  : Cluster  1  memiliki  20  anggota,  Cluster  2 memiliki 30 anggota, Cluster 3 memiliki 205 anggota,  Cluster  4  memiliki  1  anggota, Cluster  5  memiliki  25  anggota,  Cluster  6 memiliki  49  anggota,  Cluster  7  memiliki  3 anggota,  Cluster  8  memiliki  83  anggota,
Cluster 9 memiliki nilai k terbaik dari Davies- Bouldin  Index  (DBI)  sebesar  0,196,  yang mendekati  nilai  0.  Hasil  ini  menggambarkan distribusi  dan  komposisi  klaster  yang dihasilkan  oleh  algoritma  K-Means  dalam analisis  produktivitas  hasil  pertanian  di kecamatan Bojonegoro berdasarkan dataset yang digunakan[9]
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26283 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26283

## 2.2. Landasan Teori
1. Data Mining
Data mining merujuk pada proses mengeksplorasi pengetahuan  dari  dalam  basis  data,  dimana teknik  statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan, dan  pembelajaran  mesin  digunakan  untuk mengekstraksi dan mengenali informasi berharga serta pengetahuan terkait dari berbagai basis data yang  besar.  Data  mining  memiliki  beberapa kategori,  seperti  deskripsi,  estimasi,  prediksi, klasifikasi, pengelompokan, dan asosiasi[10][11].
2. Implementasi
Implementasi  adalah  proses  pembentukan hubungan yang dijalankan untuk mencapai tujuan tertentu.  Ini  umumnya  terjadi  sebagai  hasil  dari suatu  kegiatan  di  mana  berbagai  sarana  telah direncanakan  dan  digunakan  dengan  harapan mencapai  tujuan  yang  ditetapkan.  Diharapkan menghasilkan  ide,  konsep,  kebijakan,  atau inovasi dalam tindakan yang dilakukan[12].
3. Algoritma K-means
K-Means  merupakan  algoritma  analisis  klaster non-hierarkis yang digunakan untuk mengelompokkan  data.  Analisis  klaster  sendiri adalah  sebuah  metode  yang  digunakan  untuk mengelompokkan data berdasarkan variabel atau karakteristik  tertentu.  Tujuan  dari  K-Means, seperti  halnya  metode  pengelompokan  lainnya, adalah untuk mengelompokkan data dengan cara memaksimalkan  kesamaan  fitur  di dalam kelompok dan memaksimalkan perbedaan antara
kelompok. Algoritma K-Means mengelompokkan data dengan cara menghitung jarak antara setiap data  dengan  centroid  klaster,  yang  diperoleh melalui  proses  iteratif.  Untuk  menjalankan analisis, perlu ditentukan jumlah K sebagai input ke dalam algoritma tersebut[13].
Berikut adalah langkah-langkah untuk melakukan clustering dengan metode K-Means Clustering:
1) Tentukan jumlah cluster (k) yang di gunkan untuk  menentukan  jumlah  cluster  yang diinginkan.
2) Tentukan  pusat  cluster  awal  (centroid) sebanyak K.
3) Tentukn  jarak  terdekat  setiap  data  pada pusat  centroid  dengan  persamaaan Euclidean Distance berikut
Keterangan : x = data x y = data y n = jumlah (atribut) d (x, y) = jarak antara data x dan y
4) Kelompokkan data berdasarkan titik centroid yang terdekat
5) Tentukan  nilai centroid baru  berdasarkan nilai cluster bersangkutan dengan Rumus :
Keterangan :
= centroid iterasi ke ( t +1) N sj = jumlah data cluster Sj
6) Ulangi langkah 3 hingga, hingga anggota tiap cluster tidak ada yang berubah[14].
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26283 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26283

## 4. Metode Clustering
Clustring  merupakan  suatu  Teknik  dalam  data mining  yang  digunakan  dalam  pengelompokan data  berdasarkan  pada  kesamaan  atribut  data. Teknik  ini  dapat  digunakan  dalam  menemukan karakteristik  data  yang  memiliki  kesamaan  pola dari suatu data yang tersembunyi[15].

## 3. Metode Penelitian

## 3.1 Metode Pengumpulan Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah berupa data private yang diperoleh dari Konter Al- Afgani  Cellular  yang  terletak  di  Jl.  Masbagik- Pancor,  Desa  Masbagik  Selatan  Kecamatan Masbagik  Kabupaten  Lombok  Timur.  Dengan jumlah  data  sebanyak  350  data,  dengan melibatkan  4  atribut,  antara  lain  Merek,  Harga,
Baterai,  dan  Penyimpanan Internal. Untuk memperoleh  data  yang  sesuai  untuk  keperluan penelitian,  peneliti  menggunakan  berbagai metode  pengumpulan  data  agar  hasil  yang didapatkan  akurat  dan  dapat  digunakan  dalam penelitian selanjutnya. Berikut beberapa metode pengumpulan data yang digunakan antara lain:
1. Observasi
Teknik  observasi  yang  diterapkan  melibatkan pengumpulan  data  melalui  pengamatan  atau observasi  langsung  terhadap  suatu  peristiwa yang berhubungan dengan objek penelitian. Oleh karena  itu,  penelitian  ini  menggunakan  metode observasi  untuk  pengumpulan  data  yang
dilakukan  secara  langsung  di  lapangan  yakni  di Konter Al-Afgani Cellular guna mendapatkan data yang sebenarnya.
2. Wawancara
Pengumpulan  data  dengan  cara  melakukan komunikasi  dan  wawancara  secara  langsung dengan  pemilik  Konter  Al-Afgani  Cellular,  guna memperoleh  data  pengelompokan Smartphone terkait kondisi saat ini.
3. Studi Pustaka
Peneliti menggunakan metode pengumpulan data dengan  membaca  dan  mempelajari  buku-buku yang  relevan  serta  mencari  referensi  di  internet terkait artikel atau jurnal yang berkaitan dengan penelitian ini.

## 3.2 Lokasi Penelitian
Penelitian ini berlokasi di Konter Al-Afgani Cellular yang  terletak  di  Jl.  Masbagik-Pancor,  Desa Masbagik  Selatan  Kecamatan  Masbagik Kabupaten Lombok Timur Nusa Tenggara Barat.

## 4. Hasil dan Pembahasan

## 4.1 Hasil
Data diolah menggunkan tools rapidminer dengan menerapkan  algoritma K-Means .  Jumlah  data yang  digunakan  adalah  sebanyak  350  data, dengan  melibatkan  4  atribut,  antara  lain  Merek, Harga, Baterai, dan Penyimpanan Internal . Yang nantinya  Data  dikelompokkan  menjadi  3  Cluster yaitu kelompok Smartphone rekomendasi, paling
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26283 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26283
rekomendasi,  dan  kurang  rekomendasi.  Berikut akan  dijelaskan  Langkah-langkah  dalam pengolahanya:
1. Melakukan selection Data
Seleksi  data  dilakukan  untuk  membantu  dalam pengolahan  data  dengan  mengidentifikasi  pola yang  relevan.  Oleh  karena  itu,  hanya  atribut- atribut  yang  dianggap  penting  yang  akan digunakan.  Berikut  ini  adalah  tabel  atribut  yang dipilih untuk pengolahan data:
Tabel  1 . Seleksi atribut yang digunakan
No Atribut yang digunakan Keterangan 1 No Id 2 Merek Atribut 3 Harga Atribut 4 Baterai Atribut 5 Penyimpanan Internal Atribut
2. Transformasi Data
Pada Langkah ini, akan dilakukan inisialisasi data dengan  mengubah  format  data  ke  bentuk  yang sesuai  untuk  proses  pengolahan  selanjutnya. Beberapa  data  akan  diubah  terlebih  dahulu menjadi  format  numerik,  agar  dapat  diolah menggunakan  algoritma  K-Means.  Langkah inisialisasi  yang  akan  dilakukan  adalah  sebagai berikut:
Tabel  2. Inisialisasi Merek No Merek Inisialisasi 1 Asus 1 2 Infinix 2 3 Apple 3 4 Oppo 4 5 Poco 5 6 Realme 6 7 Xiaomi 7 8 Samsung 8 9 Vivo 9 3. Eksperimen dan Pengujian Model
Dataset  diuji  dengan  algoritma  K-Means menggunakan  tools  RapidMiner.  Berikut  proses pengujian yang dilakukan.
Gambar 1. Pengujian Menggunakan Algoritma K- Means Clustering
Berikut adalah hasil cluster yang diperoleh setelah diolah menggunkan algoritma K-Means menggunkan Tools RaoidMiner.
Gambar 2.  Cluster Model
Gambar  di  atas  merupakan  hasil  proses clustering ,  yang  dihasilan  menggunakan algoritma K-Means dalam 3 cluster model. Hasil tersebut  menunjukkan  bahwa    dimana  hasil  ini masih  dalam  bentuk  model  yang  umum  yang artinya belum dijelaskan secara detail mengenai hasil clustering itu sendiri, yang selanjutnya hasil tersebut  dipetakan    kedalam  diagram    scatter, seperti gambar di bawah ini
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26283
Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26283
Gambar 3. ScatterHasil Clustering kelompok cluster 1  yang  merupakan  kelompok
Smartphone rekomendasi  di  konter  Al-Afgani Cellular  berjumlah  225  items  ditunjukkan  pada gambar  berwarna  hijau  pada  diagram  scater, yang dimana kelompok ini merupakan keterangan kelompok  dengan  rentang  harga  2.000.000 sampai dengan 1.530.000 yang terdiri dari merek Infinix,  Apple,  Oppo,  Poco,  Realme,  Xiaomi, Samsung,  dan  Vivo.  kelompok cluster 2  paling rekomendasi  berjumlah    98  items  ditunjukkan pada gambar berwarna biru pada diagram scater, dimana  kelompok  ini  merupakan  kelompok dengan rentang harga 1.545.000 sampai dengan 3.100.000  yang  terdiri  dari  merek  Asus,  Vivo, Samsung,  Xiaomi,  Realme,  Poco,  Oppo,  Apple, Infinix, dan kelompok cluster 3 yang merupakan kelompok  kurang  rekomendasi  berjumlah  27 items ditunjukkan pada gambar berwarna merah pada  diagram  scater,  dimana  kelompok  ini merupakan  kelompok  dengan  rentang  harga 3.150.000 sampai dengan 7.500.000 yang terdiri dari  merek  Oppo,  Apple,  Poco,  Samsung,  dan Vivo. Pengelompokan ini didasarkan pada merek, harga,  baterai,  dan  penyimpanan internal yang digunakan.

## 4.2 Pembahasan
Pada pembahasan ini penulis akan menjabarkan tahapan  yang  akan  dilakukan  dalam    mengolah data  menggunakan  algoritma K-Means . Pengolahan  data  dihitung  menggunakan pendekatan  perhitungan  jarak  menggunakan korelasi Euclidean Distance.
Berikut  adalah  hasil  yang  diperoleh  setelah dilakukan pengujian dan langkah-langkah dalam mengelompokan data menggunakan algoritma K- Means :
1. Siapkan dataset smartphone yang sudah di cleaning sebelumnya.
2. Tentukan jumlah cluster (k). Adapun cluster yang  digunakan  pada  penelitian  ini ditentukan  sebanyak  3  cluster  (kelompok) data.  Dari  3  cluster  data  tersebut dikelompokkan  dalam  kategori  yaitu rekomendasi,  paling  rekomendasi,  dan kurang rekomendasi
3. Tentukan  titik  pusat  ( centroid )  awal  secara acak  yang  diambil  dari  dataset.  Titik  pusat ( centroid ) yang digunakan bisa dilihat pada tabel dibawah ini :

## Tabel  3. Centroid Awal
Cluster  Merek Harga Baterai Penyim panan Internal C1 2 750000 4000 32 C2 4 2400000 4000 256 C3 7 3100000 5000 128
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26283 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26283
Berikutnya hitung jarak terdekat dari titik centroid terhadap seluruh data menggunkan persamaan di bawah ini dengan menggunakan rumus korelasi Euclidean Distance .
Berikut adalah hasil perhitungan jarak pada data 1  ke  masing-masing centroid awal.  Langkah  ini selanjutnya disebut sebagi iterasi 1 :
d 1 = √ (1-2) 2 +(1.650.000-750.000) 2 + √( 3.300-4.000 ) 2 + ( 64-32 ) 2 = √( -1 ) 2 + ( 900.000 ) 2 + √( -700 ) 2 + ( 32 ) 2 = √(1) + (810.000.000.000) + √(490.000) + (1.024)
= √810.000.491.025 = 900.000,273 Dari  hasil  perhitungan  diatas  didapatkan  hasil jarak  data  pertama  dengan centroid pertama adalah 900.000,273.
d2 = √ (1-4) 2 +(1.650.000-2.400.000) 2 + √( 3.300-4.000 ) 2 + ( 64-256 ) 2 = √( -3 ) 2 + ( -750.000 ) 2 + √( -700 ) 2 + ( -192 ) 2
= √(9) + (562.500.000.000) +
√(490.000) + (36.864) = √562.500.526.873 = 750.000,351
Hasil  perhitungan  jarak  data  pertama  dengan centroid kedua adalah 750.000,351.
d3 = √ (1-7) 2 +(1.650.000-3.100.000) 2 +
√( 3.300-5.000 ) 2 + ( 64-128 ) 2 = √( -6 ) 2 + ( -1.450.000 ) 2 + √( -700 ) 2 + ( -64 ) 2
= √(36) + (2.102.500.000.000) +
√(2.890.000) + (4095)
= √2.102.502.894.132 = 1.450.000,998
Hasil perhitungan jarak data pertama dengan centroid ketiga adalah 1.450.000,998.
Selanjutnya dengan cara yang sama hitung jarak data yang lain dengan titik centroid.
4. Setelah  menghitung  jarak  antara  data dengan  titik  pusat centroid ,  selanjutnya tentukan jarak minimum setiap data dengan pusat centroid.
5. Apabila hasil Analisa yang dilakukan secara matematis  belum  sama  dengan  hasil  rapid miner  maka  dilakukan  proses  itrasi selanjutnya, dengan menentuan titik centroid baru.
6. Setelah mendapatkan titik centroid yang baru di  setiap cluster ,  ulangi  langkah  ketiga hingga tidak ada cluster yang berubah dan tidak  ada  data  yang  berpindah  dari  satu cluster ke cluster lainnya.
Hasi  pengujian  ini  dilakukan  sebanyak  5  kali iterasi, hal ini disebabkan karena hasil akhir yang peroleh dengan perhitungan matematis menggunakan excel sama dengan peroleh yang dilakukan menggunkan rapidmener.
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26283 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26283
Berikut merupakan hasil perbandingan perhitungan matematis  menggunakan excel dan pengolahan  menggunakan  rapidminer  setelah dilakukan 5 kalai itrasi .
Tabel  4. Perbandingan Hasil
Cluster Rapid Miner Excel Persentase C0 225 225 100% C1 98 98 100% C2 27 27 100%
Berdasarkan  hasil  perhitungan  data  yang dilakukan  menggunakan  RapidMiner  dan Microsoft Excel untuk persentase kemiripan yang dihasilkan  100%  sama.  Hasil  ditunjukkan  pada gambar di atas

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisa  yang  dilakukan  maka dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  algoritma  K- Means  Clustering  dapat  memudahkan  dalam mengelompokkan data penjualan  smartphone di Konter Al-Afgani Cellular dengan baik, sehingga berdasarkan  hasil  pengelompokan  smartphone tersebut dapat menjadi fokus pihak konter dalam menekan  angka  peningkatan  stok  barang  yang paling  rekomendasi.  Untuk  smartphone  yang masuk  ke  dalam  pengelompokan  produk  Paling Rekomendasi,  maka  pihak  konter  akan  lebih memperhatikan ketersediaannya, sehingga tidak terjadi kekurangan stok barang. Dan untuk barang yang  Kurang  Rekomendasi  maka  pihak  konter tidak perlu melakukan stok barang yang berlebih,
yang  akan  mengakibatkan  jumlah  stok  barang menumpuk

## 6. Daftar Pustaka
[1] Merangin,  “Sistem  informasi  geografis pencarian  konter  servis  handphone  di wilayah Yogyakarta,” Galang Tanjung , no. 2504, pp. 1–9, 2018.
[2] A. M. Nur, M. F. Wazdi, B. Harianto, and M. F.  Zaini,  “Implementation  of  Naive  Bayes Algorithm in Analyzing Acceptance of Poor Student  Assistance,” J.  Phys.  Conf.  Ser. , vol. 1539, no. 1, 2020, doi: 10.1088/1742- 6596/1539/1/012018.
[3] A.  M.  Nur,  N.  Nurhidayati,  and  I. Fathurrahman,  “Penerapan  Metode  Naïve Bayes  Untuk  Penentuan  Penerima Beasiswa  Program  Indonesia  Pintar (PIP).,” Infotek J. Inform. dan Teknol. , vol. 7, no. 1, pp. 93–102, 2024.
[4] Saverus, “Penggunaan Algoritma K-Means Untuk  Menganalisis  Pelanggan  Potensial Pada  Dealer  SPS  Motor  Honda  Lombok Timur  Nusa  Tenggara  Barat,” J.  Kaji. Pendidik. Ekon. dan Ilmu Ekon. , vol. 2, no.
1, pp. 1–19, 2019.
[5] I.  M.  Haryani,  Dicky  Nofriansyah, “Implementasi Data  Mining Untuk Pengelompokan  Buku  Di  Perpustakaan Yayasan  Nurul  Islam  Indonesia  Baru Dengan  Metode  K-Means  Clustering,” J. Cyber  TechTech ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  1–12, 2021.
[6] M.  Yahya,  “Penggunaan  Algoritma  K- Means  Untuk  Menganalisis  Pelanggan Potensial  Pada  Dealer  SPS  Motor  Honda Lombok  Timur  Nusa  Tenggara  Barat,” J. Inform. dan Teknol. , vol. 2, no. 2, pp. 109– 118, 2019.
[7] J.  Nasir,  “Penerapan  Data  Mining Clustering  Dalam  Mengelompokan  Buku Dengan Metode K-Means,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 11, no.  2,  pp.  690–703,  2021,  doi:
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26283 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26283
10.24176/simet.v11i2.5482.
[8] R.  Adrianto  and  A.  Fahmi,  “Penerapan Metode  Clustering  Dengan  Algoritma  K- Means  Untuk  Rekomendasi  Pemilihan Jalur Peminatan Sesuai Kemampuan Pada Progam  Studi  Teknik  Informatika  -  S1 Universitas  Dian  Nuswantoro,” JOINS (Journal Inf. Syst. , vol. 1, no. 2, pp. 101– 116, 2019.
[9] P.  Trisnawati  and  A.  I.  Purnamasari,
“Penerapan Pengelompokkan Produktivitas Hasil Pertanian Menggunakan Algoritma K-Means,” Infotek J.  Inform.  dan  Teknol. ,  vol.  6,  no.  2,  pp. 249–257, 2023.
[10] D.  Jollyta,  W.  Ramdhan,  and  M.  Zarlis, Konsep  data  mining  dan  penerapan . Deepublish, 2020.
[11] P. W. Rahayu et al. , Buku Ajar Data Mining . PT. Sonpedia Publishing Indonesia, 2024.
[12] B. T. Haji, “Pengertian Implementasi,” Lap. AKHIR , vol. 31.
[13] A.  Wicaksana  and  T.  Rachman, “Implementasi  Algoritma  K-Means  dalam Analisis Klasterisasi Penyebaran Penyakit Hiv/Aids,” Angew.  Chemie  Int.  Ed.  6(11),
951–952. , vol. 3, no. 1, pp. 10–27, 2018.
[14] S.  Handoko,  F.  Fauziah,  and  E.  T.  E. Handayani,  “Implementasi  Data  Mining Untuk  Menentukan  Tingkat  Penjualan Paket  Data  Telkomsel  Menggunakan Metode  K-Means  Clustering,” J.  Ilm.
Teknol. dan Rekayasa , vol. 25, no. 1, pp.
76–88, 2020, doi: 10.35760/tr.2020.v25i1.2677.
[15] Z.  Setiawan et  al. , BUKU  AJAR  DATA MINING .  PT.  Sonpedia  Publishing Indonesia, 2023.