## IMPLEMENTASI ALGORITMA FUZZY C-MEANS STUDI KASUS PENJUALAN DI SUSHIGROOVE RESTAURANT
Fajar Agustini
Komputerisasi Akuntansi AMIK BSI Karawang http://www.bsi.ac.id fajar.fgt@bsi.ac.id
Abstract —Sushigroove is restaurant which presents the foods typically japanese fashion , the registration of  which  transactions  are  conducted  on  are  not sushigroove  manual  .What  was  happening with  the transaction  data  days  in  restaurant  sushigroove quite  a  lot  ,  this  has  led  to  a  pile  of  data  that  is supposed  to  be  can  be  processed  further  so  as  to produce  information  .Fuzzy  algorithm  c-means  is one  of  the  algorithms  that  can  be  used  to  data processing  .This  research  discuss  how  implement fuzzy algorithm c-means on the sale of food products in  sushigroove  restaurant  .In  implementing  fuzzy algorithm  c-means  on  restaurant  sushigroove designed  system  vb.net  based  program  that  can  be process of selling transaction such as the number of sold out and the code menu fuzzy c-means clustering uses the method .The data used was for  the months of  july  transaction  data  in  september  2016  .The results of the process of mining data showed that in that month having a resemblance.
Keywords:  FCM  Algorithm,  Clustering,  Data  Mining, Sushigroove, VB.Net.
Intisari — Sushigroove merupakan restaurant yang menyajikan menu makanan
khas jepang,pencatatan  transaksi  yang  dilakukan  pada sushigroove masih bersifat manual. Data transaksi yang  terjadi  setiap  hari  pada  restaurant Sushigroove  cukup  banyak,  hal  ini  menyebabkan tumpukan data yang seharusnya dapat diolah lebih lanjut  agar  menghasilkan  informasi  yang bermanfaat.  Algoritma  Fuzzy  C-Means  merupakan salah  satu  algoritma  yang  dapat  digunakan  untuk pengolahan  data.  Penelitian  ini  membahas bagaimana mengimplementasikan algoritma Fuzzy C-Means  pada  penjualan  produk  makanan  di restaurant
Sushigroove.
Dalam mengimplementasikan  Algoritma  Fuzzy  C-Means pada  Restaurant  Sushigroove  dirancang  sistem aplikasi  berbasis  VB.Net  yang  dapat  mengolah transaksi penjualan seperti jumlah terjual dan kode menu  menggunakan  metode  Clustering  Fuzzy  C- Means. Data yang digunakan adalah data transaksi selama bulan Juli sampai dengan September 2016. Hasil proses data mining menunjukan bahwa pada bulan tersebut memiliki kemiripan menu potensial yang  sama  sementara  menu  lainnya  bervariasi.
Untuk  hasil  pengujian  validitasi  cluster  kedua memiliki nilai lebih tinggi dari jumlah cluster yang lain.
Kata  Kunci :  Algoritma  FCM,  Clustering,  Data Mining, Sushigroove, VB.Net.

## PENDAHULUAN
Restaurant  setiap  hari  mencatat  transaksi penjualan  yang  sangat  banyak.  Karena  hal  ini dampak pertumbuhan jumlah data menjadi sangat pesat  dan  menimbulkan  penumpukan  data  dalam jumlah yang besar. Jika jumlah data sedikit analisa dan  interpretasi  pada  data  masih  dapat  dilakukan secara  tradisonal  (Dawson,  2009).  Data  yang  ada pada  sebuah  restaurant  dapat  digali  informasi- informasi  baru  yang  berguna  untuk  menunjang bisnis  perusahaan.  Data-data  tersebut  yang  telah digali  kemudian  diolah  menjadi  sebuah  informasi yang  bermanfaat  dengan  sebuah  metode  disebut data  mining (Dawson,  2009). Data  mining merupakan  suatu  proses  pengekstrakan  informasi baru  yang  diambil  dari  data  dalam  jumlah  besar sehingga dapat digunakan untuk membantu dalam pengambilan  keputusan(Megawati,  Mukid,  & Rahmawati, 2013). . Sushigroove adalah restaurant yang menyajikan masakan khas jepang berlokasi di Grand  Indonesia,  Jakarta.  Hingga  saat  ini pengolahan  data  transaksi  yang  terjadi  masih belum  maksimal,  sehingga  restaurant  Sushigroove masih memiliki kendala dalam menentukan jumlah bahan baku (En, & Suryandi, 2012) yang digunakan untuk  produk  menu  makanan  yang  disajikan. Dengan penerapan Fuzzy C-Means dapat membantu untuk menganalisa data yang diperoleh dari  transaksi  penjualan  sehingga  dapat  menggali pola-pola  yang  dapat  dijadikan  pengetahuan  baru untuk  proses  identifikasi  produk  menu  makanan terbaik  di  restaurant  Sushigroove.  Oleh  sebab  itu penulis membuat sebuah sistem aplikasi datamining dengan  Algoritma  Fuzzy  C-Means untuk  membantu    proses  analisa  data  yang diperoelh  dari record-record pada  restaurant Sushigroove.  Algoritma Fuzzy  C-Means (FCM) dipilih  karena  dengan  metode  ini,  data-data  serta beserta parameter-parameternya dapat dikelompokan  dalam cluster-cluster sesuai  dengan
kecendrungannya.  Selain  itu,  dengan  metode  ini dapat  ditentukan  jumlah  cluster  yang  akan dibentuk. Dengan penentuan jumlah cluster diawal dapat  diatur  keragaman  nilai  akhir  sesuai  dengan cluster nya. Kelebihan dari Algoritma Fuzzy C-Means adalah  penempatan  pusat cluster yang  lebih  tepat dibanding  dengan  metode clustering lainnya. Dengan  cara  memperbaiki  pusat cluster secara berulang  maka  akan  dapat  dilihat  bahwa  pusat cluster bergerak  menuju  lokasi  yang  tepat.  FCM juga  memiliki  tingkat  akurasi  yang  tinggi  dan waktu  komputasi  yang  cepat(Prasetyo,  2012). Dalam  penelitian  sebelumnya,  algoritma fuzzy  c- means dibandingkan  dengan  algoritma fuzzy  k- means. Hasilnya  adalah  algoritma k-means membagi  data  menjadi  beberapa  kelompok berdasarkan  data  yang  ada,  dimana  data  dalam satu  kelompok  memiliki  karakteristik  yang  sama dengan  lainnya  dan  memiliki  karakteristik  yang berbeda  dengan  data  yang  ada  pada  kelompok yang  lain.  Secara  umum,  perbedaan  mendasar antara k-means dengan c-means terletak pada data yang  di cluster .  Pada k-means ,  data  ter- cluster secara  tegas,  sedangkan  pada c-means data  ter- cluster pada  semua cluster dengan  derajat keanggotaan  yang  berbeda.  Dibandingkan  dengan k-means ,  algoritma c-means lebih  unggul  dalam mengatasi  data outlier .  Pada c-means ,  data outlier bergabung  menjadi  satu cluster dengan  pusat cluster ,  sedangkan  pada k-means ,  data outlier cenderung  membentuk cluster tersendiri.  Hal  ini dikarenakan c-means memiliki derajat keanggotaan yang berguna untuk mengelompokan data kedalam cluster yang  semestinya  (Dawson,  2009).  Dengan algoritma ini akan dilakukan penggalian informasi mengenai  tingkat  penjualan  produk  makananpada Restaurant Sushigroove. Proses penggalian data ini menggunakan tools yang  dibuat  sendiri  dengan menggunakan bahasa pemrograman VB.Net.

## BAHAN DAN METODE
Penelitian  merupakan  proses  pencarian yang  metodis  untuk  menambahkan  pengetahuan itu  sendiri  dan  dengan  yang  lainnya,  oleh penemuan  fakta  dan  wawasan  yang  tidak  biasa Penelitian  adalah  sebuah  kegiatan  yang  bertujuan untuk  membuat  kontribusi  orisinil  terhadap  ilmu pengetahuan  (Megawati,  Mukid,  &  Rahmawati, 2013). .
Pada  penelitian  ini  yang  digunakan  adalah penelitian Experiment .  Tahapan  penelitian  yang dilakukan  pada  metode  penelitian  eksperimen adalah sebagai berikut: Pengumpulan data 1. Tahap  pengumpulan  data  merupakan  tahap dimana  sudah  ditentukan  data  yang  akan diproses.  Mengolah  data  yang  tersedia,
memperoleh  data  tambahan  yang  diperlukan, kemudian  mengintegrasikan  semua  data kedalam  data  set  disertai  variabel  yang diperlukan dalam proses.
2. Pengolahan data awal Melakukan  penyeleksian  data,  dibersihkan  dan ditransformasikan  kedalam  bentuk  yang diinginkan sehingga dapat dilakukan persiapan dalam pembuatan model yang sesuai.
3. Model yang diusulkan Tahapan  menganalisis  data,  mengelompokan variabel  yang  saling  terkait.  Kemudian  mulai menerapkan  model-model  yang  sesuai  dengan jenis  data.  Membagi  data  kedalam  data  latih ( training  data )  dan  data  uji  ( testing  data )  juga diperlukan dalam pembuatan model.
4. Ekperimen dan pengujian model Pada  tahapan  ini  akan  dilakukan  pengujian pada model yang diusulkan untuk melihat hasil yang  akan  digunakan  dalam  pengambilan keputusan.
5. Evaluasi dan validasi hasil Tahapan  evaluasi  pada  model  yang  diusulkan sehingga  dapat  diketahui  keakurasian  model. Teknik  pengambilan  sampel  dengan stratified proportional
random sampling . Mengelompokkan setiap strata menjadi substrata dengan pengambilan sampel berdasarkan  populasi  lebih  banyak  mendapat sampel  yang  banyak  sebaliknya  yang  sedikit mendapatkan  sampel  yang  sedikit.  Tingkat kesalahan  untuk  menetapkan  jumlah  sampel yang  dipilih  dalam  metode  ini  adalah  sekitar 5%.  Parameter  data  yang  akan  digunakan dalam  eksperimen  berupa  kode  menu,  jumlah penjualan  perbulan,  dan  jumlah  imvoice  pada bulan tertentu.
Tabel 1. Jumlah Penjualan Menu Sushigroove
Kode Menu Nama Menu Juli Ags Sept Okt FG01FD0812 Light Stone Plate 3298 3872 4083 3520 FG01FD0708 Salmon Sashimi 2642 2821 2655 3038 FG01FD0986 Salmon Flame Roll 1481 1599 1721 1591 FG01FD0863 Mayonaise Dream Roll 1445 1520 1560 1700 FG01FD0871 Krakatau Roll 1376 1826 1898 1027 FG01FD0813 Blue Plate 1389 1426 1603 1573 FG01FD0797 SalmonFlame Roll 1/2 1115 1217 1155 1440 FG01FD0001 Miso Soup 1108 1312 1131 1344 FG01FD0811 Lemon Plate 1015 1071 1161 1254 FG01FD0679 Edamame 712 870 1077 1049 FG01FD0676 Steam rice 762 943 977 1001 FG01FD1252 TakanaTori Yakimeshi 587 886 947 981 FG01FD0684 Spicy Edamame 697 816 845 844 FG01FD0666 Seaweed Salad 788 801 817 767 FG01FD1058 Unamon Roll 1/2 208 278 263 295
FG01FD0712 Tuna Sashimi 243 228 320 236 FG01FD0727 Tamago Nigiri 227 272 225 294 FG01FD0888 Unamon Roll 211 278 257 255 FG01FD0939 Tuna Maki 233 231 254 280 FG01FD0914 Fish Wafer 206 280 237 273 FG01FD0950 Nabeyaki Udon 217 223 250 286 FG01FD1057 Shinjuku Roll 1/2 198 248 227 290 FG01FD0819 Beginner Set 1 218 131 258 332
Kode Menu Nama Menu
Juli Ags Sept Okt FG01FD0785 Firefly Roll 1/2 219 228 229 257 FG01FD1321 SaltedEgg Ika Sugata 178 256 247 252 FG01FD0951 Chicken Curry Udon 207 192 250 283 FG01FD0665 Potato Salad 182 239 229 272 FG01FD0765 Chicken Katsu 193 229 249 249 FG01FD0694 Tuna Takaki 52 5 1 1 FG01FD0739 Unagi Mayo Nigiri 19 15 11 11 FG01FD1285 Shinagawa Platter 14 19 15 6 FG01FD1291 Shabu-Shabu 4 Pax 13 12 7 18 FG01FD1283 Mayonaise Dream (SD) 20 10 12 7 FG01FD1281 Spicy Tuna (SD) 8 12 11 12 FG01FD1288 Beef Abon (SD) 15 5 10 6 FG01FD1286 Harajuku Platter 9 10 6 9 FG01FD1278 Okazaki Platter 7 10 6 8 FG01FD1153 Beef Tofu Roll 15 6 8 0 FG01FD1277 Uchiko Platter 8 11 1 8 FG01FD1344 Gyoza Chicken Moz SP 0 0 17 7
Sumber : Agustini (2016)

## A. Metode Perancangan Data
Rancangan  penelitian  mengacu  pada  enam tahap  CRISP-DM  atau  siklus  hidup  pengembangan data  mining sebagai framework proyek Data mining .(Ramadhana, Lulu, Dewi, & Diah, 2013)
1. Business Understanding
Dalam aplikasinya Restaurant Sushigroove perlu  didahului  pemahaman  terhadap  tujuan bisnis  yang  akan  menentukan  pola  yang  akan dicari  dalam  proses data  mining .    Beberapa tujuan bisnis yang berkaitan dengan penelitian ini adalah :
a. Mengetahui  tingkat  penjualan  produk menu makanan pada restaurant Sushigroove.
b. Meminimalisir  pembelian  bahan  baku untuk produk menu makanan yang kurang diminati.
c. Memaksimalkan  pembelian  bahan  baku untuk produk makanan favorit. Untuk  mencapai  tujuan  tersebut  maka perlu  dilakukan  proses clustering data, dimana  data  penjualan  akan  dibagi menjadi  tida cluster ,  yaitu  :  menu  favorit, diminati,  dan  kurang  diminati  yang  akan berguna  untuk  pemilihan  menu-menu potensial.
2. Data Understanding Pada tahap ini akan dilakukan pemahaman terhadap  kebutuhan  data  terkait  dengan pencapaian tujuan dalam penelitian ini. Proses yang dilakukan adalah memahami tentang data dan mengambil beberapa data yang diperlukan dalam penelitian ini. Data yang akan digunakan sudah  dijelaskan  pada  bab  sebelumnya  yaitu pada pengumpulan data.
3. Data Preparation Setelah dilakukan pengumpulan dan input data,  kemudian  data  diolah  dan  disatukan kedalam  satu  tabel,  yaitu  tabel  data_transaksi.
Atribut  dari  tabel  data_transaksi lah  yang nantinya  akan  digunakan  untuk  proses clustering dengan  menggunakan  algoritma fuzzy  c-means .  Atribut  yang  digunakan  adalah atribut jmlh_invoice dan jmlh_produk.
4. Modeling
Sumber : Agustini (2016)
Gambar 1. Fase CRISP-DM
Dataset yang telah dinormalisasi dan ditransformasi dari tahap sebelumnya, selanjutnya dimodelkan  menggunakan  metode fuzzy  c-means untuk  melakukan  proses clustering pada  data . Fuzzy  c-means merupakan  metode clustering yang terawasi  ( supervised ).  Pada  FCM  jumlah cluster ditentukan.
Inisialisasi data awal U awal =µ ik Stop Start Q i= μ ik c k=1 𝑉 𝑘𝑗 = 𝜇 𝑖𝑘 𝑤 ∗𝑋 𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1 𝜇 𝑖𝑘 𝑤 𝑛 𝑖=1 𝑃 𝑡= 𝑋 𝑖𝑗 −𝑉 𝑘𝑗 2 𝑚 𝑗 =1 𝜇 𝑖𝑘 𝑤 𝑐 𝑘 =1 𝑛 𝑖=1 𝜇 𝑖𝑘 = 𝑋 𝑖𝑗 −   𝑉 𝑘𝑗 2 𝑚 𝑗 =𝑖 −1 𝑤−1 𝑋 𝑖𝑗 −   𝑉 𝑘𝑗 2 𝑚 𝑗 =𝑖 −1 𝑤−1 𝑐 𝑘=1 |𝑃𝑡 –  𝑃𝑡 − 1 < 𝜉 OR 𝑡 > 𝑀𝑎𝑥𝐼𝑡𝑒𝑟
Sumber : Agustini (2016)
Gambar 2. Flowchart Algoritma Fuzzy C-Means
5. Evaluation
Pada  tahap  ini,  hasil clustering diuji  tingkat validitasnya dengan menggunakan metode pengukuran Modified  Partition  Coefficient untuk menentukan  jumlah cluster yang  paling  optimal. Hasil  segmentasi cluster yang  diperoleh  dari  hasil clustering algoritma Fuzzy  C-means dibandingkan dengan dataset periode yang lain untuk mengukur kinerja proses mining.

## 6. Deployment
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  pembuatan aplikasi data mining yang dapat melakukan proses mulai  dari  input  data  sampai  menampilkan  hasil clustering.

## B. Metode Analisa Data
Pada  penelitian  ini, metode  analisis  data  yang digunakan adalah fuzzy c-means (FCM). FCM adalah suatu  teknik  pengclusteran  data  yang  keberadaan tiap-tiap  titik  data  suatu cluster ditentukan  oleh nilai keanggotaan. Nilai keanggotaan tersebut akan mencakup  bilangan  real  pada  interval  0-1 (Ramadhana,  Lulu,  Dewi,  &  Diah,  2013).    FCM adalah  salah  satu  metode optimizing  partitioned cluster . Kelebihan metode FCM adalah penempatan pusat cluster yang lebih tepat dibandingkan dengan metode cluster lain.  Caranya  adalah  dengan memperbaiki  pusat cluster secara  berulang,  maka akan  dapat  dilihat  bahwa  pusat cluster akan bergerak  menuju  lokasi  yang  tepat  (Ramadhana, Lulu, Dewi, & Diah, 2013). Algoritma  dari fuzzy  c-means adalah  sebagai berikut (Yan, 1994) (Alvian, 2014):
1. Menentukan  data  yang  akan  di cluster X, berupa  matriks  berukuran  n  x  m  (n=jumlah sampel data, m = atribut setiap data). X ij = data sampel ke-i (i=1,2,...,n), atribut ke-j (j=1,2,...,m).
2. Menentukan:
a. Jumlah cluster (c) = 3 b. Pangkat (w) = 2 c. Maksimum iterasi (MaxIter)  = 100
d. Error terkecil yang diharapkan (ξ)= 10 -5
e. Fungsi objektif awal (P 0) = 0
f. Iterasi awal (t) = 1 3. Membangkitkan  bilangan  random  μik,  i=1,2,3 ...,  n;  k=1,2,3  ...c;  sebagai  elemen-elemen matriks  partisi  awal  U.  Menghitung  jumlah setiap kolom:
𝑄 1 = ∑ 𝜇 𝑖𝑘 𝑐 𝑘=1 dengan j=1,2,....,n.
Menghitung:
𝜇 𝑖𝑘 = 𝜇 𝑖𝑘 𝑄 𝑖
4. Menghitung  pusat  cluster  ke-k: 𝑉 𝑘𝑗 ,  dengan k=1,2,...c; dan j=1,2,...m
𝑉 𝑘𝑗 = 𝜇 𝑖𝑘 𝑤 ∗𝑋 𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1 𝜇 𝑖𝑘 𝑤 𝑛 𝑖=1 5. Menghitung fungsi objektif pada interasi ke-t :
6. Menghitung perubahan matriks partisi :
𝜇 𝑖𝑘 = 𝑋 𝑖𝑗 − 𝑉 𝑘𝑗 2 𝑚 𝑗=𝑖 −1 𝑤−1
𝑋 𝑖𝑗 − 𝑉 𝑘𝑗 2 𝑚 𝑗=𝑖 −1 𝑤−1 𝑐 𝑘=1
Dengan: i=1,2,...n; dan k=1,2,...c.

## 7. Memeriksa kondisi berhenti:
Jika: |𝑃𝑡 –  𝑃𝑡 − 1| < 𝜉 atau 𝑡 > 𝑀𝑎𝑥𝐼𝑡𝑒𝑟 maka berhenti
Jika tidak: t=t+1, mengulang langkah ke-4

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Pembahasan
Untuk  mengetahui  tingkat  keberhasilan  pada penelitian  ini  dapat  dilihat  dari  hasil  kerja  sistem yang  dibuat.  Pada  penelitian  ini,  proses mining dilakukan  dengan  menggunakan dataset awal, yaitu  dataset  untuk  periode  Juli  sampai  dengan September  2016.  Hasil mining akan  dibandingkan dengan  hasil mining dari dataset yang  lain  untuk memperoleh kesimpulan tentang produk potensial apa  yang  dimiliki  Restaurant  Sushigroove  pada satu periode bulan tertentu.

## B. Evaluasi Hasil Menggunakan Dataset
Restaurant Sushigroove Proses clustering menggunakan algoritma FCM diuji  coba  dengan  enam  periode dataset .  Proses clustering dilakukan dengan menetapkan nilai awal sebagai berikut:
1. Jumlah cluster yang akan dibentuk = 3.
2. Pangkat pembobot = w = 2
3. Max iterasi = 100
4. Kriteria penghentian = = 10-5
5. Fungsi objektif awal = 0
6. Nilai iterasi awal = 1
Untuk  hasil clustering dan  nilai  dari  indeks MPC  dari  masing-masing  periode  akan  dijelaskan pada  tabel  berikut  (sebagai  catatan,  nilai  fungsi objektif dibulatkan tiga angka dibelakang koma):
Tabel 2. hasil clustering dan nilai dari indeks MPC Masing-Masing Periode
Bulan Berhenti di iterasi ke- Fungsi Objektif Juli 72 23961671.21 Agustus 51 2581286.81 September 53 2868639.5 Sumber : Agustini (2016)
Nilai-nilai  pada  tabel  diatas  tidak  akan  sama  bila dilakukan  proses cluster ulang.  Hal  ini  disebabkan oleh nilai matriks partisi U awal yang dibangkitkan secara random .  Namun  perubahan  dari  nilai-nilai tersebut  tidak  terlalu  signifikan  dan  tidak mempengaruhi keanggotaan cluster .

## Sumber: Hasil Penelitian (2016)
Gambar 8. Rose Histogram Bulan Juli
Pada periode bulan Juli 2016 , produk yang masuk kedalam katagori cluster menu favorit adalah:
FG01FD0812, FG01FD0812, FG01FD0708, FG01FD0986, FG01FD0863, FG01FD0871, FG01FD0813, FG01FD0797, FG01FD0001, FG01FD0811, FG01FD0679, FG01FD0676, FG01FD1252,          FG01FD0684, FG01FD0666. Untuk katagori cluster menu diminati: FG01FD0812, FG01FD0812, FG01FD0708, FG01FD0986, FG01FD0863, FG01FD0871, FG01FD0813, FG01FD0797, FG01FD0001, FG01FD0811, FG01FD0679, FG01FD0676, FG01FD1252, FG01FD0684, FG01FD0666,
FG01FD0858, FG01FD0810.
Untuk katagori cluster kurang diminati:
FG01FD0739, FG01FD1285, FG01FD1291, FG01FD1283, FG01FD1281, FG01FD1288, FG01FD1286, FG01FD1278, FG01FD1153, FG01FD1277, FG01FD1344, FG01FD1297, FG01FD1174, FG01FD1287, FG01FD1299.

## Sumber: Hasil Penelitian (2016)
Gambar 9. Rose Histogram Bulan Agustus
Pada  periode  bulan  Agustus  2016  ,  produk  yang masuk  kedalam  katagori  cluster  menu  favorit adalah:
FG01FD0708, FG01FD0986, FG01FD0863, FG01FD0871, FG01FD0813, FG01FD0797, FG01FD0001, FG01FD0811, FG01FD0679, FG01FD0676, FG01FD1252, FG01FD0684, FG01FD0666, FG01FD0858, FG01FD0810, FG01FD0933, FG01FD0873, FG01FD1326, FG01FD0690, FG01FD0736, FG01FD0795, FG01FD1258. Untuk katagori cluster menu diminati: FG01FD0887, FG01FD0791, FG01FD0938, FG01FD0669, FG01FD0801, FG01FD0878, FG01FD0693, FG01FD1259, FG01FD0706, FG01FD0740, FG01FD1260, FG01FD1329, FG01FD0949, FG01FD1184, FG01FD0770, FG01FD0793, FG01FD0696, FG01FD0662, FG01FD0952, FG01FD0866 Untuk katagori cluster kurang diminati: FG01FD1293, FG01FD1298, FG01FD1295, FG01FD1107, FG01FD1345, FG01FD1294, FG01FD1108, FG01FD1312, FG01FD1296, FG01FD1232, FG01FD1338, FG01FD1234, FG01FD1233, FG01FD1235.
Sumber: Hasil Penelitian (2016)

## Gambar 10. Rose Histogram Bulan September
Pada  periode  bulan  Agustus  2016  ,  produk  yang masuk  kedalam  katagori  cluster  menu  favorit adalah:
FG01FD0812, FG01FD0708, FG01FD0986, FG01FD0863, FG01FD0871, FG01FD0813, FG01FD0797, FG01FD0001, FG01FD0811, FG01FD0679, FG01FD0676, FG01FD1252, FG01FD0684, FG01FD0666, FG01FD0858, FG01FD0810, FG01FD0933, FG01FD0873, FG01FD1326, FG01FD0690, FG01FD0736, FG01FD0795,          FG01FD1258. Untuk katagori cluster menu diminati: FG01FD0791, FG01FD0938, FG01FD0669, FG01FD0801, FG01FD0878, FG01FD0693, FG01FD1259, FG01FD0706, FG01FD0740, FG01FD1260, FG01FD1329, FG01FD0949, FG01FD1184, FG01FD0770, FG01FD0793, FG01FD0696, FG01FD0662, FG01FD0952, FG01FD0866, FG01FD0865, FG01FD0869. Untuk katagori cluster kurang diminati: FG01FD1298, FG01FD1295, FG01FD1107, FG01FD1345, FG01FD1294, FG01FD1108, FG01FD1312, FG01FD1296, FG01FD1232,
FG01FD1338,         FG01FD1234,          FG01FD1233, FG01FD1235.

## KESIMPULAN
Algoritma  Fuzzy  C-Means  dapat  digunakan pada  aplikasi  pengelompokan  produk  makanan pada restaurant, karena dengan algoritma ini dapat menghasilkan  tingkat  penjualan  produk  menu makanan.  Jumlah  cluster  kedua  memiliki  tingkat validitas  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  cluster lainnya  pada  rata-rata  dataset  yang  digunakan.
Dengan  adanya  hasil clustering pada  sistem  ini perusahaan  dapat  mengambil  langkah  untuk meningkatkan efektifitas penyimpanan bahan baku dengan cara meningkatkan produk menu potensial dan  meminimlaisir  jumlah  bahan  baku  produk menu yang kurang potensial.

## REFERENSI
Dawson, C. W. (2009). Projects in Computing and Information Systems: A Student's Guide (2 ed.). Boston: Addison Wesley.
En, T. K., & Suryandi, F. A. (2012). Peranan Sistem Informasi Akuntansi Terhadap Pengendalian Intern Aktivitas Pembelian Bahan Baku Guna Mencapai Penyerahan Bahan Baku yang Tepat Waktu (Studi Kasus pada Perusahaan “X” Bandung). MAKSI , 2 (6).
Megawati, N., Mukid, M. A., & Rahmawati, R. (2013). Segmentasi Pasar Pada Pusat Perbelanjaan Menggunakan Fuzzy C-Means (Studi Kasus: Rita Pasaraya Cilacap). Jurnal Gaussian , 2 (4), 343-350.
Prasetyo,  Eko.  (2012). Data  Mining  Konsep  dan Aplikasi  Menggunakan  Matlab .  Yogyakarta: Andi Offset.
Ramadhana,  C.,  Lulu,  W.,  Dewi,  Y.,  &  Diah,  K.  W.
(2013).  Data  Mining  dengan  Algoritma Fuzzy  C-Means  Clustering  Dalam  Kasus Penjualan di PT Sepatu Bata. Semantik 2013 , 3 (1), 54-60.
Alvian, W. K. (2014). Implementasi Data Mining dengan Algoritma Fuzzy C-Means Studi Kasus Penjualan di UD Subur Baru. Skripsi, Fakultas Ilmu Komputer .