## ANALISIS PRODUK TERLARIS DAN PENGUJIAN K-MEANS UNTUK “UMKM CETOM”
Febri Fahrizal 1 , Bambang Irawan 2 , Agus Bahtiar 3 1,2 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
3 Sistem Informasi, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No. 10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon febrialfachrizhal@gmail.com

## ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis produk terlaris pada Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM) Cetom menggunakan algoritma K-Means. Data penjualan produk selama satu tahun diambil dari UMKM Cetom dan diolah menggunakan algoritma K-Means untuk mengelompokkan produk berdasarkan tingkat penjualannya. Hasil analisis menunjukkan bahwa produk terlaris pada UMKM Cetom adalah produk A dengan tingkat penjualan tertinggi sebesar 45%. Selain itu, penelitian ini juga menunjukkan bahwa algoritma K-Means dapat digunakan sebagai metode analisis produk terlaris pada UMKM.
Kata kunci :  UMKM, analisis produk terlaris, algoritma K-Means

## 1. PENDAHULUAN
Di era globalisasi saat ini, kemajuan  yang pesat dalam sistem informasi menjadi salah satu faktor yang bisa dimanfaatkan untuk mempermudah berbagai hal. Perkembangan sistem informasi ini semakin meningkat dengan penggunaan komputer yang sudah sangat  umum  di  berbagai  sektor  kehidupan  seperti pendidikan,  kesehatan,  hiburan,  dan  terutama  dalam dunia  bisnis  yang  membutuhkan  sistem  informasi. Pemanfaatan sistem informasi dalam sektor penjualan produk bisa menghasilkan data yang akurat dan dapat dipercaya . [1]
UMKM  CETOM  perlu  menentukan  produk terlaris  untuk mengoptimalkan  penjualan  dan menghindari  penimbunan  barang  yang  kurang diminati.  Kurangnya  pengukuran  atas  produk  yang paling  laris  menyulitkan  UMKM  CETOM  dalam memilih  produk  yang  diminati,  menyebabkan penumpukan  produk  yang  kurang  terjual.  Solusinya adalah  menerapkan  algoritma K-Means untuk mengidentifikasi  produk  populer  dan  memperbaiki proses  penjualan.  Di  tengah  pesatnya  perkembangan sistem  informasi  dan  penggunaan  komputer  di berbagai  bidang,  analisis  ini  menjadi  penting  untuk efisiensi  operasional.  Teknik  data  mining  seperti K- Means clustering menjadi solusi yang potensial dalam meningkatkan efisiensi penjualan perusahaan [1]
Bersumber pada penelitan sebelumnya yang telah menggunakan salah satu metode K-Means yang ditulis oleh  Fakhriza  &  Umam,  2021  yaitu  Penerapan  Data Mining  Untuk  Prediksi  Penjualan  Produk  Elektronik Terlaris  Menggunakan  Metode K-Means dapat digunakan untuk klasifikasi data penjualan elektronik berdasarkan  jumlah  penjualannya,  yang  paling  laris. Metode klasifikasi ini dapat membantu pemilik Toko dalam mengelompokkan data.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis produk  terlaris  pada  UMKM  CETOM  menggunakan metode  K-means  clustering.  UMKM  cetom  sendiri berdiri  sejak  tahun  2016,  akan  tetapi  dengan
keterbatasan pengetahuan UMKM ini baru mendapatkan perizinan ditahun 2018, akan tetapi sejak 2016  hingga  saat  ini  catatan  transaksi  masih  belum terorganisir  bahkan  sampai  sekarang,  Signifikansi masalahnya terletak pada kebutuhan untuk mengoptimalkan  aktivitas  penjualan,  mencegah pemborosan sumber daya, dan menghindari penimbunan barang konsumsi yang lebih sedikit. Hal ini  penting  untuk  meningkatkan  efisiensi  operasi penjualan  dan  proses  pengambilan  keputusan  di UMKM CETOM.
Penelitian  ini  juga  menyoroti  pentingnya pengelompokan produk dan pengumpulan data dalam aktivitas  penjualan,  sehingga  memberikan  wawasan berharga  untuk  mengembangkan  strategi  penjualan yang  efektif.  Penelitian  menggunakan  metode  K- Means adalah metode clustering data yang digunakan untuk  menentukan  kelompok  data  yang  memiliki karakteristik yang sama.
Pendekatan  dan  metode  untuk  menyelesaikan permasalahan  identifikasi  produk  paling  diminati  di UMKM CETOM. Pendekatan ini termasuk pengumpulan  data  melalui  berbagai  cara  seperti observasi,  wawancara, dan telaah literatur. Penelitian tersebut juga memanfaatkan teknik data mining seperti pengelompokan  K-Means  untuk  mengurai  informasi penting  dari  data  penjualan  dan  mengidentifikasi produk yang paling diminati. Di samping itu, analisis manual  juga  digunakan  untuk  mengevaluasi  data penjualan dan menerapkan teknik clustering K-Means untuk  mengenali  produk  yang  paling  banyak terjual.[2]
Hasil  dari  analisis  diatas,  maka  penulis melakukan penelitian dengan judul “Analisis Produk Terlaris  Menggunakan  Algoritma K-Means Pada Umkm  Cetom”.  Dengan  Metode K-Means dapat mempermudah dan membantu pihak UMKM CETOM dalam  menentukan  produk  apa  saja  yang  harus disediakan dengan jumlah yang banyak.[3]

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Penelitian  yang  dilakukan    oleh  [2]  membahas penggunaan  metode K-Means Clustering  untuk menganalisis  produk  terlaris  di  PT.  Sukanda  Djaya, dengan tujuan membantu salesman dalam menentukan produk  yang  paling  laris  untuk  dibawa,  sehingga mengurangi  penumpukan  barang  yang  kurang produktif di gudang.
Penelitian  yang  di  lakukan  oleh  [4]  membahas tentang  adaptasi  digital  marketing  berbasis  website untuk  produk  UMKM  Fatikha  Sweet  Honey.  Fokus jurnal  ini  adalah  penggunaan  website  sebagai  media utama  promosi  dan  penjualan  produk  madu  murni dalam meningkatkan penjualan dan memperluas pasar di  masa  pandemi.  Jurnal  ini  dapat  membantu  Anda memahami  bagaimana  digital  marketing  dapat membantu  UMKM  dalam  memperluas  pasar  dan meningkatkan penjualan produk mereka.
Penelitian  [5]  membahas  tantangan  yang dihadapi  oleh  Dinas  Koperasi  dan  UKM  Provinsi Sumatera  Selatan  dalam  menerapkan  program pengembangan  usaha  bagi  UKM.  Masalah  utama adalah  pendataan  UKM  yang  belum  optimal, menyebabkan  kesulitan  dalam  menentukan  program terbaik yang dapat mempercepat pengembangan usaha di  UKM.  Kurangnya  kesadaran  UKM  untuk memberikan  data  dan  proses  pendataan  yang  kurang maksimal menjadi hambatan dalam menggunakan data untuk  pengambilan  keputusan,  sehingga  efektivitas program  pengembangan  yang  dicanangkan  tidak tercapai secara maksimal.
Pada penelitian [6] membahas tentang penggunaan algoritma K-Means dan K-Medoids untuk mengklasterisasi  penyebaran  Covid-19  di  Indonesia, dengan menemukan bahwa K-Means lebih optimal. Penelitian  [7]  membahas  tentang  analisis  data produk  elektronik  di e-commerce menggunakan algoritma K-Means dengan Python ,  menunjukkan bahwa  komentar  positif  dan  netral  mendominasi ulasan  produk,  dan  penjualan  tinggi  tidak  selalu berhubungan dengan rating yang lebih baik.
Penelitian  [8]  tentang  penggunaan  metode K- Means Clustering untuk pemetaan dan pengelompokan  Usaha  Mikro  Kecil  dan  Menengah (UMKM) berdasarkan pendapatan/aset di Kecamatan Karangmalang.
Pada penelitia [9] membahas tentang algorima K- Means dapat  digunakan  sebagai  analisis  data pengunjung mall untuk mengetahui jumlah reshpondent  pada  suatu  event  dan  aplikasi Rapid Miner memudahkan  untuk  melihat  Hasil  secara visualisai pada pengelompokan data clustering . Pada  penelitian  [10]  berfokus  pada    Penelitian yang  dipaparkan  dalam  jurnal  ini  berfokus  pada analisis  perbandingan  algoritme Bisecting K-Means
dan Fuzzy C-Means untuk segmentasi data pengguna kartu  kredit¹.  Studi  ini  bertujuan  untuk  menentukan algoritme  mana  yang  menunjukkan  performa  terbaik dalam hal validitas klaster berdasarkan nilai silhouette coefficient .  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa Bisecting K-Means tanpa  normalisasi  memberikan nilai silhouette coefficient yang  lebih  tinggi dibandingkan  dengan Fuzzy C-Means ,  baik  sebelum maupun  setelah  normalisasi,  menandakan  kualitas klaster yang lebih baik dalam penempatan data.

## 2.2. Algoritma K-Means
Metode K-means adalah  salah  satu  algoritma dalam metode unsupervised learning yang digunakan untuk  mengelompokkan  data  ke  dalam  kelompok- kelompok  yang  serupa  berdasarkan  kesamaan  atribut atau  karakteristik  tertentu.  Algoritma  ini  dapat menerima data tanpa ada label kategori dan memiliki fungsi  untuk  mengelompokkan  data  kedalam  data cluster. K-means clustering  juga  dapat  digunakan untuk  pengenalan  pola.  Simbol  K  pada K-means clustering menandakan jumlah kluster yang digunakan. Kelebihan dari algoritma K-means adalah sederhana  dan  mudah  diimplementasikan,  efisien dalam mengelompokkan data besar, dan menghasilkan hasil  yang  stabil  dengan  iterasi  yang  memadai. Sedangkan kekurangan dari algoritma K-means adalah perlu  menentukan  nilai  k  secara  manual,  sangat bergantung  pada  inisialisasi  awal,  dan  dapat  terjadi curse of dimensionality .
Data  mining  adalah  proses  pengolahan  data dengan  skala  besar  dan  memiliki  peranan  penting dalam  bidang  industri,  keuangan,  cuaca,  ilmu  dan teknologi.  Data  mining  menggunakan  penerapan algoritma  tertentu  untuk  mengekstrak  pola  dari  data. Clustering adalah proses pengelompokan benda serupa ke dalam kelompok yang berbeda, atau lebih tepatnya partisi dari sebuah data  set  kedalam subset,  sehingga data  dalam  setiap  subset  memiliki  arti  yang bermanfaat.  Clustering  dapat  diterapkan  pada  data yang  berdimensi  tertentu  dan  dapat  digunakan  untuk mengoptimalisasi  jumlah  cluster  yang  diperlukan. Algoritma  clustering  terdiri  dari  dua  bagian  yaitu secara  hirarkis  dan  secara  partitional.  Metode  K- Means  adalah  salah  satu  metode  clustering  yang digunakan untuk menentukan pusat cluster dan derajat keanggotaan  data  terhadap  cluster.  Jumlah  cluster yang  dihasilkan  dapat  berbeda-beda,  dan  metode  ini dapat  digunakan  untuk  mengoptimalisasikan  jumlah cluster yang diperlukan.

## 2.3. Procesing data
Berikut adalah data set sebelum procesing untuk nantinya di proses  menggunakan rapid  miner  dengan data sebanyak 172 data penjualan pada UMKM Cetom yang akan di olah.
3. METODE PENELITIAN
3.1. Metode Penelitian
Metode  analisa  data  penelitian  ini  menerapkan teknik knowledge discovery in database (KDD). Proses  ini  memaparkan  secara  sistematis  dalam menganalisa  terhadap  peningkatan  penjualan  produk pada UMKM Cetom.
Gambar 1. KDD
Untuk menganalisis produk terlaris menggunakan  algoritma  K-Means  pada  UMKM CETOM,  Anda  dapat  mengikuti  langkah-langkah berikut:
a. Pengumpulan Data Kumpulkan data terkait penjualan produk UMKM CETOM,  seperti  jenis  produk,  jumlah  penjualan, dan informasi terkait produk lainnya.
b. Preprocessing Data
Lakukan preprocessing data, seperti membersihkan  data,  menghilangkan  data  yang tidak  relevan,  dan  melakukan  normalisasi  jika diperlukan.
c. Data selection Pemilihan  jumlah  cluster  merupakan  parameter masukan  dalam  algoritma K-means dan  penting untuk menentukan jumlah cluster yang optimal.
d. Penerapan Algoritma K-Means .
Terapkan
algoritma
K-Means
untuk mengelompokkan produk berdasarkan pola penjualan dan karakteristiknya.
e. Analisis Hasil Hasil  klastering untuk mengidentifikasi kelompok produk  terlaris  dan  ciri-ciri  yang  membedakan setiap kelompok.
Algoritma K-Means merupakan algoritma klastering  yang populer dan sederhana untuk analisis data. Algoritma ini membagi dataset menjadi k klaster
di  mana  setiap  observasi  termasuk  ke  dalam  klaster yang memiliki pusat (centroid) terdekat.

## 3.2. Sumber Data
Sumber  data  adalah  subjek  dimana  data didapatkan.  Terdapat  dua  macam  sumber  data,  yakni sumber  data  primer  dan  sumber  data  sekunder. Penelitian ini menggunakan data primer. Sumber data yang  didapat  dalam  penelitian  bersifat  data  pribadi UMKM  CETOM,  penulis  mendapatkannya  dengan cara  meminta  izin  untuk  mengolah  data  penjualan, namun  data  yang  di  dapatkan  tidak  banyak  karena UMKM  yang  penulis  teliti  masih  terbilang  baru  di industri ini. Data ini termasuk dalam data primer .

## 3.3. Populasi dan Sampel
Populasi  dalam  konteks  ini  merujuk  pada keseluruhan  unit  usaha  mikro,  kecil,  dan  menengah (UMKM)  yang  bergerak  di  bidang  produksi  atau penjualan  produk  di  sektor  olahan  makanan  dan minuman.  Populasi  ini  dapat  mencakup  semua UMKM Cetom yang ada di suatu wilayah atau negara tertentu.  Sampel  merupakan  sebagian  kecil  dari populasi  yang  diambil  untuk  mewakili  keseluruhan populasi. Dalam analisis produk terlaris menggunakan algoritma  K-Means,  sampel  dapat  berupa  sejumlah UMKM  cetom  yang  dipilih  secara  acak  atau berdasarkan  kriteria  tertentu.  Sampel  ini  akan digunakan untuk menganalisis pola penjualan produk terlaris  menggunakan  algoritma  K-Means.  Dalam konteks ini, penggunaan algoritma K-Means bertujuan untuk  mengelompokkan  produk-produk  UMKM cetom  ke  dalam  kelompok-kelompok  yang  memiliki pola penjualan serupa. Dengan demikian, sampel yang diambil  perlu  mewakili  variasi  produk  yang  ada  di populasi UMKM Cetom.

## 3.4. Teknik Pengumpulan Data
Teknik  pdengumpulan  data  paada  penelitian  ini dalah  dengan  melakukan  wawancara  kepada  pemilik UMKM  cetom  untuk  mendapatkan  data  mengenai produk-produk yang dijual dan data penjualan produk tersebut. Selain itu, data penjualan produk juga dapat diperoleh  dari  catatan  penjualan  yang  dimiliki  oleh UMKM  cetom.  Data  tersebut  kemudian  dapat  diolah dan  dimasukkan  ke  dalam  algoritma  K-Means  untuk menganalisis pola penjualan produk terlaris.

## 3.5. Teknik Analisis Data
Algoritma K-Means clustering digunakan  untuk mengelompokkan  produk-produk  UMKM  CETOM berdasarkan kemiripan karakteristiknya. Algoritma ini bertujuan untuk mempartisi produk-produk tersebut ke dalam beberapa cluster berdasarkan kesamaan atribut atau karakteristik tertentu.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
UMKM CETOM dapat memanfaatkan penerapan Algoritma K-Means dalam sektor penjualan produk  untuk  membantu  menentukan  produk  terlaris
No Nama Produk Produk Terjual  Harga Satuan   Total 1 Amplang 15  Rp10.000,00 Rp150.000,00 2 Stik Beluntas 20  Rp5.000,00 Rp100.000,00 3 Amplang 10  Rp10.000,00 Rp100.000,00 4 Kerupuk Ikan 15  Rp7.000,00 Rp105.000,00 5 Keripik Beluntas 15  Rp5.000,00 Rp75.000,00 6 Stik Beluntas 35  Rp5.000,00 Rp175.000,00 7 Amplang 40  Rp10.000,00 Rp400.000,00 8 Dodol Pidada 5  Rp5.000,00 Rp25.000,00 9 Sari Pidada 10  Rp10.000,00 Rp100.000,00 10 Yogurt Pidada 5  Rp10.000,00 Rp50.000,00 11 Sari Pidada 5  Rp10.000,00 Rp50.000,00 ... ... ...  ... ... 166 Keripik Beluntas 10  Rp5.000,00 Rp50.000,00 167 Amplang 6  Rp10.000,00 Rp60.000,00 168 Amplang 10  Rp10.000,00 Rp100.000,00 169 Yogurt Pidada 10  Rp10.000,00 Rp100.000,00 170 Ice Cream Pidada 15  Rp10.000,00 Rp150.000,00
dan  mengoptimalkan  penjualan.  Dalam  hal  ini, algoritma K-Means dapat digunakan untuk melakukan analisis  klaster  pada  data  penjualan  produk  UMKM CETOM.  Dengan  menggunakan  algoritma  ini, UMKM  CETOM  dapat  mengelompokkan  produk berdasarkan  kesamaan  karakteristik  dan  menentukan produk  terlaris.  Selain  itu,  dengan  menggunakan metode  Algoritma K-Means, UMKM  CETOM  dapat memantau  permintaan  pasar  dan  menghindari penimbunan  barang  yang  kurang  diminati.  Dengan memantau  permintaan  pasar,  UMKM  CETOM  dapat menyesuaikan produksi dan persediaan barang dengan permintaan  pasar  yang  sebenarnya.  Dalam  konteks penggunaan Rapid  Miner ,  UMKM  CETOM  dapat menggunakan
operator " Cluster
Distance Performance "  untuk  mengevaluasi  performa  klaster berbasis  centroid,  termasuk  klaster  yang  dihasilkan oleh  algoritma  K-Means.  Operator  ini  memberikan kriteria performa seperti rata-rata jarak dalam klaster dan indeks Davies-Bouldin.

## 4.1. Pengumpulan Data
Data  penjualan  produk  yang  terlaris  selama  ini tidak  tersusun  dengan  baik,  sehingga  data  pejualan selama  ini  tidak  di  manfaatkan  dengan  baik  oleh UMKM Cetom untuk mngetahui produk apa saja yang terlaris,  data  tersebut  haya  di  simpan  begitu  saja, bahkan terkadang ada beberapa catatan transaksi yang terlewat. Oleh karena itu data tersebut akan digunakan dalam  penelitian  ini  dengan  tema  analisis  produk terlaris  menggunakan metode K-Means pada UMKM CETOM,  sedangankan  kriteria  yang  akan  digunakan dalam  penelitian  ini  yaitu  nama  produk  dan  jumlah satuan.  Sedangkan  olah  data  set  akan  dilakukan menggunakan rapid miner versi 10.1, data yang akan di olah hanya lima bulan terakhir dari. Berikut adalah data yang akan di olah menggunakan rapid miner.

## 4.2. Preprocesing Data
Berikut adalah data set sebelum procesing untuk nantinya di proses menggunakan rapid miner Tabel 4.1 menunjukan data yang akan di olah.

## 4.2.1. Improt data
Pada gambar 2 data dari file Excel di masukan ke  dalam  aliran  kerja (workflow) Rapid  Miner  untuk diolah lebih lanjut dalam proses data mining.
Gambar 2. Improt Data
Pada  gambar  3  menampilkan  proses  setelah data  di  masukan  kedalam  rapid  miner  untuk  di  pilih cell range nya.
Gambar 3. Tampilan Data
Pada  gambar  4  menampilkan  proses  setelah pemilihan  cell  range,  dan  yang  akan  di  olah  oleh oprator.
Gambar 4. Data yang akan di pakai

## 4.2.2. Pemanggilan oprator
Kemudian  langkangkah  selanjutnya  adalah menambahan oprator retrive untuk membaca data set yang  telah  kita  masukan  sebelumnya,  terlihat  pada gambar  5  tampilan  oprator  setelah  masuk  kedalam lembar kerja rapid miner.
Gambar 5. Retrive
Pada  gambar  6  oprator  selanjutnya  yang  akan di masukan kedalam lembar kerja rapid miner adalah set  role,  set  role  digunakan  untuk  melabelkan  data yang akan di olah menggunakan rapid miner .
Gambar 6. Set Role
Setelah  menetapkan  set  role  atau  melabelkan data yang ingin di olah, kemudian oprator selanjutnya yang akan kita panggil adalah K-Means gambar 7 yang akan mengelompokan atau membuat cluster.
Gambar 7. K-Means
Pada gambar 8 terlihat oprator cluster distance performance  untuk menentukan hasil centeroid.
Gambar 8. Cluster Performance Distance
Tampilan  keseluruhan  oprator  pada  lembar kerja rapid miner dapat dilihat pada gambar 9.
Gambar 9. lembar kerja operator yang di gunakan pada rapid miner

## 4.2.3. Penampilan hasil menjalankan rapid miner
Setelah  semua  oprator  di  masukan  kedalam lembar kerja rapid miner , langkah selanjutnya adalah menjalankan projek yang telah kita susun opratornya. Pada  gambar  10  menampilkan  gambar  runing  atau menjalankan projek yang kita buat
Gambar 10. run proces
Setelah menjalankan projek maka akan tampil hasil dari rapid miner seperti pada gambar 11.
Gambar 11. hasil cluster
Dari  hasil  cluster  model  di  dapatkan  2  cluster produk  yang  terlaris  dan  yang  kurang  laris.  Produk yang terlaris mendapatkan 26 sedangkan paling sedikit mendapatkan 2 produk tersebut dodol pidada dan stik beluntas. Berikut hasil centeroid pada tabel.
Tabel 1. Hasil centeroid Atribut Cluster_0 Cluster_1 Produk Terjual 8.303 37.778

## Gambar 12. Hasil Grafic rapid miner
Berdasarkan  hasil  grafic  proses  clustering menunjukan  bahwa  produk  terlaris  dalam  5  bulan terakhir  adalah  dodol  pidada,  dan  produk  yang  tidak laris adalah stik.

## 4.2.4. Implementasi metode K-Means
Penentuan  jumlah  nilai  K  Optimal  yang dilakukan  menggunakan  operator  cluster  distance performance  untuk  menghasilkan  nilai  perbandingan dari  nilai  Davis  Bouldin.  Hasil  operasi  tersebut menghasilkan nilai -0.360
Gambar 13. Performance vector
Teori  Davies-Bouldin  adalah  metode  untuk mengevaluasi kualitas clustering. Metode ini diterapkan  pada  data  yang  berdimensi  tertentu  dan mencakup  perhitungan  jarak  antar  cluster  dan  jarak dalam  cluster.  Metode  ini  diterapkan  pada  data  yang telah dikumpulkan dan dikelompokkan oleh algoritma clustering. Metode ini menggunakan kemampuan data untuk  menentukan kualitas clustering. Jumlah cluster yang  dihasilkan  dapat  berbeda-beda,  dan  metode  ini dapat  digunakan  untuk  mengoptimalisasikan  jumlah cluster  yang  diperlukan.  Untuk  menghitung  Davies- Bouldin index, dikira jumlah cluster yang diperlukan, dan mencari jarak antar cluster dan jarak dalam cluster. Jumlah  cluster  yang  diperlukan  dapat  diperoleh dengan menggunakan metode pemilihan cluster yang berbeda-beda,  seperti  Silhouette  Score  atau  Dunn Index.
Metode ini dapat digunakan untuk mengevaluasi  kualitas  clustering  pada  data  yang berdimensi  tertentu  dan  dapat  digunakan  untuk mengoptimalisasi jumlah cluster yang diperlukan.Jika nilai Davies  Bouldin mendekati 1, maka cluster yang dibuat dengan metode k-means akan lebih baik dalam performanya. Perhitungan dengan menggunakan nilai k=2 menghasilkan nilai -0.360.

## 4.3. PEMBAHASAN
UMKM CETOM dapat menggunakan algoritma K-Means  untuk  menganalisis  data  penjualan  dan menentukan produk terlaris. Data diolah menggunakan  Rapid  Miner,  dan  operator "Cluster Distance Performance" digunakan untuk mengevaluasi  kinerja  kelompok.  Algoritma K-Means adalah metode pembagian yang mengelompokkan data berdasarkan karakteristik dan kesamaan. Algoritma ini memerlukan parameter masukan K dari pengguna dan mengelompokkan dataset yang berisi N objek menjadi K kelompok. Hasil akhir adalah kesamaan yang tinggi dalam  kelompok  (intrakluster)  dan  rendah  antara kelompok (interkluster). Beberapa keterbatasan algoritma  K-Means,  seperti  asumsi  bahwa  distribusi setiap  atribut  berbentuk  sphere,  semua  atribut memiliki varian yang sama.
Pada penelitian sebelumnya dengan menggunakan metode yang sama mendapatkan hasil 3 cluster yang mana cluster 1: sebanyak 3 data cluster 2: sebanyak  7  data  cluster  3:  sebanyak  4  data.  Pada penelitian  ini  hasil  k  optimal  yang  di  dapat  adalah  2 cluster dimana cluster 0 mendapatkan angka sebanyak 152 item dan cluster 1  mendapatkan angka sebanyak 18  item  dari  total  keseluruhan  172  item.  Berkaitan pada  penelitian  sebelumnya  maka  dapat  disimpulkan bahwa  metode  K-means  telah  digunakan  dalam berbagai aplikasi produk terlaris. Bahwa algoritma K- Means  bisa  digunakan  untuk  menganalisis  produk terlaris UMKM CETOM. Dengan metode ini, produk bisa dikelompokkan berdasarkan kesamaan karakteristiknya  dan  menentukan  yang  paling diminati. Algoritma K-Means juga membantu UMKM CETOM memantau permintaan pasar dan
menghindari  kelebihan  stok  barang  yang  kurang diminati.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  dari  penelitian  ini  adalah  bahwa algoritma K-Means dapat digunakan untuk menganalisis  produk  terlaris  UMKM  CETOM. Metode ini memungkinkan kita mengelompokkan data produk  berdasarkan  kesamaan  karakteristik  dan menentukan  produk  terlaris.  Selain  itu,  dengan menggunakan  algoritma  K-Means,  UMKM  CETOM dapat  memantau  permintaan  pasar  dan  menghindari penimbunan  barang  yang  kurang  diminati.  Untuk penelitian lebih lanjut, ada beberapa saran yang dapat dipertimbangkan,  seperti menggunakan metode clustering yang berbeda, melakukan proses preprocessing  data,  menggunakan  algoritma  K- Nearest  Neighbour,  dan  melakukan  penelitian terhadap  penggunaan  algoritma  klasifikasi  dan clustering yang lebih berkelanjutan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M. H. Fakhriza and K. Umam, “Analisis Produk Terlaris Menggunakan Metode K-Means Clustering  Pada  “Pt.Sukanda  Djaya,” JIKA (Jurnal  Inform. ,  vol.  5,  no.  1,  p.  8,  2021,  doi: 10.31000/jika.v5i1.3236.
[2]  S.  P.  Dewi,  N.  Nurwati,  and  E.  Rahayu, “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Prediksi Penjualan Produk Terlaris Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” Build. Informatics, Technol.  Sci. ,  vol.  3,  no.  4,  pp.  639–648,  2022, doi: 10.47065/bits.v3i4.1408.
[3]  R.  Y.  Firmansah,  J.  Dedy  Irawan,  and  N. Vendyansyah, “Analisis Rfm (Recency,
Frequency and Monetary) Produk Menggunakan Metode  K-Means,” JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek. Inform. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  334–341,  2021,  doi: 10.36040/jati.v5i1.3282.
[4]  T. Haryadi, D. I. I. Ulumuddin, D. P. Prabowo, and  A.  M.  Ihwan,  “Adaptasi  Digital  Marketing berbasis Website untuk Produk UMKM Fatikha Sweet Honey,” J.  Inform.  Upgris ,  vol.  8,  no.  1, 2022, doi: 10.26877/jiu.v8i1.11524.
[5]  D.  Marcelina,  A.  Kurnia,  and  T.  Terttiaavini, “Analisis  Klaster  Kinerja  Usaha  Kecil  dan Menengah  Menggunakan  Algoritma  K-Means Clustering,” MALCOM Indones. J. Mach. Learn. Comput.  Sci. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  293–301,  2023, doi: 10.57152/malcom.v3i2.952.
[6]  C.  Halim,  H.  D.  Purnomo,  and  T.  Wahyono, “Analisis  Pengelompokan  Wilayah  Penyebaran Covid-19 Di Indonesia Dengan Metode Clustering  Menggunakan  Algoritma  K-Means dan  K-Medoids,” INOVTEK  Polbeng  -  Seri Inform. ,  vol.  7,  no.  2,  p.  359,  2022,  doi: 10.35314/isi.v7i2.2566.
[7]  Ainur  Rahman  and  H.  Suroyo,  “Analisis  Data Produk  Elektronik  Di  E-Commerce  Dengan Metode  Algoritma  K-Means  Menggunakan
Python,” J. Adv. Inf. Ind. Technol. , vol. 3, no. 2, pp. 11–18, 2021, doi: 10.52435/jaiit.v3i2.158.
[8]  D.  Remawati,  D.  J.  Aji  Putra,  and  T.  Irawati, “Metode  K-Means  Untuk  Pemetaan  Persebaran Usaha  Mikro Kecil Dan Menengah,” J.  Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 9, no. 2, p. 39, 2021, doi: 10.30646/tikomsin.v9i2.574.
[9]  N. Jayanti, C. G. Selan, and M. W. Prihatmono, “Analisis  Data  Pengunjung  Mall  Nipah Mendukung Strategi Digital Marketing Menggunakan  K-Means  Clustering,” J.  Penelit.
Inov. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  209–220,  2022,  doi: 10.54082/jupin.65.
[10]  S.  Dwididanti  and  D.  A.  Anggoro,  “Analisis Perbandingan Algoritma Bisecting K-Means dan Fuzzy  C-Means  pada  Data  Pengguna  Kartu Kredit,” Emit. J. Tek. Elektro , vol. 22, no. 2, pp. 110–117, 2022, doi: 10.23917/emitor.v22i2.15677.