Implementasi Metode K-Means Clustering Untuk MenentukanTingkat Peminatan Konsumen Terhadap Type Smartphone Di Tio Cell Dan Tio Cell 2
Bomanthara 1) , R.M. Nasrul Halim 2) 1 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Bina Darma, Palembang
2 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Bina Darma, Palembang Jl. Jenderal Ahmad Yani No.3, 9/10 Ulu, Kecamatan Seberang Ulu I, Kota Palembang, Sumatera Selatan 301112
Email : 1 bomanthara@gmail.com , 2 nasrul.halim@binadarma.ac.id

## Abstrak
Smartphone merupakan suatu alat untuk berkomunikasi dan alat untuk mengakses internet yang memudahkan para penggunanya lebih mudah untuk mencari suatu informasi. Pada saat ini, smartphone sangat di gandrungi oleh masyarakat, bahkan bagi sebagian besar masyarakat smartphone di jadikan sebagai kebutuhan pokok. Dengan peminatan smartphone yang cukup besar, maka angka penjualan dari smartphone itu sendiri pastinya sangat tinggi. Dalam hal ini, peneliti akan melakukan suatu penelitian untuk menentukan peminatan merk smartphone selama tiga tahun terakhir yang bertempat di Tio Cell dan Tio Cell 2 yang terletak di Kota Lubuk Linggau. Penelitian ini menggunakan metode K-Means Clustering, yang mana K-Means Clustering merupakan suatu metode untuk mencari dan mengelompokkan data yang memiliki kemiripan karakteriktik (similarity) yang sama antara satu data dengan data yang lain. Data penjualan dari kedua gerai akan di olah menggunakan metode dan rumus perhitungan yang ada di K-Means Clustering, kemudian akan menghasilkan type smartphone yang paling diminati dan yang tidak diminati yang manaitu akan di bagi menjadi beberapa kelompok (cluster) agar hasilnya lebih valid data penjualan juga akan di olah menggunakan software RapidMiner Studio. Hasil dari penelitian ini di akan berupa type smartphone yang di minati dan kurang diminati, yang akan digunakan sebagai contoh pemanfaatan data penjualan sekaligus akan menjadi penilaian dalam pengambilan keputusan jumlah stok di tahun-tahun kedepan pada Tio Cell dan Tio Cell 2.
Kata kunci —Data Mining, Clustering, K-Means .

## Abstract
Smartphone is a tool to communicate and a tool to access the internet that makes it easier for users to find information. At this time, smartphones are very loved by the community, even for most people, smartphones are made as basic needs. With a fairly large interest in smartphones, the sales figures for smartphones themselves are certainly very high. In this case, the researcher will conduct a study to determine the interest in smartphone brands for the last three years, taking place at Tio Cell and Tio Cell 2, located in Lubuk Linggau City. This study uses the K-Means Clustering method, in which K-Means Clustering is a method for finding and grouping data that have similar characteristics (similarity) between one data and another. Sales data from both outlets will be processed using the calculation methods and formulas in K- Means Clustering, then it will produce the most desirable and uninterested smartphone types, which will be divided into several groups (clusters) so that the results are more valid. Sales will

## Jurnal JUPITERr, Vol. 15 No. 1 Bulan April, Tahun 2023 , Hal. 49 - 60
also be processed using RapidMiner Studio software. The results of this study will be in the form of a smartphone type that is of interest and less desirable, which will be used as an example of the use of sales data as well as an assessment in making decisions on the amount of stock in the coming years on Tio Cell and Tio Cell.
Keywords — Data Mining, Clustering, K-Means.

## 1. PENDAHULUAN
erkembangan teknologi informasi adalah salah satu ciri kemajuan zaman yang mana banyak muncul nya alat ataupun metode-metode yang digunakan sebagai alat bantu manusia untuk menyelesaikan pekerjaan mereka. Smartphone adalah salah satu alat yang sangat membantu manusia hal ini di sebabkan karena smartpone mempunyai banyak fungsi seperti untuk mengirim pesan atau email , melakukan panggilan, mendengarkan musik, mengambil gambar, mengirim file, dan masih banyak fungsi lainnya. Smartpone yang ada pada saat ini bagaikan beberapa alat yang di gabung menjadi satu bahkan, Smartphone sendiri adalah ponsel yang mempunyai kemampuan tingkat tinggi dan juga memiliki fungsi yang menyerupai komputer [1].
Pada saat ini smartphone hampir menjadi kebutuhan pokok untuk manusia. Hal ini di buktikan dengan perilaku manusia pada saat ini yang tidak bisa lepas dari smartpone , berdasarkan informasi dari survei APJI pengguna internet di Indonesia pada tahun 2019-2020 mencapai 196.714.070,3 dengan populasi sekitar 266.911.900 dan pengguna smartphone di Indonesia mencapai 167 juta orang[2].
Penjualan smartpone memiliki data yang cukup besar untuk di gali, dengan mengimplementasikan data mining kedalamnya maka data penjualan smartphone akan memiliki nilai tambah tersendiri. Data mining sendiri adalah proses penguraian dan penggalian data yang cukup besar, dengan menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan machine learning , setrta data mining bisa digunakan untuk membuat suatu keputusan. Menurut [3] Data Mining merupakan alat sekaligus aplikasi yang menggunakan analisis statistik pada daata, Data mining juga merupakan suatu proses ekstraksi atau penggalian data dan informasi yang besar yang belum diketahui sebelumnya namun dapat dipahami dan berguna dari database yang cukup besar serta digunakan untuk membuat suatu keputusan dalam bisnis yang sangat penting. Menurut [4] Data mining adalah proses yang menggunakan teknik statistic, matematika, kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin ( machine learning ) mengekstrasi dan mengidentifikasi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan terkait yang berasal dari berbagai database yang terkait.
Data mining sendiri mempunyai beberapa tahapan yang bersifat interaktif, yang mana setiap langkah harus di lewati untuk mendapatkan hasil yang akurat. Informasi yang akurat sangatlah di penting dalam perdagangan maka penggalian informasi yang di butuhkan juga sangatlah penting.
Clustering adalah proses pengelompokan sekumpulan objek kedalam kelas-kelas yang sama. Dalam pengclusteran algoritma akan melakukan pembagian terhadap seluruh data menjadi kelompok-kelompok yang mempunyai kemiripan, dimana dalam sebuah kelompok akan mempunyai kemiripan yang maksimal dan tiap kelompok mempunyai kemiripan yang minimal. Menurut [5] Clustering adalah proses pengelompokan data yang serupa ke dalam kelompok yang berbeda, atau lebih tepatnya partisi dari sebuah data set kedalam subset, sehingga data dalam setiap subset mempunyai arti yang bermanfaat, yang mana dalam cluster terdiri dari kumpulan benda-benda yang mirip antara satu dengan yang lainnya dan berbeda dengan benda yang terdapat pada cluster lainnya.
Tio Cell adalah gerai yang menjual smartpone dan aksesorisnya, gerai ini mempunyai penjualan yang cukup besar di lubuk linggau total penjualan di dua gerai Tio Cell mencapai
P
4.181 unit smartphone di tiga tahun terakhir. Dengan jumlah data yang cukup besar tersebut tidak ada pemanfaatan lebih lanjut dari pihak gerai yang mana hanya di jadikan sebagai arsip. Dengan menerapkan Data mining hasil outputnya akan digunakan sebagai bahan keputusan di masa depan. Penelitian ini akan menggunakan 2 kreteria smartphone yaitu menengah ke atas, dan menengah ke bawah, beberapa kreteria tersebut di dapatkan dari kisaran harga masing- masing smartphone .

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitain yang dilaksanakan secara kuantitatif bisa membantu penulis untuk memahami sejumlah data yang berukuran cukup besar dengan dilakukan secara sistematis, dan dapat di sesuaikan untuk penelitian dengan tujuan mengumpulkan data yang paling otentik[6]. Pada penelitian ini, data di kumpulkan dengan menggunakan beberapa teknik pengumpulan data berikut.
1. Observasi
Penulis melakukan observasi langsung pada gerai Tio cell dan Tio cell 2 yang berlokasi pada Jl. Yos Sudarso, Taba Pingin, Lubuk Linggau Sel. II, Kota Lubuklinggau, Sumatera Selatan. 2. Wawancara Penulis melakukan tanya jawab secara langsung dengan pemilik gerai ,ibu cristina 3. Studi Pustaka Peneliti memanfaatkan teknik ini untuk memperoleh informasi yang di dapat melalui perpustakaan, jurnal,artikel, dan internet yang berkaitan dengan penelitian ini. 4. Data collecting Peneliti mendapatkan data melalui data collecting yang di berikan oleh pihak gerai
Untuk menjadikan penelitian ini sistematis berikut tahapan penelitian yang digunakan.

## 1. Identifikasi Masalah
Mencari type smartphone yang di minati dan kurang di minati oleh konsumen 2. Pengumpulan Data Pengumpulan data ini dilakukan dengan meminta data penjualan smartphone periode januari 2019 sampai September 2021.
3. Pemrosesan Data
Yaitu memproses data-data sesuai dengan proses yang sesuai dengan ketentuan knowlage discoveryin base(KDD). 4. Uji Data Pengujian ini dilakukan dengan memanfaatkan software RapidMiner Studio.
5. Kesimpulan Menarik kesimpulan dari hasil yang sudah di olah.

## 2.1 Algoritma K-Means
Algoritma k-means adalah metode yang di pakai dalam penelitian ini dan salah satu algoritma dari clustering , yang bertugas untuk membagi data menjadi beberapa kelompok dan termasuk dalam pengelompokan data iterative. Menurut [7] K-means adalah metode analisa data pada Data Mining yang mana proses permodelannya dilakukan tanpa supervisi dan merupakan salah satu metode pengelompokan data secara partisi, Metode ini menimalisir perbedaan antar
52 Jurnal JUPITERr, Vol. 15 No. 1 Bulan April, Tahun 2023 , Hal. 49 - 60
data di dalam satu kelompok dan memaksimalkan perbedaan dengan sebuah kelompok dengan kelompok yang lain.
Umumnya Algoritma K-means Clustering mempunyai beberapa langkah-langkah dalam pengelompokan data.
Gambar 1. Flowchart K-Means Clustering Sumber : [8]
1. Tentukan jumlah cluster k
2. Nilai k pada pusat cluster bisa di cari dengan beberapa cara, tetapi yang paling sering dilakukan dengan random. Pusat cluster di beri nilai awal secara random , dan untuk menentukan nilai pusat cluster pada iterasi menggunakan cara :
i = 1,2,3,..,n Keterangan :
D i,j
= jarak data dari pusat I ke pusat cluster j X ki = data i pada atribut data k X kj = titik pusat j pada atribut ke k
3. Hitung pusat cluster dari masing-masing anggota cluster yang sudah di tentukan. Perhitungan pusat cluster bisa menggunakan titik data cluster dari semua data, bisa juga menggunakan rata-rata ( median ) dari cluster.
4. Hitung jarak terdekat menggunakan rumus Euclidean
i = 1,2,3,..,n Keterangan: D ist : Jarak Obyek Pk : Koordinat dari Obyek p q k : Koordinat dari Obyek q 5. Tampilkan hasil perhitngan di langkah 4 berdasarkan jarak terendah. 6. Terapkan pusat cluster yang baru ke objek, jika tidak terjadi perubahan pada pusat cluster maka proses clustering selesai. Jika masih ada perubahan maka kembali lagi ke langkah ke 3 (tiga) sampai pusat cluster tidak berubah lagi.

## 2.3 Tahapan Data Mining Berdasarkan KDD
Berdasarkan knowlage discoveryin base tahapan tersebut terdiri dari Data Selection, Data Cleaning, Data Transformasi , Proses Data Mining, dan Patern Evaluation [9] seperti yang tertera pada gambar 2 .
Gambar 2. Proses KDD (Metisen & Sari, 2015)[10]

## 2.3.1 Seleksi data ( Data Selection )
Seperti namanya tahap seleksi data yang mana di tahap ini berisi pemilihan (seleksi) data operasional, penggunaan seleksi data ini di gunakan untuk menginisialisasikan data source . Atribut yang ada di dalam akan di seleksi dan akan di olah menjadi data mining , beberapa atribut yang di dapatkan berupa merk smartphone dan data pemjualannya mulai dari tahun 2019 sampai tahun 2021. Berikut tampilan beberapa data yang belum di susun atau di seleksi dari atribut yang ada.

## Gambar 3. tampilan Data
Data di atas merupakan contoh tampilan data penjualan smartphone yang di data oleh pihak Tio Cell dengan total penjualan sebanyak 4.181 unit smartphone,dan dengan total 10 merk smartphone. Kemudian data tersebut akan di seleksi sebelum masuk kedalam proses selanjutnya .

## 2.3.2 Data Cleaning
Cleaning adalah tahap pembersihan data dan setelah proses seleksi data maka peneliti akan membersihkan data dengan cara melakukan pemeriksaan pada data dan menghapus adanya duplikasi data atau merk smartphone yang sama sekali tidak di minati ole konsumen, selanjutnya peneliti akan menyusun data dengan urutan atribut agar data bisa masuk ketahap selanjutnya untuk di olah.
Gambar 4. Data Uncleaning
Gambar 5. Data Cleaning
Pada gambar 4 terlihat masih ada data yang duplikat yang mana data tersebut masih mempunyai No. nota dan kode barang yang sama, hal ini bisa di sebabkan karena kesalahan dari pegawai yang menginput data secara berulang. Jumlah data yang perlu di bersihkan sebanyak 3 data. Pada gambar 5 merupakan data penjualan smartphone yang sudah di bersihkan atau di cleaning . Kemudian data yang sudah bersih dari nois-nois atau kesalahan siap untuk melanjutkan ke tahap selanjutnya.
2.3.3 Data transformasi
Data Transfomarasi adalah proses penggabungan data untuk kemudian di ubah kedalam format yang sesuai agar bisa di proses dalam data mining , karena beberapa metode data mining membutuhkan format data yang khusus sebelu bisa di aplikasikan. Untuk rapidminer studio sendiri hanya menggunakan dua jenis data dalam pengaplikasiannya, yaitu data dengan format
Bomanthara et al, Implementasi Metode K-meas Clustering………………….… 55 excel dan format csv . Data yang di olah dalam proses transformation harus melewati dua tahap awal di atas, berikut daftar atribut yang akan di pakai sesuai di dalam data mining .
Tabel 1. Atribut No Nama Atribut 1 Merk Smartphone 2 Jumlah Type 3 Jumlah Penjualan 2019 4 Jumlah Penjualan 2020 5 Jumlah Penjualan 2021
Berdasarkan table 1 atribut maka di dapatlah pengelompokan atribut jumlah type dan jumlah penjualan 2019 sampai 2021 sebagai kreteria data penjualan untuk di gunakan dalam proses mining . Seperti yang di jelaskan pada latar belakang data yang sudah di lah di bagi menjadi 2 kelompok yaitu kelompok menengah ke bawah dan menengah ke atas. Data yang di gunakan terdapat 124 jumlah type dan 9 merk smartphone , pembagian kelompok ini menggunakan bantuan software RapidMiner dengan hasil kelompok menengah ke bawah terdapat 117 type smartphone dan menengah ke atas terdapat 7 type smartphone.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil dari analisis data mining dengan menggunakan software RapidMiner Studio dengan ketentuan 2 cluster yaitu cluster 0 dan cluster 1. Dari data kelas menengah ke bawah terdapat 117 jumlah t ype smartphone , terbagi menjadi 94 anggota masuk dalam cluster 0 dan 23 anggota cluster 1.
Gambar 6. Hasil Output Kelompok Menengah ke Bawah
Gambar 7. Hasil Output Kelompok Menengah ke Atas
Gambar 8 Hasil Grafik Kelompok Menenga ke Bawah

## Gambar 89Hasil Grafik Kelompok Menenga ke Atas
Dari hasil grafik Scatter 3D yang mana pada data menengah kebawah cluster 0 berada dalam kelompok tertinggi dibandingkan cluster 1 dan pada data menengah ke atas juga terjadi hal yang berbeda dimana cluster 1 berada dalam kelompok tertinggi dari pada cluster 0. Untuk tau para anggota cluster 0 dan cluster 1 data perlu dipindahkan ke exel untuk dipisahkan antar cluster 0 dan cluster 1. Contoh tampilan yang di berikan software RapidMiner bisa kita lihat pada gambar 10 di bawah.
Gambar 10. Tampilan Pembagian Anggota Cluster Menengah ke Bawah
Bisa kita lihat yang mana para masing-masing anggota cluster masih belum terpisah, maka dari itu perlu di olah kedalam excel lagi dan hasilnya bisa kita lihat pada gambar 11 pemberian warna dimaksudkan agar lebih mudah membedakan antara anggota cluster 0 dan cluster 1.
Gambar 11. Sampel Tampilan Anggota Cluster 0 dan Cluster 1 Menengah ke Bawah
Gambar 12. Sampel Tampilan Anggota Cluster 0 dan Cluster 1 Menengah ke Atas
Pada data menengah ke bawah penjualan terlaris ada pada cluster 1 yang beranggota sebanyak 23 type smartphone , yang kurang peminatnya ada 94 type smartphone dan pada data menengah ke atas penjualan terlaris ada pada cluster 0 juga yang beranggotakan 3 type smartphone , sedangkan yang kurang di minati ada 4 type smartphone .

## 3.1 Presentasi Pengetahuan
Langkah terakhir pada proses KDD adalah mempresentasikan pengetahuan dalam bentuk yang mudah di pahami oleh pihak yang membutuhkan, seperti yang di tampilan tabel 2 sdan tabel 3 di bawah ini.
Tabel 2 Penjualan Smartphone Diminati Dan Kurang Diminati Tingkat Menengah Ke Bawah
No Penjualan Smartphone Diminati 2019-2021 Penjualan Smartphone Kurang Diminati 2019-2021 1 Advan S5E Advan T1c NXT 2 Advan S40 Advan X70 pro 3 Oppo A1k Oppo A74 4 Oppo A3s Oppo A9 5 Oppo A5 Oppo F11 Tabel 3 Penjualan Smartphone Diminati Dan Kurang DiminatiTingkat Menengah Ke Atas N o Penjualan Smartphone Diminati 2019-2021 Penjualan Smartphone Kurang Diminati 2019-2021 1 Realme GT Neo 2 Oppo Reno 2 2 Iphone 8 Samsung Galaxy S10 3 Iphone Xr Iphone 7 Plus 4 Iphone 12 Pro Max
Bomanthara et al, Implementasi Metode K-meas Clustering………………….… 59
Dari hasil analisis di atas didapatkan hasil berupa peminatan type smartphone yang di dapatkan dari penjualan smartphone pada Tio cell dan Tio cell 2 tahun 2019 sampai dengan tahun 2021. Dengan adanya hasil penilaian tersebut bisa di jadikan rekomendasi dan pihak yang bersangkutan bisa meningkatkan penjualan, sekaligus di jadikan gambaran penjualan smartphone pada tahun-tahun berikutnya.
4. KESIMPULAN
Penerapan metode K-Means Clustering terhadap type smarphone pada gerai Tio Cell dan Tio Cell 2 untuk menentukan type yang diminati dan kurang diminati. Metode K-Means dimanfaatkan untuk mengelompokkan data type smartphone dengan menentukan jarak antar data menggunakan rumus yang ada pada algoritma k-means . data di bagi menjadi 2 kelompok kelas yang mana kelompok menengah kebawah dan menengah ke atas agar lebih efektif karena harga akan sangat berpengaruh dalam perdagangan. Penggunaan RapidMiner Studio dengan memasukkan data penjualan smartphone dari tahun 2019 sampai tahun 2021 dengan bentuk file excel ( xlsx). Didapatkan hasil pengolahan yang terdiri data menengah kebawah terdapat 96 type smartphone diminati, dan 23 type smartphone kurang diminati, dan pada data menengah ke atas ada 3 type smartphone diminati, 4 type smartphone kurang diminati. Pada data menengah ke bawah type yang paling di minati adalah Advan S 5E sedangkan yang kurang di minati adalah Realme C20S, dan pada data menengah ke atas ada Realme GT Neo 2 sedangkan yang kurang di minati adalah Iphone 12 Pro Max

## 5. SARAN
Bagi Peneliti selanjutnya di harapkan bisa menggunakan jurnal ini sebagai acuan, Bagi pemilik gerai, dapat dijadikan sebagai masukan untuk upaya meningkatkan penjualan.
UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terimakasih kepada pemilik gerai Tio Cell karena sudah di beri izin untuk melakukan penelitian.
DAFTAR PUSTAKA [1] F. L. Budiono, “Persepsi dan Harapan Pengguna terhadap Kualitas Layanan Data pada Smartphone di Jakarta User Perception and Expectation,” pp. 93–108, 2013. [2] Humaniora, “Media Indonesia,” 2021. https://m.mediaindonesia.com/humaniora/389057/kemenkominfo-89-penduduk- indonesia-gunakan-smartphone (accessed Mar. 07, 2022). [3] C. Zai, “Implementasu Data Mining Sebagai Pengolahan Data,” Portal Data , vol. 2, no.
3, pp. 1–12, 2022.
[4] N. K. Surbakti, “Data Mining Pengelompokan Pasien Rawat Inap Peserta BPJS Menggunakan Metode Clustering (Studi Kasus : RSU.Bangkatan),” J. Inf. Technol. , vol. 1, no. 2, pp. 47–53, 2021, doi: 10.32938/jitu.v1i2.1470.
[5] R. A. Indraputra and R. Fitriana, “K-Means Clustering Data COVID-19,” J. Tek. Ind. , vol. 10, no. 3, pp. 275–282, 2020, doi: 10.25105/jti.v10i3.8428.
[6] A. F. Leon A. Aabdillah, Penelitian Tindakan Kelas Teori dan Penelitian . Indramayu, 2001.
[7] E. Irfiani and S. S. Rani, “Algoritma K-Means Clustering untuk Menentukan Nilai Gizi Balita,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 6, no. 4, p. 161, 2018, doi: 10.26418/justin.v6i4.29024.
60
Jurnal JUPITERr, Vol. 15 No. 1 Bulan April, Tahun 2023 , Hal. 49 - 60
[8] A. Sani, “Penerapan Metode K-Means Related papers,” J. Teknol. , vol. 1, pp. 1–7, 2014.
[9] 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: 10.24176/simet.v11i2.5482.
[10] B. M. Metisen and H. L. Sari, “Analisis clustering menggunakan metode K-Means dalam pengelompokkan penjualan produk pada Swalayan Fadhila,” J. Media Infotama , vol. 11, no. 2, pp. 110–118, 2015.