## Penentuan Penjualan Barang Berdasarkan Pengelompokan Produk dengan K-Means Clustering Metode CRISP-DM
Pada CV.Sembako Dina
1 Narayana Sakti Aji, 2 Fauzan Natsir, 3 Siti Istianah 1,2,3 Teknik Informatika, Universitas Indraprasta PGRI, Jakarta
1 saktiajinarayana@gmail.com , 2 fauzan.natsir@gmail.com , 3 dewekebae@gmail.com
Abstract - CV Sembako Dina is a staple distributor company that sells products in the form of food and non-food products. Sales of goods  require  analysis  of  sales  results  to  increase  sales.  CV Sembako Dina in determining the sale of goods still does not use a special method as a basis for mapping goods based on the grouping of product selling power. Unbalanced product mapping results in sales  that  are  arranged  unevenly,  causing  a  buildup  of  stock  of goods that exceeds its capacity. In addition, uneven sales can also result  in  no  goods  being  sold,  thus  reducing  company  profits.  In this  research  with  the  CRISP-DM  business  method  using  the  K- Means  algorithm  model  as  one  of  the  algorithms  used  to  cluster products to obtain a product clustering model. K-Means is widely used  because  of  the  ease  and  simplicity  of  the  algorithm.  The product  group  formed  is  validated  by  evaluating  the  Davies- Bouldin  Index  to  obtain  the  optimal  group  model.  The  results obtained  the  optimal  number  of  groups  is  3  categories.  Sales  of goods  and  stock  management  are then  mapped based  on these 3 categories according to the company's policy in increasing sales.
Keywords  -  Sale,  K-Means,  Clustering,  Davies-Bouldin  Index, CRISP-DM
Abstrak - CV Sembako Dina adalah perusahaan distributor bahan pokok  yang  menjual  produk  berupa  produk  makanan  dan  non makanan. Penjualan barang memerlukan analisis hasil penjualan sebagai  peningkatan  penjualan.  CV  Sembako  Dina    dalam menentukan  penjualan  barang  masih  belum  menggunakan metode  khusus  sebagai  landasan  untuk  memetakan  barang berdasarkan pengelompokan daya jual produk. Pemetaan produk yang  tidak  seimbang  mengakibatkan  penjualan  yang  disusun tidak  merata  sehingga  menyebabkan  adanya  penumpukan  stok barang sehingga melebihi kapasitasnya. Selain itu ketidakrataan penjualan  bisa  juga  mengakibatkan  tidak  adanya  barang  yang terjual sehingga menurunkan profit perusahaan. Pada penelitian ini  dengan  metode  bisnis  CRISP-DM  menggunakan  model algoritma K-Means sebagai salah satu algoritma yang digunakan untuk mengklaster produk untuk mendapatkan model pengelompokan  produk.  K-Means  banyak  dipakai  karena kemudahan dan kesederhanaan algoritmanya. Kelompok produk yang  dibentuk  divalidasi  dengan  evaluasi  Davies-Bouldin  Index untuk  mendapatkan  model  kelompok  yang  optimal.  Hasil penelitian  didapatkan  jumlah  kelompok  yang  optimal  yaitu  3 kategori.  Penjualan  barang  dan  manajemen  stok  selanjutnya dipetakan  berdasarkan  3  kategori  tersebut  sesuai  kebijakan perusahan dalam meningkatkan penjualan.
Kata  Kunci  -  Penjualan,  K-Means,  Clustering,  Davies-Bouldin Index, CRISP-DM

## I. Pendahuluan
Pada  industri  distribusi  bahan  pokok  sehari-hari  dengan berbagai  jenis  produk,  tantangan  kompetisi  yang  dinamis mendorong  inovasi,  kelangsungan  usaha,  dan  pertumbuhan. Tiga kebutuhan  krusial  untuk  mencapai tujuan  ini  melibatkan penambahan produk, peningkatan pemasaran, dan pengurangan biaya operasional. Analisis data penjualan menjadi kunci dalam upaya ini.
Setiap produk memiliki daya jual yang berbeda dan tergantung pada konsumen dan wilayah. Keberhasilan diukur dari seberapa banyak  produk  terjual.  Namun,  perlu  keseimbangan  antara produk  laris  dan  tidak  laris,  menghindari  akumulasi  stok  dan hilangnya  produk.  Distributor  seperti  CV  Sembako  Dina menghadapi  tugas  ini  dan  menggunakan  pengelompokan produk berdasarkan penjualan sebelumnya.
Namun,  ada  kesulitan  dalam  pengelompokan  ini.  Produk terlaris  memiliki  rentang  penjualan  yang  besar,  dan  ini mempengaruhi  analisis.  Ini  menyebabkan  produk  rendah tergabung dengan produk populer, mengurangi peluang terjual. Masalah ini mempengaruhi efisiensi, kestabilan penjualan, dan keuntungan.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  metode  yang  lebih canggih.  Penelitian  ini  memfokuskan  pada  penggunaan  data mining untuk mengekstraksi data demi mendapatkan informasi penting yang bersifat implisit dan sebelumnya tidak diketahui dari  suatu  data  [1],  dalam  data  mining  memiliki  beberapa teknik,  yaitu  Estimasi,  Prediksi,  Klasifikasi,  Klastering,  dan Asosiasi [2].
CV  Sembako  Dina  bergerak  dalam  bisnis  distribusi  bahan pokok  sehari-hari  dan  menghadapi  persaingan  yang  ketat. Pengelompokan  produk  berdasarkan  angka  penjualan  tahun sebelumnya  memberikan  gambaran  kasar.  Analisis  ini  tidak memadai untuk memahami kebutuhan konsumen, meningkatkan penjualan, atau mengoptimalkan stok [3]. K-Means  merupakan  salah  satu  algoritma  dalam  fungsi clustering atau  pengelompokan,  dengan  algoritma  K-Means mengacu  pada  pengelompokkan  data,  observasi  atau  kasus yang  berdasarkan  kemiripan  suatu  objek  yang  diteliti  [4]. Algoritma K-Means cukup mudah dalam implementasi, relatif cepat,  mudah  disesuaikan  dan  banyak  digunakan  [5],  dalam penggunaan  algoritma  K-Means  untuk  pengelompokkan dimulai dengan pembentukan partisi/pusat dari cluster di awal, kemudian secara iteratif partisi/pusat dari cluster ini diperbaiki sehingga  tidak  terjadi  perubahan  yang  signifikan  pada
partisi/pusat dari cluster [6] . Algoritma K-means menggunakan pendekatan  “ top-down ”  yang  semula  dari  awal  sudah ditetapkan jumlah cluster kemudian dilakukan pengamatan [7]. Dalam  mengetahui  jumlah  dari  kelompok  cluster  terbaik digunakan sebuah metode validasi cluster untuk memaksimalkan antara jarak inter cluster serta meminimalkan jarak intra cluster [5] . Pengklasteran  dengan  menggunakan Clustering K-Means didapatkan  untuk  produk  yang  laku  dengan  yang  tidak  laku. Semakin  banyak  data  penjualan  barang  yang  diinput,  maka semakin  banyak clustering centroid yang  terbentuk  di  proses metode  K-Means  [8].  Tujuan  utama  dari  pengelompokan clustering data  ini  adalah  menghasilkan  kelompok cluster terbaik dan optimal untuk meningkatkan penjualan, memanajemen  stok  barang  berlebih,  serta  mengatasi ketidakseimbangan penjualan produk.

## II. Metode Penelitian
Metode   yang   digunakan   pada   penelitian   kali   ini   adalah penelitian  eksperimen  dengan  menggunakan Cross  Industry Standard  Process  Model  for  Data  Mining (CRISP-DM). Metodologi data mining CRISP-DM sebagai pemecahmasalah yang umum untuk bisnis dan penelitian [9], digunakan karena memiliki  tahapan  yang  komplek  sesuai  dengan  bisnis  yang terdiri dari enam fase [10], yaitu Business Understanding, Data Understanding, Data Preparation, Modeling, Evaluation, dan Deployment.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian CRISP-DM

## 1. Business Understanding
Tahap  ini  adalah  tahapan  memahami  kebutuhan  serta menentukan  tujuan  dari  sudut  pandang  bisnis,  menentukan fenomena  dan  persyaratan  dengan  jelas  secara  keseluruhan,
kemudian  mengartikan  pengetahuan  ke  dalam  bentuk pendefinisian  masalah  tersebut  serta  menentukan  pembatasan dalam  perumusan  masalah  yang  diaplikasikan  dalam  data mining  dan  selanjutnya  mempersiapkan  rencana  serta  strategi awal untuk mencapai tujuan data mining.

## 2. Data Understanding
Pemahaman  data  sebagai  awal  pengetahuan  data  sebelum pengolahan data, tahapan ini diawali dengan pengumpulan data, analisis data, dan evaluasi data.

## 3. Data Preparation
Tahapan  ini  mencakup  pembersihan  data  ( Data  Cleaning ), melakukan pemilihan data ( Data Selection ), record dan atribut- atribut, dan juga  melakukan  transformasi  terhadap data ( Data Transformation )  untuk  dijadikan  masukan  dalam  tahap pemodelan[11].
4. Modeling
Tahapan  modeling  ini  secara  langsung  dengan  menggunakan model clustering dengan algoritma yang dipilih K-Means. Cara algoritma  ini  mengelompokan  dapat  dikatakan  serupa  dari sebuah  data  dengan  cara  mengukur  jarak  nilai  dari  satu  data dengan data lain.
Gambar 2. Algoritma K-Means Clustering
a. Menentukan jumlah cluster k yang diinginkan.
b. Inisialisasi K pusat cluster ( centroid ) secara random.
c. Tempatkan  setiap  data  atau  objek  ke cluster terdekat. Jarak  yang  dipakai  pada  algoritma  K-Means  adalah Euclidean distance (d).
𝑑 Euclidean distance (𝑋, 𝑌)√∑ (𝑋 𝑖 −   𝑌 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 2 (1)
 x = x1, x2, . . . , xn, dan y = y1, y2, . . . , yn merupakan banyaknya n atribut (kolom) antara 2 record.
d. Menghitung  kembali  pusat cluster dengan  keanggotaan cluster yang  sekarang.  Pusat cluster adalah  rata-rata (mean) dari semua data atau objek dalam cluster tertentu atau alokasikan masing-masing data ke centroid terdekat.
e. Apabila masih terdapat perpindahan data dari satu cluster ke cluster lainnya,  atau  apabila  perubahan  pada  nilai centroid  masih  di  atas  nilai threshold yang  ditentukan, kembali  lagi  ke  langkah  nomor  3  sampai  pusat cluster tidak berubah lagi (stabil) atau tidak ada penurunan yang signifikan  dari  nilai  SSE  ( Sum  of  Squared  Errors ).  Jika pusat  cluster  sudah  tidak  berubah  lagi,  maka  proses pengklasteran selesai.

## 5. Evaluation
Model  evaluasi  pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan  melihat tingkat performa dari pola yang dihasilkan oleh algoritma yang diterapkan  dengan  evaluasi clustering .  Evaluasi  penelitian  ini menggunakan algoritma Davies-Bouldin Index (DBI).
Algoritma yang digunakan ini Jika nilai Davies-Bouldin Index semakin  kecil  maka  semakin  baik  kelompok  cluster  yang terbentuk, sehingga jumlah cluster yang terbentuk lebih efektif terhadap penelitian.
𝐷𝐵  = 1 𝐾 ∑ 𝑅𝑖, 𝑞𝑡 𝐾 𝑖 =1 (2)

𝑅𝑖, 𝑞𝑡 = 𝑚𝑎𝑥𝑗, 𝑗 ≠ 1 { 𝑆𝑖,𝑞+𝑆𝑗,𝑞 𝐷𝑖𝑗 ,𝑡 } , dengan K adalah banyaknya
cluster.
Skema cluster terbaik ini digunakan untuk menentukan barang yang  masuk  kedalam  kelompok cluster terbaik,  setelah dilakukan evaluasi clustering dengan pengukuran performance dari cluster yang  terbaik  dengan  menggunakan  algoritma Davies-Bouldin Index (DBI).
Hasil  dari  sebuah  model cluster terbaik  antara  barang  yang kurang laku dengan barang  yang paling laku tidak bercampur kedalam  data  kelompok  yang  kurang  optimal  untuk  dapat meningkatkan penjualan dan memanajemen stok barang.

## 6. Deployment
Penerapan hasil dari tahapan pengumpulan data hingga tahapan sebuah modeling data yang dilakukan dan telah sesuai dengan tujuan bisnis, kemudian hasil keseluruhan digunakan  kedalam suatu bisnis tersebut untuk pembuatan laporan hasil clustering dan  grafik  untuk  mengetahui  peningkatan  penjualan  dan manajemen stok barang yang dilakukan.

## III. Hasil dan Pembahasan
1. Business Understanding
Penerapan  data  mining  pada  penelitian  ini  berhubungan langsung  dengan  data  penjualan  barang  untuk  menggali pengetahuan  tentang  suatu  kelompok cluster terbaik  terhadap penjualan  barang  yang  mempengaruhi  peningkatan  penjualan barang,  serta  manajemen  stok  barang  dengan  melihat parameter-parameter apa saja yang mempengaruhinya terhadap tidak meratanya stok dan penjualan barang tersebut.

## 2. Data Understanding
Pemahaman  data  sebagai  awal  pengetahuan  data  sebelum pengolahan data, tahapan ini diawali dengan pengumpulan data, analisis data, dan evaluasi data.
a. Pengumpulan Data
Tabel 1.
Data Penjualan Barang Periode 1 (Januari - Juli) 2022 No Nama Barang Satuan Transaksi Rata-rata Penjualan 1 Beras Kg 10434 869,495 2 Gula Pasir Kg 4497 374,745 3 Minyak Goreng Ltr 8204 683,665 4 Mentega Kg 3286 273,83 5 Telur Kg 7879 656,08 6 Garam Kg 2925 243,75 7 Gula Merah Kg 1447 120,58 8 Sabun Mandi Pcs 1807 150,58 9 Shampo Pcs 2019 168,245 10  Sikat Gigi Pcs 267 22,245 11  Pasta Gigi Pcs 473 39,41 12  Deterjen Pcs 1825 152,08 13  Sabun Cuci Piring Pcs 1386 128,995 14  Pembersih Lantai Pcs 924 76,995 15  Air Mineral Dus 168 13,995 16  Sirup Pcs 97 8,08 17  Teh Pcs 1822 151,83 18  Kopi Pcs 2156 179,665 19  Mie Instan Pcs 8007 667,25 20  Santan Pcs 341 28,415 21  Biskuit Pcs 481 40,08 22  Roti Pcs 354 29,495 23  Tepung Terigu Kg 6424 535,33 24  Popok Pcs 268 22,33 25  Susu Pcs 1726 143,83 26  Gas Elpiji Pcs 697 58,08 27  Alat Tulis Pcs 77 6,415 28  Kecap Pcs 333 27,75 29  Saus Pcs 221 18,415 30  Obatan Umum Pcs 100 8,33 31  Bumbu Dapur Pcs 2146 178,83 32  Sandal Jepit Pcs 34 2,83 33  Makanan Ringan Pcs 1727 143,915 34  Pembalut Pcs 132 10,995 35  Minuman Sachet Pcs 1843 153,58 36  Baterai Pcs 28 2,33 37  Tisu Pcs 845 70,415 38  Sarden Kaleng Pcs 72 6 39  Bohlam Lampu Pcs 28 16,33 40  Obat Serangga Pcs 57 4,75 41  Sambal Pcs 162 13,495 42  Kantong Plastik Pcs 967 80,58 43  Rokok Pcs 4187 348,91
Tabel  1  menunjukkan  sebuah  data  penjualan  barang  pada periode 1 yaitu, periode pada bulan Januari sampai dengan Juli 2022 dimana terdapat 43 barang yang terjual.
Tabel 2.
Data Penjualan Barang Periode 2 (Agustus - Desember) 2022
No Nama Barang Satuan Transaksi Rata-rata Penjualan 1 Beras Kg 4997 832,83 2 Gula Pasir Kg 1928 321,33 3 Minyak Goreng Ltr 4164 694 4 Mentega Kg 1308 218 5 Telur Kg 4120 686,66 6 Garam Kg 1458 243 7 Gula Merah Kg 649 108,16 8 Sabun Mandi Pcs 842 140,33 9 Shampo Pcs 1015 169,16 10  Sikat Gigi Pcs 100 16,66 11  Pasta Gigi Pcs 259 43,16 12  Deterjen Pcs 839 139,83 13  Sabun Cuci Piring Pcs 701 116,83 14  Pembersih Lantai Pcs 448 74,66 15  Air Mineral Dus 70 11,66 16  Sirup Pcs 30 5 17  Teh Pcs 870 145 18  Kopi Pcs 1124 187,33 19  Mie Instan Pcs 3978 663 20  Santan Pcs 159 26,5 21  Biskuit Pcs 250 41,66 22  Roti Pcs 200 33,33 23  Tepung Terigu Kg 2998 499,66 24  Popok Pcs 123 20,5 25  Susu Pcs 739 123,16 26  Gas Elpiji Pcs 345 57,5 27  Alat Tulis Pcs 20 3,33 28  Kecap Pcs 198 33 29  Saus Pcs 119 19,83 30  Obatan Umum Pcs 57 9,5 31  Bumbu Dapur Pcs 1123 187,16 32  Sandal Jepit Pcs 11 1,83 33  Makanan Ringan Pcs 780 130 34  Pembalut Pcs 65 10,83 35  Minuman Sachet Pcs 997 166,16 36  Baterai Pcs 10 1,66 37  Tisu Pcs 356 59,33 38  Sarden Kaleng Pcs 30 5 39  Bohlam Lampu Pcs 9 1,5 40  Obat Serangga Pcs 30 5 41  Sambal Pcs 65 10,83 42  Kantong Plastik Pcs 510 85 43  Rokok Pcs 2083 347,16 b. Analisis Data
Pengumpulan  data  penjualan  sembako  yang  digunakan memiliki 6 atribut data. Pada tabel dibawah ini menunjukkan 6 ringkasan atribut data yang digunakan pada pengumpulan data.
Tabel 3. Atribut yang Digunakan No Field Tipe 1 Nama Barang ID 2 Satuan Atribut 3 Transaksi Periode 1 Atribut 4 Transaksi Periode 2 Atribut 5 Rata-Rata Penjualan Atribut
c. Evaluasi Data
Berdasarkan analisis terhadap data penjualan 1 tahun terakhir dengan membagi menjadi 2 periode dengan rentang per periode adalah  6  bulan,  tujuan  membagi  menjadi  data  adalah  untuk mengetahui tingkat jumlah cluster terbaik yang dapat dilakukan analisis  dengan  melakukan  percobaan clustering terhadap dataset dimulai  dengan  penentuan  nilai  K=2  sampai  dengan penentuan  nilai  K  hingga  ditemukannya cluster yang  tidak memiliki centroid atau anggota.
3. Data Preparation
a. Data Cleaning
Pembersihan data dari dataset penjualan sembako dari 43 data, pembersihan  yang  dilakukan  pembersihan Missing  Value seperti  data  kosong,  data  tidak  terukur,  dan  data  yang  tidak dilakukan pengukuran. Hal tersebut diatasi dengan menghitung nilai  pengganti  ( Imputation )  seperti  mengganti  dengan  nilai rata-rata.
b. Data Selection
Melakukan  analisis  dan  memilih  setiap  variabel  atau  atribut data  yang  digunakan  untuk  proses tranformation ,  diantaranya nama  barang,  transaksi  periode  1  dan  transaksi  periode  2 dilakukan  penjulahan  total  transaksi,  dan  total  rata-rata penjualan periode 1 dan periode 2 selamat 1 tahun [12]. Data tersebut  terdapat  43  dataset  dengan  4  atribut  yang  digunakan pada  proses trasformation data,  kemudian  dataset  tersebut digabungkan dengan Excel dan disimpan ke dalam dataset baru menggunakan  Microsoft  Excel.  Hasil  pengelolaan  data  pada tahap ini terdapat pada tabel dibawah ini.
Tabel 4. Atribut Dataset
No Atribut Tipe Keterangan 1 Nama Barang Nominal/Id Nama barang yang dijual
2 Total Transaksi Numerical Jumlah total transaksi terjual dalam 1 tahun 3 Rata-Rata Penjualan Numerical Rata-rata penjualan dalam 1 tahun jumlah transaksi
c. Data Tranformation
Tabel 5. Dataset Transformation No Nama Barang Total Transaksi Rata-rata Penjualan 1 Beras 10434 869,495 2 Gula Pasir 4497 374,745 3 Minyak Goreng 8204 683,665 4 Mentega 3286 273,83 5 Telur 7879 656,08 6 Garam 2925 243,75 7 Gula Merah 1447 120,58 8 Sabun Mandi 1807 150,58 9 Shampo 2019 168,245 10  Sikat Gigi 267 22,245 11  Pasta Gigi 473 39,41 12  Deterjen 1825 152,08 13  Sabun Cuci Piring 1386 128,995 14  Pembersih Lantai 924 76,995 15  Air Mineral 168 13,995 16  Sirup 97 8,08
No Nama Barang Total Transaksi Rata-rata Penjualan 17  Teh 1822 151,83 18  Kopi 2156 179,665 19  Mie Instan 8007 667,25 20  Santan 341 28,415 21  Biskuit 481 40,08 22  Roti 354 29,495 23  Tepung Terigu 6424 535,33 24  Popok 268 22,33 25  Susu 1726 143,83 26  Gas Elpiji 697 58,08 27  Alat Tulis 77 6,415 28  Kecap 333 27,75 29  Saus 221 18,415 30  Obatan Umum 100 8,33 31  Bumbu Dapur 2146 178,83 32  Sandal Jepit 34 2,83 33  Makanan Ringan 1727 143,915 34  Pembalut 132 10,995 35  Minuman Sachet 1843 153,58 36  Baterai 28 2,33 37  Tisu 845 70,415 38  Sarden Kaleng 72 6 39  Bohlam Lampu 28 16,33 40  Obat Serangga 57 4,75 41  Sambal 162 13,495 42  Kantong Plastik 967 80,58 43  Rokok 4187 348,91 4. Modeling
Menentukan Jumlah Cluster dan Nilai Centroid Awal Jumlah cluster dan  nilai centroid awal  harus  ditentukan  selanjutnya [13]. Penentuan pusat cluster untuk mengetahui tingkat cluster terbaik yang digunakan dengan menentukan mulai dari cluster 1 hingga percobaan cluster ke 5.
a. Penentuan Pusat Awal Cluster ( Centroid)
Penentuan pusat awal cluster pada data penjualan total transaksi dan rata-rata penjualan untuk dilakukan perhitungan.
Centroid untuk cluster 1 menggunakan  data beras dengan nilai,
Cluster 1 = 10434 dan 869,495
Centroid untuk  cluster  2  menggunakan    data  minyak  goreng dengan nilai, Cluster 2 = 8204 dan 683,665
Centroid untuk  cluster  3  menggunakan    data  tepung  terigu dengan nilai, Cluster 3 = 6424 dan 535,33
Centroid untuk cluster 4 menggunakan  data teh dengan nilai,
Cluster 4 = 1822 dan 151,83
Centroid untuk  cluster  5  menggunakan    data  bohlam  lampu dengan nilai, Cluster 5 = 28 dan 16,33
b. Perhitungan Manual
Berikut perhitungan jarak setiap data ke cluster C1 – C5 dengan atribut  total  transaksi  dan  rata-rata  transaksi,  perhitungan  ini berdasarkan jarak terdekat dari setiap produk dengan centroid :
Produk 1 = Jarak data 1 ke cluster 1 (10434 dan 869,495)
√(10432 − 10434) 2 + (869,495 − 869,495) 2 = 0
Produk 1 = Jarak data 1 ke cluster 2 (8204 dan 683,665)
√(10434 − 8204) 2 + (869,495 − 683,665) 2 = 2.237,7291
Produk 1 = Jarak data 1 ke cluster 3 (6424 dan 535,33)
√(10432 − 6242) 2 + (869,495 − 535,33) 2 = 67,2619
Produk 1 = Jarak data 1 ke cluster 4 (1822 dan 151,83)
√(10432 − 1822) 2 + (869,495 − 151,83) 2 = 96,5798
Produk  1  =  Jarak  data  1  ke cluster 5  (28  dan  16,33)
√(10432 − 28) 2 + (869,495 − 16,33) 2 = 106,0997
Perhitungan  dilakukan  terhadap  seluruh  data  hingga  43  data penjualan  barang  terhadap cluster C1-C5  dengan  dengan melakukan  perulangan  perhitungan  data  dari  satu cluster ke cluster lainnya.
c. Penentuan Nilai K Terbaik Davies-Bouldin Indeks (DBI)
Setelah  diadakan  eksperimen  dengan  melakukan  pengolahan data  menggunakan  algoritma  K-Means  dengan  jumlah kelompok  mulai  dari  2  atau  K=2  sampai  K=5  untuk mendapatkan  hasil  model cluster terbaik  berdasarkan Davies- Bouldin  Indeks (DBI),  didapatkan  beragam  skema cluster sebagai berikut ini dengan perhitungan DBI [14].
𝐷𝐵  = 1 𝐾 ∑ 𝑅𝑖, 𝑞𝑡 𝐾 𝑖 =1 (3)
Hasil clustering dengan  K=2  ditunjukkan  pada  Tabel  4.2 didapatkan  ringkasan centroid dan  jumlah  item.  C2  adalah cluster yang memiliki nilai rata-rata centroid terbesar dengan jumlah anggota sebanyak 7 barang. Sisanya adalah anggota C1 dengan anggota sebanyak 36 barang.
Tabel 6. Nilai Centroid K=2 Cluster Atribut Jumlah Item Total Transaksi Rata-rata Penjualan Centroid C1 923,361 77,707 36 Barang C2 7090,286 590,782 7 Barang
Hasil clustering dengan  K=3  ditunjukkan  pada  Tabel  4.3 didapatkan  ringkasan centroid dan  jumlah  item.  C3  adalah cluster yang  memiliki  nilai  rata-rata centroid terbesar  dengan jumlah anggota sebanyak 5 barang. Sisanya adalah anggota C1 sebanyak 23 barang dan C2 sebanyak 15 barang.
Tabel 7. Nilai Centroid K=3
Cluster Atribut Jumlah Item Total Transaksi Rata-rata Penjualan Centroid C1 309,826 26,424 23 Barang C2 2319,933 194,224 15 Barang C3 8189,6 682,364 5 Barang
Hasil clustering dengan  K=4  ditunjukkan  pada  Tabel  4.4 dengan  urutan centroid tertinggi  yaitu  C3  dengan  anggota sebanyak 5 barang. Berikutnya adalah C4 sebanyak 4 barang, lalu disusul dengan C1 sebanyak 23 barang dan sisanya adalah C2 sebanyak 11 barang.
Tabel 8. Nilai Centroid K=4 Cluster Atribut Jumlah Item Total Transaksi Rata-rata Penjualan Centroid C1 1089,455 152,012 23 Barang C2 309,826 26,424 11 Barang C3 8189,6 682,364 5 Barang C4 3723,75 310,309 4 Barang
Hasil clustering dengan  K=5  ditunjukkan  pada  Tabel  4.5 dengan  urutan centroid tertinggi  yaitu  C5  dengan  anggota sebanyak 1 barang. Berikutnya adalah C3 sebanyak 4 barang, C1 sebanyak 4 barang, C4 sebanyak 11 barang, , C2 sebanyak 23 barang.
Tabel 9. Nilai Centroid K=5
Cluster Atribut Jumlah Item Total Transaksi Rata-rata Penjualan Centroid C1 3723,75 310,309 4 Barang C2 309,826 26,424 23 Barang C3 7628,5 635,581 4 Barang C4 1809,455 152,012 11 Barang C5 10434 869,495 1 Barang 5. Evaluation
Hasil evaluasi Davies-Bouldin Indeks (DBI) terhadap 5 model cluster yang diuji ditunjukan pada Tabel 4.6.
Tabel 10. Nilai Davies-Bouldin Index setiap Model Cluster
Cluster 2 Cluster 3 Cluster 4 Cluster 5 Cluster DBI -0,413 -0,418 -0,359 -0,324
Berdasarkan  nilai  DBI  yang  ditampilkan  pada  Tabel  4.6  nilai DBI  terendah  ditunjukan  pada  K=3  atau cluster paling  ideal dengan nilai DBI -0,418 yaitu sejumlah 3 buah cluster. Cluster lainnya  memiliki  nilai  DBI  lebih  besar  dibandingkan  dengan nilai DBI pada K=3 [15].
Adapun produk-produk yang masuk ke dalam 3 cluster tersebut ditampilkan pada Tabel dibawah ini.
Tabel 11. Hasil 3 Cluster Skema Terbaik No Nama Barang Cluster Total Transaksi Rata-rata Penjualan 1 Beras cluster _3 10434 869,495 2 Gula Pasir cluster _1 4497 374,745 3 Minyak Goreng cluster _3 8204 683,665 4 Mentega cluster _1 3286 273,83 5 Telur cluster _3 7879 656,08 6 Garam cluster _1 2925 243,75 7 Gula Merah cluster _1 1447 120,58 8 Sabun Mandi cluster _1 1807 150,58 9 Shampo cluster _1 2019 168,245 10  Sikat Gigi cluster _2 267 22,245 11  Pasta Gigi cluster _3 473 39,41 12  Deterjen cluster _1 1825 152,08 13  Sabun Cuci Piring cluster _1 1386 128,995 14  Pembersih Lantai cluster _2 924 76,995
No Nama Barang Cluster Total Transaksi Rata-rata Penjualan 15  Air Mineral cluster _2 168 13,995 16  Sirup cluster _2 97 8,08 17  Teh cluster _1 1822 151,83 18  Kopi cluster _1 2156 179,665 19  Mie Instan cluster _3 8007 667,25 20  Santan cluster _2 341 28,415 21  Biskuit cluster _1 481 40,08 22  Roti cluster _2 354 29,495 23  Tepung Terigu cluster _3 6424 535,33 24  Popok cluster _2 268 22,33 25  Susu cluster _1 1726 143,83 26  Gas Elpiji cluster _2 697 58,08 27  Alat Tulis cluster _2 77 6,415 28  Kecap cluster _2 333 27,75 29  Saus cluster _2 221 18,415 30  Obatan Umum cluster _2 100 8,33 31  Bumbu Dapur cluster _1 2146 178,83 32  Sandal Jepit cluster _2 34 2,83 33  Makanan Ringan cluster _1 1727 143,915 34  Pembalut cluster _2 132 10,995 35  Minuman Sachet cluster _1 1843 153,58 36  Baterai cluster _2 28 2,33 37  Tisu cluster _2 845 70,415 38  Sarden Kaleng cluster _2 72 6 39  Bohlam Lampu cluster _2 28 16,33 40  Obat Serangga cluster _2 57 4,75 41  Sambal cluster _2 162 13,495 42  Kantong Plastik cluster _2 967 80,58 43  Rokok cluster _1 4187 348,91
Tabel  4.7  hasil clustering menunjukan  ringkasan  total  barang yang masuk kedalam tiga cluster terbaik sebagai berikut.
a. Cluste r  1  :  Produk-produk  yang  ada  pada cluster ini memiliki  angka  tingkat  penjualan  berada  di  tengah  antara produk terlaris dan tidak laris.
b. Cluster 2 : Rata-rata angka  penjualan produk pada cluster ini  lebih  sedikit  dibandingkan  dengan cluster 1  bahkan terpaut jauh dengan cluster 3.
c. Cluster 3 : Angka penjualan produk pada cluster ini paling laris dibandingan dengan 2 cluster lainnya yaitu, cluster 1 dan cluster 2.
Berdasarkan hasil ulasan ketiga cluster diatas, maka grafik dari tiga cluster digambarkan menjadi 3 warna cluster terbaik.
Gambar 3. Grafik Hasil 3 Cluster Terbaik
Berdasarkan  tinjauan  ulasan  hasil  grafik  ketiga cluster diatas, maka  penamaan  kategori cluster berdasarkan  dengan  tinggi
rendahnya  daya  jual  produk  yang  terjual  yaitu  menjadi  3 kategori cluster .
Tabel 12. Kategori Cluster Cluster Kategori Cluster 1 Produk Cukup Laku Cluster 2 Produk Kurang Laku Cluster 3 Produk Paling Laku
Dari data Tabel 12 dengan kategori pada setiap cluster terbaik memiliki total barang yang terbagi menjadi kelompok 3 cluster terbaik diantaranya.
Tabel 13. Total Item 3 Cluster terbaik
3 Cluster Terbaik Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Total Item 23 Barang 15 Barang 5 Barang
Pada cluster 1  yang  merupakan  kategori  produk  cukup  laku digambarkan  grafik  nama  barang  dengan  total  transaksi penjualan selama periode 1 tahun terakhir.
Gambar 4. Grafik Kelompok Cluster 1
Dalam  tiga cluster terbaik  terdapat cluster dengan  kategori produk  kurang  laku,  yaitu cluster 1  yang  digambarkan  pada grafik  hasil clustering kategori  produk  kurang  laku  sebagai berikut.
Gambar 5. Grafik Kelompok Cluster 2
Pada  hasil  tiga cluster terbaik  dari  hasil  perhitunga  K-Means clustering , yaitu cluster 3 yang menjadi cluster terbaik dengan tingkat penjualan barang paling laku.
Gambar 6. Grafik Kelompok Cluster 3
6. Deployment
Total  penjualan  pada cluster 2  dengan  total  item  barang terbanyak tetapi memiliki rata-rata penjualan yang rendah yang ditandai dengan warna biru, berbanding terbalik dengan cluster 3 yang memiliki total item barang lebih sedikit tetapi memiliki tingkat  rata-rata  penjualan  yang  tinggi.  Sedangkan cluster 1 berada  diantara cluster 3  dan cluster 2  yang  berada  dalam kategori  cukup  laku.  Dari  hasil  grafik  ini  dapat  mengetahui penjualan  barang  untuk  meningkatkan  penjualan  dan manajemen stok barang dari hasil kelompok 3 cluster terbaik.
Gambar 7. Grafik Perbandingan 3 Cluster
Dari  hasil  grafik  perbandingan  3 cluster terbaik  didapatkan visualisasi  dari  data  3 cluster terbaik  dengan  penjualan terbanyak berwarna merah.
Gambar 8. Visualisasi Hasil Data Penjualan

## IV. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  mendapatkan sebuah kesimpulan bahwa :
1. Hasil  pengelompokan  produk  dengan  K-Means  terbukti
efektif  karena  pemilihan  jumlah  kelompok  divalidasi dengan metode evaluasi Davies-Bouldin Index .
2. Jumlah  kelompok  efisien  yang  didapatkan  dengan clustering K-Means berdasarkan dataset penjualan barang tahun  2022  yaitu  sebanyak  3  kelompok  dengan  nilai Davies-Bouldin  Index terkecil  sebesar  -0,148  karena semakin  kecil  nilai  DBI  maka  skema cluster semakin efisien.
3. Hasil penerapan pengelompokan produk yang
menggunakan clustering yang  sudah  dievaluasi  dengan Davies-Bouldin
Index berhasil menyelesaikan permasalahan  penjualan  barang  yang  tidak  merata  dan penumpukan stok.
4. Meningkatnya  hasil  penjualan  dan  pengurangan  stok barang  yang  tidak  perlu  pada  periode  dimana  penjualan dengan cluster diterapkan,  dibandingkan  dengan  hasil penjualan  barang  ditahun  sebelumnya  yang  masih menerapkan penjualan tanpa cluster.

## V. Daftar Pustaka
[1]  I.  H.  Witten,  E.  Frank,  dan  M.  A.  Hall, Data  Mining Practical Machine Learning Tools and Techniques . 2011.
[2]  D.  T.  Larose, Discovering  Knowledge  in  Data:  An Introduction  to  Data  Mining .  John  Wiley  &  Sons,  Inc., Hoboken, New Jersey., 2005.
[3]  T. Gumelar et al. , “Perancangan Sistem Distributor Alat Tulis Kantor,” hal. 492–496, 2023.
[4]  Elly  Muningsih  dan  S.  Kiswati,  “Penerapan  Metode  K- Means  Untuk  Clustering  Produk  Online  Shop  Dalam Penentuan  Stok  Barang,” Jurnal  Bianglala  Informatika , vol. 3, no. 1, hal. 10–17, 2015.
[5]  Mulyana, “Penentuan Penjadwalan Pelatihan Berdasarkan Pengelompokan  Produk  Dengan  K-Means  Clustering Pada Pt Brainmatics Cipta Informatika,” 2015.
[6]  Agusta Yudi, “K-Means – Penerapan, Permasalahan dan Metode Terkait,” Jurnal  Sistem  dan  Informatika  STMIK STIKOM Bali , vol. 3, hal. 47–60, 2007.
[7]  G.  J.  Myatt  dan  W.  P.Johnson, MAKING  SENSE  OF DATA:  A  Practical  Guide  to  Exploratory  Data  Analysis
and Data Mining . 2014.
[8]  Y.  D.  Darmi  dan  A.  Setiawan,  “Penerapan  Metode Clustering  K-Means  Dalam  Pengelompokan  Penjualan Produk,” Jurnal Media Infotama , vol. 12, no. 2, hal. 148– 157, 2017, doi: 10.37676/jmi.v12i2.418.
[9]  M.  A.  Hasanah,  S.  Soim,  dan  A.  S.  Handayani, “Implementasi CRISP-DM Model Menggunakan Metode Decision  Tree  dengan  Algoritma  CART  untuk  Prediksi Curah  Hujan  Berpotensi  Banjir,” Journal  of  Applied Informatics  and  Computing , vol.  5,  no.  2,  hal.  103–108, 2021, doi: 10.30871/jaic.v5i2.3200.
[10]  P.  Chapman et  al. ,  “CRISP-DM  1.0  Step  by  Step  Data Mining Guide,” SPSS inc , vol. 78, hal. 1–78, 2000.
[11]  F. Natsir, “Analisis Forensik Konten dan Timestamp pada Aplikasi  Tiktok,” STRING  (Satuan  Tulisan  Riset  dan Inovasi Teknologi) , vol. 6, no. 2, hal. 203–209, Des 2021, doi: 10.30998/STRING.V6I2.11454.
[12]  A. M. (Aisyah ) Dawis et al. , Rekayasa Perangkat Lunak Panduan Praktis Untuk Pengembangan Aplikasi Berkualitas . Cv Widina Media Utama, 2023.
[13]  F.  F.  Nursaid,  A.  Hendra  Brata,  dan  A.  P.  Kharisma, “Pengembangan Sistem Informasi Pengelolaan
Persediaan  Barang  Dengan  ReactJS  Dan  React  Native Menggunakan Prototype (Studi Kasus : Toko Uda Fajri),”
J-Ptiik.Ub.Ac.Id , vol. 4, no. 1, hal. 46–55, 2020, [Daring]. Tersedia pada: http://j-ptiik.ub.ac.id.
[14]  F.  Natsir,  R.  A.  Sihombing,  dan  Triyadi,  “Pelatihan Programming  Junior  Pembuatan  Game  Menggunakan Scratch  untuk  Sekolah  Dasar  (  SD  )  Sebagai  Upaya Kesiapan  Menghadapi  Industri  Kreatif,” Jurnal Pengabdian  kepada  Masyarakat  UBJ ,  vol.  6,  no.  2,  hal. 149–158, 2023.
[15]  M. Izzatillah, F. Natsir, dan S. Anisah, “Adaptive Affinity Propagation Untuk Pengelompokan Kehadiran Mahasiswa Pembelajaran,” NJCA (Nusantara Journal of Computers and Its Applications) , vol. 6, no. 2, hal. 31–35, 2021.